論大數據時代對會計的影響

鄧博文

（廣東虎門大橋有限公司廣東東莞523910）

大數據是指可以通過分析獲得見解的大量數據和信息。大數據幾乎影響著會計的各個方面：在財務會計方面，大數據分析有助于檢測財務報告中的錯誤，使財務信息更加準確可靠；在審計中，大數據促進了審計模式的轉變，同時對審計人員提出了更高的要求；在管理會計中，大數據有助于識別管理風險。

一、什么是大數據

大數據的定義在不同領域有所不同，根據英國特許公認會計師公會（ACCA）的說法，大數據是指通過信用卡、客戶會員卡、互聯網、社交媒體以及日益普及的無線傳感器和電子卷標等設備和技術不斷收集的海量資料。收集的大部分數據是非結構化的或是不符合顯式的、預先定義的數據模型。

從本質上看，大數據可以四個“V”代表——Volume（容量）、Variety（種類）、Velocity（速度）和最重要的Value（價值）。容量：與傳統數據源相比，大數據生成的數據量很大。種類：這里包含兩個方面，一個是數據來源多樣化，也就是采集的數據通過不同的渠道、不同的平臺產生的多樣化；另一個是數據結構多樣化，包括結構化的和非結構化的。速度：創建數據的速度非常快。價值：由于大數據的來源渠道多種多樣，因此必須評估數據的準確性或質量。

這些數據通常又分為四種類型：公司數據：產品銷售、運營指標、營銷活動和財務績效等。消費者數據：性別、消費記錄、在線行為等。傳感器數據：一種新的數據類別，通常與跟蹤人或物有關，也稱為物聯網。聯合數據：從供應商處獲取的數據，例如調查數據。

二、大數據時代的特點

（一）數據量大。近年來，伴隨著云計算、大數據、物聯網、人工智能等信息技術的快速發展以及社交媒體的融合，全球的數據量正在呈幾何級增長。根據IBM大數據和分析中心在2015年進行的研究，全球每天大約產生2.5萬億字節的數據，且當前的數據中有90%是在過去兩年內產生的。

（二）數據的多樣化。在大數據時代，文本、視頻和音頻數據逐漸與傳統數據鏈接在一起，數據可以是結構化的，也可以是非結構化的。結構化數據是形式簡單的數據，可以輕松地使用和存儲到數據庫中，并以各種形式進行檢索，比如銷售系統、庫存管理系統和客戶/供應商管理系統中的數據。非結構化數據來自于多個渠道，并且具有多種形式，例如電子郵件、音頻、視頻、社交媒體（如微博）發布的內容、網站流量等。

（三）不能使用傳統的工具與方法進行分析。大數據不能使用傳統的Excel電子表格及分析方法進行處理，一般使用大型分布式數據庫或者分布式存儲集群進行存儲，主要使用數據挖掘、語義分析、數據可視化、地理空間分析和數據發現等技術進行處理。例如，數據可視化使用信息圖表和統計數據對數據進行直觀展示；文本挖掘和語義分析用以分析以文本形式儲存的數據，例如文檔、電子郵件、微博等。此外，更先進的技術包括模式識別、自然語言處理、遺傳算法、A/B測試關聯和人工智能（例如決策樹和機器學習）等。

（四）數據共享創造價值。大數據代表了一種新的經商方式，即通過大量不同的數據源快速制定策略。傳統上，組織可獲得的信息主要是內部的，與企業的交易和運營有關。現如今，許多其他的外部數據源也可能對組織有用。例如：零售商店或汽車經銷店外停車場的衛星圖像可用于衡量客戶數量和庫存周轉情況，產品評論可用于預測銷量甚至是潛在的召回事件，職位發布可用于確定企業是否正在拓展新業務。實際上，未來會有更多的人意識到：分享信息能夠創造競爭優勢。隨著數據的公開，這種分享將使客戶參與進來形成共建協同。例如：為了提高效率，寶潔、沃爾瑪等企業已經開始分享供應鏈的相關數據，并達到了雙贏的目的。

三、大數據時代會計的發展趨勢

（一）要求會計人員掌握新的數據分析技能。傳統上，數據分析與技術行業相關聯，現如今，幾乎所有的行業都在由大數據驅動，這就要求會計人員也應具備數據分析能力。大數據的出現刺激了會計界的變革，在會計行業中，關于大數據有兩個明顯的趨勢：首先，將不同的數據源集成到會計信息系統中，例如，文本、視頻和音頻數據逐漸與傳統數據鏈接在一起。其次，會計人員需要增強數據分析技能，以處理大量數據，包括數據挖掘、數據清洗、數據分析、數據展示等技能，收集和分析大數據已成為會計工作的一部分。

