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2024/11/07
随着经济社会的不断发展，会计工作面临着新形势新任务，会计工作中出现了一些新情况新问题，如会计违法案件处罚力度偏轻、财务造假行为时有发生等，例如，近年来发生的瑞华会计师事务所事件以及四大会计师事务所之一普华永道卷入恒大风波等事件，暴露了会计行业中存在的问题和漏洞。这些问题严重扰乱了市场秩序，损害了社会公共利益。党的二十大对加强会计监督、提高会计信息质量、维护市场经济秩序等方面提出了明确要求。
十四届全国人大常委会第十次会议28日表决通过关于修改《中华人民共和国会计法》（以下简称《会计法》）的决定，自2024年7月1日起施行。此次会计法的修改，进一步完善了会计制度。一是加强财会监督与法律责任，提高财务造假法律责任追究力度，强化单位内部会计监督和内部控制。二是促进会计信息化建设，鼓励采用现代信息技术提升会计工作效率和质量。三是规范会计行为，明确会计核算范围和会计信息的真实性和完整性，加强会计档案的安全保护和管理，确保会计信息长期保存和可追溯性。四是企业要提升合规意识，建立健全内部控制制度，优化会计工作流程，加快推进会计工作的智能化和自动化水平。
在强化财会监督方面，本次修改的会计法规定加强单位内部会计监督，要求各单位建立、健全内部会计监督制度，并纳入本单位内部控制管理制度。并加大对会计违法行为的处罚力度，对不依法设置会计账簿等10类会计违法行为，伪造、变造会计凭证、会计账簿，编制虚假财务会计报告等财务造假行为，提高了罚款额度；同时，保留了现行法关于违反会计法、同时违反其他法律规定，由有关部门在各自职权范围内依法进行处罚的规定。
此前，2023年2月15日，中央办公厅、国务院办公厅印发《关于进一步加强财会监督工作的意见》中明确提出要健全财会监督体系，完善工作机制，提升财会监督效能，促进财会监督与其他各类监督贯通协调。2024年5月21日，国务院《国有企业管理人员处分条例》的出台，把从严管理监督和鼓励担当作为贯穿始终。
基于以上变化，企业需要高度重视财会监督工作的体系化建设，建立健全监督体系和工作机制，完善财务管理制度，加强人才队伍建设，统筹推进信息化建设。新《会计法》修订中明确提出“鼓励依法采用现代信息技术开展会计工作”，企业可以充分运用大数据和信息化手段，切实提升监管效能，分级分类完善财会监督数据库，推进财会监督数据汇聚融合和共享共用，构建财会领域重大风险识别预警机制。同时，企业可运用数智化技术实现动态监督和严格管理，由事后监督向“穿透式”监管转变，持续强化内部控制措施和优化风险管理体系。
在加强财会监督工作的过程中，企业需要构建一个科学的监督管理架构。这包括建立监督管理委员会，明确财务及内部审计部门等组织机构的监督职责和流程，完善监督管理的制度体系，制定详细的监督计划和标准，确保监督工作的有序开展。
强化企业财会监督管理的“四梁八柱”，以法律法规遵守、内部控制制度、风险管理机制、监督执行与反馈为指导，健全财务报告、预算管理、资金管理、成本控制、合规性检查、内部审计、信息披露和人员培训的管理机制，建立财会监督的组织领导、管理制度、人才队伍、信息化建设四项保障措施（见图1）。
企业将数智技术与财会监督工作深度融合，是提高财会监督效率和效果的关键。利用分析指标模型，识别经营活动中的问题和潜在风险，开云平台APP评估业务活动的健康状况。监测经营活动过程中的关键风险点，通过阈值比较而发出警示，预警潜在风险和预测未来趋势。进一步将控制指标嵌入业财系统中，控制关键过程、确保业务合规、改进任务跟踪，不断提高财务管理水平和防范财务风险。
确保财会监督活动与企业的各项业务和流程紧密相连，形成统一、协调和高效的监督体系。提高监督的全面性和有效性，确保监督活动能够覆盖到企业运营的各个方面，及时发现潜在的问题。
实现不同信息系统之间的互联互通，确保数据和流程在各个系统间能够无缝对接和流转。这样的贯通可以提高监督效率、确保数据一致性、加强风险协同控制，并促进决策制定。
数据采集的质量是确保监督活动有效性的关键因素之一。统一数据标准、高质量的数据采集可以为监督提供准确、及时和完整的信息，从而帮助企业做出更好的决策并有效管理风险。
大数据和人工智能技术在财会监督中的应用也越来越广泛，使用机器学习和自然语言处理等技术，企业可以自动识别管理人员的行为数据，快速发现管理过程中的问题和改进点。基于数据挖掘技术，深入分析管理人员的行为和表现，及时发掘问题，从而保障管理的精准性和针对性。通过数据可视化、智能分析技术，直观展示数据趋势和规律，为决策者提供有效的决策依据。同时，数智化平台可以严格控制数据的使用范围和权限，确保信息的安全性和保密要求。
