Ảnh hưởng của dữ liệu lớn đến nghề nghiệp kế toán
AÛNH HÖÔÛNG CUÛA DÖÕ LIEäU LÔÙN
ÑEÁN NGHEÀ NGHIEäp KEÁ TOAÙN
S. NGUYỄN VĩNH KHƯơNG*
ài viết tập trung chủ yếu vào sự phát triển của báo cáo doanh nghiệp trong thời đại kỹ thuật
số, về Internet và công nghệ hiện đại nói chung và dữ liệu lớn nói riêng. Bên cạnh đó, tổng
hợp và phân tích các nghiên cứu trước đây về tác động của dữ liệu lớn đến nghề nghiệp kế
B
toán. ảo luận các kết quả nghiên cứu trước đây về vấn đề này và đưa ra các ý tưởng cho
nghiên cứu trong tương lai.
Từ khóa: Dữ liệu lớn, kế toán.
e impacts of big data to professional accounting
e article focuses primarily on the development of enterprise reporting in the digital age, on the Internet
and on modern technology in general and on big data in particular. In addition, synthesis and analysis of
previous studies on the impact of big data on the accounting profession. Discuss previous research findings
on this issue and provide ideas for future research.
keywords: Big data; accounting.
1. Giới thiệu
sự, 2015; Warren và cộng sự, 2015). Tác động của
dữ liệu lớn đối với thực tiễn kế toán, hiện tại và
tương lai, được mong đợi và chủ yếu được nhìn
nhận tích cực (Warren và cộng sự, 2015) mặc dù,
có nhiều sự thận trọng để xem xét rủi ro để đối
phó (Bhimani và Willcocks, 2014; Payne, 2014).
Tuy nhiên, Quattrone (2016) đề cập về vấn đề số
hoá kế toán, vì tin rằng các cuộc đối thoại liên quan
đến kế hoạch sẽ bị mất nếu chúng ta sử dụng phân
tích dữ liệu lớn thay thế. Trong một thế giới tự do,
khả năng phân tích giám sát và dự đoán hành động
của một người thực sự có thể cần thiết. Tuy nhiên,
đối thoại và phân tích dữ liệu lớn không nhất thiết
phải là những người có cùng quan điểm - các nhà
khoa học dữ liệu tìm cách “kể một câu chuyện từ
dữ liệu”, “tạo ra một tường thuật để làm sáng tỏ sự
hiểu biết và cung cấp câu trả lời cho những câu hỏi
hóc búa”. Bên cạnh đó, sự xuất hiện của các dữ liệu
lớn kết hợp nhiều hơn các cơ sở dữ liệu cực kỳ lớn.
Cuộc cách mạng kỹ thuật số trong những thập
kỷ qua đã dẫn tới hiện tượng phổ biến dữ liệu lớn
(big data) (Moffitt và Vasarhelyi, 2013), trong những
năm gần đây đã gây ra sự cường điệu. 90% dữ liệu
của thế giới đã được tạo ra từ năm 2010 là một thực
tế được nhắc đến nhiều, và nói chung niềm tin là dữ
liệu lớn đặt ra cơ hội lớn cho các tổ chức, Chính phủ
và cá nhân để cung cấp các giải pháp cho các vấn đề
hiện tại và tương lai.
