论大数据时代对会计和审计的影响.docx
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论大数据时代对会计和审计的影响
论大数据时代对会计和审计的影响
学位类型：
同等学力
论文作者：
姬燕燕
培养学院：
国际商学院
专业名称：
会计学
指导教师：
汤谷良教授
2015年5月学位论文版权使用授权书
本人完全了解对外经济贸易大学关于收集、保存、使用学位论文
的规定，同意如下各项内容：
按照学校要求提交学位论文的印刷
本和电子版本；学校有权保存学位论文的印刷本和电子版，并采
用影印、缩印、扫描、数字化或其它手段保存论文；学校有权提
供目录检索以及提供本学位论文全文或部分的阅览服务；学校有
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用影印、缩印或者其它方式合理使用学位论文，或将学位论文的
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定。
学位论文作者签名：
导师签名:
>（『年『月曰
年
f
月
、m
论大数据时代对会计和审计的影响
学位类型：
同等学力
论文作者：
姬燕燕
培养学院：
国际商学院
专业名称：
会计学
指导教师：
汤谷良教授
2015年5月
Thebigdataera'simpactonaccounting
andauditing
学位论文原创性声明
本人郑重声明：
所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，
独立进行研究工作所取得的成果。
除文中己经注明引用的内容外，
本论文不含任何其他个人或集体己经发表或撰写过的作品成果。
对本文所涉及的研究工作做出重要贡献的个人和集体，均己在文
中以明确方式标明。
本人完全意识到本声明的法律责任由本人承
担。
特此声明
学位论文作者签名:
年
T
月^曰
2.4
对于我公司而言，大数据对于会计的影响.......................12
2.4.1对数据资产做战略性的规划........................................12
2.4.2整合结构性数据与非结构性数据，扩展会计信息化程度................13
2.4.3调整财务报告披露时间............................................14
2.5
大数据时代带来的风险及应对措施.............................16
2.5.1大数据时代带来的风险............................................16
2.5.2应对措施........................................................17
第3章大数据时代对审计的影响及应对措施................17
3.1
大数据对于审计的影响.......................................17
3.1.1审计方法........................................................18
3.1.2审计方式........................................................19
3.1.3审计成果的应用与审计整改的后续落实..............................19
3.2
审计机构在面临大数据时代的应对策略.........................20
3.2.1清晰了解并认识到大数据审计分析的艰巨性、复杂性..................20
3.2.2加大对审计系统的研发投入........................................21
3.2.3从以往的大数据审计项目中汲取经验................................21
3.3
对于我公司而言，大数据对于审计的影响.......................21
3.3.1加强财政收支审计................................................21
3.3.2电商平台业务的审计..............................................22
3.3.3改变审计报告模式及审计内容......................................22
3.3.4由原有的数字审计转变为大数据审计................................23
第4章研究创新与展望..................................25
4.1
大数据的复杂程度远超于人们想象.............................25
4.2
数据的安全与隐私...........................................26
4.3
大数据系统与财务系统、审计系统需更好融合...................26
4.3.1构建会计分析型大数据企业........................................26
Abstract
Cominginlargedata,thetraditionalaccountingandauditingprofession,nomatter
fromtheaccountinginformation,managementaccountingfunctions,orfromtheaudit
targetandauditmethod,aresubjecttotheunprecedentedimpact,alsogivesaccounting
andauditingindustryhasbroughtanew"industrialrevolution".Thisarticlemainly
fromthreeaspectsinfinancialaccounting,managementaccountingandauditing,
in-depthanalysisoftheinfluenceoftheeraofbigdata,andcopingstrategiesforthese
effectsaregivenareanalyzed.Atthesametime,inthethoroughexaminationofthe
influence,thetimelyintroductionoftheconceptofdataassetsanddatamining,the
dataassetsanddataminingmodelstructuretocarryonthecomprehensiveelaboration,
throughthemodelandinstance,willtheprofoundinfluenceofthelargedatabringsto
theaccounting,auditing,andcorrespondingcountermeasuresofcomprehensive
explanation.Inaddition,intheeraofbigdata,thecloudplatform,combiningthe
conceptofcloudcomputingandInternetofthings,theintroductionofconceptand
theory,thebigdataplatformbyOCRmodel,ontheothersideunderthebackgroundof
bigdata,accountingandauditingresearchmethods.
