基于大数据环境的会计理论与实务创新研究

朱勤丰

      【摘要】 伴随着大数据时代的到来，企业会计模式正经历着一场巨大的变革，逐步向数字化方向转型。这既为企业的发展提供了更多战略选择，也为企业的运作提供了新思路。基于大数据环境的会计理论与实务研究，将创新性会计理论与实务操作相融合，促使企业财务管理效率最优化，进而提高企业整体管理水平。
      【关键词】 大数据；会计理论；实务；创新研究
引言
      在大数据时代，企业面临海量、复杂的数据结构及其非规则的内在关系，这使得商业决策变得尤为复杂，会计理论和实务也面临着前所未有的挑战。与此同时，数据存储、数据挖掘、数据分析、云计算等大数据技术在会计领域的广泛应用，极大地提高了企业财会工作的效率和价值，为企业带来了巨大的经济效益。因此，会计理论和实务工作必须主动适应大数据时代的创新要求，积极变革，提升对大数据的认知能力和应用水平。
一、大数据及其对会计基本理论的影响
      （一）大数据概述
      随着大数据技术的快速发展，数据的来源和表现形式日益多样化，给人们的工作和生活带来了巨大变化。目前，国际上对于大数据的定义尚未形成统一公认的结论，大部分学者认为大数据是一组在特定时期内，无法用普通软件工具获取、共享、分析和可视化的多种数据。伴随着企业信息化的快速发展，企业在生产和运营过程中产生了大量的财务数据，数据信息的结构也从原来的结构化数据转变为多样化的数据结构，传统企业管理模式已远远无法满足实践需求。
      通过运用大数据技术，可以有效辅助企业管理者对大量结构化数据、半结构化数据和无结构化数据进行充分集成和分析，从中发掘出有价值的数据，为企业的各种战略决策提供数据支持。因此，大数据技术在现代企业的运营管理工作中具有十分重要的应用价值。这就要求企业以大数据技术为依托，主动改革当前的数据挖掘和管理方式，最大限度地利用大数据技术，为企业的长期稳定发展奠定坚实基础
      （二）大数据环境对会计基本理论的影响
      大数据时代的到来势不可挡，对会计领域的影响首当其冲的是会计基本理论，主要体现在以下三个方面：
      1. 对会计职能的影响
      在大数据环境下，面对海量、多样化的非结构化数据，传统会计理论体系已难以满足实际需求。为适应这种快速变化，企业迫切需要引入现代财务管理体系，对会计工作者也提出了新要求。会计职能已从简单的记账、算账向深入发掘和剖析发展，预测经济前景、参与经济决策、评价经营业务、进行风险管理与控制、开展环境与社会责任管理等拓展职能成为会计的重要职能，服务于企业长远发展目标，旨在更好地提高经济效益。
      随着经济社会的快速发展以及云计算、移动互联网和区块链等技术的广泛应用，新的、更多的会计数据不断涌现并持续更新，会计职能必须在会计信息处理的实时性、动态性和准确性等方面作出相应改变。因此，会计人员的首要工作应是对与企业密切相关的信息进行筛选、集成，并利用大数据的数据量大（Volume）、处理速度快（Velocity）、数据多样性（Variety）和价值密度低（Value）的“4V”特征，对企业未来收益与风险进行预测，为企业决策提供有力支撑。
      2. 对会计要素的影响
      随着大数据技术的发展，数据的传递方式和处理架构发生了巨大变化。科技工作者需要与时俱进，在现有架构基础上构建以信息架构为基础的商业化体系。特别是在资讯平台迅速发展的大环境下，许多企业纷纷向网络转型，引发信息革命。在此背景下，对于会计职业而言，无论是企业资产、财务收支还是成本收益，都在发生着改变。当企业面临负债水平上升或盈利模式发生重大变化时，如果继续沿用原有的会计确认、计量、记录和报告方式，可能导致财务信息失真，影响会计要素的准确反映。特别是数据资产的确认，既复杂又重要，是当前会计领域的一项重要研究课题。
      3. 对会计计量的影响
      随着数据种类日益增多，各类非结构化数据信息的比重越来越大，而过去结构化数据的比重和作用越来越小。因此，在会计工作中必须对各种数据信息进行有效验证，并将其作为关键点进行深度挖掘，为决策提供支撑。另外，数据资产本身也存在着复杂的计量问题。
二、大数据环境对会计实务工作的主要影响
      大数据时代的快速发展对各行各业产生了深远而重要的影响，对会计实务工作的影响也不容小觑，主要体现在以下方面：
      （一）为整合会计数据信息提供技术支持
      随着大数据技术的飞速发展，互联网环境下的数据呈现出数量增多、形式多样的特点，这对会计从业人员提出了新要求。随着现代财务科技的迅猛发展，财务业务的运行方式不断拓展。通过对不同类型数据进行细分，可将信息处理集中于某一数据点。在大数据分析技术的支持下，对大量数据进行挖掘分析，能够实现对海量数据的高效处理，得到更加翔实、有用的会计信息，为会计实务工作整合会计数据信息提供技术支持。
      （二）为会计数据信息转型提供强大动力
      会计核算是经济管理活动的基础性工作，其重要内容是精确评价企业财务报表中的货币信息，揭示具体经济主体的本质属性，记录和分析企业当前的经营和管理行为是否偏离既定目标，以及偏离目标的具体情况和程度。传统会计作业过程通过多联单的发放识别各交易行为，再进行汇总。但由于票据在流转、存储等方面存在复杂性问题，导致信息在存储与使用方面不平衡，且难以对整个过程进行严格监控。
