大数据背景下会计信息质量研究

随着互联网、物联网、人工智能等技术的发展，全球数据量呈爆增。会计作为企业经济信息的核心载体，其数据采集、处理与披露模式正经历根本性变革：传统以交易为中心的结构化数据采集，逐步转向涵盖企业内外部（如供应链数据、用户行为数据、社交媒体舆情）的全维度数据整合 [1]。这种转变使会计信息系统从 “事后记录” 向 “实时分析” 演进，但也对信息质量的保障机制提出了新要求。理论层面，大数据技术颠覆了传统会计的信息处理逻辑，需要重新审视会计信息质量特征的内涵与外延，为构建数字化会计理论体系提供支撑；实践层面，企业在应用大数据技术时，常面临信息失真、系统风险等问题，研究如何借助技术优势提升信息质量，对优化企业决策、防范财务风险具有现实意义。

一、大数据对会计信息质量的影响机制

（一）大数据技术的核心特征

（二）对会计信息质量特征的具体影响

1. 积极影响

（1）相关性提升：大数据技术对会计信息质量特征产生了多方面的积极影响。一方面，提高了会计信息的相关性。传统会计信息往往局限于企业内部的财务数据，而大数据技术能够整合用户偏好、市场动态等非财务数据，使会计信息更贴近经营决策需求，增强了会计信息与决策的相关性[2]。例如，企业可以利用大数据分析客户的消费习惯和偏好，预测市场需求的变化，从而调整生产经营策略，此时会计信息中关于市场预测和成本分析的内容就与企业的决策高度相关。

（2）及时性突破：如前所述，大数据技术的高速处理能力使得会计信息能够实时生成和更新。企业的管理层可以随时获取最新的会计信息，及时掌握企业的财务状况和经营成果，实时数据处理技术（如 Hadoop、Spark）实现交易数据的同步记录与分析，改变了传统会计分期核算的滞后性[3]。相关的会计信息也能及时反映这些变化，为成本控制提供及时的信息支持。

（3）可靠性增强：大数据通过数据收集和处理过程的自动化，避免外界因素干扰，降低错误率。与此同时，大数据系统可以实时监控和检查数据，从而有助于快速检测和纠正数据中的错误，从而确保会计数据的准确性[4]。例如，在企业的采购环节，大数据系统可以自动与供应商的数据库进行对接，核实采购数量、价格等信息，避免了人工录入可能出现的失误，确保了相关会计信息的可靠性。

2. 潜在挑战

（1）安全性威胁：大数据下数据集中存储与共享增加了隐私泄露风险，区块链技术虽可溯源但难以完全杜绝恶意篡改，一旦系统遭到黑客攻击、数据泄露等安全事件，将会给企业带来巨大的损失。企业的核心财务数据一旦被窃取，将严重影响企业的市场竞争力[5]。例如，竞争对手获取了企业的财务数据，可能会制定针对性的竞争策略，对企业的经营造成不利影响。

（2）信息过载：由于大数据技术能够收集和处理海量的数据，可能会导致会计信息使用者面临信息过载的困境。过多的会计信息和相关数据可能会让使用者难以筛选出关键信息，影响决策效率。例如，企业的管理层在查看会计报告时，面对大量的数据分析结果和各种数据图表，可能会无法快速准确地找到对决策最有价值的信息，从而延误决策时机。

（3）数据质量问题：大数据的多样性和海量性使得数据质量难以保证。非结构化和半结构化数据的处理难度较大，可能出现不完整、不一致级不完整的数据，加入此类信息渗入会计系统，进而影响会计信息的准确性及可靠性 [6]。例如，企业收集的市场调研数据可能存在样本偏差，导致基于这些数据生成的会计分析报告出现错误，误导企业的决策。

（4）会计信息的真实性判断难度增加：在大数据背景下，数据的来源更加广泛和复杂，些虚假数据可能混入其中。由于数据量巨大，难以对每一条数据的真实性进行逐一核实，这就增加了判断会计信息真实性的难度。例如，企业可能会收到一些虚假的客户订单信息，这些信息如果被纳入会计核算，将会导致收入虚增，影响会计信息的真实性。

三、大数据背景下会计信息质量的现状与问题

（一）应用现状

大数据技术的发展迅速，在会计领域也越来越广泛的应用，并且企业尝试将大数据技术应用于会计信息处理的各个环节。

1. 财务核算方面

一些大型企业已经引入了大数据处理系统，实现了会计凭证的自动生成、账务处理的自动化等。例如，通过与企业的业务系统对接，大数据系统可以自动采集业务数据，并根据预设的会计规则生成会计凭证，减少了人工操作，提高了财务核算的效率和准确性[7]。同时，大数据技术还可以对财务数据进行实时监控和分析，及时发现核算中的异常情况，便于及时纠正。

