大数据背景下金融企业会计核算规范化管理措施分析

摘要：随着大数据时代的到来，金融企业面临着前所未有的挑战和机遇。会计核算作为金融企业管理的重要组成部分，也受到了极大影响。文章首先分析大数据对金融企业会计核算的影响，包括会计管理职能的凸显、会计计量的科学透明性、会计信息提取的困难以及财务信息安全性的要求。其次，探讨在大数据背景下金融企业会计核算中存在的问题，如数据信息系统不完善、信息安全保障体系不健全、数据处理手段陈旧以及会计人员思想限制等。最后，提出了一系列优化措施，包括建立健全数据信息系统、加大对非结构化数据的开发和利用、优化会计要素计量方式和单位、建立健全信息安全保障体系、创新数据处理手段以及提高会计人员从业思想等方面。希望通过这些措施的实施，金融企业可以提高会计核算的规范化管理水平，应对大数据时代的挑战。

关键词：大数据；金融企业；会计核算

中图分类号：F49文献标识码：A文章编号：1005-6432（2024）27-0143-04

DOI：10.13939/j.cnki.zgsc.2024.27.036

1引言

大数据技术的发展为金融企业的会计核算带来了前所未有的机遇，但同时也面临新的问题与挑战。传统的会计核算方法和工具已经无法满足大数据环境下的需求，因此，金融企业需要采取一系列措施来优化会计核算的规范化管理。通过这些措施的实施，金融企业能够更好地应对大数据环境下的挑战，提高会计核算的质量和效率，为企业的发展提供坚实的财务支持。

2大数据对金融企业会计核算的影响

2.1大数据背景下会计管理职能得以凸显

大数据时代，金融企业的财务数据信息逐步由纸质化转变为数字化，金融企业面临着庞大的交易数据、客户数据和市场数据等，会计部门可以通过利用大数据技术，有效地整合信息数据并深入挖掘这些数据，发现潜在的商业机会和风险，并提供相应的决策支持。同时，大数据背景下的会计管理也更加注重数据的准确性和及时性。由于大数据的特点，会计部门充分利用信息数据，规范会计核算账务处理，从而确保数据的准确性和完整性，及时反映业务活动的变化和趋势，以便于决策者做出正确的决策。

2.2大数据背景下会计计量更为科学透明

大数据提供了更多的数据样本和维度，使得会计计量可以更加精确和全面。金融企业可以利用大数据技术对业务活动进行更细致的分析和分类，从而更准确地计量相关项目。金融企业处理的数据量非常庞大，包括客户信息、交易数据、市场数据等。而传统金融企业的会计计量主要依赖于手工处理和人工判断，容易受到主观因素的影响，存在一定的不确定性和风险。而大数据技术的引入可以帮助金融企业更加高效地收集和整理这些数据，使得会计计量的数据来源更加全面、详尽。

大数据技术能实时提供市场经济动态和未来发展趋势，充分反馈金融企业的各项数据信息，会计部门可以通过大数据技术对数据进行实时监控和分析，及时发现异常情况和错误，确保会计计量的准确性和公正性。在满足会计核算信息的基础上，也可对数据进行深度融合，为金融企业的未来经营发展提供参考指引。此外，大数据的使用还可以提高会计计量的可验证性和可复制性，减少潜在的误差和不确定性。

2.3大数据背景下会计信息提取愈发困难

大数据的规模和复杂性使得会计信息的提取变得更加耗时和复杂，金融企业面临着海量的数据，会计人员不仅要处理内部数据，还要对会计数据进行核算分析，如何从中提取出有价值的会计信息并精准地进行会计核算是一个艰巨的挑战。同时，大数据的非结构化特点增加了会计信息提取的难度。传统的会计信息提取主要依赖于结构化数据，而大数据时代出现了大量的非结构化数据，如文本、票据、图像和音频等，这些数据需要采用新的技术和方法进行处理和提取会计信息。

2.4大数据对财务信息安全性提出更高要求

大数据技术的广泛应用带来了数据泄露、黑客攻击和信息滥用等风险，对金融企业的财务信息安全提出了严峻挑战。金融企业需要加强信息安全管理，包括数据加密、访问控制、身份验证等措施，以保护财务信息的机密性和完整性。此外，金融企业还需要关注数据合规性，遵守相关法律法规和隐私保护规定，确保财务信息的合法使用和存储。

