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《大数据技术对财务管理的影响》
摘 要:大数据可以快速帮助财务部门建立财务分析工具,而不是单纯做账。大数据应该不仅仅局限于本单位的微观数据,更为重要的关注其他单位的宏观数据。大数据技术不仅带来了企事业单位财务数据搜集的便利和挑战,而且也衍生出了诸多关于单位人员个人信息保密等问题的积极探索。本文主要研究大数据技术(meta-data或big data)对企业或事业单位财务管理的影响,以期为财务数据管理的安全性提供一种分析的依据和保障。
关键词:大数据;财务管理;科学技术;知识进步
数据是一个中性概念。人类自古以来几千年的辉煌变迁,无外乎就是数据的搜集和使用过程而已。纵观古今中外的人际交流与合作,充满着尔虞我诈和勾心斗角,那么他们在争什么呢?实际上是在争夺信息资源;历史上品相繁多的战争,实际上不是在维持什么所谓的正义和和平,抑或为了人间的正道,而是在争夺数据的使用权;“熙熙攘攘皆为利往、攘攘熙熙皆为利来”的世俗变迁逻辑已经让位于数据游戏的哲学法则。人类自英国产业革命以来所陆续发明的技术,尽管被人们美其名曰“第四次科技革命的前沿技术”,实际上不过就是“0”和“1”两个数字的嬉戏而已。正如有学者指出的,汽车技术、生命科学技术、基因技术、原子能技术、宇宙航天技术、纳米技术、电子计算机技术,看起来美轮美奂,实则隐含着杀机,那就是由于人们把技术当成了目的后,导致了“技术专制”后的“技术腐败”和“技术灾难”。人类一方面在懒惰基因的诱惑下,发明了诸多所谓的机械装置,中国叫“机巧”;另一方面又在勤奋的文化下,发明了诸多抑制懒惰的制度和机制。本来想寻求节俭,结果却越来越奢侈;本来想节约,结果却越来越浪费;本来想善良,结果却越来越邪恶;本来想美好,结果却越来越丑陋。正如拉美特里所说:“人是什么?一半是天使,一半是野兽。当人拼命想成为天使的时候,其实他会逐渐变成野兽;当人想极力崇拜野兽的时候,结果会逐渐接近天使。”我们不是在宣讲宿命的技术,我们只是在预测技术的宿命。本文主要研究大数据技术(meta-data或big data)对企业或事业单位财务管理的影响,以期为财务数据管理的安全性提供一种分析的依据和保障。
一、大数据技术加大了财务数据收集的难度
财务数据的收集是一个复杂的系统工程,国际上一般采用相对性原则,即首先利用不完全统计学的知识对数据进行初步的计算,接着对粗糙的数据进行系统的罗列,最后对类型化的数据进行明分梳理。使用者如果想进入该数据库,就必须拥有注册的用户名和密码。由于国际上对于网络数据的监督均采取了实名注册的模式,所以一旦该用户进入到核心数据库之后想窃取数据,一般都会暴露自己的bug地址源,网管可以循着这一唯一性存留,通过云计算迅速找到该网络终端的IP地址,于是根据人机互动原理,再加上各种网吧所安装的监控平台,可以迅速找到数据库的剽窃者。如果按照上述数据变迁逻辑,那么财务数据的收集似乎变得易如反掌,而事实并非如此。因为:①数据的量化指标受制于云计算服务器的安全性。当云服务器受到不可抗力的打击,如地震、水患、瘟疫、鼠疫、火灾、原子能泄露或各种人为破坏的作用,数据会呈现离散型散落。这时的数据丢失会演变成数字灾难;②各种数据版权的拥有者之间很难实现无缝隙对接。比如在经过不同服务器的不同数据流之间,很难实现现实意义上的自由流通。正如专家所指出的,教育服务器的事业单位的人员数据、行政部门人事管理部门的保密性数据、军事单位的军事数据、医疗卫生事业的数据、工商注册数据、外事数据等在无法克服实际权力的分割陷阱之前,很难实现资源的共享,这时对数据的所谓搜集都会演化为“不完全抽样”的数字假象。由此而衍生的数据库充其量只是一部分无用的质料而已。
二、大数据技术影响了财务数据分析的准确性
