大数据技术在会计与财务中的应用 课件 第10章 大数据会计研究现状

大数据技术在会计与财务中的应用2026/9/7《大数据技术在会计与财务中的应用》配套课件第10章·10.1机器学习研究综述目录10.1.1概述10.1.2机器学习常见方法及应用10.1.3机器学习的应用：结构化数据10.1.4机器学习的应用：非结构化数据10.1.5结论10.1机器学习研究综述

10.1机器学习研究综述|02/10

自上世纪90年代以来，计算机技术日新月异，人工智能逐渐兴起，机器学习技术日渐成熟。与传统的实证研究相比，机器学习具有计算速度快、准确率高、灵活性强等优势，为会计学研究提供了新工具。近年来，越来越多的会计学文献基于机器学习方法展开了研究。其数据来源包括传统的财务数据、文本数据、图像数据、音视频数据和社会网络关系数据等，主要应用于预测公司资本市场表现、经营业绩、财务舞弊以及管理层任用等方面，以及运用于票据和财报的自动识别与处理、视频审核、金融知识服务、投资分析、风险控制等实务过程。概述10.1机器学习研究综述|03/10机器学习常见方法及应用作为信息时代的产物，大数据具有数据容量大、数据类型多、更新速度快、价值密度低、数据质量高的特点。机器学习则是准确、高效地从中挖掘出更多具有价值含量的信息的关键。逻辑回归作为最早被广泛使用的分类模型之一，因其计算效率高、解释性强而在会计研究中应用广泛。大量研究使用逻辑回归预测各类常见问题，如识别企业内控缺陷与诉讼风险、预测商誉减值、预测审计意见以及审计师选择等。2026/9/7《大数据技术在会计与财务中的应用》配套课件10.1机器学习研究综述|04/10机器学习常见方法及应用朴素贝叶斯基于贝叶斯原理进行高效文本分类，常用于资本市场和会计领域的情感分析与信息提取。支持向量机以其良好的泛化能力常用于处理结构化财务数据与文本数据。随机森林等集成算法通过大量决策树集成提升预测性能，特别适合处理高维、含缺失值或非平衡样本的数据。在会计学研究中，随机森林常被用于识别企业的财务舞弊。神经网络能够自动提取复杂数据特征。各种类型的神经网络都能够帮助预测企业的财务舞弊及股票市场表现。2026/9/7《大数据技术在会计与财务中的应用》配套课件10.1机器学习研究综述|05/10机器学习的应用：结构化数据现有的大数据文献已对结构化数据（如宏观经济变量、公司财务报表的原始数据、财务比率、股票的价格与技术指标等）进行了系统的研究并取得了丰硕的成果，主要集中于识别财务舞弊、预测股票市场表现、以及预测企业财务困境等研究话题。财务舞弊财务困境股票市场表现企业决策与经营行为2026/9/7《大数据技术在会计与财务中的应用》配套课件10.1机器学习研究综述|06/10机器学习的应用：非结构化数据非结构化数据占据了人类数据总量的绝大部分，蕴含着结构化数据难以反映的信息，具有很高的研究价值。文本：现有文献主要运用各类自然语言处理与机器学习技术，对社交网络类文本、上市公司披露类文本和媒体报道类文本等多种文本信息进行了大量研究，提取了文本信息的情绪、可读性、主题等特征，并将其广泛地应用于预测资本市场的反应、公司财务舞弊以及业绩表现等方面。2026/9/7《大数据技术在会计与财务中的应用》配套课件10.1机器学习研究综述|07/10机器学习的应用：非结构化数据图像：学术界聚焦于公司高管照片等图像信息，采用卷积神经网络等大数据技术研究其与职业成就、企业违规、股票市场表现与公司未来发展等的关系。音频：现有文献主要根据公司的电话会议与IPO路演的录音、录像等信息，探索音视频大数据在资本市场、管理层任用、财务错报等方面的作用。视频：随着视频剪辑与分析技术的日趋成熟，学者们也开始将视频大数据技术应用于股票市场预测中。社会网络：社会网络关系信息主要以知识图谱的形式，应用于金融知识服务、投资分析、风险控制等方面。2026/9/7《大数据技术在会计与财务中的应用》配套课件10.1机器学习研究综述|08/10结论未来财务与会计领域中的大数据研究还能从以下几个方面进一步探讨。加大有关量子计算方面的研究，提高计算机的性能与运算能力。开拓更多结构化与非结构化数据的来源。拓展财务与会计领域研究的视角，挖掘更多适合进行大数据研究的主题。采用更加先进的大数据技术，优化大数据研究。2026/9/7《大数据技术在会计与财务中的应用》配套课件10.1机器学习研究综述|09/102026/9/7《大数据技术在会计与财务中的应用》配套课件谢谢观赏！10.1机器学习研究综述|10/10大数据技术在会计与财务中的应用作者：张敏等2026/9/7《大数据技术在会计与财务中的应用》配套课件第10章·10.2文本分析研究综述目录10.2.1概述10.2.2文本信息来源10.2.3文本数据的应用10.2.4文本分析应用维度10.2.5结论10.2文本分析研究综述