（二）財務工作更具有戰略性。隨著大數據時代的到來，會計人員的角色也同樣會發生變化，會計將在組織中扮演更具戰略性的角色。通過各種新技術收集、存儲和傳遞的海量數據正在改變著許多企業的優先事務，并向這些企業的領導者提出了一個重要的問題：如何對多樣化、無聯系而且通常來說無組織的數據集進行管理并從中獲得有價值的信息？會計人員在接受了財務信息的組織、收集和分析方面的訓練之后，就能夠將自己的核心技能運用到非財務數據集和其他數據集中，并提供一種新的關鍵服務：使大數據變小，變得更加結構化，可以從數據中提取切實可行的商業見解，并為企業帶來巨大的價值增長。在未來5—10年內，財務部門可能會發生從服務部門向關鍵業務服務部門的質變，并處于戰略決策的核心位置。

（三）公允價值會計估值系統將發生變化。公允價值會計是大數據可能產生影響并發生重大作用的一個領域。現階段，在實際運用過程中，由于公允價值估值的過程較為復雜，而且受到會計人員時間、精力、專業勝任能力的限制，公允價值計量中會涉及到比較多的主觀判斷因素。在大數據時代，可能會出現專門從事數據收集與特定數據評估的數據服務公司，從而降低公允價值估值中的主觀假設，提高會計信息的相關性和可靠性。例如，湯森路透公司通過將分散的財務數據收集到單個可搜索的存儲庫中來提供對應的估值服務，并且實現了每日定價和估值工作流程自動化。

（四）會計準則將發生改變。在大數據時代，數據的傳輸成本和收集速度都將發生巨大變化，極有可能會推動會計準則的改變。數據是否是真正的資產？據信息時代公司預測，到2024年，基于標準的信息/數據將在公開交易市場上出售和交易，會計人員需要認同信息/數據資產價值的概念。早在上世紀90年代，Doug Laney就創造了“信息經濟學”，并將信息經濟學和信息原理描述為一種資產，需要在賬簿中對其進行管理、估價和核算。隨著大數據時代的到來，這一理論正在成為現實。

四、大數據時代對會計行業產生的影響

（一）財務會計方面。大數據對財務會計的影響主要體現在：（1）利用技術來簡化會計任務，而不是將時間花在手動和重復性任務上。（2）確保財務會計報告的可靠性。在財務會計中，大數據分析有助于檢測財務報告中的錯誤，使財務報告提供的信息更加準確和可靠。例如美國安全和交易委員會使用大數據分析工具來查明企業財務報告中的違規行為、違反安全法的行為以及審計中的問題。（3）財務報告的周期性將會消失。例如會計人員在上傳日記賬分錄后，就可以提取適當的信息用以每天對賬，而不用等到月底。會計人員可以從花費時間在數據收集上轉移到專注于分析上，財務報告的質量也會更佳。（4）數據的共享。允許用戶訪問數據技術的發展帶來了財務報告的變化，這主要是因為財務報告已經轉移至云平臺，在此情況下，企業的數據和應用程序位于中央系統內，企業及其利益相關者可以非常方便地訪問各種形式的數據，并進行相應的分析。（5）增加了實現綜合報告的可能性，即同時利用財務信息與非財務信息反映企業的長期績效。隨著大數據時代的來臨，越來越多的企業將多個數據集聯系起來，展現更為完整的績效情況。未來，會計人員將利用更為多樣化的數據集進行建模和預測。

（二）管理會計方面。大數據分析在管理會計中最主要的用途是增強會計人員的決策能力并獲得競爭優勢。大數據從數據角度協助企業的戰略規劃、成本管理和風險管理，從而提高企業的運營效率，具體表現在：（1）提高企業的預測能力。被譽為“大數據商業應用第一人”的維克托·邁爾·舍恩伯格在他的《大數據時代》一書中認為，大數據的核心就是預測。在互聯網時代，企業通過獲得及時有效的巨量信息，可以提高對未來財務狀況、經營成果、現金流量等指標的預測能力。（2）利用客戶分析獲得競爭優勢。移動互聯、社交網絡的流行，拉近了企業和客戶之間的距離，來自客戶分析的見解可用于處理業務風險。例如，通過分析社交媒體有關產品的投訴信息可以用于改進產品。同樣，可以基于社交媒體上對某種產品或服務感興趣的人數來預測銷售額。（3）使企業的經營計劃、預算和決策更為準確。基于大數據技術，可以使成本控制變為對成本的全面動態管理，能夠提升企業的運營管理效率，減少人員雇傭或部門設置，形成“財務共享服務中心”，節約成本支出。（4）階段性月報轉向實時報告。通過大數據技術對企業進行實時報告，既可以滿足外部使用者的信息需求，還能使管理層更為方便地掌控企業的變化，對發現的偏差予以及時糾正。（5）由于越來越多的人擔心“云”中的商業敏感數據容易受到網絡攻擊，管理會計人員必須對網絡和信息安全予以更加深入的了解。

（三）審計方面。2015年，中共中央辦公廳、國務院辦公廳印發的《關于完善審計制度若干重大問題的框架意見》明確，要構建大數據審計工作模式，提高審計能力、質量和效率，擴大審計監督的廣度和深度，這是我國應對大數據時代提出的有關審計未來發展的重要意見。