对于搞财务管理的人来说,财务数据的收集只是有效实现资源配置的先决条件,真正有价值的或者说最为关键的环节是对财务数据的分析。所谓“财务数据分析”是指专业的会计人员或审计人员对纷繁复杂的单位人力资源信息进行“去魅”的过程。所谓“去魅”就是指去粗取精、去伪存真、由此及彼、由表及里、内外互联,彼此沟通、跨级交流、跨界合作。在较为严格的学术意义上,分析的难度广泛存在与财务工作人员的日常生活中。大数据技术尽管为数据的搜集提供了方便法门,但同时加大了财务人员的工作量和工作难度。原先只是在算盘或者草稿纸上就可以轻松解决的数据计算,现在只能借助于计算机和云图建模。对于一些借助于政治权力因素或者经济利益因素,抑或是借助于自身的人际关系因素上升到财务管理部门的职工来说,更大的挑战开始了。他们不知道如何进行数据流的图谱分析,不知道基于计算机软件技术的集成线路技术的跌级分类,不知道基于非线性配置的液压传动技术的模板冲压技术,不知道逆向网络模型来解决外部常态财务变量的可篡改问题。由于技术不过硬,导致了领导安排的任务不能在规定的时间内完成,即时仓促做完的案例,也会因为数据分析技术的落后而授人以柄,有的脾气不好的领导可能会大发雷霆;脾气好的领导只是强压着内心的怒火,那种以静制动的魄力和安静更是摄魂夺魄。所以说数据分析难度的增加不是由于财务人员的良心或善根缺失,在很大程度上是由于技术的进步和大数据理念给我们带来的尖锐挑战。对于普通的没有家庭和社会背景的财务管理人员来说,能做的或者说唯一可做的就是尊重历史发展的周期律,敬畏生生不息的科学革命,认真领会行政首长的战略意图,提升自己的数据分析技术,升华在自身的“硬实力”。否则觊觎于领导的良心发现和疏忽大意,期望技术的静止或者倒退,抑或是在违法犯罪之后天真的认为可以相安无事,可能都只会落得“恢恢乎如丧家之犬”的境遇。
三、大数据技术给财务人事管理带来了挑战
一个单位的财务人事管理牵扯到方方面面的问题,其意义不可小视。一般来讲,单位在遴选财务管理部门管理人员的时候,大多从德才绩行四个方面全面权衡。然而这种“四有标准”却隐含着潜在的危机和不可避免的长远威胁,这其中的缘由就在于人性的复杂性和不可猜度性。历史和现实一再告诉人们,单纯看眼前的表现和话语的华丽,不仅不能对人才的素质进行准确的评价,而且还会导致官员的远期腐败和隐性腐败。对于中国的腐败,国人大多重视了制度和道德的缘起,却往往忽视了财务管理的因素。试想如果财务管理人员牢牢践行“焦裕禄精神”,不对任何政治权力开绿灯,国有资产又如何流出国库而了无人知晓呢?事实上,中国的所有腐败,不论是国有资产的国外流失抑或是国内流失,都在很大程度上与财务人员有关,可能有些管理人员会强调那不是自己的责任,出纳签字是领导的授意,会计支出费用那是长官的意思清晰表示。实际上,处于权力非法授予的签字、盖章、取现、流转和变相洗钱都是违法的,甚至是犯罪的。间接故意也是应当追究责任的。值得高兴的是,伴随着数字模拟技术的演进,财务管理中的腐败现象和人事管理科学化问题得到了极大的改善,相关领导伸手向财务要钱的行为,不仅会受到数据进入权限的限制,而且还会受到跟数据存留的监控,只要给予单位科技人员以足够的权限,想查找任何一笔资金的走向就变得非常简单,而且对于每一笔资金的经手者的信息也会了如指掌。这在一定程度上减少了只会指挥、不懂电脑的首长的孵化几率。
四、大数据技术加大了单位信息保密的难度
IMA(美国注册会计师协会)研发副总裁Raef・Lawson博士曾经指出:“客观上讲,大数据技术的正面效用是非常明显的,但一个不容回避的事实是大数据技术为财务信息的安全性提出了越来越严峻的挑战。我们已经注意到,在欧洲大陆、美洲大陆已经存在基于数据泄露而产生的各种抗议活动,这些活动牵扯到美国的数据窃听丑闻、俄罗斯对军事数据的强制性战友举动、以色列数据专家出卖阿拉伯世界经济数据的案件、在东方的中国香港一部分利用数据的窃取而发家致富的顶尖级黑客专家。”在数据集成的拓扑领域,大数据技术的保密性挑战肇始于蚁群算法的先天性缺陷。本来数据流的控制是依靠各种所谓的交易密码,实际上这些安全密码只是数据的另一种分类和组合而已。在数据的非线性组合和线路的真空组装模式下,任何密码都只是阻挡了技术侏儒的暂时性举动,而没有超出技术本身的惰性存在。当一个hacker掌握了源代码的介质性接洽技术之后,所剩下的就是信息和数据的搜集了,只要有足够的数据源,信息的户的几乎是轻而易举的。
