大数据时代对会计和审计的影响浅析

摘要：本文深入探讨大数据时代对会计和审计的影响，并结合实践经验总结应对措施，包括：形成明确的大数据资产概念，加强会计数据分析技术的应用，建设数据化审计管理模式，强化审计结果的应用，以及强化会计与审计人员数据应用能力。

关键词：大数据；会计；审计

DOI：10.12433/zgkjtz.20243222

大数据时代为会计行业带来了巨大的机遇和挑战，传统的会计工作主要依赖于手工账本和纸质记录，数据处理能力有限，且容易出错。在大数据技术的支撑下，会计工作得以实现自动化、智能化，全面提高了工作效率和准确性。传统的审计工作主要依赖于抽样审计和函证等方法，难以全面了解和评估企业的财务状况，而在大数据时代，审计人员可以利用数据挖掘和分析技术，对财务数据进行全面、深入的分析，从而更准确地评估企业的财务状况和风险水平。

一、大数据时代的特征分析

（一）海量数据

大数据时代最显著的特征就是数据量的爆炸式增长，在各种智能设备、传感器和社交网络普及的推动下，每天都会产生海量的数据，其中包括文本、图片、视频、音频等多种形式，规模之大超出了传统数据处理能力的范围，例如社交媒体上每天产生的推文、帖子和评论数量惊人，电商平台上的交易数据、用户行为数据等也是呈指数级增长，所以需要新的技术和方法来存储、处理和分析数据。

（二）类型繁多

除了传统的结构化数据，如数据库中的表格数据等，现在还有大量的非结构化数据，如社交媒体上的文本、图片和视频，以及物联网设备产生的各种传感器数据，数据类型的多样性给数据处理和分析带来了新的挑战，因为传统的数据处理方法主要针对结构化数据，而非结构化数据的处理则需要更复杂的技术和算法[1]。

（三）价值密度低

大数据时代的数据价值密度相对较低，由于数据量类型繁多，有用的信息和无用的噪声混杂在一起，导致数据的价值密度降低，为了从海量的数据中挖掘出有价值的信息，需要运用数据挖掘和机器学习等技术进行数据的筛选、清洗和分析，这对数据处理和分析能力提出新的要求。

（四）处理速度快

由于数据量不断增长，如果处理速度跟不上增长速度，就会导致数据堆积和浪费，所以需要高性能的计算设备以及高效的算法予以支持，且实时数据分析也是大数据时代的基本需求，以便及时地获取有价值的信息并作出决策。

（五）数据的安全性

随着数据的共享，数据泄露和滥用的风险也在不断增加。黑客攻击、内部泄露和误操作等均导致数据的泄露，给企业和个人带来损失，为此需要加强对数据的安全管理，包括加密技术、访问控制、数据备份和恢复等措施，从而确保数据安全性。

二、大数据时代对会计和审计的主要影响分析

（一）对会计的影响

大数据时代，会计数据的处理方式发生了根本性的变化，通过高效的数据处理技术，如数据挖掘、数据分析和云计算等技术，会计人员能够更快速、更准确地处理海量数据，提高工作效率的同时，也提升了数据处理的准确性。

在常规的会计模式下，财务报告的编制和发布通常存在一定的时间滞后，而通过实时数据处理技术，企业可以即时生成财务报告，反映最新的财务状况和经营成果，不仅有助于管理层作出更及时的决策，也有利于外部投资者和债权人更准确地评估企业的财务状况[2]。

大数据时代推动了会计职能从传统的核算型向管理型转变，会计人员不再局限于数据的记录和核算，而是更多地参与到企业的经营管理中，为企业提供财务分析和决策支持，要求会计人员具备更高的专业素养和数据分析能力。

（二）对审计的影响

大数据时代为审计工作提供了新的方法和手段，审计人员可以利用数据分析技术对海量的财务数据进行高效的分析和比对，快速发现异常和错报，提高审计效率和准确性。

在传统的审计模式下，由于数据处理的限制，审计人员只能对部分数据进行抽样审计，而在大数据时代，审计人员可以对企业的全部财务数据进行全面审计，从而更准确地评估企业的财务状况和经营成果，提高审计的准确性。审计人员可以利用实时数据处理技术对企业的财务数据进行持续监控和分析，及时发现和纠正错误和舞弊行为，连续性审计模式可以提高企业内部控制水平，并降低财务风险。

