邓博文

（广东虎门大桥有限公司广东东莞523910）

大数据是指可以通过分析获得见解的大量数据和信息。大数据几乎影响着会计的各个方面：在财务会计方面，大数据分析有助于检测财务报告中的错误，使财务信息更加准确可靠；在审计中，大数据促进了审计模式的转变，同时对审计人员提出了更高的要求；在管理会计中，大数据有助于识别管理风险。

一、什么是大数据

大数据的定义在不同领域有所不同，根据英国特许公认会计师公会（ACCA）的说法，大数据是指通过信用卡、客户会员卡、互联网、社交媒体以及日益普及的无线传感器和电子卷标等设备和技术不断收集的海量资料。收集的大部分数据是非结构化的或是不符合显式的、预先定义的数据模型。

从本质上看，大数据可以四个“V”代表——Volume（容量）、Variety（种类）、Velocity（速度）和最重要的Value（价值）。容量：与传统数据源相比，大数据生成的数据量很大。种类：这里包含两个方面，一个是数据来源多样化，也就是采集的数据通过不同的渠道、不同的平台产生的多样化；另一个是数据结构多样化，包括结构化的和非结构化的。速度：创建数据的速度非常快。价值：由于大数据的来源渠道多种多样，因此必须评估数据的准确性或质量。

这些数据通常又分为四种类型：公司数据：产品销售、运营指标、营销活动和财务绩效等。消费者数据：性别、消费记录、在线行为等。传感器数据：一种新的数据类别，通常与跟踪人或物有关，也称为物联网。联合数据：从供应商处获取的数据，例如调查数据。

二、大数据时代的特点

（一）数据量大。近年来，伴随着云计算、大数据、物联网、人工智能等信息技术的快速发展以及社交媒体的融合，全球的数据量正在呈几何级增长。根据IBM大数据和分析中心在2015年进行的研究，全球每天大约产生2.5万亿字节的数据，且当前的数据中有90%是在过去两年内产生的。

（二）数据的多样化。在大数据时代，文本、视频和音频数据逐渐与传统数据链接在一起，数据可以是结构化的，也可以是非结构化的。结构化数据是形式简单的数据，可以轻松地使用和存储到数据库中，并以各种形式进行检索，比如销售系统、库存管理系统和客户/供应商管理系统中的数据。非结构化数据来自于多个渠道，并且具有多种形式，例如电子邮件、音频、视频、社交媒体（如微博）发布的内容、网站流量等。

（三）不能使用传统的工具与方法进行分析。大数据不能使用传统的Excel电子表格及分析方法进行处理，一般使用大型分布式数据库或者分布式存储集群进行存储，主要使用数据挖掘、语义分析、数据可视化、地理空间分析和数据发现等技术进行处理。例如，数据可视化使用信息图表和统计数据对数据进行直观展示；文本挖掘和语义分析用以分析以文本形式储存的数据，例如文档、电子邮件、微博等。此外，更先进的技术包括模式识别、自然语言处理、遗传算法、A/B测试关联和人工智能（例如决策树和机器学习）等。

（四）数据共享创造价值。大数据代表了一种新的经商方式，即通过大量不同的数据源快速制定策略。传统上，组织可获得的信息主要是内部的，与企业的交易和运营有关。现如今，许多其他的外部数据源也可能对组织有用。例如：零售商店或汽车经销店外停车场的卫星图像可用于衡量客户数量和库存周转情况，产品评论可用于预测销量甚至是潜在的召回事件，职位发布可用于确定企业是否正在拓展新业务。实际上，未来会有更多的人意识到：分享信息能够创造竞争优势。随着数据的公开，这种分享将使客户参与进来形成共建协同。例如：为了提高效率，宝洁、沃尔玛等企业已经开始分享供应链的相关数据，并达到了双赢的目的。

三、大数据时代会计的发展趋势

（一）要求会计人员掌握新的数据分析技能。传统上，数据分析与技术行业相关联，现如今，几乎所有的行业都在由大数据驱动，这就要求会计人员也应具备数据分析能力。大数据的出现刺激了会计界的变革，在会计行业中，关于大数据有两个明显的趋势：首先，将不同的数据源集成到会计信息系统中，例如，文本、视频和音频数据逐渐与传统数据链接在一起。其次，会计人员需要增强数据分析技能，以处理大量数据，包括数据挖掘、数据清洗、数据分析、数据展示等技能，收集和分析大数据已成为会计工作的一部分。

