管理会计数据

【摘要】 数据挖掘是从海量数据中发现和提取知识和信息的过程。在管理会计领域中运用数据挖掘技术，寻求和发现更多的企业顾客、供应商、市场以及内部流程优化的信息，将为企业决策者提供更为广泛而有效的决策依据，提高企业战略竞争能力。本文简要介绍了数据挖掘的基本概念和方法，在此基础上重点分析了数据挖掘技术在作用成本和价值链分析，产品、市场和顾客分析以及财务风险防范等方面的应用。

【关键词】 数据挖掘 信息 管理会计 应用

引言

近年来，数据挖掘技术引起了信息产业界的极大关注，其主要原因是存在大量数据，可以广泛使用，并且迫切需要将这些数据转换成有用的知识和信息。根据美国GAO（General Accounting Office）的报告，联邦政府利用数据挖掘技术在提高政府服务水平、分析科学数据、管理人力资源、侦察犯罪和恐怖活动等方面发挥了巨大的作用。尤其是在9·11以后，美国的反恐活动需要从大量的数据中搜寻有用的信息，数据挖掘技术功不可没。除此以外，数据挖掘也被广泛用于商业活动。根据Thomas G, John J和Il-woon Kim对财富500强企业的CFO的调查，在收到的有效反馈中，65％的企业正在使用数据挖掘技术。支持使用数据挖掘技术的企业称数据挖掘技术的有效使用能够为企业创造2000到2400万的净利润。而在对数据挖掘使用领域的调查中发现：24％用在会计领域，42％用在金融领域，用在信息系统和市场领域分别占19％和5％。目前数据挖掘技术的应用多集中在金融保险、医疗保健、零售部门和电信部门。而对数据挖掘在提高企业内部经营管理、构筑企业竞争优势方面的应用鲜有提及。

一、数据挖掘技术的含义

数据挖掘是从数据当中发现趋势和模式的过程，它融合了现代统计学、知识信息系统、机器学习、决策理论和数据库管理等多学科的知识。它能有效地从大量的、不完全的、模糊的实际应用数据中，提取隐含在其中的潜在有用的信息和知识，揭示出大量数据中复杂的和隐藏的关系，为决策提供有用的参考。

二、数据挖掘的方法和基本步骤

（一）数据挖掘的主要方法

常用的数据挖掘方法主要有决策树（Decision Tree）、遗传算法（Genetic Algorithms）、关联分析（Association Analysis）、聚类分析（Cluster Analysis）、序列模式分析（Sequential Pattern）以及神经网络（Neural Networks）等。

（二）数据挖掘的基本步骤

SAS研究所提出的SEMMA方法是目前最受欢迎的一种数据挖掘方法，其描述的数据挖掘的大致过程包括取样（Sample）、探索（Explore）、修改（Modify）、模型（Model）和评价（Assess）。

1.数据取样

在进行数据挖掘之前，首先要根据数据挖掘的目标选定相关的数据库。通过创建一个或多个数据表进行抽样。所抽取的样本数据量既要大到足以包含有实际意义的信息，同时又不至于大到无法处理。

2.数据探索

数据探索就是对数据进行深入调查的过程，通过对数据进行深入探察以发现隐藏在数据中预期的或未被预期的关系和异常，从而获取对事物的理解和概念。

3.数据调整

在上述两个步骤的基础上对数据进行增删、修改，使之更明确、更有效。

4.建模

使用人工神经网络、回归分析、决策树、时间序列分析等分析工具来建立模型，从数据中发现那些能够对预测结果进行可靠预测的模型。

5.评价

就是对从数据挖掘过程中发现的信息的实用性和可靠性进行评估。

三、数据挖掘在管理会计中的运用

（一）数据挖掘在管理会计中运用的重要意义

1.提供有力的决策支持

面对日益激烈的竞争环境，企业管理者对决策信息的需求也越来越高。管理会计作为企业决策支持系统的重要组成部分，提供更多、更有效的有用信息责无旁贷。因此，从海量数据中挖掘和寻求知识和信息，为决策提供有力支持成为管理会计师使用数据挖掘的强大动力。例如，数据挖掘可以帮助企业加强成本管理，改进产品和服务质量，提高货品销量比率，设计更好的货品运输与分销策略，减少商业成本。

