伴随着数字经济的不断深入，数据渐渐成为金融企业的主要资产以及重要的竞争因素。如何在符合监管要求的基础上达到规范高效的目的，成了金融机构关注的焦点。从数据驱动的角度，企业日常管理活动中的会计工作处于中心地位、起重要作用，一方面可以获取高价值的财务信息、规避经营风险，从而影响到企业的生存与发展，另一方面也是金融数据转化为应用价值的重要途径。在监管趋严与数字化转型交织的背景下，会计与数据治理的协同程度，直接决定了金融机构能否在合规前提下获得可持续发展动力。

　　我们立足金融行业，从规模驱动向数据与科技驱动的转变，结合业务流程中与数据密切相关的一些会计活动以及数据治理展开研究，力求探究二者之间的内在联系及其协同性，寻找推动金融会计建设的价值导向和方法途径，为培育新的生产力提供一定的借鉴。

　　会计与数据治理的内在关联：互为支撑，协同共生

　　数据治理是会计信息质量的基石。会计的工作核心就是为企业提供真实、准确、完整的会计信息。高质量的数据输入为达成此目的打下了基础，数据治理可以从源头上保证进入会计系统中的数据是可靠的、一致的和合法的，统一客户标识、产品编码可以消除各个信息系统之间数据上的矛盾，自动化校验规则也可以拦截异常值等。财务报表是会计工作的成果之一，因此必须有高质量的财务数据作为支撑。

　　会计是数据价值实现的关键载体。数据治理是释放数据价值的过程，会计是连接数据治理与会计信息处理的桥梁，只有经过加工、分析和恰当披露的高质量会计信息才是对治理后数据价值最有力的证明和最直接的应用。换言之，在将原始数据转变为财务报告的过程中，依靠高质量的数据生产出高品质的会计信息，这是对数据资产价值变现能力最好的检验，也是评价数据治理成果最直接明了的标尺。用高质量交易数据开展盈利分析或者客户细分，可以直接对产品定价和营销策略进行指导。

　　金融监管构成协同发展的刚性框架。与《银行业金融机构数据治理指引》的要求一致，会计和数据治理的协同要置于监管框架之内；一方面要把数据治理纳入公司的治理结构中，对数据质量进行问责，另一方面要把监管要求融入数据管理和会计业务流程当中，使两者形成良性互动机制，同时强化刚性约束。可以说，监管数据报送是否准确、及时是金融领域中一条生命线。

　　会计与数据治理协同发展面临的主要挑战

　　数据标准不一与质量管控薄弱。部分央企控股企业内部会计数据口径不一致、编码不统一等现象一直存在，在进行资源整合工作的时候存在较大困难，并且经常出现信息矛盾等各类问题。企业在数据质量控制上大多采取事后手工核对的方式，而没有使用自动化工具进行事前预防和事中监控，这些错误、缺失、重复的数据不仅影响会计信息质量，进而干扰业务决策，还会引发操作风险和监管关注，并严重阻碍业务数据的深度挖掘。

　　组织壁垒导致协同机制缺失。数据治理工作大多数是由科技或者风险部门来完成的，这些部门与财务部门之间的交流，更多的是围绕着工作目标、沟通语言、考核标准等方面存在的差异展开。这些差异会导致会计工作数据治理偏离会计实务需求，会计环节中出现的数据问题不能有效追踪并促使相关流程改进，从而引发“管理闭环”断裂状况。

　　技术迭代与监管更新带来适配压力。企业主要风险在于金融科技快速发展和监管政策不断收紧，老旧的核心系统同新系统之间的兼容性存在问题，造成系统改造成本高、风险大的问题。人工智能、大数据等技术同会计场景相融合之后，产生了算法偏见、模型决策风险和数据伦理问题等一系列新的管理难题，但是企业现有的风险识别、评价及应对机制还存在着潜在的危险，企业还没有针对上面所列的风险制定并落实相应的管控和解决措施。

　　复合型专业人才供给不足。在人才层面，企业亟须兼具金融会计专业知识、熟悉监管规则，且掌握数据管理、模型分析、信息技术等多方面能力的复合型人才。但是目前该类人才缺乏，普遍存在“懂数据的人不懂业务、懂业务的人不会技术”的情况。除此之外，企业内部的培养体系尚未建立，激励机制吸引力不足，导致会计与数据治理协同能力不能得到有效的提升和发展。

　　推动会计与数据治理协同发展的优化路径

　　构建一体化协同组织与治理架构。企业要把数据治理提升到战略高度，应由董事会或者高级管理层牵头成立协同治理委员会，确定数据治理战略目标和会计工作协同要求。理清首席数据官、财务负责人、科技负责人、业务部门之间权责划分，建立常态化的跨部门沟通与项目推进机制，在组织顶层设计阶段保证战略与实施相衔接。

　　健全以合规为导向的制度标准体系。企业要以监管要求为导向，培育企业的数据质量文化，制定企业级会计数据标准，按照《数据安全法》、金融监管规定等外部要求建立会计数据质量评价规则和安全管理制度，特别要加强对监管报表、风险管理等相关数据的全过程闭环控制。创建监管会计数据质量的量化监控指标和考核体系，把它们纳入相关部门、人员的绩效考核范围之内，切实提高监管报表及风险管理有关数据的质量。

　　建设技术赋能的协同支撑平台。积极发展大数据、人工智能、云计算等技术来整合核心会计数据和业务数据，进一步整合沉淀为企业级统一数据中台或者数据仓库。同时，企业要依照相关核算以及管理上的需求，创建并落实智能化的数据质量监控、关联校验、风险预警以及自动化报告生成应用，从而改进数据处理的准确性、速度和智能化程度，给会计核算，经营分析，监管报备以及价值挖掘赋予有力的技术支撑。

　　实施面向融合的人才培养与激励。制定企业长期复合型人才培育规划，用引育结合的方式培养跨界人才。加强与高校合作，共同建设跨学科课程。健全企业内部的跨部门轮岗、专题培训、项目实践机制，对员工薪酬福利、职称评定、职业发展通道做出相应安排。创建可以吸引、激励、留住核心跨界人才的有效长效机制，给会计与数据治理协同工作赋予持续发展的高素质人力资本支持。

　　未来，金融机构想要在日趋激烈的市场竞争中占据有利地位，就必须具备规范扎实的会计工作能力，而且要建立强大的数据治理能力。两者不是简单的职能割裂关系，而是互相补充、互相促进的有机整体。只有在顶层设计上打破部门壁垒，实现两个系统的优势叠加、良性循环、互相促进，依靠组织、制度、技术、人才等动力，才能让两个系统相得益彰。在筑牢底线思维的基础上，增强合规经营意识和风险防范能力，才能充分发挥数据要素的价值，提高财务管理工作的精度和高度，为企业的战略决策提供强有力的支撑和保障，推动企业经营管理各个环节向更高质量发展阶段迈进。