吳思儀
摘要:數字經濟時代是當今企業活動的大環境,大數據是數字經濟的生產要素。以創造價值為目的企業財務管理需充分考慮到數字經濟時代帶來的機遇和挑戰。本文在提出數字經濟時代背景的前提下,分析大數據對企業財務活動的影響,以及提升企業財務價值的有關措施。
關鍵詞:數字經濟;大數據;財務價值
一、“數字經濟”時代背景
數字經濟是繼農業經濟、工業經濟之后的一種新的經濟社會發展形態。G20杭州峰會發布的《二十國集團數字經濟發展與合作倡議》對其下了一個明確的定義:數字經濟是指以使用數字化的知識和信息作為關鍵生產要素、以現代信息網絡作為重要載體、以信息通信技術的有效使用作為效率提升和經濟結構優化的重要推動力的一系列經濟活動。
在數字經濟時代,企業有廣闊的發展機遇,也同時面臨著緊迫的挑戰。比較明顯的改變是,在數字經濟時代里,企業很多信息都是公開的,這不利于企業核心競爭力的長期保持;同時由于大數據處理比較復雜、繁瑣,會出現信息失真現象,所以必須要做好信息搜集和處理工作,這已經成為企業在數字經濟下競爭實力的重要保障因素;最后,在數字經濟時代的影響下,信息技術的發展速度更為快速,企業之間的競爭局勢愈演愈烈。因此,企業必須要緊跟時代步伐,避免被市場淘汰的風險出現。
二、數字經濟時代對企業財務的影響
(一)大數據和傳統財務數據的區別
數字經濟時代的主要生產要素是大數據,這是企業新的資源。企業要充分利用好這個資源,規范統一標準,提高數據質量和分析能力,方便數據比較和追溯。利用好數字資源,可以更好的洞察客戶,發現商機,整體提高營銷的精準性等。
但是大數據和傳統財務數據相比,有著非常大的區別。大數據多是非結構化數據(圖片、文字和視頻等),數據間多是相關關系,緯度極多,需要對數據進行數據可視化;而傳統財務數據多是結構化數據,數據間多是因果邏輯關系,緯度可控,數據直觀,易理解。
二者對信息質量的要求也不同。傳統財務體系強調數據的真實、準確與完整性。而在數字經濟時代,由于數據的龐大和復雜,人們不用再擔心某一數據出現偏差會導致整體財務信息質量失衡,但是數據本身并不能提供和企業相關的信息和結論。因此,企業要比往常更注重于數據的挖掘和分析。
(二)對會計基本假設的影響
貨幣計量和歷史成本是財務會計的基本假設,企業在此基礎上編制財務報表以期為利益相關者提供決策有用的信息。但是由于大數據的信息質量特征,企業會計信息計量會發生很大變化。
數字經濟時代產生大量的半結化、非結構化的數據,傳統財務會計的貨幣計量單位,“元”,不能夠對數字經濟時代下的大數據進行充分衡量。為了給企業投資決策時提供更充分有用的信息,可能要求計量單位多樣化,不能只有貨幣計量單位,時間、距離都可能成為計量單位。
在傳統會計中,歷史成本是財務會計的基本假設,同時公允價值也是合規的計量成本標準。由于公允價值帶有一定的主觀性和非唯一性,使得公允價值的使用受到很大限制,也給投資者帶來一些疑慮。但是大數據的使用增強了公允價值的及時性和透明度,從而提高了公允價值的可信度。
(三)促使財務人員職能的轉變
在傳統會計中,會計的基本職能是監督和核算。會計人員的主要工作任務是對經濟業務進行確認、計量和報告,工作精力集中在單據的記錄、審核、報告、歸檔等基礎工作上。隨著市場變化越來越復雜,基于財務報表的數據分析只能為管理者提供有限的信息,很難滿足管理者的決策需求了。
在數字經濟時代,財務人員可以面對不同維度的海量數據,其職能可由“核算型”轉為“價值增值型”,所分析的數據也不僅僅是財務數據,可以從更多的業務數據中全面了解企業的現狀和問題,發現潛在的機會和風險,及時報告給企業的利益相關者,為其決策提供明確的方向和線索。
