大数据背景下企业管理会计发展面临的机遇和挑战

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  [摘 要]大数据技术对管理会计既带来了机遇也带来了挑战,大数据技术与管理会计的碰撞为企业的发展带来了新的可能。同时理论落后、财务安全、人才培养方面都对大数据与管理会计的结合提出了挑战。直面这些挑战,大数据技术的应用才会使管理会计的作用得到了充分的发挥,使企业获得良好的经济效益。
  [关键词]大数据;管理会计;企业管理;人才培养
  [DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2021.22.141
  1 引言
  大数据是21世纪颠覆性的技术创新,是一种大规模的数据获取、储存、管理以及分析的数据,本身具有数据规模较大、数据流转速度快、数据类型多样、数据价值密度低等特点,但是大数据注重对数据的加工以达到“数据信息增值”的目的。从本质上来说,大数据不仅满足了企业财务管理中对财务数据加工处理的多样化需求,还可以帮助企业打破组织边界,实现信息共享,为商业沟通提供便利。在大数据时代,传统财务会计将在数据核算、结构设置和管理方式上出现大变革,管理会计应运而生。文章首先对大数据和管理会计的理论进行梳理,指出二者的定义和联系,进而分析大数据时代企业在管理会计工作中面临的机遇和挑战,最后结合我国企业管理会计的发展现状提出相應的发展策略建议,以期我国企业管理会计在大数据时代能有效抓住机遇、迎接挑战。
  2 大数据理论介绍
  2.1 大数据的概念
  大数据(Bigdata)是指无法在一定时间范围内运用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,大数据具有大量、高速、多样、低价值密度和真实性的特点。近些年,学者对大数据的概念和范畴的研究和讨论较多,研究机构Gartner(2018)给出了大数据较为全面准确的定义,认为“大数据”是在运用新处理模式的方式对海量、高增长率和多样化的信息进行更为强大的洞察、决策和优化。麦肯锡全球研究认为大数据是一种在数据的获取、储存、管理和分析方面远远超过传统数据库工具能力范围的数据集合,具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。总之,大数据的战略意义和“制胜点”并不在于大数据掌握了庞大的数据信息,而在于大数据可以将海量的数据进行有效的专业化处理,提高对数据的“加工能力”,通过有效的数据加工实现数据的增值。
  2.2 数据挖掘技术
  数据挖掘技术是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘技术首次提出于1989年的十一届国际人工智能协会的学术会议上,学者首次提出“基于数据库的知识发现”。此后,数据挖掘技术之所以频繁出现在人们的视野中,也活跃在学术界以及各个行业中,是因为数据挖掘技术可以有效将数据转化为有用的信息,顺应了时代发展,满足人们对数据处理的高要求。通常来说,数据的类型包括结构化数据和半结构化数据,也会有异构型的数据。数据挖掘技术通过研究发展知识的方法可以是数学的、非数学的,也可以是归纳的,最终挖掘出来的数据可以有效运用于信息管理、查询优化、决策支持以及数据的自身维护等方面。
  3 大数据时代赋予管理会计的新内涵
  管理会计是在传统会计基础上发展出来的一个现代会计的新分支,对现代会计的发展做出了很大贡献。传统的管理会计主要是从企业拥有的历史数据出发,通过对数据进行处理和加工,形成对企业当期业绩的综合性评价。管理会计的主要职责就是为企业的管理层做出决策提供依据和参考,以确保企业资源的合理配置和战略的有效实施,帮助企业适应市场竞争、提高经济效益。
  管理会计的主要作用包括为企业提供管理信息、直接参与决策以及参与业绩考核几个方面。首先,管理会计可以为现代企业生产经营提供财务方面和经营方面的信息,为企业生产经营可能面临的风险做好预防的准备。其次,现代企业管理会计可以贯穿于企业经营管理的各个方面,直接参与决策。无论是企业长期发展的战略方向选择还是短期的计划,都需要管理层对当下和未来的企业经营环境进行合理有效的评估和计划。而管理会计可以在每一个环节的经营决策中起到把控的作用。例如,当企业需要融资的时候,管理层可以用现金流管理评估当前的融资成本、风险和规模等;企业在投资时可以对生产环节规模进行计划,如果没有管理会计提供的有效生产规模评估,盲目投资会造成企业资源的严重浪费,甚至会给企业带来巨大的亏损。最后,管理会计可以有效实施企业业绩考核。管理会计可以帮助企业对生产经营的过程及结果进行严密的跟踪和监控,确保企业生产经营销售计划有效实施,帮助实现企业经营目标。