构建一流的财会监督管理体系，需要从数智化的角度出发，进行全面的规划和设计，建立起各类监督主体横向协同，集团与各级公司纵向联动，财会监督与其他各类监督贯通协调的工作机制，在规范财务管理、提高会计信息质量、维护财经纪律和市场经济秩序等方面发挥重要保障作用。
深化财会监督管理过程需要通过结构化的方法来识别、评估和应对组织面临的风险，确保风险管理的连续性和有效性。数智化的监督管理体系需要对经营活动的全过程监督，建立统一的数据平台和关键风险指标，实现数据的集成和共享，开发智能分析工具，提高监督的准确性和效率。建立风险管理和控制机制，将风险控制措施嵌入业务处理流程中，及时应对各种风险和挑战。
风险管理循环的构建是数智化财会监督体系的核心，采用目标Objectives、流程Processes、风险Risks、控制Controls、行动计划Action Plans的方法论来指导建立财会监督体系的“双循环”管理机制（见图2）。通过这一机制，企业可以及时发现和处理各种风险，减少损失和影响。
构建风险识别与评估循环，分为以流程为基础的方法和以风险分类为基础的方法，通过自评方案、风险与控制措施的识别与评估、行动方案的制定、行动方案的执行和监督、汇总报告五步法及时发现、评估和监控跟踪财务风险。重点是对关键风险指标进行各级机构、各个业务条线的分级分类，建立风险指标定量评分卡和制作风险监控报表。
构建风险控制与改进循环，需要建立一套反馈循环和任务跟踪机制，对发现的风险进行有效控制和持续改进，并不断优化和完善监督流程和方法，利用数智技术全面防范关键风险。通过定义数据来源、进行数据采集、对经营活动事前事中控制与改进、加强数据监督反馈和数据报告输出，不断强化业务场景中的风险控制能力。提高预算管理监督、财务核算监督、费用管理监督、资金管理监督、税务合规监督的精细化和智能化管理水平，实现对业务活动的实时监控和分析。以合同风险管理为主线贯穿采购到付款、销售到收款的全流程，业务发生全过程自动规则校验，保障“发生即合规”。
利用大数据和人工智能技术，加强贯通全流程的合规管理，预防和发现潜在的违规行为。对业财数据进行收集、存储和分析，准确地识别和评估风险，及时发现和处理异常情况，提高监督的准确性和效率，通过整改流程闭环管理引导流程合规管控（见图3）。此外，人工智能还可以帮助企业实现监督流程的自动化，减少人工干预，降低错误和风险。
覆盖全业务闭环线上流程，反映真实的经济行为，建立风险监督规则库，将会计法规、企业规章制度、专项规定、合同、预算等梳理成规则，并内嵌到系统中。明确流程责权，并将合规规则内嵌到系统上流程的各个环节中，保障业务发生即“合规”。在采购到付款流程和销售到收款流程中，将客商风险画像、采购/销售管理办法、合同条款、采购预算/费用预算、内控文件、财务管理制度、资金管理制度等制度办法中关键风险指标融入监督模型，通过数据算法识别流程中的关键风险点，并予以风险预警和流程控制。例如：关联采购合同实现付款风险管控，财务人员在支出审核时，系统自动判断是否达到付款条件、是否符合合同约定的付款计划、是否收到足额发票。将资金计划控制点前移至付款发起环节，帮助财务人员降低审核难度。合同管理中心为业务人员、财务人员提供业财法实时、开云平台APP全方位的合同数据，规避不合规业务付款。
财务舞弊中常见的是偷逃或骗取税款、迎合市场预期或特定监管要求、牟取以财务业绩为基础的报酬最大化而进行的收入舞弊行为。收入舞弊可进一步分为会计操纵和交易造假两种类型，交易造假型收入舞弊更具隐蔽性，更容易引发审计失败。从舞弊方法来说有无资金流收入舞弊、体内资金体外回流收入舞弊、伪造银行存款收入舞弊、并购调节业绩的收入舞弊等。企业利用数智化技术，基于专家经验与异常特征聚类分类，梳理和分析不同类型收入舞弊操纵手法的异常风险特征和应对举措，将风险控制措施植入合同和业财履约过程中。
通过异常特征识别模型发现关键风险点有效防范企业虚假贸易行为，从采购、销售和税务中获取数据，并在数据中台进行数据沉淀，通过大数据和智能AI集合风险指标模型等能力，基于交易过程全链路对融资性贸易、空转走单和虚构交易进行风险模型定义，利用智慧算法提高对虚假贸易上下游关系的有效识别，将风险前置嵌入贸易全链条环节中，在合同、订单、发票、结算等业务中进行异常拦截或预警，并在事后对虚假贸易进行风险分析和整改，切实提升虚假贸易监控的智慧化能力。
利用“oneID”技术体系有效预防和预警管理人员违规行为。建立全面的数据收集体系，包括管理人员的工作行为记录、财务数据、业务数据、业绩数据、舆情信息、举报信息等。整合外部数据资源，如政府公开数据、行业数据等。基于“oneID”技术体系构建管理人员的识别ID，实现各渠道数据的融合和打通，形成完整的工作行为数据集。建立管理人员对项目管理及审批动作的关联模型，如：返佣与项目、审批人员、审批时间等因素的多维关系，通过对清洗和预处理后的数据进行深入探索和分析，包括关联分析、聚类分析、分类预测等，据管理人员的历史行为和当前状态，预测其未来可能发生的违规行为。通过多个模型的加权计算，发现管理人员违规行为并预触发警，提醒监管部门进行核查，实现真正的数据驱动业务、驱动管理。
