企業會計業務中大數據技術的實施及其對決策影響

黃永瑩

摘要：盡管大數據分析在很多方面取得了相當大的進展，但大數據在會計業務分析方面的應用將對決策者產生重要影響。實現大數據在會計業務中實施，是大數據應用的重要體現，是實現高效、正確的管理決策的重要保障。通過有效地在會計業務中實施大數據技術，才能有效地協調各類活動，將大數據轉化為洞察力，決策和行動。

關鍵詞：大數據;會計;管理;決策

一、引用

在過去幾年中，“大數據”一詞已成為新的熱門話題。大數據體現了現代信息技術的大批量、高速度、創新形式的信息處理，大數據的實施增強了決策者的分析力，使決策制定更加合理。會計的主要目標始終是為內部和外部決策者創建和提供信息，會計人員了解大量的業務數據，無論是來自基于紙張的系統，還是基于計算機的系統，還是高度技術化的企業系統。使用專門的財務會計分析工具，會計人員記錄、過濾、匯總和整合這些數據，為內部和外部決策者提供真實可靠的信息。

在大數據熱潮的時代，我們的會計業務正在經歷業務數據分析領域的前所未有的變化，這些變化引起了人們對高級大數據工具和技術越來越濃厚的興趣。大數據技術包括“數據可視化，企業業務服務，電信，云基礎架構，集成審汁模塊，數據庫儀表板指標，基于Web的協作，和可擴展的業務報告協議”。鑒于這些技術正在改變會計行業，銜接委員會建議會計程序整合商業和會計信息技術，將電子表格和商業智能/分析作為最重要的兩個方面。幾十年來，傳統的企業系統一直在總賬和其他會計應用或模塊中收集非財務信息，此外，會計人員曾將其專業知識擴展到新的數據。例如，在20世紀90年代，會計人員將傳統的審計服務擴展到保證服務。這些保證服務檢查并確保各種不同類型的信息，例如系統可靠性和電子商務。在會計業務中使用大數據在當今的環境中非常重要。例如，由美同注冊會計師協會和美國會計協會組成的審查高等會計教育未來銜接委員會建議，教育者“轉變學習”反映當前和新興技術以及全球商業趨勢。

從本質上講，會計業務是一個跨學科的綜合技能，不僅需要統計學，數據管理和分析的知識，還要為大數據動手使用適當的工具，能快速，輕松地將大數據技能融入他們的技能。美國會計協會（AAA）加大了支持將大數據納入會汁業務，舉辦各類研討會，以便與會汁從業者和軟件供應商進行互動。美國會計協會還在2015-2016年期問舉辦了大數據網絡研討會，討論了可用數據集以及審汁和管理會計中的大數據。本文介紹大數據技術的分析過程，詳細說明企業會計人員將大數據轉換為分析，決策和執行的過程，提出了企業會計人員可能遇到的技術障礙和解決方案。

二、企業會計大數據技術分析過程

企業會計大數據分析的目標是增強組織決策和決策執行流程。知情決策是組織成功的基石之一，在制定運營和戰略決策之前，綜合分析信息的重要性已在許多組織研究人員和從業人員的工作中得到強調。在做出重要決策時，管理人員會通過企業會計人員收集數據，生成多種替代策略，并在做出最終決策之前仔細評估這些策略及其結果。一旦實施，將評估決策的實現結果，以生成循環回到后續決策階段的其他信息。企業會計大數據分析過程類似于上述用于提高決策質量和結果的綜合決策方案。企業大數據分析過程由圖1中描述的四個重要階段組成。