10.2文本分析研究综述|02/12概述

作为非结构化数据的重要组成部分，文本数据的类型丰富多样（如社交网络类文本、上市公司披露类文本与媒体报道类文本），在财务与会计领域具有很高的研究价值，因而文本分析（TextualAnalysis）技术正在异军突起，形成一个新的研究领域。文本分析，是指以文本数据为信息来源，运用特定的技术挖掘文本的情绪、可读性、相似度等文本特征，并利用这些特征进行实证研究的技术。2026/9/7《大数据技术在会计与财务中的应用》配套课件10.2文本分析研究综述|03/12文本信息来源

1.社交网络类文本来源随着近年来社交网络的兴起，大量社交网络的文本信息被逐渐纳入文本分析研究的范畴，微博、股吧、Twitter等社交媒体与网络平台的文本信息逐渐成为研究的重点。2.上市公司披露类文本来源研究者通过分析上市公司披露的文本信息，能够弥补财务数据的不足，从而挖掘出更丰富的信息。2026/9/7《大数据技术在会计与财务中的应用》配套课件10.2文本分析研究综述|04/12文本信息来源

3.媒体报道类文本来源国外媒体报道类文本研究相当丰富。大量研究基于媒体报道类文本，为政策不确定性与媒体的经济后果提供了经验证据。4.其他类文本来源除了上述几类来源，文本信息还有网络搜索数据、分析师报告、年度问询函、专利文本、P2P网络借贷文本等诸多类型的来源。2026/9/7《大数据技术在会计与财务中的应用》配套课件10.2文本分析研究综述|05/12文本数据的应用1.文本情绪文本情感分析是指对包含作者的观点、喜好、情感等的主观性文本进行检测、分析以及挖掘。情感分析是会计研究中最为常见和流行的文本分析任务之一。它可以捕捉文本的情感/语气是积极的、消极的还是中立的。2.文本可读性文本可读性是指文本信息能够被读者理解的程度。文本可读性高低会影响读者对于文本编辑者传达信息的理解，进而对读者的行为与决策产生影响。这种难度受多种因素影响，包括词汇复杂性、词汇熟悉度、句法、以及语料描述的内容。2026/9/7《大数据技术在会计与财务中的应用》配套课件10.2文本分析研究综述|06/12文本数据的应用3.文本相似度文本相似度是从文本信息中抽取的重要文本特征之一。当两段文字采用了近似的词汇，或者描述了近似的内容时，其相似性会越高。4.文本摘要文本摘要自动生成即使用计算机算法自动压缩文本内容，采用精炼的话概括总结文档的中心思想，使读者通过阅读摘要即可了解原文表达的含义。2026/9/7《大数据技术在会计与财务中的应用》配套课件10.2文本分析研究综述|07/12文本数据的应用5.文本主题文本主题提取即抽取最能够体现文本内容主题的关键词，可用于提取年报、新闻、电话记录等文本的主题，通常采用LDA主题模型、TF-IDF模型等技术。6.文本分类文本分类是指采用计算机对文档集按照一定的分类体系或标准进行自动分类与标记的方法。7.文本数量文本数量能够用来刻画与指定主体相关的某类文档的累计数量，通常被研究者计算以构造投资者关注度、媒体关注度等指数。2026/9/7《大数据技术在会计与财务中的应用》配套课件10.2文本分析研究综述|08/12文本分析应用维度预测市场反应预测公司财务舞弊预测公司价值与未来发展因素分析2026/9/7《大数据技术在会计与财务中的应用》配套课件10.2文本分析研究综述|09/12结论未来财务与会计领域有关文本分析的研究还可以从以下几个方面进一步深入探讨。开拓更丰富的文本信息来源，例如公司招聘公告、业绩预告、日常经营公告、风险提示公告、公司债券预案、微信推送、政府工作报告、国务院政策文件、法院裁判文书等。更多地运用自然语言处理技术进行文本分析，如今深度学习方法在自然语言处理领域已迅猛发展（如XLNet、BERT等），其不仅能够挖掘更丰富的研究内容与研究对象，还能提高文本信息提取的效率与准确性。2026/9/7《大数据技术在会计与财务中的应用》配套课件10.2文本分析研究综述|10/12结论优化已有的文本信息特征指标，例如，构建更适合中国情境的情绪词典，采用深度学习法改进文本摘要自动生成方式与文本可读性衡量指标等。挖掘与探讨更多的文本信息特征，如文本逻辑、文本可视化、文本复杂度等。拓展财务与会计领域研究的视角，发现更多适合进行文本分析研究的主题，包括分析师行为、公司并购、审计师审计质量等。提高研究的可复制性，将文本信息转化为结构化数据的过程相对比较复杂，因此研究者应当详细地针对文档的预处理、特征抽取方式、词典选择以及算法细节等进行记录。2026/9/7《大数据技术在会计与财务中的应用》配套课件10.2文本分析研究综述|11/122026/9/7《大数据技术在会计与财务中的应用》配套课件谢谢观赏！10.2文本分析研究综述|12/12大数据技术在会计与财务中的应用作者：张敏等2026/9/7《大数据技术在会计与财务中的应用》配套课件第10章·10.3图像与音视频分析研究综述目录10.3.1图像分析综述10.3.2图像分析研究总结与展望10.3.3音视频信息分析综述10.3.4音视频分析研究总结与展望10.3图像与音视频分析研究综述

