“大数据”下存货清查面临的挑战及应对思路

张 瑜

(兰州财经大学，甘肃 兰州 730000)



“大数据”下存货清查面临的挑战及应对思路

张 瑜

(兰州财经大学，甘肃 兰州 730000)

“大数据”环境下的存货清查对现代企业的生产经营及发展至关重要。文章结合“大数据”技术背景，指出了存货清查存在的问题及潜在风险，找到了全新且有效的存货清查途径，为企业的生产管理和成本控制提供了参考。

“大数据”；存货；数据分析法

众所周知，大数据、云计算，被誉为信息产业的第三次高峰，大数据被认为是代表了信息技术未来发展的战略走向，是新常态下企业经济发展战略管理的定海神针，也是支撑中国经济新常态和结构优化的最重要的战略手段之一。所以，如何有效地使用大数据，加强企业库存管理，提高存货清查效率，已成为现代企业存货管理的重中之重。

1 大数据下存货清查的相关概述

1.1 大数据

大数据又被称为海量数据，指的是所涉及的信息量十分巨大，远远超过传统软件和技术所能涉及的范围的数据，它最显著的特征是：量大、多样化、快速化、价值高和密度低。大数据不仅是影响当代经济的重要因素，同时对企业的存货管理也有重要影响，掌握好存货大数据的存储、分类、挖掘，对存货清查尤为重要[1]。

1.2 存货清查的概念

存货清查是指通过对存货采取实地盘存的方法，确定存货的实有数量，再与账面数进行核对，保证账实相符。存货清查是财产清查的一种，它可以降低企业成本，提高存货系统服务水平，增加企业的经济效益和竞争力，为企业存货管理的有效控制提供依据。

1.3 存货清查的方法

存货清查之前，通常都需要明确清查对象、清查准则，因此，企业要建立存货清查制度，规范存货清查程序，进行全面、彻底的清查以保证存货的真实性。同时， 财务会计人员要对存货进行有计划的轮流盘点和重点抽查，组织有关部门进行实地盘点。

1.3.1 实地盘点

实地盘点就是通过点数或运用度量衡工具计量等方法，逐一具体衡量出实物的结存数量，采取点数、量尺、过磅或测量等不同方法点清实存数量。这种方法一般适用于机器设备、包装好的原材料、成品和库存商品等的清查。

1.3.2 技术测算盘点

技术测算盘点就是利用量方、计尺等技术方法，结合有关数据，来确定测算出存货的实际结存数量。适用于堆存量很大、不便于逐一点数、过磅，并且单位价值又不高的物资(如矿石、砂石、煤炭等)，使用这种方法时，必须做到整理后的形状符合规定要求，测定标准重量比较准确[2]。

1.3.3 抽查盘点法

对量大不便盘点的物资，如包装完整、规格统一、内装量大的材料和标准件等，可按一定比例抽样盘点，以确定全部物资的数量。无论采用哪种盘点方法，在进行盘点时，实物保管人员必须在场，将盘点情况如实地逐项记录在 “财产清查盘存表”上，并由盘点人和实物保管人签章，以便明确责任。

1.4 进行存货清查的原因

1.4.1 从广义上讲，由于大数据背景下信息不确定性是存在的(计算不准确、计量不精确、自然损耗过多、管理不合理以及相关人员贪污、偷窃等)，往往会导致存货的盘盈、盘亏和毁损现象，同时由于信息不对称(被清查者隐瞒信息)，导致日常账簿记录的账面数额与实际结存数额会不一致。由此可见，企业管理的核心问题是信息问题，数据分析恰好能够解决企业存货清查的信息问题。

1.4.2 从狭义上讲，存货是为了满足企业未来生产需要暂时闲置的资源。因为种种原因，企业的期末存货清查经常会出现账实不符的现象。一般来说，主要有以下几个方面：

(1)由于存货的数量庞大、品种繁多，在收发时由于存货计量方法不恰当、检验不准确等因素，会导致存货品种和存货数量出现误差；

(2)在登记凭证和账簿时，容易出现会计相关事项或金额多记、漏记、错记的现象，导致账实不符；

(3)存货管理不善、保管人员失职和自然灾害等现象的出现容易导致存货的短缺、损坏、变质及意外损失；

(4)由于管理人员的贪污、舞弊、盗窃等违法行为的发生，容易造成存货损失，导致存货账面数与实际数不符。

1.5 大数据背景下存货清查的作用

1.5.1 对大数据进行充分地分析、挖掘，可帮助找到隐蔽性极强的存货清查的安全威胁，找到新型财产清查的有效途径，以便维持企业可持续发展和竞争优势。

1.5.2 通过对大数据的分析、挖掘与利用，可减少企业欺诈行为、追收逃税漏税及刺激企业生产力等，帮助企业节省开支。例如英国政府通过此途径节省约330亿英镑/年。可见，利用大数据，借助云计算等有效工具进行存货清查，优化配置企业存货结构，深度挖掘存货量与数据价值，有利于帮助企业降低管理风险。

