大数据会计与财务信息相关性研究

刘艳

（山东鲁泰控股集团有限公司，山东 济宁 272000）

大数据这一词最早出现在1998年一篇叫作《大数据的处理模式》的文章中，这是首次有人提出“大数据”一词，之后2008年，在《自然》杂志中又再次出版了关于大数据的专刊，从此大数据这一概念开始在学术界得到广泛认可。

一、数据选择和结构分析

现在是计算机互联网的时代，在这个时代中，人力资源、金融资本、大数据这三样被人们称作未来信息化社会发展的三大核心生产力，而计算机时代的到来也在无时无刻地改变着人们各个方面的生活方式，会计行业也不可避免地受到了影响。传统的财务数据统计方式和收集处理模式都因为大数据的影响发生良性的改变，会计的信息质量也会受到一定的积极影响，如会计信息的可靠性、重要性、可比性等。会计这个行业出现就是为了服务于企业价值，统计分析出清晰的财务数据信息不仅是为投资者和管理者服务，其主要的目的是可以真实有效地体现出企业的有效性和提高企业的价值。

通过上述可以看出，提高企业的价值和统计分析出详细的数据信息，这些都是会计信息，不过现在传统的会计无法将非结构化和碎片化的数据进行融入，而大数据可以形成一套会计信息系统，用于企业的发展和提高企业的价值。

（一）思维的转变可以弥补传统会计信息数据的不足

我们传统的思维模式为因果导向模式，这种思维模式是过去一直在使用的方式方法，不过大数据的出现会导致这种思维模式的改变。在大数据的时代，大量的信息数据汇聚在一起，特别以非系统性、碎片式、非结构化的数据为主导的大数据库，会让我们一直用的因果思维陷入无用的底部，大数据库的多样性、数据的数量、查找的快速以及带来的企业价值，等同于在向所有人证明一件事情，那就是新的信息数据同时也带来了一种新的思维模式。这种思维模式更加的多样性，对比因果思维，大数据思维所蕴含的平等、动态、多样、开放、关联这些特征都要优于因果思维。也正是这种思维模式的出现让人们的思想得到转变，慢慢取代因果思维，从而转变为大数据的整体相关的思维模式。

在当下时代，企业的整体经营状况和企业价值单单依靠各种碎片式或者非结构化的信息数据很难真实准确的统计出来，必须通过对所有的相关数据进行整合，并进行分析这样才可以真实有效地展现出企业所带来的价值。传统的会计在统计时主要以货币作为主要的计量单位，其主要的原因是因为在定性描述中大多数数据信息都是通过相关关系推算出来的，所得的结果没有因果导向得到的结果准确，所以传统会计会选择定量的数据进行数据核算。不过大数据时代会计的数据不再局限于因果分析，而是可以利用整体的样本数据进行相应的分析，所得出的结果要比传统会计因果分析更加精准。所以大数据的出现可以很好地弥补原本对碎片化数据和非结构化数据统计的不足，可以更加有效地进行非定量会计数据的统计。

（二）碎片式或者非结构化的数据对传统会计数据的逻辑分析

所谓的碎片式数据和非结构化数据是指不方便或者难以用于二维数据统计的数据，比如视频数据、图片数据等不方便进行统计的数据。现在传统的会计数据体系也只能选择一些特定的碎片化数据进行补充数据，无法将所有的数据都进行统计。而且挑选的碎片化数据必须是客观中立的，只有这样的数据才可以提高传统会计体系中的会计信息质量。所以无论是碎片式数据还是非结构化数据，如果纳入传统会计统计体系中，那么需要具备的首要条件就是对企业的自身价值有用。

（三）大数据时代会计的数据体系结构分析

传统的会计数据收集会覆盖整个企业的经营过程，并且涵盖所有的部门，在数据收集处理时所产生的成本已经全部计入职工薪酬中，不需要额外支出多余的成本进行数据分析。不过大数据时代的到来需要将碎片式和非结构的数据都进行收集，这就导致需要处理的成本费用增加，需要额外支出数据收集和分析的成本费用。由于目前大数据运营效果好的平台相对较少，很多企业在处理时需要支出很高的成本费用。如果企业想要把所有的数据都融入新的会计数据体系中，这需要寻求其他平台或者更加专业的人士进行数据收集和分析处理，考虑到这一过程需要花费更大的成本，就决定在未来很长一段时间大数据会计体系依然需要沿用货币定量描述进行分析。

