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基于大数据的管理会计创新研究毕业论文

 2020-04-06 11:07:18  

摘 要

随着物联网、信息技术的蓬勃发展,现实生活中产生了海量的数据。在大数据时代,海量数据包围着企业,因此企业也时刻关注着相关数据的动态及发展方向。大数据时代的到来为管理会计的发展创造了很多机会,增加了管理会计的职能并且更好地服务于企业。管理会计虽然是会计体系的重要组成部分,但是却与传统的会计工作方式有所不同。市场经济的高速蓬勃发展,使得管理会计的工作方式与内容都有了一些新的变化。本文首先简单阐述了大数据的定义、特色、管理会计的概念,接着分析了大数据与管理会计的内在联系,然后阐述了大数据时代,管理会计在商业银行和通信企业的应用, 与此同时,提出了大数据时代,管理会计面临的理论与实践基础薄弱、数据技术分析不完善、信息存储空间不足、管理会计信息安全存在风险以及复合型人才缺失的巨大挑战,挑战也伴随着机遇,最后提出了大数据时代下,管理会计在思维模式上、职能发挥、数据处理、工作方式与内容方面的创新发展。本文的特色在于提出了大数据背景下,管理会计从对结果分析到全过程分析、从管理型向战略型转变以及人才培养方式的改变。

关键词:大数据;管理会计;创新;信息安全

Abstract

With the vigorous development of the Internet of things and information technology, huge amounts of data have been generated in real life.In the era of big data, a large number of data packets surround enterprises, so enterprises are always paying attention to the dynamics and development direction of relevant data.The advent of big data era has created many opportunities for the development of management accounting, increased the function of management accounting and better served enterprises.Although management accounting is an important part of the accounting system, it is different from the traditional way of accounting work.The rapid and vigorous development of market economy has made some new changes in the working methods and contents of management accounting.This article first simply expounds the definition, the characteristics of big data, the concept of management accounting, then analyses the inner connection of big data and management accounting, and then expounds the era of big data, the application of management accounting in commercial bank and communication company, at the same time, put forward the era of big data, management accounting theory and practice foundation is weak, the data analysis technology is not perfect, the information storage space is insufficient, management accounting information security risks and lack of compound talent challenge, challenge is accompanied by opportunities, finally proposed the era of big data,The innovative development of management accounting in thinking mode, function play, data processing, working mode and content.The characteristics of this paper are to propose the change of management accounting from result analysis to whole process analysis, from management accounting to strategy accounting and the change of talent cultivation methods in the context of big data.

