大数据、云计算对传统会计的影响研究

丁皓然

大数据、云计算对传统会计的影响研究

丁皓然

大数据、云计算的发展正改变和影响着社会经济运行的方方面面，特别是商业领域，同时也改变着大众分析、处理和利用信息的思维方式。传统会计，同样作为提供信息的工具和手段，在大数据时代，面临消亡的危机。本文从大数据、云计算的概念及特征出发，分析二者的关系，进而从传统会计确认、计量、记录和报告的循环角度，提出传统会计与大数据、云计算融合的思路，从而对于会计职能的保持与发挥，起到一定的推动作用。

大数据；云计算；传统会计；会计循环

“大数据”是近几年的热门词汇，自2009年开始在社会上传播，到2012年奥巴马政府宣布“大数据研究和开发计划”以来，人类跨入了以云计算为技术支撑的“大数据时代”。传统会计已经受到了大数据浪潮的巨大冲击，传统会计的确认、计量、记录与报告循环需要同大数据、云计算充分融合，这对于会计职能的保持与发挥，有着积极而深远的影响。

一、大数据、云计算的概念与特征

（一）大数据的概念与特征

“数据”（data）在拉丁文中是“已知”，抑或“事实”的意思。“大数据”，则是指因其信息量巨大而无法以现行主流软件，在规定的时间内进行收集、分析、处理并为人所用的信息（秦荣升，2014）。

可见，“大数据”是一种信息，但它不仅包含传统意义上表面的直接信息，更多的还包括隐藏在数据中潜在的价值信息，因此，在“大数据时代“下，不仅信息的数量可观，信息的层次和深度亦是空前巨大的。

具体来说，大数据具有如下四个突出特征：（1）数据规模巨大——从TB级别跃升到PB级别，可以以泽字节来衡量（1泽字节=1024艾字节；1艾字节=10亿GB）；（2）数据种类繁多——不仅包括传统的结构化数据，还包括多样的非结构化数据；（3）数据处理便捷——与传统数据挖掘方法有根本的不同；（4）数据价值可观——数据包含各方面不相关的细节信息，可以从不同侧面挖掘数据潜在信息与利用价值。

维克托·迈尔-舍恩伯格、肯尼思·库克耶在《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》一书中提到，大数据时代引发思维方式的变革，数据使用者由样本推断总体向直接观察、利用整体数据转变；由强调精确性向包容混杂性转变；由注重因果关系向关注相关关系转变；由事后分析向事前预测转变。因此在大数据时代，只有转变了思维方式，才能最大化地利用信息的价值，并为转变社会经济运行和管理模式提供新思路和新方法。

（二）云计算的概念与特征

“云计算”是一种基于互联网的计算模式，其产生于计算机网络的普及和发展，以及虚拟化软件的支持，其背后巨大的推动力是海量的数据存储与计算的需求。关于“云计算”的定义，美国国家标准技术研究院（NIST）是这样给出的：“云计算是一种按使用量的付费模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算机资源共享池（资源包括网络、服务器、存储、应用软件、服务等）这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务器供应商进行很少的交互。

依据这一定义，“云计算”具有如下特点：（1）规模大——通过数百万的服务器支持，赋予“云”前所未有的计算能力（2）虚拟化——可在任意位置获取任意具有权限的信息。（3）高质量——运用多副本容错、计算节点同构可互换等措施保障服务的可靠性。（4）通用性——可同时支持多种应用的运行。（5）伸缩性——计算规模可扩大或缩小，计算能力具有一定的弹性。（6）低成本——应用程序可在共享的数据中心运行，减免企业因搭建服务器和存储装置以及技术团队而付出的高昂数据管理成本。

二、大数据与云计算的关系

大数据是伴随着云计算的普及、物联网和移动互联网的应用而发展的，而云计算是大数据的技术平台。二者的联系有如下几个方面。

首先，从总体目标上看，二者的总目标一致。大数据与云计算都是为了提高数据收集、计算、存储与管理能力，从而为信息使用者收集海量的、杂乱的数据，并从中挖掘有价值的信息提供帮助。

其次，从具体职能上看，二者具有不同的职责和功能。大数据侧重数据的存储，力求实现经济运行中以业务驱动向以数据驱动转变；而云计算则侧重数据价值的挖掘，以技术为驱动，从海量的数据中通过运算和管理，挖掘出有价值的信息。

尽管二者有不同的侧重、不同的职能，但充分发挥“信息”这一宝贵资源的价值，离不开二者的配合，没有大数据的云计算，毫无用武之地；而缺少云计算的大数据，也无法为人所用。二者相辅相成，缺一不可。

三、大数据、云计算对传统会计的影响

传统的会计职能为核算与监督，通过可以量化的财务数据，反应企业当前的、历史的财务状况、经营成果和现金流量等信息。随着大数据、云计算技术的出现和发展，在数据的收集、存储、计算以及价值挖掘能力不断提升的背景环境下，传统会计的滞后、信息量较少、表现形式单一等弊端在具有时效性强、规模巨大、形式多样等优势的大数据的对比下，面临着遭遇淘汰的危机。

