大數據時代提升會計信息質量的機遇與挑戰

(杭州電子科技大學 浙江 杭州 310018)

一、引言

企業的數據庫系統帶來了收集、處理和分析財務和非財務數據的能力。目前，相對于提供各種海量數據集和復雜分析，大數據提供了前所未有的潛力。大數據日益重要，將對會計產生顯著影響，包括影響數據的積累和記錄方式、管理層如何使用數據實現組織目標以及如何處理會計信息并編制會計報告。事實上，大數據可以被視為類似于品牌形象的企業資產，積累和評估大數據正迅速成為建立和保持競爭優勢的關鍵要素。大數據收集和分析正以指數級的速度擴展，這一現象將對會計信息質量產生深遠影響。在下面的部分中，我們將討論大數據對會計信息質量的影響，并考慮大數據帶來的局限性和風險，并對企業提出對策和建議。

二、大數據對會計信息質量的影響分析

何為會計信息質量?我國財政部頒布的企業會計準則對會計信息質量基本特征的定義是：可靠性、相關性、可理解性、可比性、實質重于形式、重要性、謹慎性、及時性。通過對比大數據的4V特征，我們分析得出，大數據對會計信息的相關性、可靠性與及時性影響較深。

(一)大數據與相關性。大數據在一定程度上削弱了財務信息的價值密度，單個數據的決策有用性降低，但在整體上，由于大數據分析技術的應用，對整體會計信息質量有著一定的提高。傳統的企業財務報表所依據的會計信息多以結構化數據為主，而在企業運行過程中，產生的數據絕大部分是非結構化的數據。傳統的財務報表，非結構化數據通常出現在附注中，因為重要性原則，通常選擇對決策更為重要的予以披露。這種披露方式可能使得大量價值密度低、但整體具有有用價值的數據被忽略、遺漏。在大數據時代，企業可以利用語音、圖像、文本識別技術，充分挖掘非結構化數據，從而幫助企業更好地做出決策，并獲得更有前瞻性的洞察。

(二)大數據與可靠性。目前，在會計要素的五種計量屬性中，公允價值計量是最具爭議的：一方面公允價值計量所確定的資產或負債價值是以假想的交易為基礎的，可靠性可能與歷史成本計量相比相對較低；另一方面，在現實生活中由于種種限制，比如會計人員水平、企業內部控制、企業盈余管理動機以及市場的波動性等，公允價值計量廣受詬病。在大數據背景下，引入了公允價值第二三層級估值信息與估值技術的，企業需要對外披露相關信息，對于估值技術，調整或更改需要經過嚴格的調研與審批，企業的會計報表信息更加透明、公開，這就增加了企業之間財務信息的可靠性。大數據技術可以解決從數據收集到數據處理，一直到數據分析，大大減少了財務人員的主觀判斷，其應用過程在財務報表附注中可以予以披露，大幅度提高了財務數據的真實性和客觀性,改善了會計報表數據的質量。

(三)大數據與及時性。傳統財務報告披露時間間隔較長，時間上較為滯后，所披露會計信息的決策有用性收到較大限制。在大數據時代，市場瞬息萬變，信息的價值顯著放大，這為幕后信息的非法交易增加了動機，而財務報告披露滯后又為幕后交易提供了條件。即使不考慮幕后交易等非法事件的發生，對于投資者來說，貨幣具有時間價值，滯后的信息披露可能導致投資失敗，損害投資者的利益。大數據時代，企業收集數據的速度更快，披露會計信息的方式更加便捷，這在很大程度上提高了信息披露的及時性。

三、大數據的局限性與風險

(一)企業數據安全存在風險。大數據技術的應用，與“云”技術緊密聯系、不可分割，一旦企業達到“大數據”的體量，傳統存儲與運算方式已不能適應，必須借助于分布式存儲、云計算等網絡功能。雖然通過大數據互聯網可以集合協調大量不同地點、不同企業的設備存儲、計算，存儲容量和計算速度等得到大幅提高，但網絡環境復雜多變，很容易受到來自外界的攻擊，因此信息安全問題被各大企業提上議事日程。

(二)數據數量與質量有限。大數據這個名詞的提出才不過幾年，信息化管理系統進入中國也才不過十幾年，在我國企業的實施也尚處于幼生階段。企業信息化推進過程中的專業化傾向，導致企業內各自為政，專門的一部分群體通過專門的流程享受著專門的一些數據，數據共享性差。在企業財務信息過程中，同樣存在信息技術應用不夠廣泛的問題。具體表現在企業信息系統功能、結構上的差異以及數據的集合性不強，在企業內部形成了許多“信息孤島”，信息技術的應用領域也被集中在單個部門或單個項目，它們功能獨立、各自運轉、和平共處、專業性強，對于企業整體管理水平的提升作用有限。但是這并不是容易解決的。

(三)數據篩選、處理與分析對財務人員提出了挑戰。雖然大數據時代為企業帶來了海量數據，但這些數據是沒有頭緒的、混雜的，故對于企業財務人員，想從其中篩選出有效的數據難度極大。另外，大數據還具有多樣化的特點，大量非結構化數據對企業的管理決策重要性越來越高，會計信息的處理難度越來越大。傳統的會計信息，經過簡單的數據處理就可以用之輔助企業管理決策，但大數據時代會計信息之間不光是勾稽關系，更多的是相關性，由直線型聯系變為網狀聯系，對財務分析師和企業的管理者提出了挑戰。

四、企業如何應對大數據帶來的挑戰

(一)建立云計算產業聯盟，完善云計算系統功能。大數據技術的研發與應用，不可能通過單一企業獨自完成，不同的組織、地域需要建立起一種新的契約組織形式——云計算產業聯盟。有研究表明，云計算產業聯盟可以有效發揮產業協同效應，實現產業內經濟結構轉變，實現管理協同、技術共享和產品創新，對提升企業綜合能力具有重要意義。

(二)完善企業內部控制制度，加強對數據質量的管控。馬云曾說：我們正在進入一個新的能源時代，這個時代核心資源已經不是石油，而是 數據。數據質量決定了數據的價值，企業所掌握的數據價值多少直接影響著企業價值。基于數據的決策方式，必須保證數據的安全、可靠，這就要求企業必須完善內部控制制度，加強數據管理，建立健全數據質量評價體系，推動數據質量不斷提升。

(三)培養面向大數據的企業文化，提升基于數據決策的能力。正如維克托在《大數據時代》中所說的，大數據技術不僅代表一系列數據處理方法，也代表了一種思維模式的轉變:從抽樣數據到全量數據，從精確到總體，從因果到相關。大數據時代企業應該立足于全量數據開展數據分析，適度容忍個別數據的精確度不足，關注數據間的相關性。另外，企業應當培養平等、開放的企業文化，一方面激勵員工參與到信息收集、信息分析，乃至企業的決策中來；另一方面，通過項目合作、技術交流等方式加強與外部企業的聯盟關系，提升基于數據決策的能力。