(四)大數據提高了財務分析的精確性
傳統會計主要是依靠眾多的財務報表進行分析。受制于數據的維度,只能做到比較粗放的分析,而且相對滯后。比如庫存管理計算存貨周轉率,一般是在每月月初對上月做一次大類的庫存周轉分析,用月度平均庫存來分析庫存周轉情況,這種分析結果對管理的改善相當有限。
在數字經濟時代,改善了數據基礎和計算條件,使得財務分析方法也更精細。只要在流水線上配備射頻識別設施后,可以精細到每一件物料的出入庫細節,計量每一批、甚至是每一箱存貨的庫齡,從而落實到最小庫存單元管理。
三、數字經濟時代提升企業財務價值的措施
(一)樹立企業管理層的大數據意識
但是在數字經濟時代,當競爭對手可以做到精準營銷,有著詳細商業分析報告時,如果企業依舊是基于籠統、粗放的數據做商業決策,會使企業立于不利的競爭地位。為改善這一問題,首先管理層需要意識到,在數字經濟時代下,如果企業不能從大數據中迅速識別風險和發現商機,在未來的行業競爭中將會越來越艱難。只有企業管理層有大數據管理意識,并重視推進這方面工作才能在企業內樹立大數據意識。
(二)對數據資產做整體規劃
在數字經濟下,數據是企業資產的一部分。因為數字資產有別于傳統資產性質,所以企業需要根據自身業務情況,對數據資產做一個整體的規劃。具體可有:一是數據的搜集、整理和存儲,解決好數據的來源、記錄和存儲問題,應盡可能規范統一標準,方便數據比較和追溯;二是數據分析,隨著業務模式的開展和數字技術的發展,數據的內容和數量會越來越豐富,企業需要搭建財務大數據平臺,使用數據挖掘等方法對數據進行分析;三是數據利用,強調使用的效率,而不是數據的精確性,數據一旦產生,就要馬上利用,并且把數據分析的結果,用于指導業務開展,為業務拓展提供數據支撐,變成提升企業價值的驅動力。
(三)擴展企業財務信息化平臺
如果把非結構化數據也引入財務信息系統,這將改變傳統的財務信息系統,同時也解決了非結構化數據的使用平臺問題。因為非結構化數據比結構化數據蘊含更豐富的信息量,只有把這兩項數據進行統一管理和分析,才能真正做到數據分析成為業務的指引。比如說,可以把掃描等方法得來的非結構化數據與原始會計憑證同時保存在財務信息系統中。這樣既實現了非結構化數據的電子化保存,也保證了會計憑證的真實完整性。
(四)培養符合數字經濟時代的專業人才
隨著數字技術向各個領域滲透,數字素養成為對從業者和消費者的新要求,勞動者越來越需要具有“雙重”技能:數字技能和專業技能,沒有具有數字技能的專業人員可能會被淘汰。同時財務人員也要打破傳統的財務思維,從業務的角度思考財務問題,財務人員的職能要從“核算型”轉變為“價值增值型”,具備超越財務的戰略全局觀,組織流程規劃設計能力,分析業務理解洞察力以及 IT 系統構架與建設的能力。
(五)保障數據安全
在數字經濟時代,大家都發現了隱藏在數據背后的價值,大家會選擇搜集和整理這些數據,有可能會觸犯保護個人隱私的法律,企業在搜集數據時要特別注意合規性。同時,云平臺和云計算給數據儲存提供了便利,但是也增加了數據被惡意、非法訪問,以及泄露用戶數據的風險,這就需要建立用戶身份安全認證和訪問認證,提高信息使用平臺的安全性。并可針對信息平臺進行信息系統審計,保證信息系統和電子數據的安全性、保密性和可靠性。
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(作者單位:深圳市金立通信設備有限公司)