李乐平 汕头职业技术学院
科学技术及网络技术的发展促进了社会整体的巨大变革,促进了社会各方面的发展进步。当今时代是一个数据驱动的时代,信息化、数据化、科技化是当今和今后很长一段时间社会的重要特征。大数据技术受到世界各国各行各业的追捧,在高校的财务管理工作中,大数据技术的应用是高校适应社会发展趋势而进行的一场自我财务管理革新,将会全面推进高校会计信息系统的优化升级。同时,高校会计信息系统中事项法应用将会根据原始的财务信息来对经济事宜进行分析管理,极大地提高会计信息的客观性。
事项法这个词汇早在20世纪60年代就出现了,事项法是与价值法相对的会计理论研究方法。价值法仅对货币计量的价值信息进行确认、计量、报告;而事项法强调从实际活动中可观察到的具体事件出发,利用会计数据将这些具体的经济活动信息进行呈现,在此基础上进行相关工作的重新构建或者改进和优化[1]。事项法包含以下几个基本思想。第一,不同使用者需求的差异。在会计信息系统中,不同的使用者对相关财务信息的需求是不同的。要求会计人员提供一套能满足不同使用者需求的财务信息是极具难度的。会计人员的工作任务在于为使用者提供各种原始状态的财务信息数据或者有关的具体的经济事宜,而对财务信息数据的深度加工和分析则需要使用者根据自身的需求来进行操作。第二,会计要提供多方面的信息。不仅要提供价值性高的信息,也要提供看似价值含量不高的信息。传统财务会计通常会忽视这一点,很多会计工作人员容易受到主观臆断和假设的影响,因此在财务数据进行处理的时候往往会删减很多对其他方面的财务工作具有参考意义的非价值信息[2]。然而,事项法会计由于十分强调数据信息的原始性,几乎不会对数据进行加工,因此完整地保留了各种有价值和非价值的信息数据。因此,为信息使用者提供了更广泛的信息选择空间。第三,使用多重计量属性。因为不同使用者度信息的关注重点不同,对信息价值和非价值的判断具有极强的主观性,因此要注重信息的全面性综合性。
事项法理论让人们重新思考会计工作的目的和过程,然而在早期,由于缺乏相应技术层面的支撑,事项法会计的理论走向实践显得步履艰难。但是,随着互联网以及大数据技术的发展,事项法会计的实际可操作性变得越来越强。在高校中,相关数据收集的工作实际上十分庞杂,因为收集的范围非常的广泛[3]。大数据采集技术的应用,可以实现各种来源的结构化和非结构的海量数据采集,使会计信息在内容上、空间上、时间上不断扩展延伸,在形态和方式上实现多样化、丰富化、从而避免遗漏一些重要的非价值信息。大数据预处理技术可以对海量原始数据进行清洗、填补、平滑、合并、规格化、一致性检验等预操作,提高会计信息质量,为会计核算和后期决策支持奠定基础。大数据存储技术主要包括服务器、存储设备、操作系统、数据库管理系统等一系列软硬件设备技术,支持海量数据存储、查询、处理、分析功能,并兼具低成本、高性能、高拓展性等优点,是事项法会计信息系统构建的基础要件。大数据分析挖掘技术实现对海量数据进行萃取、提炼和分析的过程。可以根据不同信息使用者的不同需要,运用不同的数据挖掘算法对特定类型数据进行提取,结合多种高级分析功能,帮助用户对数据中的趋势、模式和关系进行分析,并借助图形化、可视化的手段,清晰有效地进行信息传递和沟通,为预测、决策提供依据。简而言之,大数据技术为事项法会计的实践提供了强大的技术支撑。
高等教育历来都肩负着人才培养和科技创新的重要使命。高校财务工作业务量大、类型庞杂;涉及教学、科研、基建、学生、后勤管理等方方面面,产生了海量的会计信息,基于传统价值法构建的会计信息系统数据整合能力差,决策效能不高,渐渐不能满足高校财务管理的需要,而事项法会计信息系统的优越性日益显现,主要体现在以下三个方面:
事项法会计目标是为信息使用者提供所需的信息,以帮助决策者根据相关的信息制定相应的后续工作策略。事项法在高校会计信息系统的应用,首先,突破了以往高校财务管理的一些服务范围方面的局限性,不仅可以为校领导、职能部门等重要的用户提供信息,同时也能为教职员工、学生等普通用户提供各种信息。其次,极力为信息使用者提供最原始的信息,保证信息的真实性和可靠性。高校信息使用者可以结合自己的实际需求,对这些原始信息进行选择和加工处理。最后,在大数据技术的加持下,实现对高校的财务信息进行全方位分析,统计和评估预测等工作,财务管理由单一职能转向多样化,促进高校财务管理实现从业务管理走向价值管理的目标。
在引入事项法会计之前,高校的各个职能部门之间,会计信息工作各个环节的关联性不强,一些重要数据不能够实现共享交流,不同的财务业务间整合性较差,财务与业务工作之间的协同性就成了急需解决的问题,根据事项法的基本思想可知,高校各会计信息业务相关部门收集记录的信息都是最初始的状态,事项法将会对这些原始状态的数据进行储存,并且将其置于公共数据库当中,这种对原始数据的储存将避免传统会计信息系统中出现的数据多次重复或者数据之间出现信息不对等的问题[4]。
价值法在会计信息系统中侧重用户需求的可预测性,这种假设性主观因素过强,反映出不可靠性。而事项法侧重原始经济事项活动的信息提供,会计信息系统只是为使用者提供丰富全面的可选择的资源。进行对这些信息的选择,加工整理。从而生成自己所需要的信息。这种信息加工方式具有非常强的连续性,信息使用者具有相对的自由的操作空间,可以自行进行分析模型的选择和方法的选择。
