“大數據”下存貨清查面臨的挑戰及應對思路

張 瑜

(蘭州財經大學，甘肅 蘭州 730000)

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“大數據”下存貨清查面臨的挑戰及應對思路

張 瑜

(蘭州財經大學，甘肅 蘭州 730000)

“大數據”環境下的存貨清查對現代企業的生產經營及發展至關重要。文章結合“大數據”技術背景，指出了存貨清查存在的問題及潛在風險，找到了全新且有效的存貨清查途徑，為企業的生產管理和成本控制提供了參考。

“大數據”；存貨；數據分析法

眾所周知，大數據、云計算，被譽為信息產業的第三次高峰，大數據被認為是代表了信息技術未來發展的戰略走向，是新常態下企業經濟發展戰略管理的定海神針，也是支撐中國經濟新常態和結構優化的最重要的戰略手段之一。所以，如何有效地使用大數據，加強企業庫存管理，提高存貨清查效率，已成為現代企業存貨管理的重中之重。

1 大數據下存貨清查的相關概述

1.1 大數據

大數據又被稱為海量數據，指的是所涉及的信息量十分巨大，遠遠超過傳統軟件和技術所能涉及的范圍的數據，它最顯著的特征是：量大、多樣化、快速化、價值高和密度低。大數據不僅是影響當代經濟的重要因素，同時對企業的存貨管理也有重要影響，掌握好存貨大數據的存儲、分類、挖掘，對存貨清查尤為重要[1]。

1.2 存貨清查的概念

存貨清查是指通過對存貨采取實地盤存的方法，確定存貨的實有數量，再與賬面數進行核對，保證賬實相符。存貨清查是財產清查的一種，它可以降低企業成本，提高存貨系統服務水平，增加企業的經濟效益和競爭力，為企業存貨管理的有效控制提供依據。

1.3 存貨清查的方法

存貨清查之前，通常都需要明確清查對象、清查準則，因此，企業要建立存貨清查制度，規范存貨清查程序，進行全面、徹底的清查以保證存貨的真實性。同時， 財務會計人員要對存貨進行有計劃的輪流盤點和重點抽查，組織有關部門進行實地盤點。

1.3.1 實地盤點

實地盤點就是通過點數或運用度量衡工具計量等方法，逐一具體衡量出實物的結存數量，采取點數、量尺、過磅或測量等不同方法點清實存數量。這種方法一般適用于機器設備、包裝好的原材料、成品和庫存商品等的清查。

1.3.2 技術測算盤點

技術測算盤點就是利用量方、計尺等技術方法，結合有關數據，來確定測算出存貨的實際結存數量。適用于堆存量很大、不便于逐一點數、過磅，并且單位價值又不高的物資(如礦石、砂石、煤炭等)，使用這種方法時，必須做到整理后的形狀符合規定要求，測定標準重量比較準確[2]。

1.3.3 抽查盤點法

對量大不便盤點的物資，如包裝完整、規格統一、內裝量大的材料和標準件等，可按一定比例抽樣盤點，以確定全部物資的數量。無論采用哪種盤點方法，在進行盤點時，實物保管人員必須在場，將盤點情況如實地逐項記錄在 “財產清查盤存表”上，并由盤點人和實物保管人簽章，以便明確責任。

1.4 進行存貨清查的原因

1.4.1 從廣義上講，由于大數據背景下信息不確定性是存在的(計算不準確、計量不精確、自然損耗過多、管理不合理以及相關人員貪污、偷竊等)，往往會導致存貨的盤盈、盤虧和毀損現象，同時由于信息不對稱(被清查者隱瞞信息)，導致日常賬簿記錄的賬面數額與實際結存數額會不一致。由此可見，企業管理的核心問題是信息問題，數據分析恰好能夠解決企業存貨清查的信息問題。

1.4.2 從狹義上講，存貨是為了滿足企業未來生產需要暫時閑置的資源。因為種種原因，企業的期末存貨清查經常會出現賬實不符的現象。一般來說，主要有以下幾個方面：

(1)由于存貨的數量龐大、品種繁多，在收發時由于存貨計量方法不恰當、檢驗不準確等因素，會導致存貨品種和存貨數量出現誤差；

(2)在登記憑證和賬簿時，容易出現會計相關事項或金額多記、漏記、錯記的現象，導致賬實不符；

(3)存貨管理不善、保管人員失職和自然災害等現象的出現容易導致存貨的短缺、損壞、變質及意外損失；

(4)由于管理人員的貪污、舞弊、盜竊等違法行為的發生，容易造成存貨損失，導致存貨賬面數與實際數不符。

1.5 大數據背景下存貨清查的作用

1.5.1 對大數據進行充分地分析、挖掘，可幫助找到隱蔽性極強的存貨清查的安全威脅，找到新型財產清查的有效途徑，以便維持企業可持續發展和競爭優勢。

1.5.2 通過對大數據的分析、挖掘與利用，可減少企業欺詐行為、追收逃稅漏稅及刺激企業生產力等，幫助企業節省開支。例如英國政府通過此途徑節省約330億英鎊/年。可見，利用大數據，借助云計算等有效工具進行存貨清查，優化配置企業存貨結構，深度挖掘存貨量與數據價值，有利于幫助企業降低管理風險。

