大数据时代会计信息化建设研究范文

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摘要：随着信息技术和云计算平台的发展，企业经营活动产生的海量数据改变了会计系统的原有模式，财务会计的核算职能开始弱化，模块式的会计业务处理方式趋向移动化、电子化的智能式会计.结构化数据已不能满足会计信息使用者的需求，半结构化、非结构化数据通过会计信息资源管理系统、知识管理系统被更多的应用于数据分析中.原人为职业判断环节也将逐渐被学习记忆、自动建模功能取代，与此同时，数据相关度也成为影响会计信息质量的重要因素，信息安全将面临更为严峻的挑战.

关键词：大数据；会计信息化；发展趋势

信息技术正在改变着会计这一职业的传统并重新定义会计的工作内容.据IDC预测报告显示，2020年全球数据总量预计超过40ZB①，而2009年全球数据总量还不到1ZB.短短几年时间，全球的数据量以每年58%的速度增长，预计未来这一增速还会更快.大数据已经渗透到科学、医疗、能源、城市建设等诸多领域，也为会计信息化发展起到了关键的推动作用.

1大数据时代会计的新特点

1.1打破信息“孤岛”

随着企业信息化程度的不断提高，原有会计部门的独立性逐渐弱化，与企业内部其他部门间组织边界越来越模糊，不同组织的部分功能趋于融合.企业资源计划的应用将会计信息与其他部门的经济信息置于同一系统中，会计数据来源不仅由本部门进行初始记录，也可能是实时从其他部门获取信息并予以记录.例如出、入库单，可直接在对口部门仓库、生产车间进入信息系统.

1.2信息质量提高

会计数据包括数值数据和非数值数据，是通过连续、系统的方式将经济业务以制单的方式记录下来，再根据记账凭证登记会计帐簿并编制财务报告，为经营管理、战略决策提供依据.以往会计信息的收集与处理以结构化数据为主，非结构化数据排除在信息报告体系之外，因此需要参考相关信息对财务报表进行分析，如财务报告中的信息披露等.利用云计算平台比以往的计算手段更加快速高效，能够将财务数据与业务数据紧密结合，将原有只记录与会计要素相关内容的记录方式，拓展到结构化数据与非结构化数据均被收集和处理的新模式.而在大数据背景下，从数据量到数据的时间跨度、地域跨度都更为宽泛，数据形式也更加多样化、复杂化，非结构化数据被更多的纳入数据资源库，在会计信息中所占的比重也会有一定幅度的提高.总体来看，传统会计与大数据时代的会计在记录方式、结算方式、接入方式、计算方式、数据分析方式等方面都发生了明显变化.

1.3会计从业者的知识结构发生改变

会计知识结构分为显性知识和隐性知识，其有效载体是会计知识管理系统，将会计工作的显性知识与隐性知识进行记录、转化，为他人学习和使用，实现经验和技能的共享，是会计组织发展的趋势.会计人将更多的从事非结构化的、非常规的会计业务，对信息系统进行评价及修正，更多的参与到流程设计与业务管理中.

2现阶段面临的主要问题及风险特征

2.1数据的安全防护存在漏洞

安全防护涉及到数据采集、存储、运算、分析等各个环节，目前防护手段的更新升级速度不能与非线性增长的数据量相匹配.企业从财务信息安全角度考虑，往往选择相对传统的处理模式.

2.2缺乏健全、统一的会计信息化标准

互联网能够快速的普及和发展，得益于全球标准化的技术标准，会计信息化同样需要完善规范的标准体系.数据库领域的数据溯源技术能够记录数据查询历史、数据的传播和计算过程等，但由于会计信息的保密性，数据溯源是否危害到客户的隐私、是否会涉及到敏感的会计信息、数据溯源本身的安全防护是否到位、数据与标记是否绑定且准确无误等，都是目前尚无法解决的问题.

2.3信息的相关性有待提高

海量数据对于不同利益相关者而言，其潜在价值也不尽相同，财务报告信息相关性是在重要性、实质大于形式的基本原则上体现出来的，这就需要在数据的准确性与相关性之间，根据个体特征进行科学设计与权衡，力求客观、真实地反映个体信息.

3推动智能型会计信息化平台建设的措施

3.1深入发挥管理会计的作用

管理会计具有预测企业未来财务状况及现金流量、加强事前事中控制、业绩考核与评价等职能，大数据背景下数据源的扩大化、分散化、多样化，使得管理会计的职能有了更进一步的发挥空间.结构性数据为量化分析提供了更全面、更充分的数据来源，半结构化数据、非结构化数据为逻辑分析提供了多种类型的信息来源，海量数据被抽取后进行加工整理以定量的方式呈现出可视化分析结果，为分析企业经营态势、制定发展战略提供了有力支撑.因此，管理会计能够为企业管理层制定发展战略与决策提供更为准确的信息，为提升企业核心竞争力提供更有力的保障.

3.2加强访问权限控制

会计业务处理终端正逐渐由pc向移动终端转移，多渠道访问入口带来便捷的同时也造成信息安全的风险性急剧增强.大数据来源涵盖广泛，集中存储降低了网络犯罪的成本，使其成为可持续攻击的显著目标.企业会计信息的保密性使得很多企业不愿意选择“上线”，正是出于对信息安全的担忧.目前，安全防护手段的更新升级速度不能与非线性增长的数据量匹配，数据的安全防护还存在诸多漏洞.云计算平台服务商拥有庞大的动态、跨地域用户群，由于高级攻击代码隐藏在大数据中，不能被实时检测，很难对违法数据进行跟踪和管制.因此必须设置用户身份认证及云端访问权限的双重控制，保证在任何登入点云会计服务商和应用程序都能进行双向验证.

3.3强化过程性监管

数据挖掘、数据存储等技术手段的进步，使企业不再受时间和空间限制就能够实现对会计事项的实时监控，并且其监控成本大大降低.这不仅为企业提供了查询分析数据的工具，同时也是税务、银行、监管机构等相关单位查询目标数据的工具.传统的会计信息系统是采用OLTP数据处理方式，主要面向具体操作的会计人员、低层管理者，而智能化会计信息系统应该从OLTP转到OLAP，通过OLAP的灵活分析功能，让用户可以进行直观数据操作，增强企业内部与外部之间的信息互通.

3.4搭建信息安全平台

大数据使网络攻击能够获取更多的数据资源，攻击成本降低，这使其成为网络黑客攻击的显著目标.会计的云计算过程有必要记录数据的来源，可以通过标记法对数据进行标记.信息安全应考虑到大数据的高速性、多样性特点，加紧建设以政府为主导、云会计服务商积极参与的高级别信息安全研发体系，为各个环节的数据提供安全保障，包括数据采集、数据传输、数据存储、数据分析等，同时也要保障数据挖掘和数据过程的安全.4结语大数据时代对会计信息化的发展起到了积极的推动作用，但同时也给其风险防范带来了新的挑战.基于此，对会计信息化的趋势分析及风险防范，有利于完善国家管理层面的制度建设，有利于规范云服务市场的竞争环境，对提高会计信息质量、推动智能型会计信息化变革具有重要意义.

参考文献：

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[6]程平.大数据时代基于云会计的财务共享中心费用管控[J].会计之友，2016（12）：133-136.

作者：冷昕 单位：安徽师范大学