大秦鐵路股份有限公司大同西供電段 韓存祥

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大數(shù)據(jù)背景下數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用于管理會(huì)計(jì)的相關(guān)研究

大秦鐵路股份有限公司大同西供電段 韓存祥

摘 要：在復(fù)雜多變的商業(yè)環(huán)境以及信息瞬息萬(wàn)變的當(dāng)下，如何提高企業(yè)的決策能力、如何挖掘和利用各種信息提高戰(zhàn)略管理會(huì)計(jì)決策相關(guān)性，是值得研究的課題。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在處理大量的、復(fù)雜的、結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化的、財(cái)務(wù)或非財(cái)務(wù)的數(shù)據(jù)方面具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。因此，本文將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于戰(zhàn)略管理會(huì)計(jì)，對(duì)戰(zhàn)略管理會(huì)計(jì)的一些問(wèn)題進(jìn)行探討。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)背景下 數(shù)據(jù)挖掘 管理會(huì)計(jì) 相關(guān)研究

1 大數(shù)據(jù)背景對(duì)會(huì)計(jì)影響的相關(guān)研究

國(guó)內(nèi)的楊紀(jì)琬先生開(kāi)創(chuàng)和推動(dòng)了中國(guó)會(huì)計(jì)信息化事業(yè)的發(fā)展。孫錚和韋華寧探討了工業(yè)經(jīng)濟(jì)時(shí)代提出的會(huì)計(jì)假設(shè)在信息與知識(shí)經(jīng)濟(jì)時(shí)代所面臨的挑戰(zhàn)。胡玉明認(rèn)為在信息時(shí)代，信息需求的多樣性已經(jīng)完全超出了傳統(tǒng)會(huì)計(jì)所界定的范圍，對(duì)會(huì)計(jì)信息系統(tǒng)的未來(lái)需要重新思考。楊周南總結(jié)了信息技術(shù)應(yīng)用于會(huì)計(jì)工作的內(nèi)涵和作用，提出了會(huì)計(jì)管理信息化的“信息系統(tǒng)、控制、審計(jì)”模型。閻達(dá)五和張瑞君從信息技術(shù)視角出發(fā)，探討了會(huì)計(jì)實(shí)時(shí)控制的框架體系。王躍堂、毛旦霞、羅慧認(rèn)為信息技術(shù)改變著會(huì)計(jì)信息與其他信息之間的實(shí)力對(duì)比，傳統(tǒng)財(cái)務(wù)報(bào)告價(jià)值日漸衰退，會(huì)計(jì)的核心競(jìng)爭(zhēng)力成為了會(huì)計(jì)理論和實(shí)務(wù)關(guān)注的基本問(wèn)題。在新的商業(yè)環(huán)境下，信息技術(shù)的發(fā)展將會(huì)削弱會(huì)計(jì)的核心競(jìng)爭(zhēng)力，如果會(huì)計(jì)信息不再是決策相關(guān)的或是沒(méi)有其他信息更具有相關(guān)性，那么會(huì)計(jì)的價(jià)值必將喪失。申香華認(rèn)為在信息經(jīng)濟(jì)時(shí)代，會(huì)計(jì)系統(tǒng)所能提供的信息已經(jīng)不能滿足用戶對(duì)信息相關(guān)性、可靠性、及時(shí)性等方面的要求，并探討了將信息技術(shù)與會(huì)計(jì)結(jié)合，提高會(huì)計(jì)價(jià)值的路徑。郭德貴探討了信息化環(huán)境下，借貸記賬法的改革。信息化影響著整個(gè)商業(yè)社會(huì)，不同領(lǐng)域的學(xué)者研究信息技術(shù)對(duì)會(huì)計(jì)理論與實(shí)務(wù)的影響，不遺余力地探尋提高會(huì)計(jì)價(jià)值的途徑。會(huì)計(jì)信息化相關(guān)的研究成果已極其豐富，這些成果為本文的研究提供了幫助。面對(duì)信息技術(shù)給會(huì)計(jì)帶來(lái)的挑戰(zhàn)，會(huì)計(jì)人作為數(shù)字主人應(yīng)當(dāng)掌握先進(jìn)的工具，從繁雜的數(shù)據(jù)搜集與整理中解放出來(lái)，更加主動(dòng)地去思考企業(yè)和社會(huì)的發(fā)展。

2 數(shù)據(jù)挖掘與戰(zhàn)略管理會(huì)計(jì)相結(jié)合的研究

數(shù)據(jù)挖掘在人力資源管理、客戶關(guān)系管理、電子商務(wù)、生物科技、信息安全、醫(yī)療、金融、政務(wù)、教育、營(yíng)銷等許多領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用于社會(huì)生活的方方面面，改變著企業(yè)的內(nèi)外部環(huán)境，同時(shí)也給現(xiàn)代管理會(huì)計(jì)帶來(lái)了重大影響，下面簡(jiǎn)要介紹數(shù)據(jù)挖掘與管理會(huì)計(jì)相結(jié)合的研究現(xiàn)狀。

