大數據時代管理會計面臨的挑戰與應對

陶嘉然 章雁

“大數據”的概念自2008年剛被提出到如今各行各業的人們都在談論“大數據”，短短十一年的時間，大數據卻引發了一個時代的變革。如今，大數據的廣泛應用也引發了我國政府的高度關注。在大數據時代背景下，對應用于企業內部、對企業的生存發展起著至關重要作用的管理會計而言受到了前所未有的挑戰。因此，當下如何更加完善地發揮管理會計的職能，完善企業經營甚至使企業走向行業龍頭地位是企業的經營者與管理者要考慮的重要問題。

一、大數據與管理會計時代背景

大數據，并非一個具體、確切的概念，大數據所謂的“概念”源自于起初當人們擁有且所需要處理的數據量達到一定的程度，計算機的現有儲存量已不再能容納時，計算機工程師們不得不對現有數據處理的工具進行改進，從而誕生了新的數據處理技術，例如谷歌公司的MapReduce和開源的Hadoop平臺。大數據具有“6V、1C”的特點，即Volume、Variety、Velocity、Variability、Veracity、Value、Complexity，分別表示數據量大、數據種類多樣、數據高速轉化與傳輸、數據種類的可變性、數據的真實性、數據的價值性以及數據的復雜性。隨著時間的推移，大數據逐漸顯現出了更多的特點，2016年有學者首次提出大數據基于動態視角呈現出“4C”的特征，即Cover（覆蓋廣泛）、Contact（聯系復雜）、Cause（來源豐富）、Convey（傳遞多元）。同時，隨著云計算與物聯網時代的到來，數據形態逐步從結構化轉向為非結構化、從圖表化轉向為可視化。

目前在公司的日常經營活動中，在產生財務數據的同時也會產生大量的非財務數據，而非財務數據通常主要集中在每個業務部門手中。并且，有時很難將公司的管理會計內容與非管理會計內容明確區分，這是由于公司的每項業務都屬于數據化經營，所有的經營活動都離不開數據。因此，數據已經成為公司決策與規劃管理的關鍵環節。大數據時代，對企業運用管理會計有著深遠影響。

二、大數據與相關熱詞的邏輯辨析

時至今日，越來越多的新名詞進入了人們的世界，例如，物聯網、云計算、大數據、人工智能，這些名詞似乎有著某種關聯，似乎都對企業的管理會計有著影響，但是這些概念之間的區別是什么，每個概念分別處于什么層級，不少企業卻是處于完全模糊的狀態。

物聯網是以用戶體驗為核心的應用創新，是大數據的主要數據來源渠道，因此也可以說是大數據的基礎。大數據的另一個基礎就是云計算。云計算以服務為核心，包括IaaS（基礎設施即服務）、PaaS（平臺即服務）和SaaS（軟件即服務）。其通常的服務模式有提供低價的計算資源、提供動態可擴展的服務以及根據用戶的不同需求提供針對性的服務。因此云計算所提供的服務為整個物聯網起到了支撐作用。大數據除了物聯網這一數據獲取渠道，傳統信息系統和Web系統也為其提供了數據來源。大數據的核心在于數據價值化，其整個技術體系圍繞數據展開，在獲取大量數據信息后，進行數據分析處理、數據挖掘從而獲取其內在價值。而人工智能又以大數據作為基礎，利用大數據的分析結果，人工智能作出決策，這也正是人工智能的核心，即合理決策與行動。其主要研究方向包括機器語言學習、計算機視覺、自動推理等。因此從層級結構上可以看出，物聯網位于第一層級，對互聯網進行拓展應用，為大數據提供基礎。云計算位于第二層級，通過互聯網提供動態虛擬化資源。大數據位于第三層級，進行數據處理與挖掘。人工智能位于第四層級，對已做分析完成智能決策。

三、大數據時代管理會計面臨的挑戰

1.對大數據在管理會計中的應用缺乏思想認知。正如前文所述，云計算、大數據、人工智能等詞語近些年才流行開來，而企業員工尤其是上層管理人員和管理會計人員卻對其具體含義與應用并不了解的十分透徹，因此更不具有在數字信息時代對數據進行分析處理從而應用于管理會計的思想。同時，部分企業一方面依舊停留在僅是主要依靠財務會計進行企業管理，如僅依靠財務報表中的財務指標進行決策制定。另一方面認為只有個別大公司如蘋果公司、阿里巴巴公司等才需要掌握大數據技術，而沒有認識到只顧及眼前短期利益，而不將管理會計和大數據時代的背景結合進行長期利益決策的公司在當今時代是難以維系生存下去的。因此，在管理會計工作中廣泛應用大數據技術是十分有必要的。

2.基于大數據的管理會計人才不足。21世紀擁有人才是企業競爭的優勢所在，目前我國對管理會計的相關應用與人才培養相對缺乏，因此基于大數據背景的管理會計人才就更為稀少。現在企業會計人員的必備技能依然僅停留在會計記賬、財務管理基礎知識等方面，而管理會計作為企業經營決策與價值創造的重要方面，企業管理會計人才卻少之又少，使得管理會計在企業經營管理中無法得到應用。

