大數據的發展對企業會計信息質量的影響研究

摘 要：隨著互聯網的快速發展，大數據時代的來臨，企業會計信息化工作正經歷著一場史無前例的變革。本文深入探討大數據發展對企業會計信息質量可靠性、關聯性、可理解性和可比性的影響，提出大數據環境下提高會計信息質量的應對策略。

關鍵詞：大數據視角；會計信息；信息質量；會計人員

一、會計信息質量的定義

會計信息質量是指一系列會計信息所應具備的特征，包括可靠性，關聯性，可理解性，可比性，實質重于形式，重要性，謹慎性，及時性等。高質量的會計信息能夠真實、客觀地反映企業的經濟活動情況，準確地揭示各種經濟活動所包含的經濟內容，從而幫助信息使用者作出正確的評估和決策。所以，保證會計信息的質量，就成了會計領域的一項十分重要的工作。

二、大數據對會計信息質量的影響

（一）提高了會計信息的可靠性

會計信息應以實際發生的交易或事項為依據，如實反映各項會計要素及其他符合確認和計量要求的相關資料，保證確認、計量和報告的內容真實可靠、完整。不具備使用價值的會計信息是沒有可靠性的，不管會計信息如何變化，都應當把可靠性放在第一位。首先，傳統數據處理模式下，數據采集多依賴于手工錄入，這種方式容易受到人為因素的影響，如疏忽、疲勞、錯誤理解等，從而導致數據錄入錯誤。而大數據技術可以讓企業通過大數據分析及時發現數據異常，并據此進行調整校正，從而更好地反映企業的真實狀況，企業也可以實時獲取大量數據并進行快速處理和分析，從而有效保證企業的賬務信息質量。其次，傳統數據處理模式存在人為造假風險，監管力度有待提高；而在大數據模式下，其獲取數據的來源渠道是多樣化的，數據質量良莠不齊，使得其獲取的數據在質量、客觀性、完整性、數據質量良莠不齊等方面均沒有人為主觀因素的影響。此外，各企業拿到的數據價值密度不高、有著共享的特點，使得相關數據能夠發揮公眾監督作用。

（二）提高了會計信息的相關性

傳統數據處理模式往往側重于財務數據的處理，而忽略了非財務信息的收集和整合。這就造成會計信息的相關性受到限制，對企業整體經營狀況和市場環境反映不到位。并且，不同的信息使用者對會計信息的需求是有差異的。例如，企業的盈利狀況和市場前景或許更受投資者關注，而債權人更關心的是企業的償債狀況和現金流狀況。傳統的數據處理方式往往難以滿足這種多樣化的信息需求，從而導致會計信息相關性的降低。而在大數據環境下，數據的相關性從來源上進行了分類，這些數據的獲取能夠為企業提供更全面的信息支持，使得財務人員能夠根據不同的決策問題生成符合不同需求的會計報告成為了現實，有效地提高了會計信息的相關性，在使用時可以根據所需的相關程度被采納。

（三）提高了會計信息的可理解性

傳統會計信息披露方式主要依賴于財務報表和附注，這些材料可能缺乏直觀性和互動性，難以吸引信息使用者的興趣并幫助他們快速理解會計信息。而所有與決策有關的重要信息，企業可能都沒有充分披露，這是出于多方面的考慮。這就造成了信息使用者不能獲得全面的會計信息，從而影響了他們理解和運用會計信息的能力。在大數據環境下，通過云計算等人工智能方式處理數據，所采用的統計規則是規范好的，能夠增強會計信息的可理解性，而且互聯網的可搜索性強，選擇性閱讀功能方便，能夠在地域上快速劃分會計信息的差異，對于可理解性幫助很大。

（四）實現會計信息的可比性

對于會計信息的可比性問題，主要表現在兩個方面：橫向比較和縱向比較，即不同時期的會計信息在不同的企業或企業中應具有可比性。在傳統的數據處理模式下，由于會計信息在采集、存儲和處理過程中的多樣性和差異性，不同的企業可能會采用不同的會計軟件、數據庫系統和數據處理流程。這種差異可能造成了會計信息在不同企業間難以直接進行比較，從而造成核算信息可比性的降低。利用大數據技術，則可以推動建立統一的會計數據處理標準和規范，確保不同企業之間的會計信息在收集、存儲、處理等方面具有一致性和可比性。同時，通過大數據平臺，消除數據差異和冗余，提高數據的精確性和連貫性，可以標準化地處理企業內部的賬務資料。

三、大數據背景下提升會計信息質量的措施

（一）完善法律法規和企業內部監管機制

隨著大數據技術的廣泛應用，互聯網會計逐漸成為主流。因此，加強互聯網會計法治建設，制定和完善相關法律法規，明確會計信息的生成、存儲、傳輸、使用和披露等環節的法律責任，是提升會計信息質量的重要保障。企業也應建立健全會計監督制度，對會計人員進行有效約束和規范，確保會計人員按照標準完成會計工作。

（二）建立大數據風險控制平臺

數據的共享性和利益性決定了它所帶來的風險系數，在大數據環境下，搭建一個既能提高會計信息質量，又能減少犯罪活動的大數據風控平臺，可謂一舉多得。企業通過建立大數據風險控制平臺可以與企業內部的財務管理系統、審計系統等實現高效對接，形成全面的內部控制和風險管理體系。這有助于企業加強對會計信息的監督和管理，減少內部舞弊和欺詐行為的發生，提高會計信息的質量。

（三）建立相應的數據標準指標，加強數據提取能力

為了保證數據的可比性，企業要建立相應的數據標準指標，在數據產生的源頭上，爭取對數據進行歸類，而這些標準應該包括數據格式，命名規則，編碼規范等等。到了后期，只需輸入相關的數據標準指標，就能在需要用到大數據的時候提取出來，時間成本和人力成本都能節省下來。同時推出自動化、智能化的數據提取工具，減少人工干預，降低誤差率。此外，還應當定期審核優化數據提取流程，以適應業務發展和技術變化。

（四）培養專業化和綜合性的會計人才

大數據時代，為了有效提高企業會計信息質量，培養專業化和綜合性的會計人才是至關重要的。首先，強化數據分析能力。培養會計人員的數據處理能力，包括數據收集、清洗、轉換和加載（ETL）等基本技能，使會計人員能夠運用大數據技術進行深入的財務分析。同時，培養財會人員的數據思維，讓財會人員能夠將有價值的信息從海量的數據中提煉出來，為企業決策提供強有力的支撐。另外，風險意識也要加強。企業會計人員需要具有較強的風險意識，能夠對企業可能面臨的風險進行及時的識別和評估，為企業提供有效的風險控制措施和建議，確保企業會計信息的可靠性。

四、結語

隨著大數據技術的不斷成熟和廣泛應用，企業會計信息工作已經迎來了全新的時代。然而，大數據的發展也對企業會計信息質量提出了更高的要求。企業需要不斷提升自身的內部監管機制、建立大數據風險控制平臺、建立相應的數據標準指標，加強數據提取能力以及培養專業化和綜合性的會計人才，而政府也應當完善這方面的法律法規，以此對會計信息質量有一定的保障。

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