大數據背景下金融企業會計核算規范化管理措施分析

摘要：隨著大數據時代的到來，金融企業面臨著前所未有的挑戰和機遇。會計核算作為金融企業管理的重要組成部分，也受到了極大影響。文章首先分析大數據對金融企業會計核算的影響，包括會計管理職能的凸顯、會計計量的科學透明性、會計信息提取的困難以及財務信息安全性的要求。其次，探討在大數據背景下金融企業會計核算中存在的問題，如數據信息系統不完善、信息安全保障體系不健全、數據處理手段陳舊以及會計人員思想限制等。最后，提出了一系列優化措施，包括建立健全數據信息系統、加大對非結構化數據的開發和利用、優化會計要素計量方式和單位、建立健全信息安全保障體系、創新數據處理手段以及提高會計人員從業思想等方面。希望通過這些措施的實施，金融企業可以提高會計核算的規范化管理水平，應對大數據時代的挑戰。

關鍵詞：大數據；金融企業；會計核算

中圖分類號：F49文獻標識碼：A文章編號：1005-6432（2024）27-0143-04

DOI：10.13939/j.cnki.zgsc.2024.27.036

1引言

大數據技術的發展為金融企業的會計核算帶來了前所未有的機遇，但同時也面臨新的問題與挑戰。傳統的會計核算方法和工具已經無法滿足大數據環境下的需求，因此，金融企業需要采取一系列措施來優化會計核算的規范化管理。通過這些措施的實施，金融企業能夠更好地應對大數據環境下的挑戰，提高會計核算的質量和效率，為企業的發展提供堅實的財務支持。

2大數據對金融企業會計核算的影響

2.1大數據背景下會計管理職能得以凸顯

大數據時代，金融企業的財務數據信息逐步由紙質化轉變為數字化，金融企業面臨著龐大的交易數據、客戶數據和市場數據等，會計部門可以通過利用大數據技術，有效地整合信息數據并深入挖掘這些數據，發現潛在的商業機會和風險，并提供相應的決策支持。同時，大數據背景下的會計管理也更加注重數據的準確性和及時性。由于大數據的特點，會計部門充分利用信息數據，規范會計核算賬務處理，從而確保數據的準確性和完整性，及時反映業務活動的變化和趨勢，以便于決策者做出正確的決策。

2.2大數據背景下會計計量更為科學透明

大數據提供了更多的數據樣本和維度，使得會計計量可以更加精確和全面。金融企業可以利用大數據技術對業務活動進行更細致的分析和分類，從而更準確地計量相關項目。金融企業處理的數據量非常龐大，包括客戶信息、交易數據、市場數據等。而傳統金融企業的會計計量主要依賴于手工處理和人工判斷，容易受到主觀因素的影響，存在一定的不確定性和風險。而大數據技術的引入可以幫助金融企業更加高效地收集和整理這些數據，使得會計計量的數據來源更加全面、詳盡。

大數據技術能實時提供市場經濟動態和未來發展趨勢，充分反饋金融企業的各項數據信息，會計部門可以通過大數據技術對數據進行實時監控和分析，及時發現異常情況和錯誤，確保會計計量的準確性和公正性。在滿足會計核算信息的基礎上，也可對數據進行深度融合，為金融企業的未來經營發展提供參考指引。此外，大數據的使用還可以提高會計計量的可驗證性和可復制性，減少潛在的誤差和不確定性。

2.3大數據背景下會計信息提取愈發困難

大數據的規模和復雜性使得會計信息的提取變得更加耗時和復雜，金融企業面臨著海量的數據，會計人員不僅要處理內部數據，還要對會計數據進行核算分析，如何從中提取出有價值的會計信息并精準地進行會計核算是一個艱巨的挑戰。同時，大數據的非結構化特點增加了會計信息提取的難度。傳統的會計信息提取主要依賴于結構化數據，而大數據時代出現了大量的非結構化數據，如文本、票據、圖像和音頻等，這些數據需要采用新的技術和方法進行處理和提取會計信息。

2.4大數據對財務信息安全性提出更高要求

大數據技術的廣泛應用帶來了數據泄露、黑客攻擊和信息濫用等風險，對金融企業的財務信息安全提出了嚴峻挑戰。金融企業需要加強信息安全管理，包括數據加密、訪問控制、身份驗證等措施，以保護財務信息的機密性和完整性。此外，金融企業還需要關注數據合規性，遵守相關法律法規和隱私保護規定，確保財務信息的合法使用和存儲。