Và dữ liệu lớn đã thể hiện tác động trong
bối cảnh công ty (Moffitt và Vasarhelyi, 2013;
Vasarhelyi và cộng sự, 2015) đến các hoạt động
tiếp thị, hoạt động sản xuất, lập kế hoạch / dự toán
ngân sách / dự báo doanh thu là những ví dụ phổ
biến khi dữ liệu lớn được sử dụng để cung cấp ước
tính chính xác hơn, (Bhimani và Willcocks, năm
2014; Griffin và Wright, 2015; Vasarhelyi và cộng
*Trường Đại học Kinh tế - Luật_ĐHQG TP.HCM
NGHIÊN CỨU KHOA HỌC KIỂM TOÁN Số 121 - tháng 11/2017 27
CAÙCH MAÏNG COÂNG NGHIEÄP 4.0 VAØ NHÖÕNG TAÙC ÑOÄNG TÔÙI NGAØNH NGHEÀ KEÁ TOAÙN - KIEÅM TOAÙN
Cái gọi là “người bản địa số”, thế hệ thiên niên kỷ
(the millennial generation), sử dụng thuật ngữ dữ
liệu lớn để biểu thị cách thông tin được khai thác
theo những cách mới (Jariwala, 2015), về cơ bản là
trạng thái tâm trí, phản ánh những cơ hội mà dữ
liệu lớn cung cấp , ổn định và phát triển, không có
giới hạn hoặc không di động, và các lập luận chung
về hướng thu thập dữ liệu lớn (Jariwala, 2015).
làm thế nào để quản lý dữ liệu được tạo ra như vậy
đáng tin cậy, phản ánh tính xác thực của dữ liệu.
Mặc dù, một số nghiên cứu đang điều tra hoặc
tranh luận về mối quan hệ tiềm năng của các dữ
liệu lớn, báo cáo tài chính, kế toán và những ảnh
hưởng của việc số hóa tài khoản kế toán (Bhimani
và Willcocks, 2014; Payne, 2014; Quattrone, 2016),
điều này chủ yếu có đưa ra khuôn mẫu lý thuyết
với ít bằng chứng thực nghiệm cho vấn đề này. Một
nghiên cứu định tính đã được thực hiện để thu
thập nhận thức của người tham gia, ngoài các dữ
liệu phỏng vấn, các tài liệu video và văn bản được
quảng cáo bởi nhiều tổ chức khác nhau như các
nhà cung cấp giáo dục trực tuyến và các hiệp hội kế
toán chuyên nghiệp đã được sử dụng để tăng cường
và điều tra các kết quả phỏng vấn. Các câu hỏi phổ
biến mà chúng tôi quan tâm trả lời là: Trên cơ sở
dữ liệu thu thập được, liệu có hay sẽ có ảnh hưởng
lớn đến các hoạt động báo cáo của công ty và vai
trò của các kế toán trong bối cảnh này? Vai trò tiềm
năng của kế toán và các kỹ năng cần thiết liên quan
đến dữ liệu lớn và báo cáo của công ty là gì?
Hệ sinh thái dữ liệu của tổ chức đang được mở
rộng liên tục, dữ liệu lớn và phân tích dữ liệu lớn
ngày càng được tích hợp nhiều hơn trong bối cảnh
tổ chức (Moffitt và Vasarhelyi, 2013; Vasarhelyi và
cộng sự, 2015). eo khái niệm ‘dữ liệu là dầu mới’
ngụ ý, dữ liệu lớn là tài nguyên chưa được tinh chế
và thô, để hữu ích, cần phải được tinh chế, tức là
làm sạch, cấu trúc và xử lý để tạo ra thông tin hữu
ích. Các đặc điểm, hoặc định nghĩa của dữ liệu lớn,
nghĩa là khối lượng, đa dạng, vận tốc, tính xác thực,
biến đổi và giá trị (Gandomi và Haidar, 2015) phản
ánh các cơ hội nhưng cũng có cạm bẫy liên quan
đến khái niệm này. Ví dụ, các hình thức mua hàng
khác nhau cung cấp nhiều dữ liệu đầu vào khác
nhau, nhưng đồng thời nhiều tổ chức vẫn chưa biết
Chính vì vậy, các phần tiếp theo sẽ phác thảo
28 Số 121 - tháng 11/2017 NGHIÊN CỨU KHOA HỌC KIỂM TOÁN
các nghiên cứu trước đây liên quan đến phân tích
ảnh hưởng của dữ liệu lớn đến báo cáo doanh
nghiệp và kế toán.
