大数据背景下对企业会计信息质量的探讨

宋颖 龙孺湘

会计信息是经济主体传达给利益相关者的重要资料，因此其质量的高低就显得尤为重要。随着大数据时代的到来，会计数据量呈爆炸式增长，数据呈现出量大且来源广泛、种类繁多、处理速度快以及潜在商业价值大的4V特征，给企业会计信息质量造成了巨大的影响，新时代下机遇与挑战并存。本文从大数据及会计信息质量的内涵及特征入手，分析了大数据对企业会计信息质量造成的正面及负面影响，从提高会计信息的时效性、全面性、可靠性、整体质量四个方面出发提出相关建議。

大数据

会计信息质量 影响 对策

大数据及会计信息质量的内涵及特征

（1）大数据的内涵

“海量数据”这一说法是大数据的前身，早在20世纪80年代就已出现。直到2009年才提出了“大数据”这一概念，但是由于当时信息技术不够发达，很多人对大数据这一说法不甚了解。而大数据最早被政府用来解决实际问题是在2012年美国开启 “大数据研究开发计划”后，后来随着计算机和智能手机的广泛普及，云计算、互联网和物联网的应用范围越来越广，各种智能设备所产生的数据呈现爆炸式增长，大数据应运而生。如今大数据也没有一个统一的概念，据互联网数据中心的定义：它是具有搜集、存储、共享、整合、分析等诸多功能的海量数据集合。其大小我们无法准确表述，它既不是一种技术也不是一种产品，而是现代化商业发展到一定阶段的产物。它的数据量大到无法通过传统的计算机处理软件对其进行存储、分析、整合。总之，大数据改变了企业的管理和运营模式，对人们的生活和工作产生了极大的影响。

（2）大数据的特征

1.数据量大且来源广泛

大数据之所以称为大数据，是因为它的数据容量十分巨大。根据IDC的定义，大数据是指最低超过100TB的原始数据。大数据的产生是互联网、物联网、云计算广泛普及的必然结果，人们每天在网页上大量点击、浏览、分享并发布的各式各样的信息，以及购物平台每天产生的巨大交易量都是大数据的来源，其来源非产广泛，几乎涉及到我们生活工作的方方面面，概括起来主要有以下几个方面：其一是交易类数据，例如电商交易数据，公司内部生产、库存、销售、售后维修等数据；其二是智能设备类数据，例如智能手机软件以及网页记录的个人信息等数据；其三是人为类数据，例如微博、QQ、微信、脸书、推特等；其四是智能传感器类数据，例如汽车的压力、速度、流量，录像机、摄影机的湿度等。

2.数据种类繁多

大数据的种类不再单一，它已经由传统的结构化文本数据扩展到了集图片、各种报告、图像、视频、音频等一体的非结构化数据形式，非结构化数据的增长速度远远高于结构化数据，并且新的数据类型还在不断涌现，因此我们目前很难用现有的数据类型来定义非结构化数据。这种改变使得系统必须要具备自动识别非结构化数据的能力，这对数据库处理系统提出了更高的要求。同时这种数据种类多元化的改变对用户的体验也产生了极大的影响，由以往的大众化、标准化转变成小众化、个性化的体验。

3.蕴含巨大的商业价值

传统的结构化文本数据是人为地对原始数据进行分析整理而形成，而非结构化数据则保留了数据最原始的面貌，没有对其进行整合、提取和概括，这使得其中大部分可能对企业没有价值，数据价值密度低，但是一旦潜在的价值被挖掘出来，将会给企业带来的巨大的商业价值。比如监控视频，被保存起来的大部分可能都是无用信息，可一旦发生紧急情况，监控视频就是最重要的证据，其价值立即就体现了出来。对企业来说，大数据中挖掘的数据将会为管理者提供最及时、可靠、重要的信息，帮助企业预测未来市场的发展方向，抢占市场先机，为企业带来巨大的经济利润。因此为了保证数据的有效性和全面性，我们需要保存全部的原始数据，如何挖掘其中的商业价值对财会人的能力提出了更高的要求。

