在今天的大數據時代，我們可以得到更多的以前無法得到或花費巨大成本才能得到的數據，而這些數據的獲得無疑會對作為企業內部決策支持或控制系統的管理會計產生影響。

　　—、管理會計的預測功能將成為重點

　　利用大數據，管理會計可以更好地發揮事前預測的功能。在預測的基礎上，制定實施相關戰略或策略。

　　1.對大型建設項目投入產出的預測。大型建設項目前期的建設成本直接影響到后期的運營成本。例如：國內很多機場或港口的建設，前期的建設成本特別大，而在真正使用后，根本沒有那么多的業務量，從而導致虧損(或巨額虧損)。如果這些機場或港口建設的前期，利用可以得到的盡可能多的數據進行利潤預測，就可能避免資源投入的浪費。與以往不同，通過電信運營商提供的位置服務，我們可以較準確地知道在某一地區活動的人數，再參考其他的數據，如人們收入水平、經濟發展、天氣變化等數據，可以較準確地對建設項目進行量本利分析。

　　2.預測市場，以確定資源配置。對于一個企業來說，以前預測市場需求是比較難的一件事，而現在則可以利用大數據技術對一個地方的市場進行預測。如：萬科在北京房山布局拿地決策之前，通過聯合中國移動、聯通、電信三大手機運營商，在同一時間點檢測北京在網使用人數的數據，來判斷北京地區的實際人口規模，并結合當年北京的新房供應量、北京存量房數量、北京房價均價、購房人群年齡結構等眾多數據，進行市場和區域預判，并最終判斷房山作為當時的“價值洼地”將擁有巨大的購房群體支持。

　　3.預測機器的運行或使用狀態，從而避免停機帶來的更大成本。機器停用的成本一般來說要大于維修成本，智能儀器儀表和各種傳感器的使用，使企業能夠實時地收集機器或設備運行狀況的數據，通過對這些數據的分析，判斷機器或設備運行狀態的好壞以及是否需要修理，從而避免機器停用所帶來的更高的恢復成本。例如：美國的快遞公司UPS，通過在每輛車上安裝傳感器，檢測車輛的運行狀態，通過大數據的分析，判斷哪個零件可能要出問題，并及時地進行預防性修理或更換，避免車輛拋錨后發生的延誤或拖車等更多的成本。這項措施已為該公司節省了幾百萬美元。

　　4.挖掘客戶需求，預測產品的流行趨勢。如何預測產品的流行趨勢，生產適合客戶需要的產品，是企業非常關心的問題。目前通過微博、微信、QQ聊天等社交網站和淘寶、天貓、阿里巴巴等商務網站以及百度等搜索網站都可以收集到產品流行的數據，通過對這些數據的分析，可以及時了解各種產品的流行趨勢。例如：著名的服裝企業ZARA通過網店和實體店兩個渠道來收集客戶對服裝的評價數據。在實體店，店員隨時記錄顧客對服裝的評價;通過網店，收集客戶對服裝的瀏覽記錄、評價記錄和客戶的實際消費數據，這些數據傳到總部進行集中分析，得出客戶對每種服裝的改進意見及流行趨勢，并將其反饋給服裝設計師加以改進，從而能夠對客戶的需求做出快速反應。

　　5.評價客戶信用，預測企業風險。一個客戶能否償還所欠貸款或者貨款，企業是否要承擔壞賬風險，壞賬風險有多大，應該說，對客戶了解得越充分，企業預測是否出現壞賬的準確度越高，避免壞賬出現的幾率也越大。今天可以從不同的渠道獲得反映客戶不同方面的數據，而不僅僅是財務狀況的數據，這樣可以更真實地反映一個客戶的信用狀況。

　　阿里巴巴金融的貸款對象是天貓或淘寶上的店鋪或阿里巴巴上的批發企業，其對這些貸款對象的信用評級，除了使用常見的財務數據(銷售收入、經營成本、利潤率、總資產和總負債等)外，還使用了反映這些貸款對象更為真實信用情況的數據：

　　一是這些貸款對象在什么時間、在哪里、與誰做生意、商品數量變化的數據;二是網絡交易平臺認證與注冊信息、留下的痕跡、貿易平臺表現，如登錄管理、廣告投放、社區行為等;三是貸款對象與客戶交互行為數據，如顧客的收藏、反饋、評價等;四是與深圳一家從事進出口數據認證服務的公司合作，掌握貸款對象經過海關、稅務驗證的數據;五是對小企業主進行分析，判讀其性格特質，并將得到的結果進行定量，通過模型測評小企業主對假設情景的掩飾程度和撒謊程度。阿里巴巴金融利用網絡平臺的優勢，得到了許多傳統企業得不到的數據，對其貸款對象進行360度全方位的信用評級，從而在有效地控制貸款風險的同時，提高了貸款的效率。這正是其將大數據技術應用到企業風險管理中的結果。

　　6.預測宏觀環境的變化，制造消費。大數據技術的應用一方面在挖掘客戶需求，另一方面還可以通過對天氣、各種社會事件、環境等數據的分析，預測一些社會事件的發生，如谷歌成功預測流感在美國發生的地區。根據預測發生的這些社會事件，可以給終端消費者采購商品提供建議，從而由挖掘顧客的需求，進一步變為“創造”消費需求。沃爾瑪正是利用大數據技術的思維，2011年4月以3億美元收購了Kosmix公司。Kosmix從事的業務是收集、分析網絡上的海量資料(大數據)，并將這些數據賣給企業。Kosmix為沃爾瑪打造的大數據系統連接到美國著名的社交網站Twitter、Facebook等。網站的工作人員從每天熱門消息中，推出與社會時事呼應的商品，創造消費需求。

