第10章：大數(shù)據(jù)與財務報表分析大數(shù)據(jù)會計分析工具大數(shù)據(jù)對財務領(lǐng)域的影響0102大數(shù)據(jù)會計應用場景03第10章：大數(shù)據(jù)與財務報表分析學習目標與重難點了解智能會計的發(fā)展趨勢和轉(zhuǎn)型要求了解大數(shù)據(jù)對財務報表分析的影響掌握大數(shù)據(jù)分析的技術(shù)與應用掌握數(shù)據(jù)可視化的技術(shù)與應用學習目標：重點與難點：重點：大數(shù)據(jù)及智能會計的發(fā)展，大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在財會領(lǐng)域的應用，數(shù)據(jù)可視化工具在財會領(lǐng)域的應用難點：大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，數(shù)據(jù)思維和數(shù)字能力的培養(yǎng)，分析技術(shù)和可視化工具的應用引例0ChatGPT來勢洶洶，未來會計人會被AI取代嗎2023年11月30日，由美國人工智能實驗室OpenAI推出一款名為ChatGPT的聊天機器人橫空出世，它功能強大，上知天文下知地理，能寫代碼能寫論文，甚至能給出情感建議。ChatGPT和相關(guān)人工智能技術(shù)的應用在業(yè)界掀起了驚濤駭浪，專家表示，這可能會威脅到一些工作崗位，尤其是白領(lǐng)工作。會計真的會被取代嗎？其實幾年前，全球四大會計師事務所中的德勤、普華永道和安永就相繼推出了財務智能機器人方案，各大企業(yè)也在積極的進行著數(shù)智化轉(zhuǎn)型工作。在人工智能與會計信息系統(tǒng)不斷結(jié)合的情況下，生成式AI將取代大部分財務基礎(chǔ)工作，同時也在“逼”著我們轉(zhuǎn)型，財務行業(yè)中廣泛涉及分析、預測和統(tǒng)籌的領(lǐng)域才是我們未來的發(fā)展方向。資料來源：StockSnips公司官網(wǎng)。

ChatGPT來勢洶洶，未來會計人會被AI取代嗎請思考：1.人工智能取代會計是空談還是現(xiàn)實？2.AI的應用會對財會行業(yè)帶來哪些機遇和挑戰(zhàn)？3.財務人員需要掌握哪些技能才不會被機器人取代？4.財務人員未來的轉(zhuǎn)型方向有哪些？大數(shù)據(jù)對財務領(lǐng)域的影響01大數(shù)據(jù)對財務領(lǐng)域的影響數(shù)智技術(shù)的發(fā)展對會計理論與實務帶來了前所未有的挑戰(zhàn)，也對會計從業(yè)人員的能力框架提出了新的要求。早在2006年，歐洲委員會提出的《終身學習的關(guān)鍵能力歐洲參考框架》就將數(shù)字能力確定為八大關(guān)鍵能力之一。2013年，全球商學院教育質(zhì)量認證AACSB修訂了對會計學生數(shù)據(jù)分析知識和技能的要求?！稌嫺母锱c發(fā)展“十四五”規(guī)劃綱要》《會計信息化發(fā)展規(guī)劃（2021-2025）》《會計行業(yè)人才發(fā)展規(guī)劃（2021-2025）》中紛紛強調(diào)數(shù)智時代產(chǎn)教融合智能會計方向的轉(zhuǎn)型與人才培養(yǎng)。1.1數(shù)字素養(yǎng)和數(shù)據(jù)思維的技能要求

數(shù)據(jù)分析有助于企業(yè)生產(chǎn)力和資源使用效率的提升，推動企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。因此，數(shù)字時代，會計人員不僅需要學習傳統(tǒng)的會計知識、財務知識與審計知識，更應該培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析的思維和能力。具有數(shù)據(jù)思維的會計人員一方面可以幫助企業(yè)提高價值，另外一方面也能在激烈的人才競爭中確保自己的優(yōu)勢。

