說人類已正式進入數據時代，一點都不牽強。

據世界經濟論壇的消息，2020年，全球每日數據總量將達40澤字節。

隨著大量數據的流入，企業需時刻保持警惕，以從廣袤的數據海洋中找到有價值的信息和見解，同時也需要清除無用的數據。

大數據在這方面發揮了作用。恰如其名，大數據涵蓋了大量不同種類的數據。這些數據極速生成，而傳統的數據處理系統絕不可能完成這一任務。

打個比方——人們也許有過這樣的經歷：用一臺老舊的電腦在打開一個相當大的視頻文件時，電腦死機了。這是因為處理器無法處理該視頻文件中包含的大量數據。

盡管在談及大數據時，數據的總量無法感知。比如，單單Facebook每天就要生成4千兆的數據。

在會計行業也是如此，專業人員已經開始意識到大數據的意義。如果置身會計領域，大數據有助于開辟有關數據洞察和分析的全新且未觸及的道路。將大數據與區塊鏈、人工智能和自動化以及機器學習等先進技術相結合，有助于創造強有力的自動化會計處理流程。

在未來幾年，大數據將以多種方式產生重要影響，以下為其中一些方面：

1. 商業決策

隨著會計行業自動化的引入，會計員從重復的核算任務中脫離出來，扮演起了業務咨詢的角色。他們負責為其客戶打造融資計劃，提供有價值的見解。

大數據也是一個可信任的企業顧問。會計可以利用大數據，基于相關數據集幫助企業做出明智的財務決策，還可以創建/形成長期的金融戰略。

2. 審計

審計是會計行業極為重要的一部分，在分析公司資產方面發揮作用。然而在現代社會中，傳統的審計方法輸出的結果，無法與企業所期望的有價值的見解相匹配。與數據分析相結合的大數據正在改變審計的過程。審計過程正逐漸從基于樣本的測試轉變為由數據驅動、基于人口水平的審計，包括了企業所有關鍵領域。

大數據為審計員提供了現實中的結構化數據。因此，審計員能夠探索更多領域，更快識別異常值。

3. 風險管理

會計事務所的成功取決于對金融風險的識別和糾正。在大數據和預測分析的幫助下，注冊會計師（CPAs）能夠預測未來的風險，建議客戶采取必要舉措。

通過大數據的處理，會計師還能夠識別潛在欺詐行為。這一過程無需人為介入，也無需在大量數據集上使用算法。

4. 業績

企業績效取決于多種參數，如員工、核心過程和預算管理等。借助具有高級分析能力的大數據，可以通過確定新的績效指標（KPI）來跟蹤企業績效。此外，大量數據集也有助于認清市場走向，在競爭中保持領先。

將大數據和高級分析法結合使用，有助于識別、分析顧客模式，從而完善顧客體驗。

5. 洞察

數據可視化是將數據轉化為更加可感知形式的過程。結合數據可視化利用大數據，就能為會計界專業人士提供可見性較高的會計數據。

這一過程增強了業務洞察力，因為大數據集能夠分割轉化為有意義的信息。

大數據、人工智能、機器學習、自動化及區塊鏈等新的技術，都將成為新時代會計行業發展的關鍵貢獻者。

大數據可以與這些技術結合使用，預測未來風險，識別市場模式，并強化風險管理過程。

相信大數據在與各行各業結合的過程會不斷迸發新的光彩。

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