大数据技术背景下会计核算原则问题研究

2018年第8
期
【摘
要】随着互联网技术的迅速发展，云计算技术被各
个行业普遍应用。

在传统会计行业，大数据时代带来新体验的同时，也给会计基本核算原则提出了新的要求。

本文将大数据时代作为研究背景，分析传统会计核算原则在此背景下受到的影响，结合会计行业未来发展趋势提出相关政策建议。

【关键词】大数据技术；会计核算原则
一、大数据技术概述
在互联网技术飞速发展的时代，大数据处理技术是指当现有资料本身所含数据量的规模过于庞大时，采用相关软件工具在所需要的时间内完成对数据的抓取、处理、
分析和转化工作。

大数据概念的界定较为抽象的，它超越了传统数据库软件在获取、分析和整理数据上的能力，区别于传统意义上的数据分析。

大数据技术不仅在处理数据的数量上规模庞大，同时具有种类繁多、价值密度较低和处理速度快的特点。

其中最明显的特征首先便体现在数据量的规模上，数据规模量的巨大转变，使得人们在处理信息与数据时有了更为广泛的选择余地，进而更好的分析筛选出最有价值的信息。

大数据技术的第二个重要特征就是种类繁多，大数据的类型既包括了传统以文本等形式为主的结构化数据，又包括了图像、音频、视频等等的非结构化数据。

大数据的价值密度低也是其重要特征之一，在分析大数据的信息时，经常采用的办法是保留数据原貌，对整体的原始数据作出处理，若是把所有与之相关的数据汇总起来，就可能创造出极高的的商业价值。

数据的处理速度快，是其区别于其他处理方式的重要特性。

由于数据的规模在不断增大，产生了许多新数据类型，这就对数据的处理速度提出了更高的要求。

二、大数据技术对会计核算原则的影响
会计核算原则是指会计在确认、计量和报告事项或交易时应该遵循的规范和原则，正确的会计核算原则是会计制度的基础。

如今，大数据发展所产生的变革已经开始影响和挑战着会计行业，包括传统的会计核算原则在内，会计行业的许多方面都受到了前所未有的冲击，传统的模式变得无法满足当前大数据新时代的高要求。

（一）对总体性要求原则的影响
总体性原则包括真实性原则和重要性原则两方面。

真实性原则也称为可靠性原则，指的是企业会计人员在进行确认、计量和报告时，必须要根据该笔事项或交易的真实情况，如实处理各项会计要素，从而确保会计信息的完整、真实、可靠。

重要性原则要求会计人员提供包括企业财务状况、经营成果、现金流量等相关的会影响决策者进行决策的重要会计信息。

大数据的基本特征决定了其所包含的数据规模庞大、类型多样，因此，难免会有不真实的数据信息混杂其中。

大数据时代下，数据冗杂导致会计数据造假风险极大地增加。

由于企业内部所有类型的数据对信息使用者来说都是至关重要的，因此会计要求数据信息一定是绝对精确的。

当前随着非结构化数据在总体数据信息中所占的比重越来越大，从前一些被忽视，甚至是被遗漏掉的碎片信息逐渐凸显，这些细节性的信息很可能会改变管理者的决策方向。

（二）对信息质量要求原则的影响１．相关性原则
相关性原则，指的是企业应提供的会计信息应当与信息使用者的需要相关，并能够对信息使用者的管理决策提供一定帮助。

目前的企业大都只是采用以结构化数据为主的会计信息，而没有考虑非结构化数据在整体信息报告中的作用。

大量的非结构化数据信息不能够被忽视，这使企业在经营决策时面临着更高的风险。

由于以往传统的会计报表所包含的信息已经无法满足当前的发展需要，那么企业应当更多关注非结构化的数据信息对财务会计方面造成的影响。

２．一贯性原则
一贯性原则指的是企业所使用的会计方法、原则、政策应当在各个会计期间内保持一致，不能任意改变。

在大数据技术的影响下，数据的流动性不断增强，信息共享的概论也越来越高，企业需要做好充分的准备以面对更加激烈的竞争，这就要求会计人员能够根据获得的数据信息，及时、迅速地调整财务报告，为企业作出风险方面的预警，并提出相应的预防措施，从而保证企业具有充足的竞争力。

