大數據會計與財務信息相關性分析

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引言

隨著時代的發展以及社會經濟水平的不斷進步，大數據時代已經悄然來臨，此時，各個企業所面臨的市場競爭也越來越激烈，此時想要在越來越白熱化的市場競爭中獲得一席之地，就必須就現有的企業經營信息，尤其是財務管理方面的信息管理工作質量以及水平加以提升，充分利用大數據技術的優勢，為企業財務管理中的會計信息相關內容邏輯優化發揮促進效果。鑒于此，針對大數據會計與財務信息相關性這一內容進行深入分析具有重要現實意義。

一、大數據概念分析

在專業領域中，大數據屬于一類行業術語，主要是指：無法在特定時間范圍內使用常規軟件工具完成捕捉、管理及處理的集合，只有不斷更新傳統模式，方可使大數據更具決策力和洞察力，進而形成海量、高效和多樣的信息資產[1]。在進行大數據技術分析時能夠發現，其具備海量、高速、多樣、低價值密度和真實性等特征，同時該項技術在多個行業以及領域中發揮著重要的價值，充分對社會生產以及國民生活產生重大影響[2]。

二、大數據會計的數據選擇與結構探究

（一）思維性的轉換有利于針對傳統的定性類信息數據加以補充

在人類發展的歷史中，傳統的因果導向思維模式已經沿用千年，但隨著時代的發展與進步，大數據時代的來臨，傳統的因果導向思維模式面臨著即將更改的現實處境。大數據帶有的非系統、非結構、碎片形式的數據呈現于每一個人眼前，導致傳統的因果思維陷入應用無用武之地境況中，而該項技術應用所持有的高速、多樣及大量性特征，也在極大程度上為人們傳遞了超多的信息內容，促使人們在新式信息傳遞下，形成一種新的思維模式[3]。

在大數據時代中，對于企業的財務管理工作開展而言，大數據應用所呈現的數據信息內容，無法滿足企業經營期間更為完整性的經營過程，如果企業財務經營中過分依賴大數據信息的使用，將會導致企業在經營期間的財務完整性價值喪失。相反，企業在經營中將大數據所涉及的相關碎片化信息加以處理和適當性補充，作為完整信息的輔助添加信息，將能夠進一步將企業的經營價值展現和凸顯出來[4]。在以往傳統的會計實務處理工作流程推進過程中，通常以貨幣作為財務主要計量單位，出現此結果主要受到兩方面因素影響：①貨幣計量通常用于針對定性描述的數據信息加以反饋；②在定性描述的數據信息呈現上，均與相關性關系推衍具有關聯性，其形成的結果所帶有的隨機性較高，且在結果的精準性定位方面，并不如因果導向思維精準。對于上述兩種情況的出現進行更具深入性的考量能夠發現，傳統會計之所以會將定量數據內容應用于財務核算，并借此核算結果作為企業相關信息的總結方法，主要原因在于其受到了時代發展的局限性影響。但與此不同，在大數據時代中，非結構化、碎片形式的會計信息數據，將不會再受到來自因果分析框架的束縛，而是可以直接借助于整體或是大樣本量針對企業會計數據內容進行各個內容之間的相關性分析，從而提升傳統因果性思維分析下的成效和精準性[5]。換言之，傳統的會計數據信息所囊括的貨幣計量定量描述在數據的采集和利用方面并不充分，而大數據會計的運用，能夠進一步針對傳統會計的數據不足問題加以補充和彌補。

（二）利用碎片式或非結構化數據補充傳統會計構成中的邏輯分析內容

通常情況下，碎片式或是非結構化的數據內容，很難利用傳統的二維數據庫加以統計和呈現，例如視頻信息或是圖片信息等，而大數據時代之下，充分將二維數據庫信息管理方面存在的不足加以補充完善，但此間仍需注意，并不代表所有碎片式或非結構化數據均能夠納入傳統會計數據體系中用于企業財務管理[6]。在具體的可納入數據分析時發現，當數據本身具備一定的數據密度且帶有一定價值類數據方可囊括于傳統會計數據體系中，且此類數據融入道大數據分析時，能夠進一步針對信息的干擾性加以降低，從而更好、更真實地將事件影射現象反映出來，最終提升會計信息的處理質量。此外，碎片式或非結構化的大數據信息還具備一定的中立性特征，其能夠居于客觀層面針對企業的財務信息所反饋出的真實事件或是現象加以呈現和表達，有效避免由于人為主觀表達所產生的主觀思維誤解情況出現，避免影響企業財務信息管理的偏差類問題產生[7]。由此可見，在傳統會計數據體系中，將碎片式或非結構化數據納入其中提升大數據會計管理水平，優化財務信息質量，必須確保該類數據在本質上的客觀性和中立性。