2.赢得战略竞争优势的有力武器

实践证明数据挖掘不仅能明显改善企业内部流程，而且能够从战略的高度对企业的竞争环境、市场、顾客和供应商进行分析，以获得有价值的商业情报，保持和提高企业持续竞争优势。如，对顾客价值分析能够将为企业创造80％价值的20％的顾客区分出来，对其提供更优质的服务，以保持这部分顾客。

3.预防和控制财务风险

利用数据挖掘技术可以建立企业财务风险预警模型。企业财务风险的发生并非一蹴而就，而是一个积累的、渐进的过程，通过建立财务风险预警模型，可以随时监控企业财务状况，防范财务危机的发生。另外，也可以利用数据挖掘技术，对企业筹资和投资过程中的行为进行监控，防止恶意的商业欺诈行为，维护企业利益。尤其是在金融企业，通过数据挖掘，可以解决银行业面临的如信用卡的恶意透支及可疑的信用卡交易等欺诈行为。根据SEC的报告，美国银行、美国第一银行、联邦住房贷款抵押公司等数家银行已采用了数据挖掘技术。

（二）数据挖掘在管理会计中的应用

1.作业成本和价值链分析

作业成本法以其对成本的精确计算和对资源的充分利用引起了人们的极大兴趣，但其复杂的操作使得很多管理者望而却步。利用数据挖掘中的回归分析、分类分析等方法能帮助管理会计师确定成本动因，更加准确计算成本。同时，也可以通过分析作业与价值之间的关系，确定增值作业和非增值作业，持续改进和优化企业价值链。在Thomas G, John J和Il-woon Kim的调查中，数据挖掘被用在作业成本管理中仅占3％。

2.预测分析

管理会计师在很多情况下需要对未来进行预测，而预测是建立在大量的历史数据和适当的模型基础上的。数据挖掘自动在大型数据库中寻找预测性信息，利用趋势分析、时间序列分析等方法，建立对如销售、成本、资金等的预测模型，科学准确的预测企业各项指标，作为决策的依据。例如对市场调查数据的分析可以帮助预测销售；根据历史资料建立销售预测模型等。

3.投资决策分析

投资决策分析本身就是一个非常复杂的过程，往往要借助一些工具和模型。数据挖掘技术提供了有效的工具。从公司的财务报告、宏观的经济环境以及行业基本状况等大量的数据资料中挖掘出与决策相关的'实质性的信息，保证投资决策的正确性和有效性。如利用时间序列分析模型预测股票价格进行投资；用联机分析处理技术分析公司的信用等级，以预防投资风险等。

4.顾客关系管理

顾客关系管理是提升企业竞争优势的有力武器。首先，要对顾客群体进行分类。通过对数据仓库的分类和聚类分析，可发现群体顾客的行为规律，从而对顾客进行分组，实行差别化服务；其次，对顾客的价值进行分析，根据帕累托定律，20％的客户创造了企业80％的价值。针对这种情况，公司可以从客户数据库中挖掘出这部分顾客，对这部分顾客的行为、需求以及偏好进行动态跟踪和监控，并根据不同的顾客群的不同特点提供相应的产品和服务，从而与顾客建立长期的合作关系，提高顾客保持力。如在电信部门，对电信数据进行多维分析有助于识别和比较不同顾客对于产品的不同需求，从而使企业提供更有特色的产品，为顾客提供更优质的服务。

5.产品和市场分析

品种优化是选择适当的产品组合以实现最大的利益的过程，这些利益可以是短期利润，也可以是长期市场占有率，还可以是构建长期客户群及其综合体。为了达到这些目标，管理会计师不仅仅需要价格和成本数据，有时还需要知道替代品的情况，以及在某一市场段位上它们与原产品竞争的状况。另外企业也需要了解一个产品是如何刺激另一些产品的销量的等等。例如，非盈利性产品本身是没有利润可言的，但是，如果它带来了可观的客户流量，并刺激了高利润产品的销售，那么，这种产品就非常有利可图，就应该包括在产品清单中。这些信息可根据实际数据，通过关联分析等技术来得到。