二、大数据环境给会计领域带来的变化

（一）大数据环境给会计领域带来的机遇

在传统的会计体系中，所出的财务报告主要信息都是结构化的数据信息，这样的信息越来越无法满足管理者对于财务统计报告的需求。大数据的出现，在企业报告中将碎片化和非结构化的数据纳入其中，配合传统的财务统计报告进行全面综合的分析，以此让管理者能够更加清楚企业的财务状况，让信息更加透明化，将原本财务报告的不足之处进行弥补，可以更加真实地反映出企业的详细财务报告。在做财务报告时，会计人员还需将企业的经营情况进行量化处理，通过文字的方式让管理者可以获得更多有效地信息，让财务信息更加精准和详细。

（二）大数据环境给会计领域带来的挑战

1．对信息系统的要求更高

不同于传统的财务系统，大数据的财务系统对会计人员的要求更高，在传统的会计系统中数据更多是结构化的财务数据，在处理的时候可以更加方便统计出来，而大数据的信息系统更加具体化，在原有的基础上将碎片化的数据和非结构数据都纳入其中，这就对信息系统提出了更高的要求，更高性能的信息系统才可以处理好这些财务数据，让管理者可以更加清晰直观的了解公司的真实情况。

2．原有财务体系不能适应大数据的要求

传统的财务体系为核算型体系，主要的工作是为公司统计每期的公司财务数据，并通过结构化的数据进行核算整理，最终呈现出公司的财务报告，而大数据的到来打破了原有的财务体系，财务人员不仅要整理结构化的数据，同时也要将碎片化的数据纳入财务报告，而原有的财务体系不能满足要求。

3．会计人员原有知识结构不能满足要求

原有的财务人员所核算的企业价值是以历史的现金流量为基础进行测算的，所统计的数据皆为以因果性思维为导向的结构化数据。一直以来会计人员也以这种知识结构进行财务数据统计，而大数据的知识结构需要会计人员在原有基础上掌握更多知识，比如和未来相关的现金流量，潜在或者间接的现金流量。财务人员需要将未来的现金流量和企业的价值相关联，也就是形成相关性思维。

三、大数据环境给会计领域带来挑战的应对策略

（一）提升改造信息系统

为了适应大数据时代，传统的财务系统需要纳入更多的项目拓展，将以往不能纳入系统中的非结构化数据和碎片化数据都纳入会计信息系统中。如在原有的历史现金流量之外，将企业的环境情况以及人力资源情况，未来潜在的现金流量都加入其中。并且会计人员需要对企业的经营模式量化，在财务报表中采用文字附注的方式将信息量化，让财务信息更透明。

（二）转变财务体系，以适应大数据的要求

在大数据的影响下，企业的财务体系同样需要进行转变，从原本传统的会计信息系统转变为能适应大数据要求的新型信息系统。提高会计部门和主管部门的风险把控水平和管理能力，会计部门需要从以往的核算型部门向价值型部门转变。

企业的财务体系转变的过程中可以通过以下三点来进行：第一，在运营过程中，运营部门和会计部门需要互相配合，在价值型财务体系中，相关的会计人员工作内容从以往的基础财务工作进行转变，转变为价值创造，成为企业变革过程中的重要部门。第二，在企业业务方面，多考虑资金的合理配置，让财务人员发挥出其最大优势。第三，对财务管理方面进行全面创新和升级，采用价值管理等先进的管理理念为企业提供帮助，让企业快速实现战略目标。

（三）对会计人员进行培训

大数据时代的信息会更加便捷，但是对财务人员的要求也越来越高，所以为了让财务人员可以更快熟悉大数据时代财务信息系统，需要对会计人员进行培训。让其理解大数据的核心作用是发现和了解数据中隐藏的价值，数据和数据之间的相关性，放弃传统的样本分析，选择更加完整且全面的数据，通过完整的数据分析可发现企业中更好的价值所在，在其中的某一个点可能就会影响到企业的下一步发展方向。这就需要会计人员拥有可以处理海量数据的能力，并对数据进行进一步的挖掘分析，找出其中存在的价值，让企业实现利益最大化，提高财务信息的相关性。

四、结论

在大数据时代，会计所统计的财务信息对于企业价值的提高至关重要，所以会计数据体系和财务报告都需要进行全面的升级，改变以往的因果导向思维模式，通过大数据对财务信息进行更加详细清晰的挖掘。满足不同企业在大数据时代对会计工作成果的满意度，并制定出系统详细的相关流程，进行全国推广。特别是针对大数据时代碎片化和非结构化数据得以广泛应用的情况，可以让企业未来的价值更加的清晰、明确。相关部门正在开展研究，试图建立标准的分析模型，在做财务报告时由于大数据纳入的信息更多，需要对其报告进行适当分层。可以依旧以传统的货币为数据核心，碎片化和非结构化数据作为辅助。大数据时代的到来对于现在的财务人员是机遇同样也是挑战，对于每一位财务人员都是非常重要的转变，也是未来我们需要研究关注的重中之重。