大數據會計與財務信息相關性分析

黃卉卉 遠大科技集團有限公司

引言

大數據時代背景下，萬物皆可量化、皆可數據化是其主要特征，企業發展模式和經營環境發生巨大變革，會計作為資源配置的通用商業語言，其價值、功能與邊界受到數字技術極大沖擊。企業在日常經營管理過程中，需要收集和處理諸多有價值的非結構化、碎片式數據，創建新型大數據會計數據信息系統，對提升企業業務性能、生產效率等方面具有積極意義，也逐漸成為企業建立和保持競爭優勢的關鍵因素。本文對大數據會計與財務信息相關性進行分析，深入探究如何構建非結構化、碎片式數據與新時期企業價值之間的相關性，繼而促進企業財務管理與會計信息管理價值提升。

一、大數據概念

大數據，是指在特定時間范圍內所涉及的數據信息規模巨大，無法利用常規軟件工作進行捕捉、集合和管理，只能通過不斷更新傳統模式、應用新興技術等方式進行處理，以形成海量、高效、多樣的信息資源數據，為企業經營決策提供更有價值的信息。大數據的數據特征具有規模、多樣、價值、速度四個特征，在諸多領域發揮著重要作用，如計算機領域，大數據通過統計分析用戶喜好給用戶推送相關產品信息，以達到提升交易量的需求。在會計領域，大數據也對其產生深刻影響，傳統會計學主要通過資產負債表、利潤表及現金流量表反映企業實際運營能力、盈利能力和債償能力，但對于各種新型企業，如創業企業、新行業企業、IT企業等，企業價值中品牌、口碑、公允價值、忠誠度等無形資源占據重要內容。僅僅靠這三張表無法全面反映企業經營情況，急需“第四張報表”的出現，這些無形資源也可以稱之為數據資產，利用大數據技術處理這些數據資產，對增加會計信息質量與相關性具有十分積極的現實意義。

二、大數據會計的數據選擇與結構研究

（一）對傳統會計構成不足的補充

在大數據技術初始發展階段，大量碎片化、非結構化的數據信息難以被有效統計和利用，是冗余信息的一種，如視頻信息、圖片信息等，隨著大數據處理技術、視頻圖像存儲及處理技術的成熟，將這些非結構化、碎片化數據信息應用在會計信息管理中，已經成為現實。例如，訪談視頻數據，分析管理層和董事會的定期訪談，建立相關模型，應用一定算法，有效識別視頻中的內容、情感，為相關業務開展和審計風險提供更有價值和相關性的非語言信息，并描繪出一個具體形象的高管意圖圖像，為企業發展提供有遠見的建議，這些數據信息也是對傳統二維數據信息庫不足的完善和補充。同時，無形資產占比的增加，也是導致會計信息相關性惡化的原因之一，目前，無形資產在企業運營和財務報告中占據越來越重要的角色，但其無法可靠計量，包括價值主張、隱性收益等，如某互聯網企業構建平臺為用戶提供服務，不僅通過收取傭金和增值服務獲得收益，平臺用戶的增加、知名度的提升還會為企業帶來巨大隱性收益，這些收益卻無法通過財務報表體現，無法用貨幣價值進行準確計量，長此以往，必將導致會計信息相關性的惡化，阻礙企業健康發展。大數據會計的出現，以宏觀視角反映企業在社會環境中的整體價值，為計量這些無形資產提供可行途徑。值得注意的是，不是所有非結構化、碎片化數據信息都能納入傳統會計信息管理中，數據信息必須具有一定數據密度、價值、中立性，才能更好地融入其中，降低對會計信息的干擾，客觀真實地映射事件整體，避免人為主觀思維導致的誤解，提升會計信息處理質量。

