大数据视域下会计理论与实务的创新模式研究

赵哈申

（长春城投建设投资（集团）有限公司，长春 130012）

0 引言

信息时代的高速发展极大推动了相关产业的发展，依托于大数据支持的数据挖掘技术、可视化技术等，可将行业发展中产生的数据映射到信息模型中，为管理人员提供决策类信息。在大数据技术的支持下，会计人员可对内部大量的数据信息进行多节点、时效性运算，真正从传统机械式运营转变为智能化运营，推动会计行业的转型。本文对会计理论与实务在大数据环境下的创新模式进行探讨，仅供参考。

1 大数据技术的特性与优势

大数据技术是依托于网络平台实现的，应用网络系统内部程序，可对数据信息本体进行多元化运算，确保各项数据信息运行工作的开展，以指令诉求为基准，在数据框架下，真正实现信息的高效率整合。以大数据技术为导向的信息结构不再执行原有单一的数据运算模式，而是通过模糊算法、控制理论等，对数据在当前信息结构下呈现出的运行属性进行路径分析，实现结构数据可视化，界定出不同操控工序下数据信息的传输行为，保证系统程序与指令的时效性对接。从大数据技术呈现出特性来看，高效率、高精度的分析辨识模式，可进一步提升数据信息体系与系统执行程序之间的契合性，保证各项操作可为决策机制提供全过程服务。对会计工作而言，大数据技术支持下的会计信息化，可对当前大数据环境下的财务处理系统进行多元分析，保证数据在信息范畴内所呈现出的价值全部反馈到会计运行系统中，以此为驱动力，进一步实现数据信息的整合，为企业财务业务的拓展提供基础保障。

2 大数据对会计理论的影响

2.1 会计职能方面

大数据支持下的数据处理系统可对系统中存在的非结构化数据进行处理，其相对于传统会计业务处理形式而言，可有效提高核算效率，提高企业财务部门运算的精准度。会计信息化的实现对传统会计人员职能产生了影响，需要会计人员提高数据信息整合质量，保证数据信息在运行过程中可充分发挥数据的价值，为企业决策工作的开展提供信息服务。伴随着云平台的融入，通过大数据可更好地实现数据互联，对于会计核算人员来讲，其核算职能正逐渐转变为管理职能，即只需要通过对系统运行进行管理，便可得到相应的数据信息，在一定程度上提高数据运算质量，降低数据核算中产生的误差。对于企业而言，通过信息平台的建设，可以减少人力资源投入，降低经营成本，提高企业运行效率。

2.2 会计要素方面

大数据时代的到来，令数据传输结构、处理结构产生较大的转变，技术人员通过对原有结构的设定与优化，构筑出以信息结构为基础的商业化产业。特别是在信息平台建设发展背景下，部分企业逐渐由实体类发展转变为线上发展，这就催生出信息产业革命。比如，百度平台、淘宝平台通过流量、成交额、虚拟产品的营销，已经形成新兴的盈利模式。对传统会计行业来讲，企业资产、资金收入支出、成本利润等方面逐渐发生改变，尤其是在多样化的负债、盈利态势下，原有的项目核算方式将对企业会计要素造成较大的干扰，造成操作人员职能模糊的问题，无法对财务业务处理中产生的问题进行有效辨识。

2.3 财务报告信息方面

财务报告主要通过信息整合，对当前一段时间企业运行过程中产生的数据信息进行分析，得出有助于企业决策的信息，辅助企业针对当前财务状况，制定更为完善的信息管控制度，保证企业的规范化发展。伴随着数据信息形式的多样化发展，非结构化数据信息的比重逐渐加大，这就间接削弱了传统结构化数据的地位，会计人员必须加大对信息的核验力度，以数据为核心，对数据在行业中呈现出的关联特性进行分析，为企业各项决策提供数据信息支持。

3 大数据对会计实务的影响

3.1 信息整合方面

伴随着信息化的不断推进，数据在网络体系下呈现出多样化的特点，其不再局限于以文字、图形等组成的结构化信息，这就加大会计人员处理信息的难度。在非结构化信息处理过程中，财务业务的处理逐渐实现纵向延伸，不再局限于某一种处理方式，而通过不同结构数据的界定，保证各项信息处理可聚焦到某一数据节点上，令系统在实现相关功能时，可在大数据挖掘技术的支持下，对大容量、高密度的数据进行处理，以得出更为全面的数据信息，为后续财务业务的处理提供基础保障。

