大數據時代沖擊下財會變革對策探究

陳穎

（四川旅游學院，四川成都610100）

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大數據時代沖擊下財會變革對策探究

陳穎

（四川旅游學院，四川成都610100）

摘要：當今世界，大數據已經滲透到各個行業和業務職能領域。大數據采集、挖掘與分析等新型信息技術的快速發展以及數據估值的需求，也正在給整個財務領域帶來巨大變革，如何清醒面對變革和快速應對變革，促進專業領域適時發展，是每一個財務人應當關注和思考的問題。文章通過分析大數據對財務信息披露、會計準則、財務管理、財會機構和人員等方面的影響，結合大數據工具和技術發展現狀，提出相應的應對策略。

關鍵詞：大數據；財務；變革；對策

一、大數據時代正在引發的財務領域變革

1、信息披露的結果和財務造假的行為將可以被預測

可以預見，在大數據時代，大量數據包括政府數據公開程度的提升以及各種大數據收集、挖掘、處理技術的不斷開發和運用，將使對財務信息披露結果的預測和對可能發生的財務造假的預測成為可能。企業財務數據的獲取對企業主觀披露的依賴正在逐步降低，企業采購、銷售、納稅、投融資、業務搜索等活動均可通過一些非保密的網絡記錄、相關企業和部門信息渠道進行大數據采集，用以判別財務信息的真實性和預見財務披露結果。新一代財務系統的開發將使報表查詢更加智能，企業主管部門、證監會、稅務局等監管機構及其他財務信息使用者將便利地取得更為真實和詳盡的企業財務數據，慣用的財務造假手段將無處遁形。

2、數據正在成為企業的核心資產

Facebook根據會計準則計算出的賬面價值（約63億美元）與包含其數據庫數據價值的市場估值（1040億美元）之間產生的近20倍的巨大差距，使Facebook 2012年上市開盤當天，出現股價反常大幅下跌。這就提出了一系列問題：在信息類產業高度發達的今天，IT技術已經顛覆很多傳統企業的制造過程和營銷過程，大數據已經不再是輔助工具，而成為了企業的核心資產，其比重甚至大過傳統的企業資產。在這種現實狀況下，仍使用始于20世紀30年代的財務報告模式來進行企業資產核定是否合理？數據究竟能否作為公司潛在無形資產進行確認？如能，又怎么確認？數據資產會發生減值嗎？減值又如何衡量和確認？

3、財務預算、投資管理、財務成本控制等各項財務管理的內容和方式面臨革新

在大數據技術迅猛發展的今天，傳統財務管理模式和技術已經不能滿足企業管理的需要了，企業必須通過更加高效的財務流程，利用大數據進行及時準確的分析，更好地配置資源，使企業獲得更快速安全的效益增長。2013年5月，IBM公司推出了最新“IBM TM1企業智慧解決方案”，顯示財務管理革新的步伐已在加速展開，財務預算、投資管理、財務成本控制等各項財務管理內容必將出現不小的變化。

財務預算使決策目標具體化、系統化和定量化，有助于財務目標的順利實現，其在現代財務管理活動中具有很重要的地位。但是目前很多企業沒有編制預算，部分編制了預算的企業也因為各部門的不重視、不配合或者配合不力導致預算管理起不到應有的作用。大數據信息搜集和處理技術的運用，將有助于促進企業對預算功用的認識，推進企業各部門、各機構、上下游企業的結構調整和資源整合，使預算管理的編制、控制、分析過程的精確度得到極大提升，并能克服ERP系統事前控制缺失的缺陷，使未來企業預算管理更加高效、準確，實現真正的全面預算和滾動預算。

隨著企業規模的日益擴大和市場競爭的日益激烈，傳統靠投資驅動、規模擴張的發展方式亟待轉變。這就需要企業更加注重投資效率和經濟效益，建立并完善科學的決策評價體系。“IBM TM1”已經推出了幫助企業分析投資總額、結構、項目價值貢獻、資金平衡的投資決策解決方案，這必將引發新一輪投資管理改革。

