浅谈大数据背景下企业会计的挑战与机遇

傅红彬 官登水

(西华大学人事处，四川 成都 610039；西华大学计算机与软件工程学院，四川 成都 610039)

一、前言

过去的十几年中，在社会经济和人民生活等多个领域中，计算机信息技术不断渗透以及推陈出新。特别是，在移动计算技术、物联网技术、云计算技术等一系列新兴信息技术的支持和带领下，社交媒体协同创新技术、虚拟服务技术等新型应用模式与技术，将不断的开拓人类创造力与利用信息技术的范围和方式。全面的、整体性的基于信息以及网络的生产模式和创新模式，正一步一步将人类社会渐渐的带入到第三次信息工业革命时代[1]。同时，信息数据复杂关系也急剧增加，其多样性(即多源性、异构性等多模态、语义或语法不连贯性等)与低价值密度(即大量不相关信息和知识增加，导致相关信息提取难度增加)、实时性等信息数据复杂特征日益明显，这些都是大数据信息时代已经到来的标志。

二、大数据信息背景下企业会计所面临的机遇和挑战

(一)大数据背景下企业会计的定义与定位

会计的概念是什么？在上世纪五十年代，美国的当时流行观点是将会计作为一种“艺术”。对于大数据背景下的企业会计又该如何定位？然而面对大数据背景下的巨量信息，众多的复杂数据，企业会计应该如何定位自生，会计师们又该何去何从,是否需要重新开启一个新兴的行业规则，还是在原有的基础上不断的改进和变革，从而更好的迎合时代的发展和数据信息管理的需求，这一切都将是当前背景下会计行业将要面临的首要问题。

(二)会计的国际化与国家化

众所周知，导致大数据的迅速增长，其中的一个最重要原因就是随着科学技术的飞速发展与网络运用的日益大众化，由此而进一步带来的经济全球化，服务内容多样化，数据扩大化，这就是大数据产生的主要原因。中国自2011年加入WTO以来，经济合作伙伴遍布全球，亚洲、欧洲、大洋洲、非洲和美洲都有着与中国经济上的合作。2013年在1月10日上午召开的国新办发布会上，海关总署新闻发言人、综合统计司司长郑跃声表示：“2013年，我国首次超过美国，位列全球货物贸易首位。”

(三)大数据背景下会计信息的处理

会计在数据处理中难免会出现会计信息失真的问题，在大数据的背景下，这一问题显得更加的突出。会计信息数据失真问题，也成为该行业普遍关注的重大问题。会计信息数据失真主要体现在：乱摊派、乱挤压成本以及费用；“潜亏挂账和虚盈实亏”；虚假发奈以及原始凭证；隐瞒和截留收入；私自设“小金库”等；设置多套账目；提供和编造虚假财务报表等。

三、企业会计在大数据背景下的发展趋势

(一)从事后的财务报告(或表)向实时财务报告(或表)发展

当前，只有在企事业生产经营以及销售等业务结束后，会计人员才能够编制各种财务报告(或表)，而且财务报告编写过程较漫长，例如：年度财务报告常常需要三到四个月时间才能编写完成，这样会严重影响会计信息数据的及时性和有效性。采用这种事后编报财务报告的方式显得过于迟缓，尤其是对于大型企业，反映日益频繁以及复杂的企业经营和管理活动的财务信息。随着信息数据处理技术快速发展，越来越多的人们已经意识到了实时财务报告的迫切性和重要性。大数据信息处理技术将实时财务报告变成现实。

(二)从会计信息的过去到预测未来方向发展

很长时间以来，企业会计报告制度的主要目的是反映过去既成事实，对预测未来非常弱，甚至力不从心。今后，企业会计预测结果，已经能够显示出比总结过去更为重要作用。在大数据信息时代，会计人员能够寻求利用大数据信息对企业的财务以及运行的未来进行预测、预报，甚至可采取风险规避措施，并明确显示企业业绩增长点。大数据信息能够让会计人员的思维和作用彻底变革，在企业中，有普通核算人员到发挥更具企业战略性和“前瞻性”的领导作用。通过不断收集企业会计信息、储存、传递和分析的海量企业会计数据，会计人员会逐渐改变会计核心内容，工作的重心。从数据信息获取、分析和挖掘过程中，会计人员将向企业领导提供可靠的预测信息，为股东和广大职工利益提供有利于企业做出正确决策正确信息。

四、总结

自从互联网技术的出现，它正悄悄地改变人们思维和社会经济行为，同时也催生了更多的新兴技术。它也在不断开拓和推动着人类社会快速发展，扩展对信息与数据的应用范围。大数据信息时代已经到来，它将成为全人类下一个创新、创造的热点领域，包含各行各业。当人们相信通过对大数据信息的处理、交换、整合和分析能够发现新的知识和创造新的价值，应用大数据技术的企业会计将对经济发展和调控起着重要的作用。因此，我们期待相关的领域学者能从探索如何运用大数据技术为企业会计提供有价值的理论技术与方法，并为会计事业发展做出贡献。

[1]杰里米里夫金.第三次工业革命[M].北京：中信出版社，2012．

[2]秦荣生.大数据时代的会计、审计发展趋势.会计信息化，2014，32:81-84.

[3]Lynch C.Big data:How do your data grow?[J].Nature，2008，455(7209):28-29.