销售会计工作内容，汽车销售会计工作内容？

大家在企业里面做商业智能BI经营分析需求沟通、调研的时候有没有听到过这样的吐槽：比如财务部门会吐槽销售部门，有些明显跟财务相关的业务指标，这些数据你们是怎么统计出来的，这些数据是从哪里取的，怎么算的，有没有跟财务部门确认过？你们都没有跟财务部门确认过，这些数据能不能对得上都不知道就直接开会讨论，你这个数据是有问题的。

销售部门的反馈也很有道理：上面对我们有业绩考核的，你们报表出的慢，等你们全部结完账报表才出来，十天半个月就过去了。并且所有销售数据都在我们自己手上，产品、区域、销售数据一算就能算出来，放心吧，错不了。

数据可视化 – 派可数据商业智能BI可视化分析平台

财务部门也回应到：那你们的销售收入数据也是有问题的啊，我们的会计报表上的收入都是不含增值税的，因为采购成本是抵扣了已支付的增值税了。

销售就不干了，我们销售拿了多少单子，签了多少合同回了多少款就是按照这个来算的，有银行回款单证明的，我们销售辛辛苦苦就是按这个业绩来发提成奖金的，你这不是相当于在克扣我们的业绩吗，这个肯定不行啊。

于是老板也很抓狂，两边报上来的数据有时差异就是很大，并且怎么都对不上，问题太多了，到底听谁的，两边讲的好像都有道理。

产生了什么问题

这里面就有两个比较明显的问题，第一个就是时效性，第二个就是口径不统一。财务报表的编制本身就是有一定的滞后性的，并且对会计要素的计量一般采用历史成本原则。比如像资产，物价是每时每刻在变动的，但是现有的财务报告就反映不了这种变动，它反映的信息是过去的历史信息，实际的资产价值在财务报告出来的时候可能就已经发生很大的变化了。

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销售的业务每天时刻都在发生，按照销售的说法只要有回款单就可以统计确认销售收入的，这个统计口径从销售角度来看是没有问题的。但是从财务的角度来说，对收入的最终确认就是要扣除掉增值税的。

所以像这类指标在企业内部实际的经营分析中就是存在两套统计口径的，包括比如像应收账款，按照上面的讲法应该是含税金额，因为做收入的时候已经将税金计提出来了。但是在实际看数据的时候也会做两套指标，应收账款（不含税）、应收账款（含税），不同的使用对象关注的点是存在差异的。

问题怎么分析

有一个深层次的观点：在企业中，不怕存在这种差异，怕的是这种差异无法解释，也无法消除。存在这种差异有一个很重要的原因是因为绩效、业绩是需要被衡量的。

站在财务人员的角度从会计核算的角度是非常专业是没有问题的，但从业务的角度去看还需要得到被衡量业绩的责任部门、责任人的认同，这个是非常关键的。同时，还有一些财务分析的指标内容涉及到一些类似于摊销、预提等概念，这些对于业务部门来说技术性太强、不太容易理解。

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所以，清晰的定义一个指标以及指标的统计口径只是企业分析指标体系构建的第一步，更重要的是这种统计口径是否能够在企业内部达成一致、达成共识，企业管理层也需要参与进来，至少要了解看上去相同的指标为什么存在这些差异的原因。

这样在看数、看指标的时候才能够清楚的知道这些指标背后的计算路径，以及要表达的财务或业务含义。这些差异能够解释清楚了，自然差异也就消除了。

这些道理大家都明白但为什么老板还是不信呢？因为这里面很多的、大量的数据都是从系统导出来的、人工处理计算的，时效性有延迟、周期拉得很长不说，人工统计的数据还是会存在错误的可能，并且有时为了一个更加合理的解释，对数据进行了手工的调整，这样的数据说服力就不足了。

怎么解决这个问题

所以，在企业里通过商业智能BI至少可以解决三个问题：

一、时效性的问题，商业智能BI平台自动获取数据进行计算，当天的数据当天算完，第二天就直接可以用；

二、准确性的问题，只要计算规则提供正确了，数据本身没有问题，计算出来的数据一定的准确的，能够准确反映实际业务情况的；

三、验证性的问题，可以通过商业智能BI从一个很粗粒度的数据层层钻取、分解到很细颗粒度的数据，还原到最原始的业务细节，就可以做很多的业务验证。

并且，通过商业智能BI可以反推出来我们很多的业务流程的问题、基础信息化建设、数据方面的问题，能够将这些问题充分的暴露出来，浮上水面，这个时候我们的管理者才会真正重视起来并予以关注或者解决。

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