大数据下的云会计特征及应用

2014-05-22樊燕萍，曹薇

中国流通经济 2014年6期

樊燕萍，曹薇

（太原理工大学经济管理学院，山西太原 030024）

当今，我们每个人都在接收很多数据，也在制造很多数据。人类社会的数据种类和规模正以前所未有的速度增长，人类的生存、发展方式可以归结为获取信息、处理信息，而这就是智力。对数据的认识史就成了人类的发展史。数据不等于信息，数据不等于智慧。目前，大数据现象正以前所未有的速度颠覆人们探索世界的方法，引起各领域的深刻变革。

大数据并不仅仅指其数据量之大，更代表着其潜在的数据价值之大。大数据现象，通常用来形容人们创造的大量结构化和非结构化数据，具有4V特点。即数据体量巨大（Volume），数据规模不是用GB、TB为单位而是用PB为单位来衡量；类型繁多（Variety），不仅包括数字这样结构化的数据，而且主要包括图像、声音等非结构化的数据，如网络日志、视频、图片、地理位置信息等；处理速度快（Velocity），数据产生与处理需要具有实时性；同时，其价值密度低（Value），数据量呈指数增长的同时，隐藏在海量数据的有用信息却没有以相应比例增长。

目前，随着“云”计算的发展和普及，云计算对企业会计信息化应用和建设模式产生了较大影响，为中小企业的发展提供了便利条件。云计算环境下的会计工作，其实质是利用云技术在互联网上构建的虚拟会计信息系统，完成企业的会计核算和会计管理等内容。而所谓的云会计就是利用云计算技术和理念构建的会计信息化基础设施和服务，其内涵可从软件服务提供商与企业用户两个方面来理解。[1]

一、文献综述

1.大数据时代的数据研究

数据无处不在，充斥于社会生活中的每一个角落。目前，随着数据生成的自动化以及数据生成速度的加快，需要处理的数据量急剧膨胀。李国杰、程学旗[2]阐述了大数据的研究现状与重大意义，探讨了大数据的科学问题，介绍了大数据应用与研究所面临的问题与挑战；宗威、吴锋[3]在梳理大数据基本特征的基础上，结合中国当下企业发展现状及大数据在国内的发展态势，从流程、技术和管理视角讨论了大数据时代企业保证数据质量的挑战、重要性及应对措施；韩晶[4]针对目前大数据服务的研究还处于概念讨论阶段，提出大数据研究所面临的挑战，并就大数据服务的理论模型、服务模型、实现方法等进行了系统研究；俞立平[5]首次提出了大数据经济学的概念，认为大数据经济学具有智能经济学的特点；陶雪娇等[6]在分析大数据相关概念、特点的基础上，阐述了大数据技术特别是数据挖掘方面在大数据时代面临的挑战；孟小峰、慈祥[7]阐述了大数据处理的基本框架，并就云计算技术对于大数据时代数据管理所产生的作用进行分析，最后归纳总结了大数据时代所面临的新挑战。

2.云会计的研究

“云会计”一词最早由程平、何雪峰[8]提出，是指构建于互联网上，并向企业提供会计核算、会计管理和会计决策服务的虚拟会计信息系统。在会计领域，云会计作为一种新兴的基于云计算技术和理念的会计信息化模式，可实现企业信息系统的有效集成，提高企业的管理能力，增强企业的竞争优势。虽然云会计为实现企业会计信息化提供了一种新的途径，但要应用于企业会计工作中仍面临着多种问题，[9]会计信息是否安全仍是企业选择云会计时最为担忧的问题之一。[10]纵然有很多困难，但建立基于云计算的企业管理信息系统也将成为下一代企业信息化的发展趋势，把云计算应用于会计信息系统可助推企业会计信息化建设，降低企业成本，完成企业的会计核算和会计管理等内容。[11]

