基于大數據視角重新審視企業會計信息質量要求

摘 要：伴隨著智能信息技術迅猛發展，大數據時代已經來臨，大數據資產已經存在于企業，并已為企業服務，是否確認以及如何確認和計量大數據是會計理論界目前面臨的一個亟待解決的問題。本文通過分析大數據資產確認的意義，提出了應當將大數據確認為資產，進行恰當計量，并列入資產負債表中的觀點。

關鍵詞：大數據；會計信息質量；確認；計量

目前，智能信息技術迅猛發展，創新成果日新月異，大數據時代已經到來。大數據與普通數據對比有兩個非常顯著的特點，一是響應速度快，二是擁有海量信息。如何收集數據信息、分析數據信息、利用數據信息、整合數據信息資料，樹立“數據也是資產”的理念已迫在眉睫。無論是金融業、服務業還是制造業已有企業對自身擁有的數據進行了相關的整合，為企業創造了一定的利益。但是仍然有企業一是對數據的分析能力不夠，二是企業對數據分析整合的認識不足，因此，沒能充分利用數據資料，導致企業處于非常被動的局面，不能有效的防范和化解風險。在大數據時代，我們應當將原本紛繁復雜、零散破碎的人類行為，通過對海量的數據信息進行收集、處理、分析使其變得有規律可循，從而使我們的企業能夠用最快的速度找到所需要的客戶，用最快的速度找到企業所需要的信息資料。

一、大數據時代企業資產的變化

《企業會計準則—基本準則》第三章第二十條規定：資產是指企業過去的交易或者事項形成的、由企業擁有或者控制的、預期會給企業帶來經濟利益的資源；第二十一條規定：符合本準則第二十條規定的資產定義的資源，在同時滿足以下條件時，確認為資產：（一）與該資源有關的經濟利益很可能流入企業；（二）該資源的成本或者價值能夠可靠地計量。只要“企業與客戶發生了交易——就會有交易的信息數據儲存——企業與客戶之間就會產生粘性——對信息數據進行挖掘——處理——分析——提升——形成決策——追加服務（研發新產品）——提升企業價值”。隨著與客戶的往來記錄不斷增加，信息資料不斷增加，這些信息資料是通過交易或者事項所形成的，這些數據資料存儲在企業瘦客戶端、移動云終端等設備中，由企業擁有或者控制，整合大數據信息資源能給企業帶來經濟利益。另外，企業將支離破碎的數據信息資料進行整合必須投入大量的財力、物力、人力，而這些財力、物力、人力的投入是可以計量的，數據資料通過評估可以得知其價值。因此，我們不能忽視大數據資產的存在，應當承認大數據資產，對此進行確認、計量，在長期資產中增加一個“大數據資產”項目列入資產負債表中，以提高對大數據資產的認識度。

二、大數據資產對會計信息質量要求的沖擊

《企業會計準則—基本準則》第二章第十二條規定：企業應當以實際發生的交易或者事項為依據進行會計確認、計量和報告，如實反映符合確認和計量要求的各項會計要素及其他相關信息，保證會計信息真實可靠，內容完整。目前，大數據早已存在，并服務于企業，為企業創造了價值。美國大數據技術初創公司Clearstory Data可以幫助企業，收集客戶信息，處理來自網絡和大公司數據源，幫助企業更好地挖掘商業契機，找尋新的發展趨勢，而且通過將信息可視化，幫助企業用最簡單的方式了解和處理信息數據。我國的百度公司、北航計算機學院等共同組建了龐大的數據處理、分析中心，為企業進行大數據領域的研究與實踐，搭建了共享多層面的IT平臺。既然大數據已經為企業服務，并且創造價值，我們不能視而不見，繼續回避它，應當正視它，加以認定。否則，企業提供的會計信息不完整，內容也就不真實，會計信息的質量要求就得不到實現。

三、大數據資產確認的意義

2014年，世界朝著數字時代又邁進了一步。企業要了解客戶的需求必須分析數據；企業要提高業務的靈活度也必須分析數據；企業要提升運營效率也必須分析數據；企業要進行產品決策也必須進行分析數據，企業能夠重視數據并逐漸采用大數據相關的新興技術，就會在競爭中獲得優勢，因此，我們應當正視大數據，對其進行確認與計量。

1.確認大數據資產，促使企業主動的管理網絡信息資源。我國有很多行業，比如金融、航空、電力、電信、大型超市等企業及政府行政管理部門已經使用大數據在預測客戶需求，粘合客戶，增加交叉銷售和追加銷售；預測客戶的消費習慣和趨勢，提供更加個性化的客戶體驗，制定新的銷售策略和業務增長領域。通過數據的分析可以使企業在紛繁復雜的信息數據中，迅速提煉出適合企業自身有價值的信息，可以使企業分析判斷自身在行業中的地位、自身品牌的市場情況，更加有針對性地了解客戶的基礎信息，個性化的需求，以便預測未來客戶群體狀況與銷售熱點，幫助企業決策未來的生產發展方向。誰先認識大數據、誰先在大數據資產方面大量投入，就可以幫助企業在競爭中搶占未來市場的制高點。確認大數據資產，可以促使企業主動的管理網絡信息資源，充分利用網絡信息資源為企業服務，提高企業的經營效益。

