大数据环境下企业会计信息质量的提升

张爽

摘 要：当代科技技术不断进步，互联网、云计算和人工智能日益普及，全球进入了大数据的时代。在大数据环境下，各行各业都受到了影响，有利也有弊，企业的管理模式也发生了重大的改变，可对于会计信息质量的要求却是越来越谨慎，从未变过。文章通过研究分析大数据环境对会计信息质量的影响，总结归纳出在大数据环境下会计信息质量是如何得到提升的，提升会计信息质量的路径有什么。

关键词：大数据；会计信息；管理模式；信息质量

中图分类号：F272    文献标识码：A 文章编号：1005-6432（2024）16-0124-04

DOI：10.13939/j.cnki.zgsc.2024.16.031

1 大数据概述

大数据通俗地说是用以往的方式没有办法处理的数据，在当今互联网发达的时代，每个人都在线上进行学习、消费、娱乐等活动，人们在网上所留下的痕迹也属于数据，而这个数据是海量的、无法捕捉的，所以说我们已经进入了大数据的时代。

从专业的角度来说，大数据是指没有办法在一定的时间范围内用常规的、传统的软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。因此，在对大数据进行分析处理时，需要具备较强的分析处理能力，能够及时发现数据中存在的问题，并具有较强的决策能力，使其作用能够最大化发挥。

从专家的角度来定义，当前普遍认为大数据是一种基于数据收集、存储、分析以及共享的海量数据集合，与传统的数据分析软件相比，大数据具有更为庞大的数据分析和处理功能。

大数据的特点可以概括为以下四个方面：

一是大数据有海量的数据规模。大数据规模之大已经远远超出人们的预期，也不是当前常用的数据分析软件能够与之比拟的。为了更好地分析和利用大数据，人们研究和开发设计了元计算平台，而与之对应的研究出了一种大数据分析技术，即数据挖掘，也是进行数据处理的技术，通过这种技术能够从大量的数据中挖掘出客户所需的信息或有价值的信息。也正是因为数据多，所以如果对数据进行分析处理，所得到的结果就有很大概率拥有规律性并且具有说服性。

二是数据流转速度很快。大数据具有数据流转快速的特点，方便使用者对数据及时和有效的应用。

三是大数据的数据类型多种多样。大数据的数据来源于互联网，人们使用互联网的领域多，那么大数据就会有多样的数据类型，只要有需求，在大数据上都可以找到相对应的数据比对分析。

四是大数据的价值密度低。大数据的价值密度低，不像传统的数据来源，需要通过走访调查、问卷调查等方式去人工收集，来源成本几乎为零。

正是大数据的这些特点，人们在各行各业应用大数据的时候就具有很强的说服力和可实践性。

2 会计信息质量

2.1 定义

顾名思义，会计信息就是通过对数据信息进行核算和科学预测，从而对会计主体的资金运行状况进行更为准确的分析和评估，以便人们更为准确地了解这些信息，从而为企业决策提供有针对性的建议和指导。

2.2 质量要求

作为有价值的会计信息，首先应能够准确反映企业的资金变动以及财务状况，对于企业的利益相关者来说是重要的信息，有效的会计信息有助于企业管理层制定下一步战略，可以帮助投资者筛选优质的企业去投资，有助于股东了解企业的经营情况，有利于企业走向持续健康的发展道路等。综上所述，保证会计信息的质量尤为关键，提升会计信息的质量是每位企业利益相关者的追求，应坚持实质重于形式的原则。

3 大数据环境对会计信息质量影响

大数据环境对会计信息质量特征的八项要求都具有有利影响，在此基础上，会计信息质量还同时具备了安全性、保密性、针对性、专业性等特征。

3.1 可靠性

会计信息是企业制定各项决策的重要依据，所以可靠性是会计信息的重要质量要求，无论会计信息如何变化，其可靠性是首要原则，没有可靠性的会计信息是不具备使用价值的。在传统的数据处理模式下，可靠性存在主观人为造假的风险、监督力度有待提高等问题。而在大数据环境下，弥补了传统数据处理模式下的弊端，提高了会计信息质量的可靠性。从大数据具有海量规模这一方面来说，其获得数据的来源渠道多样化，所获得数据在质量方面参差不齐，不存在任何的人为主观因素，数据的客观性和完整性加强。另外大数据的价值密度低，其具有信息共享性，每个人都可以得到相关的数据，起到大众监督的作用。综上所述，大数据环境下，会计信息质量的可靠性得到了加强。

