大數據思維與技術在會計工作中的應用研究

摘要：大數據在人們的視野中已經不再陌生，對各行各業產生著影響，而會計工作在不斷革新的過程也受到了大數據全面的沖擊。本文首先總結了大數據相關理論概念，然后分析了大數據思維以及相關技術對當前會計工作的影響，最終對其在會計工作中的具體應用進行了探究。

關鍵詞：大數據思維與技術；會計工作；研究

隨著互聯網崛起，大數據也在技術和理念上不斷革新，會計行業對經濟發展起到至關重要的作用，也承受著來自大數據方方面面的沖擊，為了能夠對現代經濟社會有更好的適應能力，會計行業需要借助大數據進行工作革新，這就需要找到正確的應用方法。大數據時代到來前，會計行業始終保持著原始的工作方法，這其中有技術上的限制，也有理念上的不足，因此為了適應現代企業的要求，會計行業的工作方式因大數據思維以及技術的引入而發生著全面的變化。

一、大數據的概念與特征

（一）概念

數據實際上也是對現實事物的一種描述方式。數據可以通過記錄、儲存以及組合進行利用。數據在社會上能夠被認同并利用，主要是因為數據本身就是一種“語言”，可以給人一種精準的感受，而且人們往往對數字有一種與生俱來的畏懼心理，實際上就是因為數字計算在人們的意識里是難度非常大的。大數據是21世紀出現的概念，指的是數量大到無法用現有的技術水平在短時間內完成收集整理等工作。其實大數據所體現的就是信息時代的海量數據，之所以大數據能夠被提出，就是為了解決在經濟等領域出現的難題，這也是相關思維和技術可以出現在大眾視野中的原因。

（二）特征

大數據主要有三方面的特征。首先就是數據量大，數量單位不斷升級，現階段正在向著PB級發展，是真正的海量數據。然后就是處理速度更快，因為數據量非常大，要想將海量數據及時完成收集和處理，就要做到實時處理，目前有一個比較形象的形容就是“1秒定律”，最后就是種類多，因為數據的來源非常多，其中有音頻、視頻、文字或者圖片等各種形式，數據的總量很大，當然由于數量上的優勢，現階段大數據創造出的價值并不是之前單一數據能夠比擬的。

二、大數據思維與技術在會計工作中應用現狀

（一）深入挖掘數據應用現狀

在信息爆炸背景下，人們可以通過各類渠道獲取信息。但信息的真實性和時效性并不能得到保證，會計工作中如今已經可以借助大數據技術，對數據進行挖掘，找到數據背后真正隱藏的價值，這樣完全可以確保會計工作的有效性和合理性。例如在數據挖掘中，會計人員將財務數據和業務信息結合起來，經過分析后展出重點，用滿意分析法、神經網絡法等各種數據計算方法，找出數據重點，將其作為在工作中能夠利用的資源。

（二）針對分析數據應用現狀

由于非結構數據居多，這就涉及信息的真實性問題。在得到信息的時候其實總會出現這樣的體驗，就是通過對信息的分析，得出的結論是由指向性的，這是因為數據來源不同，數據提供者未必會提供全面客觀的信息，很多時候提供的數據是經過提供者處理的，甚至違背常識對數據進行了解釋。因此數據本身雖然并沒有錯誤，但是數據分析的過程卻未必正確，例如將一些信息斷章取義，得出的結論與原本甚至完全相反。會計人員如今可以做到的就是數據分析能力，找到數據之間的聯系，找出財務與業務中隱藏的風險，并進行總結性分析，這樣企業就可以在決策中，借助會計人員提供的數據分析，制定科學的方案。

（三）應用權重分析數據現狀

大數據下數據一定會有真有假，這是數據量大的缺陷。因此在分析數據時有被誤導的風險，比較容易出現誤導的就是數據的權重。例如國家統計局給出的數據結論是國內消費占比低，因為在數據統計中，并未將買房作為消費，但是對于消費者來說這種統計方式是不合理的。在會計工作中借助大數據也是注意這一點，在財務工作中，會計人員對企業的財務波動以及業務信息應用權重分析，然后找出企業產品對企業收益造成的影響，然后針對性提出決策建議。

