大数据财务会计

大数据财务会计（精选9篇）

大数据财务会计 第1篇

大数据会计和会计的区别：

1、时间不同，大数据会计和会计相比，大数据会计出现要晚一些，先有大数据后才有相关的会计需求。

2、接触不同，会计负责结账核算已经完成的`资金活动，并描述资金账目，而财务则负责分析资金运转，并对未来资金做预算，而大数据会计对于数据接触比较多。

3、方式不同，大数据、人工智能、云计算、移动互联和物联网技术的迅猛发展，让传统会计的工具得到了发展，从而变成大数据会计。

大数据财务会计 第2篇

摘要：笔者首先简要论述了大数据如何促进管理作用的发挥，其次详细介绍了大数据时代管理会计工作相对于传统管理会计的变化，最后总结得出大数据时代管理会计工作如果不进行变革，管理会计工作提供的信息将失去决策有用性，甚至误导决策，难以为实现企业价值最大化目标起到应有的作用。

关键词：大数据管理 数据挖掘 企业价值最大化 会计

大数据是基于云计算、物联网和移动互联网的产生而出现的，但是人们通过云计算、物联网和移动互联网的互相交流而形成一个庞大的数据源如果没有被管理者收集和建模、分析、利用就没有大数据的概念，因此大数据概念是为了满足管理的需要而产生的。

本文所说的管理会计主要是对盈利性组织而言的，假设使用管理会计的组织，已经做好了以下几个和大数据有关的工作。一是已经购买或自行开发了大数据工具，这些工具可以有效收集来自组织自身的或者云端的数据，无论这些数据是结构化，还是非结构化的。二是这个组织已经自行开发或购买了大数据分析软件，目的是使用这个软件来分析或管理大数据，充分深度挖掘大数据的意义，并可以给管理会计部分提供相关有用的信息。三是这个组织已经拥有了大数据分析和管理人才，他们实时分析大数据后，可以给组织各个部门提供与决策相关的信息，当然也可以给组织的管理会计部门提供有用的信息。同时这个组织的管理会计人员已经充分理解了大数据技术基础知识并能够利用大数据分析的结论促进管理会计工作。

唯物辩证法告诉我们，事物都有作用和反作用两个方面，一方面大数据理论实际上为管理会计的实际应用提供了更多、更好地数据信息，进而可以扩展管理会计的应用范围。另一个方面传统管理会计的理论与模型也对大数据整合、应用提出了要求，反过来也可以为从海量数据中筛选出有用的信息提供指南。因此大数据和管理会计工作是互相促进和帮助的关系，任何从自身角度看问题的思维都不利于一个盈利组织的价值管理工作。

一、大数据促进管理会计作用的发挥

在我国面临经济增长进入新常态，企业要进行体制、机制和管理创新并实现转型和升级的情况下，由于互联网和智能、移动设备的发展，世界已经进入了大数据发展阶段。在这个背景下，如何将传统的管理会计理论结合大数据背景，进行盈利组织的管理会计实践，笔者认为一是大数据的分析和利用，为传统的管理会计的职能发挥不仅提供了更好的依据，同时也开拓了管理会计服务组织的领域。大数据的重要特点之一就是为组织的预测工作提供了科学数据依据，而传统的管理会计的重要作用之一就是做好组织的经济预测工作，无论是对组织短期经营活动还是长期经营活动而言都是如此;二是大数据分析结果可以为组织的预测工作提供高度准确性和可靠性的信息，以往管理会计由于得不到这样的信息，而不能开发出对企业的经济预测工作更有效的模型，如今有了大数据分析结果，管理会计对数据更准确和更可靠的梦想得到了实现，这样扩展了管理会计为组织服务的领域;三是大数据分析结果可以使管理会计目标即为企业实现价值最大化提供决策依据有了切实基础。如以前组织为了实现企业价值最大化的目标，很难收集资本市场的海量信息，如今有了大数据的分析结果，通过分析影响企业价值最大化的各种因素，比如股东的偏好、企业面临经济形式的预期变化，消费者的购买需求等等数据信息，就可以为企业综合平衡和把握影响企业价值最大化的各种因素，进而实现企业价值最大的目标。

二、大数据时代管理会计工作相对于传统管理会计的变化

(1)大数据分析工作结果对管理会计成本性态分析的影响

一般来说，进行企业成本性态分析的要点是按照成本与产量因果或相关关系，将企业发生的成本归类为固定成本、变动成本和混合成本。但是在企业的经济实践中，固定成本和变动成本是众多成本中的两个极端形态，只有介于两者之间的混合成本才是常态，但传统的管理会计工作对混合成本的分析，由于获取数据信息的限制，很难做到准确的分类，因此不能起到很好的决策支持作用，致使企业的成本分类工作流于形式，甚至误导决策。

这是由于混合成本的特点决定的，因为混合成本虽然和企业的产量变动相关，但是企业的管理会计人员很难定量分析出其相关的数量函数关系，这就对企业传统管理会计中的半变动成本分解工作提出了挑战，而大数据分析和挖掘可以应对这种挑战。比如，企业对混合成本中的阶梯式成本的分解，就可以利用大数据的分析结果准确进行。笔者对此举例如下：

假设甲企业对产品的品质要求极高，否则无法更好地满足市场消费者对企业产品的需要，企业将面临被竞争对手淘汰的风险。根据企业以往的大量原始数据，经过大数据分析，才能更好地提供各种水平的检验员每个月所能检验的产品数量，进而得到企业检验员的平均检验数量，假设是200个产品，这样生产每增加200个产品，就需要增加一名检验员。这样企业管理会计人员就可以根据企业的生产量计算出需要增加的检验员数量。假设每个检验员的月计件工资为3500元。企业管理会计人员就可以依据企业产量的变动，计算出产量变动的范围在200个以内时，检验员的工资是固定成本。如果产量达到200个以上时，检验员的工资就是变动成本，变动率为17.5元。因此，该企业如果没有利用大数据分析技术，由于企业的检验员的检验水平不同，企业就很难科学分析出检验员的平均检验数量，也得不到上述混合成本分解的结论。