3.2 信息及时性

所谓及时性，就是通过会计信息能够及时发现企业各项交易事项，并及时对其进行确认和报告。不论是在信息的收集加工还是在信息的报告和披露等环节，均应充分体现出这种及时性，以便企业管理者能够及时了解企业的现实运营状态。在传统的数据处理方式下，会计信息对于人的工作处理能力来说是庞大的，所以处理会计信息必须要有一定的时间，会计信息的及时性尚未得到很好的保证。而在大数据环境下，大数据具有快速的流转速度，收集、整理、分析数据使用的是云计算等人工智能，准确度和高效同时并存，即使有少部分数据不具有总体数据的特征，但因为数据的更新速度快、数据的规模大，在形成一定的规律时就可以忽略。所以会计信息质量所要求的及时性在大数据环境下得到了很大的提升，这样的提升是人工处理和传统的处理模式（也需要很多的人工处理部分）没有办法通过改进达到的。

3.3 可理解性

企业日常所看到的会计信息，应当是容易被理解的，不能是模糊不清和难以看懂的信息，以便管理人员对企业各项财务状况一目了然。通俗地说会计信息最终呈现的结果必须是能够使使用者看懂的，这就要求在处理分析数据时有统一的原则，并且这些原则是所有者达成共识的。传统模式下的数据处理虽然规定了原则，但是由于人工处理和常规的软件处理存在一定的局限性，有很多数据需要有企业本身制定的准则，这时要通过披露等方式进行描述和解释，存在一定的风险性和难以理解性。在大数据环境下，通过云计算等人工智能方式处理数据，使用的统计规则一定，可以增强会计信息的可理解性，而且互联网具有很强的可搜索性和便利的选择性阅读功能，能够快速地区分会计信息的不同之处，对于可理解性来说有很大的帮助。

3.4 实质重于形式

在会计信息要求中，这也是非常重要的一项，即各项业务交易的经济实质应重于形式。就会计信息质量的实质重于形式这一要求，在大数据环境下对其没有直接影响，但有间接影响，大数据环境下要求会计人员不断提高自我专业素养和个人职业道德素养，不断学习会计相关知识，与时俱进，不断更新自身会计知识储备，提高自身的会计专业技能。因为在大数据环境下，只有高水平的会计人员才能更为灵活地面对各种各样的变化，及时正确处理各种问题。这也就间接地提高了会计信息质量实质重于形式的要求，因为它大多数时候是需要人为去判断的。

3.5 重要性

会计信息的主要目的在于分析企业的总体经济运行状况，在企业各项决策中具有指导地位，所以会计信息的重要性不言而喻。因此，对于反映企业财务状况的重要交易及事项，均应当及时、准确地进行报告，以便相关人员能够及时了解当前状况，从而准确做出应对。在大数据环境下，企业提供的数据更加全面，有利于更高效地完成重要性事务。

3.6 可比性

对于会计信息的可比性问题，主要表现在横向和纵向比较两个方面，即不同企业或企业不同时期的会计信息应当具备可比性，虽然两者在比较的对象方面具有明显差异，但是均应当具备可比较性，即要使用同一准则。在传统数据处理模式下，要想获得同类企业同一时期的会计数据是很难的，而且没有办法保证使用的是同一准则。在大数据环境下，所得到的数据是海量的，属于总体数据，不存在遗漏现象，有利于企业进行横向比较，会计信息质量的可比性得到了加强。

