大数据在财务会计中的应用及对财务报表的影响研究

2023-09-03刘圣前泰安高新区聚智人力资源开发有限公司

财会学习 2023年16期

刘圣前泰安高新区聚智人力资源开发有限公司

引言

随着信息技术的发展和大数据技术的应用，大数据在财务会计中的应用愈发广泛。财务会计是企业重要的财务管理手段之一，是企业核算、监督、决策和信息反馈的基础。在传统的财务会计中，财务数据通常通过手工输入、人工处理的方式进行，这种方式存在数据不精确、速度慢、难以处理大量数据等问题。而大数据技术的应用可以有效地解决这些问题，提高财务会计的效率和准确性，从而更好地为企业决策提供支持。

一、大数据在财务会计中的应用分析

（一）大数据对财务会计的积极意义

大数据技术的不断发展和普及，越来越多的企业开始在财务会计领域应用大数据技术，以提高财务数据的精准度和及时性，为企业的决策提供更可靠的数据支持。大数据对财务会计的积极意义主要体现在以下几个方面：

1.提高财务数据的准确性和可靠性

传统的财务会计主要依赖人工录入和处理数据，容易受到人为因素的影响，而大数据技术可以通过自动化的方式处理海量数据，降低数据处理过程中的错误率，从而提高财务数据的准确性和可靠性。

2.提高财务数据的时效性

大数据技术可以通过实时监控和分析企业的财务数据，及时发现问题和风险，并及时进行调整和控制，从而提高财务数据的时效性，为企业的决策提供及时的数据支持。

3.提高财务数据的综合分析能力

大数据技术可以将不同来源的财务数据整合在一起，进行综合分析和比较，从而更加全面地了解企业的财务状况和趋势，为企业的决策提供更加准确和全面的数据支持。

4.降低财务会计成本

传统的财务会计需要大量的人力和物力投入，而大数据技术可以通过自动化的方式降低财务会计的成本，提高财务会计的效率，为企业节约人力和财力资源。

5.促进财务会计的数字化转型

大数据技术的应用，可以促进财务会计的数字化转型，实现数据化、信息化和智能化管理，从而提高财务会计的效率和精准度，为企业的发展提供更有力的支持。

（二）具体应用

大数据在财务会计中的应用主要包括以下几个方面：

1.财务数据分析

大数据技术可以对财务数据进行深入挖掘和分析，以实现对企业财务状况和经营情况的全面评估。例如，可以利用大数据技术对企业的销售额、成本、利润等数据进行分析，以及预测和制定财务预算和计划。

2.财务风险管理

大数据技术可以帮助企业进行财务风险管理，识别并预测可能存在的风险。例如，可以利用大数据技术对财务欺诈、账户异常、税务风险等进行监测和预测。

3.财务决策支持

大数据技术可以提供更加准确和可靠的财务数据，帮助企业做出更好的财务决策。例如，可以利用大数据技术进行收益预测、成本分析和投资评估等方面的支持。

（三）大数据技术在财务会计中应用的局限性

1.数据质量不可靠

数据质量不可靠的具体表现主要包括以下几个方面：

（1）数据完整性问题：数据完整性是指数据是否完整、是否存在空值或者缺失值等问题。在财务会计中，如果数据不完整，就会影响对财务状况和业务运营情况的分析和判断。

（2）数据准确性问题：数据准确性是指数据是否准确、是否存在错误等问题。在财务会计中，数据准确性非常重要，因为基于不准确的数据做出的决策可能导致企业蒙受巨大的损失。

（3）数据一致性问题：数据一致性是指数据是否一致、是否存在矛盾等问题。在财务会计中，数据一致性问题主要表现为在不同的数据来源中，同一项数据可能存在差异，这会导致对企业财务状况和业务运营情况的判断产生偏差。

（4）数据时效性问题：数据时效性是指数据的更新速度是否能够满足分析需求。在财务会计中，如果数据时效性不足，就会导致分析结果陈旧，对财务决策的指导作用大打折扣。

2.隐私和安全问题

（1）数据泄露问题：由于大数据技术处理的数据量巨大，涉及的数据种类也非常广泛，因此数据的泄露问题也愈发严重。一旦财务会计数据泄露，将会对企业的声誉和利益造成极大的影响。

