當今，大數據伴隨著云計算、移動互聯網的發展，正在對全球經濟社會產生巨大的影響。大數據給現代會計、審計提供了新的技術和方法，要求人們把握大數據的特點，變革現代會計、審計的思維與技術和方法，推動大數據時代會計、審計思維和技術與方法的發展。
一、大數據的涵義與特征
“數據”（Data）這個詞在拉丁文里是“已知”的意思，也可以理解為“事實”。數據代表對某件事物的描述，數據可以記錄、分析和重組。2009 年，“大數據”這個概念才逐漸開始在社會上傳播。而“大數據”概念真正變得火爆，卻是因為美國奧巴馬政府在 2012 年高調宣布了其“大數據研究和開發計劃”，美國政府希望利用大數據解決一些政府部門面臨的非常重要的問題，該計劃由橫跨 6 個政府部門的 84 個子課題組成。
這標志著“大數據”時代真正開始進入社會經濟生活中來了。
“大數據”（Big Data），或稱巨量資料，指的是所涉及的數據量規模大到無法利用現行主流軟件工具，在一定的時間內實現收集、分析、處理或轉化成為幫助決策者決策的可用信息?；ヂ摼W數據中心（IDC）為“大數據”下的定義為：“大數據”是指為了更經濟、更有效地從高頻率、大容量、不同結構和類型的數據中獲取價值而設計的新一代架構和技術，用它來描述和定義信息爆炸時代產生的海量數據，并命名與之相關的技術發展與創新。大數據具有 4V 特點：第一，數據體量巨大（Volume），從 TB 級別躍升到 PB 級別。第二，處理速度快（Velocity），1 秒定律，這一點也是和傳統的數據挖掘技術有著本質的不同。第三，數據種類多（Variety），有圖片、地理位置信息、視頻、網絡日志等多種形式。第四，價值密度低，商業價值高（Value）。
存在單一數據的價值并不大，但將相關數據聚集在一起，就會有很高的商業價值。
大數據時代，不僅改變了傳統的數據采集、處理和應用技術與方法，還促使人們思維方式的改變。大數據的精髓在于促使人們在采集、處理和使用數據時思維的轉變，這些轉變將改變人們理解和研究社會經濟現象的技術和方法。
（一）在大數據時代，不依賴抽樣分析，而可以采集和處理事物整體的全部數據
19 世紀以來，當面臨大的樣本量時，人們主要依靠抽樣來分析總體。但是，抽樣技術是在數據缺乏和取得數據受限制的條件下不得不采用的一種方法，這其實是一種人為的限制。過去，因為記錄、儲存和分析數據的工具不夠科學，只能收集少量數據進行分析。
如今，科學技術條件已經有了很大的提高，雖然人類可以處理的數據依然是有限的，但是可以處理的數據量已經大量增加，而且未來會越來越多。
統計抽樣其實只是在條件和技術受限制的特定時期，在不可能收集和分析全部數據的情況下的必然選擇，其歷史尚不足一百年。統計抽樣本身存在許多固有的缺陷，它的效果決定于隨機性抽樣。但是，實現抽樣的絕對隨機性非常困難，一旦抽樣過程中存在任何偏見，分析結果就會相距甚遠。如今，科學技術環境已經有了很大的改善，隨著大數據分析取代抽樣分析，社會科學不再單純依賴于抽樣調查和分析實證數據，現在可以收集過去無法收集到的數據，更重要的是，現在可以不再依賴抽樣分析。
（二）在大數據時代，不再熱衷于追求數據的精確度，而是追求利用數據的效率
當測量事物的能力受限制時，關注的是獲取最精確的結果。但是，在大數據時代，追求精確度已經既無必要又不可行，甚至變得不受歡迎。大數據紛繁多樣，優劣摻雜，精準度已不再是分析事物總體的主要手段。擁有了大數據，不再需要對一個事物的現象深究，只要掌握事物的大致發展趨勢即可，更重要的是追求數據的及時性和使用效率。