危机必然是“危险”与“机会”并存。若能从危机中挖掘潜在的机遇，思考传统会计循环中能够与大数据、云计算充分融合并改进的方面，不仅可以帮助传统会计成功转型，适应现代企业管理和市场竞争的需要，同时，对提高经济运行效率和效果也将有显著影响。

（一）提高会计确认的时效性，提高审批个性化

会计确认是指对经济交易与事项是否进入会计信息系统所做的认定（唐国平，2007）。即将进入会计信息系统的经济交易与事项，通常需要经过授权审批等程序。传统会计纸质单据的传递速度较慢，以致信息滞后且耗费大量人力物力。在大数据、云计算的支持下，可通过审核流程的去纸质化，缩短单据传递时间。如使用“电子扫码”审核发票的技术，将发票信息通过扫码，或通过专用设备将纸质发票数据上传至云端，审核人再从云端打开进行查看，期间设置严密的秘钥或口令来保证信息安全与真实。通过这一融合，可以极大改善会计确认的时效性，增强会计信息的及时性。

企业只有当产品与服务成功对外销售，才可以称得上是实现了企业的使命。而赊销信用政策的选择，既影响企业的销量，同时也影响着企业的销售收益。在实现销售收入确认之前，客户需满足企业预设的信用条件，否则，不予审批通过。在大数据、云计算环境下，企业与每一客户的交易记录及收款情况被轻松记录在册，企业因此可依据客户之前的信用情况，针对不同客户，制定有差异的个性化信用政策，替代原有粗略的信用政策，权衡信用成本与销售收入，实现每一客户的最大化销售收益。

（二）促进会计计量多元化，解决量化难题

会计计量是指用货币价值信息将确认的经济交易与事项进行计算与衡量（唐国平，2007）。现行会计多采用历史成本法来反映企业财务状况以及经济交易与事项，主要是价值计量。而大数据、云计算，为计量属性的多元化提供了可能，如使用数量、时间、规格、型号等，不再是以“元”一统天下，使数据更加形象，易于理解和使用。

传统的会计计量中，为简化核算并兼顾成本效益原则，通常要进行会计估计，如固定资产折旧方法的选择和折旧额的确定，成本核算方法的选择以及间接费用的分配等。大数据、云计算可通过传感技术和互联网存储技术，以及专用设备，如扫码工具以及射频设施的辅助，对处于价值链中的存货进行实时管理与监控，使得存货成本数据获取与追踪记录的连续性增强。庞大的数据存储功能，可以细化到每一件存货的计量上，使得价值流与实物流实现百分百一致。

大数据环境下，任何事物都可以实现由实物向数据的转化，都可以被测量、划分和记录，即数据化。这一技术不仅可以决诸如人力资本、无形资产等在量化方面的困难，还能够解决作业成本核算方法中的资源动因、作业动因难以量化的难题，从而优化不同产品成本计量，优化不同产品间利润的衡量，以及合理做出进一步生产决策。

（三）促进会计记录的可共享性，消除信息“孤岛”现象

用于对外信息披露的财务会计记录，分为凭证记录与账户记录，是指通过复式记账法，将经济交易与事项计入相应的账户（唐国平，2007）；而对内提供财务信息的管理会计记录，则不拘泥于一种形式，提供企业关于供产销价值链中本、量、利方面的财务与非财务记录。国际数据公司（IDC）的一项调查报告显示，企业中仅有20%结构化数据为传统管理会计所用，其余80%的数据则为非结构化数据。可见会计信息仅占企业全部信息的极少部分，远远无法满足全面分析的需要。大数据、云计算下，企业可以在内部建立信息共享平台，将各业务部门或业务单位，紧密联系起来，消除信息“孤岛”现象，增强信息传递的实效性，强化企业最高战略目标的一致性。如生产部门可以实时了解销售部各产品销量信息，以及存货发出和结余信息，以制定生产计划；相应的，采购部门可以实时了解生产部门关于材料的领用信息，以制定采购计划。实现适时生产、存货顺利对接以及零库存的理想。

（四）增强会计报告的前瞻性，提升预测价值

会计报告，是对会计信息的再确认，是指以财务报告的形式，将能够为信息使用者决策所用的企业的财务状况、经营成果和现金流量披露给利益相关者（唐国平，2007）。由概念可知，传统会计报告侧重于对历史信息的反应和披露，而大数据，通过海量的数据存储以及相关关系的分析，在挖掘数据潜在价值以及预测未来方面有着不可估量的潜力。因此，大数据通过随时的计算与分析，可辅助增强传统会计报告的预测职能，出具与未来情形拟合度更高的预测报表，实现会计职能从事后核算到事前预测的转变。

四、结论

在大数据引领的信息时代，传统会计从确认、计量、记录和报告循环的角度，通过与大数据、云计算的巧妙融合，不仅可以在企业层面提高信息的时效性，增强信息的真实性，提升信息的决策有用性，而且对于提高资源的优化配置效果，甚至提高整个经济社会的运转效率，都有着深远的价值和意义。

［1］秦荣生.大数据、云计算对审计的影响研究［J］.审计研究，2014，06：23-28.

［2］王家斌.浅谈大数据在会计领域中的应用［J］.财会研究，2015，01：42-43，52.

（作者单位：中南财经政法大学）