大數據技術對管理會計的影響及應對措施

［摘 要］當前，大數據技術迅速發展，已經在商業領域得到廣泛應用。管理會計為企業內部決策和控制提供支持，也受到了大數據技術的深刻影響。文章從大數據技術對管理會計的影響出發，探討大數據技術與管理會計融合的對策，包括：改進和優化數據管理體系、提升風險管理能力、強化對企業決策的支持作用、重視非財務信息的分析和運用等。

［關鍵詞］大數據技術；管理會計；影響；應對措施

0" " "引 言

大數據技術的崛起已經改變了商業環境，對企業的管理決策提出了新的要求。在這一背景下，管理會計作為企業內部的信息系統和決策支持工具，也面臨著新的機遇和挑戰。管理會計的任務不僅是提供財務信息，還包括提供關鍵的非財務信息，以支持企業內部的決策制定和績效管理。大數據技術的應用為管理會計提供了更多的數據來源和分析工具，但也帶來了數據隱私、數據安全性和數據分析技能等方面的問題。管理會計作為支持決策制定的關鍵部門，必須積極適應這一新趨勢，以更好地滿足組織的需求。

1" " "大數據技術對管理會計的影響

第一，大數據技術提供了對龐大和復雜數據集的高效處理能力。在以往，管理會計的數據分析往往受限于數據量和處理速度。而現在，通過高效的數據處理和分析技術，管理會計師能夠迅速地從大量的數據中提取出有價值的信息，為企業戰略決策提供支持。這種能力使得管理會計更加重視數據的質量和深度分析，從而能夠提供更加精準和全面的業務見解。

第二，大數據技術使實時分析和財務預測成為可能。傳統的管理會計往往依賴于歷史數據進行分析，這在一定程度上限制了其對未來趨勢的預測能力。而大數據技術的應用，使管理會計能夠實時分析當前的業務狀況，并基于此進行更為準確的未來趨勢預測。這不僅提高了決策的及時性，也為企業的風險管理和機會捕捉提供了有力的工具［1］。

第三，大數據技術也推動了管理會計在組織內部的角色轉變。在數據驅動的商業環境中，管理會計師不僅僅是數據的處理者，更成了數據的解讀者和戰略建議者。他們利用自身的專業知識，將數據分析結果轉化為對企業發展有價值的洞見，從而在戰略規劃和決策制定中發揮更加積極的作用。

第四，大數據技術的發展促進了管理會計在非財務信息分析方面發揮更大的作用。傳統的管理會計更多地關注于財務數據的收集和分析，而大數據時代的管理會計則能夠處理和分析各種類型的數據，包括客戶行為、市場趨勢、供應鏈信息等。這些非財務信息的整合分析為管理決策提供了更加全面和動態的視角，幫助企業更好地理解市場和客戶需求，從而作出更加有效的戰略規劃。

2" " "大數據技術與管理會計融合措施

2.1" "改進和優化數據管理體系

在大數據時代，改進和優化數據管理體系對管理會計的重要性不言而喻。首先，構建一個強大且靈活的數據管理體系對處理、分析和解讀大量復雜數據至關重要。這要求企業不僅要在硬件和軟件資源上進行投資，還需確保這些技術能夠與現有的會計系統無縫整合。這種整合不僅提高了數據處理的效率，還確保了數據的準確性和一致性，從而為管理會計提供了可靠的支持。

實踐中，首先需要對現有的數據管理體系進行全面審視，識別出現有系統的不足之處，如處理速度慢、數據安全問題等。隨后，企業應選擇合適的大數據技術和工具，如云計算服務和先進的數據分析軟件，以支持大數據的存儲、處理和分析［2］。通過使用這些工具，管理會計師可以更快速、有效地從海量數據中提取出有價值的信息。

為了確保數據質量，還需要建立嚴格的數據管理流程和標準，包括數據的采集、驗證、存儲、保護和清洗等各個環節。特別是在數據采集階段，需要確保所獲取的數據既全面又準確，避免因數據質量問題導致錯誤的分析結果。此外，數據保護是另一個關鍵點。企業必須確保遵守相關的數據保護法規，并采取必要的安全措施保護數據不被非法訪問或泄露。

在數據管理體系優化的過程中，跨部門的合作也非常關鍵。管理會計部門需要與IT部門、運營部門等緊密合作，以確保數據管理體系能夠滿足各個部門的特定需求。例如，IT部門可以提供技術支持，幫助管理會計部門解決數據集成和分析中遇到的技術難題。同時，管理會計師也應參與到數據管理體系的設計和改進過程中，確保該體系能夠支持會計和財務分析的特定需求［3］。