3大數據背景下金融企業會計核算中存在的問題

3.1數據信息系統有待完善

首先，數據信息系統缺乏數據集成和統一標準。金融企業通常需要從多個系統和數據源中獲取數據，包括不同部門、分支機構和外部合作伙伴。然而，由于系統之間的相互操作性不足，數據集成和共享變得困難，導致數據的一致性和完整性受到影響。其次，數據信息系統缺乏實時性和及時性。如果數據信息系統無法實現數據的實時采集、處理和傳輸，會導致會計核算的延遲和滯后，無法及時反映業務的變化和動態。再次，數據信息系統會面臨容量和性能方面的限制。導致數據處理速度變慢，系統響應時間延長，影響到會計核算的效率和準確性。最后，數據信息系統存在安全和隱私問題。在大數據環境中，金融企業面臨著數據泄露和安全風險的威脅。如果數據信息系統缺乏健全的安全措施和隱私保護機制，導致數據被非法獲取、篡改或濫用，會對金融企業的聲譽和合規性造成嚴重影響。

3.2未建立信息安全保障體系

大數據時代，金融企業需要處理大量敏感數據，包括客戶個人信息、財務數據和交易記錄等。如果缺乏完善的信息安全保障體系，未經授權的訪問者獲取到這些敏感數據，導致數據泄露和隱私侵犯的風險，金融企業還會面臨數據被篡改的風險。未建立完善的信息安全保障體系，使得數據在存儲和傳輸過程中容易被篡改，導致財務數據的不準確性，從而影響到會計核算的可靠性和準確性。同時，金融企業還存在未經授權的數據訪問風險。若未建立起適當的權限管理和訪問控制機制，未經授權的人員獲取到敏感數據，對金融企業的財務和客戶信息進行未授權的使用和操作，就會造成嚴重的風險和損失。此外，金融企業也面臨著外部攻擊的風險。未建立完備的信息安全保障體系，使得企業的網絡和系統容易受到黑客和惡意攻擊，導致數據的破壞、系統的癱瘓以及企業的財務和聲譽損失。

3.3數據處理手段有待優化

由于數據量龐大，傳統的數據處理方法無法滿足金融企業對實時數據處理和分析的需求，大部分業務仍需手工處理，自動化程度低，缺乏對數據的整合與高效利用，導致會計核算的延遲，無法及時獲得準確的財務信息。同時，金融企業缺乏有效的數據清洗和預處理手段。大數據環境中，數據來源多樣、格式復雜，包含噪聲、缺失值和異常值等問題。如果金融企業缺乏有效的數據清洗和預處理手段，會導致會計核算中的數據質量問題，影響財務報告的準確性和可靠性。另外，金融企業面臨數據分析能力不足的挑戰。大數據時代，金融企業需要從海量數據中提取有價值的信息，進行數據挖掘和分析。然而，如果金融企業缺乏高效的數據分析工具和技術，無法充分發揮數據的潛力，會導致會計核算中的信息利用不足，無法充分滿足財務管理控制與企業戰略決策結合的需求。

3.4會計人員自身思想和能力存在限制

大數據時代，一些會計人員知識面窄，缺乏足夠的工作經驗，不能靈活運用專業會計軟件，在工作中也缺乏較強的責任心和良好的道德素質。尤其會計人員對大數據技術和數據分析方法缺乏了解和認識，習慣于傳統的會計處理方式。對于新興的數據處理和分析技術缺乏積極學習和應用的意愿，使得其無法充分發揮大數據在會計核算中的潛力。同時，一些會計人員對數據科學和統計學知識的掌握有限。如果會計人員在這方面的知識儲備不足，就難以進行有效的數據解讀和分析，影響到會計核算的質量和準確性。另外，一些會計人員對數據驅動的決策和管理理念持保守態度。一些會計人員仍然習慣基于經驗和直覺的決策方式，對于數據驅動的決策觀念存在抵觸情緒，導致在會計核算中未能充分利用數據的決策價值[1]。

4大數據背景下金融企業會計核算規范化管理的優化措施

4.1搭建完善的數據信息系統

為了規范會計核算管理并提高效率，金融企業應建立能夠高效處理和管理數據的信息系統。首先，金融企業可以采用先進的數據采集技術，確保數據的準確性和完整性。通過自動化和實時的數據采集，可以避免人為錯誤和數據丟失的問題，最大限度地實現會計憑證自動化處理、自動對賬以及提高財務報表數據的真實性和準確性。其次，金融企業需要建立強大的數據存儲和管理系統，以確保數據的安全性和可訪問性。這包括建立備份和災難恢復機制，保護數據免受損壞和丟失，并建立權限管理和數據訪問控制，確保數據只能被授權人員訪問和使用[2]。最后，金融企業還可以利用云計算和虛擬化技術等搭建數據信息系統，充分利用數據管理系統的應用價值進行有效的核算處理和數據分析，從而提高數據存儲和處理的效率和靈活性。此外，金融企業可以引入數據挖掘和分析工具，根據金融企業實際業務情況與會計核算需求緊密結合，有效地對海量的數據進行挖掘和分析，促使金融企業各業務系統與財務進行高效的“無縫銜接”，以達到數據信息處理更標準化和自動化，同時還能發現潛在的業務機會和風險，并為決策提供有力支持。