và Debreceny, 2003). Lợi thế chính của báo cáo
doanh nghiệp Internet thế hệ thứ hai này liên quan
đến sự phát triển của Ngôn ngữ Báo cáo Doanh
nghiệp (XBRL) dễ dàng trao đổi thông tin giữa
các định dạng của web và cung cấp nhiều cơ hội
nghiên cứu để tìm các trang và dữ liệu tài chính cụ
thể trên Internet (Beattie và Pratt, 2003). Khi công
nghệ phát triển hơn nữa, các cơ hội mới cho báo
cáo doanh nghiệp Internet thế hệ thứ ba đang được
nghiên cứu. Sự phát triển liên tục của những đổi
mới công nghệ, như SoMoClo, là bước tiến ngay
lập tức để thay đổi cách báo cáo của công ty, đặc
biệt là chuyển các báo cáo của công ty và các ứng
dụng có liên quan sang các nền tảng điện toán đám
mây. Điều này sẽ cho phép cả các công ty và các
bên liên quan giới thiệu dữ liệu, văn bản, âm thanh
và giọng nói đã được đăng lên để xây dựng kho dữ
liệu và áp dụng phần mềm phân tích dữ liệu để thu
thập, đối chiếu và phân tích thông tin khối lượng
này, dữ liệu lớn được tạo ra và chia sẻ bởi các công
ty và các bên liên quan sử dụng mạng xã hội, thiết
bị di động, phân tích và công nghệ đám mây.
2. Quá trình phát triển của báo cáo tài chính
trong thời đại kỹ thuật số
Internet đã trở thành một hiện tượng ngày càng
phổ biến trong việc phổ biến thông tin của công
ty (Fisher và cộng sự, 2004) vì báo cáo tài chính
của công ty đã được điều chỉnh và những mẫu báo
cáo doanh nghiệp đã được chuyển sang các hoạt
động trên Internet. Với việc các tập đoàn số hóa
ngày càng tăng đã công bố báo cáo hàng năm trực
tuyến nhằm tiếp cận các nhà đầu tư và các bên liên
quan nhanh hơn, cung cấp thông tin họ có thể xử
lý dễ dàng hơn cho các phân tích của chính họ và
tiếp cận đối tượng rộng hơn so với các định dạng in
(Fisher and Naylor, 2016).
ế hệ đầu tiên, của báo cáo doanh nghiệp số
bắt đầu từ giữa những năm 1990 ở các nước Châu
âu và ở Mỹ, vào thời điểm kết nối Internet thông
qua số điện thoại (dial-up). Vì vậy, các kế toán
đã chấp nhận sớm của công nghệ đó. Sau đó, báo
cáo của các công ty trên Internet chỉ đơn giản dựa
trên việc có một trang web của công ty như là một
công cụ thay thế cho việc phân phối các báo cáo
hàng năm dựa trên bản in, nói cách khác là công
khai bản báo cáo hàng năm của tổ chức thông qua
Internet (Hedlin 1999, Lodhia và cộng sự, 2004).
Sự ra đời của Hyper Text Markup Language hay
tương tự, cho phép các công ty sao chép các báo
cáo tài chính bản in bằng cách sử dụng các định
dạng điện tử tĩnh như HTML và / hoặc định dạng
tài liệu di động (PDF) (Lymer và Debreceny 2003)).
Do đó, thế hệ thứ ba của báo cáo doanh nghiệp
trên Internet cung cấp cho các bên liên quan các
cấp độ tiếp cận khác nhau, tính tương tác, nghiên
cứu và khả năng chia sẻ dữ liệu. Các cập nhật thời
gian thực có thể thực hiện được trong đám mây
(Krahel and Vasarhelyi, 2014), ví dụ như giả định
về chi phí cho việc phân phối hàng tồn kho không
cần thiết (Moffitt và Vasarhelyi, 2013) và cho phép
người dùng trích xuất dữ liệu cho các phân tích.
