大数据时代的会计、审计发展趋势，不懂会被行业淘汰！

当今，大数据伴随着云计算、移动互联网的发展，正在对全球经济社会产生巨大的影响。大数据给现代会计、审计提供了新的技术和方法，要求人们把握大数据的特点，变革现代会计、审计的思维与技术和方法，推动大数据时代会计、审计的发展。

大数据的涵义与特征

“数据”（data）这个词在拉丁文里是“已知”的意思，也可以理解为“事实”。2009年，“大数据”这个概念才逐渐开始在社会上传播。“大数据”概念真正变得火爆，却是因为美国奥巴马政府在2012年高调宣布了其“大数据研究和开发计划”。这标志着“大数据”时代真正开始进入社会经济生活。

互联网数据中心（IDC）为“大数据”下的定义：“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。大数据具有4V特点：第一，数据体量巨大（Volume），从TB级别跃升到PB级别。第二，处理速度快（Velocity），1秒定律，这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。第三，数据类型繁多（Variety），有网络日志、视频、图片、地理位置信息等多种形式。第四，价值密度低，商业价值高（Value）。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。

大数据的精髓在于促使人们在采集、处理和使用数据时思维的转变，这些转变将改变我们理解和研究社会经济现象的技术和方法。

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在大数据时代，不再依赖抽样分析，可以收集和处理整体的所有数据。

19世纪以来，当面临大的样本量时，人们都依赖于抽样分析。但是，抽样分析是由于信息缺乏和取得信息受限制的条件下采用的一种方法，这其实是一种人为的限制。如今，科学技术条件已经有了很大的提高，虽然人类可以处理的数据依然是有限的，但是可以处理的数据量已经大量增加，而且未来会越来越多。

统计抽样其实只是为了在条件和技术受限制的特定时期，是在不可能收集和分析全部数据的情况下的选择。统计抽样本身存在许多固有的缺陷，它的效果依赖于抽样的绝对随机性。但是，实现抽样的绝对随机性非常困难，一旦抽样过程中存在任何偏见，分析结果就会相距甚远。随着大数据分析取代了抽样分析，社会科学不再单纯依赖于抽样调查和分析实证数据，现在可以收集过去无法收集到的数据，更重要的是，现在可以不再依赖抽样分析。

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在大数据时代，不再热衷于追求数据的精确度，而是追求利用数据的效率

当测量事物的能力受限制时，关注的是获取最精确的结果。但是，在大数据时代，当拥有海量数据时，大数据纷繁多样，优劣掺杂，绝对的精准不再是人们追求的主要目标，更重要的追求数据的及时性和使用效率。

现在，人们能够容忍模糊和不确定性出现在一些过去依赖于清晰和精确的领域，当然过去可能也只是有清晰的假象和不完全的精确，只要人们能够得到对一个事物更完整的概念，人们就能接受模糊和不确定性的存在。相比依赖于小数据和精确性的时代，大数据因为更强调数据的完整性和混杂性，帮助人们进一步接近事情的真相。

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在大数据时代，人们不再热衷于寻找事物的因果关系，而是充分利用事物的相关关系

寻找因果关系，是人类长期发展过程中形成的习惯。相关关系也许不能准确地告知某件事情为何会发生，但是它会提醒人们这件事情正在发生，在许多情况下，这种提醒的帮助作用已经足够大了。

在大数据时代，人们可不必非得知道现象背后的原因，而是要让数据自己“发声”。知道“是什么”就够了，没必要知道“为什么”。通过找到一个事物的良好的相关关系，就可以帮助人们捕捉到事物的现在和预测未来。如果A和B经常一起发生，人们只需要注意到B发生了，就可以预测A也会发生了。

大数据时代会计、审计的发展趋势

面对大数据所带来的新思维、新技术和方法的变革，会计、审计人员需要应时而变来适应思维模式及数据处理模式的变化。大数据对会计、审计发展的影响，主要表现在以下几个方面：

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从事后的 财务报告向实时财务报告发展

传统会计中，会计人员只是在企业生产经营业务发生后才编制财务报告，而且财务报告编制过程漫长，年度财务报告一般用三至四个月时间才能完成编制，严重影响了会计信息的及时性和利用效率。随着信息技术迅速发展，越来越多的人意识到实时财务报告的重要性，而大数据技术使实时财务报告成为可能。实时财务报告是信息技术与大数据技术较好交叉融合的产物，是信息化条件下会计技术和方法发展的必然产物，尤其对业务数据和风险控制“实时性”要求较高的特定行业，如银行、证券、保险等行业，在这些行业中实施实时财务报告迫在眉睫。

在大数据时代，企业要实现实时财务报告，首先要在企业内部局域网中实现企业的会计信息系统和管理信息系统的数据集成，这可以通过建立企业的中心数据库来实现；其次是将企业内部局域网与国际互联网相连，实时财务报告系统中所用到数据则来源于外部国际互联网和企业内部局域网的中心数据库。实时财务报告由会计人员对数据库信息进行网页化处理后供用户浏览，同时用户也可根据需求自己定制所需信息，通过ASP等动态页面生成技术即时生成所需的财务信息页面，为财务报告使用者提供实时的财务会计信息。

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从会计的反映过去向预测未来发展

在大数据时代，会计人员需要更多地探寻如何利用大数据资源帮助企业预测或防范风险，并确保绩效和实现价值的持续增长。大数据能够让会计人员进行彻底革新，并有机会在企业中发挥更具战略性和“前瞻性”的作用。会计人员通过各种技术不断收集、储存和传递的海量数据会改变会计工作的工作重心，从数据分析和挖掘过程中向企业领导提出预测性的重要趋势，并为股东和利益相关方创造新的财富。

