■//劉 健
隨著數據互聯互通,大量的數據累積使數據挖掘和分析成為可能,財會也將由此擺脫內部控制為中心的作業模式,轉而向決策型管理模式轉變,作為財會從業人員,如何應對這種行業深刻變革,將成為我們每個人所必須面對和思考的課題。
普遍觀點認為大數據是指數據量大、變化快和多樣化的信息集合,是一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統數據庫軟件工具能力范圍,而不得不采用新的處理形式,從而強化決策,促進洞察力有及優化流程。
大數據技術是指從各種海量數據中快速獲取有價值信息的技術。解決問題的核心是大數據技術。大數據技術的本質是研究事物未來發展的可能性,可以說是預測科學應用數據技術的未來。
1.數據存儲數量巨大。數據從TB級別到ZB級別,從結構到質量都發生“代際轉換”。
2.數據類型繁多。數據來自多種數據源,數據種類和格式已沖破了以前所限定的結構化數據范疇。
3.數據處理速度快。需要有處理海量數據的能力,數據運算效率極高。對數據的處理已遠遠超出人力計算的范疇,必須借助高性能計算機,甚至一些傳統的結構化數據庫亦未能勝任大數據在實時性計算方面的要求,新數據存儲架構和算法的改進,使機器更多地具備人工智能的特征,并將進一步超越個體本身對數據的認知。
4.數據價值密度低,大數據不同于傳統抽樣數據,它是對全體樣本數據的精準分析,因此對數據涵蓋范圍盡可能要求大,數據的價值正是在于看似無價值數據盡可能多的收集和采納。
與傳統會計工作相比,大數據會計工作與傳統會計工作有著明顯的區別。
大數據技術的不斷發展,信息集成化促使數據孤島不斷消除,會計一體化進程不斷加速,會計共享服務中心模式越來越成熟,促進了會計信息傳達的及時性和直接性。與傳統的紙質文件相比,電子合同、電子發票、電子報稅表等電子系統和設備的應用,通過數據的共享和收集,可以進一步消除信息處理過程中的錯誤。
大數據時代,會計信息涵蓋范圍和深度發生深度變化,會計信息除包括原來的財會信息外,同時還包含了各部門的非財會信息,會計人員對各種信息的挖掘將變得更加深入,諸如記賬等工作將由系統自動完成,會計人員更多的時間將用于對企業內部業務進行分析,以提高企業的運作效率,財會部門的工作也不再停留在事后核算上,而是事前預測和事中控制,通過大數據功能對來往數據進行科學分析,為各部門提供數據支持,并提出專業性建議,用以決策上的參考。
大數據基于全樣本要素的分析,其結果展示的是數據或要素間的相關性,而非因果性,在具體工作實踐中,我們可以通過大數據對各種經營結果進行穿透分析,這樣可以多層次、全方位、立體性地掌握企業經營狀況,在實際和預算之間合理地規劃和調配企業資源,實現邊際效益,在投入產出的調整中實現最佳回報。顯然,大數據要求財會人員必須有大數據的理念,系統的思維和管理的思維,會計人員要站在企業戰略目標的角度,對大數據背后有價值的信息做出清晰的解讀。。
大數據在實時分析方面卻克服了傳統會計核算的不足,基于實時獲取的各種數據進行分析,使企業的全面預算管理成為可能,通過大數據的預測功能,使會計從傳統內部型控制向風險防控發生轉變,設立與數據收集與分析的崗位將成為大數據時代的必選項,同時財務會計人員的站位也將隨之發生根本性變化——由核算型向管理型轉變,財務會計人員將在企業中更多地扮演起決策和管理的角色。
大數據時代,會計人員將成為聯接各個部門和業務的核心和紐帶,風險管理、信用管理、運營成本管理等都將成為會計人員工作內容,這種綜合化業務能力的需求對會計人員的素質也提出了更高的要求。
大數據時代,會計工作幾乎與人力資源管理、投資管理、業務管理等所有的管理工作相關,會計從業人員不能滿足傳統會計核算的工作,而要跳出傳統思維的束縛,創新傳統業務模式,利用自身業務發展優勢與大數據深度融合,及時更新觀念,融入業務前端,及時挖掘出有用的信息,主動適應大數據時代的新要求。
借助大數據技術,能夠對各種會計和非會計資源進行有效的配置、控制和考核,實現全過程、全方位、全員參與的全面預算。這就要求會計人員不僅要學習會計專業知識,還要具備大數據收集和分析能力,讓大數據開口說話,將信息煉為見解的能力,從而為企業的經營決策提供科學依據。
大數據對傳統會計行業帶來了沖擊和挑戰,但同時也并存著機遇,通過大數據,財會部門將更多地承擔起企業具有戰略意義的相關職能,也將促進企業的科學和良性的發展。在大數據的背景下,會計人員培養、塑造系統和管理的思維是發展的必然要求,會計人員必須全面掌握企業的生產經營的各個環節,能夠充分理解企業的經營發展戰略目標,能夠對大數據背后與企業有價值的信息敏銳對發現和解讀。同時也應具備對原始數據的采集、分析和挖掘建模能力,這就要求會計人員能以大數據為依托,主動向一專多能、甚至多專多能財會人的方向發展,真正成為懂財務、懂技術、懂信息、會管理的復合型人才。