(2)大数据分析工作结果对管理会计盈亏临界点分析的影响

根据企业利润计算原理，传统的管理会计人员知道，销售量、单价、变动成本和固定成本都是影响企业盈亏临界点的因素。尤其是在企业有众多产品的情况下，盈亏临界点就只能根据销售额确定，传统的管理会计人员知道，计算多种产品的盈亏临界点时，必须计算销售总额、进而计算各种产品的销售比重，然后根据综合盈亏临界点才能计算各种产品盈亏临界点的`销售额，继而计算中各种产品盈亏临界点的销售量。其中，预计各种产品的销售量时，由于企业以往没有掌握大数据分析技术，预测数据往往是根据企业以往的销售量，对于竞争对手以及消费者偏好的改变以及国家宏观经济政策的变化对产品销售量的影响往往无能为力。如果企业掌握了大数据分析技术，企业大数据专业分析人员往往可以利用消费者的PC、手机移动终端的上网痕迹，精准分析出消费者的购买意愿，这样就可以为企业管理会计人员提供更准确的销售量预测数据。这样企业管理会计人员提供的盈亏临界点分析结果的有用性将大大提高。

(3)大数据分析工作结果对管理会计短期经营方案的影响

企业的短期经营方案，一般包括闲置设备出租或出售的决策、特殊订货决策、零部件自己制造还是外部购买的决策、亏损产品是否必须停产的决策、联产品是否进一步加工还是直接出售的决策等等方面，笔者认为大数据分析都可以对上述决策提供更加精准的数据信息，因此有助于管理会计人员提供上述决策所使用的管理会计信息，限于篇幅，笔者此文仅以联产品是否进一步加工还是直接出售的决策为例，说明大数据分析工作对传统管理会计工作的影响。

众所周知，一般将同一种原材料经过大致相同的生产步骤生产完成的成果称为联产品。企业生产出的联产品有的可以直接出售，有的必须进一步加工才能出售，有的可以直接出售也可以进一步加工而出售，对于最后一种情况，就涉及到了联产品是否需要进一步加工才出售的决策。当然，无论是大数据时代，还是以往的时代，这个决策的依据都是企业效益最大化，大数据只是给这个决策需要的管理会计信息提供了更加科学的数据信息，而不是直接代替其进行决策。一般来说，只有进一步加工能带来增量利润，即带来的增量收入大于增量成本时，才能够得出进一步加工的决策。这里决策的关键是销售量和销售成本，而如果没有大数据的分析技术，如前所述，是很难准确预测销售量数据和进行混合成本分解工作的。如果不能对混合成本进行分解，就难以计算出该产品的变动成本，进入预测该产品的贡献毛利。尤其是联产品进一步加工后，消费者是否买账，需要挖掘出消费者对此以往的反映和今后预计反映的大数据信息，如果不能准则预测出销售量，又如何准确计算增量利润呢?销售量预测不准确，比如预测的过于乐观，企业的进一步加工决策很可能失败，因此实际的结果很可能是增量利润为负数，企业后悔莫及。而企业有了大数据分析技术，就可以很好地避免此种问题的发生。

(4)大数据分析工作结果对管理会计长期投资方案的影响

一般来说，企业的长期投资是指企业新生产线的投资建设。为了增加企业长期投资决策的科学性，传统的管理会计理论指出，现金流量是长期投资决策的基础，同时也给出了计算一个项目现金净流量的方法，企业依据此方法可以理论上可以计算出一个项目的现金流入和流出量，但是没有大数据分析技术很难准确计算，试想，一个长期投资方案的决策基础都不牢固，如何对其进行科学的决策呢?

我们知道，根据净现金流量的计算公式，预计企业在固定资产和流动资产上的投资额这两个计算公式因子比较简单，根据市场调研结果基本可以得出科学的结论。但是预计各种经营利润之和这个计算公式中的因子就比较困难，因为影响企业利润的因素众多，既包括企业内部的管理因素，也包括外部的原材料采购价格、人工费增长情况、市场竞争的影响等众多不确定因素。而大数据理论指出，利用大数据分析技术，可以很好地解决上述问题。既然大数据分析技术可以提供营业利润计算的原始数据，企业管理会计人员利用会计知识，就可以轻而易举地计算出企业的营业利润，进而为企业长期投资决策提供更加准确和科学的管理会计信息。

(5)大数据分析工作结果对管理会计工具中平衡记分卡的影响

平衡计分卡可以用来表明企业在能力和创新进行过程中必须要实现的多种相互影响因素相互协调发展。一般来说，一个企业如果在企业财务、企业的客户、企业的内部业务流程以及学习和成长四个方面达到和谐统一，企业的发展就是平衡的过程，也只有这样才能将企业的战略落实到实处。笔者认为根据大数据的分析结果可以帮助管理会计人员更好地把握平衡记分卡各个部分的相关关系。理由如下：

一是大数据可以提高平衡记分卡财务预测的准确性，因此间接指出了公司战略和实施是否有助于企业价值最大化目标的实现;

二是平衡记分卡的客户部分，企业的管理人员要准确界定企业的客户群体，进而计算出客户对企业的价值最大化目标的贡献程度。这需要预测和测定客户的满意程度、客户的保持程度、新客户的获取量，这些方面正是大数据分析技术的擅长领域，在没有大数据技术之前，传统的管理会计人员对此往往无能无力，进而导致平衡记分卡中的客户部分分析结论失真，难以发挥平衡记分卡的作用;

三是平衡记分卡的内部业务流程部分，企业的管理会计人员往往要界定创新、经营和售后服务三个通用的价值链因素。大数据分析技术对此可以提供大量有用的数据信息。比如企业在创新过程中，必须尽力挖掘出客户群体中潜在需要，然后就可以提供相应的产品和服务来满足客户的这种需求。而对客户需求的分析，正是大数据分析所擅长的。

