大数据时代财务会计变革与应用的文献研究

大数据时代财务会计变革与应用的文献研究

张琦霞

浙江横店影视职业学院

引言

近年来，云计算、物联网等新信息技术的发展一路高歌猛进，大量数据源的出现导致了非结构化数据和半结构化数据的迅速增长，正式翻开大数据时代的新篇章。信息革命的到来给各行各业带来新发展、新变化，大数据技术助推政府、金融、医疗、教育、零售、制造业、能源和交通等各领域产生根本性的变革，也激起了财务会计领域对大数据应用研究的热潮。基于以上研究背景，本文采用内容分析法对相关文献进行了梳理，统计分析其研究主题与趋势，为未来的研究方向提供借鉴。

1. 研究方法

1. 搜索策略

为了将更全面的现有研究成果囊括在研究范围内，使得研究样本更具代表性，针对国内文献，本文在中国知网中以主题为“大数据”与“会计”或“财务”进行期刊文献检索，文献来源为CSSCI、SCI来源期刊或北京大学中文核心期刊；针对国外文献，本文在外文数据库Web of Science中以“big data”和“Accounting”或“Finance”为主题进行检索，截止时间与国内文献检索一致，来源为Web of Science核心合集。

2. 筛选过程

以上述搜索结果为基础，依次进行合并和删除重复项、标题筛选、摘要筛选和内容筛选，最终梳理出203篇文献，其中包括国内文献142篇，国外文献61篇。

3. 研究文献的描述性分析

1. 发表时间

对研究文献的发表时间进行统计发现，主题为大数据时代的财务与会计的国内文献与国外文献数量整体变化趋势一致，均呈增长态势，且增速趋于平缓。国内相关研究略晚于国外，这与美国奥巴马政府发布《大数据研究和发展倡议》密切相关。相关研究文献数量从2014年起急速上升并连续保持一定数量，显示出大数据在财务会计行业应用研究的重要性。

图1 研究文献发表时间分布

2.研究主题分析

本文的研究主题为大数据时代的财务与会计，大数据时代的到来驱动了财务会计行业、工作内容、相关人员的变革，这一变革包含了各种发展的机遇，也意味着新的困境与挑战。此外，大数据技术在财务会计行业的发展应用层出不穷，通过对研究文献的梳理，发现可归类为会计信息化、财务管理、会计核算这三个方面。

2. 大数据驱动的财务会计行业变革

使用内容分析法阅读研究文献中包含的16篇综合分析类文章，将其中观点汇总，可得大数据时代财务会计行业的机遇，以及财务会计行业面临着的挑战如下：

1. 大数据给财务会计行业的机遇

在研究文献的综合分析类文章中，对大数据给财务会计行业带来的机遇主要体现在以下几个方面：

1. 提高预测能力。大数据时代的关注重点已由因果关系转为相关关系（秦荣生^[1]，2015），财务会计工作者使用大数据技术通过对历史生产、销售等产生的数据进行挖掘分析，发现潜在的数据间关系，预测能力得以提高。研究文献中指出大数据在财务会计行业的应用可提高的预测能力体现在对未来期间的生产销售等业务信息、应收应付账款和现金流量等财务信息、客户购买意愿和市场变动及其趋势等经营信息（K Hussain、E Prieto^[2]，2016）。

2. 提高决策能力。大数据的应用提升财会人员的决策能力体现在三方面:一是对未来的合理预测为管理提供更有力的决策参考，例如对现金流量的预测有助于财务人员的投资、筹资决策；二是大数据等信息技术支撑的智能财务系统，减少了财务会计人员的日常重复性工作，使其有更多的时间和精力参与管理决策；三是以大数据为基础的智能决策支持系统（Griffin、Wright，2015），以数据分析替代主观估计，提升企业决策能力。

3. 推动绩效考核。大数据时代的绩效考核依据更为丰富，相较于传统绩效考核，增加了从网络媒介获取的交互信息、感知信息。信息系统的进一步推广应用也使得绩效考核数据的获取更加容易。

