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大数据背景下的企业会计信息质量研究

2021-01-06 17:30 来源:www.xdsyzzs.com 发布:现代商业 阅读:

朱怡茜 上海海洋大学

摘要:在网络信息技术日益成熟以及信息产业化水平持续提升的背景下,如今的社会环境也和以往相比发生了极大的变化,在加快大数据时代来临的同时,也推动了互联网经济的创新发展。在全新的大数据背景下,数据数量显现出多而杂的特征,给企业整理与利用会计信息带来了较大的困难,当然日益提升的信息化发展水平也给企业了解多方面信息带来了机遇。所以大数据给企业会计信息工作带来的影响是双重的,于是企业需要抓住机遇,迎接挑战最大化,克服不利因素,扭转思维模式,科学恰当地运用大数据技术手段,从而有效保障会计信息质量,给企业制定科学决策创造良好条件。

关键词:大数据;企业;会计信息质量

在如今的大数据时代背景下,多样化的数据充斥于日常生活,因此给数据提出了更高要求。基于企业竞争角度进行分析,企业要想在大数据时代获得良好的竞争优势,进一步扩大发展空间就需要不断增强数据处理与利用能力。随着大数据时代的来临,企业的会计信息化水平日益提高,对于会计信息质量的要求也进一步提升,这就需要企业从实际情况出发,有效利用大数据带来的优势,通过有效的会计信息质量把控,为企业的长远发展增添助力。本文将着重就大数据背景下的企业会计信息质量提升策略进行分析。

一、大数据与会计信息概述

大数据也叫海量数据,存在海量的信息资料,有数量大,类别多,价值高等显著优势,能够给企业的稳定建设提供有力支持。伴随数据渗透于各行各业以及不同的业务职能领域,大数据的概念内涵与外延也发生了极大的改变。大数据最开始侧重的是数据规模,指的是不能利用简单人为处理方法而处理分析的海量数据。在研究工作逐步深入和现代技术成熟度提高的背景下,大数据的概念也得到了拓展,现如今大数据更多的是代表一种技术与方法,为人们获取数据以及利用数据提供必要依据。通过与传统数据进行对比,大数据的显著特征主要表现为:一是在大数据背景下数据的传输、研究以及存储都有着很强的及时性,因此能够避免传统数据在储存与研究当中的滞后性问题,使得企业在制定经营决策时能够得到真实可靠的信息与数据。二是大数据背景下的结构性与非结构性数据同时存在,这样的情况虽然能够提升数据研究的准确度,不过由于需要及时得到大量的非结构性信息,因此给专业人员的综合素质提出了很高要求。早在2017年年底,阿里巴巴成立了关于未来城市的人工智能平台叫“城市大脑”,这一新时代的开放平台或许在未来会形成一个显示生活中的数据库,像一个中转站,将大众的信息数据进行分类管理。

会计信息是记载并且体现企业运营管理情况的不同类别数据,信息的综合体,是企业优化内部管理的有效根据,同时还是外部了解企业运营动态的主渠道。会计信息主要包括会计凭证、会计账簿、会计报告、财务报表等等。会计信息质量指的是财会报告提供信息必须要达到的要求与标准,事实上就是对报告目标的一种具体化,其质量要求涉及到多个方面,主要包括:第一,可理解性。高质量的会计信息必须具备可理解性特征,也就是可以得到信息应用者的理解,而且信息表现方式和应用的术语都合乎信息应用者的认知范围。这样的质量要求需要企业在会计核算以及编制报告时,要保证清楚明了,方便理解和信息应用。第二,相关性。会计信息在满足相关性的条件之下,才能够给信息应用者制定决策提供必要依据,从而保证决策的科学性以及有效性,并为企业的经营管理提供有效保障。简单来说,信息的价值就在于和决策相关,且有助于决策的制定。第三,可靠性。可靠性指的是会计信息可真实体现企业运营发展的成果与财务情况,与此同时理性信息应用者可结合信息制定科学决策。可靠性当中又涉及到真实性、中立性与可验证性。第四,可比性。会计信息可比性,强调的是企业会计工作应该依照规定会计方法进行处理,且会计指标必须做到口径一致,彼此可比。第五,重要性。重要性是说在会计核算和信息提供环节应该区别经济活动重要性,进而运用差异化会计处理手段、程序与披露政策。在评价会计信息的重要性质量时,往往会联系企业的具体情况,把握企业运营发展的重点。

二、大数据背景给企业会计信息质量带来的影响

大数据时代的来临给企业开展会计工作提出了更高的要求,更为企业的会计信息质量带来了深刻影响,要想提升会计信息质量,首先就需要客观分析与全面把握大数据给会计信息质量带来影响的具体表现。