上述众多学者虽然已对大数据下的数据进行了研究，而且也有众多学者从不同角度对云会计进行了研究，但鲜有学者对大数据下的云会计特征及应用进行研究，本文将对此展开论述。

二、大数据下的会计数据处理

“大数据现象”还引发了思维模式和发展模式的改变，大数据分析应从寻求事物的因果关系转向寻求其相关关系。这种深层次的终极关系要从事物间的同构性中寻找。如果两个问题的结构是同构的，那么对该对象会有相似的属性和操作，对该结构成立的命题，在另一个与之同构的结构上也成立。实际上，同构是数学研究中在研究对象之间定义的一类映射，它能揭示出这些对象的属性。若两个数学结构之间存在同构映射，那么这两个结构就称为同构。研究同构的主要目的是为了把数学理论应用于不同的领域。

一般地，单从结构上讲，同构的对象是完全等价的。数据反映的是具有同构关系的两个序列的信息。一个对象的运动轨迹通过另一个序列的载体编码来表达。认识者获得的不是对象本身的绝对映像，而是离开了对象，从对象中抽象出来的、关于对象运动轨迹的数据。数据反映的是具有同构关系的两个或多个序列相互关系的信息，大数据更像是一种连续不断的论证和数据流、信息流、知识流。这使人们意识到，知识永远不会被完全确定，永远不会终止。大数据的出现或许让人工智能超越人类成为可能。

1.会计数据的特点

会计数据来源广泛，连续性强，数据量大，存储周期长，类型较为复杂，输入时要进行严格的审核。虽然其工作比较简单，但准确性要求非常高，信息输出频繁且量大，输出形式多种多样。会计数据直接黏合在业务数据之中，不能够脱离业务数据而存在，脱离了业务数据就失去意义。因此，会计数据具有无形性与黏性。

2.大数据下会计数据的处理

企业要参与全球化、网络化、信息化的经济竞争，首先必须融入全球信息网络组织之中，而企业要转变成网络型企业，必须能对信息进行有效收集、分类、处理、分析。如今，面对大数据规模，必然要求企业会计工作由传统形式的信息化模式发生革命性变化，而云会计的出现恰能解决这一难题。

3.大数据下会计数据的特殊性

大数据下会计数据的特殊性主要体现在以下几个方面：

（1）会计数据出现空间分离。大数据下会计数据的存储与其所在物理位置出现空间上的分离，因为大数据下会计数据并非存储在企业所在地的计算机内，而是存储在互联网的数据中心或云存储平台上。大数据下会计数据通过浏览器进入会计软件就可以获取，并不受空间的限制。另外，大数据下会计数据的形式发生变化，转化为以非结构性为主的会计数据，比如图像、视频、办公文档、XML或HTM等，而传统的会计数据主要以数值型数据为主，使用度量衡单位或自然数计量。

（2）会计数据的安全性受到挑战。会计数据存储在云环境下，使得会计的安全性以及完整性面临着严重挑战。相关统计表明，当前有70%左右的企业并不愿意将企业的会计数据信息存储在云环境下，担心企业的会计数据泄露。

（3）会计数据以服务形式提供。大数据下会计数据的使用者与提供者相分离，使用者向提供者购买相关的服务，用户可以按照自身需求向提供者订购服务，按照享受服务的数量或者使用时间的长短付费。

（4）会计数据可以及时获取。大数据下会计数据可以通过网络在云计算平台上获取，方便快捷，有利于实现会计信息的移动管理以及会计信息共享。另外，异地办公的财务会计人员可以随时随地处理企业会计数据，[12]不受时间与空间的限制，及时作出相关决策。

（5）大数据下更重视会计数据分析的效果，而小数据时代由于信息相对缺乏，更加关注数据的精确性。在大数据下，某个数据的精确性并不会对整个数据的分析造成不利影响，大数据下会计数据分析带来的收益超过小数据下确保会计数据精确性带来的收益。据相关统计，在小数据下，如数据为500万时，简单的计算结果并不理想，但是在大数据下，如数据达到10亿时，简单算法的准确率显著提高，达到95%。

（6）大数据下更注重会计数据的相关性，通过相关关系而非因果关系从而了解经济事项。大数据下对会计数据的分析主要是通过分析相关性从而预测经济事项发展趋势，而非弄清经济事项发生的原因。[13]小数据下，更加关注会计数据所能反映的企业财务状况、经营成果和现金流量，而大数据下通过对会计数据的分析，可以与企业的产品研发、供应链管理、人力资源管理以及企业战略等联系起来，整体上提高企业竞争力。