4. 增强会计报告的及时性和完整性。大数据时代可以借助计算机系统、物联网技术等实时采集和传递信息，增强会计报告的及时性，甚至形成实时报表。再者，大数据采集、挖掘和存储技术让更多以往难以获取但对财务报表使用者做出决策影响较大的相关财务与非财务数据纳入财务报告。

2. 大数据在财务会计行业的应用面临的问题

尽管大数据技术在财务会计行业的应用存在诸多优势，给财务会计行业带来新的发展和变革机遇，但目前仍只有少数企业研发了适合其自身的大数据应用，极大多数的企业仍未融入大数据的时代背景中。研究文献中主要突出以下几类挑战：

1. 对大数据的认识和重视程度不足。综合研究文献的观点，对大数据认识不足和重视程度不足的包括企业管理层和财务会计工作人员。大数据的引入和应用需要高层管理人员牵头和相关财务人员的积极配合执行，对大数据片面的和滞后的认识直接阻碍了其充分发挥作用。因此，企业应当“从上至下”全面认识大数据并将其作为工作重点。

2. 技术不成熟、应用未发展完善。尽管当下大数据已经在各行各业中崭露头角，广泛应用，但仍未有适应财务会计行业特点的个性化应用及适合各行业企业财务会计工作软件的设计和开发，致使大数据在财务会计行业的应用推广步伐愈加缓慢。

3. 信息安全问题。信息安全问题是信息技术应用的普遍问题，包括信息泄露、信息丢失和未授权编辑等。此外，王会金和刘国城^[3]（2018）还提出信息质量安全问题，由于大数据库中包含内部和外部的结构化数据和非结构化数据，数据来源各异，可能掺杂低质量信息，增加信息安全风险。

4. 高素质会计人才不足。研究文献中对高素质人才的定义分为两种，一部分学者认为大数据的发展应用需要兼具计算机与财务会计知识的复合性人才，另一部分学者认为大数据的应用使得财务会计工作者的管理职能更为重要，而当前财会工作队伍中能胜任此类工作的人才较为缺乏。这两种高素质会计人才不足直接导致大数据在财务会计行业应用的发展速度受限。

5. 数据标准缺失。财务会计工作中的大数据应用包含对大量外部数据进行挖掘分析，但数据标准缺失使得包含各企业行业在内的数据形成一个个信息孤岛，难以进行汇总整合，进而缩小了大数据的可用范围。

三、大数据在财务与会计行业的应用

（一）大数据与会计信息化

在大数据时代背景下，会计信息化的全面推进成为必然趋势，关于大数据对会计信息化的影响研究则多从分析其风险因素及提出防范措施角度展开。彭超然^[6]（2014）指出针对当前会计信息化共享平台建设滞后、安全风险较大以及缺乏制度保障的问题，由政府牵头推动企业加快自主建设步伐，构建会计信息系统网络防火墙提升安全系数和运行效率，再辅之以系统标准和安全法律法规，保障会计信息系统的后续运行安全。

大数据在会计信息化方面的应用包括嵌入会计信息系统或管理信息系统中和云会计平台建设两类。

我国发展会计信息化20多年来，会计信息系统逐渐发展应用至各行各业，在大、中型企业甚至部分小微企业中都发挥了极大的提升工作效率、节约成本等作用，但也存在不足，大数据技术的出现为会计信息系统的优化和拓展提供了新的空间和动力。例如，Li Zheng（2018）^[4]提出了一种基于XML层次结构的数据挖掘模型，并基于XBRL研究会计信息处理模型。云会计是大数据时代下一种新兴的会计信息系统的模式，指构建并依存于互联网的虚拟会计信息系统，是企业信息系统实现有效集成的工具。基于云会计的管理体系框架分为基础设施层（IaaS）、硬件虚拟化层（HaaS）、数据层（DaaS）、平台层（PaaS）和软件层（SaaS）。现有云会计相关研究多以此体系结构为基础构建不同的模型，区别在于分别梳理各项管理活动流程，结合不同管理活动的业务特征，调整软件层SaaS的结构。具体涉及到的研究对象包括成本控制、资金管理、财务共享中心费用管控、库存管理、小微企业财务管理、固定资产投资决策等企业经营过程的多项管理活动。