如今互聯網消費已成為消費變革不可逆的趨勢，它使企業產品的價格、質量、服務、銷量等信息易于取得和比較，行業數據趨于透明，必將導致企業利潤空間狹窄、拓展困難，因此大力加強成本控制、提高成本管理水平和技術，成為事關企業生存發展的重要任務。運用大數據進行財務成本控制將顯著提高企業經濟效益，是企業成本管理的必然趨勢。比如在航空發動機領域，若能節省1%的燃料，未來15年就可以為客戶節省300億美元成本。但同時，大數據軟硬件的配備、人員的配置、信息費用也將給企業增加新的成本負擔。

4、財會機構“大財務”化，財務人員兩極分化

（1）財會機構和職能。財務部門將通過對大量的數據進行科學的分類整理和分析，挖掘有利于企業發展的信息，并利用這些信息指導企業運營，為企業經營發展提供更多變量的實時動態和更具戰略性、系統性和前瞻性的管理建議，改善組織運營、增加企業價值，這將使財會部門的職能重心由傳統的核算、資金管理提升至數據整合和分析、資源配置、戰略決策、企業業績及風險評估等層面。“在未來5 至10年內，財務部門可能出現從服務部門到關鍵業務服務部門的質變，它將處于戰略決策的核心位置。”在進行數據搜集整合分析的過程中，財務部門與其他職能部門的合作和互動也將日益頻繁，財務機構將漸漸突破原有的獨立機構形式，向“大財務”形式發展。

（2）財會崗位和人員。大數據會進一步提高企業財務的自動化水平以及與各業務口的數據對接，會計核算將實現由半手工狀態向全自動化轉型，負責繁雜、重復、簡單的基礎性數據收集錄入與固定模式的核算工作的會計崗位數量將極大減少，同時將產生負責計算機、數據庫和財務系統維護、業務口對接、模板開發、新業務銜接等工作的新崗位。CFO的職能已經從財務管理延伸到提升企業整體績效，企業需要CFO構建并利用高效的財務流程對企業的現金流、收購兼并、資源配置、風險管控等進行管理，利用大數據等分析工具獲得深度洞察，將資源更好配置在增長領域。CFO的崗位需要更高的信息、技術整合運用能力來進行財務管理、風險管控、價值創造。因此，未來的財務人員將出現兩極分化，中高級財務人員越來越向“通才”發展。

二、財務領域應對對策建議

1、提高數據管理能力，改善信息披露質量

面對大數據采集、挖掘和分析的快速發展所形成的財務信息透明化、可預見性程度的快速增加，企業的當務之急是盡快搭建統一、順暢的信息化管理平臺，開發數據自動采集系統，完成各業務口的數據對接、交互以及數據分析相關軟硬件設施和人員的配置，充分搜集和利用企業自身的各項數據、充分借鑒和利用企業外部數據，實實在在提高企業數據管理能力。在此基礎上，企業一方面要把好財務人員業務素質關和數據質量關，努力提升財務工作效率與質量，盡量避免由于財務工作差錯和失誤造成信息披露失真；另一方面，充分收集各類券商、分析機構和分析軟件對企業數據的分析模式、范圍、程度等信息，預測在不同信息披露方案下，各外部機構的解讀和分析對企業可能產生的影響，從而趨利避害，改善自身信息披露的技巧。

2、制定數據價值計量規范，掃清數據資產確認障礙

基于市場估價的結果，數據價值在企業資產價值中占比越來越高，然而到目前為止，還沒有一個有效的方法來進行數據估值，這使得企業賬面價值已經不能反映公司的實際資產狀況和真正價值。越來越多的實例表明，雖然估值很困難，但市場和投資者在交易中仍能通過一些方法對數據資產進行估價，這形成了擁有數據或能夠輕松收集數據的公司股價高漲而普通公司市值縮水的股市實況。如果找到數據估值方法并且關于數據入賬的相關制度規范和法律責任問題得到解決，那么數據價值成為一個新的資產類別顯示在企業的資產負債表上將指日可待。

那么如何給數據估值呢？筆者認為，從財務專業角度上來講，如果要使數據價值體現在賬面上，其價值衡量標準及衡量方法必須以會計準則和制度的形式加以規范。綜合目前數據估值的初步探索成果，依據會計準則制定范式，筆者提出如下建議。

（1）基于數據的價值是潛在的、無實物形態的，故而其估算不能像實物資產一樣采用簡單的加計匯總而得，其性質在一定程度上類似無形資產，應以類似無形資產的界定方法給予定義。