一是影响可靠性。在大数据背景下,企业的会计信息在传播速度方面明显加快,信息获取路径逐步增多,同时实施数据信息造假的成本也明显下降,这在很大程度上增加了造假可能性,会造成大量虚假信息传播,带来极为不利的负面影响,需要付出极大代价才能够消除负面影响,或者是减少负面影响带来的损失的情况会给企业信誉和形象带来影响危害社会的稳步发展。因此,会计信息质量可靠性受到一定冲击是大数据背景下会计信息质量建设当中的显著缺陷。

二是影响相关性。在会计工作当中,伴随着网络信息技术与大数据挖掘技术等手段的运用,会计信息的获取路径有所增加,信息数量大幅上升,但是其中还包含不少缺少相关性的内容,会给信息使用者准确判断和使用,带来一定干扰,增加信息筛选甄别的难度,扩大工作量。

三是影响及时性。在网络技术的迅猛发展条件下,会计信息获取的便利性和及时性增加,也推动了信息的有效传播,但是大量不良会计信息给企业带来的负面影响是很大的,甚至会带来误导,这就需要在提高信息及时性的同时做好质量控制。

四是影响完整性。大数据时代的会计信息有着明显的碎片化特征,由此可见大数据给会计信息完整性带来了极大的影响,也增加了信息使用者筛选利用的难度。

三、大数据背景下的企业会计信息质量提升措施

(一)加强法律制度建设

在大数据背景下,云会计、信息共享等的产生和普及应用转变了会计工作模式,也让以往的传统会计方法不能满足时代要求。例如,企业可以积极借助云计算方法,对各种各样的会计数据信息进行对比研究以及归纳分析,体现出会计工作,在组织、协调、指挥等方面的独特功能。不过在对当前企业经济业务的会计信息处理情况进行综合分析后发现如今已有的会计法规当中缺少针对性的制度要求,不能够在会计信息质量方面给予制度上的保障和规范。相应的会计信息篡改、伪造等情况层出不穷,给会计犯罪提供了可乘之机,也带来了一系列的经济损失。为了扭转这一不良局面,需要从制度建设着手,结合国家在该领域的宏观法规要求制定与企业会计管理要求相适应的规章制度,指出网络会计工作开展要严格遵循的程序、方法以及制度规章。与此同时,还需要在监管层面加强制度建设,有效引入监督举报制度,并结合实际情况进行举报制度的完善,进一步增强惩处力度,提升造假成本,打击违法犯罪行为,最大化减少对会计信息质量的影响。在这一过程当中,要充分发挥社会监督的积极作用,保证企业会计信息的有效披露,为企业业提高会计信息质量,适应大数据时代提供必要根据。

(二)优化会计信息系统

构建科学完善的会计信息系统,是维护企业会计信息质量,充分适应大数据时代的重要举措。为保证系统建设效果以及促进信息系统的有效利用,在会计信息系统的建设之前就需要对系统应该分析系统功能。系统要实现多元功能,就会涉及到众多应用领域,而各个领域又负责有关的信息存储与分类。对此,企业为了确保会计信息系统的有效运转,为会计信息质量提供保障,要把分片区域进行整合,构建系统完整的综合信息区域,避免信息系统过于零散而影响到系统建设与运转。不同类别的企业需要结合会计信息处理的要求,建设会计信息系统,保证该系统能够体现出企业的特色,也能够和企业的实际要求相适应,以免系统建设过于盲目。在对会计信息系统进行建设时,有两种方法可供选择,一是直接引入现成软件,另外一种则是由企业和软件开发公司合作研发出专门针对企业的会计信息系统软件。在基于实际建成会计信息系统之后,还需要在系统应用环节做好系统更新,及时补充功能弥补不足,增加系统运转的有效性。当然在这一过程中,不能够只是关注会计信息系统的更新与维护,还必须做好会计信息的更新,保证信息更加及时可靠,帮助企业时刻把握自身发展状况,制定阶段性和有效性的发展计划,助推企业的长远发展。

(三)重视网络安全建设

大数据背景下的企业会计信息质量保证离不开安全管理,所以企业要立足实际做好会计信息网络安全建设工作最大化维护信息数据的安全。都需要积极构建系统完善的安全防护系统,积极培育网络安全人才,恰当应用大数据技术以及网络安全技术。

第一,建设安全防护系统,维护信息安全。具体来说要注意提升用户身份识别手段,合理设置用户口令,在得到授权之后才能访问系统与相关信息,严禁出现未经授权访问的情况;在有人员离职之后,必须立即注销访问权限;对系统进行定时更新和维护,减少黑客入侵以及病毒攻击风险;积极引入防火墙技术、加密技术、病毒查杀等技术手段,促进信息的完整与安全建设,构建安全防护屏障。

