Ⅰ 大數據財務會計的發展趨勢
一是現狀分析與討論，結合訪談與問卷調查所得到的資料和數據，闡述當前企業界人士對有關大數據、管理會計等問題的基本認識和一些困惑。二是理論與邏輯分析，針對財務信息與非財務信息、管理會計研究邊界、大數據范疇等問題，給出大數據引領管理會計變革的理論解釋與框架。三是從實踐應用角度，介紹大數據對管理會計應用五大職能的改進，描述價值創造的具體路徑。最後，我們展望大數據對財務功能與財務人員知識能力建設方面的影響與挑戰。
一、現狀分析與討論
課題組搜集和整理了有關大數據與管理會計方面的文獻，深入企業進行實地訪談，並通過有針對性地發放調查問卷，大致對目前我國大數據在企業中的應用、大數據對管理會計的影響、企業對大數據與管理會計關系的認識等問題做了基本了解。
（一）調查問卷統計與分析
為了保證資料來源的廣泛性和可靠性，我們有選擇地針對全國會計領軍人才項目、總會計師能力提升項 目、地方會計領軍人才項目等長期項目進行了調查。共發放問卷411份，其中有效問卷388份，無效問卷23份，問卷有效率94.40%。被調查企業共涉及18個行 業，其中，製造業62家，佔比17%，其他依次為金融業（10%）、交通運輸業（7%）、建築業（8%）等各行業。被調查企業范圍包括國有企業（63%）、民營企業（22%）、中外合資（5%）等各類所有制企業，其中上市公司共59家，41家在境內上市，18家在境外上市。被調查企業分布在20個省級地區，營收規模在100億元以上的企業佔比19.5%，10億元以上的企業佔比36.1%。被調查對象絕大多數為財務人員，非財務工作人員佔比14%；財務人員的職務層級較高，財務經理以上人員占財務人員總數的90%
Ⅱ 財務大數據的處理流程是什麼
處理財務大數據的流程通常包括以下幾個步驟：1. 數據收集：獲取所有與財務相關的數據，包括財務報表、賬單、交易記錄等，這些數據可以來自內部系統或外部數據源。2. 數據清洗：對數據進行初步清洗和過濾，去除重復數據、錯誤數據和不完整的數據等。這一步驟是確保數據質量的基礎。3. 數據存儲：將清洗後的數據存儲到資料庫或數據倉庫中，以便日後的分析和挖掘。4. 數據分析：對數據進行統計分析、數據挖掘和機器學習等技術，以揭示數據背後的潛在規律和趨勢，並提供預測和建議。5. 報告和可視化：將處理後的數據和分析結果以圖表、報告等形式呈現給決策者和管理人員，以幫助他們更好地理解和利用數據。需要注意的是，財務大數據的處理流程可能會因應不同的任務和數據而有所差異，但以上步驟通常是基本的處理流程。
Ⅲ 未來大數據與會計需要哪些技能未來
大數據與會計主要學習的課程有很多，主要包括基礎會計、財務會計、成本會計、管理會計、智能財稅、會計信息系統運用、行業會計、出納實務、經濟法、理財規劃、納稅籌劃、互聯網+會計綜合實訓、Excel在會計中的應用、ERP財務業務一體化、大數據財務分析、智能審計、財務機器人等。
會計主要研究會計理論知識，包括基本的會計概念、假設、原則，使學生能夠根據企業的實際經濟業務填制憑證、登記賬簿和編制會計報表，運用所學的知識為企業降低生產經營成本。例如：收集與整理原始憑證、根據原始憑證編制記賬憑證、匯總編制資產負債表和現金流量表、為公司做好成本分析等。
大數據會計與會計的區別主要有以下三點：
1、時間不同。大數據會計和會計相比，大數據會計出現要晚一些，先有大數據後才有相關的會計需求。
2、接觸不同。會計負責結賬核算已經完成的資金活動，並描述資金賬目，而財務則負責分析資金運轉，並對未來資金做預算，而大數據會計對於數據接觸比較多。
3、方式不同。大數據、人工智慧、雲計算、移動互聯和物聯網技術的迅猛發展，讓傳統會計的工具得到了發展，從而變成大數據會計。
大數據會計的相關解釋：
1、會計學（大數據方向）前瞻性培養適應當今人工智慧與大數據時代會計業務和會計信息日益呈現海量數據處理、實時雲計算化、會計智能決策等新型會計業務特徵。
2、會計學（大數據方向）具備會計財務專業理論知識、大數據分析處理技術、計算機人工智慧與IT信息技術 「文理工」專業知識和技術技能綜合為一身的新型高端復合型會計人才和會計財務領導者。
3、畢業生適合在會計師事務所、證券公司、基金公司、商業銀行、上市公司、國有企業、事業單位、政府機關等企事業單位從事傳統財務會計、金融投資領域工作，更能夠進行復雜大數據會計業務邏輯處理和系統設計工作。
4、大量重復性、標准化的會計職能被替代，既能基於會計專業判斷又能融合大數據分析為企業做出有效決策的數據管理人員和分析師卻有著巨大缺口。