3大数据背景下金融企业会计核算中存在的问题

3.1数据信息系统有待完善

首先，数据信息系统缺乏数据集成和统一标准。金融企业通常需要从多个系统和数据源中获取数据，包括不同部门、分支机构和外部合作伙伴。然而，由于系统之间的相互操作性不足，数据集成和共享变得困难，导致数据的一致性和完整性受到影响。其次，数据信息系统缺乏实时性和及时性。如果数据信息系统无法实现数据的实时采集、处理和传输，会导致会计核算的延迟和滞后，无法及时反映业务的变化和动态。再次，数据信息系统会面临容量和性能方面的限制。导致数据处理速度变慢，系统响应时间延长，影响到会计核算的效率和准确性。最后，数据信息系统存在安全和隐私问题。在大数据环境中，金融企业面临着数据泄露和安全风险的威胁。如果数据信息系统缺乏健全的安全措施和隐私保护机制，导致数据被非法获取、篡改或滥用，会对金融企业的声誉和合规性造成严重影响。

3.2未建立信息安全保障体系

大数据时代，金融企业需要处理大量敏感数据，包括客户个人信息、财务数据和交易记录等。如果缺乏完善的信息安全保障体系，未经授权的访问者获取到这些敏感数据，导致数据泄露和隐私侵犯的风险，金融企业还会面临数据被篡改的风险。未建立完善的信息安全保障体系，使得数据在存储和传输过程中容易被篡改，导致财务数据的不准确性，从而影响到会计核算的可靠性和准确性。同时，金融企业还存在未经授权的数据访问风险。若未建立起适当的权限管理和访问控制机制，未经授权的人员获取到敏感数据，对金融企业的财务和客户信息进行未授权的使用和操作，就会造成严重的风险和损失。此外，金融企业也面临着外部攻击的风险。未建立完备的信息安全保障体系，使得企业的网络和系统容易受到黑客和恶意攻击，导致数据的破坏、系统的瘫痪以及企业的财务和声誉损失。

3.3数据处理手段有待优化

由于数据量庞大，传统的数据处理方法无法满足金融企业对实时数据处理和分析的需求，大部分业务仍需手工处理，自动化程度低，缺乏对数据的整合与高效利用，导致会计核算的延迟，无法及时获得准确的财务信息。同时，金融企业缺乏有效的数据清洗和预处理手段。大数据环境中，数据来源多样、格式复杂，包含噪声、缺失值和异常值等问题。如果金融企业缺乏有效的数据清洗和预处理手段，会导致会计核算中的数据质量问题，影响财务报告的准确性和可靠性。另外，金融企业面临数据分析能力不足的挑战。大数据时代，金融企业需要从海量数据中提取有价值的信息，进行数据挖掘和分析。然而，如果金融企业缺乏高效的数据分析工具和技术，无法充分发挥数据的潜力，会导致会计核算中的信息利用不足，无法充分满足财务管理控制与企业战略决策结合的需求。

3.4会计人员自身思想和能力存在限制

大数据时代，一些会计人员知识面窄，缺乏足够的工作经验，不能灵活运用专业会计软件，在工作中也缺乏较强的责任心和良好的道德素质。尤其会计人员对大数据技术和数据分析方法缺乏了解和认识，习惯于传统的会计处理方式。对于新兴的数据处理和分析技术缺乏积极学习和应用的意愿，使得其无法充分发挥大数据在会计核算中的潜力。同时，一些会计人员对数据科学和统计学知识的掌握有限。如果会计人员在这方面的知识储备不足，就难以进行有效的数据解读和分析，影响到会计核算的质量和准确性。另外，一些会计人员对数据驱动的决策和管理理念持保守态度。一些会计人员仍然习惯基于经验和直觉的决策方式，对于数据驱动的决策观念存在抵触情绪，导致在会计核算中未能充分利用数据的决策价值[1]。

4大数据背景下金融企业会计核算规范化管理的优化措施

4.1搭建完善的数据信息系统

为了规范会计核算管理并提高效率，金融企业应建立能够高效处理和管理数据的信息系统。首先，金融企业可以采用先进的数据采集技术，确保数据的准确性和完整性。通过自动化和实时的数据采集，可以避免人为错误和数据丢失的问题，最大限度地实现会计凭证自动化处理、自动对账以及提高财务报表数据的真实性和准确性。其次，金融企业需要建立强大的数据存储和管理系统，以确保数据的安全性和可访问性。这包括建立备份和灾难恢复机制，保护数据免受损坏和丢失，并建立权限管理和数据访问控制，确保数据只能被授权人员访问和使用[2]。最后，金融企业还可以利用云计算和虚拟化技术等搭建数据信息系统，充分利用数据管理系统的应用价值进行有效的核算处理和数据分析，从而提高数据存储和处理的效率和灵活性。此外，金融企业可以引入数据挖掘和分析工具，根据金融企业实际业务情况与会计核算需求紧密结合，有效地对海量的数据进行挖掘和分析，促使金融企业各业务系统与财务进行高效的“无缝衔接”，以达到数据信息处理更标准化和自动化，同时还能发现潜在的业务机会和风险，并为决策提供有力支持。

