大数据对企业会计信息质量的挑战与应对.docxVIP

PAGE PAGE 8 PAGE PAGE 8 目录 Ⅰ 大数据对企业会计信息质量的挑战与应对 引言 会计信息属于企业经营活动中重要的资料，在企业针对经济问题做决策时提供决策依据。当前经济社会的快速发展，信息化智能化高速进步，这些现象都在向世界宣告大数据时代的到来。大数据拥有信息源多元化、信息规模海量化等一系列的特点，也正因为如此，会计数据的品质得不到保证，大数据背景下的会计信息质量不可避免的受到波及，在质量管理上显现出了诸多问题。所以，大数据时代，企业要加强对会计信息质量管控，提高会计数据分析才能，以保证企业的可持续发展和整个经济环境的良好运行 [1]。 1大数据与会计信息质量 1.1大数据的概念与特点 1.1.1概念 互联网、云计算、区块链和人工智能等新一代信息技术构成的网络生态系统以前所未有的势态和速度促成了大数据时代的到来[2]。进入2012年，大数据（big data）一词被大量的提及，人们逐步开始接受并了解它，用它来概述和界说信息成井喷状的时代所产生的海量数据，与之相干的技术发展与创新也根据此命名。它已经上过《纽约时报》《华尔街日报》的专栏封面，出现在国内一些互联网主题的讲座沙龙中，乃至被投资神经敏感的国金证券、国泰君安、银河证券等写进了相应的推荐报告中。闻名世界的社会学教授加里?金说：“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程[2]。” 1.1.2特点 2001年，Doug Laney首次提出了包括体积、速度和变化的3V模型。此外，在3V的基础上提出了一些新的特点，有人提出了4V模型，但是对于4V的看法达不到一致，IDC(互联网数据中心)认为大数据应该有价值，大数据的价值趋于稀疏。IBM(国际商用机器公司)认为大数据必须具有准确性[2]。 本文中所引用的是国际上普遍认可的4V模型 “Volume（大量）、Variety（多样）、Velocity（高速）、Value（价值） [2] ”。 （1）Volume ( 大量 ): 指的是数据量大。截止到日前，大数据的规模仍然没有明确的范围，还处在不停变化之中，一个简单的数据集的规模范围可以从几十TB到数PB不等。 （2）Variety（多样）: 指的是数据类型繁多。包含网络日记、网络有哪些信誉好的足球投注网站、社交软件、媒体报道、电话记录及传感器网络等数据类型。 （3）Velocity （高速）: 指的是数据处理速度快。已有的技术架设和路线，没有办法高效的分析这些大量的数据。而对于相干的组织来讲，如果投入巨大，但无法对采集的信息进行及时的处理并反馈有效信息，那将是得不偿失的。大数据时代给人类获取深刻且全面的洞察力提供了空间与机遇。 （4）Value（价值）: 指的是数据是有价值的，但是数据的价值密度相对较低。这也是所有数据都具有的特征。现在真实所产生的数据中，没有价值的数据在其中占比远高于有价值的数据。相较于传统的数据，大数据明显优于传统数据的地方在于它可以最大的限度的在海量没有联系数据中，找出对预测未来趋势与模式有帮助的数据，并通过机器学习方法、人工智能方法或数据挖掘方法进行深度分析，发现新规律和新知识，并将其运用于社会的各个领域，最终达到改善社会治理、提高生产效率、推进科学研究等等的效果，促进社会的发展。 1.2会计信息质量 1.2.1概念 会计信息是指人们通过会计的实际记录或科学预测，反映会计主体过去、现在和将来的资金流动状况的各种人们可以接受和理解的信息、数据和资料的总称[3]。 何谓会计信息质量？从不同的方面解读，会有不同的结论。会计信息质量可以从两个方面来定义：世界闻名的质量管理专家朱兰，从使用者的方面来界定会计信息质量：“会计信息质量是其对需求者的满足程度”；另外一位质量管理专家克劳斯从生产者方面来界定会计信息质量：“会计信息的质量是会计信息产品契合会计准则(制度)规定要求的水平，这里的会计准则(制度)指的是会计信息生产的模板” [3]。 1.2.2要求 我国会计准则规定的会计信息质量要求包括以下八点：“可靠性、相关性、可理解性、可比性、实质重于形式、重要性、谨慎性、及时性” [3]。 （1）可靠性　 企业需要如实确认已经发生的实际业务或事项，确认的数据能够如实反映符合确认计量要求的会计信息，并保证证明会计数据的真实性和可靠性。 （2）相关性 企业提供的会计数据需要与财务报告使用者的经济决策相联系，对投资者等财务报告使用者关于企业过状况进行评价和预测有帮助。 （3）可理解性 要求企业提供的会计信息应当简明扼要，便于投资者等财务报告使用者对会计信息的分析以及利用。　　 （4）可比性　 相同的企业在不相同的期间产生的一样或者类似的业务或事项，应采取相同的会计政策，不可以任意改变。 不相同企业相同会计