大数据环境下会计理论与实务的创新研究

随着“大数据”的来临，财会领域面临着前所未有的严峻挑战。由于企业具有海量、复杂的数据结构和非规则的内在关系，当前商业决策变得非常困难。大数据在财会领域的应用，如安全存储、限额分析、存储等，大大方便财会工作的开展，也为企业带来巨大的经济效益。然而，大数据对财会工作提出更高的要求。主动进行大数据分析，提升大数据的认知能力，帮助我国继续走在大数据发展与应用的前沿。

一、大数据技术概述

随着我国信息化建设的深入，信息的来源和表现方式也呈现出多样化的发展态势，给工作和生活都带来巨大改变。当前，对于大数据，国际上还没有公认结论，大部分学者认为大数据是一组在特定时期不能用普通的软件工具获得、共享、分析和可视化的多种数据。伴随着信息化的快速发展，企业在生产和运营过程中产生大量的财务数据，同时，数据信息的结构也从原来的结构化数据变成多样化的数据结构，这已经不能适应企业管理工作的实践需要。通过运用大数据技术，可以有效地辅助企业管理者对大量结构化数据、半结构化数据和无结构化数据进行充分集成和分析，从中发掘出有价值的数据，为企业的各种战略决策提供数据支持。所以，大数据技术在现代企业的运营管理工作中仍然具有十分重大的应用价值，这就要求当代企业以大数据技术为依托，主动地对当前的数据挖掘和管理方式进行改革，最大限度地利用大数据技术的应用价值，为企业的长期、稳定发展打下坚实的基础。

二、大数据环境对会计理论的影响

（一）会计职能

在大数据推动下，面对海量、多样化的非结构化数据，传统的会计体系已经不能满足需求。为适应这种变化，企业引入现代财务管理体系非常重要，对财会工作者的作用提出新的要求。由简单的记账向深层发掘和剖析，服务于企业的发展，提升企业的经济效益。随着云计算、移动互联网和交互式体验等科技的飞速发展，极大地促进我国会计信息化建设。随着会计数据的持续更新，对其实时性、动态性和准确性等方面的需求也越来越高。当前，财会人员的首要工作是对与企业密切相关的信息进行筛选、集成，并利用“4V”特征对企业未来收益与风险进行预测，为企业决策提供有力支撑。

（二）会计要素

随着大数据的发展，数据的传递方式和处理架构都发生巨大变化，科技工作者需要与时俱进，在现有的架构基础上，构建以信息架构为基础的商业化产业。特别是在目前资讯平台迅速成长的大环境下，许多企业纷纷转型网络，引发信息革命。对于会计职业来说，不管是企业资产、资金收支或者是成本收益，都会发生改变，尤其是在负债和盈利情况下，如果再使用以前的项目核算方法，就会对企业的会计因素造成一定影响，这就导致会计人员的作用不明确，很难区分出在财务业务处理中遇到的各种问题。

（三）会计计量

随着数据的种类越来越多，各类非结构化的数据信息比重越来越大，过去的结构化数据在其中的作用越来越小，因此，在会计工作中必须对信息进行验证，并将其作为关键，进行深度挖掘，为决策提供支撑。

三、大数据环境对会计实务的影响

（一）信息整合

随着数字经济的快速发展，互联网环境下的数据呈现出越来越多、越来越多样化的特点，这对会计从业人员提出新要求。随着现代财务科技的迅猛发展，财务业务的运行方式也在不断拓展，已不局限于一种。通过对不同类型数据进行细分，可以将信息的处理集中于某一数据点，在大数据分析的支持下，实现对海量数据的高效处理。通过对大量数据进行分析，可以得到更加详细的信息，为财务实务提供可靠的数据支持。

