第四次工业革命中合规与商业报告的数字化转型探究

一、引言

对财会人员而言，实现数字化转型的关键在于挖掘信息技术和开放数据标准的潜力，减少企业报告和合规流程中的滞后与延时情况。数据标准（如XBRL标准）和创新（如区块链、云计算、自然语言处理）可以提高效率，抢抓新的竞争机会，尤其是确保数据的可审计性，能帮助企业为迎接第四次工业革命做好准备。

若要使会计和合规工作在新时代保持相关性，就必须将各个数据点连接起来，使关键的财务报告、非财务报告及其他新兴形式的外部报告（EER）在总体上具备准确性、可审计性、完整性、一致性和适用性。

根据《数字化转型简明报告：第四次工业革命中合规与商业报告的数字化转型》研究报告，可得出一个明确的信息，即具有远见的会计和合规专业人员可通过实施相应的解决方案，使单调重复的工作（如标准化且不甚复杂的数据输入）自动化，而自动化又将使这些专业人员专注于增值业务，如支持和发展战略业务。为合规和法定报告提供更好的数据是一项共同承诺，需要一场共同协作的数据革命。而在其间，会计和合规专业人员掌握着内部和外部报告中驱动企业发展的关键数据，将在第四次工业革命中发挥不可估量的作用。

二、数据革命实践与路径概述

（一）监管数据生态系统碎片化问题

监管生态系统的碎片化和差异化是企业面临的一项重大挑战，往往与重大合规风险和成本相关。这种碎片化和差异化的监管生态系统是关系到现行合规和法定报告成本及风险的一个核心问题。

监管数据生态系统的碎片化表现在不同的层次和变量上，包括数据格式、提交模式、某些通用元素的数据定义、业务规则、访问控制，以及针对不同报告形式和监管机构的相似报告元素的验证。生态系统的碎片化可划分为六个方面。

1.监管数据流程

众所周知，一个系统的数据输出意味着另一个系统的数据输入。跨系统的数据输入、数据吞吐量和数据输出之间的流程和接口并不一致，通常需要人工干预，以确保按照要求的格式对一个系统的数据输出进行重新处理，然后再验证其是否可提交给下一个系统（见图1）。这进一步关联到多个输出报告，因此需确保这些报告有单一数据源。例如，通过受监管实体企业资源规划（ERP）软件收集的数据需要汇编和重新打包，以满足监管机构对提交信息的“表单”和“数据格式”要求。这些内部接口和外部接口之间能否实现无缝集成，依赖于规范的数据生成、验证和共享标准。 

2.数据类型

ERP系统内的数据是一种类型，通常需要转换成另一种类型后再传输到另一个系统。不同的监管机构要求以各自特定的格式或数据类型提供相同的信息，而奇怪的是，某些监管机构还会要求以不同的报告形式和数据格式提供相同的信息。按要求的格式组合、分解和重新 打包数据，可能会导致合规问题和无意识的信息申报错误。

采用通用规范化标准创建机器可读数据，并在合规生态系统中的所有利益相关者间进行互换，将在监管数据流程一致性方面迈出很大一步。

3.标准和支持性文件

监管机构对相似的监管数据元素采用独特的标准、数据定义和业务验证规则。监管机构之间的标准缺乏一致性，给受监管实体和监管机构带来更高的时间与资源成本。同时，削弱了向众多监管机构所发送信息的可审计性，增加了因主观性增加、解释差异、错误信息以及无意的不完全合规或不合规行为产生的风险。

解决以上问题，需要监管机构、政府、受监管实体、会计组织、软件供应商、咨询公司、数据聚合商以及会计和合规专业人员等多方利益相关者共同协作，以坚实的治理框架为基础，建立全球性、统一、协调的数据处理与信息交换原则和规则。

4.技术标准

不同监管机构的访问控制、验证规则和数据格式规范不尽相同，这些差异增加了合规生态系统的复杂性。技术标准的标准化和协调化将能使数据集在利益相关者之间顺畅流动，并进一步保证数据的准确性和可靠性。

