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大数据时代对传统会计及审计的转型影响

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  摘 要:大数据对传统的各行各业产生了强烈的冲击,传统会计及审计行业也在大数据的影响下逐渐发生转变,一些以往存在难以解决的问题在新的大数据技术下存在极大解决的可行性。本文分析了大数据时代对传统会计及审计的几点影响,并针对这些影响提出了应对传统会计、审计转型的相关建议。
  关键词:会计;审计;大数据;影响;转型
  0 引言
  传统的财务会计及审计因技术手段的落后、固有思维的束缚等一系列原因,导致其自身固有弊端日渐显露。随着大数据、云计算及人工智能技术的发展,会计及审计的工作环境正在急剧地发生变化,因此这些弊端不但不再“固有”,还极有可能借助这些技术手段得到妥善解决,于是,将这些技术应用到会计、审计行业已是当务之急,如何应用、应注意解决哪些问题和缺陷,各行业、相关人才应如何面对这些机遇和挑战也成为值得思考的问题。下文分析了几点传统会计审计目前存在并可以通过大数据解决的显著缺陷,来为大数据在会计及审计领域应用指明具体的方向。
  1 传统会计及审计存在部分难以解决的缺陷
  1.1 会计终极目标难以实现
  传统的财务会计职能以核算为主,会计的终极目的应当是能提供信息给使用者做决策的,而实务会计工作中依然还是以核算作为主要工作,在核算的过程中耗费大量的时间,有些企业会计人员甚至编制完成财务报告之后就开始“放假”了,认为核算完成了就是达到最终目的了,其实不尽然,这只是决策的开始而已,看到财务报告之后距离做出正确决策之间,还差着一大段距离,这段距离便是解读报告及会计信息,因此如果不花费一定的时间做财务情况的解读和分析,那一纸报告也毫无意义。因为观念的限制、人力成本的限制、技术的限制等多种因素导致会计核算环节耗费的时间难以大幅度缩短,所以也进一步导致后续的环节耗费时间难以加大比重。
  新大数据技术配合人工智能手段,能很好地解决核算工作耗费大量时间、成本的问题,随着技术的发展,不再需要人亲力亲为处理每一核算流程,也不需要会计人员花费大量时间去一笔一笔详细处理会计数据,这大大减少了核算过程的时间和精力,使得时间和劳动力能大幅度转移到解读报告和财务分析的工作中去。
  1.2 财务报告及时性不足
  在会计的日常工作中,为了及时提供决策和管理所需要的信息,在会计工作中,人为的在时间上把连续不断的企业经营活动及其结果用起止日期加以划分,这就是我们所说的“会计期间假设”,而这是传统会计的重要假设之一,而划分会计期间的目的是为了编制分期财务报表,以满足会计信息的使用者及时地掌握有关信息并据以决策。会计期间也分为年度和中期,因此我们只能经过了一整个月、季度、半年或是一年最终才能获得一份完整的财务报告,且货币的时间价值被忽略[1]。而财务报告作为经营者决策的重要依据,在会计期间越长的情况下越晚获得决策依据,便越难以及时做出应变决策。此外,在预测未来问题上,数据其实是随时变动的,以以往每一个会计期间的财务报告数据为依据进行趋势分析,则只能截取几个时间点的数据大致预测数据的变化趋势,并且会计期间越长则获得的趋势越是笼统。因此,会计期间缩短能有利于增强财务报告的及时性、增强预测未来的精确性。
  在大数据技术来临之前的会计环境中,由于技术及人力成本等因素影响,难以做到急剧地缩短会计期间。但在大数据以及相关数据处理技术的帮助下,管理人员能够随时获取某一时点的财务报告,这个时点可以不是会计期末。并且在趋势分析上,管理人员能够获取从过去至今精确到每一分甚至每一秒的数据变动图,精准地掌握数据变动的规律。这对于事中检测、实现事前预防提供了极大的可行性。
  1.3 财务分析结果不准确
  做财务分析往往需要选取有代表性或是有显著意义的数据进行分析,而选取数据的有效性及数量则在很大程度上影响分析的结果。在呈现出某一财务问题时,问题是否能得到有效的分析极大程度依赖于分析者的经验及职业敏感性,分析者对于出现的问题常常会根据经验做出某種假设和猜想,然后按照以往经验去摘取自己认为有用的数据进行验证。但是如若分析者经验不足或是遇到从未有过的状况时,就不能根据经验和猜想去验证,因此什么样的数据是有效的具有代表性的很难判断。
  但是大数据技术的发展能解决这样一个问题,只要数据量足够大,则不同数据的相关性会更为明显,更方便肉眼发现数据之间的相关规律,而更少依据分析人员的经验猜想。所以方便我们从“结果”出发,再去挖掘数据之间的因果关系,认识事物发展的规律。在实际应用中,如果是少量数据展现出相关性及规律,若不挖掘出站得住脚的原因则用这个“相关性”及“规律”去预测未来,风险较大,毕竟少量数据难以代表事实,而大数据技术下数据量可以随着技术和时间的发展而越来越全面,那“规律”则会越来越明显且靠得住。比如在抽样的情况下我们发现少量数据大约成一个正比例关系,但大数据分析下可能就呈指数关系,而前者,完全可能是抽样代表性有限或是抽样固有的缺陷造成的偏差。