4.大数据下的云模型

信息数量巨大且来源庞杂、快速，非结构性强，含有很多不确定性、随机性和模糊性，是大数据时代的特点。人们分析研究认知问题的核心是把数学计算运用到海量数据上来预测事情发生的可能性、随机性，所以通常用“概率”来表达，而难以给出“精确”的判断。这时，必然要采用云模型，以云的数字特征来反映其主要内涵和外延。云模型可以描述人们对问题了解的两种不确定性：模糊性，即对问题的边界不清，是这样还是那样，或即定量不确定；随机性，即此事件发生的概率不清，或即定性不确定。云模型可实现定性与定量之间的转换。

云模型是由李德毅[14]院士提出的把随机性和模糊性集成到一起的一种模型，它是用语言值表示的定性概念与定量表示之间的不确定转换模型。云模型的定义如下：

设U为定量数据论域，C为U上的定性概念，若定量值x∈U，且x是概念C的一次随机实现，x对于C的确定度为y=μc（x），是具有稳定倾向的随机数，则云滴（x，y）在论域U上的分布称为云（或云模型）。

云的数字特征用期望Ex、熵En和超熵He来表示，这三个数值反映了定性概念的定量特征。而在云模型中最重要的一种是正态云模型，它具有良好的数学性质，可以用来表示自然科学和社会科学中大量的不确定现象。

正态云定义：若 x 满足 x～N（Ex，En'2），其中En'～N（En，He2），且对于定性概念 C 的确定度满足则x在论域U上的分布称为正态云。

正态云模型用一组参数来表达定性概念的数字特征，用来反映概念的不确定性。云由云滴组成，一个云滴是定性概念的一个数值化的表示。云的厚度（或宽度，或密集度）反映了确定度随机性的大小。在以上讨论的正态分布和模糊度概念的基础上，令这组参数为：

期望值Ex是概念在论域中的中心值，是最能代表这个定性概念在论域中的中心值，是云中心对应的x值。

熵En是定性概念模糊度的度量，是信息不充分程度的度量，即不清楚的范围（或称为裕度）的大小。熵越大，裕度越大。

超熵He，为熵的熵，是熵的模糊度的度量，超熵越大，云滴的离散度越大，即确定性的随机性越大，云的“厚度”也越大。

所以正态云的期望曲线是一个正态曲线，故离中心值（即Ex）较远区域的元素可以忽略不计（所谓“3σ”原则）。

上述云的数字特征的概念，通常称为概念C（Ex，En，He）。

云模型可实现大数据下云会计大量不确定性核算中定性与定量之间的转换。

三、大数据下的云会计应用对策

随着云计算、数据仓库、数据挖掘技术的突飞猛进及物联网的发展，人、机、物的控制和管理都以信息为核心，那么云计算模式也为会计大数据的处理带来了方便和突破口。云会计计算为企业提供了两种服务模式，即“按需使用”和“按使用多少付费”。[15]在大数据时代，就对策研究而言，要求我们增强数据分析能力，有效地实现对未来的预测。这个过程实际上要求我们将信号转化为数据，将数据分析为信息，将信息提炼为知识，以知识促成决策和行动。海量数据的复杂性增加了大数据处理的难度，人们为了从数据中发现知识并加以利用，指导决策，必须对数据进行深入的分析，而不仅仅是生成简单的报表，只有依托云会计平台进行分析，才可以提高企业财务决策的科学性。

1.云会计的特点

云计算是信息社会的一种新产物，把云计算应用于会计数据的研究，就产生了云会计。财政部发布的《会计改革与发展“十二五”规划纲要》中明确提出，将全面推进会计信息化工作作为实现会计管理科学化、精细化的重要措施。云计算应用于会计信息系统可助推企业会计信息化建设，云会计是企业发展的长足动力，所以云会计在企业财务中的应用是亟待解决的问题之一。

