大数据对企业会计信息质量的挑战与应对查重版

ⅰ大数据对企业会计信息质量的挑战与应对摘要会计信息体现企业的经济经营情况，是管理者对未来做出决策的重要基础。所以，会计信息质量的好坏影响着各方的经济利益。大数据时代的到来，给会计信息质量的管控带来了诸多挑战。因此，在大数据的影响下应该加强对企业会计信息质量的管控，提高分析会计信息的能力，不仅有利于企业的连续经营，对整个经济社会的有序运转也是十分有利的。本文针对大数据对会计信息质量所带来的挑战提出相应的解决措施，帮助企业在大数据时代提高企业会计信息质量，使企业有更长远的发展。关键词：大数据；会计信息质量；挑战；应对TheChallengeofBigDatatotheQualityofEnterpriseAccountingInformationAbstractAccountinginformationdirectlyreflectstheeconomicoperationofanenterpriseandisthedirectbasisformanagerstomakedecisionsinthefuture.Therefore,thequalityofaccountinginformationhasanimportantimpactontheeconomicinterestsofallparties.Withthecomingofbigdataera,therearemanyproblemsinthequalitycontrolofaccountinginformation.Therefore,itisofgreatsignificancetostrengthenthequalitycontrolofaccountinginformationandimprovetheabilityoffinancialdataanalysisintheperiodofbigdata,notonlyforthesustainableoperationofenterprises,butalsofortheorderlyoperationofeconomicsociety.Thispaperputsforwardcorrespondingsolutionstothechallengesbroughtbybigdatatothequalityofaccountinginformation,tohelpenterprisesimprovethequalityofaccountinginformationintheeraofbigdata,sothatenterpriseshavealonger-termdevelopment.Keywords:BigData;AccountingInformationQuality;Challenge;Response目录ⅠPAGE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（bigdata）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，DougLaney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、网络搜索、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阶段发生的一样或者类似的业务或事项，应当采用相同或者类似的会计政策，来保证会计口径一致、互相之间可以比较，使不同企业可以按照一致的确认、计量和报告的要求提供相关会计信息。（5）实质重于形式企业的会计确认、计量和报告不仅要以交易或事项的法律形式为基础，还要根据交易或事项的经济本质进行。（6）重要性企业对外报告的会计数据，需要体现与公司财务状态、经营业绩和现金流量相关的全部重要业务或事项。（7）谨慎性要求企业对产生的业务或事项进行确认、计量和报告时，要具有相当的谨慎，不可以高估资产或收益，不可以低估负债或费用。（8）及时性要求企业对于产生了的业务或事项，需要及时进行确认、计量和报告，不可以提早或推迟。2大数据对会计信息质量的影响2.1机遇2.1.1有助于提高会计信息的可比性可比性两个层面包括：横向可比、纵向可比。横向可比性指的是不一样的企业可以在相同的时期进行比较，纵向可比性是指相同的企业可以在不一样的时期进行比较。大数据时代的到来为企业之间会计数据的对比提供了资源与平台。当面对同一会计事项时，大数据平台的存在使企业之间可以较容易的做出对比。与此同时，大数据平台提供的总体数据对企业内部进行不同年度会计数据的比较也有较大帮助。对实现会计信息质量的可比性具有较多的助力。2.1.2有助于增强会计信息的可靠性不同需求者为了不同的目的使用同一会计信息资源，就是会计信息资源共享。面对激烈的市场竞争，企业如果想要脱颖而出，就要掌握更全面的信息，不仅需要了解自身，还需要了解竞争对手。