（二）對企業傳統定性類信息數據的補充

在人類發展史中，因果思維貫穿始終，占據人類社會發展和文化歷史主流，大數據時代的到來，因果導向思維或將面臨深刻改變。大數據時代，非結構化、碎片化、非系統化數據在社會中占據越來越重要的地位，大量化、多樣化、高速化數據，整體優于局部、集合優于單一、相關優于因果等新思想以及新型信息傳輸方式的普及，迫使人們思維方式發生改變，逐漸形成一種大數據思維。在企業財務管理中，僅僅依靠大數據信息或者過于忽視大數據會計信息，會對企業財務信息完整性造成破壞，只有恰當處理和應用這些碎片化信息，將其作為完整信息的補充，才能真正反映企業經營價值。例如，在傳統會計實務處理工作中，財務工作主要計量單位是貨幣，但貨幣計量不能作為定性描述數據信息的反饋；定性描述的數據信息一般由相關性推演而來，具有一定關聯，但結果隨機性較高，結果精準性定位與因果導向思維相比，存在一定差距。對這兩個因素進行更深一步的分析和研究可以發現，財務核算中應用定量數據核算結果、總結企業相關性的模式主要受以往時代發展驅使，已無法滿足大數據時代財務會計信息相關性分析。大數據時代，人們可以直接利用各種類型的會計信息，針對某項會計信息內容展開相關性分析，有效提升分析成效和精準性，是對以往會計信息統計與分析不足問題的有效補充。

（三）大數據會計體系結構分析

由上文可知，中立、客觀與企業價值相關的非結構化、碎片化數據，會納入會計數據體系中，納入之后，如何平衡和融合兩者，構建和諧共生關系是亟須思考的問題。大數據會計體系結構分析具體可以從以下兩方面展開：一方面，傳統開始數據信息處理以直接結構數據信息法為主，應用大數據會計后，采用非結構化、碎片化的間接式數據信息法，不僅能提升企業價值關聯度，還能構建更為真實、可靠的財務報表，提升會計信息可靠性和質量；另一方面，傳統財務會計信息管理會真實反映經濟業務本質，非結構化、碎片化的間接數據信息則不具備這一功能，這是因為在會計準則下，傳統結構下的數據量化、分析、確定與報告等環節相互關聯，例如，企業經營業務單據處理，需要經過稽核、復核、審核等流程，逐一揭示企業經營業務活動。總結分析可知，傳統會計數據對數據信息真實性和準確性有較高要求，大數據會計信息則以間接數據信息為主，將兩者有機融合，實現兩者相互配合與協作，突顯兩者優勢，構建科學合理的大數據會計信息體系結構，對提升會計實務處理質量和財務管控有積極意義，也能助力企業會計事業改革。

三、大數據會計對財務信息的影響

（一）提高會計信息預測準確性

傳統會計數據體系以結構化數據信息為主，這種模式下的財務報告在大數據時代越來越難滿足財報使用者的現實需求。為適應大數據時代發展，企業積極改變思維和財務信息管理模式，將各種非結構化、碎片化數據信息納入財務報表，對傳統三張財務報表內容進行補充和優化，更加全面地反映企業經營成果、盈利情況和財務狀況，反映各種有形及無形資產。大數據的應用也改變了統計抽樣形式，以往統計抽樣會根據調查內容選取目標人群進行抽樣、采集、統計與分析等，以人工填寫調查問卷的形式開展，大數據時代，會借助抓取工具、分析與處理技術等開展大規模數據搜集與分析工作，對不同人群開展畫像描寫，建立相關模型和函數，了解其基本走勢，為預測工作提供有力依據。

（二）影響會計持續經營假設

在傳統會計體系中，對企業經營時長進行假設，以保障會計核算連續性是普遍采用的一種方法，例如，將整個會計時期劃分為年度、半年度及季度等會計區間，對同企業同一類型會計報告進行比較，或對同企業不同時期會計信息進行比對，這就是會計持續經營假設的實際應用方法。大數據時代，企業更新迭代迅速，尤其中小企業，商業模式單一、線上經營能力缺失、內部管理及營銷模式落后，持續經營難度較大，尤其面臨各種困難和災害，很多企業紛紛脫離市場，難以實現持續經營，這給傳統會計體系持續經營假設造成巨大沖擊。

