大数据对会计的挑战及其应对毕业论文.docx
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大数据对会计的挑战及其应对毕业论文
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摘要：
大数据时代到来以后，在企业的运作中，信息技术已经成为了不可缺少的一环，这就导致传统会计行业的会计信息化和会计职能发生了翻天覆地的变化，进而对传统会计行业的会计信息结构、计量属性和货币计量、财务会计信息的管理模式、会计人员职能和财务报告相关性等六个方面造成了一定的冲击，改变了会计的核算和审计方式，同时也促进了会计行业改革。
本文主要针对大数据时代对会计的挑战进行分析，并针对存在的问题提出了解决的措施。
关键词：
大数据时代；会计；挑战;措施
TheChallengeofBigdatatoAccountinganditsCountermeasures
Abstract：
Withthecomingoftheeraofbigdata,informationtechnologyhasbecomeanindispensablelinkintheoperationofenterprises,accountinginformationandaccountingfunctionsoftraditionalaccountingindustryhavechanged,andthenthemanagementmodeofaccountinginformationstructure,measurementattributesandcurrency,financialaccountinginformationmanagementmodeoftraditionalaccountingindustryhasbeenbroughtabout.Thefunctionofaccountantandtherelevanceoffinancialreportcauseimpact,changethewayofaccountingandaudit,promotethereformofaccountingprofession.Atthesametime,somemeasuresareputforwardtosolvetheexistingproblems.
Keywords:
Bigdataera;Accounting;Challenges;Measures
前言
如今,中国的改革已经全面展开,正式走入到了深水区,经济正在逐步转型和升级。
与此同时,世界走到了进入数据时代的关键时刻。
大数据时代的到来之于会计行业既是挑战又是机遇，因此,如果会计行业想要迎接挑战、抓住机遇,就必须提供更加综合的财务报告,建立会计信息系统平台及相关技术标准,提高会计信息化的安全性,实现核算型财务向管理型和价值提升型财务体系转变。
本文从大数据时代的技术支撑和特点入手，在此基础上分析了大数据时代对会计行业的挑战,进而对如何应对挑战提出了几点建设性建议。
一、大数据时代的技术支持及其特征
（一）产生大数据的技术支持
所谓大数据技术,就是充分开发和应用互联网、传感器、云计算和物联网等技术,从大量复杂的数据中快速获取有价值信息的一种手段。
当今世界已经进入信息时代,形势瞬息万变,数据信息呈爆炸式增长。
随着大数据时代的到来,数据作为创新和生产要素的新动力开始在经济市场中发挥积极作用。
1.互联网
当今社会经济飞速发展，互联网得到广泛普及，开始被运用在社会经济发展的方方面面，加快了各种信息在普通民众和经济建设之中的传播速度,在这个过程里形成了来源广泛、结构多样、内容充实的数据。
互联网不断提高存储容量水平，使得海量的数据得以保存，数据之间的共享开始突破时间和空间的限制，网络世界与现实世界之间的隔膜越来越稀薄，数据变得更加生动形象。
在这个时代,人们只需要通过互联网信息,就可以了解对方的需要和想法,并对此作出相应的反馈和行动。
正是这些改变和突破为大数据时代的到来奠定了坚实的基础，使大数据具备了出现的基本前提和条件[]。
2.传感技术
传统的信息采集技术是指在计算机软件技术的支持下,根据目标数据源定制，实时进行信息采集，从大量的网页中将非结构化的信息从结构化的数据库中抽取、挖掘和处理,从而为各种信息服务系统提供数据输入的整个过程。