大数据的到来，使云平台出现在人们的视线里，云平台的出现，使得企业的各个部门可以在同一个平台上完成数据的收集和分析，实现实时的数据共享，使部门与部门之间的交流更加方便。在资源共享平台中，不只是包含企业内部部门，同时也和外界数据环境共享资源。在云平台上企业可以轻松地获取所需的外部数据，还可以通过云平台实现供应商和客户的线上交易[4]，提高了会计数据的可获得性。政府和其他相关部门也可以通过云平台来实时获取企业的信息，有利于监管企业，在一定程度上减少企业伪造会计数据的可能性。2.1.3有助于提高会计信息的及时性会计信息质量的及时性对企业已经产生的业务或事项提出了要求：需要对已经发生的业务及时的进行计量、确认和报告，不可以提早或推迟。大数据背景下，会计信息被实时的更新在数据处理平台上，使用者可以在需要时及时地搜索会计信息，这样减少了会计数据的流通时间，有利于提高会计信息的及时性。2.2挑战—以康得新财务造假事件为例康得新的全称为康得新复合材料集团股份有限公司，股票代码为002450。2001年8月康得新成立，是深圳中小板上市公司，康得投资集团有限公司占股53.16%。康得新的主要业务有三个：“涂材料和光电材料为核心的新材料，以SR、3D、大屏触控为中心的智能显示以及碳纤维业务”。表2-1康得新公司2015-2018年主要会计数据单位：万元项目2015201620172018营业总收入745937.66923274.941178907.35915028.84利润总额164639.42230230.22291239.7534250.30净利润140492.43196504.35247583.9628370.84归属于母公司所有者的净利润140945,72196290.80247438.1828069.73归属于母公司股东的140589.85196254.01252044.6135541.68综合收益总额90653.88-4758.28366176.17131036.28经营活动产生的现金1836800.412642513.673426235.643425370.74如表2-1所示：康得新所发布的财务数据十分的引人注目，通过在各大财经频道和网站上的广泛传播，在极短的时间内吸引了大量的关注。在2011年康得新上市，上市之后，增长率奇高的财务报表让康得新股价快速提高，巅峰时期的康得新的股价持续着将近二十倍的涨幅，康得新的股价在2017年11月达到顶峰，每股股价26.71元，大量的投资者蜂拥而至，这家光学膜龙头企业被广泛看好，康得新的主营业务与市场需求高度相合，几乎所有投资者都对这家企业充满了信心。但是，事实却与之大相径庭。一切都在2019年1月15日画上了句号，康得新账面上持有“巨额现金”但是对于小小的10亿元短期融资券的本息却束手无策，无法偿还。之后，康得新的股票由于银行账号被冻结因此触发深交所规定中的“其他风险警示”情形，被纳入“退市风险警示股票”名单，随后中国证监会对康得新公司发出了《中国证券监督管理委员会行政处罚及市场禁入事先告知书》，一场精心谋划的百亿元级别的财务造假大案引起了全社会的关注。康得新以编造国外客户、制作虚假交易合同、模仿国外客户签名、复制打印一系列虚假合同以及假造外销交易链的方式来虚增利润。2015年虚构利润总数23.81亿元，占年报中对外报告的利润总数的144.65%。2016年虚构利润总数30.89亿元，占年报中对外报告的利润总数的134.19%。2017年虚构利润总数39.74亿元，占年报中对外报告的利润总数的136.47%。2018年虚构利润总额23.81亿元，占年报中对外报告的利润总数的722.16%。四年总计虚增利润119亿元，它以119亿元的虚构利润总数成为A股历史上最大的利润造假案。从7月8日起，康得新的股票一直处于停牌状态。截至2019年12月31日，康得新的市价场值仅存125亿元，与上年末270.53亿元的市场价值相比缩水接近5。2.2.1可靠性问题在会计信息发布上，康得新公司由于保壳和再融资的压力，选择违法发布虚假会计信息，虚构业绩，利用假造的会计数据吸引市场的关注及投资者青睐，达到融资的目的。在会计数据传播方面，网站、媒体对康得新公司对外披露的会计数据没有进行严格的考查，只是单纯的跟风传播，从一些角度来讲，康得新事件造成如此严重的影响，这些网站媒体有不可推卸的责任。在会计数据监督方面，康得新公司发布严重不实的会计数据，并在网上广泛传播，在事件曝出之前就有自媒体对其财务数据提出怀疑，但有关部门并没有及时关注，导致会计数据传播范围增大，使更多的投资者受到了巨大的损失和严重不利的影响。在会计数据使用者方面，由于康得新公司披露的会计数据不实，加上投资者只是根据网络和媒体提供的数据进行判断，未曾深入了解。在沟通会计信息时使用者与发布者之间存在信息不对称的情况，导致投资者盲目跟风投资，造成巨大损失[5]。上文中提到过大数据使会计数据可以被多方认证从而提高可靠性。