第1階段：從內部和外部源收集大量，多樣且通常非結構化的數據，并使用高級分析工具和算法進行清理和分析處理，以生成見解。然后，這些見解由決策者解釋并用于決策過程。

第2階段：在第1階段中生成的見解轉化為決策。這是由管理人員完成的，他們將從數據分析中產生的見解進行具體化，并為他們賦予意義。

第3階段：決策轉化為具體的執行。換句話說，就是執行決策。

第4階段：將決策轉化為執行會產生額外的數據點，這些結果將循環回到流程中，以便將來做出決策。這樣，大數據分析的自我延續周期可以有利于組織決策。大量的內部運營數據（例如庫存更新，員工績效，金融交易，消費者行為，銷售）和從外部來源收集的數據（例如客戶評級，電子商務通信，社交媒體）被收集和轉換進入可行的決策。

例如：蘇寧的會計大數據分析部門，通過分析與在線和店內銷售相關的大量實時數據，可以產生關于蘇寧客戶的每日或每周需求和偏好變化。然后，所生成的指示消費者購買習慣中先前未知趨勢的結果，可以使其管理者修改供應計劃或產品供應以解決新出現的客戶需求（轉化為決策和執行）。隨后，所實施的變化可以影響需求并觸發客戶購買行為的額外變化，這些變化創建新數據點，這些新數據點被收集和存儲以供將來分析（即將決策執行轉換為新數據）。大數據分析周期中的每個階段都需要特定任務，需要特定資源，并需要特定組織參與者的關注。特別是，管理人員和會計數據分析員對周期的不同階段有重要影響。會計數據分析員主要負責與數據收集和分析相關的技術任務（即第1階段和第4階段），并通過向管理人員傳達技術發現來幫助解釋過程（第3階段）。管理者在周期的解釋和執行階段發揮主要作用。從設計正確的數據采集和管理系統到解釋大數據分析產生的見解，需要在流程中進行管理參與。

三、企業會計業務中的大數據分析工具

大數據分析技術在會計領域的應用可分為兩大類：描述性數據分析工具和規范性預測分析工具。

描述性數據分析工具：第一類大數據分析工具可幫助會計從業人員和管理人員根據過去的數據了解其業務的當前狀態。這些工具通過在總體水平上揭示現有狀態或模式來解決過去的業務問題。描述性分析工具還可以發現與業務流程相關的隱藏且可能有用的信息。例如，考慮一家大型銀行需要更好地了解其當前客戶的不同部分，以便為他們提供專業服務。通過使用基于聚類算法開發工具，銀行可能能夠發現具有類似特征的不同類別或客戶群，而這些特征是決策者所不知道的。此外，還可以使用描述性數據分析技術發現兩個特定變量之問的事件或關聯模式。在這方面，關聯規則發現算法可以幫助諸如家樂福、蘇寧之類的大型超市有效地估計哪些產品更可能～起購買以使它們可以彼此靠近放置。

規范性預測分析工具：第二類大數據分析工具可幫助會計從業人員或管理人員根據現有數據分析預測未來可能的狀態、模式或結果。預測模型使決策者能夠使用現有數據預測感興趣變量的估計值。使用數據挖掘，統計建模和機器學習等各種技術用于預測決策者不了解的事件。例如，大型銀行可以依靠分類算法來分析數據，以預測現有客戶是否可能開設新的儲蓄賬戶。通過分析客戶的行為和特征而建立的這種預測工具可以使銀行識別易于轉換的客戶并參與有針對性的廣告活動以吸引他們。基于回歸分析算法的工具形成另一種重要類型的預測模型，用于預測連續數值變量的值。例如，回歸模型可以根據市場條件和客戶及競爭對手的其他相關歷史數據預測未來銷售。應該注意的是描述性和預測性工具主要南會計數據分析員在將大數據轉化為有意義的見解（即大數據分析周期的第一階段）的過程中使用。因此，如前所述，這些工具的基本管理知識豐富了管理者與會計數據分析員之問關于大數據目標的互動，并有助于成功實施大數據戰略。