4.2加大對非結構化數據的開發和利用

隨著科技的發展和信息量的爆炸性增長，金融企業面臨著大量的非結構化數據，如社交媒體數據、新聞報道、市場評論等，這些音頻、視頻、圖像數據通常包含大量的客戶行為、市場趨勢、風險評估等信息。利用這些非結構化數據可以幫助金融企業更好地了解客戶需求、預測市場動向、發現新的商業機會，并提升企業的競爭力。為此，金融企業可引入自然語言處理和文本挖掘技術，對大量的文本數據進行處理和分析。通過識別和提取關鍵信息，將非結構化文本數據轉化為結構化的數據形式，從而更好地應用于會計核算中。金融企業可以利用圖像和音視頻處理技術，對非結構化的圖像、音頻和視頻數據進行分析和解讀。例如，通過圖像識別技術，可以自動識別和提取圖片中的關鍵信息，如發票、合同等，以支持會計核算的準確性和完整性。同時，音頻和視頻數據的處理可以用于語音識別和內容分析，從而更好地理解和利用非結構化的語音和視頻信息。此外，金融企業還可以利用社交媒體和網絡數據分析技術，挖掘和分析用戶在社交媒體平臺上的行為和觀點，獲取市場信息和輿情動態，為會計核算提供更全面的參考[3]。

4.3優化會計要素計量方式和單位

會計要素包括資產、負債、所有者權益、收入和費用等，它們是衡量企業財務狀況和經營成果的基礎。優化會計要素的計量方式和單位，利用大數據技術結合金融企業自身實際情況，可以有效地提高財務信息的準確性和可比性，更好地滿足用戶的信息需求。為此，首先，金融企業可采用更精細的計量方式，以更準確地反映企業的經濟活動和財務狀況。傳統的會計計量方式通常以固定的標準和規則進行，但在大數據背景下，金融企業可以借助先進的技術和算法，根據實際情況和數據特征，進行更精細的計量。例如，可以采用風險評估模型和機器學習算法，對金融資產和負債進行更準確的估值和計量。其次，金融企業可以考慮采用多樣化的計量單位，以適應不同類型和規模的經濟交易。傳統會計通常以貨幣單位為計量單位，但在大數據時代，金融企業面臨著更多更復雜的經濟交易和資產形式。因此，金融企業可以探索采用其他計量單位，如股份、數字貨幣等，以更好地反映不同經濟交易的本質特征[4]。最后，金融企業還可以考慮采用非貨幣性指標和計量單位。貨幣性指標和計量單位主要關注企業的財務狀況和經濟效益，如收入、利潤、資產和負債等。這些指標和計量單位可以反映企業的經濟實力和盈利能力，但并不能全面地衡量企業的經濟活動和績效。相比之下，非貨幣性的指標和計量單位可以提供更加全面的信息，以更好地反映會計信息的質量和可靠性。例如，時間可以用來衡量金融企業的柜臺辦理業務的工作效率、數量可以用來衡量辦公物資的使用量、比率指數可以用來衡量金融企業的市場份額和盈利能力。

4.4建立健全信息安全保障體系

隨著金融業務的數字化和網絡化程度的提高，金融企業面臨著越來越多的信息安全威脅和風險。因此，企業需建立健全的信息安全保障體系，以此有效地保護金融企業的信息資產，防范信息安全事件的發生。首先，企業應該結合國家相關法律法規和自身實際情況，制定適合自身的信息安全管理制度。該制度應包括信息安全管理策略、安全培訓、安全操作規范等內容，同時明確各部門在信息安全方面的職責和義務，確保信息安全管理工作有章可循。其次，金融企業應該嚴格控制訪問權限，對不同用戶按照職責和工作需要，設定不同的訪問權限。同時，采用多層次的身份認證方法，提高賬戶的安全性。還應對重要數據和文件進行加密存儲和傳輸，避免數據泄露和被篡改。再次，金融企業應建立健全數據備份和恢復機制，確保數據在遭受攻擊或意外丟失后能夠及時恢復，降低損失。企業應定期對數據進行備份，并對備份數據進行檢查和測試，保證備份數據的完整性和可用性。最后，金融企業應建立完善的信息安全事件處置機制，及時發現和處理信息安全事件，降低損失。企業應制定應急預案，對不同等級的安全事件進行分類處理，并對事件進行跟蹤和評估，確保事件得到有效解決。

