大数据时代，现有会计信息系统面临哪些挑战？
大数据时代，数据、信息以及知识是企业重要的资源。随着企业内外部海量数据的产生，重视对会计大数据的处理和分析可以为企业带来巨大的增值价值，从而适应不断变化的经济环境。面对会计数据价值挖掘的需要，现有会计信息系统的弊端开始突显。
由于成本高、效率低、建设周期长等因素的影响，现有会计信息系统难以获取海量会计数据、挖掘知识，为企业管理者的经营决策及时提供科学依据。
1.采集处理的会计数据单一
现有会计信息系统是按照会计的可定义性、可计量性、可靠性、相关性等原则来决定业务数据是否能录入会计信息系统。通过这种方式，将业务数据中符合条件的财务会计数据输入会计信息系统，经过加工后形成财务报告，并提供给管理者，而不符合条件的非财务会计数据被排除在外。
比如人事数据、生产活动数据等则由其他部门收集，大大降低会计数据的采集范围。而且在采集过程中，并没有采集所有的财务会计数据，仅收集部分财务会计数据。对于无法用货币计量的数据被会计信息系统忽略，只能人为地在报表附注中披露。纷杂的附注使管理者不能轻松获得有关业务的详细会计信息，从而限制了管理者处理业务的能力。
2.会计数据处理滞后
现有会计信息系统是按照传统会计体系顺序处理业务活动的，在业务发生后采集原始数据、编制记账凭证、登记总账、编制财务报表，造成在时间上业务流和信息流的分离，不能及时在业务发生时反馈信息，不利于实时财务监控。
比如2月3日开出的发票，在2月13日才入账，进入会计信息系统。形成财务报告后并不是直接可用，还需要进行过账、对账、调整分录等过程才呈现给管理者。特别是集团公司，由于对其他子公司的业务数据是按周、月进行采集和处理，所以管理者得到的是过去的经营结果。
现有会计信息系统不能及时提供反映企业经营情况的会计信息，引起会计信息的相关性下降，造成会计信息的价值降低。信息时代下，经济环境瞬息万变，管理者不能及时掌握会计信息，就不能及时从中发现商机，提出对策，不利于企业可持续发展。
3.会计数据与业务数据集成性差
现有会计信息系统是按照会计科目采集业务数据，从而形成会计数据。它仅采集满足货币计量的业务数据，忽略与之相关的其他业务数据，比如系统所需要的购货发票不体现供应商的相关信息，系统需要的入库单不体现产品质量的相关信息等，系统输出的财务报告难以满足管理者的决策需求。
而且会计信息系统与企业的人力资源管理、客户管理等系统之间缺乏有效的整合机制，难以实现会计数据与其他相关部门采集的供应商资料、客户信誉度等数据资源共享，会计数据和业务数据集成性差。
同时，数据资料集成性差导致同一业务活动数据在不同部门之间重复储存，造成信息冗余，增加信息处理成本，并可能带来不同部门之间数据存储不一致，不利于企业的发展。
4.提供的会计欧美综艺信息相关性不够
会计信息的相关性要求会计信息系统提供对管理者的决策有帮助的会计信息，有利于企业管理者对企业过去、现在和未来的财务状况、经营成果做出合理评价和预测。
由于现有会计信息系统的信息处理技术有限，系统在采集单一财务会计数据的基础上，仅能够处理结构化数据，不能处理非结构化数据。仅能够显示单一的财务报告，输出常用的财务分析指标，不能真正了解管理者的需求，对重要的经济业务事项进行综合分析，造成提供的会计信息相关性不够，管理者往往依靠自身经验做出决策。
1.企业管理者的新需求
企业管理者提供的信息应该是能够反映企业经营行为，有利于管理者了解企业真实财务状况，预测企业未来发展趋势的信息。随着科学技术的发展，客观经济环境的变化，管理者产生了新的信息需求，希望会计信息系统能够提供更多有利于管理者决策的会计信息。
具体而言，为了方便企业管理者做出正确决策，企业管理者希望会计信息系统是一个立体化、智能化、综合性强的系统。它能够收集会计大数据，即收集企业内部所有与业务相关的数据和企业外部对决策有帮助的信息，能够统一存储不同子公司、不同部门、不同结构、不同地点的会计大数据。