总体而言，现有大数据应用于会计信息化的相关研究从总体解决思路和具体应用框架模型设计两方面展开。以现有研究为基础，探究如何制定安全保护制度、完善会计信息化相关配套人员和设施，实现大数据技术在会计信息系统的实际应用以及搭建云会计平台，都是未来研究的方向。

（二）大数据与财务管理

1.财务预测

大数据在财务预测方面的应用可分为财务预算的相关应用和财务预警的相关应用。

外国学者较早展开大数据在财务预警上的应用研究，其研究侧重点集中于网络大数据中的情绪信息与股市数据的相关性。例如，Johan Bollen等人研究中社交平台Twitter上的“冷静”情绪指数与3天后的道琼斯指数呈现高度一致。国内较早研究大数据与财务预警的是宋彪、朱建明等（2015）^[7]，他们初步构建了基于大数据的财务预警模型，即通过情绪指标对网络舆情的方向和信息频次进行量化，将结果加入财务指标预警模型中形成综合预警指标。其后，宋彪、徐沙沙等（2017）通过系统结构模型分析得出大数据财务预警指标，并对爬取清洗后得到的文本大数据进行实证检验，结果表明大数据指标的引入能够影响财务预警效果。基于此，可以认为初步研究结果表明大数据在财务预警中的应用是一种可行方案，然而，具体的应用方案、在不同行业企业的应用效果还需要进一步研究。

有关大数据在预算管理方面的应用研究多是规范型研究，从不同的视角对大数据在预算管理方面的应用进行探讨。王银梅、曲丰逸（2016）提出从树立理念、建设人才队伍、基础设施、制度和法律法规等方面构建大数据政府预算管理中心，基于大数据技术实现预算分发和执行的过程监控。而段绪坤、熊冰等（2018）立足公立医院预算管理，构建以数据共享系统为枢纽的全面预算管理系统。各研究文献的出发点不同，但总体上支持了大数据在预算管理中应用，提升管理效率。

2.财务决策

纵览大数据对财务决策的影响研究，整体上都体现了财务决策依据的特点由样本数据变为全数据集，由精确数据变为混杂数据，关注点由决策因果性变为决策相关性（秦荣生，2014），大数据背景下的财务决策流程由原来依赖企业有限的财务数据的管理层经验判断，变为由智能决策系统对结构化、非结构化及半结构化大数据的采集、清洗和挖掘分析的决策支持下的科学决策（程平、王晓江，2015）。可见，各学者对大数据背景下财务决策的变化方向和方式持统一态度，对大数据在财务决策的各个方面的应用也各有涉及。但如何权衡智能决策支持系统结果和管理层经验决策间关系，非财务数据与财务决策间相关关系，大数据质量不一、有效信息含量低等问题仍待解决。

3.财务共享

大数据的应用特点之一是将四处分布的散乱数据资源进行综合利用，财务共享服务中心的作用恰是集中处理企业各部门、各分部的业财数据。大数据技术在财务共享服务中心方面的应用，提升了财务共享中心拥有的数据资源使用效率；财务共享服务中心作为大数据在财会行业的应用平台，打破了信息孤岛带来的资源壁垒，为分析挖掘提供了数据基础，降低了数据搜集成本，可谓二者相辅相成。隋玉明（2014）从财务共享服务中心的前期评估、规划设计、建设实施以及后期运营管理给出了建议，对针对大数据时代财务共享面临的问题给出了政策建议。借鉴以往研究经验，未来的研究可为更多不同规模、不同组织形式的企业建立以大数据为基础的财务共享服务中心提供理论和实践指导。