三、结束语

综上所述，理论上大数据时代助推了管理会计工作作用的发挥，因此管理会计工作应对传统管理会计工作内容结合大数据进行相应的变革。如果企业的管理会计工作不能与时俱进地进行相应的改变，管理会计工作提供的信息将失去其价值，甚至会误导决策，难以实现企业价值最大化的目标。

参考文献：

[1]柯明，王润统.浅谈大数据对财务信息化的影响[J].财会研究，(9)

[2]李国杰，程学旗.大数据研究：未来科技及经济社会发展的重大战略领域――大数据的研究现状与科学思考[J].中国科学院院刊，(6)

[3]王兴山.企业互联网时代的管理会计[J].财务与会计，(4)

[4]许亚湖，王婷.大数据时代管理会计的变革[J].财会通讯.2015(16)

大数据大财务 第3篇

大财务的出现将对企业的管理产生革命性影响, 不仅包括战术层面, 也包含战略层面。

第一, 大财务将重塑管理会计的面貌。大财务以坚实的大数据为基础, 使得全面预算管理、集团资金集中管理、内部控制能够更加高效、顺畅地运行和开展。这使得管理会计能够超越财务会计的限制, 在企业决策和管理中扮演更为重要的角色, 从而对企业价值增值发挥更大的作用。

第二, 大财务使得企业管理的前瞻性和洞察力显著增强, 企业管理更加智慧。大财务因为大数据技术的支撑, 能在企业决策时通过数据挖掘掌握大量的有用信息, 这些信息有助于企业减少常规错误, 有利于企业减少系统性风险, 可以使企业对未来发展确实的预测更加准确。在企业执行方面, 大数据技术的运用可以使财务人员用量化的方法分析不同流程、不同方案所带来的收入、成本及风险, 进而真正选择能够使得企业价值最大化的流程和方案。另外, 大数据使得财务人员在进行相关数据分析时, 及早觉察到异常情况, 这样企业就可以提前采取措施, 减少可能的损失或免受潜在的风险。所有这些使得企业的管理更加富有洞察力, 也更加智慧化。

第三, 大财务可以减少集团企业等大型企业普遍存在的信息不对称问题, 进而显著提高这些企业的效益, 也可以增强股东对企业管理层的约束力。集团企业和其他大型企业在享受到规模经济好处的同时, 往往遭遇到信息不对称问题的折磨, 信息不对称造成三方面的影响:一是道德风险;二是逆向选择;三是股东不能很好地监视管理层的行为和活动, 这样的问题在一些国有企业里面更为严重。大数据使得数据的分布更加均等化, 由于大数据的支撑, 掌握大量数据的网络监督和来自民营企业的监督, 会给国有资本管理机构足够的压力, 这种压力会随着中国全面改革而建立起的更加科学合理的国有资本管理体制传导至国有企业管理层, 进而促使其更加努力地工作, 防止其作出有利于自己而不利于出资人的行为和活动。所以, 大财务对于大部分集团企业有深远的影响和非常重要的价值。

第四, 大财务的核心在于智慧地驱动企业创新。大财务的本质就是通过数据挖掘和分析发现价值增长的潜在机会, 而价值增长的潜在机会就暗含于创新之中。创新是非常广泛的, 包含理念、模式、服务、技术等等方面, 创新并不一定能带来价值, 只有符合消费者需求和满足成本约束的创新才能带来价值的增值, 在传统的企业管理之中, 企业的创新是凭经验驱动的, 而大数据时代, 大财务的运用将会是创新管理更加精确和更加智能化。

第五, 大财务对企业的战略决策具有决定性影响。大财务极大地扩展了财务的管理领域和深度, 从企业所处的行业背景分析、企业的竞争能力估计、企业隐性资产评估、产品价值分析到自身财务状况都在大财务的掌握之中, 这不仅涉及企业自身的家底, 也涉及外部环境和目标资料, 即大财务不仅“知己”, 而且“知彼”。知己知彼正是企业战略决策的基础, 它通过CFO等高级财务管理人员参与企业决策的实践来实现。所以, 大财务的领先与否将直接决定其战略的正确与否, 战略的正确与否将直接决定企业的经营的成败。从这个意义上说, 大数据时代, 大财务将成为企业的核心资源与核心竞争力, 犹如互联网时代的核心技术一样。

大数据时代的管理会计 第4篇

关键词：管理会计；数据采集；企业价值最大化；大数据

大数据时代，对于不了解的人来讲神秘又陌生，其实简而言之，所谓的大数据就是指通过各种途径，这些途径包括云计算、物联网以及移动互联网，在相互交流的过程中形成的资源总和，人们将这些资源进行收集统计后得到的一个庞大数据源。这些数据如果可以被及时收集、建模、分析并加以利用，才能发挥其存在的真正意义，所以也可以说，大数据就是为了更好地满足管理所需应运而生的。

管理会计，又称“内部报告会计”，是为了提高企业经营中的综合经济效益，通过专业的财务指导规则，利用财务人员在企业经营中收集到的各类资料进行整理，分析，以报告的形式提供给企业各级管理人员，满足企业管理者对日常发生的各项经济活动的准确把握，从而为企业运营进行合理控制与规划，并帮助企业的决策者做出各种正确决策的一个会计分支。因为管理会计所扮演的关键角色，也直接决定了其在企业管理中的作用越来越重要。本文所说的管理会计主要是针对盈利性组织（企业）为主体而展开的。

任何事物都有两个相对的方面，即作用与反作用，大数据也并不例外。从一方面来说，大数据理论可以为管理会计实际的工作提供更加有效地数据信息，而从另一方面来说，大数据也被传统管理会计所要求，需要大数据进行精确筛选后提供有效信息才可真正被管理会计所用。因此二者要互为依托，相辅相成，才能为企业的高效管理提供有效的信息。

