大数据经济背景下财务会计向管理会计转型实践研究

杨冰洁

摘要：大数据经济的兴起，企业的外部环境瞬息万变，相应的数据规模也呈现出爆发式增长，传统的财务会计显然已经跟不上企业的发展需求。基于此，文章对大数据时代财务会计向管理会计的转型发展展开深入细致的分析研究。首先介绍了大数据经济的概述，然后对财务会计和管理会计的职能进行了分析。其次深入分析大数据时代对传统财务会计的冲击与挑战，进一步探讨财务会计向管理会计转型发展的重要性。最后为财务会计的转型发展提出一系列切实可行的改善措施。

关键词：大数据；经济；财务会计；管理会计

一、引言

随着信息科技飞速发展，人们逐步迈入了大数据时代，大数据经济已经成为推动企业发展的重要力量。在此背景下，财务会计面临着转型升级的迫切需求。传统的财务会计侧重于记录和汇报企业的财务信息，无法为企业决策提供全面可靠的数据资料，管理人员在制定发展决策时缺乏足够的数据支撑。为了适应现代企业经营管理的需要，在大数据经济时代，财务会计向管理会计转型成为一个重要的课题。借助财务会计向着管理会计的转型发展，企业能够更好地发挥大数据技术、管理会计的优势作用，提升决策质量，提高运营效率，实现可持续发展。

二、财务会计向管理会计转型的必要性及职能分析

（一）大数据经济概述

大数据经济是指在互联网和信息技术的支持下，通过获取、存储和处理海量数据来实现经济增长和创新的一种经济形态。随着计算机技术和存储技术的不断进步，人们可以更加方便地获取、存储和分析各种类型的数据。这些数据具有高时效性和实时性，能够为决策提供更准确、精细的依据。与传统经济相比，大数据经济所涉及的数据规模巨大，数量级可达亿级、万亿级，远远超过传统经济中的数据量。此外，大数据经济中的数据种类多样化，包括文本、图像、音频、视频等，覆盖了社会各个领域的数据。这些数据具有较高的价值密度，通过对海量数据的挖掘和分析，可以揭示出商业模式、市场趋势以及消费者偏好，为企业提供更精准的洞察和决策支持，推动经济增长和创新。

大数据经济已经深刻影响了各个行业和领域，如金融、零售、制造业、医疗健康等。通过利用大数据技术和方法，企业可以高效地管理资源、优化供应链、提升产品品质，实现成本降低、效率提升和盈利增长。总之，大数据经济以其巨大的潜力和广阔的应用前景，成为推动经济转型升级的重要引擎。通过充分利用和挖掘大数据的价值，企业和社会可以实现更智能、高效和可持续的发展。

（二）财务会计向管理会计转型的必要性

在大数据技术普及应用的今天，财务会计向管理会计转型发展是一件非常重要的事情，其原因是過去的财务会计已经跟不上企业的发展需求，过去的财务会计过分注重企业的财务报告和会计核算，只提供对过去业务的记录和总结，无法满足管理层对实时、精准数据的诉求。管理会计通过对企业经营、决策拟定展开精准合理地预测分析，更有利于管理层把握市场的变化、发现商机并做出灵活的决策。通过转型到管理会计，财务会计可以更好地满足企业在大数据经济中的决策需求。其次，大数据技术以及相关软件系统的普及应用，为财务会计转型升级提供了强有力的技术支撑。在大数据技术广泛应用的时代背景下，人们可以利用多种多样的系统软件，对相关数据展开深层次、全面细致地研究分析，从而了解数据中蕴含的特征和模式，为企业的经营发展、决策拟定提供全面可靠的信息支撑。

与此同时，财务会计向管理会计转型升级，有助于凸显企业的竞争优势和创新优势，在大数据时代背景下，企业面临着日益激烈的市场竞争和不断涌现的新兴技术。只有通过及时、准确的信息支持，企业才能更好地抓住市场机遇，应对市场挑战。管理会计的转型使财务会计从被动的信息提供者转变为主动的决策支持者和参与者，能够更好地发现企业的优势和劣势，为企业的战略规划和创新提供重要支持和指导。所以，财务会计向管理会计的转型在大数据经济背景下势在必行。这种转型能够满足企业在大数据时代的决策需求，充分利用大数据的潜在价值，提高决策的准确性和效率。同时，转型还能提升企业的竞争力和创新能力，为企业的长远发展奠定基础。因此，财务会计向管理会计转型具有明显的必要性和重要性。