5.提交模式

对于不同的信息形式和类型，监管信息的提交模式有所不同，这就给创建标准化的“最后一步”——报告验证规则、实现内部和外部系统的无缝集成造成了障碍。

通过统一的平台或数据仓库，受监管实体可以提交信息，监管机构、投资者及其他利益相关者随后提取信息，从而使监管数据流程更为稳健可靠。

6.数据定义

在向多个监管机构报告相同信息时，数据定义碎片化情况更为普遍。这一现象产生的原因是沟通不清晰，以及多个监管机构之间缺乏一套统一的标准和定义。我们经常看到不同监管机构对各种数据元素定义的诠释存在差异，这自然会增加错误陈述和错误传达的风险，相应增加受监管实体的合规成本，因为其必须保有相同数据项的多重形式（每次向不同的监管机构提交时都必须进行验证）。

协调一致的标准和数据定义，以及向单一数据仓库提交信息，将减少数据定义碎片化带来的问题。

上述种种碎片化问题，增加了合规对机器可读数据系统的依赖。高效率的合规需要数字化转型，并采用监管技术和监控技术。

(二)监管数据革命的必要性

第四次工业革命的核心，是激发下一轮监管技术和监控技术创新（机器学习作为实现真正人工智能的途径）。人工智能将显著改进实体的报告流程，并革新监管监控系统，提高覆盖面和质量。要做到这一点，我们需要大量可审计的数据。目前，数据常常与特定的应用紧密相关。将新兴形式的外部报告（EER）的数据，锁定在静态软件平台中已经不合时宜。

报告要求和框架过多、自动化程度不足等，是导致数据源和格式碎片化的关键问题。自古以来，包括现金和财产在内的资产记录与报告为商业活动奠定了基础，数据记录经历了黏土片、纸莎草纸、羊皮纸、纸和字节等媒介。在数百年的记录保存史中，最显著的创新是电算化，它使记录过程从纸张转变为字节。

监管报告也在发展，从交互功能有限的纸质文件和PDF文件转向数字出版物，后者可模拟翻页、从网络收集信息以及可供下载。多样化的报告格式，直接影响到利益相关者查找、提取和分析决策所需信息的能力。

科技正在加快会计和合规行业的发展，从根本上改变我们存储、创建和提交监管数据的方式。和纸质文件、HTML报告和PDF文件相比，软件工具和搜索引擎可以快速地使用机器可读的监管数据，从而使监管机构、投资者或其他利益相关者腾出时间，从事更具附加值的分析和解释工作。

受监管实体、政府和监管机构愈加认识到，必须摒弃过去的信息处理和报告方式。他们认为有必要放弃缺乏灵活性的纸质文档或专有数字数据格式，转而采用开放数据标准，如XBRL标准和SDMX（统计数据和元数据交换）标准。无论从信息技术还是数据治理的角度来看，这种全新类型的报告将颠覆信息生产。为合规和法定报告提供更好数据的共同承诺，要求我们进行一场共同协作的数据革命。

（三）数据革命的目标

数据革命最基本的目标，是获得可靠、可审计、可访问和机器可读的信息。这些信息与使用者息息相关、及时且可自动更新。数字化转型的成功，有赖于围绕合规框架和企业报告数据进行严格、一致的数据治理。

无论是私营部门还是公共部门的会计和合规专业人员，都需要以互联技术为核心，不断重塑其企业的报告流程和监督职能。做不到这一点的个人将无法适应未来发展，因为精通数字化转型创新的个人、组织和监管机构正颠覆整个会计和合规行业。变革背后的动力将来自三个群体：监管机构、会计与合规专业人员、标准制定者和政策制定者。

1.监管机构

世界各地的监管机构要求企业在报告中更多地使用结构化、开源（非专有）和机器可读的数据。例如，SEC要求公众公司在年报和季报中使用 XBRL结构化财务数据，使投资者能够自动提取公司当前和以前年度的申报信息，以及其他公众公司的信息或有关行业平均水平的信息。