4.数据处理速度快

数据每时每刻都会从不同的平台以不同的形式涌现出来，如果不马上进行处理，大量的数据就会堆积阻碍信息的传播速度。例如，网上购物交互平台就要求系统实时响应用户信息，以保证快速、高效的交易。用户对于平台的响应时间是非常敏感的，据心理学相关资料研究表明，3秒是用户能承受的最大极限，如果数据处理速度超过3秒，会极大影响用户的购物体验，对公司的经营利润产生极大的影响，因此很多购物平台要求将数据响应时间控制在1秒以内，可以看出在未来速度将会是企业提高行业竞争力的重要手段。

（3）会计信息质量的内涵及特征

会计信息是财会人员通过会计核算和科学预测，反映经济主体过去、现在、未来的各种资金运动状况的消息、数据和资料等的总称。财务报表是会计信息的主要部分，包括资产负债表、利润表、现金流量表、所有者权益变动表和附注。会计信息是经济主体传达给利益相关者的重要资料，其目的是满足债权人、投资者、高层领导者、政府以及其他利益相关者的决策需要，其作用不可小觑。对债权人而言，通过分析经济主体的现金流以及资产负债情况来决定是否将资金借出。对投资者而言，通过分析经济主体过去、现在和未来的财务状况、盈利能力来确定是否对其投资以及投资额的大小。对高层领导者而言，他们同样需要认真研读财务报表以此来了解经济主体过去一年计划的完成情况进而确定下一步的战略方案。对政府而言，更需要通过分析各个社会机构的财务数据，以此作为实施宏观调控的依据。可见，会计信息关乎着各个信息使用者的根本利益，因此，他们对会计信息有着高标准的要求。简而言之，会计信息质量就是利益相关者对会计信息决策需要的满足程度。

2006年发布的《企业会计准则》中对会计信息质量特征给出了概括，包括可靠性、相关性、可理解性、可比性、实质重于形式、重要性、谨慎性和及时性，衡量高质量的会计信息的标准就是是否满足这八项特征。会计信息是证券市场中的公共产品，如果会计信息质量不高，对证券市场的有效运行将会产生极大的影响，甚至会严重损害经济主体的声誉和根本利益。

大数据对企业会计信息质量的影响

（1）对会计信息安全造成冲击

大数据的重要特征就是来源广泛，但这势必会增加会计信息的安全隐患。大数据背景下，网络风险、个人设备风险、系统风险以及数据风险无处不在，其中任何一个环节出了问题都会严重影响会计信息的质量，我们无法完全消除，只能提前预防并做好应急措施避免系统瘫痪。尤其是系统风险，它不仅存在于我们企业内部的数据处理软件中，还存在于云计算客户服务端中，一旦选择了不可靠的服务商，很可能造成内部信息泄露，损害公司利益，因此大数据背景下需要我们对会计信息安全问题引起高度重视。

（2）对财会人员的能力提出更高要求

随着科技的发展，生产车间的智能流水作业设备已经逐渐取代了人的工作，可想而知在不久的将来传统的会计核算也会被智能信息处理工具所取代，财会人员要想立足必须提高自身价值。未来的会计核算已经不单纯是对企业会计信息进行核算，更多的是从大量的、随机的、模糊的数据集中提取出有用的、有价值的信息，并以此为基础对企业未来发展进行预测和分析。而且数据挖掘技术背后的技术支持众多，包括了云计算、分布式处理甚至人工智能在内的各种新主流信息技术，需要财会人员掌握数理统计、模式识别等一系列的知识和技能。总而言之，大数据给财会人员的能力提出了更高的要求，未来大数据时代需要的是具有综合能力的创新型财会人才。

