大数据时代会计职业判断探析

王金惠 罗诗琪

[提要] 大数据时代的来临，对传统会计形成极大的冲击，对现代企业会计人员的职业判断提出新的要求。本文主要研究大数据时代会计职业判断问题，通过分析现代企业会计人员职业判斷的要求，提出提高现代企业会计职业判断能力的方法，使其为使用者提供更可靠的会计信息，促进大数据背景下企业健康发展。

关键词：大数据;云计算;职业判断能力

大数据时代背景下，对传统会计形成了极大的冲击，对现代企业会计人员的职业判断提出了新的要求。

一、大数据时代会计的特点

大数据时代会计与传统会计相比，具有以下特点：

（一）数据规模大。大数据时代企业会计中的会计数据包含更多的数据和更多方面的信息，不但有传统意义层面的结构化的数据，还有很多非结构的一些数据，并且这些数据的数量是非常多的，而且覆盖面非常广。在大数据会计背景下，会计的数据不是单一地按照传统会计的需要来进行样本的选取的，还要包括运营商的所有会计方面的信息。

（二）核算速度快。在大数据背景下，数据的获得主要是通过云计算来得到的，这样分析数据非常快，并且得到的信息也非常得快。大数据时代会计有一个计算机程序来收集、解释和总结信息。它不需要大量的人力来计算和总结，不但能够保证会计数据获得是非常准确的，还能够让工作量得到减轻，让想使用信息的用户能够非常促进地获取到会计信息。

（三）数据形式多样。在大数据背景下，会计信息数据的表现形式是非常多元化的，包含运营商所有的会计数据，不仅仅有结构化的会计信息，还有很多非结构化的会计信息，比如图像、文本、国家的相关政策文件以及消费者的期望值等方面。

（四）数据真实可靠。大数据背景下，云数据主要是从真实的商业信息中产生的。数据的选择和制作是不能够受到人为因素的限制的。数据的结果也不能够被轻易地更改，所以能够保障数据的真实性。大数据背景下，会计核算的基础是所有的数据，而不是仅仅选择样本的数据，所以会计结果更可靠。

二、大数据时代对会计人员职业判断能力的要求

传统会计下会计人员职业判断能力不完全符合大数据对会计人员基本素质的要求，大数据时代要求会计人员具有较强的数据处理能力，能透过海量的现象看出业务实质，具体来说在传统会计职业判断的基础上要具备：

（一）原始数据采集能力。会计数据采集是指采集企业各种经营活动、财务活动、生产活动中由其他单位或企业内部产生的各种凭证。这些凭证需要经过适当的格式转换，转变为现代企业会计系统可以识别的计算机信息。在收集会计数据之前，会计人员需要具备现代企业会计核算的一些基本知识及原始数据采集能力。

（二）原始数据分析能力。在现代企业背景下，需要会计人员在搜集相应原始数据后进一步对其进行分析，为管理者提供相应的决策信息。对原始数据的分析也意味着会计人员对财务风险的预估，如利用现代企业会计系统挖掘数据波动线与行业、其他企业等进行对比，发现当前数据波动存在的问题。但当前会计人员不具备这个职业能力，难以满足大数据背景下管理层对财务风险预估的要求。

（三）原始数据清洗能力。由于原始数据的真实性、可靠性难以确认，会计人员需掌握原始数据清洗能力，以降低进入现代企业会计系统的数据出现问题的几率。这些数据问题会导致数据分析结果出现问题，并最终影响管理层管理决策。如，当采购员与供应商舞弊提高采购价格时，如果会计数据没有被清洗而直接进入会计系统，会导致企业遭受舞弊所带来的损失，从而致使企业舞弊风险加大，并最终无法进行风险控制。

（四）数据挖掘建模分析能力。现代企业环境下，对会计人员的要求在不断提高，特别在管理方面尤为突出。在数据进入现代企业会计系统后，亟须会计人员对这些数据进行挖掘建模分析，以发现当前企业存在的主要风险。在这里发现的风险比在原始数据处理时更加确切，包括管理层必须考虑的生产风险、财务风险、营销风险等。

