大数据时代会计行业发展浅议

□文/赵　萍

（辽宁金融职业学院辽宁·沈阳）

大数据时代会计行业发展浅议

□文/赵萍

（辽宁金融职业学院辽宁·沈阳）

［提要］进入大数据时代，铺天盖地而来的海量信息颠覆并指引着各个行业的发展方向，会计行业必然面临着前所有未有的挑战。本文立足于大数据时代和行业需求分析，旨在辨明未来会计行业发展方向。

大数据；会计云；信息安全

收录日期：2015年7月29日

一、大数据涵义及特征

（一）大数据涵义。大数据，又称海量数据，指信息量规模巨大、形式多样、结构复杂，不能通过当前的主流软件合理进行选取、整理、分析处理以成为促进企业经营决策的重要信息的庞大资料群。大数据的意义不在于掌握庞大的信息量，而在于能将这些数据进行最大限度的开发利用。即立足于不同的行业，通过数据加工能力的提升实现大数据的重组与增值，是大数据时代的主攻方向。

（二）大数据特征

1、数据量庞大、复杂，形式多样，增长速度快。海量数据是大数据时代区别于小数据时代的典型特征。据报道，Google公司每天要处理超过24PB（拍字节）的数据，该数据处理量是美国国家图书馆所有纸质出版物所含数据量的上千倍。Google的子公司YouTube每月接待多达8亿的访客，平均每一秒钟就会有一段长度在一小时以上的视频上传。另外，数据形式也十分丰富，包揽了视频、音频、图片、网页等多种格式。不仅来源渠道五花八门，形式多样，而且数据存储、管理、功用等不尽相同，呈现了极大的复杂性。这种庞杂性只有依靠高端的数据开发工具和先进的数据处理模式才能使大数据在决策、发现、优化方面起到促进作用。

2、数据密度与价值取决于开发程度。对于数量巨大并且繁杂不堪的大数据来说，其有用信息的分布和总体价值的高低完全取决于大数据开发的目的和利用程度。针对单一研究，大数据分析是信息社会未来的发展方向和有效途径，其价值巨大。但深入研究会发现，大数据里面埋藏着很多“杂质”，有的数据与我们研究的内容并无瓜葛，有的数据甚至会起到完全负面的作用，干扰数据分析结论的正确性。大数据通常能被利用的密度较低。数据嗅觉和数据思维的敏锐程度直接影响着数据开发利用的效率和效果。

3、取之不尽，用之不竭。大数据之所以被定义为未来的珍贵资源，最主要的原因在于其“可再生性”，取之不尽，用之不竭。大数据被开发利用的次数越多，其被再次利用的价值越大。一方面大数据蕴含着巨大的能量，尝试着从不同的角度去开发，都可能有惊人的发现；另一方面大数据可以进一步重组、延展和聚类，通过相关关系扩大研究的网络范围。与物质资源相反，大数据因为不断地开发利用而得到“新生”与“发展”，释放出更加宝贵的能量。

大数据带来了时代的变革。从信息获取渠道狭窄、信息量不足、信息不透明，到信息量巨大、信息渠道多重、信息形式多样、信息用途不断再生，信息主宰着人类生活，大数据无疑颠覆了各行各业传统的发展思维和理念，决策参考基础宽厚，决定了未来的走势。对于会计行业来说，其传统的会计信息收集处理方法已经不再适应，一场重大变革势在必行。

二、大数据时代对会计行业的影响与挑战

（一）会计信息收集处理范围增加，数据结构复杂。传统会计信息系统单纯处理结构化信息，并以此作为决策依据。随着海量数据以各种形式铺天盖地来，全球一体化，坐在家里就能知道世界的格局，大大开阔了人们的眼界，改变着人们认识世界，改造世界的思维与行为方式。因此，单纯的结构化会计信息已经不能满足相关利益者的认知和决策需求，会计信息的处理范围必须与时俱进地加以扩充和调节，解读和处理以各种形式存在的非结构信息越来越有必要，成为会计行业未来发展的重要方向。运用大数据技术将结构性和非结构性会计信息融合起来，探究海量数据间相关关系，并定量描述分析推断预测，评判企业所处的经营环境、竞争环境及其经营态势，为相关信息使用者提供可靠依据。

（二）多种计量属性并用。会计计量属性包括历史成本、重置成本、可变现净值和公允价值等几种。其中，历史成本原则一直是会计基本计量属性。2006年新准则实施以来，作为会计核算基本计量属性的历史成本原则开始逐渐被其他计量属性的决策有用性所弱化，出现多种属性并用，百花齐放的现象。其中，公允价值计量属性被广泛使用。公允价值通常指信息透明的买卖双方在自愿与公平交易的条件下一致同意的价格，表现出了很高的决策辅助性，但在交易双方信息不畅，不对称的市场条件下，评估成本较高，且标准不唯一，可靠性相对较差，这必然会影响投资者的决策效果。然而在大数据时代数据来源渠道多，开放程度不断提高，传播迅速，交易双方的信息透明化，公允价值更客观，具有代表性，同时海量相关信息反过来又可验证公允价值的可信性与可靠性。