（2）數據的價值可分為兩個部分：一是數據本身的價值，二是數據可利用價值。從數據的分析挖掘角度來說，數據本身價值不會減值，而數據的利用價值一方面可能因不同的利用目的和利用技術發生不同程度的增值，另一方面又可能隨著新數據的加快出現而發生快速減值。隨著數據分析與挖掘技術的不斷發展，數據利用價值更加變幻莫測，新產生的數據可能一無所用，年代久遠的數據也可能被發現有更好的用途。與現今已經有著比較可靠的評估方法和程序且價值相對穩定的無形資產相較，數據利用價值的變化不確定性更高，因此它并不完全符合無形資產后續計量規定，應作為一項單獨的資產類別即數據資產來進行確認和核算。

（3）數據價值的初始計量，亦應分兩部分進行：數據本身的價值，是其形成過程中的采集、審核、整理、儲存等人工和物力成本，這部分價值核算簡單易行；數據可利用價值是目前數據估值的難點，數據可發掘出的價值大小取決于利用期望、利用程度、采用技術等，很大程度上受市場估測影響。方法上視實際情況不同可以比照無形資產市場法或收益法進行估值，手段上可設立具有專業綜合評估能力的數據估值公司，結合信息技術、財務、金融等領域及市場定價建立有效估值模型，對數據進行估值，或者成立專業培訓機構，與各級人事考試中心聯合，進行數據估值會計師的培訓、考核、認證和輸送。

（4）按照相關法律和會計準則的規定，企業資產必須具有所有權并能夠合法地轉讓，而目前數據的取得和使用缺乏相關的法律規制，存在很大的法律風險，所以企業為了規避風險，不論是持有、授權、轉讓還是購買、利用數據，都會產生法律相關的保護、咨詢、認證等費用以及伴隨的稅費，實施數據估值時需要確定這方面的成本規范。

3、改造財務管理模式和技術，構建高效的財務機構、財務系統和財務流程

企業應盡快從硬件和軟件兩方面構建起高效的財務機構、財務系統和財務流程，盡快完成對傳統財務管理模式和技術的改造，提升在投資分析、預算編制、經營管理、監督約束以及企業決策等各個方面的數據、制度、技術支持力度。

（1）實行財務標準化管理，進行ERP改造，優化財務信息系統，提高財務管理效率。同時搭建企業統一基礎數據平臺，利用遙感、射頻、掃描等技術和設備實現業務數據實時和幾近零誤差的錄入，將格式不統一的各類數據高度集成，實現各業務口信息與財務信息的實時對接和無障礙交互，支撐財務系統從傳統核算型向決策支持型順利轉型。

（2）購買或開發數據智能搜集整合軟件，建立高度契合企業管理需要的數據庫。

（3）如果自行進行數據的開發利用，可選擇購買數據處理挖掘和分析工具，如IBM Intelligent Miner、SAS Enterprise Miner、SPSS Clementine等。

（4）在企業內部系統之外，對投資有關的大量交流數據進行采集，運用云計算等技術，形成投資方案的“案例庫”，結合公開的企業和政府相關信息，更加精準地協助企業制定最優投資方案，提高投資管理水平。

（5）建立適應決策型財務管理模式的統一財務制度、政策，制定企業數據隱私、財務數據安全等數據保護措施。

4、調整財務機構設置及財務人員能力素質標準

企業須盡快搭建統一信息平臺，實施財務標準化，將財會部門向企業戰略核心位置推進。財務機構的設置也應隨之調整，從目前常見的組織架構：財務總監（CFO）—財務經理—財務主管—各財務核算崗和出納崗，轉變為：首席財務信息官（CFIO）—財務信息經理—業務信息主管—基礎數據崗、出納崗。與此對應，根據財會崗位兩極分化的趨勢，采用“上多下少（數量）、上高下低（素質）”的配置模式規劃相應財務崗位，制定崗位人員數量需求和能力素質要求。同時，由于大數據時代的數據質量紛繁蕪雜，為確保數據的真實、可靠性，減少信息披露風險，企業可設置數據審計師崗位。另外，建立財務共享服務中心和推進會計服務社會化，也可成為企業財務部門節省成本、提高效率、提升核心職能的有效途徑。

參考文獻

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（責任編輯：徐悅）