大數據的發展對會計信息質量的影響

理論基礎

大數據的定義及特征 大數據是指借助新型技術手段進行處理的數據集合，具有 “5V” 特征，即Volume 海量、Velocity 高速、Variety 多樣、Value 低價值密度以及Veracity 真實性[1]。其核心在于能夠精準地從非結構化數據（如文本、圖像）中提取有效信息，并借助機器學習等技術，實現對未來趨勢的預測，從而為決策提供有力支持。

會計信息質量的定義及要求 會計信息的質量，就是為了給利益相關者提供真實、可靠、及時和有價值的財務資料，從而為企業的經濟決策提供依據。按照會計準則的規定，會計信息的質量必須符合如下幾個方面：可靠性，也就是所提供的信息是建立在真實的交易或事項基礎上的，可以被證實，可以降低其偏離程度；相關性，是指會計信息與企業的決策有著緊密的聯系，并對決策者的決策產生一定的影響；可比較性，保證了在不同時期、不同主體間的會計信息能夠進行比較；可理解性，是指所提供的資料應當清楚、易于閱讀，易于用戶理解；重要性，即強調重點突出那些對政策制定有重要作用的信息。

以上幾個基本原理組成了一個以提高會計信息質量為目標的會計信息質量體系，其目的是提高會計信息的使用效率，以滿足不同經濟主體的經營需要。

大數據時代下企業會計信息的趨勢

海量化趨勢 隨著企業經營范圍的擴大和信息化的逐漸深入，企業的財務數據也呈現出指數式的增長。就拿京東來說，它的電子商務平臺每天涉及到很多方面，比如商品的銷售，物流的配送等等。其中，除了傳統的結構化交易數據外，還包括用戶評論、客戶服務聊天等非結構化數據。它每天要處理數十億以上的數據，這樣巨大的數據規模，已經不能用傳統的人工會計方法來實現。

信息化趨勢 會計管理流程正在由“事后記錄”逐步過渡到“實時分析”。比如，華為就通過建立綜合信息系統，使世界范圍內的供應鏈和財務數據都能實時地同步更新。在銷售過程中，當銷售定單產生后，財務就可以對這些數據進行實時分析和處理。在此基礎上，華為將原有的每月報告提升到實時動態報告，使管理人員能夠在第一時間了解到最新的財務資料，使其能夠及時、準確地進行決策，并能更好地抓住更多的市場機會。

多元化趨勢 在大數據時代，社會媒體輿情、物聯網感知數據等非結構化數據占據了越來越大的比例，這就需要一個更加完善的財務管理體系。就拿特斯拉來說，他們收集的不只是傳統的財務數據，還有諸如車輛行駛情況、用戶反饋等非結構性數據。特斯拉能夠基于上述數據，做出相應的產品更換計劃，減少售后服務成本，同時也能為公司的融資決策提供更多的信息。

大數據對會計信息質量的影響

提高信息的相關性 隨著數字經濟時代的到來，大數據技術正在對財務行業進行深刻變革，使財務之間的關聯程度大大提高。一方面，數據的集成和重構是核心重點。傳統的財務信息系統由于受到架構上的限制，容易造成信息閉塞，從而影響到財務活動。而近幾年新興的大數據技術通過多領域信息融合，拓展會計元素的語義范疇，并將分散的財務指標轉換成多元空間上的向量節點，從而揭示隱含的價值相關性。這樣一來，就使公司的財務信息從孤立狀態中解脫出來，能夠充分地反映公司的運營情況以及所處的市場環境，從而大大提高了公司的財務信息的價值密度與相關性。另一方面，在時間維度上實現對決策實時性的突破，對大數據的應用也具有重要意義。實時會計系統的技術突破了傳統會計分期假定的局限，在毫秒級的時間內完成對經濟活動的響應。這種實時的反應機制，衍生了“動態現金池”、“即時成本動因提取”、“數字孿生”等等一系列的財務管控模型，為企業管理人員提供更準確的決策依據。與此同時，利用高頻時間序列分析技術，將財務信息的時間粒度細化到了交易層，能夠使得公司可單個交易產生的沖擊進行實時追蹤，并據此對運營決策進行適時的調整。

增強信息的可靠性 隨著數字時代的到來，大數據對保證信息安全的方式方法產生了深遠的影響。由于數據來源單一、人為干預的主觀性以及驗證機制的滯后，導致了傳統會計信息系統可靠性的瓶頸。基于此，大數據從三個方面促進了信息質量的提高，即數據生態重構、算法治理范式和分布式賬本技術。

