时间:2020-05-20 作者:蒋楠 (作者单位:厦门大学管理学院会计系)
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摘要:
以电子商务为代表的信息技术的迅猛发展极大地改变了会计环境。在这种情况下,传统会计信息系统的局限性亦越发突出,与此同时,信息使用者多样化的需求也使会计信息系统重构显得愈来愈迫切。笔者在分析电子商务对传统会计信息系统影响的基础上,引入OLAP、DW、DM及ODBC原理,从理论和技术两个层面对重构会计信息系统进行探讨,以期为未来会计信息系统的发展提供支持。
一、电子商务对会计信息系统的影响
1、确认
一方面,由于多数企业均采用SET(Security Electronic Transaction)支付方式或收款在先、发货在后的方式进行交易,一般不会出现货款拖欠或难以回收的现象,使得收入确认时间及“坏账准备”等传统账户的设置问题逐步显现;另一方面,信息技术的更新和消费者的要求也使企业的研发费用、物流配送及人工费等的增加成为企业亟待解决的问题。
2、计量
随着网络银行、电子支付等支付手段的出现与不断完善,会计要素许多内容的流动与现金的流动逐渐趋于一致。“一流三网”(“一流”即以订单信息流为中心,“三网”分别是全球供应链资源网络、全球用户资源网络和计算机信息网络)的平台及“零库存”、“零距离”、“零营运成本”等新型...
以电子商务为代表的信息技术的迅猛发展极大地改变了会计环境。在这种情况下,传统会计信息系统的局限性亦越发突出,与此同时,信息使用者多样化的需求也使会计信息系统重构显得愈来愈迫切。笔者在分析电子商务对传统会计信息系统影响的基础上,引入OLAP、DW、DM及ODBC原理,从理论和技术两个层面对重构会计信息系统进行探讨,以期为未来会计信息系统的发展提供支持。
一、电子商务对会计信息系统的影响
1、确认
一方面,由于多数企业均采用SET(Security Electronic Transaction)支付方式或收款在先、发货在后的方式进行交易,一般不会出现货款拖欠或难以回收的现象,使得收入确认时间及“坏账准备”等传统账户的设置问题逐步显现;另一方面,信息技术的更新和消费者的要求也使企业的研发费用、物流配送及人工费等的增加成为企业亟待解决的问题。
2、计量
随着网络银行、电子支付等支付手段的出现与不断完善,会计要素许多内容的流动与现金的流动逐渐趋于一致。“一流三网”(“一流”即以订单信息流为中心,“三网”分别是全球供应链资源网络、全球用户资源网络和计算机信息网络)的平台及“零库存”、“零距离”、“零营运成本”等新型物流模式的支持使得传统历史成本计量变得更加相关;现行成本亦可通过网上公布的市场价格获取其重置成本计算所需的相关资料;各种金融产品价格的随时更新使得现行市价也以其较强的客观性和可验证性而逐渐受到青睐。
3、记录
相对传统方式而言,电子商务环境下记录方式的变化主要体现在以下五个方面:原始凭证电子化与网络化;电子签名替代书面签名;电子商务会计数据传递的网络化;会计凭证、账簿、报表异地存放与生成;电子化会计数据与信息可实现实时跟踪,并为智能化会计服务提供支持。
4、报告
电子商务环境下,财务报告一方面要披露与电子商务交易相关的信息,另一方面还要通过网上披露方式,将财务报告送达信息使用者。随着互联网的发展,现在已有部分企业开始在网上发布实时信息,进行数据的实时传递。近几年兴起的可扩展企业报告语言(XBRL)更是在信息的时效性、相关性和可比性方面弥补了传统报告的缺陷。
二、会计信息系统重构的基础及步骤
1、理论基础——REA模型
REA模型中的R、E、A分别代表资源(Resources)、事件(Events)和参与者(Agents)。通过REA模型,各个组成元素以存量——流量关系(也称资源——事件关系)、事件——事件关系(或称二元关系)、控制关系(也称事件——参与者关系)及责任关系四种形式加以表述。
作为事项法在实践中的应用,REA模型存储的数据更适合不同的用户提取并加工成自己需要的信息,同时由于REA遵循结构化导向,这就存储了各事件之间的联系,从而便于数据的使用。它不但解决了财务数据与非财务数据的集成与数据的重复存储问题,还能生成不同用户所需的信息,从而提高了信息的相关性和时效性。基于REA模型建立的会计信息系统,使得组织不仅能利用事件驱动的详细数据生成财务报表和报告,还能允许信息用户自己定义所需的信息视图,自己确定需要哪些方面的信息、汇总程度如何以及以何种形式显示输出,从而支持各层次、各职能领域的信息需求。
2、技术基础
(1)数据仓库技术(DW)。为了满足信息系统数据处理的大量化、集成化、多维化和多元化的需要,数据仓库管理思想随之发展起来,其根本的特点是物理存放一些来源于其他数据库的数据。为了支持高层决策分析,数据仓库需要以较为全面和完善的信息应用为基础,所存储的信息能够反映出诸如采购、库存、销售等对财务状况有影响的经济要素的变化及其之间的相互影响。数据仓库能最大程度地存储财务系统和非财务系统的数据,从而支持所有信息用户的需求。