4.5高效應用創新數據處理手段

隨著科技的快速發展，大數據、人工智能、機器學習等技術正在改變金融行業的運營方式和決策過程。金融企業可以利用這些創新的數據處理手段來提高數據的處理效率以及進行交易數據的分析，并從中獲得更多的商業價值和準確計量收入成本。首先，金融企業可以利用人工智能和機器學習技術來處理大數據。通過構建智能算法和模型，可以自動化地對大量的數據進行分類、清洗、整合和分析，從中提取有價值的信息，并支持決策和預測。例如，可以使用自然語言處理技術來自動識別和提取財務報表中的關鍵信息，減少人工處理的工作量和錯誤率。其次，金融企業可以探索分布式計算和云計算技術，以加快數據處理的速度和規模。通過將數據存儲和計算任務分布在多個計算節點或云服務器上，可以實現并行處理和高效利用資源，提高數據處理的效率和吞吐量。同時，云計算還提供了靈活的資源配置和彈性擴展的能力，能夠根據實際需求快速調整計算資源的規模，滿足不同規模和復雜度的數據處理需求。再次，金融企業還可以借助區塊鏈技術來改進數據處理方式和安全性。區塊鏈提供了分布式和不可篡改的數據存儲方式，可以確保數據的完整性和可信度。通過將會計核算相關的數據記錄在區塊鏈上，可以實現數據的實時共享和透明性，減少數據錯誤和篡改的風險。區塊鏈還可以提供智能合約等功能，實現自動化的會計處理和結算，提高效率和準確性。最后，金融企業可以積極應用數據可視化技術，將復雜的數據轉化為直觀、易于理解的圖表和圖形。通過可視化技術，可以更直觀地展示數據之間的關系和趨勢，幫助決策者迅速洞察數據的含義和價值。

4.6提高會計人員的綜合素質

會計人員在金融企業中扮演著重要的角色，他們負責處理和記錄企業的財務信息，對企業的財務狀況和經營活動進行準確、可靠的報告。因此，會計人員的綜合素質非常關鍵，對企業的可持續發展和信譽起著至關重要的作用。首先，金融企業可以加強會計人員的職業道德教育。通過培養會計人員的道德觀念和職業操守，使其具備正確的價值觀和職業道德，能夠客觀、公正地履行職責，堅守職業操守，不做違背法律法規和倫理道德的事情。其次，金融企業可以提供全面的專業培訓和學習機會，以提升會計人員的專業素養和知識水平。在大數據背景下，會計人員需要具備分析信息數據以及應用會計管理信息的能力，全面培養復合型會計人才。通過持續的培訓和學習，會計人員可以不斷更新自己的專業知識，緊跟時代發展的步伐，掌握新技術和新方法，提高核算工作的準確性和效率。金融企業可以組織內外部培訓、開展學習交流活動，注重提升會計人員使用大數據的能力，對大數據信息進行分析、預測與評估的能力，從而有效地提升會計核算工作的處理效率。同時，金融企業還可以建立良好的激勵機制，通過薪酬、晉升和榮譽等方式，激勵會計人員不斷提升自己的專業能力和績效水平。再次，金融企業可以倡導創新思維和開放態度，鼓勵會計人員勇于嘗試和創新。在大數據背景下，會計工作也在不斷變化和創新，需要會計人員具備敏銳的洞察力和創造力，能夠靈活應對各種挑戰和變化。金融企業可以為會計人員提供創新平臺和機會，鼓勵他們提出新的理念和方法，強化他們數據信息化處理能力和計算應用等綜合能力，推動會計核算工作的改進和創新。最后，金融企業還可以建立良好的團隊合作和溝通機制，促進會計人員之間的交流和合作。通過團隊合作，會計人員可以相互學習、相互啟發，共同解決問題和提高工作效率。金融企業可以組織團隊活動、定期開展經驗分享會等，為會計人員提供交流合作的平臺和機會。

5結語

隨著科技的不斷進步和數據的快速增長，大數據背景下金融企業會計核算的規范化管理將不斷演進和完善。相信通過不斷創新和改進，金融企業能夠更好地應對大數據時代的挑戰，實現高效、準確、安全的會計核算，為金融業的可持續發展提供有力支持。

參考文獻：

[1]劉敏，彭武輝.試析金融工具準則對企業會計報表數據核算的影響[J].財會學習，2023（4）：130-132.

[2]李紅巖.淺談互聯網金融企業會計核算存在的問題與思考[J].知識經濟，2022（8）：56-58.

[3]王大偉.互聯網企業金融會計核算探討[J].合作經濟與科技，2019（1）：152-153.

[4]張軍.互聯網金融企業會計核算存在的問題和措施探究[J].財會學習，2020（11）：167，169.

［作者簡介］王琳（1986—），女，漢族，海南人，本科，中級會計師，研究方向：會計核算。