Key Words:Big data; Management accounting; Innovation; Information security

目 录

第1章 绪论 1

1.1 研究背景及意义 1

1.1.1研究背景 1

1.1.2研究意义 1

1.2国内外研究现状 1

1.2.1 国外研究现状 1

1.2.2国内研究现状 2

1.3研究内容与方法 3

第2章 大数据与管理会计的理论概述 4

2.1 大数据的定义 4

2.2管理会计的定义 4

2.3 大数据与管理会计的关系 5

第3章 大数据时代对管理会计的影响 7

3.1大数据时代管理会计发展现状 7

3.1.1大数据时代管理会计在商业银行的应用 7

3.1.2大数据时代管理会计在通信企业的应用 8

3.2大数据时代管理会计面临的冲击与挑战 10

3.2.1管理会计理论与实践基础薄弱 10

3.2.2大数据技术分析不完善 11

3.2.3信息存储空间不足 11

3.2.4管理会计信息安全存在风险 12

3.2.5熟悉大数据与管理会计的复合型人才缺失 12

3.3大数据时代管理会计面临的机遇 13

3.3.1提高企业经营预测能力 13

3.3.2提升企业竞争力 13

3.3.3提高企业效率 14

3.3.4推动企业编制科学合理的全面预算 14

3.3.5有利于企业实施有效的业绩考核与评价 14

3.3.6为制定战略提供保障 15

第4章 基于大数据的管理会计创新发展 16

4.1在思维模式上的变革 16

4.1.1从传统的随机样本预测到全体预测的转变 16

4.1.2从精确性到混杂性 17

4.1.3从因果性分析到相关性分析 17

4.2在职能发挥上的变革 17

4.3在数据处理方面的变革 18

4.3.1数据搜集方式与内容 18

4.3.2数据存储方式与内容 18

4.3.3数据加工分析和利用方式 19

4.4管理会计工作方式与内容的变革 19

4.4.1从对结果分析到对全过程全面分析 19

4.4.2从管理型向战略型会计转变 19

4.4.3从阶段性的月度报表向实时报表转变 20

4.4.4人才培养方式转变 20

结语 21

参考文献 22

致 谢 23

第1章 绪论

1.1 研究背景及意义

1.1.1研究背景

在信息技术快速发展的背景下,云计算、物联网、大数据等新兴信息技术的不断涌进以及社交网络应用模式的广泛使用。大数据技术的快速发展不仅引发了信息产业的革命性创新,也为生产生活的方方面面提供了更加强大的支持力量。大数据时代的到来使过去传统的定性管理逐渐落伍,大数据时代,应该加强定量管理才能满足企业的发展需求。大数据的大量、价值、多样、时效等特点,可以帮助管理会计全面发展创造条件,奠定基础。在大数据技术应用的基础之上,管理会计从过去的定性管理转为定量管理,从而更好地解决传统管理会计认识滞后、技术落伍、人才匮乏、理论欠缺等多方面的严峻的问题。随着财务管理的逐渐发展,管理会计从财务会计里面独立出来,为企业经营提供科学支持。但是,管理会计对数据的要求很高,传统的数据库由于数据收集、存储、处理和分析技术有限并不能满足管理会计的数据需求。大数据技术的出现,不仅为管理会计的发展提供了充足的数据支持,同时也为管理会计的发展奠定了强大的基础。

1.1.2研究意义

随着物联网、信息技术的高速蓬勃发展,现实生活中产生了大量的信息和数据。在我们生活的大数据时代,海量数据包围着企业,因此企业也时刻关注着相关数据的动态及发展方向。企业对管理会计不够重视、企业相应的存储系统、安全机制以及专业人才的缺乏都是传统的管理会计面临的巨大挑战,这严重阻碍了管理会计发展的速度。我们生活在大数据的时代下,对大数据技术的充分应用,企业可以很好地对这些数据搜集、存储、加工、分析,并从中提炼出有价值的信息,然后这些信息可以为管理会计的预测和决策提供数据支撑。由于大数据的优势特点,其有效地利用现代技术对其进行掘取价值并加以利用。因此,大数据时代,企业应该运用大数据技术加强对管理会计的深刻研究和分析,更好地应用管理会计在大数据时代面临的机遇,同时也做好对于挑战的应对措施,进一步促进管理会计的更好发展。

1.2国内外研究现状

1.2.1 国外研究现状

美国2012年3月发布了“大数据研究发展创新计划”,投资2亿美元启动大数据技术研究;英国2013年初决定对大数据投资1.89亿用于8类高新技术发展;法国政府2013年2月把大数据作为未来大力支持的战略高新技术,并且发布与之相关的《数字化路线图》;日本2013年6月发布“创建最尖端IT国家宣言”的IT战略,将大数据作为其IT战略重要组成部分。

2012年Jason Harris,Chris Durden对四个主流顶级期刊于2008年到2010年四年间发表的138篇与管理会计相关的文章,这些文章基于国内外比较的视角,将数据处理技术进行了很好地分类,对平衡记分卡和管理会计热点问题的研究为管理会计未来的发展提供了更多的参考意见[1]

2013年Terzioglu Bulend,Chan ElsieS.K大胆的提出了服务成本这一主题及服务成本现在面临的巨大挑战。经过研究发现,服务业为大部分发达国家的国内生产总值贡献巨大,但是长期以来,服务成本存在的问题一直都没有得到很好地解决。在服务成本领域,他的文章为理论界和实务界存在的这一问题提供了较为深刻的理解。

2014年Stefan Schaltegger,Delphine Gibassier,Dimitar运用文献综述方法来研究管理会计是否是会计主流研究的一部分。作者对2014年之前的论文进行计量分析和研究。对这814种期刊数据库论文的研究结果表明管理会计在主流会计和管理的研究中仍然面临着很多问题,但是这不影响管理会计成为一门新兴学科[2]

