会计毕业论文
摘要：大数据时代给会计行业带来了巨大的变更, 本文分析了企业财务工作的变化, 从管理会计的职能和大数据定义入手, 详细分析了大数据时代管理会计工作重点的变化和主要问题, 并提出相关对策, 认为大数据必然是未来企业管理工作的重中之重。
关键词：现代企业财务管理; 管理会计; 大数据; 变化; 对策;
1 现代企业财务管理工作特点
1.1 传统企业财务管理工作
财务是一个企业的刚需部门, 是反映公司实际经营状态的价值部门。传统财务管理主要侧重于对外的信息提供, 反映的是过去的财务信息, 管理的对象一般以公司或部门为单位。管理手段主要是利用信息化对财务数据进行收集和整理。
1.2 现代企业财务管理工作
当前新的经济主体和模式不断发展, 在交通革命和通讯革命的影响下, 世界正变得越来越小, 信息和资源的流通正变得越来越快。而计算机和互联网的超级革命, 让世界越来越扁平, 信息的传递越来越快, 信息量越来越大。新技术、新材料、新信息、新工艺、新设备的发展速度和更新速度越来越快, 接收到的各类新事物中夹杂着各类冗余信息, 对企业的财务管理工作带来极大的挑战。
1.3 现代企业财务管理工作的拓展
随着科技手段的不断更新, 特别是大数据的广泛应用, 企业管理的理念正在经历翻天覆地的变化。财务管理工作涉及的数据范围在逐渐积累中得以实现不断拓展, 受各种内外部因素的影响, 管理工作发生了质的突变飞跃, 能够将财务管理要素和经营管理、科技、生产等条件进行新的组织、分析, 庞大的信息涌入对传统的财务管理工作造成很大冲击。管理会计面对的不再是单纯的财务数据信息, 更有多样化的业务数据信息, 面对的管理范围也由单纯的财务指标数据预测、分析, 扩展到业务发展趋势、资源配置方向的分析管理上, 管理的范围更加多面化, 面临的局势也更加复杂。
2 管理会计的职责
2.1 管理会计特点
管理会计最大的特点是深入到管理决策层面, 参与企业制定战略方向, 拟定经营计划, 通过提供财务报告与风险管控方面专业知识, 以实现公司绩效管理的职业化。
2.2 管理会计的主要职责
2.2.1 事后分析
管理会计运用专业知识对公司已经发生的业务所反映的财务信息进行分析, 通过事后分析, 为当前的形势控制和以后的业务筹划提供决策参考。
2.2.2 事中控制
管理会计在业务发生途中通过一系列的指标体系, 及时发现并修正执行过程中可能出现的偏差, 以尽量使企业的经济活动按照决策预定的轨道有条不紊地高效进行。
2.2.3 事后预测
事后预测是通过对前期大量数据的收集、整理、分析从而使各管理部门以及企业决策层在客观真实地了解企业实际情况后, 作出科学性有效并具备可行性的预测和管理决策。
3 大数据时代下的管理会计
3.1 大数据的特点
大数据是继互联网、云平台、云计算之后又一新的信息革命时代。何谓大数据, 姜巍、马建光等在2013年提出大数据的大不仅体现在数据的数量, 其核心的价值应该是其特殊性。而实现大数据背景下的管理会计, 则需要以更强的决策力、洞察力以及发现力等来适应新的管理模式, 从而进一步适应更多样化的信息资产。
就大数据的特点而言, IBM总结出了大量、高速、多样、低价值密度、真实性五大特点, 即5V理论。大数据的实际意义在于专业化分析大量数据, 并对这些数据进行加工使其增值, 从而进一步促进企业间的信息分享, 对一个公司而言, 即内部企业部门间的信息分享。对于大集团公司而言, 传统管理工作中, 与其分子公司之间的会计信息交流效率低下且易产生传递错误, 但是通过大数据的融合, 会计信息得以迅速传递, 提高效率增加会计信息准确度, 进而加强专业化信息分析的准确性、合理性、及时性。
3.2 大数据时代下管理会计工作重点的变化