6.财务风险分析

管理会计师可以利用数据挖掘工具来评价企业的财务风险，建立企业财务危机预警模型，进行破产预测。破产预测或称财务危机预警模型能够帮助管理者及时了解企业的财务风险，提前采取风险防范措施，避免破产。另外，破产预测模型还能帮助分析破产原因，对企业管理者意义重大。在20世纪30年代，Smith和Winakor率先进行了破产预测的尝试。随后到了20世纪60年代，Altman利用多维判别式分析（Multivariate Discriminant Analysis）方法提出的Z-score破产预测模型取得了很大的成功，预测准确率高达90％以上。此后，数据挖掘技术包括多维判别式分析（Multivariate Discriminant Analysis）、逻辑回归分析（Logistic Regression Analysis）、遗传算法、神经网络以及决策树等方法在企业破产预测中得到了广泛的应用。

四、结束语

随着我国加入WTO，企业面临的竞争压力也越来越大。充分利用信息技术的最新成果，挖掘企业自身潜力，加强企业内部管理，提升企业竞争力刻不容缓。数据挖掘技术的推广应用虽然受到成本和技术的限制，但是如果能取得企业高层管理者的支持，数据挖掘的应用将会有很大的发展前景。

管理会计在大数据时代的发展论文

摘要 ：互联网为海量的大数据提供媒介，大数据使人们生活和工作方式悄然改变。在经济体制转型期，市场机遇与挑战并存，企业价值管理已是重中之重。本文在梳理归纳管理会计的相关研究基础上，提出了大数据时代管理会计向预测会计、价值创造及多元化战略三个方向的转变，以期对企业的价值创造有所帮助。

关键词 ：大数据；管理会计；发展

自改革开放以来我国管理会计才获得重大发展。国有企业是计划经济体制下企业主要形式，管理会计自然为其成本中心，企业成本核算及绩效考核是该时期的焦点。市场经济的发展使企业注重效率，管理会计开始侧重企业内部的管理核算工作。大数据时代已经来临，而大数据的运用恰好为管理者提供信息决策依据，以此提高企业核心竞争力使企业可持续发展。故本文对大数据时代管理会计发展与变化的阐述也具有重要意义。

1文献回顾

1.1战略成本管理方面

Kennethsimmonds于上世纪80年代最早提出战略成本管理，他从企业在市场中竞争地位的视角出发对战略成本管理进行了研究，认为企业需要对自己和对手进行全面分析来决策提供信息。后来各国的学者不断将其研究深化，并形成了丰富的理论成果。Ingram等（2004）认为全球化的竞争使商业模式对管理会计产生影响，指出传统固定成本法容易导致不良营销和运营决策不精确信息，完全变动法也会因短视思维而影响公司长期发展。韦恩.J.莫尔斯等（2005）认为管理会计是一种管理工具而非一种单纯的会计方法，要实现顾客价值最大化的目标，需要企业从价值链的视角促进企业与供应商和购买者之间的合作关系，把成本管理重点放在流程管理而不是部门预算和成本上。郭晓梅（2005）也提到传统的管理会计只重视生产过程忽视价值链，只重视成本降低而不考虑企业战略目标，只重视成本发生结果而不进行动因分析，从而无法适应战略管理需要。

1.2管理会计运用方面

RRFullerton等（2013）通过案例研究制定了精益制造环境下企业管理会计和控制措施的理论框架。后来他们对美国244个公司调查数据显示，精益生产实施程度和简化战略报告系统正相关，而与库存跟踪则是负相关且依赖于高管支持程度。JJermias等(2013)描述印度尼西亚管理会计的实施程度及管理会计人员未来五年将发生的变化，并通过实证研究发现管理会计的创新和公司规模、存续时间以及绩效等有关，其创新水平可通过层次结构和组织设计预测，其使用面向过程比面向功能更加有效。VenkatNarayanan（2014）通过对东南亚公司案例研究，介绍了环境管理会计及实施方法，并指出环境管理会计不仅要进行企业内部成本核算和信息决策，同时考虑环境因素对环境业绩和财务业绩做出评价。

1.3大数据与管理会计联系方面

李思志等（2006）认为建立基于数据挖掘方法的财务报表分析模型有助于广大投资者决策。涂锟斌（2009）指出银行在实施客户为中心的战略目标时要对客户全面分析，管理会计系统对大量数据的处理分析可为银行发展和转型提供支持。邓国清（2013）认为大数据对传统决策分析、风险管理、信用管理和作业成本管理强烈冲击，同时阐述基于结果分析向过程分析的转变、单类型结构化数据向多类型转变以及阶段性月度报告向实时报告转变等方面的管理会计变革。汤炀（2013）针对医院传统财务管理信息系统偏重业务操作的局限性及积累的海量数据现状，提出基于大数据思想的财务管理和决策系统。其他学者也表明大数据不仅改变了我们的生活和思维方式，而且对企业供应链和会计工作带来革新（AMcAfee，EBrynjolfsson，2012；MAWaller，SEFawcett，2013）。

