大数据时代如何提高财务数据的质量

河南应用技术职业学院

引言

财务数据对于企业财务管理质效有着最为直接的影响，深刻地影响了企业决策、管理等相关活动。为更好地发挥出企业财务数据的价值，促进现代化管理体系的有效构建。越来越多的企业尝试将大数据技术与财务数据发掘、分析、应用结合起来，通过完整数据链条的构建，将财务数据以更加直观的方式呈现出来。帮助管理者掌握企业发展情况，制定相应的运营决策，使得企业始终保持良性发展状态，不断提升企业发展潜能，增强企业竞争力，使其获取更多的主动权。

一、大数据对财务数据质量的挑战

（一）财务数据的定义和分类

财务数据本质上是运用货币手段将一个公司经营活动所产生的数据进行记录、加工并最终对外报告的一系列的数字、字母与特殊符号的集合。

从会计处理过程来看，财务数据主要分为三类，即原始财务数据、中间财务数据和发布的会计信息。

原始财务数据就是直接记录企业实际经营过程的财务数据，可以与实际的业务相关联，可以通过实际物品或服务进行追踪。

中间财务数据主要是将上述直接业务获取的原始财务数据进行分类、建立勾稽关系，形成内部的财务数据链。这部分是会计人员运用会计政策对有关数据进行判断，对部分数据加以估计，从而为最终发布会计信息做准备。

发布的会计信息则是会计人员在中间财务数据的基础上，按照相关的会计准则和政策，通过合理的判断将分散的链式中间数据简化为可以对外发布的表式信息，即财务表，主要包括资产负债表、利润表、现金流量表。财务报表的编制必须遵循会计准则，有既定的格式和编报要求。

（二）大数据时代财务数据准确计量与处理面临的难题

总体来说，在大数据时代，由于企业业务链扩展导致直接财务数据增加，同时由于各类财务数据门类繁多，信息变化量大且快，导致会计估计困难，最终导致发布的会计报表信息不能合理反映企业的经营情况。更有甚者，部分企业尤其是部分上市公司，利用这一环境主动造假，虚构事实，编造假的财务数据，导致投资人受骗[1]。

因此，我们从上述财务数据的三大分类对其准确计量和处理的难点进行分析。

1.原始财务数据计量的难点

以电商企业为例，由于订单的增加和价格的折扣因素等，往往会导致销售数量和价格的计量错误，尤其是出现频繁订货及退货情形时，往往会导致数量的多记录和少记录。其他企业也会面临这一情况，如部分工业企业包括多种用工机制，生产多种产品，每道工序的人员工资都不一样，每个工人的工资也不同。而几千个工人的工资核算往往会导致差错，尤其是工资是月度核算，部分会计人员如果存在疏忽，将上月的工资计入本月则会导致数额错误。

2.中间财务数据的计量难点

由于大数据时代数据更新加快，原有的处理方式往往会导致数据出现差错，尤其是在使用会计政策及会计估计时更是如此。比如上述的退货问题，客户在10月31日买入商品，而在11月1日退货，在具体处理时往往由于这样的订单较多，导致部分数据处理不及时，虚增了月度的销售金额。再比如，部分外贸企业在出口时是按照上月的美元价格结算，而在退货时是按照当月的美元价格结算，导致汇兑的差异。总之，大数据时代，数据量大且变化快，导致了中间数据计量的难度加大。

3.对外发布的会计信息的计算难度

由于上述原始财务数据和中间财务数据的计量难点叠加自然造成了会计信息的计算难度[2]。在大数据时代，有很多创新的业务，比如某个电影的投资，其投资期可能长达10年，但回收期可能只有几周。这种经营模式如何判断收入，如何分配成本，如何将这家企业的经营情况进行说明，对于会计工作者来说都是一种挑战：如果片面地说明其当年的盈利可能会导致投资人对未来几年企业过分乐观，而如果只强调其过去几年没有收入，则又会造成企业的前景被低估。

大数据时代，企业经营模式的转变会导致会计信息发布的难度增加，同时也是部分劣质企业尤其是劣质上市公司集中进行财务造假的主体部分，比如通过虚构企业经营情况等，使得投资人对其未来产生联想。因此，企业发布的会计信息不能仅停留在数据上，还需要是配合文字说明的综合性信息。只有数字和文字相结合的综合性信息才会如实反映会计信息，才能成为投资人及监督者综合判断其质量的依据。

