大家好，我是你们的老朋友，一个在注会行业摸爬滚打多年的“老兵”。
今天想和大家聊一个稍微有点焦虑，但又不得不面对的话题，前两天，我参加了一个行业内的闭门研讨会，主题是“未来五年的财务职能”，会议间隙，我和一家大型会计师事务所的合伙人聊天，他叹了口气跟我说：“现在招一个能把底稿做平的审计助理不难，难的是招到一个既懂会计准则，又能跟数据分析师无障碍沟通的项目经理，那种只会埋头贴凭证、刷底稿的人，真的越来越不值钱了。”
这句话听得我心里一惊，回想起我们当年入行时，谁不是靠着Excel用得溜、底稿贴得快而被前辈夸奖？但时移世易,现在的风向标已经变了。
数字化人才，这个词以前听起来像是IT部门的专利，但现在，它正像海啸一样涌向我们财务和审计的沙滩，我就想撇开那些晦涩的技术术语，用咱们最接地气的大白话，聊聊为什么我们CPA必须向“数字化人才”转型,以及这到底意味着什么。
别慌，数字化人才不是让你去写代码
我要澄清一个巨大的误区，很多同行一听到“数字化人才”，第一反应就是恐慌：“完了，我考了CPA，难道还要去学Python、Java，转行当程序员？我都三十多岁了，还能敲得动代码吗？”
这种想法完全是多余的，也是对“数字化人才”定义的误读。
在我看来，所谓的数字化人才，并不是要求我们成为软件工程师，而是要求我们成为“懂技术的翻译官”。
传统的财务人员，是“账房先生”，我们关注的是借贷是否平衡，报表是否合规，而纯IT人员，关注的是代码是否跑通，系统是否稳定，这两拨人之间，往往隔着一道厚厚的墙——IT听不懂财务的商业逻辑,财务搞不懂IT的数据架构。
而数字化人才，就是站在中间的那个人。
你不需要自己去写那个复杂的算法模型，但你需要知道，当业务部门说“我们要分析一下华东区促销活动的边际贡献”时，你应该能告诉IT人员：我们需要从ERP里提取哪些字段，收入确认的时点怎么在系统里设定,坏账准备的计提逻辑如何嵌入到自动化流程中。
我的个人观点是： 对于CPA而言，技术只是工具，商业逻辑才是核心，数字化人才的核心竞争力，依然是你对会计准则的深刻理解，对商业嗅觉的敏锐度，只不过你现在多了一项技能——你能用数据去更高效地验证这些逻辑。
从“老张”和“小李”的故事看起
为了让大家更直观地感受这种变化，我给大家讲两个真实的、发生在我身边的例子。
故事的主角A是“老张”。
老张是我们事务所的资深审计经理，手算Excel的能力出神入化，Vlookup用得飞起，甚至能用Excel画复杂的函数图表，每年的年审，是老张最痛苦的时候，面对客户堆积如山的凭证和销售数据，老张带着两个实习生,没日没夜地加班。
有一年，客户为了冲业绩，在最后一天搞了几千笔特殊的关联方交易，老张为了排查这些交易是否存在舞弊，硬是熬了三个通宵，眼睛熬得通红，手动在几千条数据里筛选、比对，最后虽然查出来了，但人也累倒了，去医院挂了点滴，老张常挂在嘴边的话是：“审计就是个良心活，也是个体力活，不加班哪行？”
故事的主角B是“小李”。
小李是前两年刚进来的小朋友，CPA证还没考全，但他对数据特别敏感，有一次做一家零售企业的存货监盘，按照老规矩，这得拿着盘点表去仓库一个个对，但小李没急着去仓库，他先向客户要了ERP系统的导出权限，用Python写了一个简单的脚本（其实也就是几十行代码）,把库存台账和最近三个月的出入库记录跑了一遍。
结果发现，有几种SKU的商品，账面库存是正数，但最近三个月没有任何出入记录，且库龄显示已经超过两年，小李直接把这份异常清单打印出来，到了仓库直奔那些货架，果然发现那几批货早就过期发霉了，甚至有的货架上根本是空的,只是账面没消。
老张看傻了眼，同样的项目，老张靠的是“勤能补拙”，小李靠的是“数据洞察”。
这个故事给我的触动非常大。
老张并没有做错什么，他依然是那个敬业的CPA，但小李展现出的，正是数字化人才的特质：他不满足于“记录”，他更擅长“挖掘”。
在数字化时代，重复性的、低价值的劳动（如大量的数据比对、抽样）终将被机器取代，老张的护城河——也就是他引以为傲的Excel技巧和加班精神，在小李的数据思维面前,变得不堪一击。
为什么我们必须要变？
也许有同行会说：“我所在的单位规模不大，数字化还早着呢，我只要把证考下来，就能吃一辈子铁饭碗。”
对此，我必须泼一盆冷水：时代的抛弃你，连一声再见都不会说。
效率的降维打击 我们做审计的都知道“重要性水平”，以前，因为人工成本高，我们只能做抽样审计，抽凭率可能只有10%或者5%，我们总是安慰自己，这是基于风险的抽样。 当数字化工具普及后，全量审计成为可能，如果你能在一小时内把全年的几万笔凭证全部跑一遍，检查所有的异常点，为什么还要去抽样？ 当你的竞争对手能够用更少的人、更短的时间，提供更精准的审计意见时,客户为什么要选择那个还在用Excel手工拼凑底稿的你？
数据的颗粒度变了 以前我们看报表，看的是资产负债表那个“期末余额”那个数字，数字化能力要求我们看清那个数字背后的每一笔交易。 现在的企业管理层，不再满足于财务部每个月甩出一张“三大表”，他们想知道：为什么上个月毛利率下降了0.5%？是哪个产品线拖了后腿？是哪个区域的促销力度太大了？是原材料价格波动了，还是生产损耗增加了？ 这些问题，靠传统的财务核算模式是回答不了的，只有具备数字化能力的财务人员，才能穿透数据迷雾,给出答案。