(2)数据挖掘技术(DM)。数据挖掘的基本思想是从数据中抽取有价值的信息,以帮助决策者寻找对趋势预测和决策行为有用的潜在关联。从决策支持的角度看,数据挖掘是一种决策支持的过程,主要基于人工智能、机器学习、统计学和数据库等多种技术,能自动分析企业原有数据并进行归纳推理,从中挖掘出潜在的模式,帮助企业决策者调整市场策略,做出正确的决策。
(3)联机分析处理技术(OLAP)。联机分析处理是针对特定问题的联机数据访问和分析。通过对信息进行快速、稳定、一致和交互式的存取,对数据进行多层次、多阶段的分析处理,可获得高度归纳的分析结果。联机分析处理是一种自上而下、不断深入的分析工具,在用户提出问题或假设之后,它负责提取出有关该问题的详细信息,并以一种比较直观的方式呈现给用户。
(4)开放式数据库互连(ODBC)。ODBC(Open Database Connectivity)是用于访问数据库的统一界面标准,它包含一组可扩展的动态链接库,提供了一个标准的数据库应用的程序设计接口,可以通过它编写对数据库进行增、删、改、查和维护等操作的应用程序。ODBC对于解决各数据库的兼容性,即数据的转换、接口的标准化以及数据的横向和纵向的比较问题起到了关键性的作用。
3、步骤
为了提高会计信息的及时性、准确性和可靠性,笔者以REA会计模式为基础,借用业务事件驱动系统理论以及有关学者的“会计频道”思想对电子商务环境下的会计信息系统进行重构,具体步骤如下:
(1)构建用户自定义信息界面。由于信息使用者提取的数据很有可能涉及商业秘密,因此,在设计新的会计平台时应采用组件技术将过滤条件(即设置相应的授权和分类)等各种组件包括在内。该会计平台平时并不存储财务数据与非财务数据,信息使用者所需要的信息是用户在需要时临时提取生成的,用户一旦选定了公司以及会计方法,就可以从网络上通过公司的数据库自动访问所需要的项目价值并计算得出相关的会计数据。
(2)构建事件驱动程序。事件驱动是指由外界发生的事件(信号)所引发,使得应用程序的执行在接受到任务后才进行工作的模式,即各个应用程序把负责不同工作的对象在其运行期间送入会计系统,让这些对象等待系统产生的事件,然后加以处理。事件驱动程序主要包括事件,对象和事件处理程序三部分,其中,最关键的是事件以及事件处理程序的构建。系统根据不同事件驱动相应的“事件驱动程序”,从而为不同决策者提供所需要的信息。事件驱动程序模型构建具体步骤如下:使用者在“用户自定义信息界面”输入所需要的信息(即事件——“用户需求信息”)触发相应的事件驱动程序(“企业信息仓库”、“准则库”等部分为事件驱动程序执行的具体内容),使其自动到企业的信息仓库中搜索相应的数据,收集的数据经过筛选后按照相应的会计准则要求生成用户需要的信息,最后以使用者所需要的格式进行输出。
(3)构建业务信息仓库。为了加强整个会计信息系统的集成度,便于数据的存储和提取,应以数据仓库技术为核心,面向所有信息使用者(包括内部信息使用者与外部信息使用者)并集成企业所有的数据(包括财务数据与非财务数据)来构建业务信息仓库。在这一过程中,数据源、准则库、数据存储与管理以及OLAP服务器等部分尤其应予以关注。
数据源一般由内部信息和外部信息两部分构成,其中内部信息包括存放于关系数据库管理系统(RDBMS)中的各种业务数据和办公自动化(OA)系统包含的各类文档数据,而外部信息则是以公共标准可扩展标记语言(XML)或XBRL形式存在的各类法律法规、市场信息以及外部统计数据等。数据源不仅是数据仓库系统的基础,更是整个系统的数据源泉,源数据重组是会计信息系统重构的关键。
由于会计信息的最终生成、报出仍需按《企业会计准则》和《企业财务报告条例》等相关规定操作,因而可借鉴智能决策支持系统中规则库、模型库的设计方法对会计准则库进行设置。准则库应包括企业具体会计准则及准则执行解释等内容,同时还可以使用XBRL对不同准则之间的财务报告进行转换并在不改变现有准则的基础上满足不同用户的需要。
作为整个数据仓库系统的核心,数据存储与管理的重要性不言而喻。重构的会计信息系统数据仓库中的数据应按照REA会计模式中的资源、事件、参与者的格式以最原始、未经加工的形式来进行存储,以保留业务事件的原有语义,保证数据的真实性和可靠性。OLAP的运用可使所需分析的数据按照多维数据模型进行重组,便于多角度、多层次地分析,以满足用户多元化的需求。在对会计信息系统进行重构的过程中,应将这一部分与会计平台有机融合在一起,以丰富会计平台的内容并强化其功能。
责任编辑 刘黎静
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