3.管理會計數據缺乏安全性。時至今日，網絡空間已經成為“陸、海、空、天”外的第五大主權領域空間。在網絡空間這樣的虛擬領域也隱藏著極高的管理會計數據信息被盜取的風險。黑客技術、木馬病毒無一不對企業的信息系統產生著嚴重威脅。而在21世紀，企業數據信息已成為企業的重要資源，一旦企業數據信息系統被侵入從而盜取了資源，對企業很有可能是毀滅性的打擊。當前，企業應主要從系統安全、網絡安全、數據安全、個人設備安全四方面進行信息保護，其中任何一方面被他人利用都會導致企業的商業機密外露。因此，保證管理會計數據信息不被黑客入侵并竊取利用對企業是個不可回避的重點課題。

4.大數據時代背景下信息分析技術不足。在大數據時代，企業可以通過互聯網在內的多種渠道獲取大量的數據，然而，企業能否對這些數據進行分析處理從而發現其內在價值是目前企業面臨的一個重要問題。企業在獲取了結構化數據的同時也會取得大量的圖片、HTML、音頻、文本等格式的非結構化數據以及一些半結構化數據。而現如今企業的技術主要還停留在處理結構化數據方面，在處理半結構化數據以及非結構化數據方面的技術尚存在很大的研究空間。目前通常的辦法為將半結構化數據和非結構化數據轉化為結構化數據以便進行分析處理。然而在轉化的過程中一方面存在在轉換過程中信息丟失造成數據分析結果準確性降低的問題。另一方面由于數據轉換需要時間，而在信息時代，時效性是企業把握競爭優勢的重要方面。轉換的過程中，很有可能造成時效性底下，企業錯過了最佳決策時間，如此就算最終企業作出了正確決策，依舊對企業的發展無法起到作用。

四、大數據時代管理會計發展的建議

1.增強大數據應用于企業管理會計的思維意識。管理會計重在為企業生產經營提供有利決策，大數據作為新興事物，在企業應用管理會計過程中可以起到充分的有利作用。因此，企業一方面應該打破傳統觀念，不僅應用企業財務會計，同時更多利用管理會計為企業做出更多有利決策。并且，管理會計應從單類型結構化數據轉變為多類型結構化數據，從年度報告、半年度報告、季度報告、月度報告轉向為實時報告。另一方面加強大數據與管理會計相結合以解決問題的思想，充分結合時代背景，對大數據加以應用。與此同時，企業應認識到不僅只有企業高層需要培養大數據認識，企業所有員工都應該培養大數據的思想意識。企業內部應組織開展學習大數據與管理會計相結合解決實際問題的典型案例。并以匯報或組織競賽的方式進行檢驗與考核，同時可給予適當的獎懲激勵，從而，激發全體員工的學習積極性。

2.培養大數據背景下的管理會計復合型人才。大數據背景下對企業管理會計人才的要求并非是單一的，而更多的是對復合型人才的需要。企業管理會計人才除具備財會相關專業知識外，還應具備如計算機操作能力、統計學原理、大數據分析處理與數據挖掘的能力，培養自己對時代性管理會計的敏感性，加強國內外優秀案例的學習，加強在大數據背景下管理會計的業務活動與財務活動有機結合的能力。同時，企業的管理會計人才還應具備良好的溝通能力與人際交往能力以及團隊協作能力，從而盡快彌補管理會計人才缺口，快速提升企業大數據分析能力，利用管理會計為企業提供更多具有前瞻性的決策。

3.建立會計數據信息系統保護機制。當今時代，企業信息安全是衡量一個企業經營管理完善程度的重要指標，如果企業的信息安全經常性的出現問題，往往意味著企業的經營管理狀況不佳甚至無法存續。因此，保證企業數據信息的安全顯得尤為重要，企業建立完善的數據信息保護機制也變得很有必要。首先，企業應建立會計數據信息系統安全管理中心，主要負責預防外部威脅，一經發現，主動防御。其次，建立會計數據信息等級保護制度。對企業的各類信息進行等級劃分，并對其進行加密處理，此外配備相應等級的會計數據信息保護人員。低等級的人員無法獲取高等級的會計數據信息。當然，應設置例外授權制度，以防特例。再其次，定期對企業會計數據信息系統進行安全性檢查，可以采用設定指標的方式，計算安全系數。最后，建立黑客入侵應急保護機制，一旦發現有黑客入侵企業會計數據信息系統，立即關閉所有數據庫及信息儲備系統，盡可能減少損失。努力掌握黑客技術特征信息及其操作規律，研發創造反黑客攻擊技術，增強預防能力，確保會計數據信息系統的安全性。

4.加強信息分析處理技術。在大數據時代背景下，企業應逐漸轉型為數據分析型企業，構建以云計算為核心的大數據分析處理平臺。掌握常用的數據挖掘分析工具，例如回歸分析、聚類分析、決策樹分析。時間序列分析等分析方法以及遺傳算法、退火算法、關聯序列算法、A*算法等常用算法。同時，加快非結構化信息的轉換速度與轉換準確性。實現數據信息的高速傳輸與信息共享。

綜上所述，大數據時代，企業應認識到依舊沉溺于傳統的會計模式，不結合時代、尋求創新會使企業無法長久生存下去，與此同時，企業現如今對管理會計人才的需求是迫切的，企業在未來的經營管理中不應僅顧及財務會計方面，而也應充分重視企業管理會計的發展。因此，企業應該仔細分析當今時代所產生的新名詞背后的實際意義并學習如何加以應用。

（作者單位：上海海事大學）