2.確認大數據資產，可以使會計信息質量要求得以充分實現。無論是金融企業、航空、大型超市還是政府行政部門，只要客戶在單位發生業務，就會產生身份、消費的喜好、個性化的需求等信息資料，這些客戶的基本信息資料、個性化的信息資料就已經在企業的信息庫生成并儲存，只要通過大數據對零星破碎的數據信息進行分析和整合，就可以為企業未來的發展方向提供決策依據。企業會計信息質量要求真實地反映企業的財務狀況、如實反映企業的經營成果。大數據資產存在于企業已是客觀存在的事實，幫助企業分析客戶的情感、個性化的需求等。確認大數據資產可以使會計信息質量要求得以充分實現。

四、大數據資產的計量

大數據資產既然已經存在于企業，并為企業無限期的服務，我們就應當對大數據進行確認與計量，資產的計量有初始計量、持有期間的計量與期末的計量問題。

1.大數據資產初始計量。（1）按照大數據的投入資金進行初始計量。大數據蘊藏著豐富的信息和價值，企業利用大數據時，就必須經過從數據采集、數據訪問、數據可用性到數據分析四個步驟，需要在這四個層面上更改他們的信息基礎設施，并運用生命周期的方式將大數據和智能計算技術結合起來，就需要借助于云計算數據中心提供服務。企業進行數據信息采集、訪問、利用、分析，需要一系列的數據分析工具。數據信息采集來源可以從智能傳感器到社交網絡，通過各種數據庫管理系統來安全地訪問數據，包括結構化數據和非結構化數據，這就需要優化數據信息存儲環境；數據可用性是利用云或者傳統機制進行數據存儲、歸檔、備份、恢復等；數據分析是通過智能計算、IT裝置以及模式的識別、事件關聯分析、實時及預測分析等分析技術。完成這些程序必須依賴于瘦客戶端、移動云終端等設備完全接入。訪問其虛擬化計算資源，就需要投入大量的資金購入相應設備，我們就可以將投入的資金資本化，確認為資產，在固定資產與無形資產之間增加一個資產——大數據資產。如此計量大數據資產簡明易懂，程序簡單，資料也容易收集，但是無法真實地計量大數據的價值。

（2）構建模型計量大數據資產。世界正在向智能化、互聯化的方向發展，迅猛增長的數據量將為企業帶來更多的商機。這就要求企業與時俱進，充分利用大數據庫技術進行數據收集、管理、處理、分析，培訓相關人員掌握大數據的整合及提煉技術，充分利用大數據資源，提煉和轉換數據、分析數據、創建交互式可視化數據、深刻挖掘數據的隱藏價值，大數據的價值大小取決于以下兩點：一是大數據基數的大小，二是企業利用數據資產的能力大小。我們就可以從這兩方面出發構建模型計量大數據資產，用該方法可能會使大數據資產的價值得到正確的計量，但是該方法計算復雜，企業難以接受，可能會導致大數據資產的確認行為流產。以上兩種方法作者偏向于第一種方法。

2.大數據資產后續的計量。在IT技術日新月異的今天，太網、無線寬帶和光網絡的崛起，使我們只要移動鼠標就可以了解客戶的興趣愛好、客戶的習性，根據客戶的習性調整企業的發展戰略及服務方向，從而讓企業在競爭中，處于不敗之地。大數據資產在持有期間發生的費用主要是數據管理成本的投入，我們可以將數據管理成本的投入確認為當期損益，計入管理費用。

3.大數據資產期末計量。現在大數據正在發揮著越來越大的作用，已經進入我們工作、生活的方方面面，每天產生的數據信息資料呈指數迅速地增長，未來大數據對人類產生的作用是無法估量的。大數據資產不同于固定資產，固定資產隨著使用或者時間的推移其價值會逐漸減少，大數據隨著數據的積累其價值反而會增加；大數據資產也不同于無形資產，無形資產隨著新技術的出現，會導致其價值流失，大數據隨著與客戶的交往愈多，儲存的信息也就愈多，可利用價值反而會增加。因此，大數據資產無須進行攤銷，只有企業在調整了生產策略，大數據已不能為企業帶來任何經濟利益時，才在賬面上將其減值為零。

參考文獻：

[1]財政部《企業會計準則》.2006年2月15日

[2]鄔賀銓.大數據時代的機遇與挑戰.求是，2013.4

作者簡介：鄧姣（1964- ），女，副教授，湖南商學院會計學院，研究方向：企業成本控制endprint