大数据对会计的挑战及其应对

文章从技术和信息两个维度审视了大数据的特征,以此为基础,分析了大数据对会计信息结构、计量属性和货币计量、财务会计信息的管理模式、会计人员职能和财务报告相关性六个方面的挑战。为了应对这些挑战,会计应该提供更加综合的财务报告,建立会计信息系统平台及相关技术标准,提高会计信息化的安全性,实现核算型财务向管理型和价值提升型财务体系转变。     

大数据环境下钢铁企业物流成本核算研究

目前,大数据正以各种方式影响着企业的管理与成本核算。钢铁企业会计数据呈不断增长趋势,为满足物流成本核算需求,必然要求企业会计工作由传统核算模式朝着大数据技术下的云会计方向发展。钢铁行业竞争日益激烈,在降低其他成本比较困难的情况下,物流成本作为企业的"第三利润源"及第二大成本,钢铁企业需要对物流成本进行有效管理,而对物流成本进行准确核算是降低物流费用的基础和前提。针对钢铁企业物流成本核算现状,通过比较传统核算方法和作业成本法,总结作业成本法的优势,并结合现有的大数据和云会计技术,提出大数据环境下作业成本法在钢铁企业物流核算中的应用,为钢铁企业在物流管理与核算实践中提出新的指导意见和思路。     

大数据时代企业管理会计探析

大数据与人工智能成为目前企业所关注的热门话题。大数据时代的到来与信息网络的快速发展对众多行业都产生了巨大推动作用。管理会计在我国作为管理工具和手段,也必将在大数据时代遇到前所未有的发展机遇和变革的挑战。本文对大数据时代背景下企业管理会计存在的问题以及对策进行探讨。     

无形资产模式下BOT项目会计核算探析

BOT项目通过民间资本建设大型公共基础设施,为政府解决运营中的资金和管理问题。BOT项目中会计核算的资产属性问题一直存在很大的争议。本文通过对BOT项目特许经营范围内的资产属性进行研究,分析无形资产属性作为会计核算的合理性,针对项目公司在建造、运营和移交期间的会计确认和计量以及信息披露方面的问题,提出完善建议。文章对BOT项目会计核算具有一定的指导意义,对现行准则的实施和完善提供参考。     

矿产资源资产负债表中资产确认的多维理论思考

科学认识矿产资源资产的概念、特征及其多样属性是建构矿产资源资产负债表理论的前提。本文针对当前存在的资产确认理论不清、核算要素边界不明等争议问题,结合财务会计、国民经济核算体系、环境经济核算体系对矿产资源资产的界定,对各核算范式下的资产予以了比较分析。文章建议,在自然资源资产负债表编制框架下,确认与计量矿产资源资产不仅要明确矿产资源资产作为一般性资源资产所禀赋的权属明确、资产可控、经济利益等属性,还需充分考虑勘查程度与储量登记制度。在实物量核算上,按照现行矿产储量登记标准,将矿产资源"探明储量"与"潜在矿产"全部予以反映。在价值量核算上,将固体矿产资源矿产与油气资源资产"储量"分别确定于"基础储量"与"探明地质储量",并对固体矿产"资源量"与油气矿产资源"非可控储量"实施单独列报。     

数据资产安全内控优化之“华为云”策略借鉴

随着大数据产业的不断发展,数据逐渐演变成为大数据公司的一项核心资产。由于种种原因,大数据公司目前在维护数据资产安全方面存在的问题接连暴露且有愈演愈烈的趋势,引发社会各界的广泛关注和激烈讨论。基于此,文章将从管理层重视程度、数据生命周期安全、数据基础设施安全三个维度讨论当前大数据公司普遍存在的数据资产安全问题,进而以华为云针对数据资产安全而专门构建的内部控制体系为例,进行详细介绍并总结相关经验,就大数据公司针对数据资产安全如何进行内部控制系统优化提出相关策略。     

公平信息实践理论指导下的数据权能体系研究

在人工智能广泛运用的大时代背景下,个人数据被滥用导致了一系列社会、道德、法律问题,个人数据权利的保护需要得到重视,本文研究以公平信息实践理论作为出发点,从人格权属性、财产权属性和国家主权属性三个方面对数据权利进行了归纳分析,并结合现有法律法规,针对数据权利保护问题,对数据控制者的义务与责任做出了合理设想。     

历史成本与公允价值的理论透视及公允价值的应用展望

新企业会计准则在会计计量属性上引入公允价值作为资产的入账价值,针对这一问题,仁者见仁智者见智。资产的传统计量属性是以历史成本作为入账价值,而今为了与国际会计准则趋同引入公允价值,那么哪种计量方法更可靠,众说纷纭。笔者对此也提出一些个人观点。     

财务报告改进——基于会计目标的视角

FASB和IASB都认为,会计目标的趋向是决策有用性。现有财务报告是建立在历史成本计量的基础之上的,这种计量属性的选择导致会计目标是可靠性,而不是决策有用性。财务报告的基础是会计计量属性选择下的会计数据,而过于强调可靠性的会计数据会导致财务报告不可避免的出现偏差。因此基于现有会计目标的基础上,对财务报告改进是大势所趋。本文对此进行了探讨。     

朴素贝叶斯分类法与数据资产会计确认——难题与突破

随着大数据时代的到来,企业对数据资源的合理使用为自身带来了日益增长的经济价值,于是,在会计学界有了将企业数据资源作为一项资产入账的呼声,然而,大数据的产权归属和价值变现具有不确定性,导致其未必满足会计确认的条件。文章全面分析了企业将自身拥有或控制的数据资源确认为资产所面临的难题,并对其提出了解决方案。首次应用朴素贝叶斯分类法建立模型,通过计算相关因素的联合概率来判断在不确定条件下数据资源是否应该被确认为资产,最后进行了算例分析。结论表明,该模型对数据资产的会计确认具有指导作用,同时也可为相关会计准则的制定提供理论参考。