二、大数据时代提高财务数据质量的方法

（一）大数据对财务数据质量造成不利影响的原因分析

（1）客观上会计信息多、数据变化快导致数据处理的要求提高，压力增大，部分数据处理不及时、不准确[3]。

（2）原始海量数据，尤其是部分难点数据增多，难度加大，导致会计人员在面对会计政策和会计估计的判断时容易出现失误或错误。

（3）前期数据的难度叠加导致会计报表的难度提高，最终导致会计报表出现错误。

（4）部分企业人员利用大数据时代海量财务数据进行精心包装，有意制造错误财务数据。

（5）广大群众尤其是投资人面对大数据时代企业的经营情况时，其投资能力和水平没有跟上财务数据变化的节奏。

（二）大数据时代财务数据质量提升的方法

针对以上财务数据质量出现问题的原因，我们从企业财务处理、行业监管角度以及投资者社会监督三个角度出发加以应对，从而有效提高财务数据的质量。

1.企业财务处理能力的提升

面对大数据时代企业财务数据处理难度加大的局面，企业财务处理主要从“人”和“机”两方面加以应对。

（1）提高会计人员素质。提高企业会计人员的素质从源头上解决财务数据质量问题，一方面企业通过各种招聘渠道聘请具有丰富经验的会计人员，另一方面通过各种“请进来、走出去”的模式对会计人员进行培养，使其具有应对目前财务数据处理的局面基本的能力，才能将准确的原始会计信息加以收集，并将其准确地处理成会计中间信息，最终加以准确地会计报告。提高会计人员素质是一个持续的过程，一方面，大数据时代企业业务变化极快，会计人员需要随时进行调整应对；另一方面，最近几年会计政策不断调整，会计人员要通过不断的继续教育，才能提升对数据进行收集和处理能力。

（2）不断加大科技手段辅助提高财务数据处理能力。目前会计无纸化早已普及，各种会计软件也被企业不断运用，对于提高企业会计人员处理业务能力助力极大。在目前的大数据时代，应该进一步提高科技手段的运用水平，不断研究开发现代化办公软件，辅助会计人员对财务数据处理的全过程进行监督和管理，对于录入会计信息过程中出现的明显错误或违背常理的财务数据进行预警提醒，比如对于同一件商品的采购金额录入，当数据在一个周期内价格前后差额超过5%就需要及时提醒数额是否录入错误。加大科技投入可以降低人为数据的差错率。

2.行业监管角度持续提升监管水平

财政部门及相应的行业协会是对会计行业整体水平进行监督的主要部门。尤其是在目前大数据背景下，面对企业业务变化多端，会计处理难度明显加大的行业现状，会计行业要想适应这一变化，必须自觉接受行业的指导和监督。[4]只有这样，整个会计行业人员的水平和能力才会得到提升。

首先，加强行业的教育，通过注册会计师、中高级会计职称考试等，推动企业会计人员的学习和后续教育，不断将最新的准则、业务指导等传递给各级会计从业人员，使其有能力面对新形势下的财务数据处理难度。

其次，加强行业自律，要将会计处理的准确性作为每一位会计从业人员的立命之本，通过行业自律教育提升会计人员的使命感，从而减少会计人员参与企业造假的行为的发生，或者通过某种方式将会计造假行为公之于众。

3.社会监督是企业会计信息质量提升的外部推动力量

从上市公司角度来说，其会计信息的准确性并不仅仅是一个企业上下游客户的事情，它关乎众多投资人的利益。因此，投资人以及与之相关的社会各界，如证券行业、媒体、法律界、审计界等均要加大对上市公司会计信息质量的监督力度。对此，研究建议除了目前的财务报表和审计制度外，通过证券研报的形式，将每个企业的财务报表尤其是可能产生问题的财务数据加以全面解读，通过全面讨论的模式分析各上市公司的财务数据，尤其是长期财务数据，形成对上市公司财务信息造假的持续高压态势，从而进一步提升上市公司财务数据的处理质量。[5]

结语

大数据时代财务数据的处理难度不断加大。为了保证大数据的质量不断提升，建议应该提高会计从业人员的综合素质，加大企业会计科技辅助手段的投入，自觉接受行业自律监督和社会监督。