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引言
云计算、物联网、社交网络等新兴服务促使人类社会的数据种类和规模正以前所未有的速度增长，大数据时代正式到来[1]。对于企业来说，大数据因其数据量大、处理速度快、类型多样、蕴藏着巨大的商业价值等优势成为企业新型的战略资产和企业核心竞争力的重要基础，为企业科学合理的经营决策提供有效支撑。在当今数据日新月异的时代，企业已经不满足于随机分析和抽样分析这样的捷径，而是需要来自各个渠道种类繁多的大数据规模，这一需求的诞生使得“云会计”应运而生。在大数据时代对数据进行研究已经不是新鲜话题，也有不少学者对云会计从不同角度进行探讨，但鲜有文章对大数据下的云会计进行分析，本文将以此为主题进行论述。
一、大数据时代云会计的概念与特点
“云会计”一词最早由程平等于2011年提出，定义为构建于互联网上，并向企业提供会计核算、会计管理和会计决策服务的虚拟会计信息系统。在会计领域，云会计作为新兴的基于云计算技术和理念的会计信息化模式，可实现企业信息系统的有效集成，提高企业的管理能力和竞争优势[2]。
大数据时代的企业对云会计的侧重点是企业的管理会计和财务决策，根据这一侧重点企业将会计信息化的建设和服务外包，企业为自己享受的服务付费。因此大数据时代的云会计涉及到云服务供应商和企业用户两个方面。云服务供应商不仅为企业提供与会计相关的信息系统，如会计核算服务、管理信息系统、企业决策系统等业务服务系统，而且为企业用户提供相关的软硬件基础设施和云会计服务平台，如云会计的数据库服务、会计信息化开发应用平台、集成管理系统、服务器、网络存储等。对于企业来说，云会计是由供应商基于互联网提供的，以会计信息系统为核心的综合系统服务，且企业只需为其享受的服务付费[3]。
二、大数据时代云会计应用的体系结构
大数据时代的云会计系统的基本结构没有发生大的改变，主要是根据大数据时代数据庞杂且非结构性强等特定，增加了几个模块。主要由内部云、外部云、大数据模块和知识辅助模块构成[4]，具体如下图所示：
图1 大数据时代云会计体系结构
在图1中，企业通过统一访问门户Portal访问云会计平台（内部云、外部云），利用云计算中的Paas（平台及服务）为云平台提供技术支撑。内部云平台是企业会计信息系统的核心板块，为企业提供财务业务处理和内部控制相关的信息系统[5]。大数据时代的云会计平台增加了外部云，外部云由交易所、会计师事务所、银行、工商、财政等信息系统构成，该模块的增加是为企业提供与其价值链相关的上下游企业以及相关社会部门之间的协同合作。企业的会计信息系统可通过云会计平台实现内部云与外部云的对接，更好的实现业务一体化协同。
大数据时代的云会计还增加了两个特殊的重要模块――大数据模块和知识辅助模块。企业内部云产生的财务数据以及外部云产生的与价值链相关的数据存储到企业的大数据库中，由于存在数据来源复杂，数据结构各异且数据格式不一致等特点，必须通过大数据处理技术对数据进行抽取、存储、处理、分析，最后提炼为知识，形成企业的生产力，这些过程有企业大数据模块和知识辅助模块完成。
三、大数据时代下的云模型
大数据时代的云会计信息数量巨大且来源庞杂，非结构性强，含有很多不确定性和模糊性。为了将海量数据中的有用成分形成知识，将云会计中大量不确定性核算中定性分析转化为定量分析，本文引进云模型。
云模型最早由李德毅院士提出，云由云滴组成，云滴在论域上的分布称为云模型。本文研究云模型中的一种形式――正态云模型。定义正态云需要通过云的三个数字特征：期望Ex，熵En和超熵He。期望值Ex是云滴在论域空间分布的期望，是云中心对应的x的值；熵En代表定性概念的可度量粒度，是对不确定性的度量；超熵He 是熵的熵，是对熵的不确定性度量。
正态云的生成算法既可以用软件的方式实现，又可以固化成硬件实现，称为云发生器（Cloud Generator）。本文通过一维正态云发生器生成云模型。
正向云发生器（Forward Cloud Generator）是从定性概念到其定量表示的映射，它根据云的数字特征（Ex，En，He）产生云滴，每个云滴都是该定性概念的一次具体数字实现。对于定性概念A，产生一个期望值为Ex，方差为En的随机数Xi，即Xi～N（Ex，En’2），产生一个均值为En，方差为He的正态随机数En’，即En’～（En，He’2）。
计算数据的样本均值，由均值得到期望Ex=1n∑ni=1Xi
计算一阶样本绝对中心矩，得出样本方差和熵En=π2×1n∑ni=1|Xi-X―|
根据正态函数的性质，有yi=Ic（x）= e-（x-Ex）22En′2
令（xi，yi）为一个云滴，它是该云表示的语言值在数量上的一次具体实现，其中xi为定性概念在论域中这一次对应的数值，yi为属于这个语言值的程度的量度；对论域中大量的定性概念进行定量度量，直到产生满足要求数目的云滴数，形成云模型：f（x）=∞-∞12πHe|y|exp[-（x-Ex）22y2-（y-En）22He2]dy
四、结语
大数据时代的云会计具有资源高度共享、成本低、灵活性高等优势，但同时也面临着企业用户信任度不高、安全不能完全保证、可扩展性和个性化需求难以满足等挑战。本文给出了大数据时代云会计的定义和特点，分析了大数据环境下云会计的系统构建，并解释了云会计中各个模块的作用。鉴于大数据时代数据的随机性和模糊性问题显著，本文重点构建了大数据时代的云模型，用定量分析方法为企业提供更全面、高效的会计信息系统服务。考虑到数据的安全性问题，很多企业还不能信任将经济数据存放在云端，这是未来云会计发展重点需要突破的问题，需要进一步提高云会计的可信性，逐步消除企业对云会计的担忧，使企业的会计信息化水平得到提升。（作者单位：广东财经大学）