（三）计量内容增加，难度加大，计量单位丰富化。大数据时代数据广博，更新快，也使得单纯依靠货币计量的弊端愈加凸显。很多不能使用价值计量的事项，比如烟尘及污染物的排放情况、对周边环境的影响等环境问题，都需要找到一定的办法进行处理与核算，因此会计计量单位也进一步丰富化、多元化。而且，随着大数据的发展势头愈加猛烈，大数据的作用日益突出，大数据资源已经成为引领各国经济、科技发展的重要武器，成为比石油更为关键的重大战略性资源。摆在会计专业人士眼前亟须解决的课题是：如何将大数据作为一项重要资产纳入企业财务报表来核算，以及如何定义使用大数据作为企业经营业绩好坏的一项重要评价指标。这无疑是会计行业前所未有、未曾经历过的尝试与变革，具有相当的难度。

（四）专业知识与数据处理能力重组，人才复合性需求增加。大数据时代，“互联网+”成为发展主流趋势，各行各业都在其中寻找着发展契机，会计也不例外。信息化提高了会计工作效率，会计报告开始向着综合化方向发展。非财务资本纳入企业账目和财务报告，必然要求会计人才要与时俱进地发展个人执业能力与职业能力。大数据为会计人士提供了彻底革新自身专业知识，重组专业技能和信息化数据处理技能等多种必要能力的机会，提升了会计工作在整个企业管理中的战略地位，也帮助会计人士自我培养以获得更具战略性，更加面向世界、面向未来的职位。但这是一个紧迫的、压力极大的转折性学习与成长过程，挑战着行业发展的惯性。专业人士需要在短时间内学习掌握新的技能，培养创造性数据思维方式和数据挖掘、处理、评价能力，构建新的合作关系，才能突出自身的差异化优势，实现行业内大数据的广泛应用。

（五）会计信息的安全性挑战。会计信息可分为对外报告信息与对内管理信息两种。除了对外报送的财务报告以外，企业的会计信息多属于商业机密。大数据时代，庞大的会计数据不可能完全存储于企业的计算机内，而是借助云存储平台。存储空间的变化，必然会造成会计信息的安全性面临挑战。云环境使得会计数据获取不受空间分离的限制，十分便捷，但又不可避免地存在着安全隐患。一旦出现黑客攻击，企业的会计数据很可能出现泄露。

三、大数据时代会计行业发展方向

（一）会计信息处理中心生成。当前会计作为一个企业管理的职能部门之一，一直存在于企业内部，核算企业生产经营全程，监控资金运作全程，反映企业在一定会计期间的财务状况和经营成果。随着会计信息收集处理能力的提高，会计存储、数据挖掘达到一定的水平，企业运用高级分析技术从大数据中提炼更具决策指导价值的信息需求进一步加剧，单纯的会计人员和内部会计机构很难满足高端信息需求，这时独立的“会计信息工厂”将应运而生，将财务活动转型为“财务共享模式”，以满足国际间、区域间、不同网点以及不同部门等对会计服务的共同需求和个性化服务功能。“会计信息工厂”通过建立标准的操作规范和技术标准，统一基础数据形式，整合企业内部分散的业务支撑部门，形成系统、完整、高效、一致的数据体系。这样一方面实现了会计业务从原始凭证获得到会计凭证编制，到登记账簿、成本核算，到会计报告生成的标准化、流程化，提高监管与控制的透明度和有效性，降低企业的信息处理成本；另一方面又可以不断聚类重组数据，通过数据重构挖掘深藏于海量会计信息内部的巨大价值，提供更多可行的决策相关信息。

（二）会计核算转向价值提升。传统意义的会计基本职能在于会计核算与监督。然而，随着云计算技术的发展，互联网络的通达和通信技术的日益进步，大数据时代的财务工作将发生重大逆转。大量财务数据和非财务数据，结构化数据和非结构化数据都云集于企业内部，财务工作的重心将更多地转移到海量信息的处理和运用之上，即将大部分资源配置到财务数据和其他数据的使用上，为其他部门和企业外部利益相关者提供服务和决策支撑，由此助力企业在风起云涌的市场竞争中立于不败之地，不断实现价值提升。

需要说明的是，大数据时代一改小数据时代信息缺乏的弊端，更重视会计数据分析的效果，注重会计数据之间的相关性而非因果关系。通过相关性分析，理解数据内部结构和相互关联，从而预测经济事项的发展趋势和发展规律，形成决策有用信息。大数据时代会计工作中的绝大部分是收集和分析数据，提供决策支撑信息，并将各管理部门与企业战略紧密联系，整合资源，联合上游供应商和下游客户，理顺其中的各个环节，提高整体核心竞争力。而在这个过程中，信息的使用及管理能力也将成为未来财务人员立足于岗位的关键职业能力。

（三）会计信息安全防护势在必行。互联网技术的发展使得海量的会计信息面临着更加复杂多变的黑客攻击风险，会计信息安全防护成为会计行业发展必须配套做好的基础工作。会计云计算的正常运转，必须基于安全的网络环境。因此，建立会计信息数据的安全管理中心，构建立体式、全方位、多级次的蛛网式会计信息安全防护体系，从根本上改善会计数据的计算环境，是未来会计行业的重要工作内容之一。具体的实施工作可以从以下两方面进行：一方面增强传播过程的检验与控制，加大各个运算节点上的自我防御力度，防止黑客内外勾结；另一方面进一步巩固对信息技术平台的安全维护，建立全范围的安全机制，形成规范的管理制度，将项目处理、防护监控与日常应用管理有机结合起来，实现会计工作的安全性和高效性。

主要参考文献：

［1］盛扬燕，周涛.大数据时代［M］.浙江人民出版社，2013.1.

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