摘要:
从管理会计发展阶段来看,管理会计可以分为执行性管理会计和决策性管理会计两类。执行性管理会计以泰勒的科学管理学说为基础,借助成本会计和预算进行财务控制;决策性管理会计是基于现代管理科学,结合行为科学后形成的大数据时代管理会计体系,其目的在于协助和参与管理决策。总的来说,管理会计除了反映过去、整理客观财务数据外,还要主观分析和预测数据,依据这些财务数据的校对、分析结果来判断公司的整体财务状况,让管理层能够更清楚、准确地通过数据来了解公司的现状,以便做出正确的经营决策,对公司未来进行更好地规划。
一、大数据在管理会计业务分析中应用的障碍
尽管大数据技术能为企业管理会计提供极大的优势,但是现实中,企业管理会计应用大数据进行业务分析仍然存在许多阻碍。
1.管理会计本身被忽视。管理会计遭到忽视的原因主要来自三个方面:企业对管理会计的认识程度较低,缺乏切实的组织和领导;管理会计现有的相关工作仅仅浮于表面、流于形式,无法体现出管理会计的分析和判断力以及关键的战略决策作用;短期效益导向弱化了对管理会计建设的投入。从长远角度来看,虽然建成一个有效的管理会计数据信息系统有助于企业的长期发展,但...
从管理会计发展阶段来看,管理会计可以分为执行性管理会计和决策性管理会计两类。执行性管理会计以泰勒的科学管理学说为基础,借助成本会计和预算进行财务控制;决策性管理会计是基于现代管理科学,结合行为科学后形成的大数据时代管理会计体系,其目的在于协助和参与管理决策。总的来说,管理会计除了反映过去、整理客观财务数据外,还要主观分析和预测数据,依据这些财务数据的校对、分析结果来判断公司的整体财务状况,让管理层能够更清楚、准确地通过数据来了解公司的现状,以便做出正确的经营决策,对公司未来进行更好地规划。
一、大数据在管理会计业务分析中应用的障碍
尽管大数据技术能为企业管理会计提供极大的优势,但是现实中,企业管理会计应用大数据进行业务分析仍然存在许多阻碍。
1.管理会计本身被忽视。管理会计遭到忽视的原因主要来自三个方面:企业对管理会计的认识程度较低,缺乏切实的组织和领导;管理会计现有的相关工作仅仅浮于表面、流于形式,无法体现出管理会计的分析和判断力以及关键的战略决策作用;短期效益导向弱化了对管理会计建设的投入。从长远角度来看,虽然建成一个有效的管理会计数据信息系统有助于企业的长期发展,但是在前期将会耗费大量的人力、物力,较大的成本投入直接削弱了企业主动建设管理会计信息系统的积极性。
2.数据平台建设不足。数据平台建设不足主要体现在三个方面:一是企业整体层面缺乏统筹规划,在数据平台建设上,往往是各部门根据自己的需要,建设独立的、分散的数据平台,平台之间的逻辑语言没有规范的表述框架,无法为决策提供统一的信息数据支撑。二是企业内部部门的划分多按照传统的职能分工,缺乏协同,各自按照自己的理解及习惯统计和使用数据,经常造成系统的对接存在偏误、数据互联存在不畅,数据转换、传输及处理应用等环节甚至存在失真等情况,降低了数据有效性。三是视角局限。企业理应从多个方面搭建企业战略性管理会计系统,应包含“价值创造”“决策分析”和“流程优化”等功能,然而却常常只关注财务规划方面,认为预算及分析都是财务的事情,这样的视角局限大大限制了其他部门在建设信息系统的参与程度,很容易导致业务数据不完整,无法为业务决策提供历史参考和未来规划支持。
3.数据安全保障低。会计信息系统的安全性对于企业至关重要,但目前我国的会计信息系统安全保障仍处于较为滞后的状态,主要体现在四个方面:(1)安全意识较低。用户在信息系统安全方面的意识仍有待提升,如企业离职人员的系统权限管理,有的人员可能离职半年,其系统账号信息依然可以使用,对信息系统安全带来很大隐患。(2)身份认证。“用户名+密码”的登陆模式是现阶段我国网络登陆模式的主流,但是密码容易遭到破译,降低了安全性。(3)数据保密性不足。会计信息系统上存在着庞大的数据资源,在数据上传、下载和传输的过程中,黑客可利用技术手段等截取和复制数据,引发数据泄露。(4)相关立法不完善。近年来政府已经意识到网络信息监管的重要性,但是明确且具体的法律文件以及相应惩罚机制仍然缺乏。
4.硬件与软件的滞后。大数据所带来的信息是海量的,但企业会计信息系统存储容量小,不利于有效挖掘利用数据信息。并且,大数据中存在大量的非结构化数据,依靠传统的分析方法很难有效获取价值信息。相关会计专业人员所具备的计算机操作技术还非常基础,其经验也十分有限。另外,信息的时效性是管理会计有效应用的基础,所以分析技术的滞后性还会影响企业在信息转化中的效率,不利于科学决策的有效提出。同时需要注意的,即使企业会计系统拥有充足的数据空间,并且会计师具备分析能力,当会计师利用大数据进行业务分析时,他们也必须谨慎行事。大数据集分析有助于加深对因果关系的理解,并可以在公司内部进行假设检验和专业判断,但是大数据集并不一定比小数据集更有价值,数据质量仍然很重要。过多的数据量和信息超载会带来统计分析中的混乱,所以需要减少变量的数量以使数据更易于管理。
二、相关对策
1.重视管理会计。企业要正确、完整地认识管理会计功能,并且强化对管理会计的组织领导,将管理会计融入到日常经营决策当中,包括全面预算管理、战略管理、信息系统管理等方面,把政策落到实处。此外,鉴于管理会计信息系统的创建需要大量的资金和人力物力,政府应给予鼓励支持,提供相应补助政策,激发企业积极性,降低企业开发成本,加快会计信息化发展进程。
2.建设数据平台。结合信息系统建设的战略规划,完整地构建管理会计信息系统的功能,而不仅局限于财务预算规范上。在企业内部打通计算机信息处理系统、业务数据系统和财务数据系统,确保企业内部数据的准确共享以及传递的便利性,减少信息在传递过程中的失真,并且要能够根据企业的目的对数据信息系统进行持续优化,有效管理信息资源。具体而言,企业确定牵头部门统筹数据平台建设,规范数据平台语言,以企业资源计划系统(ERP)为基础,搭建共享平台下的商业智能系统(BI),在此主线条下,辅以各项业务数据系统,为业务发展提供全方面的数据及系统支持。
3.加强数据安全性。借助大数据技术实现管理会计的一系列功能,需要确保企业会计信息系统的安全性。企业要增强身份认证管理,升级加密登录模式,配置生物识别如人脸识别、指纹识别等安全系数更高的密钥;还需要增强数据在上传、传输和下载中的加密设置,修补信息泄露漏洞,并选择信誉良好的云计算服务商进行云端备份,防止数据丢失。相关部门应结合国内外会计信息系统建设等实际情况,促进相关立法进程,建立起具有中国特色的信息法律制度,切实保障企业合法权益,特别是在知识产权方面的权益,才能有效激发企业创新的动力。
4.提高硬件与软件水平。硬件方面的提升主要在于持续地升级储存空间。软件方面则在于通过自上而下的宣传、系列培训和相互交流,促使会计人员转变观念,树立大数据管理会计的意识,提高对会计数据的专业分析能力,尤其是非结构化数据的分析能力,并在数据信息之间建立起关联,有效挖掘数据信息的价值。
责任编辑 武献杰