财务会计在大数据时代面临的机遇与挑战

●李 昕

一、引言

大数据时代的来临，为统计学和计算机科学解决更多难题提供了更多可能，也为充实其他学科领域技术体系提供了更多支撑。当然，基于大数据对财务数据的精细化分析，尤其是随着以信息化引领、开放化融合、泛在化普惠为特征的数字经济蓬勃发展，同时也对传统财务会计产生了前所未有的冲击和考验。在大数据时代的驱策之下，在数字经济日趋活跃的背景之下，以现代财务管理为核心的企业竞争日趋激烈，更加透明的数据共享以及由此产生的企业个性化定制开发需求颠覆了传统财务会计的思维定势和实操模式，可谓挑战前所未有、机遇亦前所未有，总体看机遇大于挑战。因此，财务会计本身及其相关从业者应当积极察势驭势，在应对不确定性更强的竞争环境中促进思维转变、赢得战略主动，协助企业在高质量发展过程中更好发挥现代财务管理、防范化解风险、寻求致胜之道等重要作用，从而达到提高企业核心竞争力的最终目的。

二、变革发生的理论依据

维克托·尔耶·舍恩伯格在《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》[1]中指出：数据作为新型生产要素，与其他生产要素相比具有四项鲜明特征，即非排他性、渗透性、规模效应和可再生性，这就使数据具有了时间上的同步性和空间上的融通性、数量上的增长性和利用时的持续可再生性。数字经济已成为当今最具活力、创新性和辐射性的经济形态，挖掘、处理并更好地利用数据，越来越成为各领域工作者必须具备的基本能力。当然，“系统无法解释原因，只能推测会发生什么”的论断，则同样道出了大数据所存在的缺点，即不具有分析作用，这一方面说明数据利用过程是一个难度高且复杂性强的过程，而另一方面也更要求我们必须不断提高数据利用和综合分析能力，方能趋利避害、为我所用、服务发展。正是由于大数据时代的这些特点，其对传统财务会计产生的影响更需要引起企业的关注。

三、大数据时代对财务会计的积极影响

（一）有利于增强财务信息整体性

大数据的信息环境将各项管理活动及业务运营的过程和结果数据化，而数据的广泛应用在一定程度上消除了企业各部门、各层级之间的信息沟通和业务对接壁垒，使企业内部信息共享程度获得大幅提升。同样，财务会计也不再拘泥于“确认、计量、记录、报告”的简单操作流程，而更趋向于将财务管理、成本控制、预算体系、业务运营等融为一体的集成效应。

在财务分析与决策过程中所利用的信息，除企业业务计量得到的基础财务会计信息外，更多的是依赖于企业所处环境的发展信息、资本市场的运作信息、上游供应商的运营信息、下游客户的需求结构等信息以及其他业务相关企业信息所共同作用的“强势信息结构”。在大数据时代，企业内部的各个业务单元以及部分大型企业集团下设的各级子公司和分公司，因长期独立运作而形成的“信息孤岛”格局被打破，[2]实现了业财融合的高效财务管理模式，正是基于在这一特殊时代背景下，信息获得的成本更低、速度更快且针对性更强。因此，实现企业信息一体化，增强财务信息的整体性，从而达到打破传统财务信息边界，已成为大数据时代下财务会计变革的必然趋势。

（二）有利于增强公允价值计量精准性

以往的数据记录和储存技术相对落后，同时受制于内存有限的信息储存设备，难以实现对大量数据的储存和后续分析。因此，在现阶段的公允价值计量中，一般采用抽样数据来推测总体特征，而这种计量思维会导致误差和一定的计量风险。误差层面主要包括系统性误差和代表性误差，前者是主观因素破坏随机原则引起的误差，后者是抽样随机性引起的偶然误差。随着数据信息相关技术的持续更新迭代，在数据容量方面，大量平台和云端技术的应用导致数据信息量极速膨胀，由以往GB 级变为TB 级、PB 级甚至EB 级，[3]大量数据的出现改变了以往数据量贫瘠的窘境，类群分析代替了抽样分析，这标志着数据的储存和处理功能得到了很大提升。这种转变消除了公允价值计量中人为因素导致的系统性误差，也在样本数据扩充的同时最大限度地减少了由于随机性引起的代表性误差，提高了公允价值计量的可靠性。与此同时，大数据时代数据上传和共享的高效使大量数据在短时间内得到处理、分析和应用成为可能，这驱动了公允价值计量的时效性取得一定保障。