四、可能遇到的技術障礙及其解決方案

大數據的具體特征對大數據管理和分析施加了一定的技術限制。技術障礙包括大數據采集，存儲和分析所需的昂貴基礎設施，以及合格會計數據分析員和分析師的短缺。大數據分析系統需要改進的數據分析基礎架構，因為傳統的數據管理工具無法擴展難以跟上新數據創建的步伐。實際上，盡管大部分公司意識到數據分析基礎架構在獲得競爭優勢方面的重要性，但只有少部分的公司可以有效地管理其數據分析基礎架構。大數據計劃的實施要求在構建或購買新數據管理系統，以實現對大數據的有效存儲和分析。雖然預計未來對會計數據分析員和分析師的需求將增長300，目前無法成功填補他們現有的會計數據分析員職位。事實上，研究表明，大多數大數據投資由于管理層對流程的誤解或由于無法將從大數據中收集的見解納入組織決策而失敗。

商業戰略的實施是一個復雜的過程，大多數制定的戰略都無法有效執行。在涉及大數據戰略時，由于上述特定于該領域的技術和文化挑戰，實施過程更加復雜。關鍵組織決策者在大數據計劃的成功或失敗中發揮著核心作用，并負責創建關于組織中大數據分析方法的統一愿景.，他們可以創建和維持數據驅動的文化，重視基于證據的決策，并鼓勵將數據轉化為洞察力，洞察決策和決策成功執行。如果一個組織的管理者未能預見到新提取的見解的可能性，那么從數據中收集的情報對組織來說將毫無用處。管理者在提供支持以克服與大數據相關的技術和文化障礙方面應發揮的作用，如果沒有高級和中級管理層參與這一過程，就不可能充分利用大數據分析。此外，在規劃和實施大數據戰略時，必須將時間視為一項重要資源。換句話說，管理者不應期望他們在技術方面的投資會產生即時回報，因為這個過程需要時問才能得到回報。

同時，有效溝通和協調。在管理人員及其技術團隊中建立對大數據目標的共同理解是解決實施障礙和實現大數據夢想的重要一步。管理人員定義大數據計劃的業務目標時，會計技術人員負責數據收集，清理和分析，以從數據中獲取洞察力。因此，為了將大數據有效地轉換為有意義的見解和決策，大數據分析的業務目標應該有效的傳達給企業會計人員。在大數據分析周期的早期階段，管理人員在向業務人員傳達業務問題或業務分析的原因方面發揮著關鍵作用，企業會計人員負責收集和分析大數據等技術方面。在大數據分析周期即將結束時，管理人員應將數據驅動傳給實施最前沿的中層職能經理。在整個周期的所有階段，管理人員和會計數據分析員之間的溝通渠道應保持開放。會計數據分析員和管理人員之間的有效互動是大數據分析汁劃的關鍵成功因素。由于會計數據分析員和管理人員在很多場合來自不同的背景，因此需要有效的溝通來建立信任并最大限度地減少誤解。大數據目標的有效溝通可以減輕成功實施大數據戰略的文化和技術障礙。開放的組織溝通渠道不僅有助于形成關于大數據戰略的共同愿景，而且還有助于協調解決與數據收集，存儲，管理和分析相關的問題。

五、結束語

實現大數據在會計業務中實施，是大數據應用的重要體現。實現高效、正確的管理決策是通過有效實施會計業務的大數據戰略。同時，需要管理人員更好地了解大數據分析的基本概念，堅持大數據計劃，并促進大數據目標的實施。通過有效地在會計業務中實施大數據技術，才能有效地協調各類活動，將大數據轉化為洞察力，決策和行動。

參考文獻：

[1]曾建勛，魏來.大數據時代的情報學變革[J].情報學報，2015，34（1） 37-44.

[2]時明，李長福.大數據時代背景下管理會計面臨的機遇、挑戰和對策[J].中國商論，2019（9），174-175.

[3]王莉.大數據時代管理會計的挑戰和策略[J].財會學習，2018（35）：92+94.

[4]韋吉利，陳衛星.大數據時代管理會計面臨挑戰與解決措施[J].現代商業，2018（22）：118-119.