大数据时代下的会计流程再造

杨丽萍

【摘要】大数据是当今信息大爆炸时代的产物，是继“云计算”“物联网”之后的又一技术革命创新。它以猛烈的态势向各行各业袭来，给社会与经济产生了造成了重大影响，并成为各行各业关注的焦点问题。作为社会、经济中的重要组成部分的会计，也在大数据凶猛的浪潮中受到猛烈冲击。会计流程是为实现会计目标而进行的一系列活动，本文首先分析了传统会计流程在大数据时代运用的缺陷，再针对这些缺陷与不足对会计流程进行再造，使其适应大数据时代的发展背景。

【关键词】大数据 会计流程 流程再造

会计流程是会计进行一切活动的方向指南，其设计是否得当、适合直接企业的管理与发展。随着大数据时代的到来，传统的会计流程越来越明显的显示出其固有的缺陷，其已无法应对大数据带来的数量巨大、类型多样化的数据信息，只有进行会计流程再造才能解决大数据给会计带来的难题。

一、传统会计流程的缺陷

（一）信息处理的非实时性

一方面，传统会计流程中数据的获取是在业务发生后而不是业务发生时，再加之对获取的会计数据信息的处理过程复杂，导致信息不能被及时处理，造成会计信息的延迟处理。另一方面，由于企业和银行收到结算凭证的时间不一致所产生的未达账项，造成会计账目的数目并不是企业真实的余额数目，这会给信息使用者进行决策时造成很大的困扰。

（二）会计信息重复存储

传统会计流程中，所获得的原始凭证被作为不同数据文件、账目的共同记账凭证，只不过相互之间记录的明细程度不同而已，造成相同的内容被重复记录、存储。既浪费了大量的存储空间，也无法满足各种会计信息需求者的需要。

（三）信息披露不满足管理需求

首先，完整存储记录一项业务必须包括事件内容、时间、当事人、相关事项和发生地这五个方面的数据。然而，传统的会计流程中只收集这项业务活动的满足编制企业会计报表相关数据的一部分，忽略这项活动的业务信息部分，而被忽略的这部分直接影响管理层的决策，进一步导致披露的会计信息与管理相分离。

其次，传统会计流程主要将外部信息用户作为主要信息用户，主要目标是向其提供财务报表。因此，除了除了固定格式的会计报表外，企业的内部管理人员很难从传统的会计信息系统中获得其他管理所需要的信息，这也导致传统会计摆脱不了对外报告弱于对内报告的特点。

（四）只关注会计数据，数据源受到限制

在传统会计流程的会计信息数据收集过程中，会计人员不完整反映整个经济业务，仅仅关注经济财务数据那一部分，而忽视业务相关信息，导致许多对企业决策者有用的重要信息被忽略，不能记录到会计信息系统中，严重影响决策者做出正确决策。另外，传统会计流程中记录的的主要是结构化数据，对管理层决策具有更大价值的非结构化数据被忽略，

二、会计流程再造的措施

（一）数据采集方面

随着大数据时代的到来，物联网技术发展迅速，它通过信息传感设备将所有物品与互联网连接起来，实现智能化识别和管理。会计流程的再造就利用物联网技术来采集数据信息，具体应用一下三项重要技术：

1.射频识别技术。它是一种非接触的、利用射频信号及空间耦合和传输特性进行双向通信，实现对静止或移动物体的自动识别，并进行信息交换的、实用的自动识别技术，其通讯距离可长达10米甚至更远，从而大大提高采集信息的效率与能力。

2.传感器技术。其主要特征是能准确传递和检测出某一形态的信息，并将其转换成另一形态的信息。

3.嵌入式系统技术。嵌入式系统，是一种"完全嵌入受控器件内部，为特定应用而设计的专用计算机系统，它在物联网中相当于大脑的作用。嵌入式系统技术正逐渐在人们的工作和生活中蔓延，很多人们常见的智能终端都应用了该项技术。应用该项技术能高效快速的收集相关会计信息。

（二）数据加工方面

在大数据时代背景下，收集各类信息已不再是难事，而对所获取的海量信息的加工分析挖掘才是应该重点关注的问题。可以采用众包模式对数据进行分析加工，传统模式下只有有合作关系的各成员面对面进行交流的形式，但是要将不在相同地方、领域的人在同一时间、地点聚集起来会有很大难度，往往会计流程中的成员都分散在不同地方，采用这种形式会大大增加成本，利用互联网众包模式可以解决这个问题，不会受制于时间地点的难题，而且可以广泛的收集到各种不同领域、不同人的意见。通过这种模式，企业会计信息系统主要负责获取不同信息使用者的会计信息，并出具和展示数据分析模型与数据分析报告。

（三）数据存储方面

传统会计流程的会计信息系统中处理和存储的主要是结构化信息，而大量的非结构化信息则被排除在外。然而，这些被忽视的非结构化数据里才包含更多对管理决策者有用的信息，因此，在大数据时代，应加强对非结构化数据的重视与分析挖掘。但是，对结构化的数据一般都是简单有限的比较容易存储，而非结构化的数据数量巨大且不好存储，因此，大数据时代对非结构化数据数据的存储成为亟待解决的问题。

1.分布式文件系统。分布式文件系统指文件系统管理的物理存储资源不一定直接连接在本地节点上，而是通过计算机网络与节点相连。分布式文件系统的设计基于客户机/服务器模式。具有很好的容错性和可扩展性。

2.分布式Key/Value存储引擎。分布式存储引擎层负责处理分布式系统中的各种问题，例如数据分布、负载均衡、容错、一致性协议等。分布式存储引擎层支持根据主键更新、插入、删除、随机读取以及范围查找等操作，数据库功能层构建在分布式存储引擎层之上。

3.分布式并行数据库系统。分布式并行数据库系统采用了大规模并行数据处理架构，是一种无共享的分布式并行数据库系统。主节点上存储数据信息的元数据，而在多个从节点上存储被存储信息，而且，其他从节点上也备份了呗存储数据，系统容错性大大提高。

（四）数据输出方面

大数据时代为了更有利于管理决策者有效决策，会计人员不仅要提供财务信息更应该披露相关的业务信息，做到财务业务一体化。会计人员将大量的业务数据进行整理、加工及分析，使之成为有利于决策者决策的形式，存储在财务数据库中。在数据输出方面更要重视的问题应该是结构化与非结构化的数据的输出方式的不同。

1.结构化数据。对于结构化数据来说，会计人员设计一套专门的输出规则并提供给信息使用者，使用者根据设计好的规则获取数据。比如，会计人员会针对不同项目设计不同规则，信息使用者根据自身的需要，运用相应的规则获取所需的会计信息。

2.非结构化数据。根据上面的数据存储原则，针对非结构化数据，将元数据存储在主节点上，而被存储数据存储在从节点上，因此，信息使用者在查找信息时只要通过会计信息系统搜索相应的关键词，其与主节点存储的元数据对应后就可将相关数据反馈给信息使用者。

大数据时代的到来给各行各业都带来了巨大的冲击，传统的会计流程已不能满足大数据时代管理决策者的决策需求，只有通过会计流程再造才能满足会计信息使用者的需求，才能让会计行业在这侧浪潮中立于不败之地。

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