大数据时代下会计人员转型的研究作者：王怡来源：《中国集体经济》2020年第04期摘要：当前，互联网技术飞速发展，大数据时代的到来引发了会计领域一次“工业革命”，传统会计行业受到了前所未有的冲击，部分岗位因为大数据的出现即将被淘汰。

会计人员应该从日常重复繁琐的工作中脱离出来，实现思维上转变，更加重视管理会计能力的提升。

关键词：大数据时代;管理会计;财务会计;转型一、大数据介绍（一）大数据的概念互联网数据中心（IDC）为“大数据”下的定义为：大数据是指为了更经济、更有效地从高频率、大容量、不同结构和类型的数据中获取价值而设计的新一代架构和技术，用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。

由此可见，大数据规模较大，可视为是全部样本的集合体，是由数量繁多、结构复杂、类型较多的数据所构成的。

大数据之大，不仅仅是指信息数量多，更揭示了数据的价值之大。

（二）大数据的特点大数据具有5V特点，分别是Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）和Veracity（真实性）。

从数据的容量大小与真实性来看，海量数据规模巨大，决定了数据信息的潜在价值较高;从获得数据的速度来看，大数据借助云计算、移动互联网、手机、PC端等载体获取数据并进行分析，处理速度较快，形成了动态的数据库;从多样性角度分析，数据来源多种多样，类型复杂，比如音频、视频、网页、图片、网络杂志、微博评论、博客、QQ等;从数据的价值上看，价值密度相对较低，各种复杂的数据合理运用大数据技术，以低成本创造高价值。

（三）大数据的作用对于金融行业来说，大数据能进行有效的资金管理，提供资金规划;对航空行业来说，大数据的定位系统，能预测出行前的天气状况，降低风险;对于医疗行业来说，大数据可以了解患者的歷史病情，能帮助医生找出病情间的联系，能帮助医药企业提升药品质量;对服务行业来说，大数据可以提供符合顾客生活习惯的个性化服务;对销售行业来说，大数据可以了解同行业中价值的具体变化，寻找潜在顾客等。

1. 大数据下数据采集范围广2000年左右，“信息化建设”是个热门词汇，政府和企业都在积极推进信息化建设，诞生了ERP、官网、办公系统等工具。

然而，即便经历了信息化建设的过程，大部分传统企业收集的数据类型也是有限的。

一般企业中存在的较多的是财务数据，其他数据并没有及时更新甚至缺失。

当下，大数据是互联网发展至今的一种特征，（1）明显变化是企业的部分业务变为线上业务，大大方便了企业的数据采集。

比如：淘宝上的官方店铺和实体店比较，实体店获得的数据仅仅是买了多少钱商品，卖了多少件商品，有多少人是VIP用户，淘宝官方店铺却能获得多少人看了哪些商品，多少人收藏了该商品，该店排名前3的商品是哪些，客户在该店的消费次数等信息。

（2）大数据下的实时监控系统，一般是视频监控，这种方式能够将线下所有行为收集，大大提高了数据采集能力。

2. 大数据下数据分析能力强大数据带来了数字驱动的思维，基于大数据的分析，如表1在不同的产业环节中作出决策。

大数据的价值之一：对部分消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销。

大数据精准营销是大数据环境下的一种新型的营销方式。

大数据环境下主导的营销理念，是一种以技术为驱动、以海量数据挖掘为基础，对顾客进行商品个性化传播。

它是在搜集到消费者的海量数据后，在深度挖掘数据背后的关联和逻辑规律基础上，对顾客进行精准的定位、迎合顾客的需求、为顾客提供个性化的服务体验。

营销核心在于运用大数据技术进行精准分析，制定出最优战略方案，传递给最佳的消费群众。

这表明大数据不是简单的数量上的堆积，掌握全部的数据资料本是大数据具备的特点。

大数据具有的资产战略意义是对这些数据资产能够进行专业化的分析处理，进而得到需要的信息，最终达到对市场进行反映、对客户需求的满足以及实现自身盈利的目的。

二、大数据对财务会计的冲击（一）会计人员记账方式改变大数据时代下，财务会计技术发生了巨大改变。

第一代财务人员以手工记账为主，各种年份的明细账，总账，记账凭证堆放在仓库中保管，会计人员所有计算都是严重依赖计算器甚至是算盘完成;第二代财务人员记账时有了办公软件的协助，例如EXCEl、ACCESS，大大提高了财务人员的工作效率，节省了财务工作的时间和精力;第三代财务人员记账以财务系统为主，互联网时代下，类似ERP这样的财务记账、业务核算、统计工具的相继诞生，使得会计做账流程逐步系统化，会计步骤清晰可视化;第四代便是大数据时代，这个时代的特色是，财务人员从数据的记录、收集和整理者，要向数据的使用者提供可靠的分析手段和分析工具，最后总结汇报分析结果。

会计报告的对象是一个企业内部对会计信息有需求的各个层级、各环节的管理者。

这样管理者不再只是了解历史的年终报告，更加能够掌握实时动态。

大数据的特征之一是非结构性数据较多，且日后将成为影响各企业各部门的重要因素。

目前财务人员追求的是数据信息的精准性，关注点仍放在结构性数据上，忽视甚至是无视非结构性数据分析，在数字上追求百分之百的完美，采用的是以部分数字信息分析和评价企业整体经营情况的方法，一旦数据信息有偏差，会导致财务报表分析错误，财务工作重头开始的后果。