4.2加大对非结构化数据的开发和利用

随着科技的发展和信息量的爆炸性增长，金融企业面临着大量的非结构化数据，如社交媒体数据、新闻报道、市场评论等，这些音频、视频、图像数据通常包含大量的客户行为、市场趋势、风险评估等信息。利用这些非结构化数据可以帮助金融企业更好地了解客户需求、预测市场动向、发现新的商业机会，并提升企业的竞争力。为此，金融企业可引入自然语言处理和文本挖掘技术，对大量的文本数据进行处理和分析。通过识别和提取关键信息，将非结构化文本数据转化为结构化的数据形式，从而更好地应用于会计核算中。金融企业可以利用图像和音视频处理技术，对非结构化的图像、音频和视频数据进行分析和解读。例如，通过图像识别技术，可以自动识别和提取图片中的关键信息，如发票、合同等，以支持会计核算的准确性和完整性。同时，音频和视频数据的处理可以用于语音识别和内容分析，从而更好地理解和利用非结构化的语音和视频信息。此外，金融企业还可以利用社交媒体和网络数据分析技术，挖掘和分析用户在社交媒体平台上的行为和观点，获取市场信息和舆情动态，为会计核算提供更全面的参考[3]。

4.3优化会计要素计量方式和单位

会计要素包括资产、负债、所有者权益、收入和费用等，它们是衡量企业财务状况和经营成果的基础。优化会计要素的计量方式和单位，利用大数据技术结合金融企业自身实际情况，可以有效地提高财务信息的准确性和可比性，更好地满足用户的信息需求。为此，首先，金融企业可采用更精细的计量方式，以更准确地反映企业的经济活动和财务状况。传统的会计计量方式通常以固定的标准和规则进行，但在大数据背景下，金融企业可以借助先进的技术和算法，根据实际情况和数据特征，进行更精细的计量。例如，可以采用风险评估模型和机器学习算法，对金融资产和负债进行更准确的估值和计量。其次，金融企业可以考虑采用多样化的计量单位，以适应不同类型和规模的经济交易。传统会计通常以货币单位为计量单位，但在大数据时代，金融企业面临着更多更复杂的经济交易和资产形式。因此，金融企业可以探索采用其他计量单位，如股份、数字货币等，以更好地反映不同经济交易的本质特征[4]。最后，金融企业还可以考虑采用非货币性指标和计量单位。货币性指标和计量单位主要关注企业的财务状况和经济效益，如收入、利润、资产和负债等。这些指标和计量单位可以反映企业的经济实力和盈利能力，但并不能全面地衡量企业的经济活动和绩效。相比之下，非货币性的指标和计量单位可以提供更加全面的信息，以更好地反映会计信息的质量和可靠性。例如，时间可以用来衡量金融企业的柜台办理业务的工作效率、数量可以用来衡量办公物资的使用量、比率指数可以用来衡量金融企业的市场份额和盈利能力。

4.4建立健全信息安全保障体系

随着金融业务的数字化和网络化程度的提高，金融企业面临着越来越多的信息安全威胁和风险。因此，企业需建立健全的信息安全保障体系，以此有效地保护金融企业的信息资产，防范信息安全事件的发生。首先，企业应该结合国家相关法律法规和自身实际情况，制定适合自身的信息安全管理制度。该制度应包括信息安全管理策略、安全培训、安全操作规范等内容，同时明确各部门在信息安全方面的职责和义务，确保信息安全管理工作有章可循。其次，金融企业应该严格控制访问权限，对不同用户按照职责和工作需要，设定不同的访问权限。同时，采用多层次的身份认证方法，提高账户的安全性。还应对重要数据和文件进行加密存储和传输，避免数据泄露和被篡改。再次，金融企业应建立健全数据备份和恢复机制，确保数据在遭受攻击或意外丢失后能够及时恢复，降低损失。企业应定期对数据进行备份，并对备份数据进行检查和测试，保证备份数据的完整性和可用性。最后，金融企业应建立完善的信息安全事件处置机制，及时发现和处理信息安全事件，降低损失。企业应制定应急预案，对不同等级的安全事件进行分类处理，并对事件进行跟踪和评估，确保事件得到有效解决。