此外，培訓和發展也是改進數據管理體系的關鍵舉措。企業應為管理會計師和其他相關員工提供大數據技術和工具的培訓，以確保他們能夠有效地使用這些工具進行數據分析。這種培訓不僅包括技術操作，還應包括數據分析和解讀，以提高員工的數據素養，使他們能夠更好地理解和利用數據進行決策。

最后，持續的監控和評估也是必不可少的。企業應定期評估數據管理體系的效果，包括數據處理的速度、數據質量、用戶滿意度等方面。這種評估有助于及時發現系統中存在的問題，從而不斷優化和改進數據管理體系。

2.2" "提升風險管理能力

在大數據時代，提升風險管理能力是管理會計面臨的重要挑戰和機遇。大數據技術為風險管理提供了新的視角和工具，使管理會計師能夠更加精確和及時地識別、評估及應對各種風險。

首先，企業需要構建一個以大數據為基礎的風險管理框架。這個框架應涵蓋風險的識別、評估、監控和緩解四個主要環節。

在風險識別階段，管理會計師能夠通過大數據技術分析各種內部和外部數據源，如市場趨勢、客戶行為、供應鏈信息等，來識別潛在的風險因素。例如，通過分析社交媒體數據，公司可以及時了解到品牌聲譽可能受到的威脅，或通過分析供應鏈數據，及早發現潛在的供應中斷風險［4］。

在風險評估階段，大數據分析可以幫助管理會計師更準確地評估各種風險發生的概率和影響。通過使用先進的數據分析方法，如情景分析和敏感性分析，管理會計師可以對不同的風險情景進行量化分析，從而為風險管理決策提供更為堅實的數據支持。

實時監控是大數據風險管理的另一個關鍵方面。通過建立實時數據監控系統，企業可以及時捕捉到可能導致重大風險的信號。例如，通過監控金融市場的實時數據，管理會計師可以迅速發現可能影響公司財務狀況的市場波動，從而采取相應措施［5］。

在風險緩解階段，大數據技術也發揮重要作用。基于大量數據分析的結果，管理會計師可以制定更為精確和有效的風險應對策略。例如，對于貨幣風險，可以通過分析不同貨幣之間的歷史和預測數據來優化對沖策略。對于供應鏈風險，可以通過分析供應商的歷史表現和市場條件，來選擇更為穩定和可靠的供應商。

此外，不斷更新的技術和方法論也是必不可少的。隨著大數據和相關技術的快速發展，管理會計師需要不斷學習和適應新的工具和方法，以保持其風險管理能力的先進性。

2.3" "強化對企業決策的支持作用

在大數據技術的影響下，管理會計在對企業決策支持方面擔當著越來越重要的角色。這要求管理會計不僅要處理和解讀財務數據，還需要深入分析各種非財務數據，以提供對企業戰略決策的全面支持。

首先，管理會計需要深入理解企業的業務模式和戰略目標。這意味著管理會計必須與企業的戰略規劃部門、市場部門、產品開發部門等緊密合作，確保所提供的財務和非財務信息與企業的長遠發展目標一致。例如，如果企業目標是市場擴張，那么管理會計應重點分析與市場擴張相關的數據，如市場趨勢、競爭對手分析、客戶需求預測等［6］。

其次，在大數據環境下，管理會計應利用先進的數據分析工具，如建立預測模型等，從大量的數據中提取有價值的信息。這些分析可以幫助企業識別新的市場機會，預測行業趨勢，評估不同戰略選擇的潛在影響，從而為制定企業戰略提供數據支持。例如，通過分析消費者行為數據，管理會計可以幫助企業了解消費者偏好的變化，從而指導產品開發和市場定位。

同時，管理會計還需充分考慮和分析各種內部和外部環境因素對企業戰略的影響。這包括宏觀經濟趨勢、行業法規變化、技術進步等方面。通過對這些因素的深入分析，管理會計可以幫助企業識別潛在的風險和機遇，從而制定更為穩健的、更具前瞻性的戰略計劃。

管理會計還需要關注企業的績效管理。在大數據環境下，績效管理不僅僅是追蹤財務指標，還包括各種非財務指標，如客戶滿意度、品牌影響力、員工滿意度等。管理會計應通過建立和完善績效評估體系，將這些指標納入考量，從而更全面地評估企業戰略的執行效果［7］。