此外，大数据的应用还完善了公允价值的信息反馈机制。《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》中重点强调，大数据时代的数据必须摒弃对因果关系的渴求，只关注相关性。由此产生的具有相关性的数据分析代替了传统的因果分析，在完备的信息收集和储存机制下，这一转变无疑会带来更高效的分析。

在实操中，金融工具及衍生产品的公允价值计量往往需要对相关数据进行尽可能全面完整的分析。相比于其他方法，大数据相关性分析可以减少误差，使所获得的公允价值计量信息与所生产工具的实际价值密切相关，尽可能减少误差。对投资企业而言，这种转变可以帮助其更准确地评估被投资企业的价值，对进行更稳健的价值投资具有重要影响，也提高了公允价值的投资利用价值。同时，初始公允价值评估的企业也是市场信息的提供者。显而易见，随着大数据技术的运用，打破的不仅仅是企业内部各职能部门的信息壁垒，同时是企业间的信息交流障碍。共享的发生降低了不同企业间的公允价值计量中的偏差，即降低了同一价值评估对象在不同信息水平的企业评估下所得结果不对称的风险，从而提高了公允价值信息的反馈作用。

（三）有利于增强绩效评估体系科学性

从前的绩效评估是通过员工在岗期间呈现出的工作业务基础指标来进行量化的，这导致人力资源部门在衡量基础绩效信息和职工薪资水平过程中可能存在顾此失彼现象，由此可能引发企业财务会计对员工的薪资水平进行记录时存在偏差，影响财务报表基础信息公允性和综合绩效评估考核科学性。大数据技术的应用，将会大幅提高资源配置的有效性、管理决策精准性和激励约束实效性。具体表现为：对于公司职工绩效情况的日常监督和动态管理，人力资源部门相关决策人员前期可以通过大量数据的收集、整理，对职工绩效数据及企业其他相关盈利数据内在联系的分析、研究，准确了解职工个人绩效对企业整体绩效的影响，从而更加科学地完善企业绩效评估手段，及时采取针对性更强的监督管理措施，最大限度激发生产经营内生动力。

（四）有利于增强资金管理系统集约性

伴随着数据获取的日益便利以及企业财务管理的边界拓展，企业资金管理系统创新步伐持续加快，其中“大司库”项目的创设推进尤其受到了关注。比如，中国石油天然气集团有限公司作为我国资金管理的先行典范，已完成了从传统资金集中管理向现代大司库管理的发展。所谓“大司库”，是在企业资金管理集约化和一体化的要求下，通过现金池统一和集中结算两项重要手段，对企业资金进行统筹管理，以防范化解企业风险，使传统的低效率企业资金管理模式得到创新发展。

数据获取成本逐渐降低和数据资源日趋丰富的有利条件同时作用于企业财资信息系统集约化发展中，将极大实现高效的资源融通联动，推动形成各部门和各子公司之间全方位、宽领域的财务信息共享格局。相较于以往的“一站式”资金集中管理，一旦积极借鉴融入财务“大司库”管理模式，依托财务部门或外聘财务公司为集团企业搭建金融资源管理运营平台，就能达到提升资金管理系统服务效能，加速优化企业内部管理控制，优化企业产业链金融生态环境，从而提升被服务集团企业的经济实力。从另一层面看，这一新型业务模式也为财务公司带来了商机。若具备相关业务能力的财务公司认识到该发展趋势，积极主动地为有资金集约管理需求，但创新能力不强、创新实力不够的企业提供专业的信息处理服务，那么，新型业务将很有可能会为这些财务公司带来预期可观的经济效益，从而使其获得在行业中的优势发展地位。