（2）数据安全问题：在大数据技术的应用过程中，财务会计数据的传输、存储和处理都需要借助网络和云平台等技术手段。这些手段的安全性直接影响数据的安全性。如果网络和云平台存在漏洞或安全问题，就有可能导致数据被攻击者窃取或篡改。

（3）数据隐私问题：财务会计数据中包含了企业的核心信息，如财务状况、经营战略、业务流程等。这些信息是企业的重要资产，如果泄露或不当使用，将会对企业的正常经营和发展造成严重影响。因此，企业需要加强对数据隐私的保护，防止泄露和滥用。

（4）数据标准化问题：大数据技术需要处理的数据来自不同的系统、平台和部门，因此数据的格式、结构和内容也千差万别。如果数据没有进行标准化处理，就会影响到数据的质量和准确性，从而影响到财务会计的精度和可靠性。

3.技术门槛高

（1）技术复杂性高：大数据技术涉及的知识领域非常广泛，包括数据采集、数据存储、数据处理、数据分析等多个环节，每个环节都需要专业技术人员进行设计和实施。此外，大数据技术的快速发展和更新也要求技术人员需要不断更新知识和技能。

（2）数据质量要求高：大数据技术需要的数据量非常大，同时对数据的质量要求也非常高。如果数据质量不可靠，就会影响到大数据分析的结果和财务报表的准确性。

（3）缺乏大数据技术人才：大数据技术在财务会计领域的应用需要专业的技术人才，包括数据分析师、数据挖掘工程师、数据科学家等，但是目前市场上缺乏这些人才，造成技术门槛高的问题。

4.人为因素干扰

（1）数据造假：人为篡改数据，使数据质量下降，从而影响到财务会计分析的准确性和有效性。造假行为可能是为了达到一些个人或组织的利益，或者是为了掩盖一些实际存在的问题。

（2）数据误解：人为因素的干扰可能会导致数据误解，例如，人们可能会对数据的意义、计算方法或结果进行错误的解读和理解，从而导致偏差或错误的结论。

（3）技术不当使用：大数据技术在应用过程中需要专业的技术人员进行操作和管理，如果技术人员不当使用或使用不当，可能会对财务数据的准确性和可靠性造成影响。

（四）改善措施

1.加强数据质量管理

（1）建立规范的数据采集、处理和管理流程。企业应建立科学、规范的数据采集、处理和管理流程，明确各个环节的职责和要求，确保数据的准确性、完整性和及时性。

（2）加强数据清洗和预处理。数据清洗和预处理是确保数据质量的重要环节。企业应该采用合适的方法和工具对数据进行清洗和预处理，去除重复、缺失、错误等不良数据，提高数据质量。

（3）采用质量控制技术。企业可以采用质量控制技术，如SPC（统计过程控制）等，对数据进行实时监控和控制，及时发现并纠正数据异常，确保数据的准确性和一致性。

（4）加强数据验证和审计。企业应加强数据验证和审计，对重要数据进行二次验证和审计，确保数据的准确性和可靠性。

（5）建立数据质量评估体系。企业应建立数据质量评估体系，对数据进行定期评估和监测，及时发现并纠正数据质量问题，提高数据质量。

2.降低技术门槛

（1）提供易用性较高的大数据工具和软件

对于财务从业者而言，他们通常并不具备编程和数据处理的技能，因此提供易用性较高的大数据工具和软件，对于降低技术门槛非常重要。这样的工具和软件通常具有友好的界面和操作流程，能够让非技术人员快速地实现数据清洗、数据分析和数据可视化等操作。例如，PowerBI、Tableau 等数据可视化工具，它们具有直观的图表展示、可拖拽式操作等特点，可以让使用者很容易地进行数据处理和分析。