（三）財務體系由核算型向價值型轉變

大數據時代，信息管理升級迅速，迫使企業管理層、相關部門及會計部門積極變革，基于提高業績管理和風險管理，創新探索新型會計信息系統發展模式，促進財務體系由核算型向價值型的轉變。具體可從以下幾方面開展：（1）在業務銷售方面，借助數據信息對資源進行優化配置，重組客戶資源，最大限度發揮財務管理協同效應；（2）在經營管理方面，恰當處理財務管理與運營管理兩者之間的關系，將財務會計人員從繁瑣、單一、枯燥的基礎工作中脫離出來，提升其價值創造能力，構建價值型財務系統；（3）在戰略創新方面，應用價值管理、創新管理等思維觀念，將商業模式和產業價值鏈等知識應用在企業戰略管理中，促進企業財務管理模式的全面創新升級。

四、大數據會計與財務信息相關性構建

通過對大數據會計的數據選擇與結構研究可知，傳統會計數據體系中，企業價值與貨幣計量可量化的結構化數據有直接聯系，對企業實際經營管理中的各項經濟業務和商業活動，采用因果導向分析進行核算，真實反映企業價值。大數據會計信息則以非結構化、碎片化間接數據為主，與企業價值相關，但采用因果導向關系難以確定該要素與企業價值間的具體聯系，需要利用相關關系法進行分析和確定。

企業估值理論是利用未來現金凈流量（企業非財務信息）的現值總和對企業價值展開評估，然而，目前會計核算賬面機制為歷史現金流量（企業財務信息）為主，導致企業價值評估與賬面價值存在較大差異，無法獲得準確業績預算和估值。例如，將某A股公司第T年會計利潤，與以往3或5年內的會計利潤平均增長率相乘，計算得到相應預測值；然后，將這一數值與該公司實際會計利潤偏差值進行比對和匯總，計算預算偏差中位數，結果發現在A股板塊、創業板、主板等方面，數值均處于大幅波動狀態，說明僅靠歷史數據無法對企業未來業績或者企業價值作出準確評估，進而導致財務報告中會計信息價值逐漸降低。

根據現行會計準則，未來現金凈流量大多屬于企業非財務信息，還沒有計入會計數據結構體系，未來可能以結構化數據形式展現，也可能以非結構化、碎片化數據信息形式展現，為真實客觀呈現企業價值，做好企業估值，就必須將各種未來現金流量與歷史現金流量相互融合，與企業價值構建完整的相關關系或映射關系。具體可以利用轉換方法，將企業未來現金流量轉化為企業賬面價值，準確反映企業真實價值，轉換公式如下：

綜合上述兩個公式可推導出如下公式：

通過這一轉換公式，可以知曉企業未來現金流所代表的價值，而這些價值大多蘊藏在各種非結構化及碎片化的非財務信息中。經過轉化后的未來現金流會轉化為微結構化的數據信息，這些信息包含投資活動、籌資活動及經營活動，有效利用這三種變量的轉換率函數，就能實現現金流潛在價值。

企業現金流潛在價值主要包括企業客戶、潛在客戶及消費群體對企業經營活動的總體評價，不同消費群體對企業價值的評價存在差異，不同收入水平人群消費購買力也不同，因此，企業潛在價值的關鍵影響因素，主要有人群特征、消費特征及評價行為三個，這些要素在于企業生產經營活動產生交互時，會產生大量非結構化、碎片化數據信息，管理人員及信息使用者需要對這些數據信息進行比對，對企業價值評估合理性、可行性進行判斷。從相關性角度看，企業信息最大的價值是可比性，通過比較不同企業的賬面價值和潛在價值，最終作出最科學、最正確、最能獲取經濟效益的決策。

結語

綜上所述，通過論述可知，現代社會快速變革對企業會計及財務信息相關性產生影響，無形資產的崛起、財務報表模式的落后以及各種暫時性項目及職業判斷的普遍應用，導致會計信息相關性逐漸降低。但同時，大數據時代的到來，各種碎片化、非結構化數據信息的大量生成與應用，既是對傳統會計構成不足的補充，對企業傳統定性類信息數據的補充，也是推動大數據會計體系結構轉變的重要機遇。企業財務管理相關人員應當準確把握這一機遇下，大數據會計對財務信息的影響，包括提高會計信息預測準確性、影響會計持續經營假設、財務體系由核算型向價值型轉變，探究如何構建、強化大數據會計與財務信息相關性，將相關關系法、未來現金凈流量、函數及公式轉換等應用其中，努力提升會計信息價值，促進大數據會計穩步發展。