（三）财务会计和管理会计的职能分析

财务会计是指通过对企业的财务状况和经营成果进行核算、报告和分析，向内外部用户提供有关企业财务状况和经营成果的信息。其主要职能包括核算、报告和分析。在核算方面，财务会计需要对企业的各项经济业务进行记录和归类，包括资金的收入、支出、债权和债务等。在报告方面，财务会计需要编制财务报表，向外部用户如投资者、债权人、政府监管机构、供应商等提供有关企业财务状况和经营成果的信息。而在分析方面，财务会计通过对财务数据的分析，评估企业的经营状况、盈利能力和偿债能力等。

管理会计通过对企业所有经营行为展开分析、预测、评价，从而为企业决策制定、内部管理提供扎实的数据基础。其主要职能包括成本核算、预算编制、绩效评价和决策支持。在成本核算方面，管理会计对企业内部各项成本进行核算，分析产品、部门或项目的成本构成。预算编制方面，管理会计参与企业的预算编制工作，制定财务预算和经营预算，进行资金的分配和使用管控。在绩效评价方面，管理会计通过对业务活动的核算和分析，评价业绩和效益。而在决策支持方面，管理会计通过对内部数据的分析和预测，为企业的决策提供支持。两者在职能上有所区别，财务会计主要面向外部用户，管理会计则主要面向内部管理者。它们都是为了提高企业的经济效益和管理效率而存在的。

三、财务会计在大数据经济中面临的挑战与问题

（一）数据规模和速度增加

随着大数据的兴起，企业所面对的数据规模和速度呈现出急剧增加的趋势，传统的财务会计系统和处理方法已经无法有效地应对这种挑战。数据规模的增加使得传统的财务会计系统面临存储和处理的压力，大量的交易数据、客户数据以及其他相关数据不断涌入企业的数据库中，导致数据存储需求激增。传统的关系型数据库往往无法承担如此庞大的数据负载，而且数据的查询和分析也变得更加困难和耗时。数据的增长速度也给财务会计带来了挑战，随着科技的发展，数据的生成速度越来越快，实时数据的需求也越来越高。然而，传统的财务会计系统需要一定的时间来处理和整理数据，无法满足即时决策的需求。企业需要更快的数据采集、传输和处理能力，以及实时性更强的财务会计系统。

此外，数据规模的增加和速度的加快还会带来数据质量的挑战。随着数据量的增多，企业可能面临数据质量不一致、重复或错误的问题。这些不准确的数据将对财务会计的分析和决策产生负面影响，可能导致错误的判断和决策。随着大数据的兴起，企业需要采取相应的措施来改进数据存储和处理能力，提升数据的采集能力和分析能力，此外还需要保障数据的精准性和可靠性，以更好地应对大数据时代的挑战。

（二）数据的多样性

在大数据经济中，数据的多样性是一个显著的特征。除了传统的结构化数据，例如数值、表格和数据库，还包括各种非结构化数据，如文本、图像和视频等。然而，传统的财务会计主要关注结构化数据的处理和分析，对于非结构化数据的处理和利用能力相对较弱。非结构化数据的特点在于其形式和内容的多样性。例如，文本数据可以是客户评论、社交媒体帖子或内部备忘录等，而图像和视频数据则可以包含产品照片、用户使用示例或市场调研的视觉资料。这些非结构化数据所携带的信息对企业决策和业务发展具有重要意义，但由于其复杂性和多样性，传统财务会计系统并不具备对其进行有效处理和分析的能力。

此外，非结构化数据的处理还涉及到自然语言处理、图像识别和视频分析等技术领域。比如，对于文本数据，需要进行情感分析、主题提取和关键词识别等操作，以获取其中隐藏的信息；而对于图像和视频数据，则需要应用计算机视觉算法和模型，对其中的图像、物体和动作进行分析和识别。在大数据多样性的背景下，传统财务会计系统需要进一步发展和创新，以适应非结构化数据的处理和利用要求。这不仅需要引入新的技術和工具，还需要整合相关领域的知识和专业人才。

（三）决策的迫切性

在大数据经济中，决策的迫切性成为重要的挑战。市场环境的快速变化要求企业能够及时做出准确的决策来应对竞争，而财务会计在其中扮演着关键的角色。然而，传统财务会计所关注的财务报告往往需要一定的时间来编制和审查，不能满足实时决策的需求。在大数据经济中，决策需要基于最新的数据和信息。而随着技术的发展和数据的爆炸式增长，企业面临着海量的数据需要进行整理、分析和处理，以便迅速获取有价值的洞察和决策支持。然而，传统财务会计系统的数据处理速度和报告生成周期相对较长，无法与大数据的快速流动和变化同步。在快节奏的市场环境中，延迟的报告和决策可能导致企业错失机会或无法及时应对风险。对于财务会计部门来说，需要通过采用更加高效的技术和工具，提升数据处理和分析的速度，以便更及时地提供准确的决策支持。只有及时地掌握市场动态、企业财务状况和经营绩效，管理层才能基于实时数据做出明智的战略和运营决策。

