正在数据为王，表里部运营瞬息万变的形势下，保守会计核算体例所带来的问题日益凸显，业财数据脱节、数据粒度粗、核算效率低、阐发时效差等一系列问题使得企业无法快速应对表里部变化，难以进行高效办理决策。智能会计通过实现到“买卖级、订单级、明细级”的核算，无效实现业财数据跟尾、精细及时核算，为企业开展精细化业财数据阐发供给的数据根本，从底子提拔企业财政数据办事能力。《中华人平易近国国平易近经济和社会成长第十四个五年规划和 2035 年近景方针纲要》中提出“加速推进会计数字化转型，是扶植数字中国的必然选择”，跟着企业办理精细化程度的提拔，以及消息化手艺东西的成长，当前的会计核算正正在实现由保守核算步入精细核算：● 核算：由满脚对外出具法生齿径核算报表向对内度核算改变，支撑企业获取产物、项目等精细口径核算数据，支撑内部办理；● 明细核算：由按照组织、产物大类等粗颗粒度核算向明细级、买卖级、订单级核算改变，推进业财数据深度融合，支撑财政阐发营业溯源；● 及时计量：明细级核算使得及时核算成为可能，日成本办理，快速应对表里部变化；● 价值创制：由法则处置引擎向业财数据资本平台改变，通过精细核算数据堆集，为运营阐发、预算预测供给的数据根本，推进数据价值。大型企业基于智能会计建立数据办事能力，即通过智能会计实现精细、的业财大数据堆集，从底子处理业财数据弊病，无效支撑企业办理阐发、营业运营、计谋决策。正在保守核算体例下，企业财政次要以满脚对外披露口径进行会计核算，以及出具财政报表工做，正在满脚对内办理口径的精细化核算方面不脚，难认为多口径财政阐发供给核算数据支撑。因为核算精细度不脚，导致企业正在基于核算数据进行内部办理阐发时，需要依托二次加工体例获取数据，办理阐发工做时效性差，数据质量难以保障。通过智能会计实现到买卖级会计核算，企业每一笔营业、买卖的发生可以或许被及时记实并存储。同时，智能会计将营业消息法则化、标签化，例如将产物、项目、客户、行业、地域等消息，以维度的体例转换为科目余额，为度财政阐发奠基命据根本。正在保守会计核算体例下，总账系统次要满脚法生齿径核算需求。但跟着企业办理阐发需求增加，总账系统承载了必然的统计阐发辅帮维度，跟着辅帮核算维度添加，呈现科目及法则冗余，系统效率遭到影响。智能会计通过扩展核算模子维度，支撑承载买卖相关的统计阐发维度消息，使得本来由总账系统所承载的辅帮维度得以剥离，企业核算系统架构优化，核算系统运转效率得以提拔，并可以或许同时满脚法人及内部办理口径核算需求。正在保守核算体例下，会计核算的过程是逐渐剥离营业消息的过程，核算数据无法取营业明细数据成立联系关系，导致企业无法对财政阐发成果进一步向营业端溯源，呈现财政“问题说不清、说不透、无法指点营业”的问题。智能会计的财政数据加工过程中，不丢失营业消息，同时将财政数据取营业明细数据全面跟尾，可以或许支撑企业快速进行营业溯源、动因阐发，无力提拔财政反哺营业、支撑决策的能力。智能会计从底子处理了企业业财数据正在保守核算体例下存正在的数据跟尾、数据口径、数据精细度等方面的问题，实现全面、精细的业财大数据堆集，为数据深度使用、数据价值奠基根本，帮力企业正在激烈的合作中脱颖而出。用友 BIP 智能会计操纵智能化手艺，以经济营业勾当为根据，正在营业事项发生时即进行最明细颗粒度消息采集，多口径、多方式的会计消息加工取阐发。智能会计通过营业事项 - 会计事务 - 事项分录的三层架构，解耦营业取财政，正在营业系统的矫捷性和财政核算的规范性间取得均衡，实现细颗粒度、、及时的核算，从头定义业财融合模式，帮力企业及时管控、赋能营业、节制风险：全新业财融合体例，矫捷解耦。基于事项驱动，解耦营业取财政，正在多营业系统取各核算系统之间建立一个“精细、”的数据采集取核算平台，矫捷应对营业变化，提高核算效率。支撑多核算目标，财管同源分流。企业可针对统一个营业事项，按分歧核算目标，实现管财合一、同源分流，满脚营业动态变化及财政核算要求：● 事项会计中台实现将前端营业系统的“买卖级、明细级、订单级”价值消息、营业维度消息涉及的相关数据抽取过来，识别此中取会计核算相关的数据并付与核算标签，通过“营业事项 - 会计事务 - 事项分录”生成会计凭证；● 基于事项会计中台所构成的法生齿径的会计凭证以及对外披露所需的数据标签汇总的辅帮核算维度，实现满脚法人披露口径的会计核算；● 基于事项会计中台所构成的内部办理口径的会计凭证以及办理阐发所需的数据标签汇总的办理阐发维度，实现各义务核心、内部办理口径核算，包罗义务核心成本、收入、损益等，为后端的预算、经分供给根本数据。数据汇聚成湖，业财融合深化。智能会计存储明细级核算数据，夯实企业运营阐发的数据底座，支撑从营业明细核算数据到财政核算多口径核算成果阐发，也支撑按照财政阐发和核算成果层层穿透至原始凭证、营业明细，为全面预算、运营阐发等深度数据使用奠基命据根本。海量数据高效处置，核算效率提拔。基于数据湖、特征系统等手艺，完全改善了以往大数据布景下的营业数据的采集取处置瓶颈。智能会计系统能够应对具备大数据特征的企业（如新零售行业、平台型企业等）的大数据采集、处置的，目前最高能够实现 5 亿行 / 月，包含营业维度、财政标签的消息，无力保障了精细化核算的海量数据存储要求及高机能需求。