現在，人們能夠容忍模糊和不確定性出現在一些過去依賴于清晰和精確的領域，當然過去可能也只是有清晰的假象和不完全的精確，只要人們能夠得到對一個事物更完整的概念，人們就能接受模糊和不確定性的存在。就像印象派的畫風一樣，近看畫中的每一筆都感覺是混亂的，但是退后幾步就會發現這是一幅偉大的作品，因為退后幾步的時候就能看出畫作的整體風格了。與依賴于小數據和精確性的時代相比較，大數據更注重數據的完整性和混雜性，幫助人們進一步認識事物的全貌和真相。
（三）在大數據時代，人們難以尋求事物直接的因果關系，而是深入認識和利用事物的相關關系
長期以來，尋找因果關系是人類發展過程中形成的傳統習慣。尋求因果關系即使很困難且用途不大，但人們無法擺脫認識的傳統思維。在大數據時代，人們不必將主要精力放在事物之間因果關系的分析上，而是將主要精力放在尋找事物之間的相關關系上。事物之間的相關關系可能不能準確地告知事物發生的內在原因，但是它會提醒人們事情之間的相互聯系。
在大數據時代，人們可不必深究事物表面的原因，而是要讓代表事物特征的數據“發聲”。知道某事物“是什么”就夠了，沒有必要知道“為什么”。人們可以通過找到一個事物的良好的相關關系，就可以幫助其捕捉到事物的現在和預測未來。如果 A 和 B 經常一起發生，人們只需要注意到如果 B 發生了，就可以預測 A 也發生了。大數據是人們在事物量化基礎上尋求事物本質過程中的一大進步，過去對事物的認識只能大概定性，而現在可以將事物的很多東西數據化，幫助人們從定量分析基礎上進行定性分析，擁有大量的數據為人們深刻認識世界打開了一扇新的大門，人們從此開始挖掘事物之間的相關關系，尋找因果關系的傳統習慣將成明日黃花。
二、大數據時代會計、審計的發展趨勢
面對大數據時代產生的新思維、新技術與方法的變革，會計、審計人員需要應時而變來適應思維模式及數據處理模式的變化。會計、審計人員不僅要能了解數據的采集以及數據處理技術的變革，更要能挖掘數據、分析數據、駕馭數據，要及時、準確地從大量復雜的數據中，辨認出對會計、審計的意義與價值，并進而協助決策人員做出最佳的決策。大數據對會計、審計發展趨勢的影響，主要表現在以下幾個方面：
（一）從事后的財務報告向實時財務報告發展
目前，會計人員只有在企業生產經營業務結束后才編制財務報告，而且財務報告編制過程漫長，年度財務報告一般用三至四個月時間才能編制完成，嚴重影響了會計信息的及時性和利用效率。會計人員如采用這種事后編報財務報告的方式，對于反映日益頻繁和復雜的企業經營管理活動的財務信息則顯得過于遲緩。隨著信息技術迅速發展，越來越多的人意識到實時財務報告的重要性，而大數據技術使實時財務報告成為可能。實時財務報告是信息技術與大數據技術較好交叉融合的產物，是信息化條件下會計技術和方法發展的必然產物，尤其對業務數據和風險控制“實時性”要求較高的特定行業，如銀行、證券、保險等行業，在這些行業中實施實時財務報告迫在眉睫。
在大數據時代，構建企業實時財務報告系統的步驟主要包括：一是將企業內部局域網中的會計信息系統與管理信息系統的數據整合，建立企業的中心數據庫，并將企業生產經營活動的數據在企業中心數據庫中及時添加和更新。二是建立企業實時財務報告系統網站，并將企業中心數據庫與外部互聯網連通，及時采集與企業生產經營活動相關的外部數據，實現數據共享和同步更新，并進行相互印證，分析發生差異的原因。三是由企業的會計人員和信息技術人員對數據庫中的信息進行技術處理，然后上傳至企業實時財務報告系統網站，供財務報告使用者及時閱讀、分析和利用，為財務報告使用者提供實時的財務會計信息。
（二）從會計的反映過去向預測未來發展
