杜晓玲
大数据时代表现为数据量急剧增长、格式多样、流转速度加快且价值密度相对降低,这种环境对作为经济决策依据的会计信息产生了显著的影响。大数据技术提供了提升会计信息获取效率和分析能力的机会,能够挖掘更深层次的业务洞察,而数据来源庞杂、格式各异且高速更新,增加了识别和过滤错误信息的难度,提高了对数据进行有效验证和确认的成本,也对保护敏感财务数据的安全提出了更高要求。因此,本文将探讨大数据时代提升会计信息质量的具体实践路径,以期为企业改进财务管理效能和更安全高效地运用数据技术提供具体可行的方法参考。
一、大数据时代会计信息质量的现状
(一)大数据对会计信息的影响
大数据环境正深刻改变会计信息的生成和应用模式。数据规模扩大、格式日益多样(如文本、图像、传感器流)且更新速度加快,拓展了会计信息的广度和深度,通过高效处理海量信息,企业能够洞察更微观的经营动态,使财务分析更具前瞻性,提升了会计信息的及时性与可理解性。但数据的庞大与多样增加了核算的复杂性,传统会计规则在处理来自不同源头、各式各样的数据时,很难进行统一的确认和计量,这会直接影响会计信息的相关性与可靠性,即信息能否真实反映业务实质并具备决策参考价值。同时,数据源的分散性和内容的碎片化,使信息使用者难以高效识别关键财务线索,造成决策延误或判断偏差。当前环境下,大数据技术既赋予财务系统更强的动态追踪与分析潜力,也要求企业针对新型数据建立更科学的治理模式,以确保信息质量的基准维度不受侵蚀。
(二)会计信息质量提升的必要性
在数据爆炸性增长的时代背景下,提升会计信息质量已非企业可选项,而是维系市场秩序与可持续发展的关键任务。高质量的会计信息能穿透数据迷雾,精确刻画企业经营实况,帮助管理者精准掌握资源调配核心依据,优化人力和资本配置效率,有效规避因信息失真导致的战略误判如盲目扩张或错失机遇。若财务报告无法准确体现研发投入转化率或供应链风险,会引发生产过剩或资金链断裂等系统性失误。另外,会计信息质量直接关系资本市场的健康运转。当企业提供真实、透明、及时的财务数据时,投资者可清晰辨识资产价值和增长潜力,做出理性投资决策,降低市场投机性波动；模糊或矛盾的财报将急剧加剧信息不对称。机构投资者凭借技术工具迅速捕捉优势,而中小投资者则更难获得有效信息,被动承受更高风险。这不仅会导致资本错误流向劣质企业,反使优质企业陷入困境,更会持续损害市场公平性与资源配置效率根基,动摇经济运行的信任基础。
二、大数据时代提升会计信息质量的路径
(一)完善会计信息采集与处理机制
大数据时代的主要任务是强化数据的源头采集与初步处理。企业会面对大量不同来源、不同格式的数据,提升会计信息质量的起点,在于系统性地筛选进入会计系统并进行初步加工的数据,确保其核心性和可加工性。必须明确规定哪些新类型的数据可作为会计信息采集,并设定必要的纳入标准,需要制定统一的数据格式转换规范,将多样化的原始数据形式(文本、图像、数字流等)转化为会计系统可识别及计算的标准化数据结构。此步骤的目标是预先排除无关或难以验证的信息,提升基础数据的质量及后续处理的可行性。后续的数据处理环节需要着重保证数据的准确性与关联性。原始数据常包含缺失值、错误记录或不一致内容。应部署技术工具对显著的数据缺陷进行检测(如重复条目、关键字段空缺),并结合人工核查进行修正,从而为后续的会计分析提供准确、一致的基础依据。
(二)强化会计信息的审计机制
海量复杂的数据增加了信息出错的潜在风险,而会计信息的审计是否真实准确变得格外关键。传统的审计方法需要升级,以应对数据体量大、种类多的挑战,关键在于确保数据从源头到变成报表数字的每步都有迹可循、可以验证。企业自身在利用大数据生成财务信息的过程中,必须完整记录数据是从哪儿来的,经过了哪些处理步骤,每步变化都应有记录备查,让审计人员能够检查原始数据的可靠性,确认数据处理符合规定且没有被错误修改。审计工作本身也要更聚焦和更高效。审计过程应该瞄准最关键、风险最高的地方,如预测未来数字所用的基础数据、确认收入成本的重要外部数据源等。并可借助专业的分析工具,在整体层面快速扫描大量数据,发现其中隐藏的不合理或矛盾的规律,如发现大量交易记录显示异常的运费金额。通过对重点和异常的检查,审计能更有力地为会计信息的真实性提供保障。
三、结论
文章指出了在大数据环境下提升会计信息质量需要确保取得的数据真实可用并保证处理过程透明可查。因此,相关企业和监管组织需要制定并统一数据入口规则和转换流程,保障基础数据的真实性和关联性；并完整记录数据处理的每步操作和依据,方便事后审计查验；通过有效管理从数据进入系统到生成报表的全过程,加强系统建设和安全保障,可以在利用大数据优势的同时,有效提升最终会计信息的清晰度和可信度,使其能更好地服务于内部决策和外部报告需求。
【作者单位:四川商务职业学院。本文系中国商业会计学会职业教育分会:企业数据资产入表实践路径探析:后续计量问题研究(2024ZJ058)】