（二）核算流程

作为经济活动基础的会计核算，其最重要的工作就是精确地评价财务报表中的货币信息，揭示出具体经济主体的本质属性，记录和分析企业目前的行为偏离既定目标。传统的会计作业过程是通过多联单的发放、对各个交易进行识别、再对其进行汇总，但由于票据流转、存储等方面的复杂，造成信息在存储与使用方面的不平衡，很难对整个过程进行严格监控。在ERP 系统帮助下，能够智能地标记现有的财政管理系统和信息传输途径，完成从纸面到电子的过渡。即时信息输入系统不仅可以提升信息的处理效能，而且可以减少人员的劳动消耗，同时也可以为信息数据的现代转型提供强大的推动力。

（三）信息安全

以大数据为动力的信息平台虽然能够感受到数据集成的效率和透明度，但其在数字化、自动化过程中也可能存在有针对性的用户隐私泄露问题，为整个系统的安全性带来隐患。但若将其与个人直接接触，则其产生的经济利益也有可能导致不良影响，使其真正发挥作用。此外，在对非结构化数据进行分析时，量化和非量化之间存在着不相适应的矛盾，影响从业人员的主观判断，阻碍对未来发展趋势的正确预测，导致更大的统计错误。

四、大数据环境下会计理论与实务的创新策略

（一）重视数据信息安全

要大规模地将大数据技术运用到会计领域，必须注重对数据的安全性进行有效的保障，对数据限额和分析结果进行统一管理，加强数据存储的完整性，并对其进行高效的安全性处理。通过对用户进行身份验证，实现对用户授权的有效控制，增强对数据的信任。另外，还可以通过对该平台的数据进行审核，保证其信息安全。在会计学中适当运用大数据技术，可以促进会计学的健康发展。

（二）加大业财融合力度

在大数据环境下，企业既要对当前的财务工作进行持续提升，又要强化业财融合。只有如此，大数据技术在会计工作中的应用，对企业的各种经营活动具有良好的引导作用。在实现会计工作功能转变和提升的同时，要把财政工作融入企业经营活动中去。所以，财务部门要加强与其他部门的沟通和协作，由原来的会计转向管理会计。在大数据时代背景下，企业必须持续提高业财融合能力。在进行财务工作的过程中，既要发挥好会计核算功能，又要根据企业的具体经营需要，使其更好地利用好管理功能。通过提高企业业财融合程度，使其更好地与企业日常管理相结合，同时从企业整体运营角度和市场经济发展态势等方面，对企业财务和经营状况进行综合、深入剖析，为企业的各种业务活动开展提供可信的财政数据。

（三）完善会计基本假设

在传统的会计基本假设体系中，可以划分为会计主体、持续经营、会计分期和货币计量四大部分，而在大数据环境下，企业的经营规模和经营范围都有很大改变，对会计工作的处理过程也有更高需求，同时，随着企业经营模式的改变，原有的会计基本假设体系也要随之改变。在“大数据”的背景下，企业各类财务业务的发展日趋复杂，而对其内涵的界定越来越模糊，使得对其进行评判的困难程度也随之加大。另外，在大数据背景下，企业的生产运营中还存在着更多的不确定因素，因此，必须根据企业本身的发展特征和发展规则，改进会计工作方法。唯有如此，才可以使会计工作更好地进行，以适应大数据环境下企业长期、健康发展的需要。

（四）加强数据挖掘技术应用

数据挖掘在搜集、整合、分析海量数据中所蕴含的信息方面有着独特的作用与技术。该方法的独特之处是，相对于对数据样品进行分级分析，能够对整体数据进行更加全面和深入地解析，能够更好地对复杂的因果关系进行解析，而非精确的关联类型，具备强化数据传递能力的优势。随着大数据的到来，企业的功能也随之变化，如何有效应对大数据所产生的各种风险，成为企业面临的重大挑战。所以，从大数据特征和数据技术两个方面来看，如何将两者有机地结合起来，才是当前的发展方向。