長期以來，企業會計的主要職能是反映過去，對預測未來則顯得力不從心。當前，企業會計預測未來已經顯示出比反映過去更為重要。在大數據時代，會計人員需要更多地尋求利用大數據對企業的未來進行預測或采取風險防范措施，并明確企業業績增長和價值的提高。大數據能夠讓會計人員進行徹底變革，在企業中發揮更具戰略性和“前瞻性”的作用。會計人員通過不斷收集、儲存和傳遞的海量數據會改變會計工作的重心，從數據分析和挖掘過程中向企業領導提供預測性信息，并為股東和利益相關方提供有利于其做出決策的相關信息。
會計人員要實現從反映過去向預測未來發展，需要做好以下工作：首先，要制定預測未來的數據相關管理制度和辦法，明確規定對預測數據的評估程序和方法，將企業的數據資產作為整體資產的一個重要方面進行記錄、儲存和保護，充分發揮數據資產的作用。
其次，利用不斷更新的實時大數據為企業提供更及時和具針對性的決策支持，編制財務預算報告或提出風險預警報告，并及時提供給企業管理者和企業股東及利益相關者。最后，企業利用大數據對未來進行預測的目的是為了實時識別風險和提高風險控制能力，因此，企業實時的各種數據要及時用作評估生產經營活動所面臨的短期和長期風險，并及時和有針對性地提出風險應對策略。
（三）從單一財務管理向綜合財務管理發展
在大數據時代，財務管理的理念將發生實質性的變革。企業財務管理將不再局限于單一的財務領域，而是應延伸到計劃、供應、生產、銷售、研發、人力資源和戰略制定等廣泛性領域，也就是說，財務管理的主要任務和中心工作是收集、處理、分析和管理與企業業務有關的一切數據。財務管理在大數據時代拓展了領域和范圍，很多與傳統財務管理范疇無關的業務和內容將納入大數據時代的財務管理，可以將其稱之為“綜合財務管理”。
綜合財務管理因為有大數據的支撐，一方面能通過對企業內外部各種數據的采集、挖掘，使財務管理人員可以掌握全面、大量的有用信息，而這些信息有助于深入分析企業的生產經營活動情況，了解企業面臨的內外部風險，可以促使企業正確面對現在與把握未來。另一方面，大數據使得財務管理人員在進行相關數據分析時，及早覺察到企業生產經營活動的異常情況，提醒企業領導人及時或提前采取應對措施，堵塞各種漏洞和減少可能的損失。綜合財務管理拓展了財務管理的領域和深度，從企業所處的國內外形勢、行業現狀與前景、企業的競爭能力、企業有形與無形資產狀況、產品價值優勢和自身財務狀況出發，進行深入、細致的分析與評估，真正做到不僅“知己”，而且“知彼”。從這個意義上說，大數據時代，綜合財務管理將成為企業在激烈的市場競爭中取勝的核心。
（四）從抽樣審計模式向總體審計模式發展
大數據對審計人員而言，不僅僅是一種可供采用的技術手段，這些技術和方法將給審計人員的思維模式帶來革命性的變化。在不可能收集和分析被審計單位全部數據的情況下，傳統的審計模式主要依賴于抽樣審計，從局部入手推斷整體，即從抽取的樣本著手進行審計，再據此推斷審計對象的整體情況。這種抽樣審計的模式，由于抽取樣本的有限性，而忽視了大量的業務活動，無法完全發現和揭示被審計單位的重大舞弊行為，隱藏著嚴重的審計風險。在大數據時代，數據的跨行業、跨企業搜集和分析，可以不用隨機抽樣方法，而采用搜集和分析被審計單位所有數據的總體審計模式。大數據環境下的總體審計模式是要分析與審計對象相關的所有數據，使得審計人員可以建立總體審計的思維模式。這種基于總體審計模式的思維，可以使審計獲得革命性的變化。
審計人員實施總體審計模式，可以規避抽樣審計風險。抽樣審計會損失非樣本的相關信息，其只能以少量樣本推斷總體的大致情況，無法對總體的很多細節問題進行準確描述，而這些非樣本信息常常是對得出審計結論最為重要的大量信息，從而帶來不可規避的審計風險。如果能夠收集總體的所有數據，就能看到更細微、深入的信息，就可對數據進行多角度的深層次分析，從而發現隱藏在細節數據中的對審計問題更具價值的信息。另一方面，審計人員實施總體審計模式，能發現從抽樣審計模式所不能發現的問題?？傮w審計模式能分析出整體的特征，能克服抽樣審計模式的不足?？傮w具有局部根本沒有的功能，當各個局部以合理的結構形成總體時，總體就具有全新的功能，總體的功能就會大于各個局部功能之和。大數據技術給審計人員提供了一種能夠從總體把握審計對象的技術手段，從而幫助審計人員從總體的視角發現以前難以發現的問題。
