会计信息系统模式的发展历程
出处：论文网
时间：2007-03-19
[关键词] 会计信息系统;模式;发展
会计信息系统模式,是指会计信息系统在处理会计数据时所采用的一系列步骤和方法。本文将会计信息系统模式划分为四种:手工会计信息系统、电算化会计信息系统、准现代会计信息系统、现代会计信息系统,划分的依据是:信息技术(数据库、网络、通讯、人工智能、多媒体、感测和识别、光电子技术等)对会计信息系统的影响程度、以及该会计信息系统模式本身是否克服了传统复式簿记的弊端。通过对会计信息系统发展历程的回顾,探讨了各模式的发展现状、存在的问题、研究重点和发展方向,这对于软件公司确定研发方向、对于用户进行信息系统规划、对学术界确定科研方向,都有借鉴意义。
一、手工会计信息系统(15世纪~至今)
其核心是会计恒等式、会计循环、会计科目表、分录和账簿。该模式可追溯到13、14世纪威尼斯商人的借贷记账法,后由意大利数学家、近代会计之父卢卡·帕乔利经过6年调查研究和整理,于1494年11月10日出版了《数学大全》一书。该书共分5部分:(1)算术和代数;(2)商业算术的应用;(3)簿记;(4)货币和兑换;(5)纯粹和应用几何。其中,论述复式簿记的是第3卷第9部第11篇《计算与记录详论》①。它是人类历史上关于复式簿记的最早文献,标志着近代会计的开始。该模式一直延用至今。其缺点是:处理会计数据易出错、效率低、信息孤岛、丢掉了非财务信息。
二、电算化会计信息系统(20世纪50年代~至今)
电子计算机应用于手工会计信息系统之中,即为电算化会计信息系统模式,该模式正逐步取代手工会计信息系统。1946年2月14日,由美国政府和宾夕法尼亚大学合作开发的世界上第一台电子计算机ENIAC在费城公诸于世。1954年美国通用电气公司第一次使用计算机计算职工工资,从而引起了会计处理的变革,标志着电算化会计信息系统模式的开始。电算化会计信息系统横向扩展,最后形成整个企业管理信息系统,纵向发展并按职能结构可分为“会计信息处理系统、会计管理信息系统、会计决策支持系统”②。
1.会计信息处理系统(AIPS ,Accounting Information Processing System)
又称会计核算信息系统或财务会计电算化,其中包括财务系统:总账、报表、工资、固定资产、成本、存货核算、应收账款、应付账款、财务分析等;还包括业务系统:采购、库存、销售。AIPS处于成熟应用阶段,目前相关研究重点是电子商务和ERP。
(1)电子商务。20世纪80年代EDI(电子数据交换)得到发展,90年代以后基于Internet的电子商务也得到广泛应用,他们的特点是改变了业务系统中询价、采购、支付、销售、配送等指令的处理平台,不但迅速快捷,而且基于网上的这些业务活动会被自动采集,自动生成财务数据,企业对外实时报告也成为可能。
(2)ERP。企业资源计划ERP的概念产生于20世纪90年代初,由美国加特纳公司(Gartner Group Inc.)提出。AIPS相当于ERP中的会计子系统,但二者产生的途径不同,这是由于不同的企业,出于技术和管理水平的限制,采取两种不同的循序渐进的道路进行信息系统建设所致的:一是,部分企业从使用易学易用的AIPS开始,再扩展到生产制造、客户关系管理,过渡到面向供应链管理的ERP,典型的软件产品是中国的用友、金蝶等;二是,部分企业走MRP、MRPII、ERP的开发应用之路,典型的软件产品是北京利玛、德国SAP R/3等。制造资源计划MRPII的概念起源于1977年9月,由美国生产管理专家怀特提出,MRPII “主要侧重对企业内部人、财、物等资源的管理”,其软件功能相当于AIPS系统加上生产制造系统(含物料需求计划MRP)。ERP在MRPII基础上扩展了管理范围,把供应商的制造资源、企业内部的制造活动、客户需求整合在一起,形成企业一个完整的供应链,并对供应链上所有环节如计划、采购、库存、生产制造、分销、财务、运输、人事管理、质量控制、产品数据等进行有效管理。第二种途径应该是信息系统建设的主流途径,因为它符合首先应记录发生的经济业务、再由业务信息自动生成会计信息的自然流程。