10.3图像与音视频分析研究综述|02/09图像分析综述图像作为一种高维度的大数据信息，如何高效地从中提取有用的信息一直是人们关注的重点。在财务与会计领域，学术界主要聚焦于公司高管照片等图像信息，采用卷积神经网络等大数据技术研究其与职业成就、企业违规、股票市场表现与公司未来发展等的关系；实务界则将图像处理技术广泛运用至票据、财务报表的自动识别与处理的实操过程中。2026/9/7《大数据技术在会计与财务中的应用》配套课件10.3图像与音视频分析研究综述|03/09图像分析综述早期的学者多采用实验法研究人脸图像的信息，提取如面部宽高比、颜值与面部可信度等图像特征。随着计算机科学的不断发展，卷积神经网络等机器学习算法逐渐被引入图像大数据的处理，大样本下的图像研究成为了可能。实务界也广泛地将图像处理技术运用至票据与报表的处理过程中，促使企业的业务流程数字化与智能化。2026/9/7《大数据技术在会计与财务中的应用》配套课件10.3图像与音视频分析研究综述|04/09图像分析研究总结与展望财会领域中的图片研究总体上呈现出技术进步、数据多样、话题丰富的特征。在应用的技术上，从最早的统计特征到现在的卷积神经网络等机器学习特征，技术工具的进步允许研究者能处理更丰富的数据，挖掘出更有价值的信息。建议研究者在精进图片分析技术的同时，也要善于掌握迁移学习的思路，即灵活运用已经在计算机领域训练成熟的预训练模型，根据自己数据的特点进行微调，站在巨人的肩膀上，将精力集中在话题的选择上，而非算法技术的构建上。2026/9/7《大数据技术在会计与财务中的应用》配套课件10.3图像与音视频分析研究综述|05/09图像分析研究总结与展望在数据对象上，研究者不止步于人脸图片，将目光投向了停车场卫星图片、K线图、票据和报纸版面图片等，数据的新颖性一定程度上决定了话题的新颖性，因而鼓励研究者们平时留心关注具有研究价值的数据，发挥想象力，找到前人未关注过的“宝藏数据”。在话题上，已有研究主要集中在信息含量、舞弊预测、公司业绩和审计质量等方面，这些话题都是财会领域的经典问题，建议采取大数据方法进行研究的研究者，虽然在方法上可以采用新技术构建变量，但在研究话题的选取上还是以传统的重大问题为宜，技术只是手段，解决本领域的重要问题才是目的。2026/9/7《大数据技术在会计与财务中的应用》配套课件10.3图像与音视频分析研究综述|06/09音视频信息分析综述音频信息能够用于预测资本市场的反应语音特征在管理层任用中具有重要的作用企业盈利电话会议的录音在预测财务错报中同样具有较高的信息含量与音频信息的研究相比，视频信息在财务与会计领域的应用起步较晚，早期学者多采用实验法研究其与股票市场的关系。