3.7 谨慎性

为确保企业经济安全，对于企业各项不确定交易和事项的处理，在进行会计确认时应当遵循谨慎原则，既不能出现对收益和资产高估的情况，也不能出现低估的情况，应当最为准确地体现出其价值。大数据环境对会计信息质量要求的谨慎性和实质重于形式的影响一样，属于间接影响。

3.8 相关性

在传统数据处理模式下，会计信息质量的相关性只能人为地去分类总结，工作繁多且效率低，准确率达不到。而在大数据环境下，数据的相关性从来源上就进行了分类，在使用时可以根据所需的相关程度进行采纳。对大众来说，会计信息相关性的理解在于商家或者App（如抖音、淘宝、天猫、浏览器等）推送的信息是人们经常点击或者浏览的信息，对于企业来说可以利用这些数据对目标人群（潜在消费者）进行精准推送，抓住消费者；对于大众来说，可以便捷地找到自己喜欢的产品或服务。

3.9 其他

大数据环境下对会计信息的安全性、选择性、保密性等进一步的要求需要会计信息使用者根据自己的需求去制定。

4 大数据背景下提升会计信息质量的对策

当前大数据广泛应用，为企业会计信息质量提升提供了极大便利，但同时也给企业带来了巨大挑战，所以企业要想充分发挥出大数据的作用，就必须对大数据有正确的了解，趋利避害，使其作用充分发挥出来，及时解决面临的困难，实现会计信息质量的飞跃性提升。

4.1 提升会计信息质量所面临的困境

4.1.1 数据规模大，提取信息困难

大数据环境下，丰富的数据有利也有弊，在有限的分析资源下，提取到有实用性、针对性且适用于对应企业的对应项目信息的难度大，很多不便于形成会计信息的数据也变成了会计信息，不具有结构性和整体性的数据会干扰需要使用的数据，使得会计信息的结构复杂化。

4.1.2 数据的共享性存在风险

大数据环境下，其价值密度低。几乎每个企业或团体都可以获得数据，但需要人力、物力和财力，这些处理过的数据存在人为更改的风险，如若相关组织将其无偿的共享会形成一定的会计信息，但这样的共享也存在风险。

4.1.3 大数据处理平台的技术有待提高

大数据环境下，需要对海量的数据进行处理，形成有一定价值的会计信息数据，对于企业的发展和信息使用者才会有实际价值，促进进步，所以需要有完善的数据处理平台，针对快速更新、种类繁多的大数据进行处理。而目前大数据处理平台虽多，但是技术层面无法达到大数据的要求。众所周知的云计算具有非常庞大的数据分析和处理系统，能够对各种各样的会计信息进行系统的分析统计和处理，能够使各项会计统计工作更为专业化，且具有极高的工作效率，但是也依然存在着不足。从目前的发展来看，国内越来越多的企业和创业者着手开发云会计产品。但是由于很多客观原因，如相关法律法规未完善、科技技术的瓶颈、专业人才的稀缺等，所开发出来的云会计产品有很多的局限性，还有待完善。

4.1.4 传统的会计信息处理模式无法匹配大数据带来的信息

会计信息通过财务报表反映给信息的使用者，在大数据环境下，很多交易在互联网上完成，出现很多新品种的交易事项，而它们无法形成企业的有形资产和无形资产或其他，就没有办法在财务报表中反映。

4.1.5 专业人才稀缺

大数据背景下，挖掘出有价值的信息后，需要对这些数据进行分析处理，才能得出我们想要的信息和结论，其作用也才能真正发挥出来，然后将其提供给会计信息使用者。大数据的规模庞大、设计复杂、涉及的领域众多、类型多样，其应用层面就更加具有综合性、专业性，此时所需要的会计人员不但要具备丰富的会计专业知识，同时要懂得行业基本规则，还要具备一定的计算机、软件等技能。而目前我国具备这样综合能力的人才稀缺，即便是单一的财会专业人才和单一的IT行业专业人才在当今也是供不应求。

4.2 提升会计信息质量的有效路径

针对当前所面临的困难，要制定相应的应对措施，将大数据对会计信息质量提升的有利影响发挥到极致，促进社会的经济发展。大数据环境下会计信息质量提升的路径包括以下几个方面。