2.会计管理信息系统(AMIS, Accounting Management Information System)
又称管理会计电算化,它以计算机为工具,利用AIPS提供的会计核算数据,运用统计学、计量经济学、运筹学等数学模型,建立各种会计管理模型,进行会计管理。例如,利用时间序列或回归分析方法进行成本性态分析、成本预测、销售预测;利用边际分析、线性规划、概率统计等方法进行本量利分析,进行生产品种和数量决策、定价决策、经济订货量决策;筹资及最佳货币持有量决策、长期投资决策和敏感性分析等。20世纪50年代,计算机在经济订货量等库存管理模型中的应用,标志着AMIS应用的开始,应用效果主要取决于领导者重视程度和会计人员知识结构等因素。有人也将AMIS划分在会计决策支持系统ADSS中。
3.会计决策支持系统(ADSS,Accounting Decision Support System )
决策支持系统,是指利用数据和模型帮助决策者去解决半结构化、非结构化问题的交互式计算机系统。DSS主要分为:传统决策支持系统、智能决策支持系统、新决策支持系统和综合决策支持系统几种。
(1)传统决策支持系统。20世纪70年代初,美国人莫顿(Morton)在《管理决策系统》一文中首先提出DSS的概念,并在20世纪80年代得以迅速发展。传统决策支持系统,实质上是管理信息系统提供的数据库和运筹学提供的模型库相结合的产物,辅助决策者进行定量分析。
(2)智能决策支持系统。专家系统(ES,Expert System)兴起于20世纪60年代末,并于20世纪80年代得到了广泛发展,其核心由推理机、知识库和数据库组成,它利用专家知识、推理的方法,像人类专家一样解决特定领域的实际问题。ES与传统的DSS几乎同时兴起,并各自平行发展起来,ES辅助决策者进行定性分析。20世纪90年代初,传统决策支持系统与专家系统相结合,形成了集定量分析、定性分析于一身的智能决策支持系统,提高了辅助决策能力。
(3)新决策支持系统。20世纪90年代中期,兴起了三种互相独立又相互关联的决策支持新技术,即数据仓库(DW,Data Warehouse)、联机分析系统(OLAP,On Line Analytical Processing)、数据挖掘(DM,Data Mining)。DW、OLAP、DM相组合,就形成了新决策支持系统,包括基于数据仓库的DSS;基于数据仓库和联机分析系统的DSS;基于数据仓库、联机分析系统和数据挖掘的DSS。
数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、反映历史变化的数据集合。不同于普通数据库的事物处理,数据仓库是一种存储技术,侧重于存储和管理面向决策主题的数据,用于决策分析。它将数据库的数据按决策需要重新组织存储,包含大量历史、当前、综合数据,为用户提供辅助决策的随机查询、综合数据、随时间变化的趋势分析信息等。联机分析系统,侧重于把数据仓库中的数据进行多维分析,如切片、钻取、旋转等,并转换成辅助决策信息。数据挖掘,是使用统计、神经网络、机器学习等方法,对数据仓库或数据库中的数据进行挖掘分析,从中提取隐含的、以前未知的有用信息并用它来进行辅助决策。数据挖掘广泛应用于商业、银行、电信、统计局、地质勘探、税务等部门。
(4)综合决策支持系统。把数据仓库、联机分析系统、数据挖掘、数据库、模型库、专家系统结合起来,就形成了综合决策支持系统。
(5)会计决策支持系统ADSS 。ADSS是DSS在会计领域的应用。AMIS可归入ADSS中,除了AMIS之外,还有财务状况分析专家系统,例如美国人理查德·希克斯和罗纳德·李开发的VP专家系统、北京用友通宝公司的《用友通宝财务报表分析专家系统》。还有审计决策支持系统,例如美国的NAARS系统,可以指导审计人员如何形成审计观点;例如珠海中普公司的计算机辅助审计软件《中岳通用审计系统》,运用计量经济学方法建立财务数据的数学模型,由系统从数据的突变点直接找出可能存在的疑点,使得疑点分析及查证功能具有智能化,辅助确定审计重点。还有审计专家系统,它可以评价内部控制的分析检查的结果,判断内部控制的强弱,给出实质性测试的范围、重点,提高审计效率、降低审计风险。另外,沃尔玛利用数据挖掘工具研究销售数据仓库,以分析顾客的购买习惯。也有人尝试在审计和实证会计研究中使用数据挖掘。
