商界專業會計師需要同時成為數據分析專家嗎？

Infinity Cube聯合創辦人、香港會計師公會資深會員陳玉峰

近年來，數據分析作為一門學科，其複雜性和對高級技能的需求讓普通人很難得其門而入。諸如大數據、數據挖掘、數據清洗、數據視像化、演算法等專業術語和行內術語使其更加高不可及。整體而言，數據分析似乎很深奧，並且是只屬於少數精英的領域。

但拋開所有行內術語和噱頭，數據分析不過是一種基本技能，每人每天都實行和運用着。它是一種人類特有的能力，用以觀察周圍的事物，進行分析，從而做出決定。例如，逛店的人會查看可供選購的商品範圍、價格、地點等（數據集），對數據集進行比較和分析，或許還會考慮其他數據集，例如品牌、店舖距離、交通便利性和成本等（數據分析），從而決定是否購買，以及如果要購買，往哪裡購買。

日常層面的數據分析與火箭科學先進層面的數據分析的不同之處，在於其數據集的廣泛性和多樣性前所未有。有了現在很划算的計算能力，數據分析已經從常規水平發展到驚人水平。隨着計算技術的進步，對這些數據集進行整理、結構化和脈絡化（數據清洗），使原始數據轉化為信息已經變得很容易。

每位會計師都有一個數據分析工具包，其中一個工具的例子就是「分析性覆核」程序，即比較賬目餘額從一個時期到另一個時期的變化，或比較相關賬目變化的程序。通過培訓，會計師可發展出一種敏銳的能力，只需通過分析財務賬目就能洞察財務狀況。為了幫助進行這種分析，賬目以分欄列報形式顯示一個時期與下一個時期的比較結果。如果會計師有兩期以上的數據，就可以得出更準確的見解。如果會計師有其他來源的數據，例如來自競爭公司的數據（最好是經過數據清洗以具有比較意義）等，則可以得出更要精準的見解。隨着數據集的範圍越來越廣，種類越來越多，分析得出的見解也會越來越準確，這不僅體現於比較各期或相關賬目之間的數據，還體現於以前觀察不到的新見解模式。會計師的數據分析工具包中的工具越多，就越有能力觀察到數據中蘊含的有價值模式，而有價值所指的是有能力支持明智的業務決策。

商界專業會計師至少應該精通數據分析。對僱主和客戶來說，精通數據分析的商界專業會計師價值堪比黃金。

ThinkCol Transform Limited聯合創辦人兼行政總裁、香港會計師公會會員胡家聰

時至今日，會計師必須具備多項技能、不斷自我增值。具備數據分析能力的會計師不單能提高工作效率、預測需求，更能有效探索潛在市場或投資機會。

一直以來，傳統會計業都被認為是集中於處理過往數據，例如分析上季數據來作報稅或審計之用。正所謂「鑑古知今」，會計師掌握的原始數據其實蘊藏大量有用資訊。透過專業數據分析，會計師不但可以了解企業客戶的獨特性，更可以準確地預測企業的核心需求，從而提供最適切的建議和對策。

人工智能（AI）的發展一日千里，電腦的運算能力也突飛猛進。所有企業都不甘在科技洪流之中落後。在競爭激烈、汰弱留強的社會裏，企業不僅需要有數據科學家和會計師圑隊，更需要有數據分析能力的企業會計人才。

許多從未接觸過數據分析的人對數據科學感到畏懼。對他們來說，數據科學似乎是門深澀難明的學科。但事實上，數據分析技巧不是大多數人想像中那麼高深，並早已融入會計師的工作流程中。平常用到的複雜Excel公式，甚至Excel的macros，其實都已經是數據分析的基礎技術。

市場上有數之不盡的數據分析應用程式，當中不乏能讓從未接觸過數據分析的用家亦能快速學會應用的軟件。其中，拖放式操作的工具（drag-and-drop tools）最為容易上手，用家能快速學習並輕易地應用於工作當中。Tableau可以自動整合及視像化資料，代替需要較長時間製作的Excel資料圖。其他數據視像化程式，例如Knime也有簡單易明的介面，令洞察新趨向變得易如反掌，所以就算是新手操作也沒難度。

資料分析是現今任何產業都不可或缺的一環。ThinkCol作為一家數據科學諮詢公司，參與並見證了許多企業在數據分析上的發展與成功。我們為企業度身訂做AI應用系統，為企業員工提供數據科學培訓，成功讓各領域的客戶釋放數據分析潛能。踏入數碼化時代，會計界必須把握機會，掌控資料分析能力，活用先進科技工具，助企業獲得最佳效益。

本文為編譯版本，原文Do professional accountants in business really need to be experts in data analytics?首發於香港會計師公會會員雜誌《A Plus》2020年第3期。