2. 财务分析与决策支持方面

在财务分析与决策支持方面，大数据技术发挥着重要作用。企业利用大数据分析工具为管理层提供更全面、更深入的财务分析报告。例如，通过分析企业的销售数据、成本数据、市场数据等，可以预测企业未来的盈利情况，为企业的投资决策、融资决策等提供有力支持。一些金融机构也利用大数据技术对企业的信用状况进行评估，为信贷决策提供依据。

3. 风险管理方面

在风险管理方面，大数据技术也得到了一定的应用。企业通过收集和分析内外部的风险数据，建立风险预警模型，能够帮助企业找出潜在风险因素，并采取相应的防范措施。例如，银行利用大数据分析客户的还款记录、信用历史、经济状况等数据，评估客户的信用风险，提前识别可能出现的违约风险，保障银行的资金安全[8]。

（二）核心问题剖析

尽管大数据在会计领域的应用取得了一定进展，但在会计信息质量方面仍存在一些核心问题。

1. 数据质量参差不齐

如前所述，大数据包含了大量的结构化、非结构化和半结构化数据，其中部分数据可能存在不完整、不准确、重复等问题。而许多企业在数据采集和处理过程中，缺乏有效的数据质量管理机制，导致进入会计信息系统的数据质量不高。例如，一些企业在收集客户数据时，没有对数据的真实性和完整性进行严格审核，导致客户信息存在错误或缺失，影响了基于这些数据的会计分析结果。

2. 技术应用不够成熟

虽然大数据技术已经在一些企业中得到了应用，但在应用的广度和深度上还有欠缺。部分企业只是简单地将大数据技术用于数据的存储和初步分析，没有充分发挥大数据的挖掘和预测功能。同时，大数据技术的应用需要相应的硬件设备和软件系统支持，一些中小企业由于资金和技术实力有限，难以承担高昂的投入，导致大数据技术在这些企业中的应用较为滞后。例如，些中小企业仍然采用传统的会计软件进行数据处理，无法处理海量的非结构化数据，限制了会计信息质量的提升。

3. 相关制度和标准不完善

目前，针对大数据背景下会计信息处理的制度和标准还不够完善。在数据的采集、存储、处理、披露等方面缺乏统一的规范，导致企业之间的会计信息缺乏可比性。同时，对于大数据环境下会计信息的安全责任、隐私保护等方面的规定也不够明确，增加了企业的合规风险。例如，不同企业对客户数据的会计处理方式可能不同，使得投资者难以通过会计报表准确比较不同企业的经营状况。

4. 人员能力与技术需求脱节

大数据背景下的会计工作需要既掌握会计专业知识，又熟悉大数据技术的复合型人才。然而，目前我国会计行业中这类人才相对匮乏。传统的会计人员往往缺乏大数据分析和处理的技能，无法有效利用大数据技术提升会计信息质量；而大数据技术人员又缺乏会计专业知识，难以理解会计信息的需求和处理规则。这种人才缺口严重制约了大数据在会计领域的应用效果。例如，企业在进行大数据分析时，会计人员无法准确提出分析需求，技术人员也无法将分析结果转化为有价值的会计信息。

四、提升会计信息质量的对策建议

（一）构建技术驱动的质量管控框架

构建技术驱动的质量管控框架是提升大数据背景下会计信息质量的重要举措。首先，企业要加强管控数据采集环节，标准化数据采集流程，进而一致化、准确化及完整化采集的数据。对于结构化、半结构化和非结构化等不同类型的数据，要采用相应的采集工具和方法。同时，要对数据来源进行严格审核，确保数据的真实性和合法性。例如，企业可以开发专门对接业务系统和供应链系统的采集数据接口，实现自动采集数据，并对采集的数据进行实时校验。

其次，对于数据处理环节应予以优化。企业选取云计算及分布式等先进的数据处理技术，使数据处理的准确性和效率性得到提高。建立数据清洗和转换机制， 标准化过滤和修正采集的数据，去除无效的、错误的及重复的数据。例如，对于非结构化的数据，采取数据挖掘算法进行处理，提炼有用的信息并转化为结构化数据，便于会计信息系统的处理和分析。

再次，在数据存储环节，强化其安全性。选取安全性较高的存储系统和介质， 加密存储会计数据，防止数据被篡改及泄露。完善数据恢复及备份机制，定期备份数据，当数据发生损坏或丢失时，确保及时得到恢复。同时，要加强对存储系统的访问控制，设置严格的权限管理，只有授权人员才能访问和操作会计数据。例如，企业可以采用云存储服务，但要选择信誉良好的云服务提供商，并签订严格的安全协议，保障数据的安全。