3. Dữ liệu lớn và kế toán
Các công nghệ hiện đại, chẳng hạn như
SoMoClo, đã tạo ra một lượng dữ liệu khổng lồ
(Cisco, 2015), làm cho phân tích dữ liệu lớn và
khoa học dữ liệu trở thành chủ đề quan trọng trong
cả cộng đồng học thuật và doanh nghiệp (Chen và
cộng sự, 2012). Các công ty và những người khác
có thể thu thập, đối chiếu và phân tích số lượng lớn
thông tin, từ nhiều nguồn khác nhau. Trước tiên,
dữ liệu đến từ hồ sơ của riêng tổ chức, thường được
coi là dữ liệu sạch và đáng tin cậy, chẳng hạn như
phân tích chuỗi thời gian của dữ liệu tài chính trong
quá khứ, nhưng cũng có thể là từ các nguồn bên
Vào đầu những năm 2000, các tập đoàn bắt đầu
tận dụng các tính năng độc đáo và khả năng của
Internet như một phương tiện để tiết lộ thêm thông
tin (Lymer và Debreceny, 2003). Trong thời gian
này, một thế hệ ngôn ngữ trình bày Internet mới,
định dạng XML (eXtensible Markup Language) đã
được sử dụng để tạo thuận lợi cho việc trình bày
trên web vì nó có ưu điểm là siêu liên kết và khả
năng thao tác dữ liệu được hiển thị trên màn hình
hiển thị (desktop) bằng cách nhập trực tiếp vào các
ứng dụng địa phương của người sử dụng (Lymer
NGHIÊN CỨU KHOA HỌC KIỂM TOÁN Số 121 - tháng 11/2017 29
CAÙCH MAÏNG COÂNG NGHIEÄP 4.0 VAØ NHÖÕNG TAÙC ÑOÄNG TÔÙI NGAØNH NGHEÀ KEÁ TOAÙN - KIEÅM TOAÙN
ngoài, như quảng cáo, phương tiện truyền thông xã
hội, hoạt động, các dữ liệu đen của công chúng và
doanh nghiệp, có thể không có cấu trúc, lộn xộn và
được thu thập từ phương tiện truyền thông xã hội,
không gian đám mây của người dùng nếu có thể
truy cập và các nguồn khác trên Internet (Moffit
and Vasarhelyi, 2013). Tuy nhiên, dữ liệu thô này
chưa hữu ích đối với các tập đoàn, do đó, các tập
đoàn cần phải phân tích dữ liệu thô để tạo ra các
câu trả lời có ý nghĩa. Ví dụ: việc áp dụng phân tích
dữ liệu lớn có thể được nhìn thấy trong các cộng
đồng kinh doanh khác nhau, như Google, Yahoo,
Amazon, eBay, Oracle, IBM và Microsof thông
qua việc sử dụng các phần mềm phân tích phức
tạp như Google Analytics, MapReduce và Apache
Hadoop (Chen và cộng sự năm 2012). Gandomi
và Haidar (2015) thảo luận về các định nghĩa khác
nhau của dữ liệu lớn và kết luận rằng các tính năng
quan trọng nhất là khối lượng, liên quan đến độ lớn
của dữ liệu, tính đa dạng, cho thấy sự không đồng
nhất về cấu trúc và vận tốc, hàm ý tốc độ tại dữ liệu
được tạo ra và do đó cần được phân tích và hành
động. Hơn nữa, các nghiên cứu đề cập đến các ‘Vs’
khác, đó là tính xác thực, có nghĩa là sự không tin
cậy của một số nguồn dữ liệu, sự thay đổi, đề cập
đến tốc độ và giá trị của dữ liệu, cho thấy ở dạng
ban đầu dữ liệu lớn có giá trị thấp nhưng giá trị này
tăng đáng kể khi dữ liệu đang được phân tích.