2 大數據背景下的存貨清查應對措施

2.1 確保大數據下的存貨數據質量

在利用大數據清查過程中也會出現存貨數據不準確、不完整、不及時等數據質量問題。因此，在會計數據處理的過程中必須確保會計大數據的質量。構建存貨清查數據中心平臺，在同一個框架下，把來自不同生產廠商、不同格式、不同標準和分布在不同位置的數據統一在一個系統之下，即實現對分布式多源異構數據的管理能力能根據需求的變化迅速做出調整。

2.2 采用數據分析法

以事實為依據，以數據分析為量化手段，廣泛地使用存貨數據，應用統計等定量分析方法，進行抽樣分析。大數據下存貨清查的數據只有經過有效地“清理、集成、選擇(從數據庫中提取與分析任務相關的數據)、盤點(通過匯總或聚集操作，把實際盤點數與賬面數進行比較)、挖掘(使用智能方法提取數據模式)、分析”才能夠變成可用于清查信息。

若盤點中發現的實物質量問題、超儲積壓、半成品不成套等問題，應在備注欄內注明并確保實物編號、名稱及規格、計量單位、單價等與賬簿記錄一致。根據盤存單和有關賬簿記錄，填制“實存賬存對比表”以作為重要的原始憑證，便于確定盤點結果與賬面上結存數額是否相符，是否存在盤盈或盤虧，同時，還要標明各項財產物資的實存數與賬存數之間的差額，查明發生差異的原因。

2.3 構建庫存清查框架模型

及時對貨物的各種信息進行即時地采集、分析、處理，準確地反映各種存貨的倉儲、流向情況，為企業的生產管理和成本控制提供依據。結合大數據、云會計和互聯網等技術手段，考慮企業當前主要的庫存清查需求，分析中心對企業庫存管理的入庫信息、調撥信息、出庫信息進行分析，以此來進行庫存清查。

2.4 加強清查人員技術培訓及道德規范

由于人認知能力的局限性，對存貨清查的理解、數據反映業務的理解、數據分析模型的選擇，甚至數據分析結果的理解等各個方面會存在差別，這會導致清查員無法全面反映存貨實際數，另一方面，由于經濟利益的驅動，清查員可能會被經濟利益所操縱，虛報存貨實際數。因此，需對權限不明確的存貨清查崗位或單人核查造成存貨賬實不符的現象進行制約和監督，嚴格執行不相容崗位分離的原則，發揮存貨內部控制制度的相互牽制作用[3]。

2.5 建立完善盤點制度

為了如實反映存貨的數量和金額，確保存貨的安全完整，保證會計核算資料的客觀、真實、準確。企業一方面要建立健全崗位責任制，有效實施明確各部門和相關人員應承擔的責任、權利和義務，保證存貨的不相容職務相互分離、相互制約和監督，發現問題及時報告有關部門處理。另一方面必須建立清查制度，對存貨進行深入、細致的定期或不定期地盤點清查工作，不斷改進存貨管理方法，保證存貨核算的真實性，規范存貨各個環節，杜絕徇私舞弊現象的發生，做到賬實相符。

3 結束語

鑒于存貨清查在企業發展中占有重要地位，使用全新的大數據管理方法，可加強成本管理，加大存貨清查力度，進而實現企業整體經濟效率的提高。同時，建立大數據環境下的企業存貨戰略決策體系，也為大數據環境下企業的創新發展和戰略轉型、升級提供了一條全新的途徑，進而推進企業的信息化進程。

[1] 程平，徐云云.大數據時代基于云會計的企業庫存管理研究[J].會計之友，2015,(06)：134—136.

[2] 胡明松.淺論存貨管理存在問題及對策[J].企業改革與發展，2014，(12)：63—65.

[3] 李金翠.淺析財產清查的內容和方法[J].中國科技投資，2012，(26)：24—24.

Challenges and Corresponding Thoughts of Inventory Check in the “Big Data” Environment

ZhangYu

(Lanzhou University of Finance and Economics, Lanzhou 730000, China)

Inventory check is very important for developments and managements of modern enterprises in the “Big Data” environment. The article combined with the background of “Big Data”, pointed out problems and potential risks of inventory check, found new effective ways to deal with inventory check, and provided references for the manufacturing management and cost control.

“Big Data”; inventory; data analysis

2016-06-07

張 瑜(1990—)，女，甘肅蘭州人，碩士研究生。

TP39

A

1009-3028(2016)04-0041-03