（二）财务工作更具有战略性。随着大数据时代的到来，会计人员的角色也同样会发生变化，会计将在组织中扮演更具战略性的角色。通过各种新技术收集、存储和传递的海量数据正在改变着许多企业的优先事务，并向这些企业的领导者提出了一个重要的问题：如何对多样化、无联系而且通常来说无组织的数据集进行管理并从中获得有价值的信息？会计人员在接受了财务信息的组织、收集和分析方面的训练之后，就能够将自己的核心技能运用到非财务数据集和其他数据集中，并提供一种新的关键服务：使大数据变小，变得更加结构化，可以从数据中提取切实可行的商业见解，并为企业带来巨大的价值增长。在未来5—10年内，财务部门可能会发生从服务部门向关键业务服务部门的质变，并处于战略决策的核心位置。

（三）公允价值会计估值系统将发生变化。公允价值会计是大数据可能产生影响并发生重大作用的一个领域。现阶段，在实际运用过程中，由于公允价值估值的过程较为复杂，而且受到会计人员时间、精力、专业胜任能力的限制，公允价值计量中会涉及到比较多的主观判断因素。在大数据时代，可能会出现专门从事数据收集与特定数据评估的数据服务公司，从而降低公允价值估值中的主观假设，提高会计信息的相关性和可靠性。例如，汤森路透公司通过将分散的财务数据收集到单个可搜索的存储库中来提供对应的估值服务，并且实现了每日定价和估值工作流程自动化。

（四）会计准则将发生改变。在大数据时代，数据的传输成本和收集速度都将发生巨大变化，极有可能会推动会计准则的改变。数据是否是真正的资产？据信息时代公司预测，到2024年，基于标准的信息/数据将在公开交易市场上出售和交易，会计人员需要认同信息/数据资产价值的概念。早在上世纪90年代，Doug Laney就创造了“信息经济学”，并将信息经济学和信息原理描述为一种资产，需要在账簿中对其进行管理、估价和核算。随着大数据时代的到来，这一理论正在成为现实。

四、大数据时代对会计行业产生的影响

（一）财务会计方面。大数据对财务会计的影响主要体现在：（1）利用技术来简化会计任务，而不是将时间花在手动和重复性任务上。（2）确保财务会计报告的可靠性。在财务会计中，大数据分析有助于检测财务报告中的错误，使财务报告提供的信息更加准确和可靠。例如美国安全和交易委员会使用大数据分析工具来查明企业财务报告中的违规行为、违反安全法的行为以及审计中的问题。（3）财务报告的周期性将会消失。例如会计人员在上传日记账分录后，就可以提取适当的信息用以每天对账，而不用等到月底。会计人员可以从花费时间在数据收集上转移到专注于分析上，财务报告的质量也会更佳。（4）数据的共享。允许用户访问数据技术的发展带来了财务报告的变化，这主要是因为财务报告已经转移至云平台，在此情况下，企业的数据和应用程序位于中央系统内，企业及其利益相关者可以非常方便地访问各种形式的数据，并进行相应的分析。（5）增加了实现综合报告的可能性，即同时利用财务信息与非财务信息反映企业的长期绩效。随着大数据时代的来临，越来越多的企业将多个数据集联系起来，展现更为完整的绩效情况。未来，会计人员将利用更为多样化的数据集进行建模和预测。

（二）管理会计方面。大数据分析在管理会计中最主要的用途是增强会计人员的决策能力并获得竞争优势。大数据从数据角度协助企业的战略规划、成本管理和风险管理，从而提高企业的运营效率，具体表现在：（1）提高企业的预测能力。被誉为“大数据商业应用第一人”的维克托·迈尔·舍恩伯格在他的《大数据时代》一书中认为，大数据的核心就是预测。在互联网时代，企业通过获得及时有效的巨量信息，可以提高对未来财务状况、经营成果、现金流量等指标的预测能力。（2）利用客户分析获得竞争优势。移动互联、社交网络的流行，拉近了企业和客户之间的距离，来自客户分析的见解可用于处理业务风险。例如，通过分析社交媒体有关产品的投诉信息可以用于改进产品。同样，可以基于社交媒体上对某种产品或服务感兴趣的人数来预测销售额。（3）使企业的经营计划、预算和决策更为准确。基于大数据技术，可以使成本控制变为对成本的全面动态管理，能够提升企业的运营管理效率，减少人员雇佣或部门设置，形成“财务共享服务中心”，节约成本支出。（4）阶段性月报转向实时报告。通过大数据技术对企业进行实时报告，既可以满足外部使用者的信息需求，还能使管理层更为方便地掌控企业的变化，对发现的偏差予以及时纠正。（5）由于越来越多的人担心“云”中的商业敏感数据容易受到网络攻击，管理会计人员必须对网络和信息安全予以更加深入的了解。

（三）审计方面。2015年，中共中央办公厅、国务院办公厅印发的《关于完善审计制度若干重大问题的框架意见》明确，要构建大数据审计工作模式，提高审计能力、质量和效率，扩大审计监督的广度和深度，这是我国应对大数据时代提出的有关审计未来发展的重要意见。