但是这种提高是有前提的，通过“康得新”案件可以看出，在大数据背景下，会计信息的产生、发布、监督、使用每个部分都会对会计信息质量的可靠性产生一定影响。因此，要想提高会计信息的可靠性，就需要对各个部分都进行严格的规范。2.2.2及时性问题在康得新公司财务数据造假案件中，由于大数据背景下会计信息发布更加便捷，发布后传播速度飞快，在很短的时间内就会市场上引起强烈反响，因此影响范围更广，经济损失更大。由此可见，在大数据背景下，如果会计数据的可靠性得不到保证，则会带来更加严重的以及波及范围更广的不利影响。综上所述，及时性是把双刃剑，要想及时性发挥有利作用，前提是需要保证会计信息的可靠性。2.2.3数据分析出现片面性康得新公司在对外披露会计信息时，将其假造的虚假公司及与之相关联的交易情况进行了隐藏，欺骗了市场和众多的投资者，此类情况归属于会计信息缺乏完整性的情况。大数据为企业会计信息的使用者带来了海量且混乱的会计信息数据，在海量的信息中，会计信息数据趋于零散化、碎片化，逻辑性不强，普通的会计信息使用者缺乏专业的财务素养，极易忽视信息之间的联系，难以对数据进行有效整理，有关系的信息经常被单独披露，数据分析也因此容易出现管中窥豹的情况，会计信息的完整性变差。在大数据时代，从海量的数据中取得完整且提取出有价值的会计信息是十分困难的。与此同时，大数据所带来的大量且多样的数据也使得企业处理会计信息更加困难。传统会计信息数据的数量确实无法与大数据带来的会计数据数量相比，但是传统的覆盖面和利用价值更大，经过固定的分析流程就可以得出想要的结论。大数据时代，面对复杂的海量数据，各种会计信息之间的相对关系也更趋多样化，分析结果也变得更加复杂，处理起来更加困难，数据分析出现片面性。3对挑战的应对3.1建立健全互联网下会计立法，构建完备的奖惩制度大数据时代，会计数据的可靠性得不到保证，财务数据造假的案子在近年来屡次发生，不论是对企业还是整个经济社会正常的生产运营都产生不良的影响，导致此种现象的原因就是相关的立法不完备，对于编造财务数据处罚力度较轻。综上所述，为了达到提升企业会计信息的质量的目的，国家应当完善网络立法，建立健全网络奖惩机制[6]。通过修改有关的法律法规，对于有意在互联网上传播虚假会计信息从而误导信息使用者的行为，加大处罚和赔偿的程度，使被处罚的成本要远高于发布虚假信息所带来收益的成本，督促企业公布真实的会计信息。同时，引导企业披露真实可靠的会计信息，对披露高质量会计信息的企业给予相应的奖励并鼓励其他企业效仿。3.2构建良好的网络环境信息技术的进步与使用给人们的生活和工作带来了便利，企业可以更加便捷的处理数据信息。在与以往不同的工作方式下，信息资源和商业环境有效整合，企业会计和外界沟通愈发密切，正因为如此给网络偷盗等违法行为提供了可乘之隙，会计信息丢失的风险提高。所以，如果想要更好地保证会计信息质量，就需要加强网络安全建设。为了更好地保护会计信息的安全，防止人为恶意篡改或窃取会计信息，应该增强网络安全意识。如何建立安全的网络环境？可以通过建立用户身份安全认证和访问认证,从而提高信息使用平台的可信度[7]。如果想要更好地利用大数据提高会计信息质量那么我们就需要构建良好的网络环境，这样各类会计信息才可以被健康的传播。3.3提高企业会计人员综合素质大数据时代对平常的会计工作提出了更高的标准，会计的工作已经不仅仅局限于简单的记账和通过手中的会计信息服务企业，还需要学会利用大数据平台收集资料使自身领先于其他企业。想要达到这些要求需要三方共同努力。学校在培养学生时需要与时俱进，不仅要向学生教授书本上的知识还需要提高学生的实践能力，例如开展实践课程，让学生了解企业的基本运营；在寒暑假期间布置实习作业，让学生与社会相联系，将书本上的知识应用到实践中。学校应及时将外界发生的变化传递给学生，及时更新学校课程，为企业培养高素质人才。企业在培养人才时，首先需要提高对会计人员综合素质的培养，积极向有丰富会计信息管理经验的公司学习，然后结合自身情况，制定符合自身发展的人才培养计划。其次，在进行实际操作时，采取高效率的培养方法，增强对会计人员综合能力培养。企业在财务人员进行培训时，可以适当加大资金的投入，聘用外部经验丰富的老师，定期进行课堂学习，通过课堂学习活动不断学习先进的会计知识，然后在日常工作中将理论和实践有效融合。另一方面，要定期对本财务人员的学习成果进项检测，优胜劣汰，督促员工努力学习，提高专业水平，降低工作中的错误率[8]。财务人员自身需要努力提高专业技能，积极学习大数据时代会计核算的工作方式，以及所使用的新的计算方法，利用更加专业的知识高效地处理会计工作。3.4利用大数据技术建立会计信息系统在建造会计信息系统事前，应当对系统想要达成的功能有一个整体规划。大数据背景下，如果企业建立的会计信息系统想要实现多种功能，那么系统中一定会包括许多个应用模块，每个模块负责自己相关的信息存储，分类等。企业如果想要制作一个完整的综合信息系统，需要把系统中这些独立的模块联合在一起。值得注意的是，联合模块时绝对不可以将它列为