因此，在大数据经济中，财务会计需要顺应市场变化，提高数据处理和报告的速度，并与其他部门密切合作，共同推动数据驱动的决策制定。只有通过及时准确的财务信息和洞察，企业才能适应快速变化的市场环境，抓住机遇，增强竞争力。

四、财务会计向管理会计转型的优化策略

（一）加强技术基础建设

在大数据视域下，财务会计向管理会计转型的有效方法就是夯实技术根基。在实现财务数据的高效分析和管理过程中，建立适应大数据处理和分析的技术基础设施至关重要。企业需要建立完善的数据采集系统，通过引入先进的数据采集技术，能够实时、准确地获取企业内外部的各类数据，包括销售数据、成本数据、市场数据等。企业能够借助各种各样的传感器、物联网设施采集信息，从而获取全面、可靠的数据资料。此外，企业必须打造科学先进的数据存储和分析系统。大数据的特点是数据量庞大、复杂多样，传统的数据存储和处理方式已无法满足需求。企业可以借助云计算、大数据平台等技术，创新打造分布式存储和数据处理系统，从而提升数据的分析效率，最终实现海量数据高效查询、快速处理的目的。

与此同时，企业应该培养一大批具备大数据处理和管理专业能力的人才。这些人才应具有数据分析、数据建模、数据挖掘和数据可视化等技术能力，能够灵活运用不同的数据处理工具和算法，从海量数据中提取有价值的信息和见解。通过了解财务会计与管理会计的需求，这些人才能够将大数据技术与实际业务场景相结合，为管理决策提供准确可靠的数据支持。在加强技术基础建设的同时，企业还应关注数据安全和隐私保护。在大数据广泛普及的今天，数据安全、隐私保护成了企业日常工作的重中之重。企业应该拟定合理全面的数据安全管理制度和预防方案，确保敏感数据的安全存储和传输，并合规处理个人隐私信息，保护用户权益和企业声誉。通过建立适应大数据处理和分析的技术基础设施，培养和引进相关人才，企业能够更好地应对大数据时代的挑战，实现财务会计向管理会计的有效转型。

（二）数据整合与分析

财务会计向管理会计转型的过程中，一个关键的步骤是将传统的财务数据与其他相关数据进行整合，构建一个全面的数据信息体系。财务会计在数据统计、分析过程中，能够洞察数据中隐藏的商业价值，为管理层制定决策提供重要的数据支撑。过去的财务会计过分重视财务报表和数据指标，但这仅仅是企业的一部分数据。为了更好地了解企业的整体经营状况，财务会计需要将来自销售、采购、生产、人力资源等部门的数据整合起来。通过整合这些数据，财务会计可以对企业的运营状况以及不同部门之间的关系有更清晰的认识。通过数据分析技术，财务会计可以挖掘潜在的商业价值。数据分析可以帮助财务会计发现数据中的模式、趋势和异常情况，从而揭示出可能存在的商业机会或问题。例如，通过分析销售数据，财务会计可以探索产品销售的高峰期和低谷期，有针对性地制定促销策略；通过分析成本数据，财务会计可以找到成本的主要驱动因素，并提出降低成本的方案。通过这些数据分析，财务会计能够为企业决策提供科学的依据，加强对市场和业务的敏感性。

财务会计还可以运用预测模型和数据挖掘技术，为企业决策提供更准确的预测和建议。基于历史数据和趋势，财务会计可以建立数学模型，预测未来的销售额、成本等关键指标。同时，数据挖掘技术可以发现不同数据之间的相关性和影响因素，为企业在市场竞争激烈的环境中做出更有竞争力的决策。财务会计向管理会计的转型过程中，必须将过去的财务数据和相关数据有效融合到一起，并对这些数据展开深层次、全方位地研究分析，从而发现其中的潜藏价值。企业通过打造科学先进的数据管理系统，能够为企业决策拟定奠定扎实的数据支撑，提高决策的准确性和效果，从而推动企业的持续发展和竞争优势的提升。

（三）强化预测和预警功能

在大数据经济中，财务会计需要更加注重强化预测和预警功能，以实现及时发现和应对经营风险和机会的目标。这一战略的核心在于建立精准的预测模型和风险评估体系，从而提高企业决策的准确性和远见性。通过强化预测功能，财务会计可以利用丰富的历史财务数据以及其他数据源，运用统计学和机器学习等技术手段，构建预测模型。这些模型可以基于过去的趋势和模式，预测未来的财务表现和业务发展趋势。借助这些预测结果，财务会计能够提前发现市场变化、行业趋势等因素对企业的影响，为决策提供可靠的参考依据。同时，强化预警功能意味着财务会计需要建立一个灵敏且准确的风险评估体系。通过监测关键指标、制定预警指标和设定阈值，财务会计可以将风险因素的触发点提前纳入监控范围，及时发现异常情况并及时应对。这有助于降低企业面临的潜在风险，同时也能更好地抓住市场机遇。