  大数据时代,管理会计的工作转向对企业未来经营情况的预测。由于大数据时代,数据的时效性更强,也更加全面,消费者可以在第一时间获取关于产品和企业的即时性信息,企业也可以就此分析消费者的需求,在大数据平台获取有关产品和市场竞争的状况,利用数据分析预测下一期的销售情况,提前进行生产和销售的资源人力准备,抢先获得商机。
  4 大数据时代企业管理会计迎来的机遇
  4.1 管理会计数据更加多样化
  当今大数据应用愈加普遍,与传统企业管理会计较多使用财务数据不同,非财务数据在企业管理过程中的作用愈加举足轻重。平衡计分卡在企业管理会计中应用广泛,如战略管理以及业绩评价,其从财务、客户、员工、业务四个维度进行分析评价。其中非财务指标在平衡计分卡的使用中发挥着至关重要的作用。
  不断迭代的硬盘存储技术以及良好的经济技术环境使得企业中各非财务指标的收集和永久储存成为可能。其中,电子商务的发展使得买卖双方在线上完成所有交易,买方在线上即可详细了解商户资质,购买行为完成后可以评价该交易过程以及商品满意度,该交易的完成过程可实现线上全记录并为其他买方提供参考价值。
  通常,通过分析可以将非财务数据转化为非财务参考指标,如客户满意度:服务型企业在App上实时获取到的用户满意度及评价,制造型企业通过分析市场需求进行生产制造,再通过收集市场反馈进行调整与改良。市场占有率:电子商务平台如淘宝、拼多多等会记录买卖双方在其所属平台上的每一笔交易,同时通过大数据获取某特定商家的销售数据及市场排名,后台提供的大数据分析使得商家可以及时调整产品布局,客户评价数据分析使得商家可以及时调整企业战略计划,最终提高产品市场占有率。   4.2 管理会计具备预测功能
  在管理会计中融入大数据分析,可以攫取数据背后的逻辑规律,使得企业可以在此基础之上预估未来的发展趋势,同时确定企业在今后的长期发展计划。
  4.2.1 对项目投入产出的预测
  项目后期的投资运营通常受到前期投入的直接影响,如果前期规模设计较大且后期利用率较低将导致资源浪费,如我国有不少的市中心、中央商务区的写字楼在其投入建设时,前期投入成本过高而入住率极低,便会陷入长期亏损困境。反之亦然,如果前期规模设计较少且后期无法满足实际需求将影响企业正常经营,如家乐福等大型商业超市,其通过企业后台收集、统计并分析各个区域的卖场销售状况,同时分析不同城市以及消费者的特征并对其进行画像,以此选择具有较大优势的地理位置并设计合适的卖场规模对产品进行不同分类,从而促进各个卖场销售经营业绩,最大限度提高企业收益与企业价值。
  4.2.2 预测市场,以确定资源配置
  在传统的企业管理过程中,市场需求预测存在困难,但是大数据方法的使用为市场预测提供了强有力的支撑,管理者可以运用大数据攫取数据背后的逻辑与规律。大型项目一般在前期的投入成本与后期运营成本呈正相关关系,例如我国一些机场的前期建设成本较高而后期实际使用率低,这种情况会造成资源利用率低,发生资源浪费。在制造型企业中,订单不足导致生产线利用率低下会发生资源浪费,而生产线产能低下无法满足订单需求会直接影响企业的发展。
  4.2.3 挖掘新产品趋势满足客户需求
  企业经营是为了创造利润,而利润受到市场经济环境的影响。企业在制定战略时需要高瞻远瞩,如市场需求变化、产品未来流行趋势以及市场占有率等。当今是大数据时代也是知识付费时代,企业能够从专业机构购买市场以及产品数据,通过大数据分析可以活跃在市场需求变化的最前沿,及时抓取客户与时俱进的需求并改革企业制度及改良产品质量。例如,迪士尼会对进园游玩的游客进行网上问卷的发放,获取游客对乐园的评价与满意度,通过对这些数据的分析来判断未来哪一种设施、商品以及服务更受客户欢迎,及时改进自身服务从而占据市场优势。知名快消品牌ZARA通过网络以及实体店及时获取销售数据,通过时装周快速锁定流行趋势,在对各大品牌进行模仿的基础上进行创新,不仅可以节省设计成本,还可以及时将新款推出上市,快速占领市场。
  5 大数据时代企业管理会计面临的挑战
  5.1 大数据起步阶段管理会计理论落后