1.2.2国内研究现状

2014年10月27日,财政部认为会计工作已经到了转型的时刻,应该从财务会计转型到管理会计,并且发布了与之相关的《关于全面推进管理会计体系建设的指导意见》。2015年9月5日,国务院认为促进大数据与管理会计的共同发展需要大数据产业健康发展作为支撑。2016年6月22日,财政部一方面发布了《管理会计基本指引》,另一方面,建设了管理会计的案例库、并且开展了各种围绕着管理会计所进行的专题研究。2017年11月11日,台湾政治大学与中国的其他两所高校在上海国家会计学院联合主办的“大数据与管理会计创新”论坛,进一步探讨大数据时代管理会计发展未来面临的问题。国际机构的专家、学术界代表、政府官员以及相关企业家就管理会计的发展等四个重要问题展开了深刻而有激烈的探讨。

作者在查阅中国知网、万方数据库等网站的大数据与管理会计相关的资料时,发现人们更多的关注点是在大数据时代管理会计人才缺失的研究上。如耿江云(2015)对大数据时代管理会计面临的冲击和挑战进行了详细分析和介绍,同时提出了大数据时代,提高管理会计意识、构建基于云计算的会计信息系统,培养掌握大数据知识复合型管理人才等措施[3]; 赵建坡(2015)提出了大数据时代,管理会计面临的挑战,然后提出增加存储空间、提高大数据管理意识以及培养管理会计专业人才的重要性[4];甄竹琳(2017)分析了在大数据时代的背景下,管理会计可能面临的发展机会,并且详细的阐述了大数据对于管理会计预测、决策、控制等职能的重要影响[5]

1.3研究内容与方法

本文从实际情况出发,先阐述大数据与管理会计的研究现状,接着讲大数据定义、管理会计定义以及大数据与管理会计的关系,然后讲大数据时代对管理会计的影响:主要结合实例讲大数据时代管理会计发展现状,最后针对大数据时代背景下,管理会计面临的机遇和挑战,提出思维模式、职能发挥、数据处理以及工作方式与内容方面的创新性研究。本文主要采用文献分析法、案例分析法和与实证研究相结合的方法进行研究。通过搜集和整理文献,并且对文献研究,了解大数据和管理会计的研究现状;通过对通信企业,商业银行,以及医院的案例分析,得到各个企业对大数据与管理会计的结合应用情况。

第2章 大数据与管理会计的理论概述

2.1 大数据的定义

大数据是指“现有的软件工具已经无法提取、共享、存储、搜集、分析和处理海量的、复杂的数据集合”。麦肯锡公司称:“数据已经渗透到各个行业并且业务范围内”成为重要的组成部分之一。在如今科技高速发展的时代,云计算、物联网和移动互联网迅速普及,

企业可以在最短的时间和最低的成本得到大量的数据信息。

随着互联网技术的高速发展,它不断的渗透进我们的工作和生活,所以我们生活的世界里面也就会产生海量的数据,数据不断增长,数据增长的速度不断增加。首先大数据催发了数据性思维,大数据时代给我们带来了全新的思维模式,主要表现在:对全部数据进行分析,而不是随机抽样;我们并不需要过多追求数据的精确性,相反我们应该更加重视数据的复杂性;其次大数据产出了“数据资产”,企业通过对更加全面的数据分析可以提高预测分析精度,创新更多价值。最后数据资产可以变现,通过对大数据的使用,企业可以提高经营管理和经济效益[6]

2.2管理会计的定义

对于管理会计的定义,国内外学者一直都是存在争议的。一些学者认为管理会计只能做简单的预测和决策,但是另一部分学者认为管理会计的职能远远没有这么简单,它能为企业的内部管理提供决策有效的信息。现在初步知道的是,国外的会计学界对于管理会计的定义经历了狭义和管理的管理会计两个不同的过渡阶段。

20世纪70年代,国外会计学界认为管理会计是为内部管理者提供控制和计划所需信息。同时,他们认为管理会计也是一个信息系统。在20世纪70年代之后,国外会计学界对管理会计的定义开始延伸,把管理会计的范围扩大到除审计以外的会计的各个组成部分。此时管理会计的内容包括了:司库职能筹措资金、编制计划预算、财务会计对企业业务进行分类和记录、成本会计和财务控制。然而国内学者对管理会计的定义却又是千差万别。国内专家学者认为,管理会计在收集,分类,汇总,分析和报告各种经济信息的基础之上,进行预测和决策,制定计划,对经营业务进行控制,并对业务进行评价,最大化提供企业的经济效益。