（三）大數據時代下會計數據體系結構探究

在進行大數據時代下會計數據體系結構的分析時，可以從以幾方面著手展開：①在傳統會計財務信息管理期間，能夠真實且可靠地將經濟業務的本質加以反映，而碎片式或非結構化的間接數據并不具備此功能，此結果的出現，在很大程度上與傳統結構化的數據計量、確認和報告環節中嚴格依據會計準則類相關法律規定內容執行具有一定關聯性，以某一經濟業務的相關單據處理期間，需要經歷稽核、復核、審核以及經手人員簽字等流程，而此類流程的按序推進，能夠更具真實性地將經濟業務事項加以揭露和呈現[8]。②與傳統的會計數據信息處理中的直接結構數據信息法相比，全新的大數據會計法應用后，能夠利用碎片式或非結構化的間接式數據內容，充分實現提升與企業價值關聯的高度，并且在信息的獨立性上相對更高，促使企業經濟業務本質可靠性的反映在現代會計樹體系的構建下更加真實，同時對于會計信息在質量層面的提升也起到助推效果。

通過對上述兩種分析內容的展開能夠發現，傳統的會計數據以及大數據會計體系對于信息的真實可靠性要求均較高，在此認知基礎上，充分在現代會計數據信息體系中將碎片式或非結構化的財務信息數據納入其中，對于企業財務管控以及會計實務處理方面的質量提升具有重要促進作用。但是，此種管理方法在成本投入方面的支出較高，此種因素會在一定程度限制大數據會計數據信息體系的全面推廣速度，有待后續的不間斷發展和執行方能得以實現。

三、大數據會計下企業價值與財務信息相關性構建

在傳統會計數據體系構成中，企業價值在很大程度上會受到該體系中的不同種類以貨幣計量可量化的結構化數據影響，借此實現對當前企業經營中的各項經濟業務活動加以核算和價值反饋。但是，其中的非結構化或是碎片化的數據屬性均為間接性數據，即便其與企業價值相關度較高，但也無法直接利用其作為企業價值呈現的直接性條件。此時，部分企業在進行未來現金凈流量的現值和企業價值的評估時，卻忽視企業所開展的會計核算，僅是針對以往賬面價值所呈現的歷史現金流量的呈現，造成評估的結果與企業目前的賬面價值并不等同。在這一基礎上，利用大數據會計進行企業財務信息相關性構建時，一定要將企業經營過程中直接、間接或潛在的現金流量充分與企業歷史現金流之間構建起關聯性，期間重點針對企業未來直接、間接、潛在的現金流進行計算具體而而言，可借助以下公式進行計算：

在該效率的有效轉化下，能夠進一步針對自變量xn的函數U（x1，x2，...xn）加以表示。但是，在現實的企業財務會計信息管理中，能夠針對企業數據信息函數加以轉換的結果呈現產生影響的因素十分多，所以企業在進行大數據會計與財務信息相關性構建時，還需將諸如企業客戶、消費者群眾等因素對于企業當前經營活動執行的效果評價同樣作為重點考察因素，借此強化大數據會計與財務信息之間的相關性，最終提升企業財務管理質量和水平。

結語

通過對全文內容進行綜合分析能夠得出，雖然目前企業財務管理工作在水平以及技術運用方面均較傳統的管理效果有所提升，但是在企業價值與非結構化或碎片化的數據相關聯系構建仍舊存在不足，導致企業的財務管理過于單一化，影響企業財務管理工作開展的全面性。此外，將企業財務信息與大數據會計進行有效的結合，也能夠進一步促進企業財務管理人員加強對于財務信息相關性的了解和掌握，從而更好地幫助企業財務管理水平提升起到促進效果，最終為企業提升市場競爭實力奠定基礎。