大数据时代冲击下财会变革对策探究

陈颖

（四川旅游学院，四川成都610100）



大数据时代冲击下财会变革对策探究

陈颖

（四川旅游学院，四川成都610100）

摘要：当今世界，大数据已经渗透到各个行业和业务职能领域。大数据采集、挖掘与分析等新型信息技术的快速发展以及数据估值的需求，也正在给整个财务领域带来巨大变革，如何清醒面对变革和快速应对变革，促进专业领域适时发展，是每一个财务人应当关注和思考的问题。文章通过分析大数据对财务信息披露、会计准则、财务管理、财会机构和人员等方面的影响，结合大数据工具和技术发展现状，提出相应的应对策略。

关键词：大数据；财务；变革；对策

一、大数据时代正在引发的财务领域变革

1、信息披露的结果和财务造假的行为将可以被预测

可以预见，在大数据时代，大量数据包括政府数据公开程度的提升以及各种大数据收集、挖掘、处理技术的不断开发和运用，将使对财务信息披露结果的预测和对可能发生的财务造假的预测成为可能。企业财务数据的获取对企业主观披露的依赖正在逐步降低，企业采购、销售、纳税、投融资、业务搜索等活动均可通过一些非保密的网络记录、相关企业和部门信息渠道进行大数据采集，用以判别财务信息的真实性和预见财务披露结果。新一代财务系统的开发将使报表查询更加智能，企业主管部门、证监会、税务局等监管机构及其他财务信息使用者将便利地取得更为真实和详尽的企业财务数据，惯用的财务造假手段将无处遁形。

2、数据正在成为企业的核心资产

Facebook根据会计准则计算出的账面价值（约63亿美元）与包含其数据库数据价值的市场估值（1040亿美元）之间产生的近20倍的巨大差距，使Facebook 2012年上市开盘当天，出现股价反常大幅下跌。这就提出了一系列问题：在信息类产业高度发达的今天，IT技术已经颠覆很多传统企业的制造过程和营销过程，大数据已经不再是辅助工具，而成为了企业的核心资产，其比重甚至大过传统的企业资产。在这种现实状况下，仍使用始于20世纪30年代的财务报告模式来进行企业资产核定是否合理？数据究竟能否作为公司潜在无形资产进行确认？如能，又怎么确认？数据资产会发生减值吗？减值又如何衡量和确认？

3、财务预算、投资管理、财务成本控制等各项财务管理的内容和方式面临革新

在大数据技术迅猛发展的今天，传统财务管理模式和技术已经不能满足企业管理的需要了，企业必须通过更加高效的财务流程，利用大数据进行及时准确的分析，更好地配置资源，使企业获得更快速安全的效益增长。2013年5月，IBM公司推出了最新“IBM TM1企业智慧解决方案”，显示财务管理革新的步伐已在加速展开，财务预算、投资管理、财务成本控制等各项财务管理内容必将出现不小的变化。

财务预算使决策目标具体化、系统化和定量化，有助于财务目标的顺利实现，其在现代财务管理活动中具有很重要的地位。但是目前很多企业没有编制预算，部分编制了预算的企业也因为各部门的不重视、不配合或者配合不力导致预算管理起不到应有的作用。大数据信息搜集和处理技术的运用，将有助于促进企业对预算功用的认识，推进企业各部门、各机构、上下游企业的结构调整和资源整合，使预算管理的编制、控制、分析过程的精确度得到极大提升，并能克服ERP系统事前控制缺失的缺陷，使未来企业预算管理更加高效、准确，实现真正的全面预算和滚动预算。

随着企业规模的日益扩大和市场竞争的日益激烈，传统靠投资驱动、规模扩张的发展方式亟待转变。这就需要企业更加注重投资效率和经济效益，建立并完善科学的决策评价体系。“IBM TM1”已经推出了帮助企业分析投资总额、结构、项目价值贡献、资金平衡的投资决策解决方案，这必将引发新一轮投资管理改革。