在此基础上快速加工处理财务会计数据以及非财务会计数据，将其量化和智能分析，为管理者提供全方位、相关性强、准确度高、真正对决策有用的会计信息，而且动态、立体、直观地展现在输出界面。
会计部门是企业数据的集中地，随着信息化进程的迅速发展，管理者会对会计信息系统挖掘价值的必要性和紧迫性提出更多需求。所以需要构建会计大数据分析平台，实现会计大数据的智能决策分析，为管理者决策提供及时、准确、相关性强的会计信息，帮助企业应对社会挑战，提升企业核心竞争力。
2.会计数据创造价值的需要
在大数据时代，企业的核心价值在于企业所拥有的知识资本。数据本身是没有价值的，需要加工成信息，整合成知识，聚集成团体智慧，最后才能实现数据的价值。
要实现会计数据创造价值，企业需要通过信息技术对会计数据高效处理，将业务需求与会计信息系统结合，把不便于使用的会计数据转化为便于使用的会计信息。而这个过程需要会计人员的理解以及深入加工处理会计数据的能力。从数据中获取信息后，其价值会随着时间减弱。
因此，需要将经验和信息相结合，通过演绎、对比、归纳等方法不断提炼，实现有价值的信息转化为知识。知识形成之后，存储在会计信息系统的知识库中，不仅方便管理者决策，而且有利于知识共享，促进更多人员参与决策，形成团体智慧。最后，将智慧运用到决策中，帮助管理者更全面地获得会计信息，预测未来，提升企业价值。
在会计数据创造价值的过程中，收集会计数据十分关键。收集会计数据时扩大会计数据的范围，即将结构化、半结构化和非结构化的会计大数据全部纳入会计信息系统中，可以为实现会计数据的有效加工以及会计知识的高效提炼提供支持。而传统的会计信息系统大多数存储的仅仅是数据，而且是结构化数据，并不是知识和信息。
会计人员需要在借助会计信息系统的同时结合业务需求，将会计数据人为加工成适合管理者使用的会计信息。为了改变现状，杨周南教授指出，会计信息系统应该包含会计核算系统、会计管理系统、会计知识系统以及其他相关子系统，通过各个子系统的层层深入、相互联系，才能挖掘出会计数据的内在价值，实现资源整合并智能反映。
同时，王舰教授提出将大数据理论引入会计信息系统中，不仅对结构化会计数据智能分析，而且对非结构化数据智能分析，从而为人们提供更全面、精确的会计信息。
3.科学技术发展的推动
通过研究现有会计信息系统的构建原理、系统功能、系统性能、后期维护等方面，了解到现有会计信息系统已经具备财务分析、财务预测、投资决策、风险分析等相关功能。但是由于技术的落后，会计数据的采集不全面，造成不能提前预测以及预测结果的不准确等问题。
云计算和物联网技术的运用，推动了会计信息化的发展进程。首先，云计算为企业的会计数据提供了安全可靠的储存中心，并且为储存的会计数据提供更多空间，更加方便用户使用。其次，云计算对设备的要求低，可以轻松实现不同设备间的资源共享，方便移动终端通讯设备的使用，有利于集团公司的财务管理。
再次，云计算运算速度快，拥有强大的计算能力，能够广泛接入会计数据，并快速计算、弹性获得。而且云计算网络灵活性和可扩展性强，规模在自动化条件下可以快速缩小或扩大。
最后，云计算的成本低。企业只需要按需租用相应的计算能力以及存储能力，就可以从海量数据中挖掘出有价值的信息，从而解决了处理分析海量数据产生的大额硬件资源投资成本问题。因此，通过采用云计算等科学技术，我们可以实现会计大数据分析平台的构建。
大数据时代，与数据打交道最多的会计部门面临处理分析会计大数据的难题。通过使用云计算等技术对会计大数据充分挖掘和分析，解决了信息孤岛、资源缺乏、决策滞后等问题，实现了会计与业务一体化、信息资源共享，提高了会计信息质量的相关性，进而为管理者决策提供新的思路。
同时在会计大数据分析平台中包含有许多企业的信息资料，不同企业可以实时将自身的信息与竞争企业公开披露的信息相互对比，在知己知彼中做出有利决策，推动整个行业发展。同时政府也可以借助平台对不同企业远程审计，方便政府监管。
举报/反馈