建立数智化财会监督管理体系，还需要从关键业务场景角度入手，建立全面的数智化财会监督和风险管控能力，提高重大风险的识别预警能力和促进不合规事件下降。
预算管理监督是确保企业财务健康和战略目标达成的重要环节，需要集成各个部门的预算数据，确保数据的一致性和透明度，便于监督和分析。从时间、公司、部门、项目等多个维度实时跟踪预算执行情况，及时发现偏差并采取相应措施。利用预算控制中台执行预算控制，如自动拒绝超出预算的支出请求，对风险指标及时提醒、及时纠偏，真正做到“有预算不超支，无预算不开支”。定期生成内部预算执行报告，为企业提供预算健康度诊断报告。
财务核算监督是确保企业会计信息准确性和合规性的关键，通过制定统一的核算标准和规则，通过财务系统强制执行，保证核算的一致性。加强财务核算处理的内部控制，确保核算流程符合会计准则和相关法规要求，通过电子会计档案实施对会计资料的“来源可靠、程序规范、要素合规” 监督检查。利用数据分析技术，监测和分析交易数据，快速发现异常交易或潜在的会计错误。记录核算过程中的所有关键操作和决策，为审计提供详细的跟踪信息。确保财务报表的编制符合会计准则，数据准确无误。使用数智化报告工具，快速生成财务报告，分析疑似舞弊的相关成因。
费用管理监督是确保企业成本控制和资源有效利用的重要手段，根据企业预算管理需求，通过数智化工具设置合理的费用预算，接入商旅平台，实现费用申请、商旅预订、差标控制、预算控制、审批流程的自动化，减少纸质审批流程，提高业务效率。利用数智化系统实时监控费用支出情况，及时发现超预算或异常费用。对费用数据进行深入分析，追踪每一笔费用的来源和去向，确保费用的透明性，利用机器学习算法检测异常费用模式，快速识别潜在的不合规支出。
资金管理监督是确保企业资金安全、流动性和效益最大化的关键环节，数智化技术的应用可以提升资金管理的效率和透明度。对所有银行账户进行集中管理，实现账户开立、交易支付和收款的过程实时监控，确保交易安全和及时到账。监测企业现金流入和流出，利用数智化工具进行资金预测，结合预算管理合理安排资金使用，确保资金的流动性和偿债能力。将资金风险规则监测指标嵌入业务过程，快速发现异常交易和潜在风险，进行风险控制和提级审批。
税务合规监督是确保企业遵守税法规定、正确计算和及时缴纳税款。企业需要实时跟踪税法变化，及时更新企业的税务政策和流程，实施电子发票系统，确保所有交易的税务合规性，并简化发票管理流程。利用税务风险管理平台，对数据进行实时分析，促进财务、销售、采购等部门之间的税务协调，监控税务风险和异常情况，确保申报的准确性和及时性。应用人工智能和机器学习技术，提高税务合规监督的智能化水平，定期进行税务风险评估，识别潜在的合规问题。
合同风险管理是企业法律风险控制的重要组成部分，需要对合同的准备、起草、审批、签署、履行到终结评价的全生命周期管理。合同数智化平台利用AI技术辅助合同的起草，并智能匹配合同模板，降低合同风险和加快流程效率。过自然语言处理技术，自动识别合同中的风险条款，进行风险评估和审查。对合同的不同版本进行智能比对，快速识别差异，确保合同的一致性和准确性。实时监控合同履行情况，对即将到期或违约的合同进行预警，确保合同按时履行。在保障合同数据的安全，遵守数据隐私法规的同时，支持合同的合规性检查，提高风险控制能力。
企业需要持续推进“互联网+监督”工作，建立数智化财会监督管理平台强化数字监督、智慧监督，充分利用大数据、移动互联网、云计算和人工智能等先进信息技术，开展会计信息监测预警分析、财务造假挖掘识别和舞弊追踪溯源等大数据分析，不断提升财会监督的前瞻性、时效性和精准度。
财会监督管理体系建设是一个长期而复杂的过程，企业需要不断地推动财务数智化平台的完善，拉通业财管理全链路数据，进行财会监督模型的实践和指标的调整，持续加强和迭代优化。通过实施上述策略，企业可以有效地提升财会监督工作的效率和效果，保障企业的稳健发展和持续竞争力。
3、中央纪委国家监委网站：《把从严管理监督和鼓励担当作为贯穿始终》，发表于2024年。
4、观点 杨瑞金：发挥财会监督机制作用 推进会计诚信体系建设，发表于2022年。
5、叶钦华，黄世忠：《交易造假型收入舞弊的手法及应对》，发表于《中国注册会计师》20236、年第2期。
8、杨坪：《会计法完成修改：加强财会监管 重拳整治财务造假》，发表于21世纪经济报道。