  1.4 审计难以全覆盖所有角落
  审计人员总是依据自身的判断而确定重点审查的范围,在确定的范围之内又采取抽样选取的方式获取数据进行分析核查,这就要求审计人员确定的审查方向和范围必须具有重要性或是最有可能规避审计风险的特征,之后对该范围内的数据又要进行随机性抽样,但绝对的随机性抽样也难以做到,这源于抽样审计的固有局限性[2]。因此,就算审计人员水平再高、经验再丰富、核查再仔细也难免会存在“漏网之鱼”,而这“漏网之鱼”却也极有可能成为审计人员的致命元凶。
  因此消灭审计盲区、消灭“漏网之鱼”则可最大程度地规避审计风险、精确核查企业全貌。这种“审计全覆盖”的目标在传统的抽样审计和重点审计模式下难以达成。而迅猛发展的大数据技术为“审计全覆盖”提供了实施的可行性。未来我们可以利用大数据技术轻易地获取并处理近乎所有的数据,甚至我们不需要确定所谓的重点、也无需费劲心思考虑抽样的随机性。审计人员能直接轻易地批量处理海量数据,一览企业全貌,即使小的漏洞也轻易被发现。就好比,我国在解决道路交通安全问题上,全国安装高清摄像头之前,依靠交警巡逻在各十字路口随机查看,但高清摄像头覆盖了近乎所有十字路口后自动拍照,便可以把所有的违章情况记录下来,真正实现消灭“漏网之鱼”。   2 促进大数据在会计审计行业应用的措施
  2.1 加快大数据在会计及审计领域应用的开发
  大数据技术正在快速的发展中并且开始迅速渗透到各行业各领域,技术如何在会计及审计行业领域内起作用是当下亟待解决的重要问题。促进大数据在该领域的开发,应当考虑多种因素,多管齐下,积极配合。具体可以从以下三个方面作为主攻方向:一是相关行业龙头企业或是企业高管重视该应用领域的开发,或是行业协会组织行业内部达成合作开发的共识,牵头多企业合作;二是统筹资金的投入、人才及其他资源的投入,以免造成资源的浪费,尽量将力量使在一股绳上;三是确定方案合作的细节,对实施过程进行可行性分析和安排;四是人才方面讲究大数据专业人才和会计、审计人才的对接配合,培养兼具两者知识技能的复合型人才,以达到共同开发、相互融合的良好效果。
  2.2 促进财务人员、审计人员的思维及能力转型
  要从各方面促进大数据会计审计应用,除了硬件的开发,更注重人的配合,因此需要从思想上和行动上引导传统的会计审计人员应用新的技术,更应引导他们成为新会计和审计工作的开拓者、创新者,做到思想上渗透、行动上培训、灵感上启发。具体建议如下:一是让传统职业人员意识到传统会计审计模式的一些固有局限性从而如何通过大数据手段进行解决,使他们了解大数据解决问题的工作原理并从心底接纳和认同;二是增加现有的大数据会计审计技术知识等内容的培训,让职业人员切身实地感受到大数据技术实施的可行性和应用的良好效果;三是启发职业人员的思维,使他们习惯性地总结传统会计不能解决的难题从而为新的大数据技术应用做贡献,使这些传统人才也成为新技术的开拓者和推崇者,进而不断完善大数据在会计及审计领域的应用。
  2.3 逐步实施审计全覆盖布控
  审计的“监控摄像头”制作出来了,如何安装、如何监控的方案制定好了,接下来要做的任务就是将监控安装在每一个角落。好比研究和应用到位了,人才到位了,还需逐渐将大数据网和监察点逐一建设和布控,只有彻底完成这最后一步,大数据技术才能真正地实现审计全覆盖。建议各相关行业前期都投入相当成本建立庞大的数据监控角落,稳步实现“全渗透”,先苦后甜,一但该项工程完成,后续的审计工作效率将大大提高。在逐步实现全覆盖的过程中,我们不妨先制定好全覆蓋的实施方案,首先应构建一个整体的审计布控框架,主要依据结构性及重要性把握整体大局,之后可以分批在大框架下进行填充,逐渐将“摄像头”分布在问题多发及重要的角落,通过一段时间的分批落实,最终实现全覆盖。
  3 结语
  利用大数据手段革新传统行业,使传统行业现有缺陷逐渐被填补已成为大势所趋,传统的会计和审计的内涵、职能目标也进一步得到升华,会计工作过程已经不再仅仅是确认、计量、记录和报告,财会人员的工作更多聚焦于对数据的分析和解读,将数据盘活才是会计的主要工作。对审计人员来说,不再使用传统的抽样审计,确定审计工作的重点不再如此依赖于审计人员的职业经验,建立起审计全覆盖三百六十度无死角监控,实现出现问题自动预警的技术突破,可使未来审计风险趋近于零,真正做到不放过任何一个问题。纵使大数据在会计及审计行业再怎么具有广阔的应用前景,但要真正实现还需各行各业企业、研究人员、职业人员以及政府等多方共同努力。
  参考文献:
  [1]康勇攀.大数据时代下企业财务报告存在的问题及对策研究[J].中国商论,2018,(23):8-9.
  [2]王羿淞.大数据时代下的审计变革探讨[J].现代商贸工业,2019,(20):109-111.
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