职业生存空间的挤压 大家有没有发现，现在很多大厂在招聘财务总监时，JD（职位描述）里都加了一条：“熟悉ERP系统实施，具备BI（商业智能）工具使用经验，有财务数字化转型经验者优先”。 这不是HR在乱写，这是市场的真实反馈，未来的财务领导者，必须是CFO（首席财务官）和CIO（首席信息官）的结合体，如果你只会做账，那你永远只能做到“账房主管”，而坐不上“CFO”的位置。
数字化人才的真正内核：思维的重塑
作为一个注会行业的写作者，我认为我们应该如何去拥抱这个变化？成为数字化人才,到底需要学什么？
我认为，工具是第二位的，思维才是第一位的。
第一，要有“数据资产”的意识。 以前我们把凭证做完，把报告出了，任务就结束了，现在要明白，每一笔录入系统的数据，都是企业的资产。 举个例子，我在给一家企业做咨询时，发现他们的销售费用里有一笔异常的“市场推广费”，如果是传统思维，可能只要发票是真的、金额对得上就行了，但数字化思维会问：这笔费用的投入产出比（ROI）是多少？能不能把这笔费用的数据和后续的销售额数据关联起来分析？ 如果我们能把财务数据串联起来，财务就不再是“记账”，而是变成了“经营分析”,这就是数据资产的价值。
第二，要有“怀疑与验证”的批判性思维。 很多人以为数字化就是相信系统的结果，大错特错！作为CPA，我们的天职是审计，是职业怀疑。 系统是逻辑的产物，但如果逻辑本身是错的呢？或者系统被人为操纵了呢？ 数字化人才需要具备一种能力：验证算法的合理性。 系统自动生成的折旧表对不对？我们不能只看数字，要去检查系统里的折旧参数设置是否与公司的会计政策一致，在这个层面上，你的CPA专业知识是你的护身符,防止你被错误的算法带沟里去。
第三，要有“讲故事”的能力。 数据是冰冷的，但管理是有温度的。 我见过很多财务人员，做了一堆漂亮的BI仪表盘，上面全是红红绿绿的柱状图、折线图，但是老板看不懂。 数字化人才，必须能把这些图表翻译成老板听得懂的语言。 不要只说：“本月应收账款周转天数增加了15天。” 要说：“老板，我发现华东区的回款速度变慢了，主要是因为我们的两个大客户A和B延期付款，如果我们不马上催收，下个月的现金流可能会出现500万的缺口，影响我们要发的那笔奖金。” 这就叫讲故事，数字化工具让你拿到了证据,而你的表达能力让证据产生了价值。
我们该从何做起？
说了这么多大道理，最后我想给正在焦虑中的同行们一点具体的、可操作的建议。
别死磕Excel了，去学点Power BI或者Tableau。 Excel依然是神器，但在处理大数据量（比如超过10万行）时，它真的力不从心，Power BI和Excel是一家子（都是微软的），上手并不难，学会用BI工具做可视化报表，是你迈向数字化的第一步,这能让你从繁琐的表格格式调整中解放出来。
尝试理解数据库的基本逻辑。 你不用学会建数据库，但你要懂什么是“表”，什么是“字段”，什么是“主键”。 当你知道数据是怎么存储的，你就能更准确地提出数据需求，下次遇到IT人员，别只说“我要那个数”，试着说“我需要销售订单表里的G列和H列，关联客户ID”。 相信我，IT人员会对你刮目相看,工作效率也会翻倍。
拥抱AI，而不是抵制它。 现在ChatGPT等AI工具这么火，试着让它帮你写一些简单的Python代码，或者帮你整理复杂的审计底稿说明，把它当成你的“超级实习生”。 你可以问ChatGPT：“请帮我写一段Python代码，用于读取Excel文件中的所有Sheet，并筛选出金额大于10000且包含‘招待费’字样的记录。” 你会发现，很多你以前觉得很难的事情，AI几秒钟就能给你框架,你只需要在这个框架上做微调。
深入业务，永远不要脱离业务。 这是最重要的一点，无论技术怎么变，商业逻辑是根。 如果你不懂业务，你就算成了黑客，也只能是个只会改数字的黑客，对企业的决策毫无帮助，去车间看看，去销售部聊聊，去了解一下产品是怎么卖出去的。 只有懂业务的数据分析,才是有灵魂的分析。
写到这里，我想起了自己刚考过CPA那会儿的意气风发，那时候觉得，手里握着这张证，就握住了金饭碗，现在看来，这张证只是入场券,是敲门砖。
在这个算法飞速迭代的时代，数字化人才并不是一个高不可攀的标签，它更像是一种生存姿态，它要求我们保持饥渴，保持好奇，不满足于做一个“记账匠”，而是努力成为企业的“数据军师”。
不要害怕技术会取代我们，技术只能取代那些“像机器一样工作的人”，那些拥有丰富情感、深刻洞察力、且懂得利用技术放大自己价值的CPA，不仅不会被取代，反而会因为技术的加持,变得更加不可替代。
未来的路或许不好走，但我相信，只要我们愿意迈出第一步，从今天开始，试着用数据的眼光重新审视你的底稿和报表，你会发现,一个新的世界正在向你敞开大门。
与各位共勉。
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