3.2 核算流程方面

会计核算依据财务报告，对货币信息进行计量、确认，精准描述出特定经济主体在当前经济报告中呈现出的属性，以对现阶段的经济行为进行记录，查证出经济行为与预期行为之间的差异性。传统会计核算业务处理中通过一式多联，对不同业务之间的账目进行界定，然后在一定周期内对数据信息进行汇总，但在此过程中，由于账单流转、存储的问题，信息在存储及运用层面存在不对称性问题，对数据信息的全过程监控难以实现。在大数据技术的支持下，网络公关（Electronic Public Relation，EPR）系统可针对当前财务业务处理机制以及信息传输模式等进行信息标识，这样便可有效将原始凭证转变为电子凭证，然后通过信息系统的实时录入，提高信息处理效率，降低人力资源的投入，进一步推动财务管理的转型发展。

3.3 信息安全方面

大数据支持下的信息平台可真正实现数据信息的高效率、透明化整合，但在数据信息处理工作机制下，整项业务处理完全实现自动化、数据化，其将对人们的隐私信息产生定向化整合，间接加大系统的安全风险。一旦会计平台所容纳的数据信息作用到个体上，则信息所呈现出的经济利润可能引发不法操作的弊端，降低数据信息的实效价值。此外，非结构数据在处理过程中，因为定量信息、非定量信息之间所造成差异影响，将影响会计人员的客观分析基准，无法对后续业务的开展进行全面预测，加大了数据信息的统计风险，难以令财务核算信息起到相应的辅助决策作用。

4 大数据视域下会计理论与实务的创新模式研究

4.1 结构数据方面的创新

在数据信息大容量传输下，非结构化数据可对结构化数据进行立体化描述，以此来节约数据空间，提高系统处理信息的效率。对于会计行业来讲，其本身是对内部数据信息进行高效率处理，保证各项工作的开展可精准落实到数据业务处理中，这样一来便可通过结构化、非结构化的数据运算，对当前操控环境下的信息进行有序罗列，保证数据信息在具体核算与应用过程中，按照相应程序，正确落实到数据分析流程中。为进一步保证数据信息在整个处理机制中的精准性，可通过不同结构的数据界定，分析出处理业务中存在的相关属性，然后结合非结构化数据处理过程中呈现出的属性，保证各项业务处理工作的开展与实现，正确落实系统程序指令，以供用户对相关数据信息进行查验，提升数据信息运行的稳定性。此外，考虑到数据处理在会计业务工作中的重要性，必须结合数据挖掘技术，对系统内部的结构化、非结构化数据信息进行多维度分析，界定出各项数据信息在当前系统运行中存在的理论价值，只有这样，才能进一步增强系统处理信息的能力，以满足当前大数据环境下的信息处理需求。

4.2 会计计量方面的创新

会计计量主要是通过货币对企业当前经济业务的开展及所取得的成果进行财务信息的罗列，以描述出不同计量模式下经济与事务之间呈现的关联属性，进一步界定出企业在当前运行模式下所产生的经济利润或经济风险。伴随着网络信息平台的建设，实体类行业发展的主阵地逐渐转移到网络平台中，这对传统现金流的统计模式造成了一定影响。对会计人员来讲，原有的计量模式显然无法更为全面地阐释资金计量与业务之间的联动性。对此，必须要加大计量业务与数据分析技术、数据挖掘技术之间的整合力度，保证各项业务的处理可进一步提高计量工作对结构化、非结构化数据信息的处理效率，然后对传统货币的计量方式进行优化，从时间、空间、基数等方面界定出不同计量指标，更为精准地反映当前企业的负债或盈利情况，提高信息处理的透明度。

4.3 信息安全方面的创新

大数据网络体系下，数据信息的高效率处理机制可有效提高会计业务处理质量，但同时数据信息本体所蕴含的经济价值，容易令不法分子铤而走险，盗取系统内的数据信息。对此，必须要建构信息安全防护体系，严格界定出不同的使用等级，通过权限的界定，有针对性地进行数据业务处理，最大限度增强系统的控制能力，防止外部病毒侵袭、黑客攻击等。安全防护体系的建立，可对会计审计系统存在的安全风险进行有效规避，以形成事前、事中及事后的业务整合，在及时发现问题、解决问题的过程中，强化系统监管能力，这样便可真正依托智能化系统，逐步取代传统人工的操作过程，有效将数据信息进行对称化处理，提高会计系统运行的安全性。

5 结语

大数据视域下，会计信息化的实现可加速会计行业的智能化发展，通过无纸化的操作，提升系统运行效率，减少人力资源的投入，为企业资源合理化分配提供基础保障。为进一步加强会计理论与实务在职能范畴的效用，需从数据结构、会计计量、信息安全等方面创新发展。