大数据环境下, 数据被分成结构化和非结构化两种。在当前背景下, 由于计算机技术的日渐成熟, 企业收集和处理会计信息仍以传统的结构化数据为主, 但是结合大数据时代背景, 结构化数据的局限性越来越明显, 非结构化数据应运而生, 其优势体现在能够迅速了解企业现状, 并从显示的趋势变化识别并解决新的问题。在大数据环境下, 非结构化数据会逐渐取代传统的数据化结构模式, 并能够发挥更大的作用。但是, 随之而来面临的问题是非数据结构模式的数据相较于数据化模式更庞大也更复杂, 与此同时, 会计具备的管理能力也更全面。就管理会计来说, 从传统的结构性数据适应新时代的非结构性数据, 在一定程度上不仅影响了会计的信息来源, 并且会计的分析能力也相应作出了更高的要求。首先, 传统结构化数据的数据之间的因果关系转变为非结构化数据的数据之间的相关关系, 即因果关系强调的是为什么会发生, 相关关系强调的是发生的联系。大数据因为有了大量的基础数据信息, 能够通过相关关系来指出数据之间的关系。其次, 会计分析的不同, 传统数据化会计分析强调的是精准, 而大数据下强调的是运用数据的效果。最后, 大数据时代的最大特征是通过日益发展的技术实现非结构性数据和结构性数据的共同存在的状态, 并加以分析, 发现数据与数据之间的相关关系, 从而对企业的经营发展进行反映、分析和评判。
3.3 大数据时代下管理会计工作的主要问题
一是大数据时代管理会计的管理职能发生了转变。传统的管理会计, 其职能仅仅是通过有限的数据量, 重点分析数据之间的因果关系, 而当海量数据出现, 其数据的繁多与冗长的特点, 使得对数据分析能力要求不断提高, 要求管理会计越来越多的转向价值的资源配置中去。不仅是财务单据中的信息, 更多的是海量的业务信息, 如何收集信息、分析信息, 并将有用的信息放置在合理的资源中, 通过高效的财务管理流程, 实现有价值的财务数据, 将资源配置在增长的领域中, 是财务人员转变职能的体现之一。
二是大数据时代下对管理会计的专业能力提出新的要求。传统会计环境下, 会计的职能集中于简单的核算和报表分析, 为管理者、经营者和决策者提供数据依据。而随着大数据时代的到来和市场经济的不断发展, 简单的数据分析已不能满足会计信息使用者的需求, 会计人员需要运用数据库对企业的财务数据和其他部门的数据进行综合分析, 从不同角度和深度挖掘可用信息, 通过这些数据的隐藏信息了解企业的现状, 及时对企业的经营成果进行客观属实的评价, 以利于管理层进行及时专业化的决策。大数据时代下, 管理会计不再是简单的数据指标分析人员, 更要求能够熟练运用各种数据模型并拥有一定的数据敏感度, 具备整合运用一切资源的专业能力。
三是提高会计信息化的安全性, 防止他人恶性非法访问与窃取数据是目前急需注意的问题之一。企业需要建立安全的信息网络, 对各类电子化数据实时监控, 加强内部监督, 树立保密意识, 定期实施岗位轮换, 系统建设企业内控。而在硬件方面应谨慎选择服务商, 订购安全性和稳定性高的专业设备, 并且确保该服务商具备风险应对方案。同时, 最基础的重点事项是, 增加对云计算平台的投资经费, 集团性企业必须拥有自己的服务器, 连接各分子公司以及上下游的相关企业, 组成自己的信息网络。因为当今已是大数据时代, 最大的资源即为数据信息, 一旦被黑客入侵或病毒感染, 机密的商业信息将极有可能泄露, 将会给企业带来不可挽回的损失。
3.4 大数据时代下管理会计的对策
一是针对数据泄露问题, 做好随时应对危机的措施方案, 加强防火墙建设, 抵御病毒侵害, 保证信息的安全性, 同时提高网络安全意识, 重视网络犯罪信息的保存、收集, 合法维护自身权益。
二是企业要想扩大数据容量并迅速分析海量数据, 提升企业对数据的处理能力, 必须广泛应用云计算、云储备。云计算、云储备是以互联网为基础进行计算, 提供动态的、扩展且虚拟的资源。目前, 云计算、云储备已经渗透到大数据的方方面面, 分布式处理、分布式数据库、虚拟化数据成为大数据的依托, 最大限度地保存了数据, 使管理会计突破时间和空间的限制, 大大提高了存储空间和分析效率, 使数据价值充分体现。
三是建立大数据资产的概念。积极响应海量数据需求, 充分体现会计信息质量, 认识到数据即为资产, 数据自有价值, 由此拓展财务报表表外事项以及财务报告罗列项目, 提升财务分析价值的深度, 加强管理会计在数据分析深度方面深挖能力, 在企业管理、决策的各方面广泛应用大数据信息成果。
参考文献
[1]许金叶, 许琳.构建会计大数据分析性企业[J].会计之友, 2013 (24) .
[2]温航, 沈英.大数据时代对企业会计信息质量的影响[J].科技展望, 2015 (22) .