S 学院是一所市属高职院校,现有4个校区 55 个专业。会计信息系统与学校其他职能部门管理系统相互独立,信息共享、整合困难。财务管理功能停留在业务层面,总体效率不高。财务决策主要依赖会计信息,全局性、综合性、前瞻性明显不足。笔者针对S学院的会计信息系统存在问题,运用事项法会计的原理,对S学院的会计信息系统提出优化改进的策略。
事项法会计信息系统模型框架可以分为四个模块,即用户系统,事项凭证数据库,任务系统,决策报告系统(见图1)。
图1 事项法会计信息系统模型
(1)用户系统,用户系统的主要的工作是进行经济事项的采集和工作任务的发布。实际运用中,操作员可以通过人工录入、电子票据导入、OCR扫描技术等方式进行数据采集经济事项的各类原始数据,并传递到事项凭证数据库。
(2)事项凭证数据库,事项凭证数据库是存储事项会计资料的多维数据库;用户系统将采集的各类原始数据导入之后生成事项原始凭证,事项原始凭证是具有统一标准和格式的数据文件,可以被所有用户任务调用,从而消除了数据冗余。事项原始凭证与数据库中的其他事项凭证相互独立,以保证事项原始凭证的原始性不受影响,但可以通过关键参数相互关联实现可追溯。
(3)任务系统,是会计信息系统的核算模块,用户根据不同的权限和需求发布用户任务,系统接受任务后从事项凭证数据库提取事项凭证。用户任务分为会计任务和非会计任务。需要说明的是,事项法会计是由价值法会计基础上拓展延伸而来,对于财务会计核算监督的职能,不仅完全保留而且需要优先保障。会计任务的工作流程如下:财务处用户向任务系统下达核算任务,任务系统接收指令,从事项凭证数据库提取相关的事项原始凭证,依据相关法律法规和会计准则进行核算,生成事项记账凭证后反馈给用户系统和事项凭证数据库,由两个系统审核无误后,生成各类事项会计账簿。非会计任务可以由用户根据需定义生成,支持提取事项原始凭证中的非货币信息,工作流程和会计任务基本一致。
(4)决策报告系统,决策系统同时支持财务决策和非财务决策。用户通过任务系统提交决策申请以后,由系统根据用户需求创建决策模型,通过数据挖掘算法从事项数据库挖掘相关数据,同时运用大数据分析技术进行相关的分析、统计、预测后形成决策,反馈给用户。报告系统工作流程与决策系统相仿,财务报告系统支持由任务系统中直接调用事项会计账簿,分析生成各种预算、财务、决算报告。决策报告生成以后同样需要反馈到事项数据库,作为事项凭证存储。
(1)事项法下的会计确认。首先,高校会计信息系统需要对会计工作各事项所包含的内容进行明确。其次,必须要保证会计信息的原始性和真实性。事项法的运用在很大的程度是为会计工作减轻了负担,会计工作的重心从核算转为会计信息的采集储存。在进行信息存储的环节,一定要对各项经济事项的时间、资源、参与者等信息进行准确无误的记录和确认。同时,要尽量避免相关外部的会计规则和主观判定的纳入,保持经济事项的原始状态。在确认计量时,要将定量作为主要方法,辅助以定性的方法。在使用定量计量的时候,一定要注重数量信息的客观性,对时间、劳务、货币等信息从数量方面加以描述反映。
(2)为信息使用者提供实时的信息。会计信息系统中存在信息决策滞后或者不匹配的问题在很大程度上是因为财务信息的动态发展性强,决策的速度的延缓。事项法追求财务与业务发展的实时匹配和同步行发展,为使用者提供及时的最新信息,这将促进决策的针对性。
(3)利用大数据技术进行高校会计信息系统中会计数据的整合。要充分利用大数据技术的优势,将高校中的总资产、教职工福利津贴、学生学费等财务信息进行综合性的管理,改变以前各数据间相互孤立分离的问题,促进各数据间的联系整合,从而为后阶段的财务管理工作的顺利高效开展做好准备工作[5]。同时,高校需要利用大数据技术做好高校财务工作的顶层设计。利用大数据技术促进高校财务各个部门平台的建立和完善,使各个部门之间的沟通越来越密切,信息共享越来越高效。实现对数据信息的实时分享和随时访问。这种工作模式在很大程度上减少了工作成本,同时还提高了信息的获取效率。
(4)利用大数据技术进行高校会计信息系统中会计数据的深度处理。在数据爆炸的时代,更需要重视数据的真实性,要尽可能地从原始数据的本身出发进行信息的挖掘,利用大数据技术对各项财务数据进行小样本分析从而确保数据可靠性,通过全面的映射点分析挖掘数据的关联性。
(5)提高大数据技术在高校财务管理的可行性。大数据技术具有十分突出的技术先进性,各种属性能够满足使用者的各种需求。在目前的高校财务管理工作中,对大数据技术的价值挖掘还不够深入全面,相关的会计工作人员对大数据技术的掌握还不够熟练[6]。因此,高校应该加强对相关会计工作人员和财务管理人员的技术培训。同时,在利用大数据技术进行财务相关工作的时候,一方面要充分挖掘大数据技术的优势,另一方面也要抱有防范和警惕意识,因为大数据技术同样具有一定的风险。
社会经济在不断地发展,我国相关的税收制度在社会改革总也在不断地完善和优化,高校的会计财务信息系统应该充分利用事项法和大数据技术的优势,抓住机遇,从而促进高校会计信息系统的完善和财务管理工作的改善和优化。