云会计重点对应于企业的管理会计和财务决策，让企业把工作的重心聚焦到经营管理而将会计信息化的建设与服务外包，这种模式将进一步推动会计工作向前发展。

云会计涉及到云服务的提供商以及企业用户，云服务的提供商不仅为企业用户提供相关的云会计业务服务，如会计核算系统、管理信息系统、企业决策系统等业务系统，而且为企业用户提供相关的云会计服务平台，如云会计的数据库服务、会计信息化开发应用等平台，企业用户通过付费的形式享受云会计服务（如图1所示）。

2.大数据下云会计的应用及其优势

在大数据时代，云会计在企业会计信息化中的应用具有较大优势。企业管理者能利用云会计进行业务信息和会计信息的整理、融合、挖掘与分析，整合财务数据与非财务数据，提高企业财务决策的科学性和准确性；同时大数据下的云会计可以借助主流的大数据处理软件工具，对来自企业内部和外部海量的结构化数据和非结构化数据进行过滤，并以众多历史数据为基础进行科学预测；云会计还可根据这些海量数据，将其应用于企业成本控制系统，分析企业生产费用构成因素，为企业进行有效的成本控制提供科学的决策依据。

（1）应用于大数据时代的信息化建设，实现企业会计信息化建设的外部协同。企业云会计信息化运营平台运算资源部署在云端，使企业所有的会计信息处理需求都可以通过网络在云计算平台的服务器集群中以最快的速度共同响应并完成。云会计可以实时控制财务核算，及时生成企业的财务数据，实现企业财务信息同步和共享。大数据时代企业会计信息化建设需要大量地同银行、税务、会计师事务所、供应商和客户等多方共享，使用传统的会计信息化建设模式很难与外部协同。云会计信息化平台通过广泛互联、灵活控制，不仅做到与会计准则保持一致，还可以实现网上报税、银行对账、审计、交易、与上下游企业和用户之间的会计信息系统集成，从而有效实现大数据时代企业会计信息化建设的外部协同。

图1 云会计的基本概念

（2）应用于大数据时代成本控制系统，降低企业会计核算成本。大数据时代企业会计核算需满足新的商业模式，尤其是创新的互联网商业模式。“按需使用、按使用多少付费”的商业模式能够满足会计云计算服务需求者（企业信息化）的利益需要。云会计以软件服务方式提供，企业用户按需购买、按使用资源多少或时间长短付费。企业不必为服务器、网络、数据中心和机房等基础设施投入巨大的费用，不会占用企业过多的营运费用，并能及时获得最新的硬件平台和稳固的软件平台以及业务运行的最佳解决方案。已经在运行的“基础架构即服务（IaaS）”、“平台即服务（PaaS）”、“软件即服务（SaaS）”等云会计，通过对应的服务构成，整合提供云会计综合服务，在充分满足互联网商业模式的同时，有效降低大数据时代的会计核算成本。如利用云计算技术的软件即服务（SaaS）来构建云会计的会计核算系统、会计管理系统、会计决策系统、统一访问门户（Portal）以及其他与会计信息系统相关的业务系统；利用平台即服务（PaaS）来构建云会计的数据库服务以及会计信息化开发应用环境服务平台；利用数据即服务（DaaS）、基础实施即服务（IaaS）构建云会计的存储及数据中心的应用环境；利用硬件即服务（Haas）来构建服务器集群，形成有效的弹性计算能力，最后形成基于互联网的云会计系统。[16]

（3）应用于企业财务流程再造，确保企业财务战略顺利实施。与传统的财务信息系统账表驱动不同，大数据时代财务流程应用流程再造的思想是：将实时信息处理嵌入业务处理过程中，企业在执行业务活动的同时，将业务数据输入管理信息系统，通过业务规则和信息处理规则生成集成信息，基于这种模式构建的财务信息系统称为“事件驱动”的财务信息系统。云计算的发展将推进财务流程全部移到线上。在云计算系统的支持下，企业将数据存储在云中，业务流程可以实现将购销业务、生成合同、会计人员记录业务等信息传至云端，云端存储数据并自行运算，形成报表以及各种指标数据；管理层及税务部门、会计师事务所等外部协同部门都可以共享云空间的数据，满足各自需要。可扩展商业报告语言XBRL，可以实现企业数据的自动归集，报表使用者通过XBRL访问企业数据。公司管理层可以在实现以上财务流程再造的同时，确保企业财务战略及公司战略的顺利实施。