Để cải thiện chất lượng báo cáo tài chính và tính
xác thực của thông tin kế toán, do đó sự minh bạch
và các quyết định của các bên có liên quan sẽ được
cải thiện và báo cáo của công ty về việc tạo ra và
sàng lọc theo các chuẩn mực sẽ giúp đảm bảo sự
tiến triển liên tục của ngành nghề với nền kinh tế
thời gian thực (Warren và cộng sự, 2015).
Dữ liệu có kích thước lớn, do đó không thể
được phân tích bằng các phần mềm và hệ thống
cơ sở dữ liệu truyền thống, và có cấu trúc (khoảng
10%) và không có cấu trúc (khoảng 90%). Dữ liệu
phi cấu trúc như vậy được tạo ra từ âm thanh, hình
ảnh và các nguồn nguyên bản và cần được xử lý và
phân tích thêm trước khi nó có thể được sử dụng
để báo cáo và ra quyết định (Warren và cộng sự,
2015). Nguồn, cách sử dụng và thách thức của dữ
liệu lớn trong kế toán là khác nhau theo quan điểm
của các nhà nghiên cứu kế toán (Griffin và Wright,
2015). Vasarhelyi và cộng sự (2015) cho rằng dữ
liệu lớn thay đổi căn bản thông tin của chúng ta -
ví dụ như các tổ chức có khả năng cung cấp thông
tin theo thời gian thực, trái ngược với kế toán tổng
hợp và tổng hợp thông tin được cung cấp định kỳ.
Warren và cộng sự (2015) chủ yếu xem xét việc sử
dụng dữ liệu lớn trong bối cảnh các quy trình kiểm
soát nội bộ, tạo ra mối liên hệ giữa hành vi và mục
tiêu có thể dẫn đến các biện pháp thực hiện mới.
Krahel và Titera (2015) cho rằng các chuẩn mực
kế toán không phản ánh sự phát triển của dữ liệu
lớn vì các báo cáo tài chính dựa trên GAAP vẫn
chưa đủ mạnh và các tác giả cho rằng những thay
đổi này sẽ được thay thế bởi dữ liệu thô mà người
dùng cuối có thể tự động trích xuất và xem xét. Các
chuẩn mực báo cáo tài chính là cần thiết để duy trì
khía cạnh so sánh nhưng cần tập trung vào các dữ
liệu cơ bản cần cung cấp về nội dung và thời gian
(Moffitt và Vasarhelyi, 2013).
Các dữ liệu lớn và phân tích dữ liệu lớn chỉ mới
được giải quyết trong các nghiên cứu kế toán, với
số lượng ấn phẩm chỉ tập trung vào một số lượng
lớn các dữ liệu lớn. Đối với dân bản địa thời kỳ
kỹ thuật số (digital natives), dữ liệu lớn mở rộng
vượt quá kích thước của dữ liệu đến trạng thái
nhận thức dựa trên văn hóa, kinh nghiệm, tiện ích
và mong đợi, về cơ bản là một thế giới theo thực
nghiệm (Jariwala, 2015) mà con người tiếp cận với
tính tự động và có thể thậm chí không nhận thức
được. ay vì tập trung vào một phương tiện thu
thập, thu thập các thông tin đã tồn tại, cung cấp
quá trình phản hồi nhanh hơn và liên tục, làm cho
phân tích dữ liệu rất quan trọng (Chen và cộng sự.,
2012; Earley, 2015). Warren và cộng sự (2015) cho
thấy dữ liệu lớn sẽ thay đổi đáng kể kế toán trong
tất cả các khía cạnh của thực tiễn và nghề nghiệp.