（五）大数据与业务系统结合

大数据系统和会计业务系统在关注数据安全问题的同时，也存在着数据对接，数据维护，以及在大数据系统遇到问题要维护的情况下，怎样才能更好地保护这些问题。将来可以在大数据研发平台的帮助下，进行数据整合，为企业提供一整套完善的数据处理、完善表单、应用程序等建设方案，并且还可以通过不同的方式构建程序、插件等，并通过相同的方式对其进行调用，迅速地根据需要进行调整，提升财务计算的准确性，让财会人员具备较强的金融分析能力。通过该体系结构，各业务供应商均能向各核算单位进行业务集成，实现与其他核算软件的接口，方便数据的传递、查询和使用。

（六）云计算、云会计与大数据的融合

在信息化飞速发展的今天，利用大数据为企业进行项目建设提供可能。尤其是在运用财务手段进行企业成本管理时，因其规模庞大、结构复杂，需要更多的信息加工能力。云技术以其强大的大数据分析功能，可以提升企业的财务管理信息化程度，强化有效风险因子、管理因子等对企业财务管理的作用。云计算的出现极大地降低企业的财务管理费用。在实施财务信息化的进程中，企业既能享有最为稳固的数据平台与支撑服务，又无需额外投入时间、资金和人力，因此云计算的计算代价非常低廉。安全始终是信息与数据保障的重点，因此必须强化安保措施。云会计开发人员必须采取多种防范措施。通过对网络界面进行合理配置，引入核心的管理手段，组建专门的监控团队和即时防卫团队，并构建相应的信息防护体系。通过以上几种防范手段，可以有效地减少财务信息泄露的危险，确保财务工作的正常进行。加强云计算环境下的财务管理、隐私保护，是保证财务数据安全性的重要手段。为加强用户的管理权力，企业的内部特别应加强有关规范的实施，并设立财务信息的评价与预警机制。该体系能够在对可能存在的危害进行评价之后，建立早期警报方案。当发生故障时，该软件可以快速地对其进行处理，确保企业的财务数据的安全性。在对其进行管理与利用时，应注意两者之间的权力相区分。如有变更，须经有关主管部门审核，方能作出变更。

（七）风险管理与内部控制

由于以往的研究主要依靠人为经验以及少量的历史数据，很难对企业所面对的各类潜在风险进行全面准确识别与评价。大数据的运用为企业风险管理和控制带来更为科学和有效的方法，通过采集、存储、分析和挖掘大量结构化和无结构化的数据，能够对各类危险因素进行多维度的监测和预警。例如，通过对企业的财务数据、交易数据、舆论数据等进行分析，可以发现异常交易、诈骗行为、负面舆论等的风险信息。并据此提出应对对策。运用大数据分析方法，可以辅助企业进行内控过程的改进，提升企业的风险管理能力。而传统企业内控制度多采用事后抽查等方式，存在时效性差，覆盖面窄等缺点。而运用大数据建立的内控制度，可以全方位地涵盖并实时监测关键实务过程、关键风险领域，并根据预先设定的风险规避与门限，对违规行为进行自动辨识与报警，并形成详尽的稽查线索与证据链条，极大地增强企业内部控制的针对性与有效性。同时，大数据风险管理模式可以通过机器学习，对新风险案例和情景进行不断地进行调整和改进，形成更加智能的动态风险防控系统。然而，在大数据环境中，数据质量、隐私与算法偏差等问题也给企业带来新挑战。在满足合规与安全要求的同时，需要兼顾对数据使用与保护，并保证风险控制模式的公正性与可解释性。

结论：

伴随着大数据的兴起，企业的信息化已经成为推动企业前进的重要策略，信息化是每个企业都不可避免地要面对的问题。通过对大数据的有效利用，促进会计核算方式的变革，确保经济社会发展的需要。通过重视数据信息安全、加强业财融合力度、完善会计基本假设等理念，使企业可以更加高效、方便、实时地进行会计作业，推动企业的总体商业蓬勃发展。

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作者简介：朱勤丰 (1976.10--) ，男，汉族，籍贯：浙江省嘉兴市，硕士，专业：会计学，研究方向：会计理论与实务，职称：副教授。