數據生態重建是對多源異質數據進行動態交互驗證的重要途徑。大數據技術突破了數據來源的界限，覆蓋了結構化和無結構化兩種類型，建立了嚴格的三重認證系統。其中，以區塊鏈為基礎的電子憑證存證體系，為信息的真實性提供了來源保證；通過物聯網傳感設備收集到的實物流通信息，與財務清算信息進行比對和校驗，保證交易和會計記錄的一致性；供應鏈協作平臺通過對業務數據和企業內部財務信息的比對，突破了“單源依賴”的限制，使會計信息更及時、更準確地反映公司的經營狀況。

算法治理模式為建立智能化的監督系統提供了依據。在數據處理上，利用機器學習的方法，實現了樣本的清洗和離群驗證的標準化和自動化。同時，根據數據清理規則，我們可以確定并修正數據中存在的差錯，以保證數據的正確性和完整性。此外，離群檢測模型還可以對數據中的離群值進行精確的辨識，精準識別了人為無法檢測出來的異常，進而推動進行下一步的工作。

分布式記賬是一種新型的會計信息存證方式。區塊鏈技術在會計信息系統中的應用，使傳統的審計痕跡產生機制發生了變化。同時，智能合約應用確保了會計準則條款的自動執行，避免了人為操作導致的政策執行偏差；三維時間戳體系為后續審計提供了多維透視的基礎。

促進信息的可比性 隨著大數據技術的深入應用，企業財務管理方式發生了巨大變化，可以很好地克服人為因素造成的信息可比性不足。通過建立系統的技術框架，對整個財務信息處理過程進行規范化重構。其中，以分布計算架構為基礎的自動處理系統起著關鍵的作用[3]。該系統提出一種基于財務流程規則引擎、能夠對異構財務數據進行規范化清理，解決了傳統手工操作帶來的個人認知差異問題。另外，在數據錄入階段，利用自然語言處理、知識地圖等技術，實現對非結構化財務文件的語義分析，以及商業本質與會計元素之間的精確映射，保證原始數據收集的標準化與一致性。

進一步，通過構建基于區塊鏈的智能合同體系，將企業會計政策以可編程的方式嵌入到會計信息系統中，從而構建出一套完善、嚴格的政策實施體系。這一舉措以預先設定的決策樹模型為基礎，在資產計量、收入確認等關鍵會計決策環節進行自動判定，完全避免了傳統決策方式中存在的選擇偏差。尤其在跨期核算場景下，將時序數據庫和版本化技術相結合，保證會計政策的連續性，為進行縱向比較研究提供可靠的技術保證[4]。

這種技術驅動的財務信息處理范式，能將業務層與人的主觀判斷相分離，又能在體系結構層次上構建規范化的信息生成框架，為提高我國資本市場的信息透明度、優化資源配置效率提供了一種嶄新的技術途徑。

改善信息的可理解性 在統一的數據標準框架下，通過對不同來源的元數據進行分析和定義，明確不同類型的財務數據元，統一轉化標準和格式，保證數據的時空一致性。同時，大數據還可以把市場調查報告中的非結構化信息轉變成市場占有率變化率、產品競爭力指數等可以量化的指標，并且和公司的財務數據進行聯系，從而豐富企業的財務信息。其中，人工智能通過自然語言處理的方式，對無結構的文本進行抽取和說明，使之更容易理解。另外，可利用實時數據處理技術，將重要指標的演化軌跡以動態儀表板的形式展現出來，打破傳統會計階段劃分的局限，可以讓財務人員更好地理解商業趨勢背后的內在邏輯。該技術利用滑動時間窗的動態標定機理，對財務數據進行實時收集、處理和分析，保證了財務信息能及時地反映公司當前的運營情況。“動態儀表盤”將銷售增長趨勢、成本變動曲線、現金流量波動等重要數據以一種直觀的方式展現出來，有助于管理人員及時追蹤企業活動變動的根源，從而對企業的運營戰略做出相應的調整。