2 大数据背景下的存货清查应对措施

2.1 确保大数据下的存货数据质量

在利用大数据清查过程中也会出现存货数据不准确、不完整、不及时等数据质量问题。因此，在会计数据处理的过程中必须确保会计大数据的质量。构建存货清查数据中心平台，在同一个框架下，把来自不同生产厂商、不同格式、不同标准和分布在不同位置的数据统一在一个系统之下，即实现对分布式多源异构数据的管理能力能根据需求的变化迅速做出调整。

2.2 采用数据分析法

以事实为依据，以数据分析为量化手段，广泛地使用存货数据，应用统计等定量分析方法，进行抽样分析。大数据下存货清查的数据只有经过有效地“清理、集成、选择(从数据库中提取与分析任务相关的数据)、盘点(通过汇总或聚集操作，把实际盘点数与账面数进行比较)、挖掘(使用智能方法提取数据模式)、分析”才能够变成可用于清查信息。

若盘点中发现的实物质量问题、超储积压、半成品不成套等问题，应在备注栏内注明并确保实物编号、名称及规格、计量单位、单价等与账簿记录一致。根据盘存单和有关账簿记录，填制“实存账存对比表”以作为重要的原始凭证，便于确定盘点结果与账面上结存数额是否相符，是否存在盘盈或盘亏，同时，还要标明各项财产物资的实存数与账存数之间的差额，查明发生差异的原因。

2.3 构建库存清查框架模型

及时对货物的各种信息进行即时地采集、分析、处理，准确地反映各种存货的仓储、流向情况，为企业的生产管理和成本控制提供依据。结合大数据、云会计和互联网等技术手段，考虑企业当前主要的库存清查需求，分析中心对企业库存管理的入库信息、调拨信息、出库信息进行分析，以此来进行库存清查。

2.4 加强清查人员技术培训及道德规范

由于人认知能力的局限性，对存货清查的理解、数据反映业务的理解、数据分析模型的选择，甚至数据分析结果的理解等各个方面会存在差别，这会导致清查员无法全面反映存货实际数，另一方面，由于经济利益的驱动，清查员可能会被经济利益所操纵，虚报存货实际数。因此，需对权限不明确的存货清查岗位或单人核查造成存货账实不符的现象进行制约和监督，严格执行不相容岗位分离的原则，发挥存货内部控制制度的相互牵制作用[3]。

2.5 建立完善盘点制度

为了如实反映存货的数量和金额，确保存货的安全完整，保证会计核算资料的客观、真实、准确。企业一方面要建立健全岗位责任制，有效实施明确各部门和相关人员应承担的责任、权利和义务，保证存货的不相容职务相互分离、相互制约和监督，发现问题及时报告有关部门处理。另一方面必须建立清查制度，对存货进行深入、细致的定期或不定期地盘点清查工作，不断改进存货管理方法，保证存货核算的真实性，规范存货各个环节，杜绝徇私舞弊现象的发生，做到账实相符。

3 结束语

鉴于存货清查在企业发展中占有重要地位，使用全新的大数据管理方法，可加强成本管理，加大存货清查力度，进而实现企业整体经济效率的提高。同时，建立大数据环境下的企业存货战略决策体系，也为大数据环境下企业的创新发展和战略转型、升级提供了一条全新的途径，进而推进企业的信息化进程。

[1] 程平，徐云云.大数据时代基于云会计的企业库存管理研究[J].会计之友，2015,(06)：134—136.

[2] 胡明松.浅论存货管理存在问题及对策[J].企业改革与发展，2014，(12)：63—65.

[3] 李金翠.浅析财产清查的内容和方法[J].中国科技投资，2012，(26)：24—24.

Challenges and Corresponding Thoughts of Inventory Check in the “Big Data” Environment

ZhangYu

(Lanzhou University of Finance and Economics, Lanzhou 730000, China)

Inventory check is very important for developments and managements of modern enterprises in the “Big Data” environment. The article combined with the background of “Big Data”, pointed out problems and potential risks of inventory check, found new effective ways to deal with inventory check, and provided references for the manufacturing management and cost control.

“Big Data”; inventory; data analysis

2016-06-07

张 瑜(1990—)，女，甘肃兰州人，硕士研究生。

TP39

A

1009-3028(2016)04-0041-03