四、大数据时代下财务会计面临的挑战

（一）会计基本假设适应性受到严峻挑战

会计基本假设是会计基础操作的前提，同时也是对会计核算所处环境进行的理论性合理假定。大数据时代的来临对社会经济环境产生了一定影响，也对会计基本假设的正常应用提出了挑战。一是对会计主体假设产生影响。在大数据和数字经济的双重作用下，会计主体向多方位、多层次的“会计组织”演进，而信息产业化高速发展使传统产业交易借助网络平台即时进行，由此引发了新型网络经济主体的涌现浪潮，传统会计主体边界难以界定。二是对持续经营假设产生影响。经济主体的嬗变日益加剧，运营环境也因此增加了更多不确定性。一方面，“与发展趋势同频共振可以在一定程度上带来效益”的共识敦促企业完成技术创新，以适应瞬息万变的外部环境，但另一方面也增大了企业运营风险，使原有的“持续经营”变为“风险经营”，经济主体较以往增加了进入破产清算程序的可能。三是对会计分期假设产生影响。信息上传和获取的及时性是大数据时代的重要特征之一，而企业财务会计在对财务信息进行加工处理时也会顺应这一发展趋势，将全面、及时和高效作为处理信息的关键。显然，现行传统会计分期假设是未能满足这一关键发展需求的。四是对货币计量假设产生影响。数据资产价值计量规则的不规范和非货币计量需求的出现是货币计量假设突然受到挑战的两项主要原因。其中非货币计量需求主要是源于近年来国家对知识产权和人力资本价值的重视，[4]著名会计学家葛家澍先生也提出：“知识资本和人力资源非常重要，对这些资源的披露，要按专家、工程师的职称、专业水平以及他们创造发明等特殊标志为量度”。传统的单一货币计量显然难以满足对专利技术及人力资本等价值准确换算和计量需求，将非货币计量列作传统计量的补充，引入相关等价物概念实属必要。

（二）数据源和数据粒度契合性受到严峻挑战

对经营现状的评估和预测是贯穿于企业管理发展中的重要程序，而业财融合的思想为这一程序提供了更高效的行动指南。业财融合的本质是以业务数据和财务数据融合为基础，为以创造价值为目标的企业的经营决策提供协同性、全局性的分析依据。运营业务和财务会计相关数据的融会贯通、交流互鉴是业财融合的关键所在，而受制于二者各自的专业特征，数据沟通往往不够高效。业务部门更关注与本部门绩效直接相关的精细化业务指标，而财务会计的立足点是企业整体的宽泛化运营指标，双方对数据关注的出发点不同，由此可能引发的数据源的差异无疑会增加沟通成本；也正是出于不同的数据分析目的，业务与财务部门在对数据进行收集处理时也常会因所需的信息要素精度差异引发数据粒度不统一，不利于由数据指导内部控制。因此，同一企业内部统一数据源和数据粒度，成为企业在大数据时代增长本企业业财融合能力的第二大挑战。

（三）数字信息价值计量规范性受到严峻挑战

《企业会计准则——基本准则》中关于资产的定义中明确了资产的三个属性，即由企业过去的交易或事项形成，企业拥有或控制，预期会给企业带来经济利益。对于数据价值能否纳入资产范畴的评估，显然不能单纯通过传统定义中的三项属性来明确。主要原因有以下三个方面：一是现阶段国家对数据信息交易市场运作形式并未形成统一标准，且企业对数据信息的获取一般通过企业内部获取、网络免费搜集及第三方获取三种途径，因而呈现出数据资源获取成本极差较大且交易呈现碎片化的现状，进行相关交易或事项不易追踪；二是部分数据信息开放共享，不易划归“拥有或控制”；三是数据财产价值对企业的经济利益主要体现在变现能力上，对于信息交易相关企业，这一估值可以通过交易达成最终合同价格作为历史成本进行入账，而对于数据信息的购买者而言，其价值本身存在很大不确定性，容易受到数据利用者对其价值的主观因素干扰，同时数据分析对企业机遇把握等战略层面的指导意义，往往是需要企业内外部众多条件促使相关项目业务达成，不容易将数据的意义区别于其他客观条件进行估值。与此同时，还需要考虑到数据本身是非损耗资源，部分数据随着利用次数的增加非但不会失去其价值，反而会因为其公认权威性而得到升值；现行的资产计量方法，例如历史成本法、可变现净值法及公允价值法等，对于数据信息价值评估都是难以适配运用的，因此将数据贸然划归传统资产进行简单计量显然有失公允。