那么，具有數(shù)字素養(yǎng)和數(shù)據(jù)思維的人員應該具備哪些技能呢？大數(shù)據(jù)對財務領(lǐng)域的影響第一，建立數(shù)據(jù)分析思維，能夠認識到在什么時候、什么情況下需要使用哪些數(shù)據(jù)分析來解決具體的業(yè)務問題第二，擁有數(shù)據(jù)分析能力，包括數(shù)據(jù)質(zhì)量判斷、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析等。數(shù)據(jù)質(zhì)量判斷包括數(shù)據(jù)的完整性、可信性和有效性等；數(shù)據(jù)清洗包括數(shù)據(jù)分析前的所有準備工作；數(shù)據(jù)處理包括篩選、排序、合并等處理方法；數(shù)據(jù)分析包括通過描述性分析、統(tǒng)計性分析等手段，得出結(jié)論并提出建議第三，提升數(shù)據(jù)可視化水平。根據(jù)數(shù)據(jù)分析的結(jié)果，根據(jù)不同的需求，采用合適、有效的方式向不同的決策者報告數(shù)據(jù)分析結(jié)果。大數(shù)據(jù)對財務領(lǐng)域的影響1.2大數(shù)據(jù)時代會計人員的角色定位

數(shù)據(jù)資源成為驅(qū)動經(jīng)濟發(fā)展的關(guān)鍵要素和重要引擎，所蘊含的價值無法估量。企業(yè)會計部門作為與各種數(shù)據(jù)、信息、資料直接接觸的部門，如果能夠充分利用數(shù)據(jù)資料，進行有效的數(shù)據(jù)分析并得出有價值的結(jié)論，將為企業(yè)信息使用者提供更決策有用的信息資料，便于利益相關(guān)者進行決策。明確闡述商業(yè)問題溝通數(shù)據(jù)需求，了解數(shù)據(jù)質(zhì)量基于數(shù)據(jù)導向，闡述結(jié)論，提出建議向管理團隊匯報，展示分析成果圖

會計人員跟數(shù)據(jù)相關(guān)的日常工作大數(shù)據(jù)對財務領(lǐng)域的影響與傳統(tǒng)環(huán)境不同，當前會計人員面臨的是海量規(guī)模的“結(jié)構(gòu)化＋非結(jié)構(gòu)化”的新型數(shù)據(jù)形式，其中非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)形式高達70%。這要求財務人員能夠：快速準確地從眾多繁雜的數(shù)據(jù)中探尋到有價值的數(shù)據(jù)，并通過數(shù)據(jù)處理和分析，反映企業(yè)經(jīng)濟業(yè)務的真實發(fā)展狀況，支持利益相關(guān)者的有效決策需求。能將數(shù)據(jù)分析和挖掘技術(shù)與會計專業(yè)知識相融合，為經(jīng)營決策和投資管理提供業(yè)務決策支持的智能型財會人才。會計人員的主要職責不是主導建立數(shù)據(jù)庫、訓練數(shù)據(jù)模型或執(zhí)行核心數(shù)據(jù)分析，而是需要建立數(shù)據(jù)思維，掌握數(shù)據(jù)分析并進行決策建議的能力。大數(shù)據(jù)對財務領(lǐng)域的影響1.3大數(shù)據(jù)會計的應用場景與發(fā)展趨勢

大數(shù)據(jù)會計的未來發(fā)展趨勢綜合取決于企業(yè)實際應用需求、智能技術(shù)發(fā)展、智能財務系統(tǒng)普及速度以及大數(shù)據(jù)會計配套政策法規(guī)的出臺等方面。財務核算全流程自動化系統(tǒng)

以智能感知、OCR、電子發(fā)票、移動支付、RPA、數(shù)據(jù)爬蟲、自然語言理解等。通過使財務系統(tǒng)支持電子憑證和非電子憑證的智能化處理，實現(xiàn)財務憑證處理的前置化。智能財務決策支持系統(tǒng)