三、大数据时代下会计与审计工作优化措施

（一）形成明确的大数据资产概念

首先，企业需要明确什么是大数据资产。大数据资产不仅是指海量的数据，更包括数据的处理能力、分析技术和从中获取的价值，数据主要来自企业内部系统、外部市场、社交媒体、物联网设备等各种来源，明确大数据资产定义可以帮助企业更好地管理和利用数据。

其次，为了有效地管理大数据资产，企业应建立一套完善的数据资产管理体系，体系应包括数据的采集、存储、处理、分析和应用等环节，并制定相关的数据质量管理标准，确保数据的准确性和完整性，通过建立数据资产管理体系，从而提升会计与审计工作的效率。

再次，企业内部应强化员工的数据资产意识，让员工认识到数据是一种重要的资产，而不是简单的信息记录。通过培训和教育，提高员工对数据价值的认识，培养员工利用数据分析解决问题的能力，并鼓励员工积极参与数据资产的收集、整理和分析工作，形成良好的数据文化氛围。

从次，为了量化大数据资产的价值，企业应制定一套科学的数据资产评估方法，综合考虑数据的来源、质量、处理难度、应用价值等因素，对大数据资产进行合理评估。通过评估，企业可以更加明确地了解大数据资产的价值，为会计与审计工作提供有力支持[3]。

最后，企业应积极促进数据资产的共享与流通，通过建立数据交易平台或与其他企业合作，实现数据的互通互联和共享利用，从而降低数据获取的成本，拓展数据的应用场景和价值，且数据资产流通可以推动整个行业的发展和创新。

（二）加强会计数据分析技术的应用

会计数据呈现爆炸式增长，常规的数据处理方法已经难以应对，所以需要提升数据处理能力，企业应引进先进的数据处理技术和高性能计算设备，包括分布式存储系统、云计算平台等，以实现数据的快速存储、检索和分析使得会计人员高效地处理大量数据，提高会计工作的准确性和时效性。

数据挖掘和机器学习技术在大数据时代具有广泛的应用前景，数据挖掘技术可以帮助会计人员发现数据中的潜在规律和关联，为企业提供有价值的决策支持，机器学习技术可以用于预测未来的财务趋势和风险，助力企业作出更加明智的决策。数据可视化是将大量数据转化为视觉形式的过程，有助于会计人员更直观地理解和分析数据，企业需要建立数据可视化平台，将复杂的财务数据以图表、图像等形式展现出来，会计人员可以迅速捕捉到数据中的关键信息，提高数据分析的效率，同时数据可视化平台还能促进部门之间的沟通与合作，共同推动企业的决策优化。

除此之外，数据分析的准确性很大程度上取决于数据的质量，企业应优化数据质量控制流程，确保会计数据的真实性和完整性，包括建立严格的数据采集标准、进行数据清洗和校验，以及定期的数据质量评估，通过优化数据质量控制流程，会计人员获得更加可靠的数据分析结果[4]。

（三）建设数据化审计管理模式

首先，在建设数据化审计管理模式时，必须构建集中式数据仓库，主要负责存储和整合数据，审计数据来源不同，且格式存在很大差异，所以需要进行相应的处理，使其成为统一且标注难度格式，之后将其存储在数据库中，以便于后续审计数据分析工作开展；同时，在数据化审计平台中，需要加强对数据分析与挖掘技术的应用，比如机器学习技术等，可以提升数据分析效率，准确识别审计数据与各项业务的关系，以支持业务工作更好的开展。

其次，审计管理工作人员需要明确数据采集的范围、频率和方式，确保数据的及时性和准确性，并对数据进行预处理，包括数据清洗、转换和标准化，以提高数据质量和分析效果；可以利用数据化审计平台中的分析工具，对数据进行深入挖掘和分析，识别潜在的风险点和异常情况，结合业务特点和历史数据，制定合理的风险评估模型，对风险进行量化和定性评估；根据审计发现和风险评估结果，编制详细的审计报告，报告应包括审计目标、范围、方法、发现的问题及建议等内容，并建立有效的反馈机制，与被审计单位充分沟通，确保审计建议的落实和改进。