進一步提升會計信息質量的策略與建議

強化大數據技術應用與人才培養 加強對大數據的運用和人才的培訓，是進一步提高會計信息質量的重要途徑。企業在應用大數據技術與工具的過程中，應當對數據質量進行深度的管理，對企業的業務過程進行全面的梳理，保證從數據生成的源頭到最后的使用過程中，都能夠被恰當地管理。比如，針對電商企業面臨的大量交易數據，可以選擇 Ceph的分布式存儲技術，通過分布式的結構和數據的冗余存儲來保證數據的安全性和穩定性，并且其可擴展性也可以滿足日益增長的企業數據需要。

此外，為了提升大數據的實際應用效果，還需要加大對相關人員的培養力度。企業可以通過與大學的密切合作，聯合設計人才培養計劃，把傳統的會計理論和大數據技術相結合，從而培養出兼具金融知識和數據分析能力的復合型人才。與此同時，企業要為大學生創造更多的實習機會，讓他們進入到企業的真實運作情境中，親自經歷大數據在財務管理中的運用。在加強企業內部員工素質的同時，企業應該定期開展大數據的培訓，企業可通過邀請業內專家，就如何使用數據分析工具、數據安全和隱私保護等熱點問題，做深入的探討。以此為基礎，激發員工對大數據的運用能力，為企業的財務管理與決策提供有力的支撐。

完善會計信息系統與安全保障機制 為完善安全保障機制，企業需要主動引進零信任框架，才能更好地建立起完整的財務信息體系。首先要做的就是對公司的內部網絡資源進行詳細的梳理，明確會計信息系統各個部件的功能和訪問需要。同時，要對諸如財務核算和預算管理等財務核心系統進行嚴格的權限控制。只有經過了多因子身份認證的受權者，才能使用密碼、指紋、短信驗證碼等多種身份驗證手段，從而才能保證系統的安全。

在網絡訪問方面，利用微型隔離技術，實現了對企業內部各業務系統的有效隔離，嚴密防范了跨系統的非法訪問。針對外部接入要求，則擬在 VPN上設置加密信道，并在 VPN入口設置嚴格的訪問控制機制，只允許審計機關和稅務機關等被授權的第三方在規定的時間和條件下，安全地訪問會計信息系統。

在數據保護方面，采用AES高級加密標準對會計數據進行全面加密。在數據傳輸過程中，融合SSL/TLS協議，運用AES算法實施加密傳輸，以有效抵御數據在網絡傳輸途中的竊取與篡改風險。至于數據存儲方面，對會計數據庫中客戶信息、財務報表等敏感信息實施AES加密存儲，僅授權持有正確密鑰的人員解密訪問。此外，要注意實施密鑰集中管理并定期更換，確保密鑰安全無虞，有效防范密鑰泄露風險。

健全相關法律法規體系 大數據時代的來臨，在帶來更加多元化的會計信息的同時，也對傳統的會計準則與法律體系帶來了嚴重的沖擊，迫切需要對其進行修正與調整，以適應大數據背景下的會計信息質量監管需求。在大數據環境下，企業需要全面、全面地披露企業的市場份額、客戶滿意度、創新能力等信息，為投資者及其他利益相關者提供更嚴謹的企業信息，從而更好地評估企業的價值與發展潛能。另外，還要明確數據披露的方式與頻次，確保信息的一致性與可比性，便于投資者與監管者對不同公司進行對比，并且能夠及時地發現異常現象。

同時，強化對個人資料的隱私保護也十分重要，必須配合信息安全的立法。在大數據時代背景下，企業擁有海量的客戶信息和商業秘密等敏感信息，這些信息的安全性不可忽視。

為此，需要建立相應的法律、法規，對企業在數據采集、存儲、使用、傳輸等過程中的職責和義務進行界定，需要采用先進的技術和管理方法，保證數據的安全性和私密性，防止數據的泄漏和濫用。對于那些侵犯了個人數據隱私和信息安全的公司，應該采取嚴厲的懲罰，包括罰款、停業整頓甚至是吊銷營業執照，促使他們加強自己的數據安全管理。

大數據與人工智能的結合為提高會計信息質量提供了契機，但也面臨著許多風險與挑戰。企業需要充分意識到這一點，通過加強技術應用，健全信息系統安全保障，完善監督機制和法律法規，對各種風險進行有效的處理。并將大數據和人工智能的優點充分利用起來，使會計信息的品質得到進一步的提高，為公司的財務管理與決策提供更好的支撐。

（責任編輯" 莊雙博）

（作者單位： 湖北工程學院新技術學院）