它能够生成包括结构化数据、半结构化数据、非结构化数据在内的诸多数据，甚至还有一些连续的时间序列数据。
人们分析观察事物的维度得到拓展，很大程度上来源于这些结构复杂、时间连续的数据；同时,同一数据源用于不同分析目的的可能性大大增加，这也无形之中提升了数据的内在价值。
在各种传感技术规模应用的条件下,人们可以得到的数据更贴近事物本身,使非价值的数量信息更容易被直接感知,更容易得到传播,也使得人们在描述同一事物时,维度得以增加,数据量更加丰富。
3.云计算
云计算（cloudcomputing）是在互联网相关服务、使用和交付模式增加的基础上,从海量数据中搜寻虚拟化资源的手段[]。
它具有十分强大的运算能力，不仅能够预测自然天气变化，推测市场经济发展趋势，甚至可以用来模拟核爆炸发生的场景。
用户只需要通过计算机、笔记本电脑、手机等访问数据中心,即可根据自己的需要进行操作。
企业通过这种强大的存储计算能力,能更快地处理各种资源信息,提供更好、更便捷的服务。
这种技术从根本上改变了企业的IT架构,为大数据的开发提供了强有力的技术支持。
4.物联网
物联网不仅是新一代信息技术的重要组成部分,也是信息时代发展的重要阶段。
物联网最本质的部分仍然是互联网，它以互联网为基础，是一个基于互联网的扩展网络,它的用户最终可以扩展到任何对象和商品,进行信息交换和交流,即物质和利益。
物联网是互联网的应用扩展，它通过智能传感、识别技术、普适计算等通信传感技术在网络融合中得到广泛应用，也被称为继计算机和互联网之后的世界信息产业的第三次浪潮[]。
机器、物体和人之间的独立数据和相互关联数据是在这个复杂的物联网基础上产生的，其中包含结构化数据和非结构性数据；同时,规模和类型的数据因为互联网的互联互通和业务事件的交叉，开始变得越来越复杂。
（二）大数据的信息特征
大数据是在互联网、传感技术、云计算和物联网等技术支持下产生的[]。
它具有信息量大、类型广、处理速度快、价值密度低等四个基本信息特征。
信息量大意味着多个数据源将产生大量的数据信息。
各种各样的数据意味着复杂多样的数据样式，即类型广。
快速处理意味着用云计算、平板电脑、移动电话和因特网等工具和技术快速处理数据。
价值密度低是指密度相对来说较低,使用者可以通过查阅不同的数据从而获取价值比较高的信息。
以上四个特点可以为企业的经营创造更多的商业机遇和发展机会。
1.数据信息量大
大数据的一个基本属性就是数据信息量大。
大数据的这一基本属性除了体现在数量上之外,还体现在人们所能够处理的信息广度上。
由于目前人们受到技术和理论的限制，尚不能够对数据进行完全的分析和处理，只能够采用样本数据法抽取典型数据，以局部来推测整体。
大数据时代到来以后，传统理论得到丰富和完善，数据分析能力显著提升，在决策中使用整体数据越来越成为了可能,一些在过去不被收集、储存的细节信息开始得到处理，受到更多的重视,有的细节信息在决策过程中发挥着至关重要的作用,甚至会影响决策的方向。
所以,大数据的信息量之大并不只是简单的通过传统的数据收集方法去得到一些零散分布的细节数据,而是体现在完整性方面，其要求包含一切相关数据和周边信息。
2.数据类型广
大数据的重要特征是数据类型繁多,复杂多变。
来源多样性和格式多样性构成了数据多样性。
来源多样性是指人们获取数据来源的渠道和手段广泛多样。
在大数据时代,无论是网上购物、浏览记录，还是交友软件、乘车数据，任何一种方式都有可能会成为人们采集到数据信息的来源。
格式的多样性是指数据包含多种结构类型，不再只着眼于传统的结构化数据[],非结构化数据也开始成为数据库存储信息的一部分。
由于结构化数据便于储存和分析，传统的数据处理手段也就更加倾向于使用结构化数据。
与传统数据处理过程相比,大数据处理具有小众化和经验化的特点，这使得它在数据处理的过程中更加重视非结构化数据中的细节，对传统的数据处理手段提出了严峻的挑战。
3.数据处理速度快
大数据的另一个重要特征是数据的快速处理。
在大数据时代,数据处理技术的飞速发展产生了海量的信息，这无形之中就对数据处理速度提出了全新的要求。
只有加快数据处理的速度才能在产生大量数据的情况下更加充分的利用数据的价值,否则,"大数据"产生的应用优势也就荡然无存。