4.电算化会计信息系统的弊端
电算化会计信息系统的弊端主要表现为:(1) 尽管提高了工作效率,但它仍是手工会计系统的翻版,核心仍然是会计科目表、分录、账簿。即使是ERP,其中的会计子系统仍保留了人工会计的特质;(2)系统仅记录了组织中的部分业务事件,即仅记录了影响组织资产、负债、所有者权益变动的会计事项,忽略了许多业务细节;(3)系统仅记录了会计事项的部分数据,即会计事项的货币计量结果,丢掉了许多非财务信息;(4)系统严重依赖于会计科目表,只按照会计科目表来组织数据以编制会计报表,用户不能从多个角度探究、分析会计事项的货币计量结果。另外,会计科目表给系统的维护也带来了困难,修改科目表影响信息的记录、过账、结账、试算平衡,也影响前后期会计数据的一致性;(5)提供的会计报表不实时,缺乏时效性。报表信息过于综合,既不能满足用户的个性化需要,也使许多用户不易理解,使用效果受到限制;(6)会计系统与其他业务部门的系统数据存储重复,造成冗余甚至不一致,特有的借贷记账法也是造成数据不一致的原因。
针对上述弊端,人们探寻了新的会计信息系统模式,本文将其划分为准现代会计信息系统和现代会计信息系统。
会计信息系统模式,是指会计信息系统在处理会计数据时所采用的一系列步骤和方法。本文将会计信息系统模式划分为四种:手工会计信息系统、电算化会计信息系统、准现代会计信息系统、现代会计信息系统,划分的依据是:信息技术(数据库、网络、通讯、人工智能、多媒体、感测和识别、光电子技术等)对会计信息系统的影响程度、以及该会计信息系统模式本身是否克服了传统复式簿记的弊端。通过对会计信息系统发展历程的回顾,探讨了各模式的发展现状、存在的问题、研究重点和发展方向,这对于软件公司确定研发方向、对于用户进行信息系统规划、对学术界确定科研方向,都有借鉴意义。
一、手工会计信息系统(15世纪~至今)
其核心是会计恒等式、会计循环、会计科目表、分录和账簿。该模式可追溯到13、14世纪威尼斯商人的借贷记账法,后由意大利数学家、近代会计之父卢卡·帕乔利经过6年调查研究和整理,于1494年11月10日出版了《数学大全》一书。该书共分5部分:(1)算术和代数;(2)商业算术的应用;(3)簿记;(4)货币和兑换;(5)纯粹和应用几何。其中,论述复式簿记的是第3卷第9部第11篇《计算与记录详论》①。它是人类历史上关于复式簿记的最早文献,标志着近代会计的开始。该模式一直延用至今。其缺点是:处理会计数据易出错、效率低、信息孤岛、丢掉了非财务信息。
二、电算化会计信息系统(20世纪50年代~至今)
电子计算机应用于手工会计信息系统之中,即为电算化会计信息系统模式,该模式正逐步取代手工会计信息系统。1946年2月14日,由美国政府和宾夕法尼亚大学合作开发的世界上第一台电子计算机ENIAC在费城公诸于世。1954年美国通用电气公司第一次使用计算机计算职工工资,从而引起了会计处理的变革,标志着电算化会计信息系统模式的开始。电算化会计信息系统横向扩展,最后形成整个企业管理信息系统,纵向发展并按职能结构可分为“会计信息处理系统、会计管理信息系统、会计决策支持系统”②。
1.会计信息处理系统(AIPS ,Accounting Information Processing System)
又称会计核算信息系统或财务会计电算化,其中包括财务系统:总账、报表、工资、固定资产、成本、存货核算、应收账款、应付账款、财务分析等;还包括业务系统:采购、库存、销售。AIPS处于成熟应用阶段,目前相关研究重点是电子商务和ERP。
(1)电子商务。20世纪80年代EDI(电子数据交换)得到发展,90年代以后基于Internet的电子商务也得到广泛应用,他们的特点是改变了业务系统中询价、采购、支付、销售、配送等指令的处理平台,不但迅速快捷,而且基于网上的这些业务活动会被自动采集,自动生成财务数据,企业对外实时报告也成为可能。