强化预测和预警功能对于财务会计来说，意味着要提高数据分析和解读能力，并加强与其他部门的合作。财务会计需要懂得如何从海量的数据中提取关键信息，并将其转化为有利于决策的见解。此外，与市场营销、供应链、运营等部门的密切合作，可以进一步整合各个领域的信息，提升预测和预警的准确性和可靠性。强化预测和预警功能是财务会计在大数据经济中转型的重要策略。企业应该创新设计一个科学精准的预测模型和风险分析系统，为企业经营决策带来精准、可靠的数据支撑，使得企业更好地适应瞬息万变的外部市场，推动企业健康稳定地发展。

（四）引入智能化技术

企業需要不断引进人工智能、深度学习等现代化技术，有效提升财务数据的分析速度和精准程度，促进财务会计向着管理会计转型发展。通过智能化技术的应用，财务部门可以更加积极主动地提供丰富的管理信息，为企业的管理决策提供更深入、全面的支持。在转型过程中，一种重要的应用方式是利用自然语言处理技术实现对财务报告的自动化处理和分析，从而提高财务报表的及时性和可靠性。自然语言处理技术可以实现对财务报告中的数字和文本信息的自动提取和解析，从而快速获取财务数据和企业运营情况。这些数据可以用于制定业务战略、评估绩效和预测未来发展趋势等方面。此外，通过智能化技术，财务部门可以进行更精细化和准确的成本管理。利用大数据和机器学习技术，系统可以分析不同成本项目的收益和风险，帮助企业合理配置资源，并进行成本效益评估。这种方法可以帮助企业发现成本节约的潜力，优化经营决策，并提高企业的竞争力。

智能化技术还可以辅助进行风险评估和预测。通过对历史数据的分析和模式检测，智能化系统可以提供有关潜在风险和异常情况的预警，帮助管理人员及时采取相应措施。这种方法使得管理人员能够及时识别并应对可能的风险，保障企业的正常运营。总之，智能技术的引入有助于提升财务数据的分析速率和精准程度，促进财务会计向着管理会计的转型发展。它为财务部门提供了更多的管理信息和决策支持，帮助企业实现精细化经营、优化成本控制，从而提升企业的竞争力和可持续发展能力。

（五）加强沟通与协作

为了实现财务会计向管理会计的转型，加强部门间的沟通与协作是非常重要的。财务团队需要与业务部门、市场部门等紧密合作，共同理解和满足企业各个部门的需求，并为其提供定制化的管理会计信息支持。在沟通和协作方面，财务团队应积极参与企业的战略规划和决策过程。通过与各个部门的交流和合作，财务团队能够更好地理解企业的发展目标和业务特点，有针对性地提供财务数据和分析报告，为管理层的决策提供有效的支持。财务团队还需要与业务部门、市场部门等紧密配合，确保财务报表的准确性和及时性。定期与业务部门的负责人进行沟通，了解业务运营情况，及时收集相关数据，确保财务报表能够真实反映企业的经营状况和财务健康状况。同时，通过与市场部门的合作，获取市场动态和竞争情报，为财务决策提供更准确的依据。

此外，财务团队还应与技术部门、数据分析团队等密切合作，利用先进的信息技术和数据分析工具，提高财务分析和报告的质量和效率。通过合作，可以搭建智能化的财务系统，实现财务数据的自动化处理和分析，减少人为错误，提高工作效率。同时，在沟通与协作过程中，财务团队还应注重与各个部门之间的培训和知识分享。通过组织内部培训、经验交流等方式，促进各部门对财务会计知识的理解和共享，使得企业管理层正确理解管理会计的重要性，为财务会计向管理会计的转型发展提供良好的环境条件。

总而言之，有效沟通、协调配合是财务会计向管理会计转型发展的关键要素。财务团队需要与各部门紧密配合，了解各部门的需求，并根据实际情况提供定制化的管理会计信息支持。只有通过良好的沟通和协作，财务部门才能更好地服务于企业管理层的决策需求，促进企业的健康发展。

五、结语

大数据技术的普及应用，财务会计向管理会计转型发展是企业的必然选择。通过加强技术基础建设、数据整合与分析、强化预测和预警功能、引入智能化技术以及加强沟通与协作，企业能够与时代发展保持一致，实现财务会计向管理会计转型发展的目标，为企业决策提供更准确、全面和及时的信息支持，推动企业的可持续发展。

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（作者单位：三门峡社会管理职业学院）