如今互联网消费已成为消费变革不可逆的趋势，它使企业产品的价格、质量、服务、销量等信息易于取得和比较，行业数据趋于透明，必将导致企业利润空间狭窄、拓展困难，因此大力加强成本控制、提高成本管理水平和技术，成为事关企业生存发展的重要任务。运用大数据进行财务成本控制将显著提高企业经济效益，是企业成本管理的必然趋势。比如在航空发动机领域，若能节省1%的燃料，未来15年就可以为客户节省300亿美元成本。但同时，大数据软硬件的配备、人员的配置、信息费用也将给企业增加新的成本负担。

4、财会机构“大财务”化，财务人员两极分化

（1）财会机构和职能。财务部门将通过对大量的数据进行科学的分类整理和分析，挖掘有利于企业发展的信息，并利用这些信息指导企业运营，为企业经营发展提供更多变量的实时动态和更具战略性、系统性和前瞻性的管理建议，改善组织运营、增加企业价值，这将使财会部门的职能重心由传统的核算、资金管理提升至数据整合和分析、资源配置、战略决策、企业业绩及风险评估等层面。“在未来5 至10年内，财务部门可能出现从服务部门到关键业务服务部门的质变，它将处于战略决策的核心位置。”在进行数据搜集整合分析的过程中，财务部门与其他职能部门的合作和互动也将日益频繁，财务机构将渐渐突破原有的独立机构形式，向“大财务”形式发展。

（2）财会岗位和人员。大数据会进一步提高企业财务的自动化水平以及与各业务口的数据对接，会计核算将实现由半手工状态向全自动化转型，负责繁杂、重复、简单的基础性数据收集录入与固定模式的核算工作的会计岗位数量将极大减少，同时将产生负责计算机、数据库和财务系统维护、业务口对接、模板开发、新业务衔接等工作的新岗位。CFO的职能已经从财务管理延伸到提升企业整体绩效，企业需要CFO构建并利用高效的财务流程对企业的现金流、收购兼并、资源配置、风险管控等进行管理，利用大数据等分析工具获得深度洞察，将资源更好配置在增长领域。CFO的岗位需要更高的信息、技术整合运用能力来进行财务管理、风险管控、价值创造。因此，未来的财务人员将出现两极分化，中高级财务人员越来越向“通才”发展。

二、财务领域应对对策建议

1、提高数据管理能力，改善信息披露质量

面对大数据采集、挖掘和分析的快速发展所形成的财务信息透明化、可预见性程度的快速增加，企业的当务之急是尽快搭建统一、顺畅的信息化管理平台，开发数据自动采集系统，完成各业务口的数据对接、交互以及数据分析相关软硬件设施和人员的配置，充分搜集和利用企业自身的各项数据、充分借鉴和利用企业外部数据，实实在在提高企业数据管理能力。在此基础上，企业一方面要把好财务人员业务素质关和数据质量关，努力提升财务工作效率与质量，尽量避免由于财务工作差错和失误造成信息披露失真；另一方面，充分收集各类券商、分析机构和分析软件对企业数据的分析模式、范围、程度等信息，预测在不同信息披露方案下，各外部机构的解读和分析对企业可能产生的影响，从而趋利避害，改善自身信息披露的技巧。

2、制定数据价值计量规范，扫清数据资产确认障碍

基于市场估价的结果，数据价值在企业资产价值中占比越来越高，然而到目前为止，还没有一个有效的方法来进行数据估值，这使得企业账面价值已经不能反映公司的实际资产状况和真正价值。越来越多的实例表明，虽然估值很困难，但市场和投资者在交易中仍能通过一些方法对数据资产进行估价，这形成了拥有数据或能够轻松收集数据的公司股价高涨而普通公司市值缩水的股市实况。如果找到数据估值方法并且关于数据入账的相关制度规范和法律责任问题得到解决，那么数据价值成为一个新的资产类别显示在企业的资产负债表上将指日可待。

那么如何给数据估值呢？笔者认为，从财务专业角度上来讲，如果要使数据价值体现在账面上，其价值衡量标准及衡量方法必须以会计准则和制度的形式加以规范。综合目前数据估值的初步探索成果，依据会计准则制定范式，笔者提出如下建议。

（1）基于数据的价值是潜在的、无实物形态的，故而其估算不能像实物资产一样采用简单的加计汇总而得，其性质在一定程度上类似无形资产，应以类似无形资产的界定方法给予定义。