Bhimani và Willcocks (2014) xem xét việc số
hóa các hoạt động kế toán có tiềm năng mang lại
lợi ích, tuy nhiên lo ngại rằng nhiệm vụ của kế toán
trong việc làm cho dữ liệu có thể hiểu được thông
qua kiến thức không thể chuyển thành thực tiễn
và dữ liệu đó sẽ mang lại cái nhìn sâu sắc nếu chịu
phân tích kỹ càng. Trong thời đại kỹ thuật số, các
mô hình kinh doanh mới xuất hiện dẫn đến các
30 Số 121 - tháng 11/2017 NGHIÊN CỨU KHOA HỌC KIỂM TOÁN
thực tiễn kế toán mới, không còn giả định mối
quan hệ tuần tự giữa chiến lược, cấu trúc và kế
toán, nhưng là sự kết hợp của ba mô hình đó có
thể đối phó với dữ liệu lớn có cấu trúc và không
có cấu trúc liên quan đến khách hàng và xu hướng
thị trường. Các hoạt động kế toán cần được điều
chỉnh để thu thập dữ liệu, và các báo cáo tài chính
sẽ cần phản ánh các sự kiện không có cấu trúc liên
quan đến khách hàng ảnh hưởng đến việc tạo ra giá
trị kinh tế (Bhimani và Willcocks, 2014). Với lượng
dữ liệu khổng lồ, việc thu thập dữ liệu trong tương
lai sẽ mang tính tạm thời chứ không phải là tĩnh
và được lưu trữ, và do internet mà các nguồn dữ
liệu mới sẽ được thực hiện trong hệ thống cần phải
được cung cấp trong hệ thống thông tin kế toán của
một tổ chức (Krahel và Vasarhelyi, 2014). Payne
(2014) cho rằng các công ty thường được khuyên
tham gia vào các dữ liệu, phân tích và hình ảnh
lớn, tuy nhiên trong thực tế, khó có thể thay đổi hệ
thống kế toán và kiểm soát hiện tại vì các hệ thống
này thường bị phân mảnh, dựa vào các mục nhập
thủ công và thường chỉ được biết đến với một vài
thành viên có kinh nghiệm của tổ chức mà không
thể dễ dàng nuôi dưỡng kiến thức hiện có vào hệ
thống kế toán. Tuy nhiên, tác giả thừa nhận rằng
kế toán cần tham gia vào các công nghệ mới, ví
dụ: bằng cách áp dụng các công cụ phân tích mới,
kế toán đám mây hoặc tương tác truyền thông xã
hội, sự chú ý về thời gian và liên tục (Payne, 2014).
Quattrone (2016) xem xét việc số hóa tài khoản
liên tục là vấn đề, vì ông quan tâm đến việc mất
liên lạc và tập trung vào việc phân tích dữ liệu, “cơ
sở dữ liệu và mô hình thống kê biết cá nhân tốt hơn
so với cá nhân khác và có thể dự đoán mong muốn
và hành động trong tương lai. eo quan điểm này,
kế toán dẫn đến các hành động giao tiếp tác động
đến quá trình ra quyết định, và quá trình truyền
thông quan trọng hơn con số thực trên báo cáo
(Quattrone, 2016), điều này trái ngược với phân
tích dữ liệu tập trung vào việc cung cấp nhiều nhất
số thực. Quattrone (2016) đưa ra câu hỏi làm thế
nào có thể đảo ngược quá trình số hóa. Cho dù
quá trình này có thể được đảo ngược có lẽ là một
câu hỏi thực tế hơn để yêu cầu, cho rằng số hóa đã
thâm nhập tất cả các lớp của xã hội và các tổ chức.
Tuy nhiên, quan điểm cho rằng công nghệ có thể là
vấn đề không phải là không phổ biến, và nghịch lý
(Arnold, 2003) như sẽ được thảo luận trong phần
tiếp theo.