  由于我国现有的管理会计理论体系落后于西方发达国家,管理会计的理论内容还停留在20世纪90年代的水平。但是随着大数据技术的飞速发展和生产要素的现代化更新,企业需要重视管理会计在企业生产经营中的作用,及时更新管理会计的相关理论和内容。从我国目前管理会计发展的现状来看,我国企业还没有针对市场发展和我国企业现状提出一套适合我国的管理会计理论体系,相关的管理会计还没有结合大数据的特点进行有效的更新和应用。
  5.2 缺乏高素质的复合型人才
  在一个企业中,管理会计职能能够有效发挥作用在很大程度上取决于企业的人才水平。大数据时代,对计算机技术和管理技能相结合的复合型人才提出更高的要求。目前,我国中小型企业中,负责管理会计工作的主要是财务审计金融等专一的财会人员,其难以胜任计算机技术和数据挖掘方面的工作,这直接导致大数据在企业管理会计中的利用效率不高。在大数据背景下,管理会计人员不仅要具备金融财经等现代管理知识,还要掌握计算机知识和大数据的技术知识,摆脱当前国内管理会计中低端会计人才陷阱和结构化冗余。
  5.3 财务数据安全性要求提升
  大数据在为企业管理提供海量数据信息的同时,也引发了数据安全性不足的问题。大数据最突出的特点就是数据的存储、计算量都十分庞大,这对企业的数据储存系统提出了较高的要求。当企业财务系统受到黑客攻击导致企业信息泄漏时,企业的内部商业机密就会面临泄漏的风险。另外,企业的财务信息在传递时可能会因为传递方式多样性、接受对象较为复杂而面临信息泄漏风险,一旦企业财务核心机密被竞争对手获取,会给企业带来巨大的损失。因此,无论基于对客户隐私的保密,还是企业自身信息的安全着想,都必须进一步提升企业信息管理质量,保证企业财务管理的信息的安全性。
  6 大数据时代企业管理会计发展对策分析
  6.1 全面提升大数据技术的应用意识
  大数据为企业高效财务管理提供了平台和机会,因此企业在财务管理的具体操作中更应该提升对大
  数据的认知,为海量数据信息处理和应用做好充足的准备。例如,在企业生产销售过程中,对大量琐碎信息进行合理的归档整理和分析,合理利用信息。同时企业也要注意对这些数据的收集和保存,利用云计算、数据挖掘等技术将企业的生产经营活动及时上传。这不仅可以有效实现企业内部信息的共享,还可以实现上下游产业链之间的信息交流和共享,从而扩展了企业财务数据的使用范围和广度。此外,管理会计可以利用大数据云计算等工具,加强对数据的挖掘和分析工作,尽可能提高财务信息处理的速度和准确度。这为企业在市场竞争中迅速作出反应提供了便利,同时也提高了企业的经营效率。
  6.2 加大力度培养综合型人才
  想要实现大数据背景下管理会计工作的有序开展,企业首先就要注重培养一批综合性的人才,既掌握熟练财务会计知识,又熟悉计算机技术和数据挖掘技术。企业具体可以从以下方面入手:首先,企业在人才选拔和聘用时注重对人才的会计类知识和大数据相关知识进行综合性的考察,选拔具有相关知识背景的人才;其次,企业可以从会计师事务所邀请专业人才或专家走进企业,为管理人才组织学习讲座等,引用案例,深化人才对大数据的理解;最后,企业可以根据自身需求,和当地高校或者行业协会展开合作,设置相关专业的校企对口招聘,定向培养专业人才,保证企业的人才培养引进渠道。
  6.3 优化完善管理会计信息的安全防范
  加强管理会计数据信息的安全性保护工作要做到两点:一是要完善数据的分级保护,根据企业实际经营情况将企业的财务数据保密等级划分,对企业的内部信息进行定期和不定期的专项安全检查,为企业的财务数据制定安全执行标准,并严格执行;二是加强管理会计数据的安全管理,这就要求企业提高数据的安全水平。具体实施环节包括用户账号和密码的设置、访问授权、网络及主机防火墙、数据加密和数据证书等。同时,企业也可以实施物理控制,包括职责分离和不相同职务分离等。
  7 結语
  总之,大数据技术是一种新技术,为管理会计提供了数据平台和预测性功能。同时,大数据背景下管理会计的发展面临诸多的机会和挑战。大数据在管理会计中的应用增加了对管理会计管理人员和管理水平的要求。大数据起步阶段管理会计理论缺乏、会计数据安全性难以保障、企业数据处理的要求更高、缺乏综合性的管理会计人才这些都对企业管理会计和经营能力提出了更高的要求。针对管理会计发展面临的挑战,提出针对性的建议:企业必须充分认识大数据技术对管理的影响,充分整合当前管理会计活动,培养专业的复合型人才,加强数据挖掘技术和安全性保护工作。大数据技术对管理会计至关重要,努力抓住大数据背景下管理会计发展的机遇并采取积极的措施应对挑战。
  参考文献:
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