一、大数据对管理会计发展的促进作用

为了适应国际及国内经济的增长，国内企业为了更好地把握经济动向，进行全面转型既是形势所趋，也是企业生存的根本。在这个社会大背景之下，如何把传统管理会计理论与大数据时代有效结合，实际有效地应用到企业的管理会计中？一是需用对大数据进行充分分析，进而管理会计提供更精准的依据，帮助其发挥应有的职能，同时还有助于拓宽其可以服务的工作范畴；二是大数据的分析结果可以为企业的预测工作提供准确的可靠数据，而传统管理会计因其无法取得此数据，也就无法研究出对企业的未来经济预测工作更有效的运用模型，现在大数据的出现，企业管理会计采集到的数据信息量变得更大、更准确和更可靠；三是大数据时代对数据的高效运用，满足了管理会计为企业实现价值最大化提供正确决策的切实依据。

二、大数据时代管理会计为传统管理会计工作带来的变化

企业成本按照形态可以分为，固定成本、变动成本和混合成本，而其中混合成本是这三种成本类型的最常态成本。但是由于获取数据信息的限制，传统管理会计工作分析混合成本时不能做到准确的分类，对于决策支持就起不到良好的作用，导致企业的成本分类工作浮于表面，严重时还会误导决策。

混合成本的特点决定了以上不良的效果，因为企业的管理会计相关工作人员很难定量分析出混合成本和企业产量变动的函数关系，而大数据的分析和挖掘可以应对这种对企业传统管理会计中的半变动成本分解工作提出的挑战，有效地弥补了传统管理会计的缺憾。例如，一家企业可以利用大数据的分析结果对其混合成本中的阶梯式成本进行准确分解。

如果某家企业为了更好地满足消费者的产品需要，对产品的质量有苛刻的要求。采集了企业以往的关于企业不同水平的质量检测员对产品检测的大量数据，并通过大数据软件分析，假设一名检测员平均一天可以检测100个产品，企业如果一天增加100个产量，就需要增加一名检测员，假设每个检验员的月计件工资为1600元。企业管理会计可以根据企业的生产量计算出需要增加的检验员数量，并结合实际产量的变动，计算出产量变动的是在100个以内时的，其中人工工资是固定成本。而产量达到300个以上时，人工工资就成了变动成本。所以，由于企业的检测员不同的检测水平，企业如果没有利用大数据的分析技术，很难做出正确的成本分析。

在传统的管理会计中，影响企业盈亏的关键临界点因素包括单价、销售量、固定成本和变动成本。而进行盈亏临界点核算时，需要计算销售总额、销售比重、销售额，最后得出产品的销售量。很多企业在没有应用大数据分析技术之前，在预估产品销量的时候，做数据预测没有科学精确到依据，只能参考历史销量数据，人工主观地对消费者的个性爱好、对竞品的变化进行分析，并结合国家出台的经济政策及宏观调控可能对自己产品销量带来的影响。而大数据分析技术的出现，可以通过对销售费者日常使用的互联网工具，精准的捕捉到消费者的消费需求及购买意向，从而弥补了人工分析主观判断会带来数据偏差的缺憾，为企业收集客观精确的数据，提供了强有力的支撑。进而为企业决策者做出正确的决策判断提供真正有价值的信息资源。

大数据不同于物理资源，将成为人类取之不尽、用之不竭的新资源，在这片资源之上，再通过软件和分析，我们将迎接一个全新的数据化世界的到来。数据，正在成为这个世界最重要的土壤。管理会计也将在这片土壤中生根壮大。

参考文献：

[1]周智刚.《浅析国际承包工程的财务管理》[J].国际商务财会.2009（12）.

[2]苏建红.《对外承包工程的财务管理》[J].行政事业资产与财务，2012.

大数据环境下云会计的论文 第5篇

一、云会计面临的两大困境

云会计可以让企业将工作重心转移到经营管理上，而将会计信息化的基础建设和软件服务工作外包给互联网企业，这种模式所带来的优势和效率显而易见，将推动企业管理模式的转变和思维模式的转变。与此同时，要在企业中推广云会计的应用，还存在着急需突破的困境，这些困境不但制约云会计服务商的发展壮大，也无法消除企业采纳云会计的种种疑虑。首先是数据标准缺失困境。目前尚没有明确的指导性和约束性文件，云会计服务商只是凭着商业逻辑开发相关的软件并提供硬件基础服务，用户也只是根据自身需要选择相应的服务，至于是否符合未来云会计数据的要求，则无暇顾及。各厂商在开发产品和提供服务的过程中各自为政，为将来不同服务之间的互连互通带来严重障碍。例如，用户将数据托管给某个云会计服务商，一旦该服务商破产，用户能否将数据迁移至另一个云会计服务商?如果用户将数据同时托管给多个云会计服务商，能否便捷地执行跨云的数据访问和数据交换?目前在数据的处理标准方面还没有具体的突破，尤其是在数据汇集以后，如何整理?如何分析?如何访问?是三个密切联系又急需解决的问题。在大数据环境下，数据该如何共享?如何保持一致性?也必须有标准来支撑。另外，数据的质量标准是保证数据在各个环节保持一致的基础，这方面的缺失使数据的应用范围受到极大约束。由于数据标准的缺失，导致云会计的应用及服务标准也难以制定，如何对不同云会计服务商提供的服务进行统一的计量计费?如何定义和评价服务质量?如何对服务进行统一的部署?这些问题也使得云会计的普及举步维艰。其次是安全问题困境。云会计的安全不仅涉及当事企业，也与许多第三方企业的利益息息相关，这个问题解决得好，可以极大地促进云会计的发展，否则将使涉事企业面临经济、信用等多方面的巨大损失。一是存储方面的安全问题，云会计的存储技术运用虚拟化及分布式方法，用户并不知道数据的存储位置，云会计服务商的权限可能比用户还要高，因此云会计的数据在云中存储时，如果存储技术不完善，那么会计信息面临严重的安全隐患。二是传输方面的安全问题，传统的会计数据在内部传输时，加密方法一般比较简单，但传输到云会计服务商的云端时，可能被不法用户截取或篡改，甚至删除，将导致重大的损失。