最后，企业需要做好审计数据安全管理工作，注重对审计数据的保护，避免审计数据泄露，可以通过构建安全防护系统、利用数据加密技术等方式实现，从而提升审计数据的安全性与隐私性。

（四）强化审计结果的应用

通过大数据平台获取审计结果后，需要利用大数据技术加强对审计结果的应用，将其用于企业管理与战略制定等多个方面，从而充分发挥审计数据结果的价值。企业需要依据自身实际情况，注重对审计结果的深入挖掘，获取审计结果的更深层次价值，为企业发展提供更加详细且科学的数据支持。

审计结果不仅是对企业财务状况的验证，更包含了丰富的管理信息和风险提示，所以需要深入挖掘审计结果的价值，通过对审计结果的深入分析，可以发现在财务管理、内部控制等方面存在的漏洞，企业及时采取改进措施，提升管理水平和风险防范能力。审计结果可以为企业提供关于资源利用效率、成本控制等方面的信息，企业根据信息优化资源配置，提高经济效益，同时审计结果能帮助企业作出更加明智的选择。

与此同时，为了确保审计结果得到有效应用，需要建立一套完善的应用机制。企业应制定明确的审计结果应用制度， 规定审计结果的应用范围、方式和责任人，从而确保审计结果得到及时、有效的利用；建立有效的反馈机制，确保审计部门与其他部门之间的信息交流畅通，将审计结果及时反馈给相关部门，并提出改进意见和建议，同时其他部门落实改进措施[5-6]。

（五）强化会计与审计人员数据应用能力

在制定系统会计培养计划时，针对会计与审计人员开展数据基础知识培训，包括数据采集、数据处理、数据分析、数据可视化等方面的知识，使得员工对数据应用有基本的认识和了解；根据会计与审计工作的实际需求，开展专业技能培训，可以邀请行业专家进行授课，或者组织员工参加专业认证考试，提升员工在数据处理和分析方面的专业能力；通过模拟实战、案例分析等方式，让员工在实际操作中提升数据应用能力，企业建立数据实验室或提供相关数据平台，供员工进行实践操作。

在构建数据应用文化氛围时，企业可以定期举办数据应用竞赛，鼓励员工积极参与，不仅可以激发员工的学习热情，还能发现数据应用方面的人才和优秀案例；将数据应用能力作为员工考核的重要指标，通过考核引导员工重视数据应用能力的提升，并激励员工积极运用数据。此外，企业需要建立持续学习机制，提供在线学习资源，如在线课程、教学视频等，供员工随时随地学习数据应用相关知识；鼓励员工利用业余时间自主学习，提升自身数据应用能力，企业提供相应的学习支持和资源，如图书资料、在线学习平台等，并组织员工成立学习小组，共同学习和探讨数据应用相关知识，通过小组学习，促进员工之间的交流与合作，共同提升数据应用能力[7-8]。

四、结语

大数据时代背景下，需要企业积极运用大数据技术，构建数据化会计与审计管理模式，提升会计与审计工作效率以及质量，以此推动企业信息化、数字化建设水平的提高。

参考文献：

[1]陶宏桥.大数据时代下审计风险的影响因素及防范措施研究[J].中国乡镇企业会计， 2024（03）：166-168.

[2]盛杰.探究大数据分析在商业银行内部审计中的应用[J].中国产经，2024（05）：164-166.

[3]周恒.企业会计审计风险及信息化审计策略研究[J].市场周刊，2024，37（08）：179-182.

[4]李文君，王海兵.乡村振兴背景下高职院校数字化审计人才培养研究[J].商业会计，2024（05）：118-121.

[5]朱丹璇.大数据与会计专业精准课程体系研究[J].老字号品牌营销，2024（05）：222-224.

[6]郭圆圆.会计改革背景下事业单位的内部审计与内控风险防范策略[J].财经界，2024（08）：153-155.

[7]栗秀东.大数据时代会计管理面临的问题及对策研究[J].中国集体经济，2024（07）：161-164.

[8]周超.新会计准则下企业财务审计工作探讨[J].中国集体经济，2024（07）：121-124.

（作者单位：广州恒心建设工程技术有限公司）