XBRL格式是一种开源、免版税的国际数据标准，专为财务、非财务、绩效或其他新兴形式的外部报告（EER）和合规信息的数字报告而设计。XBRL格式为法定报告中每项披露信息提供了唯一的、机器可读的标签。

目前，众多国家的证券监管机构、证券交易所、商业登记部门和税务部门已经要求公司采用 XBRL 格式进行申报。这些国家包括日本、澳大利亚、巴西、加拿大、中国、丹麦、芬兰、德国、印度、以色列、日本、荷兰、新加坡、韩国、西班牙和英国。

2.会计和合规专业人员

对会计和合规专业人员来说，以监管数据为中心的报告方法无疑会更加强调数据管理和数据治理。监管报告不再是一项孤立的活动，合规和报告环境的变化引发了对整体的、关联的合规监控和报告的需求。监管数据生命周期的具体实现过程因受监管实体的不同而呈现出明显差别，取决于数据性质（企业监管数据通常有几十种不同的来源、数据类型和格式）、系统差异、数据数量以及信息的使用方式。会计和合规专业人员需要在监管数据生命周期的每个阶段发挥其独特的技能，确保数据是机器可读的、可审计的，并适应整个数据革命及日后的需要。

财会专业人员只专注于账目和财务报告的日子已经一去不复返了，如今的会计和合规专业人员有望创造远远超出其原有工作范围的商业价值。他们需要提供自己的见解（基于会计处理的基础数据的质量），运用知识和经验，参与制定企业战略，并支持企业实现目标。企业还将依靠财会专业人员建立审查和监控机制（并经常执行监控）来衡量企业绩效，在关键节点提供实时建议，避免意外情况发生。围绕利益相关者发生的快速、大规模的变化，加上机器可读数据、云计算、人工智能、机器学习、商业分析、大数据、区块链和分布式账本等工具和技术的日益普及，为财会专业人员创造了有效适应新的重要管理和战略角色的条件。

3.标准制定者和政策制定者

为使利益相关者能够有效地使用报告分类标准、一般公认会计原则（GAAP）分类标准或其他报告框架和标准，需要相关标准制定者进行数字化结构改革。为确保汇编的内容准确反映标准和报告要求，需要针对结构化分类标准与开放技术标准开发一套稳健的全球注册系统，使监管生态系统适应这个新时代的需要。

标准制定者和政策制定者越来越多地要求监管机构、政府、受监管实体、软件供应商、会计和合规专业人员等利益相关方参与合作，制定全球性的、一致的、协调的数据处理与信息交换原则和规则。

在新的商业生态系统中，标准制定者和受监管实体之间的信息流将日益整合。这就要求建立协调一致的机器可读数据标准，统一基准，并共享全球最佳实践，从而使整个生态系统以最少的信息和沟通治理取得最大的效益。

（四）通向数据革命之路

要让新数字时代的监管技术和监控技术发挥作用，所有利益相关者需共同协作，建立一个全新的生态系统。问题是：数据革命应该选择哪条道路？

在铁轨铺设之前，轨道车几乎没什么价值。同样，进行数字化转型之前，也需先具备两个基本要素：全球智能分类标准注册系统（GITaR）和协作开放分类标准创新平台（CoTIP）。

上述解决方案适用于在全球范围内使用，可确保信息不会仅仅因为所选软件应用程序的不同而产生不同的理解。构建高效的全球分类标准生态系统，取决于几项核心要素（见图2）。

全球智能分类标准注册系统（GITaR）是一个数据元素集合（为分类标准库，而不是报告信息库），用于向监管机构提交重要的财务、非财务报告及其他新兴形式的外部报告，数据定义具有明确性、一致性和客观性。该系统基于整个商业和全球合规生态系统中协调一致的数据流标准，并可由受监管商业实体向多个监管机构或第三方报告。这些数据元素根据预定义结构进行分类和定义，并与多个监管机构的要求保持一致。