二、数据标准困境的解决方法

要解决云会计中的数据标准困境，必须厘清数据标准的制定原则和制定思路，才能推动云会计的健康发展。

(一)数据标准的制定原则

云会计的最大特点是数据海量、数据互通、数据复杂等不同于以往会计信息系统中的结构化数据格式，是一种大数据的表现形式。标准化的云会计数据不但有助于解决“信息孤岛”问题，更可以大大降低数据的使用成本、软件的兼容成本等。在制定标准化数据过程中，要树立高效性、可用性、经济性三者互相协调的观念，既要反对简单沿用他国标准的做法，也要摒弃完全定制化的观念，要坚持可持续、可协同的标准化思路。高效性是指云会计的数据标准要使得产出投入比最大化，如系统方面的投入与系统运算能力是否协调，存储空间的效率是否高效，数据中心的能源消耗是否最小化，设备的维护成本是否最低等;云会计的高效性直接影响到云会计服务商与企业用户的可持续发展，否则许多投入成本可能会演化为沉没成本。可用性是指云会计的数据标准不仅使云会计服务商能够满足用户当前的需求，而且能够不断升级，满足用户的未来需求。可用性越好，那么在发生业务变动时，系统的迁移性越好，即使在发生系统故障时，恢复时间也能最短化。经济性要考虑全周期的成本，如标准建设的成本、标准应用的成本等，另外一个值得注意的是用户的学习成本，虽然它不一定直接与用户的经济成本挂钩，但会影响到用户使用系统的积极性，一个难以掌握、难以使用的标准终究会遭到用户的抛弃，没有长久的生命力。

(二)数据标准的制定思路

鉴于以上所阐述的数据标准的制定原则，建议按照“官方引导，协同制定，继承扩展”的思路来制定数据标准。云会计的数据标准不仅是个别企业的标准，而且关系到所有企业能否相互交换、相互沟通的基础性工作。单纯由官方(协会或政府)统一进行设计，再把标准无偿地开放给社会使用，其优点是工作效率高、设计成本低，但标准并非直接来源于会计工作的实际情况，标准的客观性略差，可行性较低。单纯由民间设计，企业按照实际会计工作需要自主制定，再以某种收费或免费的方式向其他企业开放，其优点是标准相对客观，可行性较高，但整体的社会成本较高，推进速度慢、公信力差。这两种方式均难以克服固有的缺点，因此最好的方式是将官方的公信力和民间的积极性相结合，协调各方资源，协同制定数据标准，以公共产品的形式免费供给各企业使用。为了推动我国会计信息化的蓬勃发展，我国早在就制定并发布了《信息技术会计核算软件数据接口》(GB/T19581-)国家标准。于6月又发布了更新版的《财经信息技术会计核算软件数据接口》(GB/T24589-)系列国家标准。随着国际上以XBRL(可扩展商业报告语言，eXtensibleBusinessReportingLanguage)为基础的会计数据标准的诞生，我国于2010月发布了《可扩展商业报告语言(XBRL)技术规范》(GB/T25500.1-2010)系列国家标准和《企业会计准则通用分类标准》。由此可见，我国在会计数据标准的制定和应用方面始终走在国际的前沿，尤其是GB/T24589-2010系列标准，不仅包括了会计科目、会计账簿、记账凭证、会计报表，还涵盖了应收应付、固定资产等内容，填补了国内标准化方面的空白，即使在国际上也处于领先的地位。因此此类标准既具有社会意义，也具有经济意义;既推动国内会计事业的发展，也能助力国际会计事业的发展。因此，建议对该标准的实际应用情况进行跟踪研究，确切了解标准的应用效果和应用质量等，收集企业的反馈意见，发展并完善，结合云会计的特点，制定新版的标准，在国内推广的同时，也将其贡献给世界标准化组织，为其他国家或世界性组织提供参考。

(三)制定数据标准的具体建议

大数据环境下，为了使云会计真正高效、廉价地为企业服务，使云会计的有关应用早日落到实处，本文尝试提出制定数据标准的若干建议。基础性标准。基础性标准是原则性的、指导性的，为整体的标准体系提供总则规范、专用术语及参考架构等，目的`是为建立庞大的标准体系打下基础，起到统一、规范的作用，并为将来的标准建设提出原则性指导意见。数据的处理标准。数据的处理包含了数据整理、数据分析和数据访问三个部分，相应地就要制定数据整理标准、数据分析标准、数据访问标准。数据整理标准是指在数据采集汇聚后，初步的处理方式和方法，细分后又包含数据表示、数据注册和数据清理三类标准。数据分析标准主要针对大数据环境下数据分析的性能、功能等提出具体指标，并进行规范。数据访问标准则要求制定标准化的接口及共享方式，最大化地扩大数据的应用范围。数据的质量标准。数据的质量标准针对数据质量提出具体的管理要求和指标要求，确保数据的质量，使其在产生、存储、交换和使用等各个环节中保持一致，并对数据全生命周期进行规范化管理，一般应该包括元数据质量标准、质量评价标准和数据溯源标准三类。应用及服务标准。应用及服务标准主要是针对大数据提供的应用和服务，在技术、功能、开发、维护和管理等方面进行规范，主要包括开放数据集和数据服务平台两类标准。其中开放数据集标准是为了向第三方开放数据而制定的规范标准，数据服务平台标准是对大数据服务平台所提出的功能性、维护性和管理性标准。