2大数据时代管理会计的变化

2.1从成本核算会计向预测会计转变

多数企业生产活动一般按照产品耗费形式划分为生产成本和期间费用。该分配方法是以产品数量为基础的，机械化和信息化加速易导致制造费用增加和直接人工费用减少，最终使分配率不准确而产品成本模糊化。目前企业逐步推进的作业成本法通过对成本对象进行成本追踪来明晰成本动因，从而提高成本核算的准确性。管理会计从单纯的成本核算开始向战略管理会计发展，已经不再是追求成本结果而不知成本动因的情况，更适合企业管理者的决策。随着经济体制深化改革及经济进入新常态，市场机遇和挑战并存，企业发现机会和识别风险非常重要。计算机系统已能够进行会计核算，管理者需要的是会计人员通过数据分析并发现背后价值。管理会计也就需要利用趋势分析、时间序列分析等方法来分析数据间的相关性，建立对销售、成本和投融资预测，从而为决策提供科学的依据。会计从核算功能向预测方向转变将成为管理会计的发展方向。

2.2从增值作业向价值链价值创造转变

决策者在业务分析中往往考虑资源取得成本及产品或劳务销售价格，使增值分析时聚焦内部价值链和产品成本。在经济全球化竞争时代，波特战略已不能完全适应社会发展需要，企业要开辟出竞争边界外的“蓝海”并进行价值链分析，充分考虑与供应商和顾客的关系，从而实现企业的价值创造。以前，大多运营商没有发现已经积累的大量数据的潜在价值，只有部分企业利用这些数据发送垃圾短信使顾客感到个人隐私泄露的愤慨。而苹果公司与运营商签订的合约中要求提供大量有用数据，并对其处理分析得到了用户体验的相关数据。苹果公司应用程序AppStore在2013年的销售额就超过100亿美元，可想而知首创用户体验模式销售带来的.高额利益，且大多数价值凝聚于苹果的品牌形象而非固定资产等。从苹果的成功可以看出，价值链中注重与供应商和顾客的合作关系非常重要，可以帮助企业真正发现创造价值的秘密。所以，企业要从传统会计的增值作业分析向价值链创造价值转变，充分利用数据资源使企业价值最大化。

2.3从单一战略向多元化战略转变

存货是企业重要的流动资产，存货的同时必然发生的采购成本、储存成本和短缺成本等会降低利润。传统管理会计要求企业根据自身条件假设并综合考虑存货成本，计算出企业存货经济订货量来实现最佳存货量和其他费用的降低。在信息化的大数据时代，按照经济批量订货对某些企业来说仍然不合理，因为那样没有减少企业费用支出且会增加存货成本，例如存货仓库费用、保管费、损失费等。沃尔玛作为零售业巨头，它的成功不仅与强大的市场势力有关，还和网络带来的巨大数据库是分不开的。沃尔玛注重信息化建设，拥有专门的卫星和遍布全球的大型服务器，通过把零售环节的商品记录为数据而彻底改变了零售行业。沃尔玛让供应商监控产品销售速率、数量以及存货情况，迫使供应商照顾自己的物流系统及供货事项，沃尔玛也因此避免存货风险并降低成本费用。此外，沃尔玛实验室也曾试用Facebook好友喜好来实现销售。在大数据时代，企业应该从传统的成本降低及差异化战略向利用信息数据分析发现事物间的相关关系转变，从企业单一战略向多元化战略的转变，从而使有效有利信息资源促进销售增长。

3结论

互联网信息化把人类带入大数据时代，这些大数据以云计算为基础的信息经过存储、整理、分类、挖掘正在悄无声息的实现这背后隐藏的巨大价值。大数据正改变着人类生活、工作和思维方式，企业作为社会活动重要参与者，其商业模式等也发生改变，现代会计也因此再次走上改革之路。

参考文献：

［1］维克托.迈尔-舍恩伯格，肯尼斯.库克耶.大数据时代［M］.浙江人民出版社，2013.

［2］韦恩.J.莫尔斯，詹姆斯.R.戴维斯，阿尔.L.哈特格雷夫斯.管理会计：侧重于战略管理［M］.上海：上海财经大学出版社，2005.