大數據與數據分析相結合正在改變審計模式與審計流程，大數據可以為審計人員實時提供結構化數據，因此可以擴大審核范圍并減少審計的滯后性。審核過程正在從基于樣本的測試逐步過渡到數據驅動的總體級別的審核，從事后審計轉變為連續性審計。大數據時代，審計不僅僅是對資產負債表和損益表的分析，除了正式的企業記錄之外，審計人員還必須評估大量非結構化數據，例如電子郵件等。過去，審計人員可能不得不通過人工查閱大量文件，現在則可以使用文本分析技術來實現。2015年，美國注冊會計師協會（AICPA）、加拿大注冊會計師（CPA Canada）和羅格斯大學商學院（Rutgers Business School）合作創建了羅格斯AICPA數據分析研究計劃，該計劃旨在將數據分析集成到審計流程中，以提高審計質量。從以下幾點可以看出該計劃將如何影響審計：（1）由于交易數據的數字化和數據分析成本的降低，總體水平的測試將比傳統采樣更為可行。（2）隨著大數據的出現，審計師的角色將從陳述級保證轉變為數據級保證。（3）審計師將通過使用文本分析來管理非結構化數據，例如財務報告中的管理討論和分析部分中的文本。（4）如果每項資產的記錄都輔以相關的音頻、視頻和文本信息，審計人員在判斷固定資產的存在方面將面臨較少的挑戰。

大數據背景下，審計人員應具備統計學、計算機等領域的知識，能夠分析和預測數據。審計人員需要具備發展信息技術的能力，能夠理解信息系統并熟練操作，這就需要審計人員對統計方法（例如回歸分析、樣本量確定和假設檢驗等）有扎實的理解，要求審計人員既懂審計業務，又懂編程業務。

（四）稅務方面。大數據時代，稅務機關將改變過去依靠人工經驗、“以票控稅”的傳統管理模式，充分利用人工智能、機器深度學習、云計算等先進技術，以達到科學和智能管稅的目的。大數據在稅收中的使用主要體現在以下幾方面。（1）建立風險評價的指標模型，設立風險預警點。在稅收征管系統內，可建立各種指標模型，并對指標賦予臨界值，當系統計算的數值超過臨界值時，系統自動將信息推送給企業，可以起到主動提醒與服務企業的作用。（2）分析關聯方的全景數據。使用機器學習技術，依據貨物上下游供應鏈或企業人員任職關系鏈，對企業開展分析，找到關聯數據與異常點，使逃稅漏稅無處遁形。（3）大幅提高預測分析能力。在大數據技術的支持與幫助下，動態數據不僅可以對納稅人以往的納稅行為進行分析從而識別風險，還可以根據當前的信息對納稅人未來數據的變化進行預測。

五、大數據時代的風險

（一）數據安全性問題。利用大數據引起的威脅涉及隱私、安全、存儲等問題。首先，分析個人的公開數據可能導致暴露個人的隱私信息，需要實施法律政策來保護個人數據，限制數據的收集和使用。其次，部分互聯網企業對網絡安全和數據信息保護不夠重視，在大數據信息安全方面缺乏資金投入和技術支持，存在一定的安全隱患，需要企業提高自身網絡安全意識。最后，大數據時代，數據存儲也存在挑戰，因為某些數據集太大，需要強大的網絡和服務器用來處理和存儲數據。

（二）防止錯進錯出。即使會計人員具備了相應的統計和計算機能力，但由于管理上的可操縱性，數據可能會產生誤導。簡言之，如果分析中使用的基礎數據存在缺陷，那么分析結果也將存在缺陷。使用大數據分析的企業必須確保所使用的數據是可靠且有價值的。

六、結論與建議

大數據時代對會計行業造成了較大的影響，數據共享機制意味著未來企業對會計人員的需求將逐漸減少。因此，對于希望在大數據時代發揮積極作用的會計人員而言，做好準備并了解和采用新興技術至關重要。具體來說，需要重點關注以下領域：（1）向業財融合轉變。會計人員要深入理解商業策略與業務模式。（2）發展業務分析能力。在遇到業務問題時，能夠識別和提取適當的數據，執行數據分析，使用大數據提供更多專業的決策支持。（3）學習使用專為大數據世界設計的處理大型數據的工具，例如SQL，Ha?doop，MongoDB，R等。（4）積極學習新興技術，了解編程原理，能熟練使用Python之類的編程語言。

大數據給企業帶來了很多機會，但是有效利用這些機會并真正從大數據中創造價值，起關鍵作用的不是數據，而是人，企業需要的是了解大數據以及企業基本面和業務戰略的人。展望未來，會計人員的職責在增加，而不是減少。面對企業經營中出現的問題，會計人員可以使用其業務知識將結構化和非結構化數據整合到分析中，從而找到答案。未來隨著大數據技術的發展，會計人員將成為運營和銷售的強大戰略合作伙伴。