應用基于數(shù)據(jù)挖掘、神經(jīng)網(wǎng)絡、知識圖譜、遺傳算法、XBRL、大數(shù)據(jù)分析、對話機器人、智能預警、智能診斷和虛擬展示等技術(shù)，運用數(shù)量經(jīng)濟學、模糊數(shù)學、信息論、控制論、系統(tǒng)論等理論和工具，是一種面向財務預測、控制、分析與決策一體化的應用。大數(shù)據(jù)對財務領(lǐng)域的影響智能財務共享服務平臺

以數(shù)據(jù)爬蟲、OCR、專家系統(tǒng)、RPA、電子發(fā)票、電子檔案、移動計算、財務云、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)展示等技術(shù)為基礎(chǔ)。系統(tǒng)不僅實現(xiàn)了財務處理的標準化、集中化、流程化和信息化，并將服務的內(nèi)容從應收應付、總賬、資產(chǎn)管理、費用報銷、資金管理等一般事務性流程領(lǐng)域擴展到了稅務分析、公司治理、資金運作、預測預算、內(nèi)部審計和風險管理等高價值流程領(lǐng)域?！皹I(yè)財管”人機智能管理平臺

以云共享、大數(shù)據(jù)處理、物聯(lián)網(wǎng)、機器人、自然語言處理、深度學習模型等技術(shù)為基礎(chǔ)，將企業(yè)業(yè)務活動、財務活動和其他管理活動的深度融合，是基于強人工智能技術(shù)的未來應用場景。業(yè)財管人員之間的組織和職能劃分將會消失。同時需考慮人機智能下帶來的風險控制和倫理問題。大數(shù)據(jù)對財務領(lǐng)域的影響智能財務決策支持系統(tǒng)

應用基于數(shù)據(jù)挖掘、神經(jīng)網(wǎng)絡、知識圖譜、遺傳算法、XBRL、大數(shù)據(jù)分析、對話機器人、智能預警、智能診斷和虛擬展示等技術(shù)，運用數(shù)量經(jīng)濟學、模糊數(shù)學、信息論、控制論、系統(tǒng)論等理論和工具，是一種面向財務預測、控制、分析與決策一體化的應用。