4. Nghịch lý của dữ liệu lớn
Nhiều người thừa nhận tiềm năng tích cực
nhưng cũng có quan điểm phê bình về việc kết hợp
các dữ liệu lớn vào kế toán và báo cáo của công
ty. Ngoài việc điều tra nhận thức về dữ liệu lớn và
báo cáo của công ty, sự sẵn sàng kết hợp các dữ
liệu lớn trong bối cảnh chuyên nghiệp của các kế
toán được phản ánh trong trạng thái dữ liệu đối
với báo cáo của công ty và vai trò của kế toán, bài
viết cũng nhằm mục đích phân tích những yếu tố
nghịch lý vốn có của dữ liệu lớn và báo cáo của
công ty. Arnold (2003) giới thiệu khái niệm khuôn
mặt Janus (Janus-face) về công nghệ, khuôn mặt
của nhân vật thần thoại La Mã nhìn theo hai hướng
cùng một lúc. Khái niệm này hàm ý rằng công nghệ
có tính chất “mỉa mai và nghịch lý” (Arnold, 2003,
trang 231), và gợi ý rằng cùng một công nghệ có
thể phát triển theo hai hướng khác nhau (Arnold,
2003). Bản chất nghịch lý này không được xây dựng
trong sự phát triển công nghệ mà đúng hơn là hiệu
quả phục hồi các nhu cầu và kết quả trong bối cảnh
xã hội học và cần được xem xét trong khung phân
tích (Arnold, 2003). Arnold (2003) sử dụng khái
niệm của Heidegger về thế giới đời sống bị công
nghệ giải quyết nhằm cung cấp một lời giải thích
về lý do tại sao công cụ hợp lý được tạo ra theo con
người sẽ thực hiện nghịch lý. Heidegger gợi ý rằng
công nghệ không chỉ đơn thuần là một công cụ mà
còn có khả năng thay đổi cách chúng ta nhận thức
thế giới, bởi vì thế giới của chúng ta bị công nghệ
bẻ cong theo cách không rõ ràng (Arnold, 2003;
Jarvenpaa và Lang, 2005).
Arnold (2003) và Jarvenpaa và Lang (2005) đều
xác định một số nghịch lý liên quan đến công nghệ
di động. ví dụ như cuộc trò chuyện điện thoại di
động thường là công cộng nhưng chính điện thoại
là một sở hữu riêng, nghĩa là điện thoại báo hiệu
rằng người ta luôn có nhu cầu và bận rộn nhưng
cũng có sẵn, sản xuất và tiêu thụ, nghĩa là điện
thoại di động cho phép người sử dụng có năng
suất cao để quản lý thời gian hiệu quả nhưng đồng
NGHIÊN CỨU KHOA HỌC KIỂM TOÁN Số 121 - tháng 11/2017 31
CAÙCH MAÏNG COÂNG NGHIEÄP 4.0 VAØ NHÖÕNG TAÙC ÑOÄNG TÔÙI NGAØNH NGHEÀ KEÁ TOAÙN - KIEÅM TOAÙN
thời tiêu tốn tài nguyên và thời gian. Jarvenpaa và
Lang (2005), dựa trên những gợi ý của Arnold, đề
xuất tính xác thực, tức là chịu trách nhiệm về thời
gian của mình mà còn phải liên tục tham gia vào
các thiết bị di động, độc lập với sự phụ thuộc, tức
là điện thoại di động quản lý nhiều nhiệm vụ cần
phải đáp ứng và tương tác, đáp ứng nhu cầu và tạo
ra các nhu cầu, tức là các lựa chọn và ứng dụng
mới đáp ứng nhu cầu, đồng thời tạo ra một năng
lực mới, năng lực và không đủ năng lực, ví dụ như
điện thoại di động là những công cụ lập kế hoạch
hoàn hảo về mặt kỹ thuật nhưng người dùng thích
ứng nhiều hơn do kết nối dễ dàng với người khác,
dễ dàng tham gia và loại bỏ, tức là có khả năng liên
tục liên lạc với người khác nhưng cùng lúc muốn
được chia sẻ công cộng.
3. Cisco White Paper (2015), e Internet
IBSG_0411FINAL.pdf.
4. Dimitriu, O. and Matei, M. (2015), Cloud
Accounting: A New Business Model in a
Challenging Context, Procedia Economics
and Finance, Vol. 32, pp. 665 - 671.