会计人员要实现从反映过去向预测未来发展，将需要做到以下三方面的工作：首先，要制定数据评估的方法和服务，在符合法规且有效管理数据资产方面，发挥其对合规与内控方面的作用。其次，利用大数据提供更具针对性的决策支持，可以是通过实时方式，并决定何时与内部和外部利益相关方分享数据最有效，或何时将数据“兑现”为新产品。最后，利用大数据及其相关工具并不只是为了实时识别风险和提高会计服务能力，而是为了评估生产经营活动中所面临的短期和长期风险和规避。

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从 财务管理理念向综合管理理念发展

大数据的出现将颠覆现行财务管理的理念和模式，财务管理将不再局限于传统的财务领域，而是向销售、研发、人力资源等多个领域延伸和渗透，对于跟企业业务有关的一切数据的收集、处理和分析将成为财务管理的主要定位和主导任务。大数据时代的财务管理拓展了传统财务管理的领域和范围，一些原本不属于传统财务管理范畴的业务会进入大数据时代的财务管理视野，可以将其称之为“综合财务管理”。

综合财务管理因为大数据技术的支撑，能在企业决策时通过数据挖掘掌握大量的有用信息，这些信息有助于企业减少常规错误，有利于企业减少系统性风险，可以使企业对未来发展的预测更加准确。另外，大数据使得财务人员在进行相关数据分析时，及早觉察到异常情况，这样企业就可以提前采取措施，减少可能的损失或免受潜在的风险。综合财务管理极大地扩展了财务管理的领域和深度，从企业所处的行业背景分析、企业的竞争能力估计、企业无形资产评估、产品价值分析和自身财务状况出发，做到不仅“知己”，而且“知彼”。从这个意义上说，大数据时代，综合财务管理将成为企业的核心资源与核心竞争力。

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从抽样审计模式向总体审计模式发展

抽样审计模式，由于抽取样本的有限性，而忽视了大量的业务活动，无法完全发现和揭示被审计单位的重大舞弊行为，隐藏着严重的审计风险。在大数据时代，数据的跨行业、跨企业搜集和分析，可以不用随机抽样方法，而采用搜集和分析被审计单位所有数据的总体审计模式。大数据环境下的总体审计模式是要分析与审计对象相关的所有数据，使得审计人员可以建立总体审计的思维模式。

审计人员实施总体审计模式，可以规避抽样审计风险。审计人员能够收集总体的所有数据，就能看到更细微、深入的信息，就可对数据进行多角度的深层次分析，从而发现隐藏在细节数据中的对审计问题更具价值的信息。审计人员实施总体审计模式，能发现从抽样审计模式所不能发现的问题。总体具有局部根本没有的功能，当各个局部以合理的结构形成总体时，总体就具有全新的功能，总体的功能就会大于各个局部功能之和。大数据技术给审计人员提供了一种能够从总体把握审计对象的技术手段，从而帮助审计人员能从总体的视角发现以前难以发现的问题。

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从单一审计报告向综合审计成果应用发展

目前，审计人员的审计成果主要是提供给被审计单位的审计报告，其格式固定，内容单一，包含的信息较少。随着大数据技术在审计中广泛应用，审计人员的审计成果除了审计报告外，还有在审计过程中采集、挖掘、分析和处理的大量的资料和数据，可以提供给被审计单位用于改进经营管理，促进审计成果的综合应用，提高综合审计成果的应用效果。

审计人员对大数据技术的应用，促进了审计成果的进一步综合应用。首先，审计人员通过对审计中获取的大量数据的汇总、归纳，从中找出内在规律、共性问题和发展趋向，为被审计单位投资者和其他利益相关者提供数据证明、关联分析和决策建议。其次，审计人员通过应用大数据技术，从不同的角度、不同的层面整合提炼以满足不同层次的需求。再次，审计人员将审计成果进行智能化留存，通过大数据技术，将问题规则化并固化到系统中，以便于计算或判断问题发展趋势。最后。审计人员将审计成果与被审计单位进行关联，可以减少实地审计的时间和工作量，提高审计工作的效率。

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从精确的数字审计向高效的数据审计发展

直到今天，审计人员的数字审计技术依然建立在精准的基础上。这种思维方式适用于掌握“小数据量’的情况，因为需要分析的数据很少，所以审计人员必须尽可能精准地量化被审计单位的业务。相比依赖于小数据和精确性的时代，大数据因为更强调数据的完整性和混杂性，帮助审计人员进一步接近事情的真相，“局部”和“精确”的将不再是审计人员追求的目标，审计人员追求的是事物的“全貌”和“高效”。

在大数据环境下，传统的很多审计技术和方法显得效率低下和无法实施，大数据时代的超大数据体量和占相当比例的半结构化和非结构化数据的存在，已经超越了传统数据库的管理能力，必须使用新的大数据存储、处理和检索方法。围绕大数据，一批新兴的数据挖掘、数据存储、数据处理与分析技术将不断涌现。在实施审计时，审计人员应使用分布式拓朴结构、云数据库、联网审计、数据挖掘等新型的技术手段和工具，以提高审计的效率。

本文为秦荣生教授荣获“2014年ACCA卓越成就奖”时获奖感言。因篇幅所限，仅摘录了致辞的主要观点。