（2）数据的价值可分为两个部分：一是数据本身的价值，二是数据可利用价值。从数据的分析挖掘角度来说，数据本身价值不会减值，而数据的利用价值一方面可能因不同的利用目的和利用技术发生不同程度的增值，另一方面又可能随着新数据的加快出现而发生快速减值。随着数据分析与挖掘技术的不断发展，数据利用价值更加变幻莫测，新产生的数据可能一无所用，年代久远的数据也可能被发现有更好的用途。与现今已经有着比较可靠的评估方法和程序且价值相对稳定的无形资产相较，数据利用价值的变化不确定性更高，因此它并不完全符合无形资产后续计量规定，应作为一项单独的资产类别即数据资产来进行确认和核算。

（3）数据价值的初始计量，亦应分两部分进行：数据本身的价值，是其形成过程中的采集、审核、整理、储存等人工和物力成本，这部分价值核算简单易行；数据可利用价值是目前数据估值的难点，数据可发掘出的价值大小取决于利用期望、利用程度、采用技术等，很大程度上受市场估测影响。方法上视实际情况不同可以比照无形资产市场法或收益法进行估值，手段上可设立具有专业综合评估能力的数据估值公司，结合信息技术、财务、金融等领域及市场定价建立有效估值模型，对数据进行估值，或者成立专业培训机构，与各级人事考试中心联合，进行数据估值会计师的培训、考核、认证和输送。

（4）按照相关法律和会计准则的规定，企业资产必须具有所有权并能够合法地转让，而目前数据的取得和使用缺乏相关的法律规制，存在很大的法律风险，所以企业为了规避风险，不论是持有、授权、转让还是购买、利用数据，都会产生法律相关的保护、咨询、认证等费用以及伴随的税费，实施数据估值时需要确定这方面的成本规范。

3、改造财务管理模式和技术，构建高效的财务机构、财务系统和财务流程

企业应尽快从硬件和软件两方面构建起高效的财务机构、财务系统和财务流程，尽快完成对传统财务管理模式和技术的改造，提升在投资分析、预算编制、经营管理、监督约束以及企业决策等各个方面的数据、制度、技术支持力度。

（1）实行财务标准化管理，进行ERP改造，优化财务信息系统，提高财务管理效率。同时搭建企业统一基础数据平台，利用遥感、射频、扫描等技术和设备实现业务数据实时和几近零误差的录入，将格式不统一的各类数据高度集成，实现各业务口信息与财务信息的实时对接和无障碍交互，支撑财务系统从传统核算型向决策支持型顺利转型。

（2）购买或开发数据智能搜集整合软件，建立高度契合企业管理需要的数据库。

（3）如果自行进行数据的开发利用，可选择购买数据处理挖掘和分析工具，如IBM Intelligent Miner、SAS Enterprise Miner、SPSS Clementine等。

（4）在企业内部系统之外，对投资有关的大量交流数据进行采集，运用云计算等技术，形成投资方案的“案例库”，结合公开的企业和政府相关信息，更加精准地协助企业制定最优投资方案，提高投资管理水平。

（5）建立适应决策型财务管理模式的统一财务制度、政策，制定企业数据隐私、财务数据安全等数据保护措施。

4、调整财务机构设置及财务人员能力素质标准

企业须尽快搭建统一信息平台，实施财务标准化，将财会部门向企业战略核心位置推进。财务机构的设置也应随之调整，从目前常见的组织架构：财务总监（CFO）—财务经理—财务主管—各财务核算岗和出纳岗，转变为：首席财务信息官（CFIO）—财务信息经理—业务信息主管—基础数据岗、出纳岗。与此对应，根据财会岗位两极分化的趋势，采用“上多下少（数量）、上高下低（素质）”的配置模式规划相应财务岗位，制定岗位人员数量需求和能力素质要求。同时，由于大数据时代的数据质量纷繁芜杂，为确保数据的真实、可靠性，减少信息披露风险，企业可设置数据审计师岗位。另外，建立财务共享服务中心和推进会计服务社会化，也可成为企业财务部门节省成本、提高效率、提升核心职能的有效途径。

参考文献

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[6]秦荣生：大数据、云计算技术对审计的影响研究[J].审计研究，2014（6）.

（责任编辑：徐悦）