4.5高效应用创新数据处理手段

随着科技的快速发展，大数据、人工智能、机器学习等技术正在改变金融行业的运营方式和决策过程。金融企业可以利用这些创新的数据处理手段来提高数据的处理效率以及进行交易数据的分析，并从中获得更多的商业价值和准确计量收入成本。首先，金融企业可以利用人工智能和机器学习技术来处理大数据。通过构建智能算法和模型，可以自动化地对大量的数据进行分类、清洗、整合和分析，从中提取有价值的信息，并支持决策和预测。例如，可以使用自然语言处理技术来自动识别和提取财务报表中的关键信息，减少人工处理的工作量和错误率。其次，金融企业可以探索分布式计算和云计算技术，以加快数据处理的速度和规模。通过将数据存储和计算任务分布在多个计算节点或云服务器上，可以实现并行处理和高效利用资源，提高数据处理的效率和吞吐量。同时，云计算还提供了灵活的资源配置和弹性扩展的能力，能够根据实际需求快速调整计算资源的规模，满足不同规模和复杂度的数据处理需求。再次，金融企业还可以借助区块链技术来改进数据处理方式和安全性。区块链提供了分布式和不可篡改的数据存储方式，可以确保数据的完整性和可信度。通过将会计核算相关的数据记录在区块链上，可以实现数据的实时共享和透明性，减少数据错误和篡改的风险。区块链还可以提供智能合约等功能，实现自动化的会计处理和结算，提高效率和准确性。最后，金融企业可以积极应用数据可视化技术，将复杂的数据转化为直观、易于理解的图表和图形。通过可视化技术，可以更直观地展示数据之间的关系和趋势，帮助决策者迅速洞察数据的含义和价值。

4.6提高会计人员的综合素质

会计人员在金融企业中扮演着重要的角色，他们负责处理和记录企业的财务信息，对企业的财务状况和经营活动进行准确、可靠的报告。因此，会计人员的综合素质非常关键，对企业的可持续发展和信誉起着至关重要的作用。首先，金融企业可以加强会计人员的职业道德教育。通过培养会计人员的道德观念和职业操守，使其具备正确的价值观和职业道德，能够客观、公正地履行职责，坚守职业操守，不做违背法律法规和伦理道德的事情。其次，金融企业可以提供全面的专业培训和学习机会，以提升会计人员的专业素养和知识水平。在大数据背景下，会计人员需要具备分析信息数据以及应用会计管理信息的能力，全面培养复合型会计人才。通过持续的培训和学习，会计人员可以不断更新自己的专业知识，紧跟时代发展的步伐，掌握新技术和新方法，提高核算工作的准确性和效率。金融企业可以组织内外部培训、开展学习交流活动，注重提升会计人员使用大数据的能力，对大数据信息进行分析、预测与评估的能力，从而有效地提升会计核算工作的处理效率。同时，金融企业还可以建立良好的激励机制，通过薪酬、晋升和荣誉等方式，激励会计人员不断提升自己的专业能力和绩效水平。再次，金融企业可以倡导创新思维和开放态度，鼓励会计人员勇于尝试和创新。在大数据背景下，会计工作也在不断变化和创新，需要会计人员具备敏锐的洞察力和创造力，能够灵活应对各种挑战和变化。金融企业可以为会计人员提供创新平台和机会，鼓励他们提出新的理念和方法，强化他们数据信息化处理能力和计算应用等综合能力，推动会计核算工作的改进和创新。最后，金融企业还可以建立良好的团队合作和沟通机制，促进会计人员之间的交流和合作。通过团队合作，会计人员可以相互学习、相互启发，共同解决问题和提高工作效率。金融企业可以组织团队活动、定期开展经验分享会等，为会计人员提供交流合作的平台和机会。

5结语

随着科技的不断进步和数据的快速增长，大数据背景下金融企业会计核算的规范化管理将不断演进和完善。相信通过不断创新和改进，金融企业能够更好地应对大数据时代的挑战，实现高效、准确、安全的会计核算，为金融业的可持续发展提供有力支持。

参考文献：

[1]刘敏，彭武辉.试析金融工具准则对企业会计报表数据核算的影响[J].财会学习，2023（4）：130-132.

[2]李红岩.浅谈互联网金融企业会计核算存在的问题与思考[J].知识经济，2022（8）：56-58.

[3]王大伟.互联网企业金融会计核算探讨[J].合作经济与科技，2019（1）：152-153.

[4]张军.互联网金融企业会计核算存在的问题和措施探究[J].财会学习，2020（11）：167，169.

［作者简介］王琳（1986—），女，汉族，海南人，本科，中级会计师，研究方向：会计核算。