林鴻將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)引入基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的會(huì)計(jì)決策支持系統(tǒng)，討論了數(shù)據(jù)挖掘工具用于會(huì)計(jì)決策支持的可行性。彭家生在探討未來(lái)會(huì)計(jì)電算化技術(shù)時(shí)，分析了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)向管理信息系統(tǒng)的滲透。鄒鵬、李一軍和葉強(qiáng)試圖將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)引入客戶利潤(rùn)貢獻(xiàn)度評(píng)價(jià)方法，以提高評(píng)估的可操作性。羅文兵和鄧明君在基于價(jià)值創(chuàng)造的集成成本管理體系的構(gòu)建中認(rèn)為，需特別重視人工智能、知識(shí)發(fā)現(xiàn)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用。文勇將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)引入到ERP采購(gòu)管理系統(tǒng)，構(gòu)建了采購(gòu)成本控制模型，并實(shí)現(xiàn)了對(duì)采購(gòu)人員的業(yè)績(jī)考核，有效地控制了成本，降低了采購(gòu)決策風(fēng)險(xiǎn)，為數(shù)據(jù)挖掘全面引入到采購(gòu)管理系統(tǒng)進(jìn)行了有益探索。段桂江、嚴(yán)懿和王洋提出利用數(shù)據(jù)挖掘的方法對(duì)質(zhì)量成本進(jìn)行分析和控制，充分利用質(zhì)量成本中蘊(yùn)含的生產(chǎn)質(zhì)量信息。毛華揚(yáng)和梁寧寧在《基于云計(jì)算模式建立會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)》一文中介紹了會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的設(shè)計(jì)，并結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)為企業(yè)降低成本、提高收益給出了思路。

3 數(shù)據(jù)挖掘與企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境分析相結(jié)合的研究

劉玉照和曹君祥將數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、聯(lián)機(jī)分析處理和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)作為實(shí)現(xiàn)競(jìng)爭(zhēng)數(shù)據(jù)管理與競(jìng)爭(zhēng)信息分析系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)。張捍東、許寶棟和楊維翰等以SWOT分析方法為例研究了模糊關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在管理與決策中的應(yīng)用。徐軍和張凱將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于企業(yè)內(nèi)外部環(huán)境的分析之中，構(gòu)建了企業(yè)內(nèi)外部環(huán)境信息的數(shù)據(jù)挖掘模型，遺憾的是兩位學(xué)者提出的模型圖過(guò)于籠統(tǒng)，并沒(méi)有深入分析下去。孟巖和武文龍運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘中的關(guān)聯(lián)規(guī)則評(píng)價(jià)某公司在化工行業(yè)的相對(duì)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)位，但是并沒(méi)有系統(tǒng)地分析數(shù)據(jù)挖掘如何在戰(zhàn)略管理會(huì)計(jì)中的運(yùn)用，只是就某一種算法做出了分析。此外，孟巖還探討了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在管理會(huì)計(jì)非財(cái)務(wù)信息中的應(yīng)用。汪建年研究了數(shù)據(jù)挖掘在軍工集團(tuán)財(cái)務(wù)決策支持系統(tǒng)中的應(yīng)用。張玉峰和徐海峰設(shè)計(jì)以信息資源為主導(dǎo)的分析過(guò)程，并在此基礎(chǔ)上構(gòu)建了基于數(shù)據(jù)挖掘的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手關(guān)鍵成功因素分析模型。

4 數(shù)據(jù)挖掘與企業(yè)危機(jī)預(yù)警相結(jié)合的研究

企業(yè)危機(jī)預(yù)警可以分為財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警和非財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警，但非財(cái)務(wù)危機(jī)最終都會(huì)表現(xiàn)為財(cái)務(wù)危機(jī)的爆發(fā)。

在財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警方面，Beaver W H最早提出財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)測(cè)模型，之后許多預(yù)測(cè)方法被用于公司財(cái)務(wù)的預(yù)測(cè)研究。隨著數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的日漸成熟，Coats P K和Fant L F將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警，實(shí)證檢驗(yàn)的準(zhǔn)確率達(dá)91%。

Frydman H等又將決策樹(shù)引入財(cái)務(wù)預(yù)警研究中。國(guó)內(nèi)學(xué)者謝紀(jì)剛和裘正定等將分類器集成應(yīng)用于財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)測(cè)研究。姚靠華和蔣艷輝使用SQLServer2000的數(shù)據(jù)挖掘工具進(jìn)行了相關(guān)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警研究。楊建輝和陳熾文運(yùn)用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹(shù)和支持向量機(jī)進(jìn)行財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)測(cè)，并比較各模型的預(yù)測(cè)效果。李博和羅良辰分別采用了Fisher線型判別模型、貝葉斯模型、Logistic回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)等五種數(shù)據(jù)挖掘的方法進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試?？妆笠蕴貏e處理的上市公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)作變量，運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行分析，通過(guò)實(shí)證檢驗(yàn)得出財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型，該文分別使用了Logistic回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和決策樹(shù)三種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。