大数据时代表现为数据量急剧增长、格式多样、流转速度加快且价值密度相对降低,这种环境对作为经济决策依据的会计信息产生了显著的影响。大数据技术提供了提升会计信息获取效率和分析能力的机会,能够挖掘更深层次的业务洞察,而数据来源庞杂、格式各异且高速更新,增加了识别和过滤错误信息的难度,提高了对数据进行有效验证和确认的成本,也对保护敏感财务数据的安全提出了更高要求。因此,本文将探讨大数据时代提升会计信息质量的具体实践路径,以期为企业改进财务管理效能和更安全高效地运用数据技术提供具体可行的方法参考。
一、大数据时代会计信息质量的现状
(一)大数据对会计信息的影响
大数据环境正深刻改变会计信息的生成和应用模式。数据规模扩大、格式日益多样(如文本、图像、传感器流)且更新速度加快,拓展了会计信息的广度和深度,通过高效处理海量信息,企业能够洞察更微观的经营动态,使财务分析更具前瞻性,提升了会计信息的及时性与可理解性。但数据的庞大与多样增加了核算的复杂性,传统会计规则在处理来自不同源头、各式各样的数据时,很难进行统一的确认和计量,这会直接影响会计信息的相关性与可靠性,即信息能否真实反映业务实质并具备决策参考价值。同时,数据源的分散性和内容的碎片化,使信息使用者难以高效识别关键财务线索,造成决策延误或判断偏差。当前环境下,大数据技术既赋予财务系统更强的动态追踪与分析潜力,也要求企业针对新型数据建立更科学的治理模式,以确保信息质量的基准维度不受侵蚀。
(二)会计信息质量提升的必要性
在数据爆炸性增长的时代背景下,提升会计信息质量已非企业可选项,而是维系市场秩序与可持续发展的关键任务。高质量的会计信息能穿透数据迷雾,精确刻画企业经营实况,帮助管理者精准掌握资源调配核心依据,优化人力和资本配置效率,有效规避因信息失真导致的战略误判如盲目扩张或错失机遇。若财务报告无法准确体现研发投入转化率或供应链风险,会引发生产过剩或资金链断裂等系统性失误。另外,会计信息质量直接关系资本市场的健康运转。当企业提供真实、透明、及时的财务数据时,投资者可清晰辨识资产价值和增长潜力,做出理性投资决策,降低市场投机性波动；模糊或矛盾的财报将急剧加剧信息不对称。机构投资者凭借技术工具迅速捕捉优势,而中小投资者则更难获得有效信息,被动承受更高风险。这不仅会导致资本错误流向劣质企业,反使优质企业陷入困境,更会持续损害市场公平性与资源配置效率根基,动摇经济运行的信任基础。
二、大数据时代提升会计信息质量的路径
(一)完善会计信息采集与处理机制
大数据时代的主要任务是强化数据的源头采集与初步处理。企业会面对大量不同来源、不同格式的数据,提升会计信息质量的起点,在于系统性地筛选进入会计系统并进行初步加工的数据,确保其核心性和可加工性。必须明确规定哪些新类型的数据可作为会计信息采集,并设定必要的纳入标准,需要制定统一的数据格式转换规范,将多样化的原始数据形式(文本、图像、数字流等)转化为会计系统可识别及计算的标准化数据结构。此步骤的目标是预先排除无关或难以验证的信息,提升基础数据的质量及后续处理的可行性。后续的数据处理环节需要着重保证数据的准确性与关联性。原始数据常包含缺失值、错误记录或不一致内容。应部署技术工具对显著的数据缺陷进行检测(如重复条目、关键字段空缺),并结合人工核查进行修正,从而为后续的会计分析提供准确、一致的基础依据。
(二)强化会计信息的审计机制
海量复杂的数据增加了信息出错的潜在风险,而会计信息的审计是否真实准确变得格外关键。传统的审计方法需要升级,以应对数据体量大、种类多的挑战,关键在于确保数据从源头到变成报表数字的每步都有迹可循、可以验证。企业自身在利用大数据生成财务信息的过程中,必须完整记录数据是从哪儿来的,经过了哪些处理步骤,每步变化都应有记录备查,让审计人员能够检查原始数据的可靠性,确认数据处理符合规定且没有被错误修改。审计工作本身也要更聚焦和更高效。审计过程应该瞄准最关键、风险最高的地方,如预测未来数字所用的基础数据、确认收入成本的重要外部数据源等。并可借助专业的分析工具,在整体层面快速扫描大量数据,发现其中隐藏的不合理或矛盾的规律,如发现大量交易记录显示异常的运费金额。通过对重点和异常的检查,审计能更有力地为会计信息的真实性提供保障。
三、结论
文章指出了在大数据环境下提升会计信息质量需要确保取得的数据真实可用并保证处理过程透明可查。因此,相关企业和监管组织需要制定并统一数据入口规则和转换流程,保障基础数据的真实性和关联性；并完整记录数据处理的每步操作和依据,方便事后审计查验；通过有效管理从数据进入系统到生成报表的全过程,加强系统建设和安全保障,可以在利用大数据优势的同时,有效提升最终会计信息的清晰度和可信度,使其能更好地服务于内部决策和外部报告需求。
【作者单位:四川商务职业学院。本文系中国商业会计学会职业教育分会:企业数据资产入表实践路径探析:后续计量问题研究(2024ZJ058)】