在該應用場景中，系統(tǒng)結(jié)合基于處理規(guī)則的財務專家系統(tǒng)和基于神經(jīng)網(wǎng)絡的機器學習算法，利用戰(zhàn)略預測和決策、戰(zhàn)略計劃與控制、財務分析與報告、績效考核與評價等方面的模型和方法，對宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)和企業(yè)的業(yè)財數(shù)據(jù)進行實時自動采集、監(jiān)控、挖掘和分析，為企業(yè)經(jīng)營決策進行事前預測、事中控制和事后分析提供依據(jù)，該場景中部分功能已在個別企業(yè)中局部實現(xiàn)。大數(shù)據(jù)對財務領(lǐng)域的影響大數(shù)據(jù)會計分析工具02大數(shù)據(jù)會計分析工具在財務領(lǐng)域的常用技術(shù)工具，包括數(shù)據(jù)分析工具和數(shù)據(jù)可視化呈現(xiàn)工具。數(shù)據(jù)分析包括Python、機器學習和文本分析，數(shù)據(jù)可視化以PowerBI為例。2.1Python數(shù)據(jù)分析方面，Python擁有大量簡單實用的工具，應用較廣的有NumPy、Matplotlib、Pandas、Seaborn等。實際應用過程中，為了完成大多數(shù)場景下的數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析和呈現(xiàn)工作，通常將它們結(jié)合使用。基于Python簡潔、易用、可移植的特性，該工具被廣泛應用于多個應用場景。應用場景應用工具特點WebDjangoFlaskWeb2py操作簡單，使用方便，支持高效、可擴展、安全且可移植的快速開發(fā)和自動生成管理工具。爬蟲RequestsScrapySelenium數(shù)據(jù)搜集和提取高效，支持自動錄制和生成測試腳本，可用于自動化測試、檢測、數(shù)據(jù)挖掘等。財務領(lǐng)域NumPyPandasMatplotlib高效存儲和處理海量數(shù)據(jù)，支持快速生成各類財務數(shù)據(jù)圖，方便工作展示與匯報。人工智能PipenvPyTorchCaffe2擁有豐富的自然語言和文本處理庫，引擎強大，算力較強，可以簡單高效地進行機器學習。大數(shù)據(jù)會計分析工具Python的應用場景2.2機器學習以機器學習為核心的人工智能技術(shù)能夠自主、深入地挖掘數(shù)據(jù)的內(nèi)在價值，驅(qū)動企業(yè)業(yè)務和財務的數(shù)字化和智能化轉(zhuǎn)型。是人工智能的核心，是用計算機模擬人類的學習、獲取知識和技能等活動，對真實世界中的事件做出決策和預測的方式。機器學習常見算法包括決策樹、隨機森林算法、邏輯回歸、SVM分類器、Adaboost算法、神經(jīng)網(wǎng)絡、聚類算法等，應用領(lǐng)域包括專家系統(tǒng)、自然語言理解、模式識別、計算機視覺、數(shù)據(jù)挖掘、智能機器人等。大數(shù)據(jù)會計分析工具機器學習的分析方法監(jiān)督學習（SupervisedLearning）預先將計算機要學習的數(shù)據(jù)分為訓練集和測試集，已知輸入和輸出結(jié)果之間的關(guān)系，根據(jù)這種關(guān)系對已有的數(shù)據(jù)集進行訓練，逐漸得到最優(yōu)模型。監(jiān)督學習的優(yōu)點是允許事先定義編碼規(guī)則，邏輯簡單，目標明確，可用于海量數(shù)據(jù)的研究，精確度較高。非監(jiān)督學習與監(jiān)督學習相比，無監(jiān)督學習不需要為數(shù)據(jù)賦予標簽，缺乏具有明確目的的訓練方式，無法提前預知結(jié)果，也很難量化預測效果。能加速數(shù)據(jù)的標注與分類，降低人工工作量，但其缺點為“標注”需要加以解讀才可以賦予“標注”的意義，同時訓練過程還需要大量的調(diào)參。大數(shù)據(jù)會計分析工具強化學習用于描述和解決智能體（Agent）在與環(huán)境的交互過程中通過學習策略以達成回報最大化或?qū)崿F(xiàn)特定目標的問題。遷移學習遷移學習是一種機器學習方法，就是把為任務A開發(fā)的模型重新使用在為任務B開發(fā)模型的過程中。遷移學習是通過從已學習的相關(guān)任務中轉(zhuǎn)移知識，以改進要學習的新任務。大數(shù)據(jù)會計分析工具文本分析財會領(lǐng)域常用的文本信息來源包括社交網(wǎng)絡類文本、上市公司披露類文本、媒體報道類文本以及其他類文本。文本分析的流程大數(shù)據(jù)會計分析工具文本分析的優(yōu)劣勢

優(yōu)勢：提供了文本形式的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，豐富了數(shù)據(jù)類型；拓展了研究邊界，提供了新的工具、變量和指標；提供了新的研究視角，促進科技發(fā)展；提供更多有效信息，提高資本市場的雙向匹配效率。