（四）追蹤資金流向應用現狀

資金對企業來說是非常重要的，資金的流向表現了企業在經營中每一項活動的過程和結果。因此會計人員在工作過程中借助大數據技術密切關注企業資金的具有流向，并且以資金流向為主導，對企業財務情況進行分析。這樣就可以在企業經營中，及時發現異常的資金流向，根據企業的資金追蹤流程也是企業內部控制，執行資金追蹤，然后找出資金負責人，這樣發揮出會計工作的監督功能，避免企業內出現違規現象。

三、大數據思維與技術在會計工作中應用存在的問題

（一）認知水平低

其實大數據思維包括三方面，分別是主體性思維、相關性思維以及容錯率思維。會計人員需要對此有足夠的認知，這與以往的工作方式截然不同，需要強化大數據思維，這樣才能利用海量的數據創造出實際價值。大數據下企業數據種類繁多，儲存方式也各有不同，但是電子化的方向是毋庸置疑的。因此會計人員需要強化自身對大數據思維以及技術的應用能力，這樣才能將大數據價值發揮出來，進而提升自身的工作能力以及企業的競爭力。因為從各個渠道收集來的數據，不僅總量大，質量也是良莠不齊，很多會計人員依舊是沿用著以往的數據處理理念，這樣不僅工作效率非常低，也沒有將大數據的優勢發揮出來，只有在海量數據中篩選出真正具有利用價值的數據，才能為企業決策提供有效的參照。

（二）信息來源少

大數據中不僅包括結構性數據。非結構數據其實更多，傳統財務會計信息來源是以結構性數據為主，因為這類數據使用起來更加簡單，甚至可以直接進行利用，但是非結構數據卻沒有這方面的優勢，需要進行處理。而在海量的數據中，數據之間的關系是相關，但以往財務會計使用的信息多數體現的是因果關系，這是數據關系的區別。在數據使用方面，以往要求數據要盡可能精準，但是大數據下更注重的是使用效果，也就是信息分析后得出的結果，并不對準確性做出嚴格要求。以往財務會計并沒有海量數據支持，每一份數據都是非常重要的，這些數據必須保持真實性和準確性，但是在大數據下則是不需要這方面的限制。

（三）資產計量方法落后

以往會計工作中，初始計量成本需要采用公允價值進行計量。但是公允價值本身具有不可靠性，其使用效果并不理想，這對投資者決策會造成影響，但是在大數據的支持下，海量數據讓公允價值透明度提升，消除了這方面缺陷，在計量單位方面，以往使用的是“元”，大數據下使用的單位則有可能是時間單位或者數量單位。但是這也導致會計人員的工作方式發生了改變。

（四）人員職能設置不合理

以往財務會計負責的是財務核算和管理。但是數據量變大后，就需要提升分析能力，在職能上則是需要向著資源配置方面轉移。以往財務人員需要負責的工作是收集單據、結賬、復核等，大數據下負責的不僅僅是財務信息，還有數量非常大的業務信息，要將信息的價值發揮出來，將資源分配到合理的位置，通過管理流程實現數據價值，這是財務人員在職能方面的變化。而這就代表著以往會計部門的工作方式需要變化，會計人員職能改變造成的影響是全方位的，很多時候會計人員無法適應新的工作方式，例如大數據技術的應用能力，這需要會計人員掌握一定的計算機技術。

四、大數據思維與技術在會計工作中應用改進對策

（一）提高大數據認知水平

其實大數據思維包括三方面，分別是主體性思維、相關性思維以及容錯率思維。會計人員需要對此有足夠的認知，這與以往的工作方式截然不同，需要強化大數據思維，這樣才能利用海量的數據創造出實際價值。大數據下企業數據種類繁多，儲存方式也各有不同，但是電子化的方向是毋庸置疑的。因此會計人員需要強化自身對大數據思維以及技術的應用能力，這樣才能將大數據價值發揮出來，進而提升自身的工作能力以及企業的競爭力。因為從各個渠道收集來的數據，不僅總量大，質量也是良莠不齊，很多會計人員依舊是沿用著以往的數據處理理念，這樣不僅工作效率非常低，也沒有將大數據的優勢發揮出來，只有在海量數據中篩選出真正具有利用價值的數據，才能為企業決策提供有效的參照。