      在大数据和信息技术的帮助下，能够智能标记会计数据信息的传输关键点和传输路径，完成从纸面到电子化的过渡。数据信息的及时抓取和挖掘，能够及时输入会计信息系统，不仅可以提升会计数据信息的处理效能，减少会计人员的劳动消耗，还能为会计数据信息转型提供强大动力
      （三）为会计数据信息安全提供必要保证
      以大数据为动力的会计信息平台虽能提升数据集成的效率和透明度，但在数字化、自动化过程中可能存在针对性的用户隐私泄露问题，给整个系统的安全性带来隐患。若将数据与个人直接关联，产生的经济利益可能带来不良影响，使其作用难以真正发挥。此外，在对某些非结构化数据进行分析时，量化和非量化之间存在不相适应的矛盾，也会影响会计人员的主观判断，从而影响对未来发展趋势的正确预测。因此，大数据技术在会计实务中的应用，保证会计数据信息安全至关重要。
三、大数据环境下会计理论与实务的创新策略
      在大数据环境下，会计理论与实务的创新策略主要有以下几个方面：
      （一）进一步完善会计基本理论
      传统会计基本假设分为会计主体、持续经营、会计分期和货币计量四大部分。在大数据环境下，企业的经营规模和经营范围发生了很大变化，对会计职能、会计要素、会计计量等会计基本理论产生了一定程度的冲击。因此，及时完善会计基本理论体系迫在眉睫。
      在大数据背景下，企业各类财务业务发展日趋复杂，其内涵界定越来越模糊，评判难度也随之加大。另外，大数据背景下企业生产运营中存在更多不确定因素。因此，必须根据企业自身发展特征和发展规则，及时修订和完善会计工作理论和方法。唯有如此，才能使企业会计工作更好地适应大数据背景下企业长期健康稳定发展的需要。
      （二）进一步加大业财融合力度
      在大数据环境下，企业既要持续提升当前财务工作的效率，又要强化业财融合。只有这样，才能更好地发挥大数据技术在会计实务工作中的应用价值，更有效地引导企业经营活动。因此，会计人员要加强与其他部门人员的沟通协作，从核算会计转向管理会计。在工作中，既要发挥好会计核算功能，又要根据企业具体经营需要，更好地利用管理功能。
      通过提高企业业财融合程度，使大数据更好地与企业日常管理相结合，从企业整体运营角度和市场经济发展态势等方面，对企业财务和经营状况进行综合、深入地剖析，为企业的各种业务活动提供可靠的会计数据信息。
      （三）进一步强化挖掘技术应用
      数据挖掘在收集、整合、分析海量数据中所蕴含的信息方面具有独特作用。与对数据样品进行分级分析相比，数据挖掘能够对整体数据进行更全面、更深入的解析，更好地解析复杂的因果关系，而非简单的关联类型，具备强化数据传递能力的优势。
      随着大数据时代的到来，企业功能发生了变化。如何有效应对大数据带来的各种风险，更好地发挥数据挖掘技术在会计实务工作中的应用，将大数据特征和数据技术有机结合，是今后很长一段时间会计工作需要努力的方向。
      （四）进一步加强数业系统结合
      要有效将大数据技术应用到会计领域，必须注重数据安全问题。要对数据限额和分析结果进行统一管理，确保数据存储的完整性，并进行高效的安全性处理。通过用户身份验证，实现对用户授权的有效控制，增强对数据的信任。另外，还可以对会计业务平台数据进行审核，保证其信息安全。
      大数据系统和会计业务系统在关注数据安全问题的同时，还存在数据对接、数据维护等问题。未来可以在大数据研发平台的帮助下进行数据整合，为企业提供一整套完善的会计数据处理、表单和应用程序等建设方案。还可以通过不同方式构建程序、插件等，并以相同方式调用，根据需要迅速调整，提高会计计算工作的准确性，让会计人员具备较强的金融分析能力。通过该体系结构，各业务供应商均能向各核算单位进行业务集成，实现与其他核算软件的接口，方便数据的传递、查询和使用。
      （五）进一步实现与云计算融合
      当前，企业利用大数据进行项目建设已成为可能。尤其是在运用财务手段进行企业成本管理时，因其规模庞大、结构复杂，需要更强的信息加工能力。云技术以其强大的大数据分析功能，可以提升企业财务管理信息化程度，强化有效风险因子、管理因子等对企业财务管理的作用。云计算的出现极大地降低了企业财务管理费用。在实施财务信息化进程中，企业既能享有最稳固的数据平台与支撑服务，又无需额外投入时间、资金和人力。因此，云计算的计算代价非常低廉。
      当然，在实现会计实务工作与大数据、云计算融合过程中，安全始终是信息与数据保障的重点，云会计开发人员必须采取多种防范措施来保护数据。
      （六）进一步改进内控风险管理
      大数据的运用为企业财务风险管理和内部控制提供了更科学、有效的方法。通过采集、存储、分析和挖掘大量结构化和非结构化的数据，实现对各种可能存在的风险进行多维度预警和监测。例如，通过对企业有关财务、交易和舆论数据等进行大数据分析，可以及时发现异常交易、诈骗行为、负面舆论等风险信息，以便及时采取措施将企业损失降到最低。
      运用大数据分析方法，可以辅助企业改进内控过程，全方位涵盖并实时监测关键实务过程、关键风险领域，提升企业风险管理能力。同时，大数据风险管理模式可以通过机器学习，对新风险案例和情景不断调整和改进，形成更加智能的动态风险防控系统。
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