３．及时性原则
及时性原则指的是企业要在事项或交易发生后及时确认、计量、处理。

及时获得会计信息成为企业取得决策竞争优势的关键，在这样的环境中，大数据技术显然顺应了会计信息对及时性的要求，有效利用大数据技术将有助于会计工作更加迅速开展。

４．谨慎性原则
谨慎性原则指的是企业在进行会计核算时要保持谨慎的态度，尤其是对于资产和收入的金额不能过高的估计，同时负债和费用的金额也不能被低估。

在大数据时代，会计信息使用者是可以接受非百分之百精确的数据，这是一个前所未有的全新观察维度：会计人员要学会巧妙地在数据的容量与准确之间寻找一个平衡，权衡得失，既要保证数据信息在一定程度上的准确，又要兼顾大量数据可能会蕴藏的更高价值。

５．可理解性原则
可理解性原则，又称明晰性原则，指的是企业提供的会计信息要尽可能的准确清晰。

可理解性原则对于财务报告的使用者来说是至关重要的。

大数据中，非结构化的数据量不断增长，将结构化数据与非结构化数据相互融合，会更有利于企业决策者发现数据之间的联系，并更准确的分析、评判企业的经营现状，从而预测未来的发展。

（三
）对会计计量属性原则的影响１．历史成本原则
历史成本原则指的是企业在确认和计量各项资产时，应该以初次获得该项资产并使其达到预定可使用状态或可销售状态之前的所有成本支出计价入账，且企业不能随意调减或调增已经入账的资产价值。

传统的历史成本原则在大数据的新环境中受到了较大的影响。

一方面，历史成本仅仅是过去发生的静态的计量指标，无法满足瞬息万变的市场状况，同时无形资产等在企业财富中的比重也在随着市场而不断变化，倘若企业依旧按照历史成本的原则对资产进行确认和计量，往往会造成无形资产的实际市场价值被低估的不良结果。

另一方面，现在财务报告的使用者对信息的综合质量要求越来越高，他
们更加重视从财务报告当中获取能够预测企业发展趋势的信息，仅依靠传统的历史成本原则进行计量显然提供不了最真实可靠的信息，因此该原则已渐渐无法满足这一需要。

２．权责发生制原则
权责发生制原则指的企业应该在收入或费用发生的当期予以进行确认入账。

当前社会已经进入了信息飞速传播的大数据时代，商品和货币的流通交易速度越来越快，支付宝、微信付款、扫码付款等快捷方便的电子支付方式的出现，极大地加快了资金流量的周转，电子商务正在逐步替代传统的现金货币交易模式，这也就造成了会计业务的发生期间与交易期间同步进行的特殊现象。

在这样的新情况下，大数据技术能够满足当前经济社会交易记录适时性的要求。

三、相关建议及结论
面对大数据技术下的巨大变革，企业需要对自身使用的会计核算原则进行改善。

企业应更加追求数据的应用效率，在海量的数据中高效找到对自身有帮助的部分；同时还要做到对外披露更加综合的财务信息，对内要制定更完善的风险预警和处理机制。

在应对会计计量属性原则的冲击时，企业应根据自身情况适当调整，从而使自身的资产价值得到更加公允的反映，同时也要保证企业的现金流量得到更加准确的核算，最终维护好自身的利益。

大数据对会计工作人员产生的影响是挑战与机遇并存的，财会从业者自身要有意识的去学习新知识，同时企业也应当重视对会计人员进行大数据相关知识的培训，并强化内部管理和监督，建立健全的会计信息的相关规范，不断加以创新完善，使企业能够真正利用大数据的优势，从而与企业内外部利益相关方更好地协调处理、控制会计信息的数据。

大数据的发展对会计行业造成的影响是深远的。

一方面，它新颖的数据技术突破了传统会计的思维模式，使传统的理论观念受到了一定冲击；另一方面，它也给会计行业注入了新的活力，激励着会计从业人员不断学习研究，充分发挥大数据的优势特点，创新会计数据的分析能力，让会计信息变得更加综合，更好的为信息使用者服务，为企业创造更多的效益和价值。

参考文献
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作者简介：
王晗（１９９３—），女，汉族，河南郑州人，河南大学在读研究生，ＭＰＡｃｃ方向。

大数据技术背景下会计核算原则问题研究
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王晗
（河南大学，河南开封４７５００４）
财经
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