协作开放分类标准创新平台（CoTIP），是一个在全行业通用的中央存储库中创建、整理和共享分类标准的空间。该平台有助于市场注册人始终使用正确的分类标准并使数据定义保持一致，使合规生态系统中的所有利益相关者得以高效交换机器可读电子监管数据。

通过全球智能分类标准注册系统（包含结构化数据分类标准认证注册系统）和用于社会公益的协作分类标准创新平台，利益相关者将能积极确保他们正在使用正确的分类标准，使机器可读电子数据更有效、明确地传输到多个监管机构。

这一设想基于物联网（IoT）应用程序中的自动化和共享元数据术语。元数据注册系统的模式声明（declaration of schemas）为语义的发现、理解和交换提供了一种通用方法，从而推进了这一设想。然而，许多注册问题尚待明确，对其范围和目的的看法也各不相同。但重点是明确的：有必要建立一个全球智能分类标准注册系统和一个协作分类标准创新平台，来处理重要的财务、ESG（环境、社会和公司治理）、非财务和其他新兴形式的外部报告。

GITaR 和 CoTIP ，提供了协作和创建共享分类标准的机制。监管机构、多边机构、教育机构、社会团体、软件开发者和公司皆可从中受益。

（五）具体建议

通过加快构建报告系统，全球市场参与者可获得财务和非财务两方面的收益。该报告系统将来自单个组织内部的正确信息持续传递给投资者、监管机构、政策制定者和其他用户。该信息链上的每个利益相关者，都可以通过采取以下行动进一步推动数字化转型。

（1）成立一个致力于监管报告数字化转型的利益相关者工作组。

（2）确保标准制定者、框架开发人员和最佳实践将存储库作为行业报告与合规知识体系的数字分类标准权威。

（3）制定高级别解决方案蓝图，以便在产品中使用全球数字化框架。运用对监管生态系统及其范围的深入理解，评估数字化转型项目为政策制定者和监管机构带来的价值。

（4）确保软件供应商和服务供应商开发一个初步系统解决方案，并测试报告需求能否得到满足。

三、结论

对于受监管实体、标准制定者、政策制定者、投资者和其他利益相关者来说，数据就是生命线。原始数据的质量，关乎行业的信誉和可持续发展。缺乏高质量、及时、机器可读的数据，就无法知道一家公司的碳排放量是多少、一个国家有多少自然资本可用于经济发展、公司在从事什么交易，以及公司产品的市场需求是增加还是减少。

数据资产的总体状况，直接取决于公司是否有能力将人员、流程、业务线和技术联系起来。所有这些因素必须共同作用，以产出期望结果，使数据符合预期使用目的。

在这个日益复杂的世界中，未来的领导者将是那些更快地理解数据及信息影响，利用新工业时代提供的所有工具、技术和流程，以最有效的方式采取行动的人。这些领导者需要为整个企业制定综合的可持续业务发展战略，并采用一套能满足监管者、审计人员和业务运营要求的综合控制和合规监控机制。

目前，审计行业所受的公众监督力度空前之大。提高数据质量方面的需求，推动着数据治理项目的发展。随着强化法定审计报告质量的新监管要求的出台，任何实体都不愿意冒风险。对于竞争性经济体来说，真正的效益只有通过针对多个利益相关者的跨政府部门举措——或领导力支持才能实现。

会计和合规专业人员，掌握着内部和外部报告中驱动企业发展的关键数据。他们将在第四次工业革命中，发挥着不可估量的作用。

第四次工业革命中的数字化转型并非新名词，但它的冲击力正以前所未有的方式波及各个行业。商业报告、会计和审计，无疑是接下来必须适应数字化数据革命的领域。会计和合规专业人员在利用数字化转型方面具有独特的优势——也许比任何其他行业更具优势。

                                                                                                  责任编辑  秦长城

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