三、提高会计职业判断能力的方法

（一）与时俱进，提高会计人员处理数据能力。在大数据背景下，会计人员随着新的要求，进入现有框架，通过信息技术简化数据的收集和处理，与时俱进，避免被时代淘汰。大数据背景下对会计人员提出各种新的挑战，由此带来的问题就是人才的大面积缺失。因此，应大力培养专业能力好、技术能力高、数据分析能力强的会计人才，尤其是适应从核算职能向管理职能的转变，才能应对现代企业对会计人员的新挑战。

想要成为一名优秀的会计人员必须掌握计算机操作和系统软件技能，这是会计专业人员的必备技能。在现代企业经济发展背景下，会计人员如果不及时提高自身技能，学习新知识，提高自身处理数据能力，很容易被时代所淘汰。对会计人员来说，提高处理数据能力并不是一蹴而就的，只有通过不断地学习，充实自己的专业知识，才能更好地为数据的处理和分析服务，才能通过对海量数据的分析抓住经济业务的本质。

（二）加强对会计人员的继续教育，提高会计人员职业判断能力。首先，提高会计人员的继续教育意识，从管理层面鼓励并支持会计人员进行继续教育，可以将会计人员继续教育作为考核员工的标准。其次，完善继续教育方式，凸显会计职业判断培训实效。现在在职会计人员非常，缺乏大规模的数据处理技术、工具、方法、手段，会计专业业务培训针对性弱，效果不明显。会计职业判断的能力提高是一个不断实践积累的过程，要提高会计人员的专业判断能力，就必须改革继续教育模式，探索会计专业人员继续教育的新模式和新方法。除了定期的继续教育课程之外，还应该注意信息技术教育应用的在线互动。大数据模拟教育实验基地，会计专业判断提供个性化服务，提高受教育者的学习体验，提高继续教育质量，解决实际问题，取得优异的培训效果。最后，根据成人教育的特点，进行多种渠道的培养。企业可定期邀请会计专业领域的专家型教师，由专家进行一些实践指导。通过该领域的专业培训指导，将内部会计专业判断业务理论与实践相结合，以逐步提高会计的专业判断力，使会计人员在现代企业制度背景下，具备进行高准确性和强预测性决策能力。

（三）改善公司治理结构，保证会计人员职业判断的独立性。在大数据背景下，为了会计人员进行職业判断创造一个非常好的环境，就需要积极地改善公司的治理结构，加强内部的控制，优化环境;完善会计的治理框架，保障会计工作人员的独立性，避免管理层干涉企业会计工作的开展;切实地保护好会计人员的权力，让他们能够在自己的工作岗位上，发挥应有的作用。

（四）增加报表列项、介层，制定技术标准。在生产经营过程中，需要通过非结构化的数据来表现其生产经营方面的信息，把以前的报表中，通过附注的形式来进行文字描述的内容，进行科目立项，通过量化的形式在报表中能够非常直观地表现出来。这就需要增加报表的列项，让报表不但能够体现出微观方面的经济发展情况，还能够表现出所在行业的一个比较宏观的经济情况。在具体列报的时候，需要运用分层列报的形式，把数据分成核心层和辅助层这两种会计数据。以往传统的货币性的会计数据放在核心层里面，那些非结构化的数据放在辅助层里面。

会计人员使用云计算，通过对数据的分析，能够发现企业经营情况，但是想要确保会计的可比性，需要对其进行量化。把非结构化的信息量化成一种能够比较的数据，这需要政府来进行，由政府作为主导，号召云平台的服务商和会计行业的一些专家共同建立，提出行业的标准。

大数据时代的会计会有很大的变革，新事物会层出不穷，会计的应用总会遇到很多问题，并会在解决问题的同时继续改进。会计人员职业判断的发展需要企业管理层的关注，它还要求政府和相关专家讨论一套标准化的管理措施和应用指南，以便现代企业应用会计准则。同时，现代企业会计相关技术研究人员在开发数据处理系统时，除了系统的稳定性、安全性、保密性外，会计从业人员还应积极接受与现代企业会计有关的新知识，学习新技能，提高现代企业使用会计信息的能力，提高其专业判断力。企业会计人员通过现代企业会计和云会计的优势能够做出正确的职业判断，促进企业财产资源的合理配置，促进现代企业的快速发展。

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