淺談大數據背景下企業會計的挑戰與機遇

傅紅彬 官登水

(西華大學人事處，四川 成都 610039；西華大學計算機與軟件工程學院，四川 成都 610039)

一、前言

過去的十幾年中，在社會經濟和人民生活等多個領域中，計算機信息技術不斷滲透以及推陳出新。特別是，在移動計算技術、物聯網技術、云計算技術等一系列新興信息技術的支持和帶領下，社交媒體協同創新技術、虛擬服務技術等新型應用模式與技術，將不斷的開拓人類創造力與利用信息技術的范圍和方式。全面的、整體性的基于信息以及網絡的生產模式和創新模式，正一步一步將人類社會漸漸的帶入到第三次信息工業革命時代[1]。同時，信息數據復雜關系也急劇增加，其多樣性(即多源性、異構性等多模態、語義或語法不連貫性等)與低價值密度(即大量不相關信息和知識增加，導致相關信息提取難度增加)、實時性等信息數據復雜特征日益明顯，這些都是大數據信息時代已經到來的標志。

二、大數據信息背景下企業會計所面臨的機遇和挑戰

(一)大數據背景下企業會計的定義與定位

會計的概念是什么？在上世紀五十年代，美國的當時流行觀點是將會計作為一種“藝術”。對于大數據背景下的企業會計又該如何定位？然而面對大數據背景下的巨量信息，眾多的復雜數據，企業會計應該如何定位自生，會計師們又該何去何從,是否需要重新開啟一個新興的行業規則，還是在原有的基礎上不斷的改進和變革，從而更好的迎合時代的發展和數據信息管理的需求，這一切都將是當前背景下會計行業將要面臨的首要問題。

(二)會計的國際化與國家化

眾所周知，導致大數據的迅速增長，其中的一個最重要原因就是隨著科學技術的飛速發展與網絡運用的日益大眾化，由此而進一步帶來的經濟全球化，服務內容多樣化，數據擴大化，這就是大數據產生的主要原因。中國自2011年加入WTO以來，經濟合作伙伴遍布全球，亞洲、歐洲、大洋洲、非洲和美洲都有著與中國經濟上的合作。2013年在1月10日上午召開的國新辦發布會上，海關總署新聞發言人、綜合統計司司長鄭躍聲表示：“2013年，我國首次超過美國，位列全球貨物貿易首位。”

(三)大數據背景下會計信息的處理

會計在數據處理中難免會出現會計信息失真的問題，在大數據的背景下，這一問題顯得更加的突出。會計信息數據失真問題，也成為該行業普遍關注的重大問題。會計信息數據失真主要體現在：亂攤派、亂擠壓成本以及費用；“潛虧掛賬和虛盈實虧”；虛假發奈以及原始憑證；隱瞞和截留收入；私自設“小金庫”等；設置多套賬目；提供和編造虛假財務報表等。

三、企業會計在大數據背景下的發展趨勢

(一)從事后的財務報告(或表)向實時財務報告(或表)發展

當前，只有在企事業生產經營以及銷售等業務結束后，會計人員才能夠編制各種財務報告(或表)，而且財務報告編寫過程較漫長，例如：年度財務報告常常需要三到四個月時間才能編寫完成，這樣會嚴重影響會計信息數據的及時性和有效性。采用這種事后編報財務報告的方式顯得過于遲緩，尤其是對于大型企業，反映日益頻繁以及復雜的企業經營和管理活動的財務信息。隨著信息數據處理技術快速發展，越來越多的人們已經意識到了實時財務報告的迫切性和重要性。大數據信息處理技術將實時財務報告變成現實。

(二)從會計信息的過去到預測未來方向發展

很長時間以來，企業會計報告制度的主要目的是反映過去既成事實，對預測未來非常弱，甚至力不從心。今后，企業會計預測結果，已經能夠顯示出比總結過去更為重要作用。在大數據信息時代，會計人員能夠尋求利用大數據信息對企業的財務以及運行的未來進行預測、預報，甚至可采取風險規避措施，并明確顯示企業業績增長點。大數據信息能夠讓會計人員的思維和作用徹底變革，在企業中，有普通核算人員到發揮更具企業戰略性和“前瞻性”的領導作用。通過不斷收集企業會計信息、儲存、傳遞和分析的海量企業會計數據，會計人員會逐漸改變會計核心內容，工作的重心。從數據信息獲取、分析和挖掘過程中，會計人員將向企業領導提供可靠的預測信息，為股東和廣大職工利益提供有利于企業做出正確決策正確信息。

四、總結

自從互聯網技術的出現，它正悄悄地改變人們思維和社會經濟行為，同時也催生了更多的新興技術。它也在不斷開拓和推動著人類社會快速發展，擴展對信息與數據的應用范圍。大數據信息時代已經到來，它將成為全人類下一個創新、創造的熱點領域，包含各行各業。當人們相信通過對大數據信息的處理、交換、整合和分析能夠發現新的知識和創造新的價值，應用大數據技術的企業會計將對經濟發展和調控起著重要的作用。因此，我們期待相關的領域學者能從探索如何運用大數據技術為企業會計提供有價值的理論技術與方法，并為會計事業發展做出貢獻。

[1]杰里米里夫金.第三次工業革命[M].北京：中信出版社，2012．

[2]秦榮生.大數據時代的會計、審計發展趨勢.會計信息化，2014，32:81-84.

[3]Lynch C.Big data:How do your data grow?[J].Nature，2008，455(7209):28-29.