非结构性数据追究的是数据间的关联性，即使中间出现数据信息的偏差，也并不会影响最终的结果。

（二）会计人员岗位重新设置大数据打破了财务部门传统的人力资源格局。

会计的职能是核算与监督，大数据时代下，财务人员的职责分工不再以传统的会计核算为核心，而是以数据和信息收集处理作为依据。

大数据下，绝大部分的企业的财务岗位将会被重新定位和设置，其一财务工作有交集的岗位将会被合并，其二机械性重复日常工作的岗位将会被撤销，其三与大数据相关的新的岗位将会被设立。

最明显的是公司将会设置数据收集和处理相关的岗位，并以其为中心与其他重新分配的财务部门沟通联系，数据共享，分工合作。

大数据延伸了财务人员的领域，风险管理、信用管理、成本管理等都将进入财务岗位需求。

会计行为越发偏向过程分析，而不再是过度关注结果。

此时，财务人员不能只局限于所在部门，更需要与相关部门联系沟通，获取多方有利的数据后进行加工、整理，最后总结汇报结果。

在完善的企业信息化系统下，加上跨部门的合作使得会计业务环节形成了一个闭环，这时将会计监督职能放置到每一个业务环节中去，相互牵制，相互监督可能会取得更大的效益。

例如企业会计人员的采购过程，通过网络实时监控发票开出情况，这样比传统的会计监督要更加便捷、更加有效。

（三）会计人员职能管理化传统的财务会计依靠的是手工记账，在数据电子化后，录入的工作甚至都不需要人工完成，而是直接生成;如果是核算型的会计，EXCEL等电脑工具便能够使得会计工作轻松不少，在表中设定公式，可以自动计算成本、价值，自动生成财务报表等。

然而，除了这部分重复机械性工作容易被计算机淘汰的以外，能够使数据“价值化”的管理人员却很难被取代，而且也不会同意被取代。

计算机再怎么强大，也需要人赋予它规则，报表的处理需要会计人员考虑各种因素并综合分析。

对会计人员而言，大数据是各种不同的信息的集合体，大量的财务数据和非财务数据都集中聚集在企业的财务部门中。

有时候，在海量的数据面前，尤其是非财务数据占比较大的，会计人员的主要职能和精力从传统的记录和整理数据转化为使用和分析数据，这需要会计人员全方位掌握会计理论知识，解决财务与非财务的问题。

传统的财务会计追求的是数据中的信息百分之百的精准性，大数据下的会计追求不再是数字的精准，而是数据的价值，是各种数据之间的相关性带来的商业效益。

大数据技术在有效结合企业的信息流、资金流、物流的基础上实现了会计领域的一次创新，对会计人员创新最大的是职能的转变，让会计人员转为能够发现数据信息的价值者。

由此，管理会计，一种区别于财务会计的职位日益凸显。

三、大数据时代管理会计日益重要管理会计是从传统会计中分离出来，与财务会计并列，对会计学的发展做出了巨大贡献。

管理会计的主要职能是为企业管理层提供参考依据、作出决策，以确保其资源的合理分配和战略的实施。

管理会计的作用是为了提高经济效益、适应市场竞争和满足单位组织内部经营管理等。

（一）管理会计具备预测功能预测是所有决策流程的起点，管理会计要求企业需完善预测体系建设，预测的基础是数据。

管理会计在大数据的基础上深入挖掘，发现逻辑规律以此预测发展方向，制定企业的发展战略。

企业一个项目的投入成本与后期的运营息息相关，如果前期规模设计不足、理念不清晰，后期无法满足运营投入，会影响企业的正常经营，这就是需要管理会计利用大数据方法进行分析。

像大型超市沃尔玛，通过后台的数据统计，挑选不同国家地理优势地段，各城市人员收支情况，以及各阶层人员的消费水平，最后沃尔玛做出了三大举措，第一、提出了“帮顾客节省每一分钱”的服务宗旨，抓准了人员的消费心理，实现了规模持续扩大的目标。

第二、在进行数据分析汇总后，沃尔玛针对消费者不同层次的消费水平，采取了各种零售经营形式，分别占领高、低档市场。

第三、沃尔玛在预算方面为了降低成本，大大缩减广告方面的开支，却将更多的投入放在了公益方面，吸引消费者眼球，树立了良好的形象。

由此可见，企业在充分分析汇总消费者情况后，加上企业自身的生产能力、销售团队等因素影响，按照管理会计程序，科学制订项目规模，合理预测投入产出，最终确定资源配置，必能提高企业的市场占有率，处在有利的经营状态，为企业创造利益。

（二）管理会计具有更强的数据处理水平随着新型互联网的普及与应用，海量的数据包括结构化数据与非结构化数据，其中非结构化数据占比较大。

所谓的非结构化数据是存在于社交网络上，以图片、视频、音频、日志、网页链接等形式出现在微博、推特、腾讯等社交平台上的信息。

在企业中，结构化数据的来源是历史的财务信息，不具有将来性，一般用以分析汇总过去消费者对产品或服务的需求情况。

非结构化数据带来了突破，能够实时掌握消费动态，因为消费者常常在微博等平台上发表自己对产品或服务的评价，消费者的这些评价是企业非结构化数据的重要组成部分，加上管理会计利用统计等原理和方法，将非结构化数据进行加工及处理、分析，并制定各种各样企业所需要的方案，确定项目规模大小，寻找长期合作伙伴并且维持企业的日常经营活动等，帮助企业调整产品的战略计划，迎合消费者的需求。

个人认为最直观的大数据模式，就是搜集和统计消费者行为记录，并更精确地分析出消费者的爱好和行为购买习惯，从而更有效率地找到符合企业产品定位和潜在客户。

例如：淘宝网页上会记录消费者购买过的东西和店铺，会在消费者购买一种产品时，随之推荐有联系的产品并给出对应的评价等。

管理会计在大数据下如虎添翼，降低了信息的生产成本，提高了信息的质量。