随着视频剪辑与分析技术的日趋成熟，学者们逐渐将视频大数据技术应用于股票市场预测与视频审核中。2026/9/7《大数据技术在会计与财务中的应用》配套课件10.3图像与音视频分析研究综述|07/09音视频分析研究总结与展望总体来说，财会领域中音视频研究并不普遍，主要原因还是财会领域与重要话题相关的音视频数据比较短缺，或者说没有得到充分开发。未来，一方面，可以利用音视频数据的时序特征挖掘高管（如IPO路演视频中的高管片段）的性格特征，进而验证其丰富的经济后果，另一方面，可以从技术层面更多应用“多模态”的思路，对视频中的文本、音频和图片信息进行整合，亦或是对音频和图片的交互效应予以考虑，挖掘出有趣且有价值的研究角度。2026/9/7《大数据技术在会计与财务中的应用》配套课件10.3图像与音视频分析研究综述|08/092026/9/7《大数据技术在会计与财务中的应用》配套课件谢谢观赏！10.3图像与音视频分析研究综述|09/09大数据技术在会计与财务中的应用作者：张敏等2026/9/7《大数据技术在会计与财务中的应用》配套课件第10章·10.4社会网络分析研究综述目录10.4.1会计学中的社会网络分析综述10.4.2会计学中的社会网络分析总结与展望10.4社会网络分析研究综述

10.4社会网络分析研究综述|02/07会计学中的社会网络分析综述现有文献可归纳为四类理论范式。第一类认为社会网络是个人的社会资本，位于有利位置的成员能获得更多的来自网络的组织支持和信息资源，主要研究了中心度对绩效表现的影响。第二类重点关注网络的传染效应，考察行为或政策在网络成员间的传播。第三类将社会网络视为一套共同的价值观和行为规范，因此有利于建立信任、促进合作。第四类基于趋同的视角，认为网络结构相似的个体会表现出相似的行为。2026/9/7《大数据技术在会计与财务中的应用》配套课件10.4社会网络分析研究综述|03/07会计学中的社会网络分析综述研究主题方面，现有文献可大致分为三类主题。第一，公司治理——这类文献主要探讨了信息、知识与企业行为是如何通过董事会的联结在公司间传播的。第二类主题是审计，又可以细分为两个研究视角。首先，公司之间通过共同审计师会形成社会网络，这类文献主要探讨了由相同会计师事务所（总所或分所）或签字审计师审计的公司是否会具有相似的审计质量或财务报告质量。然而，这些网络并非百利而无一害的，其也可能导致低质量的审计行为在公