第二,发挥法律法规的安全保障作用,维护会计信息安全。如今,数据资源的安全已经上升到国家互联网信息办公室网络安全协调局的重视,前段时间还邀约了阿里、腾讯等平台进行商议,可见,国家对于数据安全方面的管理还是很重视的。据悉,在第三届新经济智库中,阿里巴巴相关人士发表了自己对于未来数据管理的看法,并且表示未来城市的发展离不开的数据的管理。在这个智能时代,总有一些不法分子通过各种方式诱发用户泄露自己的数据。在数据安全方面,人们对于“城市大脑”自然也会有相关的疑惑,比如人们担心隐私暴露,黑客入侵等安全问题,毕竟科技会将利益最大化,也会成为隐藏的危险。在这方面,阿里巴巴拥有的技术团队就比较厉害,以支付宝为例,从推出至今,几乎没有被黑客入侵的案例出现,可能在未来,其技术也会有更大的进步,人们的数据隐私问题最大程度的被保护起来。国家针对网络安全工作制定了专门的法规,细致说明了网络运行与信息安全等方面的内容,企业可以在维护会计信息安全的过程中,恰当运用这些法律法规增强制度保障。

第三,加大对大数据人才以及网络安全人才的培养培训力度,发挥他们在维护信息与网络安全方面的专业优势,维护企业利益。

(四)提升会计人员素质

为了保障企业会计信息质量,并通过对这些信息进行利用,保证企业经济活动的有序开展,就是要将提升会计人员的素质作为一个重要突破口。在大数据背景下大数据的广泛应用给会计信息质量带来了不同程度的影响,还有很多影响是负面的,同时也给会计人员的综合素质提出了很高要求。这就需要企业积极培养综合应用型会计人才,不断提高他们的专业水准,使得他们能够关注理论知识学习与实操能力的强化,积极累积实践经验。

为了迎合大数据时代的发展要求,需要在培训当中增加大数据所需能力的培训内容,指导会计人员掌握计算机操作的方法以及数据信息的处理分析方法使得他们能够在大数据时代妥善处理各种各样的会计信息,保障自身的专业素质。培训完成之后,还需要做好综合考核,评估培训效果以及会计人员的学习质量,为会计信息质量提升提供保障。考虑到会计工作在如今的信息化社会处在不断的发展与变革当中,所以要引导会计人员确立自主学习以及终身学习观念,督促他们自主提高自身的综合素质,积极吸收知识与经验,强化从海量数据当中分辨筛选有效会计信息的综合技能。京东的治理体现“军事学”思维模型,京东有12万物流员工,它的管理渗透着 “铁腕治理”色彩,企业更像一个军队,权力体系森严,奖惩考核机制的设计非常精密,虽然京东的治理理念是它的整体的理念,不是用在某一板块,但是其他企业可以借鉴学习运用在会计工作培训方面。

(五)优化主体控制方法

一方面要积极建设基于会计电算化的会计信息模型,充分适应大数据背景,准确确定会计电算化的算法内容与实践策略有效,捕捉相应的财务数据资料。如果数据有方向性差异,则需要通过反复测算的方式,根据平台机制的信息整合、处理、归纳方法等实施功能优化。在这一环节还必须提升电算化算法可靠性,结合传统会计科目内容与应用作用展开分析测算,确保会计信息授权手段和所管理的内容符合有效性。

另一方面,可立足下面几个流程实施优化。第一,收入模型。收入模型会影响企业利润的获取,要求扩展对应公式模型来展开测算工作,而具体测算当中涉及到的内容需涵盖企业日常活动价值导向、开支权益状况、融资与配比等。与此同时,还需针对以上提到的收入情况展开价值分类与测算,保证主体收益合理。第二,费用模型。该模型会受制于企业运作中有可能发生的权益问题,主要涉及人力资源支出与配比和企业利润没有关联的费用支出、企业经济支出、收益额与收益价值流出等。在该部分模型的具体设计当中,要充分联系现金流水账制作法则,这样做的目的是有效确定不同阶段资料审核方法。假如是对资料费用实施审核管理,需确定相应财务账单编制出纳数据等资料,保证费用管理效果。此外要结合会计科目表内容实施功能管理与测算,比如测算原材料费用。第三,利润模型。该模型主要针对的是会计信息经营成果测算,模型设计当中需要针对净利润测算,有效分配管理中心利润模型的价值与净额体系,增加利润评测有效性。比方说确定应付利润价值细则,综合管制财务支出,进而提升企业运营主体利润。利润模型管制有助于打击造假情况,大幅度降低会计信息失真问题的发生率。

会计信息是企业在一系列经济活动当中产生的信息数据,同时还是企业制定经济决策必不可少的基础,给经济运转带来了深刻影响。大数据时代的来临使得信息来源日益复杂,信息规模进一步增加,信息质量差异显现出多样化的特征。在大数据背景下,企业的会计信息质量受到了深刻影响,在质量控制方面也显现出了一定的不足。为了真正体现企业会计信息的价值,保证各项信息的优化利用,就要顺应大数据时代,了解大数据背景对企业会计信息处理工作的要求,从而在先进技术以及完善化管理手段的支持之下,维护企业的长远发展,用好核心数据。

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