三、安全困境的解决方法

云会计的应用使得用户与会计信息的物理存储位置产生空间上的分离，在通过互联网传输、储存和使用数据、信息的过程中，安全问题成为企业关注的一个重点，云会计服务商必须构建完善的安全管理机制，并随着技术的发展不断改善，才能保证企业获得安全的云会计服务。云会计的安全问题首先体现在会计信息的传输阶段。在企业内部传输时，在适当的物理措施和制度保证基础上，通过简单的加密就可以保证信息的安全。但会计信息一旦要传输至云中时，那么会计信息的安全性就受制于云会计服务商。由于云会计的信息传输载体是互联网，传输过程中信息可能被非法截留，甚至被篡改。第二个问题体现在会计信息的存储方面。云会计的应用可以使企业便捷地获得并处理会计信息，但云会计采用了虚拟化的分布式方法，用户并不清楚会计信息的存储位置，不法分子可能会对云端的会计信息发起攻击，盗取或篡改其中的信息。第三个问题体现在会计信息的使用阶段。作为商业机密，会计信息的使用对象一般是与财务密切相关的工作人员或企业管理人员，在日常工作中，保密不周、人机分离、密码过于简单、角色划分错乱、权限错配等都会使会计信息泄露出去。建议从以下包含技术手段及管理手段的七个方面展开工作，解决云会计的安全问题。

(一)研发云会计的大数据水印技术

以往为了加强对多媒体数据的版权保护，数字水印曾经是一种主要的加密手段，在不影响使用的前提下，将标识信息以隐蔽的方式插入到多媒体数据载体的内部。但云会计中的大数据具有无序性、动态性等特点，在其中插入水印要非常谨慎，其前提是会计大数据中存在冗余信息。可以将少量水印信息嵌入到会计大数据的冗余信息位置上，既可以识别出大数据的所有者及使用对象，也有利于追踪分布式环境下的泄密者。

(二)研发会计大数据的溯源技术

由于云会计数据的来源繁杂多样，有必要记录这些数据的来源以及传播和计算过程，可以采用数据库领域的数据溯源技术，通过标记法对数据进行标记，记录数据在云端的查询与传播历史。数据溯源技术应用于云会计中还需要解决以下两个问题：(1)数据溯源是否危及隐私保护。数据溯源要分析会计大数据的来源，而数据来源本身就是非常敏感的隐私数据，这样的溯源可能无法获得用户的谅解。(2)数据溯源的自身安全保护，当前大多数大数据溯源技术并未充分考虑安全问题，如标记本身是否正确、标记与数据之间是否绑定等，而大数据的高速性、大规模、多样性等特点使之更难解决。

(三)加强用户身份及会计云身份的认证

在云会计的应用中，除了对用户身份的认证外，还必须设置对会计云的身份认证，只有这种双向认证得到有效落实，云中的数据才能被安全地合法访问。首先，会计云是一个海量的分布式系统，拥有庞大的用户群体，具有动态性和跨区域的特点，很难对违法数据进行跟踪和管制。如果云会计服务商不能对用户进行严格的认证，就会给恶意攻击者留下可乘之机。因此无论用户在何处登录，云会计服务商和应用程序都要验证用户的合法身份。其次，为达到欺诈目的而在互联网上驻留的“黑会计云”也将不断涌现，用户可能遭到恶意软件的攻击，也可能会被网络钓鱼。因此用户在使用会计云之前，必须对会计云的身份进行验证。为了达到用户与会计云的双向认证，必须建立跨云认证模型，实现用户与会计云之间安全且高效的互相认证，确保双方的数据安全。

(四)制定用户可验证的数据存储方案

用户把自身的数据存储在云中，就必须依赖云会计服务商确保数据的安全性，但在外包服务的商业模式下，云会计服务商的可信度难以评估，很难让用户相信自己的数据被云会计服务商正确地存储、处理，为此云会计服务商必须制定用户可验证的数据存储方案。云会计服务商可以建立一种动态化更新及开放式验证的数据完整性核查方案，确保数据的完整性及可恢复性，使用户随时可以知晓存储在云中的数据的正确性，即使在数据遭到一定程度的损坏时，也能从会计云中取回全部数据。在此基础上，拟订数据泄露的问责方案，使用户在怀疑数据遭到泄露时，可以核查甚至追究云会计服务商的相应责任。

(五)设置动态数据的安全保护机制

在功能日益复杂的情况下，云会计的应用程序也不断大型化，云会计服务商的安全保护经验和技术水平也参差不齐，为用户提供的应用程序肯定会存在各种安全漏洞。在云会计为多个用户提供服务的环境下，一个相同的服务进程要处理多个用户的数据，如果应用程序存在安全漏洞，那么个别的恶意用户就有机会盗用其他用户的权限，窃取数据和商业机密，所以应该设置防止非法用户恶意操作的动态化数据安全保护机制。可以对数据流进行分散控制，一方面对数据进行细粒度标记;另一方面基于数据流策略对数据的流向进行约束，从而实现在相同的服务进程中对不同的用户数据进行隔离，达到保护数据的目的。

(六)建设可信的会计云计算平台

在云会计环境下，用户将数据及计算全部托管到云端，不仅无法对自身的数据进行控制，更无法对云会计服务商的计算过程进行监督，为了达到用户对云会计信任的目的，云会计服务商必须通过一整套安全技术手段，建设用户可以远程监督的云会计计算平台，从而提高用户的信任度。可以通过建设虚拟的可信云会计计算平台，为数据存储及会计核算中的所有数据提供可信的运行环境。

(七)建设管理、心理、法律三个安全软屏障

除了上述各种技术手段保障云会计的安全外，还应该从管理、心理、法律三个方面建设安全软屏障，从而达到“软硬结合”的境界，全方位保障云会计的健康运行。

1.管理软屏障。

作为高端的会计信息化系统，云会计的安全保障离不开“三分技术，七分管理”，对物理设备和从业人员进行严格管理。对物理设备既要做好外围隔离工作，也要在移动和更换过程中严格控制。对从业人员建立严格的身份控制和权限划分，不同级别的从业人员只能访问权限内的数据。经常更换用户名和密码，对数据访问行为进行严格记录。云会计服务商不能获取用户的会计数据，只能操作工作权限内的数据。