　　二、管理會計的分析由面向結果轉為面向過程

　　管理會計對企業各種經營數據的分析是給企業內部管理層決策使用的，因此不但應分析出基于結果的數據，還應分析出基于原因的數據。過去由于種種取數困難或無法取數的限制，無法得到數據去解釋導致結果的原因。大數據時代的到來改變了這一切。

　　1.收入分析由面向結果變為面向過程。如果是通過網店進行銷售的企業，從顧客對產品的評價中，就可以得到很多數據(如產品的質量、樣式、材料和服務態度如何、快遞是否及時等)，并通過對這些數據的分析來解釋收入增加或減少的原因。另外，也可以從其他的渠道獲得數據，分析產品市場的整體變化情況和競爭對手的情況，從各種不同的角度解釋對銷售收入增加或減少的原因。

　　2.成本分析由面向結果轉為面向過程。對電信的運營商來說，前期投入的設備屬于沉沒成本，無法改變，而對客戶的服務費用則可以通過改變策略進行改變。10086是中國移動的客服電話，用戶可以撥打10086得到服務，每個用戶與10086的通話是可以被記錄下來的音頻數據，利用大數據技術可以得到每個用戶的通話時間及各種咨詢的問題，在手機實名制的情況下，可以分析出不同年齡區間、不同地區客戶通話的時間長短及所咨詢的問題。根據分析的結果，可以針對不同年齡或不同地區客戶重新制定新的服務策略與營銷策略，從而降低服務費用或增加收入。

　　3.風險分析由面向結果轉為面向過程。美國一家名為SCOR的金融信息公司，當收到銀行客戶的信用評估申請后，經過客戶同意，調取其在facebook、twitter等社交媒體的數據，分析該客戶的行為特點、興趣愛好，甚至會根據該客戶朋友圈特性對客戶信用進行評估。這些社交數據能真實反映客戶信用狀況，幫助銀行更準確地判斷客戶的違約風險。民生銀行將大數據技術應用于高端客戶流失風險分析中，利用邏輯回歸與決策樹分類技術構建了客戶流失分析模型，以分析客戶流失的可能性，將客戶按照流失可能性從高到低進行排序，從而幫助客戶經理有針對性地對客戶進行服務。此外，民生銀行還按流失客戶的分布情況進行多類別細分，對潛在流失客戶制訂適當的挽留策略。

　　三、管理會計中非財務指標將更多地被使用

　　眾所周知，平衡計分卡廣泛應用于企業的戰略管理、業績評價中，但在平衡計分卡中，除了最上一層的指標是財務指標外，其他各層都是非財務指標。這些非財務指標能更好、更客觀地反映企業戰略執行的狀態，也能更公正地評價企業內部組織的業績。

　　由于各種技術條件的限制，過去很多非財務指標很難收集到。電子商務的興起使廠家離客戶越來越近，客戶對產品和服務的感受、產品在市場上的表現等數據都很容易收集。

　　如客戶滿意度指標，不同行業的企業采用不同的方法進行收集。電信或銀行等服務業通過電話鍵盤或其他形式的鍵盤等設備收集客戶對所提供服務的滿意程度;而對于制造業，可以通過網站收集客戶對產品的各種評價數據(如對產品設計、產品質量和對產品采用原料的滿意程度)，成為企業對產品的設計、生產和采購等部門業績的評價指標。

　　再如市場占有率指標，在阿里巴巴、天貓平臺上銷售商品的廠家，一方面可以得到自身的銷售數據，另一方面通過銷售平臺也可以得到同類產品在平臺上的銷售數據，因此可以較容易得到產品市場占有率指標。在京東上，國內生產的各類日用品都在銷售，顧客的評價數據，從不同方面和角度對產品做了評價，都可以作為非財務指標來評價產品生產廠家的內部組織。京東、天貓等平臺對商品銷售量等的排名也可以作為一個非財務指標來評價企業的內部組織。

　　四、管理會計會變為更為精細的管理

　　卡普蘭很早就提出了基于作業的管理，如利用作業成本法來核算產品的成本，利用作業預算從作業的層面對企業的經營過程進行管理與控制。

　　應該說，基于作業的管理是一種精細化管理，但由于技術條件的限制，很多作業層面的數據很難收集。隨著智能儀器儀表和物聯網的興起，一方面能夠更好實現過程控制以及成本控制，另一方面也使作業成本核算的方法能夠便捷地實現。

　　因為，生產或服務中的每一步驟甚至每一個細節都能夠被各種儀器捕捉到，并傳遞到數據處理中心進行處理。如中國移動有3款產品——全球通、神州行和動感地帶，而中國移動10086的客戶服務費用如何較準確地分配到這3款產品中去?在目前的技術條件下，因為每一用戶通話時間和電話號碼都可以自動地被收集，因此可以得到每一產品占用的通話時間，利用通話時間這一分配因子，可以較準確地將客戶服務費用分配到各產品中去。實際上，正是由于智能儀器儀表和物聯網的應用，使有些傳統的間接費用變為直接成本，即使需要分配的間接費用，也能找到較為精確的分配因子。

　　總之，今天我們可以得到我們以往得不到的數據，如何利用好這些數據為企業創造價值，是企業管理會計人員應考慮的問題。