劣勢：文本信息本身并不明確，必須經(jīng)過加工處理才能用于計量分析，而這會引入噪音甚至錯誤，同時數(shù)據(jù)處理的可重復性存疑；本數(shù)據(jù)大多數(shù)缺乏權(quán)威來源，數(shù)據(jù)來源存疑；文本數(shù)據(jù)量很大，現(xiàn)有的計量分析方法并不一定適用；對研究者的編程和數(shù)量分析能力有較高的挑戰(zhàn)等。大數(shù)據(jù)會計分析工具PowerBIPowerBI可以輕松連接到各種數(shù)據(jù)源，支持在一個視圖中瀏覽和分析本地數(shù)據(jù)和云端數(shù)據(jù)，可以在任何設備上他人共享協(xié)作并自定義儀表板和交互式報表，實現(xiàn)數(shù)據(jù)整理和可視化的全流程，以便實現(xiàn)快速準確的決策。優(yōu)點主要體現(xiàn)在：易于使用，集成功能，多個版本，PowerBI提供多種選項來滿足不同的需求，對于小公司或單個用戶，免費的PowerBI選項將滿足大多數(shù)需求。缺點是它只能作為BI工具使用，無法與企業(yè)內(nèi)的其他系統(tǒng)結(jié)合在一起，且目前市場中與其功能類似的軟件較多，具有較大的可替代性。大數(shù)據(jù)會計分析工具大數(shù)據(jù)會計應用場景03大數(shù)據(jù)會計應用場景3.1機器學習在財報分析中的應用財務舞弊分析預測機器學習擅長的正是經(jīng)過模型訓練后，通過提取這些財務指標的異常識別企業(yè)財務舞弊的指標具體盈利能力、流動性、營運能力等，主要與收入、成本和費用相關(guān)。其他信息分析研究支持管理決策通過建立基于大數(shù)據(jù)機器學習算法的成本預測機制能夠掌握準確的成本及項目信息，為企業(yè)管理提供支持。協(xié)助組織管理基于機器學習對企業(yè)財報數(shù)據(jù)信息進行分析，達到其他增值目的。3.2文本分析在財報分析中的應用國際會計準則理事會曾提出公司報告包的概念，特指與實體財務報表同時公開發(fā)布一份或多份文件，向財務報表使用者傳達財務狀況，且這些信息在公司網(wǎng)站或其他地方或文件中可以查閱（IASB2017：第4.23段）。

文本分析在財務報表分析中的應用可以歸納為信息品質(zhì)分析、行為分析與預測兩大主線，兩者相互聯(lián)系，密不可分。

信息品質(zhì)主要體現(xiàn)為企業(yè)財務報表的可讀性、情緒等特征，行為分析與預測則側(cè)重于與企業(yè)行為相關(guān)的因素，如財務舞弊、核心競爭力、產(chǎn)品結(jié)構(gòu)、公司的社會網(wǎng)絡、資本市場反應、未來價值與發(fā)展等。大數(shù)據(jù)會計應用場景信息品質(zhì)分析企業(yè)財務信息的品質(zhì)反應了投資者獲取文檔中信息的難易程度，而這與公司信息披露、信息環(huán)境和市場對信息的反應密切相關(guān)。從全局來看，對大樣本文本數(shù)據(jù)的分析能夠提供不同行業(yè)、規(guī)模、性質(zhì)的企業(yè)在財務報表內(nèi)容的結(jié)構(gòu)、篇幅等方面的異同，對內(nèi)可以優(yōu)化企業(yè)財務信息披露的質(zhì)量，對外則可以提高投資者對財務報表信息的理解程度。行為分析與預測現(xiàn)有研究認為，存在欺詐的公司年報在用詞的語態(tài)、詞性、情緒與主題上與正常報告存在著顯著的不同。除此之外，分析與預測中最有價值的是文本中蘊含的增量信息。大數(shù)據(jù)會計應用場景3.3PowerBI在財報分析中的應用

PowerBI主要可以應用于財務數(shù)據(jù)、營銷活動、銷售業(yè)務、人力資源等方面的可視化分析以及企業(yè)的IT系統(tǒng)集成化。財務數(shù)據(jù)可視化分析用戶可以快速、輕松地獲取外部和本地的各種數(shù)據(jù)源，匯集成完整信息，利用其功能建立不同數(shù)據(jù)之間的邏輯鏈接，以此快速完成對企業(yè)財務業(yè)績、收入、盈利、資本支出、費用情況的分析。營銷活動可視化分析利用PowerBI的交互式儀表板，可以將市場數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)榍袑嵖尚械膽?zhàn)略決策。大數(shù)據(jù)會計應用場景銷售業(yè)務可視化分析PowerBI有助于制定以數(shù)據(jù)為導向的決策依據(jù)。銷售業(yè)務分析中，可以