2.心理软屏障。

利用各种宣传手段对用户和管理人员进行软约束，使其了解云会计的安全特点和自身应该严守的工作规范，避免由于误操作和恶意操作给云会计带来各种威胁。

3.法律软屏障。

云会计的安全需要法律作为后盾，对云会计服务商及其他责任主体的行为进行约束和规范，确保云会计安全的技术手段和各种软屏障手段得到严格执行，从而保障云会计的隐私和数据使用权不被误用。

大数据财务会计 第6篇

【摘要】

大数据背景下，企业财务管理面临着新的挑战，要提升财务管理的效果，企业必须顺应大数据时期的特点，从理念、内涵、方法等方面，推动财务管理变革与创新。本文从企业财务管理面临的大数据挑战出发，论述了大数据时期，企业财务管理在内涵因素、投资决策标准以及风险管理理念等方面的变革，望能够为相关研究提供一些参考。

【关键词】

大数据财务会计 第7篇

走进西湖街道聚新社区，社区会计陆苏莹正在电脑前办理一笔财务报销手续。只见她将一叠原始凭证迅速扫描进村银对接系统中，填写完报账信息后，就轻轻的点了一下报送按钮。五分钟后，系统显示这笔报账业务通过了街道农村会计服务站代理记帐员复核，又过五分钟，街道农村会计服务站财务总监也审核通过了，再过一会儿，收款人打来电话，钱已经到帐了。“现在报销再也不需要像以前那样，找街道领导，找站长审批了,也不用再跑银行，再开支票了”陆苏莹感慨的说。武进的村级“三资”管理到底为什么发生如此巨大的变化呢？

自从2017年9月省委常委、省纪委书记蒋卓庆调研武进农村集体“三资”工作以后，武进区遵照蒋书记关于农村集体“三资”要“管的住，管得牢，管的严，让群众放心”的重要指示，积极开展“三资三化”提升工作。一是积极开展镇农村会计服务站建设。根据武进区委史志军书记关于“改革不能增加人员、编制、经费”的要求，按照“管代分离、规范核算、多方审核、强化监管”的原则，将村级代理记帐职能从镇农经站分离出来，实现了村级财务监管与代理记账的分离。二是严格规范村级财务预决算制度的执行。通过“四议两公开”程序，形成村级财务预算，加强村级财务 收支的事前监管。三是在全区推广“村务卡”、“村银通”。通过“村务卡”与“村银通”的实施，一支与一收两端实现了非现金结算，进一步控制了财务风险。三是通过银企直联系统，与村级财务软件和银行系统对接，实现村银系统互联互通、信息共享，打造村级资金网上结算一体化平台。通过一个平台、二级账户、三方审核、四级查询，实现了账户实时监管、支出实时审批、财务实施对账的管理功能。另外，资金管理平台在原有财务电算化系统的基础上上升级完善，实现村级预算内控、“村务卡”还款、票据管理等主要功能。

大数据时代对财务会计的影响 第8篇

1. 大数据时代的概念

继互联网、物联网、云平台计算之后,又一次新的信息革命到来——大数据(Big data)。顾名思义,大数据,是由数量繁多、类型较多的数据构成的集合体。之所以称之为大数据,不仅仅体现在数量多,更重要的是数据蕴含的价值很大。因此大数据对企业而言具有很高的获取、分析、整理的价值,并为企业的利益相关者所使用。

2. 大数据时代的特征

(1)数据数量大。大数据时代,企业可以从多种渠道中获取不同种类的、大量的数据信息,而海量数据的整理、采集、筛选是大数据时代带来的难题之一。

(2)数据结构复杂。结构性数据和非结构性数据并存,与决策相关的信息不仅仅存在于结构性数据的层面,如何在非结构性数据例如图片、视频、音频中提取并处理相关的信息,是大数据时代带来的又一大挑战。

(3)数据产生和处理是实时的。会计信息具有一定的滞后性,而大数据所提供的数据有非常明显的实效性。这意味着,如果能及时地处理大数据所提供的信息,可以很好地为企业的经营决策提供可靠的数据支撑。

(4)有用信息的密度低。虽然大数据时代可以提供海量的、及时的数据信息,但是对于会计信息的需求而言,有效信息可能只占一部分甚至更少。

二、大数据时代对财务会计的影响分析

1. 大数据时代对会计信息来源的影响

如上述所言,大数据时代所带来的信息是海量的、及时的,如何从海量的、结构性数据和非结构性数据掺杂的复杂信息中提取出准确可靠的会计信息是我们必须关注的。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。

首先,会计信息的来源要强调的是信息数据的高度相关,而数据量大不一定能提供相应数量的有效信息。其次,会计信息的来源要求相关会计信息的准确、精准,而大数据时代则更强调数据的使用效果。最后,在大数据时代未来临之前,人们在获取会计信息时要反复检查减少错误的发生,有时会采用样本测试等方法确定是否存在系统性偏差,这个过程势必会花费大量的人力、物力和财力,而在大数据时代下,这些成本的获取都可以被大大降低。

2. 大数据时代对会计计量的影响

在传统的财务会计中,初始计量成本有历史成本和公允价值计量。公允价值有着不可比拟的优越性:能客观反映企业经济实质,为信息使用者提供更加及时、高度相关的决策信息;能后是收入与成本、费用切合实际,实现有效配比;更加有利于企业资本保全,同时符合资产负债观。公允价值计量得到的金额可以克服物价上涨等不利因素对会计信息质量的影响。但是公允价值的取得不可避免地存在缺乏可靠性、可操作性等问题,公允价值所强调的“公平交易”在现实中难以保证,所以这一计量属性的使用效果大打折扣。