2.3 大数据与管理会计的关系

大数据因为其高效、海量、高速、价值四大特点决定了其具备更强的洞察力、和程序优化能力。企业通过对大数据的使用,对数据进行存储、加工、分析并抽取出有价值的信息加以利用。从管理会计与大数据的定义都可以看到,它们的最终目标都是为企业决策和价值提升服务。同时,管理会计对大数据存在天然的依赖性,管理会计需要大数据的数据存储、处理和分析能力,因此管理会计应与大数据结合发展。管理会计作为系统控制与信息系统支持的结合体,对信息深度挖掘和利用,为企业的预算和决策提供有效信息,帮助企业实现价值最大化。

大数据对管理会计的职能作用带来了重大变革。对财务与非财务数据挖掘和利用是支撑管理会计更好地发挥职能的基础,过去因技术条件的限制,很多非财务指标很难收集到,无法用数据去解释导致结果的原因。大数据为管理会计的预测、决策、控制职能提供了更良好的运行环境,使管理会计思维方式也发生了变革。对大数据技术的应用,管理会计可以有效地开展事前预测,有助于企业更精确制定战略和策略,使得财务分析更为全面,提升了作业管理的精细化水平。借助于大数据手段的使用,重构业务系统,将业财管理思维融合入,搭建以清单级别、海量数据为基础的大数据系统支撑体系,进一步满足企业业财融合的决策信息需求。

大数据技术的使用,使得管理会计人员可以对原材料供产销的相关数据挖掘分析,制定合理的原材料采买、生产、销售的预算和规划,建立合适内部管理综合信息系统,使企业更加快速的应对市场变化形势,从而提高管理会计的实时性。大数据技术把大量杂乱无章的信息收集和筛选,使得企业的管理会计完成基于数据的分析基础,这对于企业的管理会计工作发生了根本性改变。像现在的美团外卖、饿了吗,用户在APP上设置设置相应的位置,企业可以应用大数据技术对客户的生活习惯、偏好以及订餐记录进行详细、全面的分析,制定出适合企业产品的营销方案和管理会计战略;又如现在很火的吃鸡游戏,绝地求生:刺激战场,腾讯会根据我们的游戏等级来给我们匹配相应的等级玩家,这样,我们就更加能够体验到游戏的乐趣,不至于落地成盒,打消我们玩游戏的积极性。大数据时代的到来伴随着“大财务”概念,通过对大数据的使用,企业的管理会计可以得到更加全面的发展。

第3章 大数据时代对管理会计的影响

3.1大数据时代管理会计发展现状

大数据时代,管理会计的创新应用已经逐渐出现。大数据时代,管理会计在商业银行、传统制造企业、医院、高校以及通信企业等都已展开了应用。但是应用的还不是很全面,与其他组织相比,商业银行在大数据与管理会计的结合应用方面走在了前面,从而加强了管理和创新业务的优势。通信企业基于大数据的管理会计使用,更好的促进了企业业务的发展,并且进一步提升了企业整体竞争能力。预计将来通信企业会把大数据与管理会计结合的更好。从而为企业发展发挥更大的作用。

3.1.1大数据时代管理会计在商业银行的应用

商业银行将大数据与管理会计相结合,一方面帮助其加强控制职能,另一方面实现其目标管理的系统化和精细化绩效考评,使得商业银行的信用评估和风险管理能力都得到进一步强化[7]。从而使商业银行打破传统业务范畴瓶颈,走差异化战略道路。大数据时代,管理会计在商业银行的应用主要表现在以下三方面:

首先实现了会计控制职能。银行会计在强化反应职能的过程中,弱化和忽略了会计的控制职能,这导致了管理会计的预测、决策、分析能力不能得到充分发挥。大数据技术的出现,企业对通过对会计资料和海量数据的动态考察,可以对商业银行经营环境、客户行为表现和财务状态实施具体的分析,从而制定出合理的经营计划和资产负债比率,进一步帮助银行把控资产的安全性、实现效益最大化。

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