Keywords：
Bigdata，Accounting，Auditing
摘要
在大数据来临之际，传统会计行业和审计行业，无论从会计信息化、管理会
计职能，还是从审计目标及审计方法上，都受到了前所未有的冲击，也给予会计
行业和审计行业带来了一次全新的“工业革命”。
本文主要从财务会计、管理会
计和审计三个方面，全面深入的剖析大数据时代对其的影响，并针对这些影响所
给出的应对策略进行了分析。
同时，在全面剖析影响中，适时引入了数据资产、
数据挖掘等概念，在对数据资产和数据挖掘的模型结构进行了全面阐述，通过模
型及实例，将大数据给会计、审计带来的深远影响及相应对策进行了全方位的说
明。
此外，在大数据时代，将云平台、云计算和物联网概念相结合，引入大数据
平台概念及理论，借由OCR模型，从另一个侧面阐述大数据背景下，会计及审计
的研究方法。
关键词：
大数据，会计，审计1
第1章引言
1.1
研究原因、方法
由于大数据时代的来临，给了会计、审计机关一次全新的、彻底的“工业革
命”，其海量的数据、冗长的数据结构、看似毫无规律可循的内部数据关联性，
给经营决策带来了一定的困难。
同时，由于非结构性数据与结构性数据的结合，
也使得经营决策的深度和广度上上升到了一个水平。
同时，也为会计、审计的理
论完善、技术创新，提供了条件，也在研究方法上提出了更多、更高的要求。
因
此引入大数据、数据资产和数据挖掘概念，就变得势在必行了。
在大数据、大数据资产和数据挖掘的背景下，如何将传统会计、审计与之相
结合，并发挥大数据的优势，为会计预测、经营决策、审计目标提供数据支撑；
通过什么样的方式能够高效的获取有用信息；以及如何能够在大数据时代转变会
计审计职能，是本文研究的原因。
本文从大数据概念、特征、目前学术研究几个层面入手，着重对大数据时代
对财务会计、管理会计和审计方面的影响进行了深入剖析，也提供了应对的策略
供参考。
同时，在全面剖析影响中，适时引入了数据资产、数据挖掘等概念，在
对数据资产和数据挖掘的模型结构进行了全面阐述，通过模型及实例，将大数据
给会计、审计带来的深远影响及相应对策进行了全方位的说明。
此外，在大数据
时代，将云平台、云计算和物联网概念相结合，引入大数据平台概念及理论，借
由OCR模型，从另一个侧面阐述大数据背景下，会计及审计的研究方法。
在过去几年来，不断的有国内外的一些学者，提出大数据对会计审计研究方
法的创新理论和实践意义。
本文作者在统合已有的理论和实践意义的基础上，提
出了：
确认大数据资产，并利用OCR技术，拓展会计信息化程度，为会计信息化
平台提供强有力数据支撑；以及利用云计算和云平台，提高审计价值等新观点。
希望这些观点可以为将来的会计、审计工作提供一些新的工作思路。
1.2
大数据的概念
继互联网、物联网、云平台、云计算之后，又一次新的信息革命到来了——
大数据（Bigdata）。
顾名思义，大数据，是由数量繁多、结构复杂、类型较多
的数据构成的集合体（姜巍，马建光，2013）。
大数据之大，不仅仅是指数量多，
而更重要的，其蕴含的价值较大。
因此大数据在一定的时间内，可以被企业所撷
取、分析、整理，并为企业、投资者或其他使用者所用。
产生大数据的，是来自于互联网、云计算、物联网等共同作用的结果（维克
4.3.2借助大数据、云平台、云计算，大大提高审计效率效果................27
第5章总结............................................28
参考文献................................................29
致谢....................................................30
个人简历在读期间发表的学术论文与研究成果...............31
2
托·迈克-舍恩伯格，肯尼斯·库克耶，2013，第20-22页）。
一是互联网。
随着互联网越来越深入人心，信息化加快了向社会各行业、各
阶层日益渗透的速度，在此过程中，也就出现了各类数据。
同时，这些数据也在
日益影响着人们的生活、情感，渗透在人们生活中的点滴。
通过互联网，可以加
快人们之间的了解，也能更广泛的熟知大众的需求、行为习惯等，这些都为大数
据的产生提供了前提条件。
二是云计算。
云计算是基于互联网计算的，是分布式处理的进一步发展，能
够向各类互联网应用提供存储服务。
同时，它也更为便捷的为受众群体提供快速、
方便的网络访问。
三是物联网。
物联网是新一代信息技术的组成部门，也称为Internetof
things（Lot）。
顾名思义，就是物物相联的互联网。
通过各类红外设备等传感设