4.2.1 加强数据提取能力，建立相应的数据标准指标

要想提高大数据有用数据的提取能力，就要建立相应的数据标准指标，争取在数据发生的源头进行数据的分类，在后期，需要使用到大数据时，只需要输入相关的数据标准指标就可以进行提取，节约时间成本、人力成本。虽然在一开始制定数据指标并且进行相关系统设计所需要付出的成本或许会过高，但只要形成体系，对于后续的大数据应用会有突破怀的作用与效果，并且在一定的时间范围内不会淘汰，只会不断地完善，达到精准提取数据、精准运用数据的效果。

4.2.2 建设大数据风险控制平台

数据的共享性和利益性决定了其所带来的风险系数，在大数据环境下，建设大数据风险控制平台，既可以提高会计信息质量，也可以减少犯罪活动。虽然现在有杀毒软件、保密性软件等控制数据外泄的风险，但是没有很好的监控风险的平台。综合大数据对未来的发展影响和本身现阶段的局限性，国家与其他组织团体共同建设大数据风险控制平台并出台相关的政策是非常有必要的，这将影响大数据在未来有多大的发展空间。

4.2.3 提高对大数据建设平台的投融资

大数据建设平台是运用大数据的基础，其完善程度决定了大数据环境下能够运用的大数据信息的程度有多深。应进行管理模式的创新，转变传统的会计信息管理理念和模式，更多地关注大数据技术的应用，并对其进行推广。合理建设大数据管理平台，加强相关技术的开发应用，同步各国网络化的信息处理平台，实现对各类资源的优化管理和控制，充分挖掘大数据技术在企业管理、决策等诸多方面的优势和作用。通过建设科学的大数据平台，不仅能够极大地提升企业会计信息的处理效率，确保其工作质量，还能够为企业管理者提供更多有价值的会计信息，从而为科学决策和战略计划制订提供指导。在建设大数据平台的同时，还应进一步对现有的风险管理制度进行完善，制定规范的大数据平台管理制度，确保各项工作的顺利开展，从而充分发挥其作用，推动企业会计信息质量快速提升。

4.2.4 运用互联网等技术持续完善财务报表体系

加强对财务分析工作的重视程度，首先，作为企业的管理人员，应该对财务分析有正确的认识，准确看待财务分析的作用，使财务分析结果能够为企业决策提供重要依据。只有管理人员意识到了财务分析的重要性，基层财务人员才能对财务处理工作更加积极和负责，在处理各项工作时也能更加谨慎和细致，从而减少差错发生，使企业的财务报告相关信息更为准确可靠，能够更为真实地反映企业各项财务状况和运营现状。基于此，企业应制定更为科学完善的会计信息管理体系，通过制定可行性的制度对各项工作进行规范，明确工作人员的工作目标，建立科学的奖惩制度，充分调动所有员工的积极性，最大限度激发其热情，使其潜能得以发挥，为企业财务管理工作提供重要保障，降低企业的财务风险，实现企业经济的可持续发展。

4.2.5 培养专业化和综合性人才

企业还应高度重视会计人员的培养，加强对这些人员的专业培训，促进其专业技能的提升。

参考文献：

［1］夏振宇，杜萍.大数据环境下对企业会计信息质量的思考［J］.科技经济导刊，2018.

［2］汪泳.大数据环境下会计信息质量的提升路径［J］.财务税收，2020（1）：66.

［3］彭凌洁.大数据环境下企业会计信息质量的提升探讨［J］.纳税，2020，14（17）：92-93.

［4］王振威.大数据环境下企业会计信息质量的提升探析［J］.财会学习，2019（23）：106-107.

［5］王杨.浅析大数据背景下的信息安全隐患及防范措施［J］.网络安全技术与应用，2020（11）：9-11.

［6］石芳.浅析大数据背景下企业会计信息质量提升策略［J］.山西农经，2019（23）：157，159.