五、财务会计在大数据时代的转型发展对策

（一）促进企业财务管理观念转变

一个领域从业人员及其领导者的普遍思维通常会对该领域的发展产生重要影响。而舍恩伯格在《大数据时代》一书中指出：“数据已经成为一种商业资本，一项重要的经济投入，可以创造新的经济利益。事实上，一旦思维转变过来，数据就能够被巧妙地用来激发新产品和新型服务”。因此促进领导者及财会人员观念的“数字化”转变是财务会计实现转型的先决条件。基于此，企业可以通过以下途径着手：首先，企业管理者应从自身观念入手，加深大数据对企业发展重要作用的认识，对其他员工的思维转变起到率先垂范作用。其次，企业应再加大复合型技术人才的引进力度，并邀请大数据研究者对现有财会人员进行针对性培训，培养其大数据思维和实践应用能力，消除陈旧的传统业务理念并更进传统的工作方法，实现财务会计复合型人才队伍建设。

（二）完善企业内部信息数据交互模式

“大数据”以海量数据的挖掘，收集和处理见长。企业财务会计转型要契合这一特点，实现企业内部信息数据的融汇共享，就应搭建并完善企业新型信息共享平台。首先，企业应消除部门之间，尤其是业务部门和财务部门之间数据独占的现象，打破信息交流壁垒，将“数据共享”作为部门工作的一项基本要求，使业务信息与财务信息实现有机融合。其次，企业应将内部信息平台管理做规范化要求，明确各项信息的上传流程，实现全流程管控，在信息安全防护的基础上达成信息沟通效率提高的目标，逐步完成企业管理集财务的专业性、业务的实践性于一体的信息管理模式的转变，提升企业运营效益。

（三）充分利用企业数字资产的价值

基于大数据信息对企业发展的影响力逐步扩大，该信息成为企业利益相关者关注的一个新亮点。有学者预测：大数据挖掘的规模和运用的灵活性会为企业带来经济效益，合理利用数据资产将有利于企业在大数据时代提升其竞争力。[5]因此将大数据作为一项资产计入企业财务报告中，供信息需求方了解企业状态将成为必然趋势。而现行会计准则中并未对相关会计处理做出明确规定，这向财会研究人员提出了对会计准则进行进一步完善的要求，要求通过改良会计准则以切实解决大数据资产信息在处理过程中的摊销方式及后续计量等问题。同时，传统数据处理公司向数据交易所转变的发展趋势会进一步推动数字资产的价值发掘，因此，相关技术公司应积极顺应形势，培养复合型技术人才，做好自身优化转型。

六、结语

综上所述，大数据时代对企业管理者的管理理念、财务会计从业者的工作方式以及相关部门的业务职能都提出了更高的要求，敦促其突破原有的工作形式和框架，完成自身工作思路和工作内容的转变。与此同时，大数据也为企业管理决策提供了新的思路，促使企业向精细化管理和价值管理方向迈进，使其借助在大数据基础上衍发的数字经济发展浪潮完成“数字化转型”。大数据背景下财务会计的转型召唤着革故鼎新的魄力，同时也孕育着拨云见日的新篇章。这需要财务会计的研究者与实践者凝心聚力，把握契机，直面冲击，使大数据技术在财务会计领域中得到更广泛而深入的应用。