（二）擴展財務報告的信息來源

大數據時代會計工作已經得到了擴展和延伸。越來越多的數據對報表產生影響，投資者也不再只關注財務報表上的一些信息，而是參考更多信息，這說明以往財務報表中的項目已經不再滿足實際需求，需要添加一些項目，也就是擴充財務報告的信息量，從財務報告中需要能夠了解到企業以及行業的實際情況。此外就是安全性，由于云計算出現，擴大了數據的儲存能力，但信息安全也成為新的問題，從原理上來看，只要技術達到一定的高度，財務信息就有可能被盜取或者篡改。因此需要在信息安全上進行強化，保證財務信息的真實有效。

（三）建立大數據資產工作方法

很多行業已經開始著手。對用戶的行為和反饋進行分析，然后分別針對消費者的需求，制定合適的策略進行銷售，同時對用戶的行為進行預測，提供更多更人性化的服務。會計行業要想將企業的競爭力以及對企業有幫助的信息整理出來，就要對消費者的信息和需求有足夠的了解，需要找到能為企業創造價值的市場，并對消費者未來的行為和需求進行預測，為企業決策提供更準確的參考。其實無論是哪個行業，只要交易完成，就會產生大量的信息，這些信息表現出消費者的行為和需求，可以總結出消費者的個性和喜好，將信息提供給企業后，就可以將消費者信息保存下來。大數據下，這些信息的總量非常大，要想有效處理，就要借助大數據資產。

海量數據固然可以為會計工作提供支持。但是數據挖掘能力不夠，那么數據的價值就發揮不出來，因此企業需要在數據挖掘方面加強投入，這樣企業不僅能夠應對會計職能的轉變，也能將海量數據轉變成企業經營的助力。數據挖掘有以下幾個方面，分別是行業競爭信息挖掘、潛在客戶信息挖掘以及產品周期信息挖掘。行業競爭形勢是企業需要明確的，管理會計在自身職能上的變化已經體現了這方面的發展，需要對企業的競爭對手、定價等情況進行分析，制定出合理的策略提升競爭力。客戶信息決定著企業占據市場的份額，產品周期決定著企業能否制定出合理的銷售策略。

（四）結合大數據平臺配置會計人員

使用大數據思維以及技術時，可以借助信息技術，建立大數據平臺，這樣就可以將收集整理到的數據進行整體分析，對日后會計工作也能起到輔助作用，實際上以現階段的信息技術，在企業內建立這樣的大數據平臺完全是可以實現的，需要管理者對此給予足夠的重視，這樣可以會計人員提供技術上的支持。為了配合大數據平臺的建立，企業需要在以下幾個方面進行改進，一是要對會計人員加強技術上的訓練，對企業的管理會計工作人員在大數據相關知識方面進行培訓，以確保未來企業的財務工作中，會計人員可以充分利用大數據技術將新的會計工作完成。二是可以在社會上公開招聘熟練掌握大數據技術的管理會計人才。三是加大高校的培養力度。對會計專業的學生，增加大數據分析方面的教學內容。

結束語

總之，在會計工作中，應用大數據的思維以及技術是一種必然的趨勢，這就需要找到真正應用大數據思維以及技術的方式。本文對大數據的概念及其對會計行業的影響，總結出應用大數據思維以及技術的幾點要求，可以作為會計工作改革的參考，只要加強研究與實踐，將大數據的價值發揮出來，企業才能得到更加強有力的支持。

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作者簡介：

李英楠（1995.11- ），女，遼寧省朝陽市，遼寧師范大學海華學院。