同时,由于数据流动性和其价值成反比,流动时间越长,相应的价值也就越低[],这就要求数据必须得到迅速及时的处理。
所以,在大数据时代的背景下,人们越来越强调数据的实时性,要求企业必须快速地处理信息。
4.数据价值密度低
大数据的另一个重要属性是数据的价值密度低。
在大数据的处理过程中,所有的细节都得到了充分的重视,所有的原始数据都能够得到保留,这就导致了某些问题的决策上会有大量的无关信息存在,这些无关信息会影响正确决策，使正确决策的效率和效果大打折扣。
但是，这些无关信息同时又可能是作出其他决策时所必需参考的，因此并不能因为某些决策并不需要这部分信息就不进行收集和分析。
在一定程度上,针对决策的具体应用,大数据的价值密度是比较低的。
为了保证在作出决策时有足够的有效信息可以使用,公司通常需要收集、储存所有的数据和细节,以便数据不会失去时效性，同时还可以有效缓解数据价值密度低的问题。
二、大数据对会计的影响
在大数据时代,企业只有将数据充分收集、分析、利用,并且对数据进行整合,才能使企业摆脱不利局面,有效的防范和化解风险。
大数据在带来结构性数据的同时，还带来了大量的非结构化数据，按照现有趋势发展下去，非结构化数据的数量将会远远超过结构性数据。
由于结构化数据更易于分析和使用,甚至直接采用,所以传统的会计信息更多地来自于结构化数据。
然而与大数据时代伴生而来的多是非结构性数据,这对会计行业产生了一定程度上的影响。
（一）大数据对财务会计的影响
在大数据时代下,财务会计工作生成的非结构性数据广泛的分布在各种会计信息之中。
这种现象作为大数据时代的显著标志，使得非结构性数据开始得到更多的关注和重视，非结构化数据被整理剖析，通过对这些非结构性数据充分解读,可以将企业目前所处的经济发展状况完整清晰的呈现出来，保持企业的良性发展[]。
越来越多的数据资源伴随着大数据时代的到来而产生,推动了公允价值的透明化程度，使公允价值这个概念被更加广泛的群体所接受。
同时,财务管理人员职能也随着大数据时代的到来发生着相应的变化，新经济条件下财务管理人员要着眼于财务工作流程的每一个细节[]，收集整理财务工作流程中的具体财务数据，做好统计，将收集到的各种财务数据信息及时整合，不断提升财务工作的效率，为公司财务决策做好强有力的数据保障。
（二）大数据对管理会计的影响
所谓管理会计，其核心和重点主要放在两个方面，一是不断提升企业的管理能力，二是增加公司收入，提高效益。
这要求在企业的日常管理工作中要对管理的每个步骤和各个环节做好相关的应对措施[]，以防止发生意外。
企业的财务信息随着大数据时代的到开始发生变化,企业发展所需要的信息与现有信息开始不再匹配，以至于难以满足企业进一步发展的需求。
企业应该对大数据进行更深层次的探索，将收集到的信息剖析整合，对自身和竞争对手的发展背景、发展现状、发展目标逐一分析整理，从而准确无误地把握企业脉络,为企业提供更加完善的数据信息,使企业减少经营风险，提升管理能力，提高经济效益[]。
三、大数据对会计的挑战
（一）会计信息结构复杂化
大数据带来了更多的非结构化数据。
与之相反,目前，结构化数据才是企业在会计信息处理过程中的主要目标，信息报告系统很少甚至几乎不收集非结构化数据，但往往这些被忽略的非结构化数据在信息使用者做出决策过程中扮演着极其重要的角色。
大数据对会计信息结构的影响主要集中在两个方面:
（1）在企业收集的会计信息中，非结构化数据所占的比重呈现不断攀升的趋势。
大数据技术将结构化和非结构化会计信息完美的结合在了一起,为发现数据之间的隐藏关系提供了可能，使得收集整理非结构化数据成为了一种必要性。
（2）在某种情况下，会计信息存在准确度降低甚至是失真的情况。
传统会计信息的首要特性即为准确性,虚假的非系统错误或者欺诈的数据得不到认可，更不会被接受。
然而在大数据时代下,会计信息主体在特定情况下认可某些错误数据，这无形之中可能就对会计信息质量要求提出了一个新的考量标准和思考角度:
会计人员需要根据具体情况去权衡保留数据容量和保持数据精度之间的优劣。
（二）计量属性和货币计量的多元化
以历史成本为基本框架是财务会计信息的计量属性,但是目前财务报告的目标逐渐倾向于决策者的意愿，满足决策者的需求成为财务报告的首要目标。
除了这一属性之外,其他计量属性在财务会计信息的形成过程中逐步被引入进来,在这之中，公允价值的使用已经成为不可阻挡的时代趋势。