2003年,北京的一家名为飞塔公司的防火墙安全软件在中关村科技城闪亮上市。该安全控制软件的开发者随机开发了一款名曰MAZE天网的软件,并且采用了“以其之矛攻其之盾”的攻防策略。测试的结果是尽管maze的源代码采用了24进制蝶形加密技术,但 FortiGate防火墙技术仍然能够阻挡住善意木马对电脑终端用户信息的剽窃和非法利用。FortiWeb已经通过全球权威的ICSA认证,可以阻断如跨站脚本、SQL注入、缓冲区溢出、远程文件包含、拒绝服务,同时防止敏感数据库外泄,为企事业单位Web应用提供了专业级的应用安全防护。飞塔公司之所以耗费人力和物力去开发这一新型的换代产品,就在于大数据时代对单位信息保密性的冲击。试想,如果一个单位连职工最起码的个人信息都不能安全存储的话,那么财务管理的科学性和人本性将从何谈起?只能说,即使在人权保护意识相对薄弱的法治环境里,我们也应该尽量提升自己的保密意识,加强对个人信息的保护和合理运用。
作者简介:田惠东(1967- ),女,汉族,河北定兴人,副高级会计师,本科学历,研究方向:财务管理,单位:保定市第一医院
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北京市消费者协会曾经发布过一份关于大数据“杀熟”的调查报告,有88.32%的受访者表示“杀熟”现象很普遍或者普遍,而且有近六成受访者表示有过被大数据“杀熟”的经历,不知道大家有没有遇到过?简单来说,大数据“杀熟”就是一种当代“看人下菜”的行为。比如同样的商品,新用户比老用户便宜,同样的叫车,起始点和距离都一样,有的人显示的价格高,有的人价格低。在大数据的帮助下,商户可以更精准地掌握顾客信息,利用信息差来对顾客进行有针对性的“个性化推荐”,技术本身并无善恶,恶的是用技术来作恶的人,部分平台利用大数据对老用户、消费水平高的用户展示高价,以牟取利润的行为相当恶劣。 虽然大数据“杀熟”很可恶,但并非没有办法避免,因为目前的大数据都是比较公式化的算法,面对大数据“杀熟”,我们只需要了解它的运作逻辑,就可以轻松破解。 通过卸载重装或者一段时间不使用,可以伪装成“新用户”或者“流失用户”。这种方法很适合各种手游,平台为了留住新用户和回归用户,常常会调高出货率,送出一些“回归好礼”、“新人福利”等。大数据杀熟的本质就是信息不对称,相比互联网平台掌握的信息数量,我们是处于绝对的弱势,想要避免被“杀熟”,就需要我们多多对比。简单的方法可以是多找朋友或父母的手机做对比,父母往往因为是新用户或者流失用户,往往能得到更低的价格,我们还可以多个平台对比同一个商品。除此之外我们还可以利用各种比价小程序,将我们要买的商品进行全平台筛选对比,还可以查询 历史 价格,掌握了这些抹平信息差的手段,网购平台的大数据“杀熟”我们也能轻松应对了。大数据“杀熟”的前提是通过你的消费习惯来对你进行用户画像,那么只要我们打乱消费习惯,伪装出一个低于自己消费能力的用户,就会影响到大数据的判断。我们可以减少一些高消费品的检索,或者将商品加入购物车然后关掉,平台往往会主动发放优惠券,这一点对外卖平台、网购平台都很有用。 企业为了拉拢新客、扩大盈利、节省成本,对新用户大力优惠,而已经对平台产生信赖的熟客,商家不仅减少优惠,甚至还会溢价销售,这种行为本质上是在消耗企业的公信力,试探法律的底线,如果企业想要可持续发展,必须要尊重消费者。 8月20日,《个人信息保护法》正式通过,其中对互联网企业过度收集用户信息、大数据“杀熟”等行为作出了详细的规范,给我们的个人信息上了一道“安全锁”,以后们面对侵犯个人信息、大数据“杀熟”等行为,用户有了法律这一强力武器来保护自己。
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一个不难的题目,被你整成这样的了。有想法就看看,你懂的
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