（二）完善内部控制与标准体系

完善内部控制与标准体系是保障大数据背景下会计信息质量的重要基础。一方面，要健全内部控制制度。建立涵盖数据输入、处理、输出等各个环节的内部控制流程，明确各部门和人员的职责和权限，形成相互制约、相互监督的机制。加强对大数据系统的控制，如系统的开发、维护、访问等，确保系统的安全稳定运行。例如，企业可以制定大数据系统操作手册，规范员工的操作行为，定期对系统进行审计和检查，及时发现和纠正系统漏洞。

另一方面，要完善会计信息标准体系。制定针对大数据环境下标准化及规范化的会计信息处理制度，统一分类、定义和编码数据，提升会计信息的一致性及可比性。明确大数据会计信息的披露要求，规范信息披露的内容、格式和时间，确保信息披露的真实、准确、完整。例如，相关部门可以组织专家制定大数据会计信息处理指南，对数据的采集、处理、分析和披露等方面做出具体规定，为企业提供操作依据。

（三）强化人才培养与组织协同

强化人才培养与组织协同是解决大数据背景下会计信息质量问题的关键。首先，要加强复合型人才培养。高校和企业要加强合作，调整相关专业的课程组成，增加大数据等相关课程的比重，培养出既具有会计专业又具备大数据技能的复合型人才。同时，企业应对会计人员进行大数据应用能力进行培训，提升其大数据技术水平。例如，企业可以定期组织内部培训课程，请外部专家进行授课，或者鼓励员工参加相关的职业资格认证考试。

其次，要加强企业各部门之间的协同作用。打破部门之间的壁垒，加强跨部门的协作，最大限度的实现数据共享和信息共享。会计部门要与业务部门、信息技术部门等密切合作，共同参与大数据的采集、处理和分析过程，确保会计信息能够准确反映企业的经营状况。例如，会计部门可以与业务部门共同制定数据采集需求，与信息技术部门共同开发大数据分析模型，提高会计信息的质量和应用价值。

此外，要加强企业与外部机构的交流与合作。企业应加强与大数据服务商、会计师事务所等外部机构合作，借助其专业优势提升会计信息质量。大数据技术服务商可以为企业提供先进的技术支持和解决方案，会计师事务所可以为企业提供审计和咨询服务，帮助企业发现会计信息质量问题并提出改进建议。例如，企业可以聘请会计师事务所对其大数据会计信息系统进行审计，评估系统的安全性和数据的可靠性。

​五、结论与展望

本文通过对大数据背景下会计信息质量的研究，得出以下结论：大数据技术凭借其海量数据、高速处理、多样数据类型和低价值密度等核心特征，对会计信息质量产生了深远影响。方面，它提高了会计信息的相关性、可靠性和及时性等积极影响；另一方面，也带来了数据安全、信息过载、数据质量和真实性判断等潜在挑战。

当前，大数据在会计领域的应用取得了一定进展，但仍存在数据质量参差不齐、技术应用不够成熟、相关制度和标准不完善以及专业人才缺乏等问题。为提升会计信息质量，需要构建技术驱动的质量管控框架、完善内部控制与标准体系、强化人才培养与组织协同。

参考文献

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[3] 杨晨露 ， 曹莉媛 . 数智赋能背景下应用型高校智慧教学模式研究——以会计学课程为例 [J]. 现代商贸工业 ，2025，（07）：45- 47.

[4] 李琴 ， 祁峰 ， 张陈蕊 . 数智化背景下“ 会计学原理” 课程思政建设路径 [J]. 中国新通信 ，2025，27（05）：131- 133.

[5] 刘春玲 ， 黄金 .“ 数智化” 背景下应用型本科高校会计学专业建设路径研究——以湖北经济学院法商学院为例 [J]. 湖北经济学院学报 （ 人文社会科学版 ），2025，22（01）：137- 139.

[6] 林万里 . 大数据背景下财务会计信息质量提升路径探析 [J]. 老字号品牌营，2025，（01）：52- 54.

[7] 刘雅卓 . 大数据背景下企业会计信息质量的提升策略研究 [J]. 中外企业文化 ，2024，（12）：78- 80.

[8] 张明 . 大数据背景下国企会计信息质量提升的研究 [J]. 中国科技投资 ，2024，（35）：52- 54.基金项目： 2022 年度校级重点科研项目“ 大数据背景下会计信息质量研究” （项目编号Awky2022017）阶段性研究成果。

作者简介：王曼曼（1988—），女，讲师，硕士，研究方向：会计信息披露质量。