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1.数据采集。基于“互联网+”将会计流程、业务流程的内外部数据流程有机整合[ 4 ]，实现企业内部部门交易信息输入会计信息系统中，利用物联网、移动网络技术将非结构化数据（如原料、产品标签）实时输入会计信息中，使企业经济业务活动的原貌得以全面地进入会计信息流程。为了强化业务交易的真实性，将与企业发生业务关系的第三方纳入到会计信息流程之中，提供印证经济业务的相关信息，从而丰富数据来源。除了收集采购管理、生产管理、销售管理等数据，还要增加高质量产品有效供给信息，提高企业产品的档次和质量，重点增加产品和技术的创新能力信息，包括科技研发的资金、产品、研发力量等信息。
　　在此基础上，进一步收集企业所处的经济环境信息，包括国家在供给侧改革中释放的市场信息、行业信息、国家金融信息等数据，以扩大财务数据的来源，提供前馈预测信息，提高企业对市场反应的及时性。同时，实现有效的会计大数据分析，为下一步数据挖掘、分析、决策提供可靠保证，实现企业有效纠偏。
　　2.信息数据处理。将收集的各业务系统数据，包括结构化数据和非结构化数据，引入智能数据处理软件[ 5 ]，如OCR技术，将采集的数据规范化，自动提取非结构化数据的内容，并存储到各业务子系统数据库中。业务子系统数据库中的数据按相应事件驱动处理规则触发报账业务流程，生成相应的会计信息存储到会计大数据系统中。
　　3.形成会计信息大数据库。采用ETC数据信息管理工具，将存储在不同系统、不同物理设备中的历史会计数据进行抽取、集中，实现研发、设计、采购、生产、仓储、质量管理、销售、财务等流程信息紧密衔接，将会计信息系统、不同部门的系统和外部数据中的财务会计数据和非财务会计数据存储在会计信息大数据库系统，实现会计数据共享和会计信息互通，从而提高会计信息质量。
　　4.会计信息数据分析、决策。供给侧结构性改革宗旨为减少无效供给，扩大有效供给，提高供给结构对需求结构的适应性。要加强生产端分析，重视产品研发成本分析和客户个性需求变化分析，有效利用会计数据，采用先进分析技术、数据挖掘技术、云计算将会计大数据库、方法库、知识库、模型库结合，实现大数据综合分析功能，对企业的生产成本、研发成本、销售成本、盈利水平等进行智能分析，并以报表和查询分析的方式将数据展示出来，反映企业的全面财务情况，帮助管理者对企业经营情况进行事中监控、事后分析，及时发现财务风险，为筹资、成本决策、股权分配等企业经济活动作出正确决策，为企业“三去一降一补”提供强大的会计决策支持。
　　5.输出多样性信息报表。在大数据分析、决策基础上，输出报表针对当前供给侧结构性改革除了常规性报表信息输出外，还要满足不同需求者的信息报表。
　　（1）非财务个性化报表。企业会计报表除了披露以货币计量的财务信息外，通过非结构化信息引入，还应披露其他非财务信息。例如，产品占市场份额、新产品新技术开发和服务、企业面临的风险与管控、用户满意程度、主要竞争对手及与人力资源、知识产权有关的无形资产价值等。非财务信息的披露，有利于投资者对企业综合分析的评价及前景的判断。
　　（2）预测性报表。新常态下，企业决策者在过去和现在的基础上更关注未来。企业除了按照国家规定上市公司在募股说明书和公告中公布盈利预测信息、资产负债、利润、现金流量等信息外，还应通过智能算法建立库存、产能、新产品、金融预测性报表，如提高企业有效供给能力、扩大有效和中高端供给的预测性报表，政府降低制度性交易成本对企业效益影响报表等，为投资者决策提供依据。
　　三、结论
　　会计领域要适应供给侧结构改革需要，需要将以往会计算账、报账的传统思维向决策优化、提高全要素生产率方向转变。通过在会计信息系统中嵌入非财务数据业务处理规则，集成经济业务信息、财务信息和市场环境信息，经过结构化与非结构化数据处理，实现财务信息和非财务信息的实时采集、处理、存储、共享，加快企业经济信息的汇总与集成化应用，使企业会计工作由核算型转向管理、决策支持型，为企业供给侧改革提供优质信息保证。

供给侧改革下的会计信息集成应用研究

2016-08-13 09:30　来源: 互联网作者：刘晓芸浏览次数 2486

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