公允价值的优点主要集中在投资者决策的相关性上,其缺点是公允价值在确定方法的可靠性和唯一性方面尚有不足,使得公允价值的使用范围有所局限,投资者的决策效果有时也会大打折扣。
大数据时代,各种各样的通信方式如雨后春笋般诞生,其数据内容日益丰富，开放程度日益提高,公允价值呈现在了大众面前,透明度得到了保障，提高了公允价值的整体可信度和可靠性。
大数据的广泛使用也对会计的基本假设——货币计量产生了一定的影响。
货币计量的一个核心思想就是会计信息系统所反映的项目是采用货币计量的企业可以计量的经济事项。
在大数据时代,会计信息系统中的计量单位可能是多元化的,其他一些计量单位会大大增加。
（三）财务会计信息管理模式的工厂化
目前,企业会计信息生产部门（财会部门）与企业的行政部门（人力、后勤、市场、研发、销售）混合在一起。
在以后的发展阶段中,财会部门或许会进行自己的独立核算，与总公司实现分割，逐渐独立,以满足跨区域，甚至是跨国部门对会计服务的需求。
这也将会是未来金融变革的方向，例如财务共享模式。
财务共享服务是将公司凌乱分散的业务支持部门整合以后，对各项数据表单、技术规范制定实行统一有序的标准,将收集到的各项信息分析整理，构建完整规范的数据系统库。
这样做，一方面既保证了会计数据形成的规范，又提高了企业的管理水平、降低了信息收集处理的成本；另一方面,对数据收集整理的过程进行了改进,提供了基本信息单元和材料的组合,以满足个性化服务的需要。
（四）会计人员职能的管理化
会计具有核算与监督两大基本职能[]，企业会计人员主要从事会计凭证的审计、核算、整理和归档等工作。
大数据时代到来以后，会计核算从“财务会计”向“价值提升”转化。
会计行业在各种高新技术的支持下进入一个大数据的时代,各种结构化数据和非结构性数据不断形成，企业如果还是浅显的停留在储存数据的状态而不能够熟练地应用各种数据，那么它只能被这个大数据时代无情的淘汰[]。
因此，作为企业的财务管理人员，必须不断充实自己，提升自身专业技能水平，完善知识储备，紧跟时代步伐。
从会计机构来讲,大部分的资源将被配置到财务数据和非财务数据使用上,从而为其他部门提供决策支持服务；而会计人员的知识结构将被转移到收集信息和管理信息的使用上来,重点是要转移到在企业使用会计数据时为其提供决策支持。
（五）财务报告相关性与报告范畴的扩大化
在世界范围内,财务报告的相关性目标得到信息使用者们的青睐。
如果会计从业人员提供的会计信息对投资者决策没有什么实质性的帮助，那么不仅会计从业人员会面临失业的风险，整个会计行业也将处于一个相当尴尬的境地。
因此，会计从业人员既要对自身有一个清晰的定位，提升自我服务水平，又必须认识到会计信息只是投资者做决策的一个参考因素,投资者在参考会计信息的同时还会通过各种通信渠道收集其它的参考因素，并将各种参考因素详细对比，合理分析，最后确定使用对决策最有帮助的参考因素，在下一次做决策时也会优先考虑这一参考因素。
如果财务报表内容不进行扩大，那么财务报告的相关性也很难得到提高。
由于计量方法的限制,现行财务报告体系无法反映企业基于结构化数据所创造的一些重要经济资源,如人力资源的反映，特别是关键性人力资源的反映。
四、大数据时代下会计的对策和建议
大数据对会计行业产生了深远的影响。
这是一个慢慢发展的过程，在这个过程中,对会计行业和会计从业人员提出了新的要求和目标，会计从业人员需要不断进步，适应这个瞬息万变的新时代。
（一）提供更加综合的会计信息
1.在财务会计年报中增加表外非结构数据的范围
在大数据时代,企业的内涵和外延都处于不断的扩展之中,越来越多的影响企业价值的因素开始出现,投资者的投资决策对财务报告的要求越来越高，传统财务报告主要由结构化数据组成，其相关内容难以满足会计信息使用者的要求,一些非结构性数据也需要被列入会计报表中。
因此，我国政府相关部门应该对非结构化数据量身打造数据量化系统，使非结构化数据可以准确地得到量化，同时制定监督机制，维护非结构化数据量化市场的稳定，使之形成一整套完整的制度和流程，使非机构化数据有法可量，有法可查，有法可依。
2.拓展财务会计报告表内项目的范围
大数据的应用将传统计量模式上无法录入会计信息系统的会计要素纳入其中,使这部分无法量化的会计要素成为可量化的会计信息[]，例如人力资源和环境资源等。