备，按约定的协议，把人与物、物与物联系起来，进行信息交换和通信，以实现
智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。
物联网实现了人、机器、物三者之间的互联互通，也产生了三者之间的数据
与相对关系。
这些数据不仅有结构性数据，同时伴有大量的非结构性数据。
这些
数据类型较为复杂，也很庞大。
产业科技研究公司GartnerGroupInc.是这样定义大数据一词的：
大数据是
海量、高速率、及/或多样的信息资产；这种信息资产需要新型的处理模式去促
成更强的决策能力、洞察发现能力和流程优化能力（Laney2012）。
因此，大数
据具有以下几个特征：
（1）数量大——海量数据的采集、整理是个难题；
（2）数据结构复杂——这些数据不仅仅有结构性数据，还有非结构性数
据。
结构性数据诸如数字等，而非结构性数据诸如图片、声音、视频等。
这些非
结构性数据有可能与业务相关，因此结构性数据与非结构性数据并存，不易处理。
（3）时效性——相较于滞后性的会计信息而言，大数据所提供的数据都是
具有时效性的，也就是说，数据的产生和处理是实时的，这也为经营决策提供了
更为准确的数据支撑。
（4）商业价值高，但是密度低——比如说，在海量的数据面前，也许只有
一两个是有效的；从会计信息的角度而言，在连续不断产生信息的同时，也许有
用的会计信息只有一两个或者一两部分。
1.3
大数据研究的几个层面
1.3.1
理论研究层面
理论研究层面无外乎几个方面：
一是大数据的特征及整体描述；3
二是大数据所带来的商业价值研究；
三是大数据发展的历史沿革及未来发展趋势、走向；
四是在海量数据面前，如何能做到安全、高效的对数据进行撷取、整理、分
析、汇总等。
图1.1大数据涉及的理论研究层面
1.3.2
技术研究层面
①云平台/计算
云计算主要是为数据资产提供了存储、访问的场所及渠道，换言之，云计算
提供了基础架构平台。
而大数据，是建立在云计算基础上，进行应用、运行。
②分布式处理技术
分布式处理平台，可以将不同地点、不同功能、不同数据的计算机联系起来，
在控制系统的统一控制下，数据的分析与处理据此完成。
③存储技术
所谓存储技术，其实是为了支撑大数据的分析，与大数据的处理。
比如：
google
和腾讯，分别有几十万台的服务器和硬盘，还在不断的扩大其存储设备。
这些扩
展大部分都是建立在廉价的服务器和硬盘之上，因此其有更多的时间去技术研
发。
④数据挖掘
数据挖掘是大数据处理的核心。
数据挖掘，又称资料勘探、数据采矿，是数
据库知识发现的一个步骤。
它主要是指，从大量的、模糊不清的、随机的数据中，
找出蕴含的、事先未知的，但是又有价值的数据。
以电商平台为例。
当客户在大量浏览商品，并下单购买一样商品之后，数据
价值
特征
理论
发展沿革及趋势
安全性
第1章引言.............................................1
1.1
研究原因、方法..............................................1
1.2
大数据的概念................................................1
1.3
大数据研究的几个层面........................................2
1.3.1
理论研究层面............................................2
1.3.2技术研究层面.....................................................3
1.3.3实践层面.........................................................4
第2章大数据时代对会计的影响及应对措施.................5
2.1
大数据对于财务会计的影响....................................5
2.1.1对会计信息来源的影响.............................................6
2.1.2大数据时代对资产计量的影响.......................................6
2.1.3财务管理人员的管理职能发生了转变.................................7
2.2
大数据对于管理会计的影响....................................7
2.2.1对初始成本的确定及后续成本的计量.................................7