在實踐這一過程中，管理會計的持續學習和技能提升也非常重要。隨著大數據技術的快速發展，管理會計需要不斷更新自己的知識和技能，包括數據分析技能、行業知識、戰略規劃能力等，以保持其在為企業戰略決策提供支持方面的專業性和有效性。

最后，加強與企業管理層的溝通也是關鍵之一。管理會計應定期向管理層報告分析結果，并提出基于數據分析的建議。通過有效的溝通，管理層能夠充分理解并利用這些分析結果，從而在制定和執行企業戰略時作出更加明智的決策。

2.4" "重視非財務信息的分析和運用

在大數據時代，非財務信息，如客戶滿意度、員工績效、市場趨勢等，雖不直接反映在傳統的財務報表上，卻對企業的長期成功和可持續發展有重要的影響。大數據技術的運用為深入挖掘這些信息提供了強大的工具和方法。

實際操作中，首先需要實現對非財務信息的收集和整理的系統化。這包括建立有效的數據收集渠道，如客戶反饋系統、在線調查等，以及確保這些數據能夠被準確地分類和存儲。這些非財務數據來源的多樣化和復雜性要求管理會計師具備相應的數據處理能力，能夠從海量的數據中提取出有價值的信息。

接著，大數據分析技術的應用對非財務信息的分析至關重要。通過運用數據挖掘等技術，管理會計師可以發現數據之間的潛在聯系，例如，通過分析員工滿意度調查結果和員工績效數據，可以找出員工滿意度對生產率的影響。同時，通過對市場數據、消費者行為數據等的分析，企業可以更好地理解市場趨勢和消費者需求，從而做出更加精準的市場定位和產品策略［8］。

此外，將非財務信息融入績效評估和決策過程中也是一個關鍵步驟。傳統的績效評估通常側重于財務指標，如銷售收入、利潤率等。而在大數據時代，非財務指標，如客戶忠誠度、品牌影響力、創新能力等，也應被納入考量范疇。建立一個更全面的績效評估體系，企業就能夠更全面地評估其業務表現，從而做出更為全面和長遠的決策。

同時，對非財務信息的分析和運用還需與企業戰略緊密結合。管理會計應當理解企業的戰略目標，將非財務信息的分析與這些目標相對應。例如，如果企業的戰略目標之一是提高客戶滿意度，那么從非財務數據分析中得出的客戶滿意度提升策略對實現這一目標至關重要。

在實踐中，不斷地更新技術和知識同樣重要。隨著大數據和分析工具的不斷發展，管理會計需要持續學習和適應新的技術和方法，以保持其在非財務信息分析方面的專業性和先進性。此外，跨部門的溝通和協作也非常關鍵，管理會計部門需要與市場部、人力資源部等其他部門密切合作，以確保非財務信息的有效收集和利用。

3" " "結束語

大數據技術的融合應用不僅極大地豐富了管理會計的數據源和分析工具，提高了決策的精準性和效率，也要求管理會計在技能和知識結構上進行相應的調整和優化，以適應數字化時代的新要求。同時，面對大數據時代的復雜性和不確定性，管理會計需要更加注重數據的安全性、合規性。希望本文能夠為管理會計人員在大數據時代的發展提供一定的思路和參考。同時，也期望本研究能夠激發更多學者對于大數據與管理會計結合領域的深入研究，共同推動管理會計在數字化浪潮中的轉型升級，助力企業管理的創新和高效運作。

主要參考文獻

［1］周玄婭. 大數據技術在企業業財融合中的應用［J］. 納稅，2023，17（18）：73-75.

［2］楊玉微. 大數據時代對企業管理會計的影響與作用研究［J］. 老字號品牌營銷，2023（10）：154-156.

［3］陳阿敏. 大數據背景下財務會計向管理會計轉型［J］. 財經界，2023（11）：87-89.

［4］張予欣. 大數據時代下企業會計轉型的思考［J］. 中外企業文化，2023（3）：148-150.

［5］陳敏嫻. 大數據背景下企業財務會計向管理會計的轉型分析［J］. 納稅，2023，17（8）：43-45.

［6］叢建云. 大數據時代企業管理會計面臨的挑戰及應對策略 ［J］. 全國流通經濟，2023（4）：173-176.

［7］王鴻勛. 大數據時代財務共享服務管理會計的應用研究［J］. 中國市場，2023（4）：154-156.

［8］張崢. 大數據背景下財務會計向管理會計轉型研究［J］. 冶金管理，2023（1）：107-109.

［收稿日期］2023-12-04

［作者簡介］黃婷（1988— ），女，福建福州人，中級會計師，主要研究方向：信息化、數據化在管理會計領域的運用。