cma考取的意义大不大

　　人工智能（artificial intelligence，AI）已不再是白日梦，机器人流程自动化（robotic process auto管理会计师ion，RPA）也已就绪，并且正在替代蓝领工人和一些专业人士。那些管理会计领域的专业人士也不能避免这种威胁。毋庸置疑的是，一些管理会计师和财务会计师的工作将完全被自动化所替代。首当其冲的是一些基于规则、流程化、不需要由人完成的工作。但是，不要低估高水平任务被这些先进技术所取代的可能性。这些让人失业的威胁会开启一些新的机会，但只针对那些拥有正确的技能和思维的人们。

　　机器人技术与人工智能并不是仅有的挑战。大数据正在以每两年就翻一倍的速度快速发展着，并且大数据概念也是许多财务负责人的工作重点。相比传统的数据库管理系统而言，我们所说的大数据大的不能再大了。并且，现在的数据越来越多地来自非结构化的形式，产生自移动电话、互联网、物联网、无线电子身份证以及数码相机等多种渠道。对这些大规模数据的分析，可以揭示人类的一些行为模式。当这些好的工具能够被合法地使用时，大数据将会成为战略性资产。这也将带来一个挑战，那就是如何利用这些数据去驱动商业成功。例如，根据支付的可能性将客户进行排序，预测顾客流失，利用销售时点系统的数据（零售网点的POS刷卡数据）来优化库存水平，辨别垃圾邮件，发现欺诈信息，有针对性地进行营销，做交叉销售的推荐，识别造成损失及质量问题的根本原因等。

　　同时，当前的财务部门承担着创造与维护（企业）价值的职能。高级财务负责人越来越多地需要将他们的分析能力与商业技能运用于更加具有战略性的组织层面的问题上。结合人工智能的数据处理能力，不断扩大的数据收集水平将会产生相比于数据本身指数倍的数据分析量。利用商业分析技术将人工智能发展成为“增强型的智能”，可以帮助我们释放出这种价值。这取决于每一个个体能不能提供商业见解，以帮助创造价值。

　　那么，我们都需要些什么技能呢？商业分析有许多不同的侧面。描述性数据分析告诉我们发生了什么问题，诊断性数据分析告诉我们为什么会发生这些问题。预测性数据分析运用统计、数据建模、实时数据以及机器学习等工具为预测而观察趋势的演变。规范性数据分析则更进一步，对不同行动方案之间的利弊权衡进行排序，并且提出独特的建议。这正是各种情境建模和最优算法等工具大有所为的地方。这里最基本的假设是企业对未来的估计越准确，企业就越能获得竞争优势。管理会计师们在描述和判断分析上有很好的表现，但是他们能够在预测分析和规范性分析上做得更好。

　　数据分析是一种思考的方式，它能够让我们从数据的角度出发，利用结构化分析和数据库决策去分析商业问题。这既是一门科学，更是一门艺术。它包括数据挖掘、预测建模和数据可视化。数据挖掘利用对大型数据库的监测以生成信息，并提取出模式。在这里，数据的完整性、安全性和质量是至关重要的。数据管理（data governance）是一门管理数据可得性、可用性、完整性及安全性的一门科学。数据分析中一个重要的方面是为数据找到一个合适的模型。根据预测建模，你可以构造一个模型去估计未来。回归分析就是预测建模的一种。数据本身是无用的；当你能以一种适合的方法去处理数据，并能据此获得可具操作性的观点时，数据才是有用的。将结论通过一种清晰可见的方式告诉大家是非常有必要的。你希望给用户讲一个引人入胜的故事，并且希望鼓励用户们顺着故事的线索去继续探索。

　　商业分析的目的是创造可操作的行动方案。商业分析使你能够通过分析过去的业绩对现今越来越复杂、波动不定、竞争激烈的环境迅速做出反应。商业分析的本质就是量化商业问题，基于更加准确、以事实为基础的数据，做出决策。这种进阶分析法旨在做出更好的商业决策，这也是很多持有CMA?（注册管理会计师）证书的专业管理会计师们从1972年便开始做的事情。

　　这种进阶分析法能够帮助你更好地了解你的客户，提高收益，降低成本以及管理风险。分析师们应该专注于策略，提供发展竞争力优势的见解，从而使企业能够在竞争中获得更高的回报。因为现有的对手在追赶，新的竞争者不断进来，消费者变化莫测，时尚潮流变幻无常，供应链断裂，所有这些都要求企业持续地创造和保持新的竞争优势。分析学能够帮助我们拓宽视野，带领我们创造价值。那会计和财务专业人士怎样才能掌握这些技能呢？

　　CMA认证项目提供了答案。注册管理会计师们已经从事数据分析工作，商业分析技术丰富了他们创造价值和竞争优势所需要的商业见解。他们在界定要解决的商业问题、分析不同决策、阐释结果、确保数据完整有效性、验证结果合理与否、沟通分析结果，以及提出并实施解决方案等方面起到了非常重要的作用。管理会计师们不需要去成为数据工程师，但是他们需要学会如何向数据工程师们提出正确的问题，并和各种强大的智能工具一起工作。注册管理会计师们可以和数据科学专家们成为工作搭档，一起向高层管理人员提供建议。

　　数据分析需要和管理会计的关键功能结合起来，包括：规划职能、绩效管理、风险管理以及决策支持。数据分析能够帮助形成有效的洞察力，用以制定宏大的计划，确定风险指标，做出更优的决定；从而利用数据获得见解，沿着整个价值链去创造价值。

　　CMA认证项目着眼于培养管理会计和财务管理专业人士未来所需的规划、分析和决策支持等方面的能力。CMA考试的内容涉及预测技术（如回归分析、期望值、敏感性分析及蒙特卡洛模拟分析）、传统的描述性及诊断性分析，如财务比率分析和差异分析。此外，日新月异的环境使得战略规划在未来更加重要。

　　在现今的商业环境中，预见和适应变化，并且不断吸收和学习新知识是大势所趋。公司和每一位管理会计人员都不得不意识到自动化与人工智能就在眼前，而且在未来只会越来越快地普及开来。拥抱这些变化，抓住机会去提高技能，这样你将能够掌握和利用这些新技术。总要有人去控制那些会计机器人，你不想做这样的人吗？如果你还没有成为注册管理会计师，抓紧时间获得CMA证书吧