（2）提供针对性的培训和教育

为了让财务从业者更好地掌握大数据技术，企业可以提供针对性的培训和教育。这些培训和教育可以分为线上和线下两种形式，例如在线视频、在线课程、实验室实践、讲座等。通过这些培训和教育，财务从业者可以了解大数据技术的基本原理和应用场景，掌握相关工具和软件的使用技巧，提升自己的技术水平。

（3）提供技术支持和咨询服务

企业可以为财务从业者提供技术支持和咨询服务，帮助他们解决在使用大数据技术中遇到的问题和困难。这种支持和咨询服务可以包括在线客服、电话咨询、邮件解答等形式，也可以通过聘请专业的技术人员来提供上门服务。通过这种方式，企业可以为财务从业者提供更加全面和专业的技术支持，提高他们使用大数据技术的积极性和信心。

3.建立规范的数据标准

（1）数据格式标准化：在数据的采集、存储和处理过程中，需要遵循一定的数据格式标准，以确保数据的一致性和准确性。例如，规定日期的格式、货币的符号等。

（2）数据元标准化：数据元是指数据的最小单元，规定数据元的命名规则和数据元之间的关系，可以有效地保证数据的一致性和可靠性。

（3）数据分类标准化：将数据按照一定的分类方式进行分类，可以使数据的管理更加简单和有效。例如，按照时间、地区、行业等方式对数据进行分类。

（4）数据质量标准化：制定数据质量标准，包括数据的准确性、完整性、一致性、可靠性等方面，对数据进行严格的质量控制。

4.加强跨部门协作

（1）建立跨部门协作机制：在实践中，各部门在数据采集、存储、清洗、分析和应用等方面都有不同的职责和任务，因此需要制定跨部门协作机制，明确各个部门的职责和工作流程，确保数据的完整性和准确性。

（2）加强沟通与协作：在大数据技术应用的过程中，需要不断地沟通和交流，以确保数据的准确性和一致性。各部门应建立起有效的沟通渠道，及时协调解决问题，提高工作效率。

（3）建立跨部门数据共享平台：为了实现数据的整合和共享，需要建立跨部门的数据共享平台。该平台可以提供数据交换和集成的功能，将不同部门的数据整合在一起，便于进行大数据分析和应用。

（4）加强人员培训和技能提升：不同部门的工作人员需要具备一定的技术和专业知识，才能更好地协作和合作。因此，需要加强人员培训和技能提升，提高员工的专业素养和工作能力，为跨部门协作提供更好的支持。

（5）建立绩效考核机制：为了促进跨部门协作和合作，需要建立相应的绩效考核机制，对跨部门协作和合作进行量化和评估，激励各部门积极协作，提高工作效率和质量。

二、大数据对财务报表的影响分析

（一）准确性和实时性得到提高

通过对大数据的收集、处理、挖掘和分析，财务会计部门可以获得更多的数据维度和深度，发现数据之间的内在联系和规律，从而更加准确地分析企业的经营状况和财务状况。这不仅可以提高财务会计部门的工作效率，也可以为企业提供更加精准的财务信息和决策支持。

（二）财务报表披露更加全面透明

（1）大数据技术可以实现财务数据的全面监测和分析。通过对企业内外部的各种财务数据进行汇总和分析，可以更全面地了解企业的经营状况和财务状况，包括财务风险、资产负债状况、现金流情况等。这样，就可以准确地反映企业的财务状况，提高财务报表的全面性和透明度。

（2）大数据技术可以加强财务报表的信息披露和分析。在传统的财务报表披露中，往往存在信息不充分和内容过于简单的问题。而大数据技术可以对企业的各种财务数据进行深度分析和挖掘，进一步提供企业的财务信息，使财务报表的披露更加全面透明。此外，大数据技术还可以通过各种算法和模型，对财务数据进行精细化分析，为企业的决策提供更加准确的依据。

（3）大数据技术可以加强财务报表的可视化展示。通过大数据技术，可以将企业的财务数据进行可视化展示，例如以图表的形式展现企业的财务状况和趋势，这样更加直观地呈现企业的财务信息。同时，大数据技术也可以为企业提供实时的财务数据，使企业能够及时调整经营策略，适应市场变化和需求。