（3）方便了企业及时了解客户需求

目前有很多行业已经开始利用大数据来了解客户需求和消费习惯，以此制定更加合理的销售策略和市场开拓计划，以期为客户提供更具个性化的消费体验。通过对海量数据的分析，了解企业目前所处的经济、政治、社会、技术环境以及优势、劣势、机遇与挑战，帮助企业全面把握目标客户群体的个性化需求和消费体验，预测未来销售产品趋势和服务卖点，对自身有一个更加清晰的定位，更早地了解目标市场的发展趋势，看好时机投入资金，及时抢占市场制高点，提高企业的竞争力。

（4）提高了会计信息的可靠性

传统会计数据分析对象一般数据量小，即使数据量较大，传统的软件也只能采取抽样的方式对随机或具有代表性的部分数据进行分析，这无疑会降低结果的准确性。只有数据量足够大，很多不确定因素才可以被抵消，分析结果才会越接近事物本质，进而可以帮助我们发现趋势和异常情况。

大数据时代下提高会计信息质量的对策

（1）加强云计算应用，提高会计信息的时效性

大数据处理离不开云计算，它能对大量会计信息进行记录、核算、存储、分析以及管理，帮助企业減少成本。但是需要企业将内部数据上传到云端，所以云计算也存在一定的安全隐患。因此企业一方面需要选择可靠的云计算服务商，全面考察服务商的信誉评价、客户满意度、数据处理设备情况等判断是否能满足企业信息处理的要求，另一方面也要提高财会人员的保密意识，不能设置过于简单的登录密码，访问后要及时清理痕迹。

（2）融入非货币信息的披露，提高会计信息的全面性

非货币信息披露的内容主要包含以下几个方面：其一是产品或服务信息，通过产品功能、价格、技术工艺、质量、产品生命周期、各产品销售情况等来分析；其二是研发能力信息，通过产品研发进度、成果转化能力、投入产出比以及科研设备先进程度等分析；其三是市场信息，通过市场开拓情况、目标客户群体、市场定位、市场细分等来分析。非货币信息的披露方法可以从以下几个方面入手：一是，同行业对比分析，将行业内顶尖企业纳入对比范围；二是，计划与实际对比分析，调整五年滚动计划内容，完善下一年度计划；其三，近五年纵向对比分析，预测企业未来发展趋势。

（3）完善企业内部控制，提高会计信息的可靠性

企业高层管理者很容易利用自身特权更改会计数据，虚增利润以期完成董事会下达的经营业绩任务或降低利润以期达到避税的效果，极大地损害了会计信息的质量，因此完善企业内部控制就显得尤为重要。一是，，完善企业内部监督机制，成立专门的督察小组，使之独立于企业任何部门，坚持违规必罚、以罚促纠的原则，将监督机制落到实处；二是，完善内部管理制度体系，根据企业内部实际情况设置会计人员岗位责任制度、财务处理流程制度、内部牵制制度等；三是，合理制定企业内控目标，切忌急于求成，将长期计划具体到每一天，每周进行总结汇报，及时发现并解决问题，使企业随时处于高效运转中。

（4）重视复合型人才培养，提高会计信息质量

积极接受大数据时代带来的挑战，第一步就是提高财会人员的整体素质。主要从以下几个方面进行：一是，高校应注重复合型财会人才培养，与企业联合打造复合型人才培养平台，高校为企业输送优质人才，企业为高校提供岗位实习机会，注重理论与实践结合，同时改善教学内容，融入网络安全以及大数据信息处理技术学习；二是，对财会人员开展专业化培训，定期组织财会人员外出交流学习、培训或者邀请专家来企业进行指导，重视管理会计人才的培养，由核算型向管理型财会人才转变，完善人才培养机制，丰富培训内容；三是，改善绩效评价体系，采取灵活、高效的绩效评价机制，定期考核与不定期考核相结合，物质奖励与精神奖励相结合，将考核结果作为岗位晋升参考。

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