3.促进云会计在企业中应用的相关对策

云会计能够降低企业在会计信息化方面的成本，提升企业的竞争力。因此提出以下相关的对策建议，从而促进云会计在企业中的应用。

（1）加强云会计计算平台建设。云会计计算平台建设是企业实现云会计计算的保障，而云会计计算平台建设需要资金以及技术支撑，而且研发的风险大，开发周期长。因此政府应出台相关政策支持鼓励国内的IT企业自主研发云会计计算系统，通过政府补助或优惠措施切实解决IT企业资金难的问题。国内的IT企业应结合我国企业的实际情况研发云会计计算系统，另外，也应借鉴外国知名的成熟的云会计计算平台比如美国的谷歌、亚马逊等IT成熟公司的经验，从而研发出适用于我国企业的云会计计算平台。

（2）完善云会计计算的功能与服务。目前国内的云会计服务运营商提供的软件功能比较单一。如目前的软件仅仅是为企业提供了在线记账或现金管理等基本功能，并不能真正满足企业的需求。因此有必要完善财务软件的功能与服务，比如增加基于云计算的在线财务预测、分析、决策支持等智能功能与服务，从而满足企业的多样化需求。另外，应提供个性化服务，比如在线定制服务以及灵活的自定义功能，[17]满足企业自身的个性化需求。

（3）建立云会计下的风险评估机制。企业只有在认为会计信息安全的情况下才会应用云会计。企业经营方式、组织形式以及管理模式的不同，对云会计安全的可信度要求不同，而且在市场竞争环境发生变化的情况下，云会计服务提供者根据使用者安全需求以及业务需求设置的各种云会计组合的安全性也随之变化，因此有必要建立云会计下会计信息安全风险可信度评估机制，[18]了解云会计信息系统可能存在的缺陷以及潜在的威胁，满足企业对多变的安全性的需求，消除企业对云会计安全性的担心，从而促进企业应用云会计。

（4）确保云会计数据的安全。数据安全是云计算技术中面临的主要难题，云会计数据的提供商和使用者应当合力解决这一问题。云会计数据的提供商应当加大研发资金和人力投入，设计可靠的云会计信息系统，通过在网络接口建立有效的防火墙，从而有效防止网络黑客、计算机病毒的攻击。[19]云会计数据的使用者应当建立健全企业内部控制机制，强化授权审批制度，对云会计数据的访问应设置密码，且不能过于简单，或者通过身份认证等方式增强企业会计信息的安全性，有效避免或减少会计信息泄露对企业造成的不利影响。此外，相关部门应完善确保数据安全性、云会计服务运营商资格认证、云会计服务条款等方面的相关法律法规，为云会计的应用提供制度保障。

＊本文受国家社会科学基金项目“煤炭产业战略并购研究”（项目编号：11BJY071）资助。

[1]、[16]《中国总会计师》编辑部.会计+云计算=“云会计”[J].中国总会计师，2012（7）：26-28.

[2]李国杰，程学旗.大数据研究：未来科技及经济社会发展的重大战略领域——大数据的研究现状与科学思考[J].中国科学院院刊，2012，27（6）：247-257.

[3]宗威，吴锋.大数据时代下数据质量的挑战[J].西安交通大学学报（社会科学版），2013，33（5）：38-43.

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[5]俞立平.大数据与大数据经济学[J].中国软科学，2013（7）：177-183.

[6]陶雪娇，胡晓峰，刘洋.大数据研究综述[J].系统仿真学报，2013，25（S1）：142-146.

[7]孟小峰，慈祥.大数据管理：概念、技术与挑战[J].计算机研究与发展，2013，50（1）：146-149.

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[9]刘爽，谢武.云会计在企业会计信息化中的应用研究[J].会计信息化，2012（5）：62-64.

[10]、[18]程平，周欢，杨周南.云会计下会计信息安全问题探析[J].会计之友，2013（9）：28-31.

[11]《中国总会计师》编辑部.云会计：会计信息化的新变革[J].中国总会计师，2012（7）：26-28.