大数据与数据分析相结合正在改变审计模式与审计流程，大数据可以为审计人员实时提供结构化数据，因此可以扩大审核范围并减少审计的滞后性。审核过程正在从基于样本的测试逐步过渡到数据驱动的总体级别的审核，从事后审计转变为连续性审计。大数据时代，审计不仅仅是对资产负债表和损益表的分析，除了正式的企业记录之外，审计人员还必须评估大量非结构化数据，例如电子邮件等。过去，审计人员可能不得不通过人工查阅大量文件，现在则可以使用文本分析技术来实现。2015年，美国注册会计师协会（AICPA）、加拿大注册会计师（CPA Canada）和罗格斯大学商学院（Rutgers Business School）合作创建了罗格斯AICPA数据分析研究计划，该计划旨在将数据分析集成到审计流程中，以提高审计质量。从以下几点可以看出该计划将如何影响审计：（1）由于交易数据的数字化和数据分析成本的降低，总体水平的测试将比传统采样更为可行。（2）随着大数据的出现，审计师的角色将从陈述级保证转变为数据级保证。（3）审计师将通过使用文本分析来管理非结构化数据，例如财务报告中的管理讨论和分析部分中的文本。（4）如果每项资产的记录都辅以相关的音频、视频和文本信息，审计人员在判断固定资产的存在方面将面临较少的挑战。

大数据背景下，审计人员应具备统计学、计算机等领域的知识，能够分析和预测数据。审计人员需要具备发展信息技术的能力，能够理解信息系统并熟练操作，这就需要审计人员对统计方法（例如回归分析、样本量确定和假设检验等）有扎实的理解，要求审计人员既懂审计业务，又懂编程业务。

（四）税务方面。大数据时代，税务机关将改变过去依靠人工经验、“以票控税”的传统管理模式，充分利用人工智能、机器深度学习、云计算等先进技术，以达到科学和智能管税的目的。大数据在税收中的使用主要体现在以下几方面。（1）建立风险评价的指标模型，设立风险预警点。在税收征管系统内，可建立各种指标模型，并对指标赋予临界值，当系统计算的数值超过临界值时，系统自动将信息推送给企业，可以起到主动提醒与服务企业的作用。（2）分析关联方的全景数据。使用机器学习技术，依据货物上下游供应链或企业人员任职关系链，对企业开展分析，找到关联数据与异常点，使逃税漏税无处遁形。（3）大幅提高预测分析能力。在大数据技术的支持与帮助下，动态数据不仅可以对纳税人以往的纳税行为进行分析从而识别风险，还可以根据当前的信息对纳税人未来数据的变化进行预测。

五、大数据时代的风险

（一）数据安全性问题。利用大数据引起的威胁涉及隐私、安全、存储等问题。首先，分析个人的公开数据可能导致暴露个人的隐私信息，需要实施法律政策来保护个人数据，限制数据的收集和使用。其次，部分互联网企业对网络安全和数据信息保护不够重视，在大数据信息安全方面缺乏资金投入和技术支持，存在一定的安全隐患，需要企业提高自身网络安全意识。最后，大数据时代，数据存储也存在挑战，因为某些数据集太大，需要强大的网络和服务器用来处理和存储数据。

（二）防止错进错出。即使会计人员具备了相应的统计和计算机能力，但由于管理上的可操纵性，数据可能会产生误导。简言之，如果分析中使用的基础数据存在缺陷，那么分析结果也将存在缺陷。使用大数据分析的企业必须确保所使用的数据是可靠且有价值的。

六、结论与建议

大数据时代对会计行业造成了较大的影响，数据共享机制意味着未来企业对会计人员的需求将逐渐减少。因此，对于希望在大数据时代发挥积极作用的会计人员而言，做好准备并了解和采用新兴技术至关重要。具体来说，需要重点关注以下领域：（1）向业财融合转变。会计人员要深入理解商业策略与业务模式。（2）发展业务分析能力。在遇到业务问题时，能够识别和提取适当的数据，执行数据分析，使用大数据提供更多专业的决策支持。（3）学习使用专为大数据世界设计的处理大型数据的工具，例如SQL，Ha⁃doop，MongoDB，R等。（4）积极学习新兴技术，了解编程原理，能熟练使用Python之类的编程语言。

大数据给企业带来了很多机会，但是有效利用这些机会并真正从大数据中创造价值，起关键作用的不是数据，而是人，企业需要的是了解大数据以及企业基本面和业务战略的人。展望未来，会计人员的职责在增加，而不是减少。面对企业经营中出现的问题，会计人员可以使用其业务知识将结构化和非结构化数据整合到分析中，从而找到答案。未来随着大数据技术的发展，会计人员将成为运营和销售的强大战略合作伙伴。