同时,会计从业人员应该寻求新的专业量化模式，对财务报表中的各项数据表达方式推陈出新，增强数据信息的透明度和价值[]，使其更加适合信息使用者做出决策。
（二）建立会计信息系统平台及相关技术标准
会计组织体系和信息系统只与企业内部会计资源相配合是无法满足大数据时代的需要的[]。
建立统一的客户、供应商和其他合作伙伴信息共享系统平台是必然的。
（1）自上而下组建三级信息共享平台。
以企业作为基础，中央政府作为最高水平，地方政府在中间作为一个联系的纽带，有效的将中央政府和企业联结在一起，权责明晰，分工明确，三者相辅相成，共同推进信息的公开透明，有序共享，充分发挥信息共享平台的作用。
（2）规范信息平台的各项技术标准。
中央政府作为最高水平，统一制定各项政策和衡量标准，企业和地方分别作为基础和纽带，根据中央政府制定的政策和标准，严格实行，统一考核，使数据信息平台变得更加规范标准。
想要建立会计信息系统平台离不开政府的统一调配和政策支持。
企业只有在政府部门的统一调配下，才能够更好的将拥有的各项资源充分利用[]，完成会计信息的收集、传输、存储和利用。
会计信息系统平台除了要能够将企业的各项经济业务完整的反映出来以外，还要能够对企业的各种业务进行规范审核。
由于会计信息平台涉及面广,应先实施后推广。
同时,会计信息平台的建设不是一日之功，这是一个由简单到复杂的过程，应在以前的基础上逐步完善,逐步实现会计信息平台建设的目标。
（三）提高会计信息化的安全性
互联网的发展使“云”数据存储技术得到提升，更多的数据在“云”链接的过程中产生，同时被收集存储。
在这个过程中,虽然大量不同类型的设备运行协调,共同对外提供数据存储和业务访问的功能得到强化[],但是其安全性也日益让人担忧。
会计信息系统亟需解决非法篡改数据和恶意盗取用户数据的问题。
要解决这两个棘手问题,应该从以下三个方面考虑:
首先,大部分企业相互之间存在竞争关系，为了防止有的企业恶意滥用、非法传播竞争对手企业的会计信息,企业应该严格把控系统登录和查看权限，设立一套完整的登入登出制度。
其次,政府部门带头，联合各个“云”数据服务商形成一套数据完善，安全可靠的信息系统。
第三,对会计信息系统安全进行不定期检查和考核，实行评价机制，使会计信息系统更加让人信服。
（四）核算型财务向价值提升型财务体系转变
在大数据时代,大数据的信息管理已经成为提升企业价值战略的重要杠杆。
企业的资产管理部门和财务部门应该积极推进企业各个支持部门数据信息的汇总整合，提升规避风险的能力和资产管理营运能力,在实现会计从“核算型”向“价值提升型”转变的同时[]，提高企业的经营利润率和风险回报率。
想要实现这个目标需要从以下三方面着手:
（1）满足客户业务需求,优化客户资源配置,完善资金链，实行融通和转换，最大限度地发挥金融支持作用；
（2）实现财务管理模式创新,充分利用行业分析手段为企业提出意见和建议[]；（3）提高集团的管理水平,同时财务共享中心要正确的认识柔性经营与财务控制的关系。
相应地,在一个价值提升的金融体系中,财务人员的工作将集中在价值管理和创造上,其作用也将转变为一个合格的业务导向、积极的领导者和咨询伙伴。
五、结论
大数据时代的到来对企业产生了深远的影响。
它不仅改变了企业的经营模式，扩大了企业信息数据的收集范围，同时将传统的会计模式打破，给会计行业和会计从业人员提出了新的工作要求和工作目标。
在这种情况下，企业应该将大数据应用到会计信息生成的各个阶段，充分发挥大数据的优势，利用大数据来整合分析各种企业数据，在企业决策的过程中提供决策支持，更加高效准确地解决企业发展过程中所遇到的各种困难和挑战。
同时，企业应该将大数据视作企业发展过程中的宝贵资源，并且把这种宝贵资源逐渐转变为企业的内部资产，为企业会计工作的顺利开展打下坚实的基础。
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致谢
时光飞逝，岁月如梭，紧张而又充实的大学生活转眼之间就要结束。
在这四年的大学学习生涯之中，有很多老师、同学和朋友给予了我无私的关怀和帮助。
在大学生涯即将结束，毕业论文即将完成之际，我要
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