在大数据时代的背景下,数据的积累和发布日益增多,在大量的数据面前,公允价值变得越来越透明,从整体上提高了公允价值的可获得性、可靠性、科学性,从一定程度上克服了主观判断等不利因素的影响。虽然我国的资本市场还很不完善,操作利润的现象层出不穷,以公允价值作为资产的初始计量属性会付出更高的代价,但是在一些必须使用公允价值作为计量属性的经济业务中,例如金融资产、金融负债等的计量,要充分利用大数据时代所带来的极大便利,对资产的公允价值进行客观的、科学的测量,从而提高会计信息质量,同时有利于促进市场上建立起一个透明的、可靠的公平交易平台。

3. 大数据时代对会计目标定位的影响

会计目标的定位应当考虑为谁提供什么样的信息。随着大数据时代的到来,会计信息使用者对于会计信息的要求不再停留在报表所反映的信息的层面,多样化的、个性化的会计信息需求对会计目标的定位产生了显著的影响。大数据的应用,可以根据不同的信息使用者的需求筛选出相关的、有时效的会计信息,满足不同信息使用者的多样化、个性化需求。

三、结论

大数据时代的到来,对财务会计产生了显著的影响,这是机遇,也是挑战。在大数据时代的环境下,财务会计必然会在理论和实务方面产生重要的转变和创新,从而推动财务会计的新发展。同时,大数据时代所带来的数据、信息的极大丰富要求企业能按需捕捉到相关的、可靠的会计信息,善于将非结构性数据转化成会计语言,丰富会计信息的内容,从而有利于信息使用者决策使用。

摘要：随着网络信息化时代的发展,互联网、社交网络、电子商务大大拓展了互联网的疆界和应用领域,我们正处在一个数据爆炸性增长的“大数据”时代,大数据在社会经济、政治、文化等各个方面产生了重大影响。财务会计作为社会发展、经济进步中不可缺少的重要组成部分,不可避免地受到了大数据时代的影响。本文通过会计信息来源、会计计量和会计目标定位三个方面阐述大数据时代对财务会计的影响。

关键词：大数据时代,财务会计,影响因素

参考文献

[1]姜巍,马建光.大数据的概念、特征及其应用[J].国防科技,2013年第二期第10-13页.

大数据下的财务转型 第9篇

大数据时代下，CFO的职能已经从财务管理延伸到提升企业整体绩效，从而企业财务也要随之转型，即通过高效的财务流程对企业的现金流、收购兼并、资源配置、风险管控等进行管理，利用大数据等分析工具获得深度洞察，将资源更好配置在增长领域。

据美国最佳实务研究和定量分析顶尖机构CFO 执行委员会（CFO Executive Board）2011 年调查显示，30% 的 CFO 表示其公司的绩效可能由于不达标的企业绩效管理而蒙受损失，一些 CFO 表示这种损失比例高达 80%；财务部门被迫浪费大量的时间在搜集和验证数据（47%）以及管理流程（50%）上，相反，最为核心的增值分析只占据 23% 的比例。

“无论是构建有效的财务共享服务平台，还是提升财务组织卓越运营能力，抑或是加强战略、运营和绩效的关联度，提升预算管理水平，进行有效的风险管控和资金管理，都需要依托强有力的信息化平台。”埃森哲大中华区董事总经理、财务与企业绩效咨询服务主管李忠宝对《商业价值》记者表示，在这个前提之下，对中国大型企业而言，把财务管理的流程统一化和标准化应作为当前财务管理转型的重点。

财务标准化是未来2年重点

在埃森哲2012年针对15个行业的95家企业CFO的《2012年中国企业卓越绩效财务研究》报告中发现，在信息化方面，中国CFO认为实行财务标准化管理以确保财务管理流程在整个企业内保持一致是未来2年财务工作计划的重点。相比而言，国际一流企业的CFO则把实施先进的企业绩效管理工具及财务标准化作为工作重点。

“大数据”就是希望打破存储的壁垒，对企业多年积累的业务、财务、市场和人事等方面的各种信息进行深入的挖掘和分析，从中找出可以帮助和指导业务发展的洞见。“‘大数据’的兴起有可能颠覆既有的企业信息管理体系。”埃森哲大中华区财务与企业绩效管理咨询董事总经理王承卫表示。此前，企业在推进财务管理信息化和标准化时，特别强调在内部建立统一标准，以确保财务信息与业务信息标准的统一。在大数据时代，因为数据挖掘和分析的工具更为先进，即使数据格式不统一，仍然能够进行高效的分析，为信息基础架构原本较差的企业提供了跨越升级的机会。

滞后IT平台带来诸多挑战

大数据为企业管理提升创造了新的机遇，但是也带来诸多挑战。大数据的使用需要企业能够打破业务条线和部门之间的数据区隔，从而全面分析处理企业内部的海量信息。就财务管理而言，当务之急则是需要将财务信息与业务信息高度集成，并在此基础上依托先进的信息处理平台进行分析，以支持决策。

一些企业已经深刻意识到相对滞后的数据管理不利于为决策提供支持。在埃森哲的调研中，有受访企业的CFO表示，所在公司的信息系统目前只能部分满足决策支持的需要，许多财务管理的构想都因滞后的信息化平台而无法完全实施。而有些企业已经开始致力于搭建基础数据平台，下定决心将ERP从传统的会计核算系统改造成为有效的决策支持系统，贯彻大数据分析的思路，充分挖掘和使用一批管理数据和支撑数据。

大数据的兴起为推动企业财务组织转型提供了一个很好的契机。大数据不应仅仅局限在提升企业信息化水平上，更应该成为中国企业CFO整合企业内部数据资源的利器。中国企业CFO需要掌握经营分析和经营管理的权力，将数据的供应、分析和资源的配置都纳入其管理范畴，推动财务组织从会计核算向决策支持的转型。