2.2.2为决策和规划提供有利的会计数据支持...............................8
2.2.3为控制和评价管理提供准确数据帮助.................................8
2.3
会计机构在面临大数据时代的应对策略..........................8
2.3.1建立大数据资产概念，积极响应海量数据需求。
.......................9
2.3.2确认大数据资产，可以使得会计信息质量得以充分实现。
...............9
2.3.3拓展财务报表表外事项及财务报告罗列项目..........................10
2.3.4提升财务价值，转变财务职能......................................10
2.3.5保障财务信息安全性..............................................10
2.3.6加强数据挖掘技术在管理会计中的广泛应用..........................104
挖掘系统就会自动跟踪该客户的浏览记录，会在客户购买结束后或是关闭浏览网
页的时候，自动保存喜好表单。
再比如，某视频网站，用户在点击直播或轮播节目的时候，数据挖掘系统就
会跟踪该用户的点击频率表、点击节目的类别等，同时也会创建“你可能喜欢的
节目”或是“你可能感兴趣的节目”一栏，根据用户的喜好，推送节目。
当然，数据挖掘需要有一定的前提：
1是海量数据作支撑；2是有庞大的计算
机系统做工具；3是完善的数据管理功能；4是综合性、多领域学科的发展平台。
常用的数据挖掘方法，主要有：
遗传算法、策决树、关联分析、序列模式分
析、聚类分析等。
图1.2大数据涉及的技术研究层面
1.3.3
实践层面
①互联网的大数据
据了解，互联网的数据以每年50%的速度在增长。
如阿里巴巴拥有大量的交
易数据和信用数据；而腾讯则应有海量的用户关系数据。
这些数据都可以作为分
析人们日常行为，从而挖掘出对企业有用的价值。
②政府的大数据
政府部门拥有海量的原始数据，诸如天气数据、交通数据、税收数据、医疗
数据、教育数据等，但这些数据目前并没有完全被开发出来，也没有被有效利用。
而这些大数据一旦被广泛应用，其潜在价值就会被开发，数据之间的关联性也将
逐一展现，价值是无可估计的。
③企业的大数据
企业的经营管理者，更多的是希望获得报表数据以外的，能对经营决策起到
重要作用的大数据，同时也希望能够获得具有时效性的大数据，而非是滞后性的
技术
云平台/
计算
分布式处理
数据挖掘
存储5
会计信息。
例如：
用户的PV、VV点播的习惯、视频观看习惯、购买行为习惯、
网站阅读新闻的习惯等。
通过这些行为习惯的分析，可以对网站的整体架构布局、
零首页的内容修改、广告投放框架设计等提供数据支持。
④个人的大数据
所谓个人的大数据，其含义在于：
个人在使用互联网的过程中，其使用痕迹、
注册过的信息、保存的表单、登陆的用户名及密码等，均可以被存储在数据库中，
当然也有可能被第三方恶意盗取而使得隐私不能被保护。
图1.3大数据涉及的技术研究层面
第2章大数据时代对会计的影响及应对措施
随着大数据时代的到来，企业更注重数据的挖掘与深入分析。
对于财务而言，大数据时代与小数据时代的区别在于：
1是数据的突然增多，
且多为非结构性的业务数据；2是面对这些海量数据，要求会计从业人员的反应
时间短，反应速度快。
因此如何收集数据、整理数据、分析数据、利用数据，并
将这些有效数据进行整合、资源配置，是企业目前所需要面对的难题之一。
诚然，数据本身并不能提供任何信息，在大数据时代，如若企业不能将数据
充分收集、分析、利用，也不能对数据进行整合，会导致企业处于不利局面，不
能有效的防范和化解风险。
因此本章主要从大数据时代对会计的影响、应对措施
等几方面，进行分析论证。
实践
个人大数据
企业大数据
政府大数据
互联网大数据6
2.1.1
对会计信息来源的影响
如前述所言，大数据所带来的，不仅有结构性数据，同时还伴有非结构性数
据，且非结构性数据可能会更多。
传统的会计信息，多来自于结构性数据，且结
构性数据更可被分析、利用，甚至是直接采纳。
而大数据时代所带来的，更多的
是非结构性数据，这也对会计信息来源产生了一定的影响（邱杰，邱俊，2012）。
一是非结构性数据越来越多，并广泛存在于会计信息中。
非结构性数据与结
构性数据的共同存在，这是大数据时代的标志之一，同时大数据技术也可实现将
非结构性数据与结构性数据相结合，并加以分析，发现海量数据之间的相关关系，
并通过定量的方式，来反映、分析、评判企业的经营发展。
二是强调海量数据之间的相关关系而非因果关
升级会员 