大数据时代以其庞大的数据量和高效的数据处理技术给财务预测、财务决策及财务共享都带来了不同程度的变化和支持。对大数据与财务管理研究的文献多从整体层面上进行规范分析，梳理大数据下财务管理流程，构建大数据应用模型，为后续研究打下坚实的基础。

（三）大数据与会计核算

1.会计计量

大数据对会计计量方法产生的影响主要体现在公允价值计量上。例如：郝玉贵、贺广宜等（2017）的实证研究表明采用大数据战略可以显著增强公允价值分层计量资产与负债的整体价值相关性。随着《企业会计准则第39号——公允价值计量》的发布，公允价值计量属性在会计计量中的进一步推广应用，对公允价值的研究将成为未来会计研究中的又一热点，而大数据技术作为公允价值估值问题的可行解决方案，会使得未来相关的研究方向更加明确。

2.会计信息质量

大数据对会计核算的影响研究主要体现在对会计核算原则、会计信息质量的影响。一方面，大数据对原有会计信息的补充提高了其完整性，计量方法的改进能提高其相关性，高速数据存取和处理提高其及时性；另一方面，大数据应用对会计核算原则产生了冲击，一是大量非结构化数据对会计信息有用性的冲击，二是系统流程化的实时处理对会计信息谨慎性的冲击。这些研究对此从整体层面进行探讨，以期提出一定的解决措施，但切实可行、有效的解决方案还需要进一步研究。

综上所述，大数据应用的形式表现在对会计信息化的升级，实质上对会计计量与会计信息质量都有影响，而会计计量产生的会计信息及其质量，即财务信息，加之大数据下的会计信息化对财务信息和非财务信息的补充，从根源上影响了财务管理的数据依据。另外，大数据应用依其数据处理和数据分析优势，对财务管理流程优化和效率提升起到了支持作用。

四、总结与展望

本文对大数据时代下财会行业相关研究进行了系统文献综述，从对样本文献的统计分析可以看出，大数据在财务会计行业应用研究近几年呈上升趋势，未来随着大数据技术的进一步发展，以及国家大数据战略的进一步推进，预计相关的研究热度仍会保持，未来的研究成果将会更加丰富。从研究主题内容来看，大数据下的财会行业变革类的研究从总体上分析大数据在财务行业的应用方向及带来的问题，为进一步的具体的应用研究指明方向。大数据应用对财务管理的影响是巨大的，未来大数据将是驱动财务管理效率提升的重要手段。大数据同样作用于会计核算，影响会计计量方法和会计信息质量，随着大数据应用研究的进一步深入，这一改变将在各企业的财务报告上真实体现。

然而，上述研究文献多为规范型研究，研究内容多集中在理论分析和框架模型构建，而较少有实证研究和案例研究；学者们在大数据对财务会计的影响方面及应对建议上虽方向一致；但总体着眼于政策制定和意识防范，缺少具体硬件设施、软件技术的研究；尽管对多类大数据应用构建了模型框架，但缺乏具体应用的深入探究和对其适用性及有效性的验证，且缺乏对安全风险的考虑。这些现有研究尚未探足的领域，未来将或是研究的热点和趋势，为国家大数据战略在财会领域的实施、推进做好充足的准备工作。

参考文献

[1] 秦荣生. 大数据思维与技术在会计工作中的应用研究[J]. 会计与经济研究, 2015,29(05):3-10.

[2] Hussain K, Prieto E. Big Data in the Finance and Insurance Sectors[G]. Cham: Springer International Publishing, 2016.

[3] 王会金, 刘国城. 大数据时代政务云安全风险估计及其审计运行研究[J]. 审计与经济研究, 2018,33(05):1-11.

[4] Zheng, Li. Analysis of the Construction of Accounting Information Processing Mode in the Era of Big Data[J]. Wireless Personal Communications, 2018.