（五）從單一審計報告向綜合審計成果應用發展
目前，審計人員的審計成果主要是提供給被審計單位的審計報告，其格式固定，內容單一，包含的信息量較少。隨著大數據技術在審計中廣泛應用，審計人員的審計成果除了審計報告外，還有在審計過程中采集、挖掘、分析和處理的大量的數據，可以提供給被審計單位用于改進經營管理，促進審計成果的綜合應用，取得良好的綜合審計成果的應用效果。
審計人員對大數據技術的應用，促進了審計成果的進一步綜合應用。首先，審計人員通過對審計中獲取的大量數據的匯總、歸納、挖掘、分析，從中找出財務、業務和經營管理等方面的內在規律、共性問題和發展趨勢，為被審計單位提供數據證明、關聯分析和決策建議，從而促進被審計單位制度、機制的完善。其次，審計人員通過應用大數據技術，可以將同一問題歸入不同的類別進行分析和處理，從不同的角度、不同的層面整合提煉以滿足不同層次的需求。
對帶有共性、普遍性、傾向性的問題進行挖掘，提煉出問題與數據中的相關性，可以全面發現被審計單位的各種問題。再次，審計人員將審計成果進行智能化留存，通過大數據技術，將問題規則化并固化到系統中，以便于計算或判斷問題發展趨勢，向被審計單位進行預警。最后，審計人員將審計成果與被審計單位進行關聯，并進行信息化處理，在進行下次審計時，可以根據上次的審計結果和整改情況來確定審計重點，減少實地審計的時間和工作量，提高審計工作的效率。
（六）從精確的數字審計向高效的數據審計發展
直到今天，審計人員的審計技術依然建立在精準的基礎上。這種審計模式適合于只能獲取“小數據”的環境下，因為需要收集和分析的數據不多，所以審計人員必須盡可能通過精準的數字量化被審計單位的業務，從而提出審計結論和意見。隨著大數據技術成為日常生活中的一部分，審計人員應該開始從一個比以前更大、更全面的角度來理解被審計單位，也就是說將“樣本 = 總體”植入審計人員的思維中。與依賴于精確性的小數據時代相比較，大數據從數據來源的廣泛性、海量的數據和數據之間的相關性，幫助審計人員進一步認清事情的真相，“局部”和“精確”將不再是審計人員追求的目標，審計人員追求的是事物的“全貌”和“高效”。
目前，審計工作已經形成了眾多有效的技術與方法，如風險評估、控制測試、實質性測試等技術與方法。但在大數據環境下，現行的審計技術與方法則顯得效率低下和無法實施，審計人員應更新現行的審計技術與方法。大數據時代的超大數據體量和占相當比例的半結構化和非結構化數據的存在，已經超越了傳統數據庫的管理能力，必須使用新的大數據存儲、處理和檢索方法。圍繞大數據，一批新興的數據挖掘、數據存儲、數據處理與分析技術將不斷涌現。在實施審計時，審計人員應使用分布式拓樸結構、云數據庫、聯網審計、數據挖掘等新型的技術手段和工具，以提高審計的效率。
【參考文獻】
［1］［英］維克托·邁爾 - 舍恩伯格，肯尼思·庫克耶.大數據時代：生活、工作與思維的大變革［M］.盛楊燕，周濤，譯.浙江人民出版社，2013.
［2］余建斌，趙展慧. 大數據崛起［N］. 人民日報，2013-02-22.
［3］陳一鳴.美國：以國家戰略應對大數據時代［N］.人民日報，2013-01-17.
［4］金良.紐約時報：大數據時代降臨［DB/OL］.［5］張新民.大數據：深刻改變未來［M］.科學出版社，2013.
［6］秦榮生.云計算對會計、審計的挑戰與對策［J］.當代財經，2013（1）.