在非財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警方面，盛昭瀚和柳炳祥將數(shù)據(jù)挖掘中的決策樹(shù)算法應(yīng)用到客戶流失危機(jī)的分析中，并通過(guò)實(shí)證檢驗(yàn)方法的有效性。王戰(zhàn)平將基于Web的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用到網(wǎng)絡(luò)傳播環(huán)境下企業(yè)危機(jī)的預(yù)警研究中。李素梅將競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)分析與聯(lián)機(jī)分析處理、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)結(jié)合，使得分析更高效、快捷，以期滿足企業(yè)危機(jī)預(yù)警的及時(shí)性需求。

綜上可知，已有不少學(xué)者將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于企業(yè)的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警研究，并且采用的方法也多種多樣，但應(yīng)用于企業(yè)非財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警的研究較少。

5 結(jié)語(yǔ)

綜上可知，目前數(shù)據(jù)挖掘與戰(zhàn)略管理會(huì)計(jì)相關(guān)的研究具有以下特點(diǎn)。第一，相關(guān)研究趨向于從具體業(yè)務(wù)要求和解決問(wèn)題的角度，選擇所熟知的數(shù)據(jù)挖掘方法應(yīng)用于某一具體的決策領(lǐng)域，同時(shí)，所涉及的行業(yè)背景應(yīng)用也是十分零散，沒(méi)有系統(tǒng)性地與戰(zhàn)略管理會(huì)計(jì)相結(jié)合。第二，許多研究?jī)H僅停留在介紹數(shù)據(jù)挖掘在戰(zhàn)略管理會(huì)計(jì)中運(yùn)用的可行性，并沒(méi)有給出數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用于戰(zhàn)略管理會(huì)計(jì)的具體方式，也沒(méi)有提出一個(gè)切實(shí)可行的方法或加深對(duì)這一問(wèn)題理解的框架。第三，目前戰(zhàn)略管理會(huì)計(jì)中運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘是以數(shù)據(jù)為驅(qū)動(dòng)，以技術(shù)為導(dǎo)向，過(guò)于重視計(jì)算機(jī)技術(shù)和算法，過(guò)于關(guān)注技術(shù)的完美而忽視了方法的實(shí)用性、管理會(huì)計(jì)的基本原則、對(duì)決策的支持以及對(duì)過(guò)程的控制；忽視了信息技術(shù)的商業(yè)應(yīng)用對(duì)企業(yè)組織結(jié)構(gòu)及經(jīng)營(yíng)模式、管理方式的沖擊；忽視了對(duì)數(shù)據(jù)挖掘主題的認(rèn)識(shí)，不注重管理會(huì)計(jì)領(lǐng)域的知識(shí)、專家經(jīng)驗(yàn)、用戶意圖和情景等因素的影響。

管理兼具科學(xué)性與藝術(shù)性，生硬的數(shù)據(jù)并不能解決所有問(wèn)題。數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)只是從數(shù)據(jù)中提煉出簡(jiǎn)化的決策規(guī)則，或者根據(jù)數(shù)據(jù)特征來(lái)比較不同的決策方案。數(shù)據(jù)挖掘只是戰(zhàn)略管理會(huì)計(jì)實(shí)施過(guò)程中的技術(shù)手段，而戰(zhàn)略管理會(huì)計(jì)還需自身的理論體系來(lái)指導(dǎo)實(shí)踐。因此，基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)如何實(shí)施或運(yùn)用戰(zhàn)略管理會(huì)計(jì)是一個(gè)尚待研究的問(wèn)題。

為了達(dá)到數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與戰(zhàn)略管理會(huì)計(jì)的有效結(jié)合，以幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)先進(jìn)智能化的戰(zhàn)略管理決策支持，本文認(rèn)為目前需要解決以下問(wèn)題：（1）新商業(yè)環(huán)境下，數(shù)據(jù)挖掘與戰(zhàn)略管理會(huì)計(jì)是何關(guān)系，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)如何在知識(shí)經(jīng)濟(jì)時(shí)代提高戰(zhàn)略管理會(huì)計(jì)的相關(guān)性；（2）如何使數(shù)據(jù)挖掘與戰(zhàn)略管理會(huì)計(jì)的具體內(nèi)容相結(jié)合，在戰(zhàn)略管理會(huì)計(jì)框架下加深對(duì)數(shù)據(jù)、信息的理解，使企業(yè)能夠更好地發(fā)揮戰(zhàn)略管理會(huì)計(jì)的作用來(lái)應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代的挑戰(zhàn)，增強(qiáng)企業(yè)戰(zhàn)略信息能力，在變化的環(huán)境中創(chuàng)造和保持核心競(jìng)爭(zhēng)力；（3）結(jié)合戰(zhàn)略管理會(huì)計(jì)的具體內(nèi)容，如何運(yùn)用和實(shí)施數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，以提高戰(zhàn)略管理會(huì)計(jì)的效果。

參考文獻(xiàn)

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中圖分類號(hào)：F234.3

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：2096-0298（2016）05（b）-168-02