5. Gandomi, A. And Haidar, M. (2015),
Beyond the hype: Big data concepts,
methods and analytics, International
journal of Information Management Vol.
35, No. 2, pp. 137 – 144.
6. Griffin, P. and Wright, A. (2015),
Commentaries on Big Data’s Importance
for Accounting and Auditing, Accounting
Horizons, Vol. 29, No. 2, pp. 377 - 379.
7. Hopper, T. and Powell, A. (1985), Making
Sense Of Research Into e Organizational
And Social Aspects Of Management
Accounting: A Review Of Its Underlying
Assumptions, Journal of Management
Studies, Vol. 22, pp. 429–465.
5. kết luận
Bài viết đã tổng hợp các nghiên cứu về báo cáo
của công ty và dữ liệu lớn, sự sẵn sàng để kết hợp
dữ liệu lớn trong bối cảnh công việc của kế toán,
vai trò dự kiến của kế toán trong bối cảnh này và
những nghịch lý áp dụng các khái niệm công nghệ
mới. Bên cạnh đó, các hàm ý cho tổ chức và xã hội.
Kế toán phải tham gia với các bộ phận khác nhau
của tổ chức và phải cùng nhau chủ động về các dữ
liệu lớn và báo cáo của công ty. Vì kế toán cung
cấp số lượng đáng kể dữ liệu cho các bên liên quan
và cũng như thu thập và phân tích dữ liệu lớn, kế
toán viên cần liên kết với các nhà khoa học dữ liệu
để cùng nhau cho ra kết quả có ý nghĩa. Hơn nữa,
cung cấp dữ liệu và hiểu biết sâu sắc hơn giúp các
tổ chức có thể giảm bớt sự không đối xứng thông
tin, có thể có tác động tích cực đến sự tin tưởng của
các nhà đầu tư trong thực tiễn kế toán.
8. Jariwala,
Digital Natives Room to Run,
o r g / g l o b a l - kn o w l e d g e - g at e w ay /
B.
(2015),
Give
the
finance-leadership-
development/
discussion/give-digital-natives-room-run;
9. Krahel, J. and Titera, W. (2015),
Consequences
Formalization
of Big Data and
on Accounting and
Auditing Standards, Accounting Horizons,
Vol. 29, No. 2, pp. 409 - 422.
10. Lymer, A., Debreceny, R., Gray, G. L., and
Rahman, A. (1999). Business reporting on
the Internet . London: IASC.
11. Moffitt, K. andVasarhelyi, M. (2013), AISin
an Age of Big Data. Journal of Information
Systems, Vol. 27, No. 2, pp. 1-19.
12. Payne, R. (2014), Discussion of
‘Digitisation, Big Data and the
transformation of accounting information’
by Alnoor Bhimani and Leslie Willcocks,
Accounting and Business Research. Vol.
44, no. 4, pp. 491 - 495.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
1. Arnold, M. (2003) On the phenomenology
of technology: the ‘Janus-faces’ of mobile
phones, Information and Organization,
Vol. 13, pp. 231 - 256.
13.Warren, J., Moffitt, K. and Byrnes, P.
(2015), How Big Data Will Change
Accounting. Accounting Horizons, Vol. 29,
No. 2, pp. 397-407.
2. Chen, H., Chiang, R. And Storey, V. (2012),
Business intelligence and analytics: from big
data to big impact, MIS Quarterly, Vol. 36,
No. 4, pp. 1165 – 1188.
32 Số 121 - tháng 11/2017 NGHIÊN CỨU KHOA HỌC KIỂM TOÁN
6 trang
18/04/2022
1280
Bạn đang xem tài liệu "Ảnh hưởng của dữ liệu lớn đến nghề nghiệp kế toán", để tải tài liệu gốc về máy hãy click vào nút Download ở trên
File đính kèm:
- anh_huong_cua_du_lieu_lon_den_nghe_nghiep_ke_toan.pdf