(2)ERP。企业资源计划ERP的概念产生于20世纪90年代初,由美国加特纳公司(Gartner Group Inc.)提出。AIPS相当于ERP中的会计子系统,但二者产生的途径不同,这是由于不同的企业,出于技术和管理水平的限制,采取两种不同的循序渐进的道路进行信息系统建设所致的:一是,部分企业从使用易学易用的AIPS开始,再扩展到生产制造、客户关系管理,过渡到面向供应链管理的ERP,典型的软件产品是中国的用友、金蝶等;二是,部分企业走MRP、MRPII、ERP的开发应用之路,典型的软件产品是北京利玛、德国SAP R/3等。制造资源计划MRPII的概念起源于1977年9月,由美国生产管理专家怀特提出,MRPII “主要侧重对企业内部人、财、物等资源的管理”,其软件功能相当于AIPS系统加上生产制造系统(含物料需求计划MRP)。ERP在MRPII基础上扩展了管理范围,把供应商的制造资源、企业内部的制造活动、客户需求整合在一起,形成企业一个完整的供应链,并对供应链上所有环节如计划、采购、库存、生产制造、分销、财务、运输、人事管理、质量控制、产品数据等进行有效管理。第二种途径应该是信息系统建设的主流途径,因为它符合首先应记录发生的经济业务、再由业务信息自动生成会计信息的自然流程。
2.会计管理信息系统(AMIS, Accounting Management Information System)
又称管理会计电算化,它以计算机为工具,利用AIPS提供的会计核算数据,运用统计学、计量经济学、运筹学等数学模型,建立各种会计管理模型,进行会计管理。例如,利用时间序列或回归分析方法进行成本性态分析、成本预测、销售预测;利用边际分析、线性规划、概率统计等方法进行本量利分析,进行生产品种和数量决策、定价决策、经济订货量决策;筹资及最佳货币持有量决策、长期投资决策和敏感性分析等。20世纪50年代,计算机在经济订货量等库存管理模型中的应用,标志着AMIS应用的开始,应用效果主要取决于领导者重视程度和会计人员知识结构等因素。有人也将AMIS划分在会计决策支持系统ADSS中。
3.会计决策支持系统(ADSS,Accounting Decision Support System )
决策支持系统,是指利用数据和模型帮助决策者去解决半结构化、非结构化问题的交互式计算机系统。DSS主要分为:传统决策支持系统、智能决策支持系统、新决策支持系统和综合决策支持系统几种。
(1)传统决策支持系统。20世纪70年代初,美国人莫顿(Morton)在《管理决策系统》一文中首先提出DSS的概念,并在20世纪80年代得以迅速发展。传统决策支持系统,实质上是管理信息系统提供的数据库和运筹学提供的模型库相结合的产物,辅助决策者进行定量分析。
(2)智能决策支持系统。专家系统(ES,Expert System)兴起于20世纪60年代末,并于20世纪80年代得到了广泛发展,其核心由推理机、知识库和数据库组成,它利用专家知识、推理的方法,像人类专家一样解决特定领域的实际问题。ES与传统的DSS几乎同时兴起,并各自平行发展起来,ES辅助决策者进行定性分析。20世纪90年代初,传统决策支持系统与专家系统相结合,形成了集定量分析、定性分析于一身的智能决策支持系统,提高了辅助决策能力。
(3)新决策支持系统。20世纪90年代中期,兴起了三种互相独立又相互关联的决策支持新技术,即数据仓库(DW,Data Warehouse)、联机分析系统(OLAP,On Line Analytical Processing)、数据挖掘(DM,Data Mining)。DW、OLAP、DM相组合,就形成了新决策支持系统,包括基于数据仓库的DSS;基于数据仓库和联机分析系统的DSS;基于数据仓库、联机分析系统和数据挖掘的DSS。
数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、反映历史变化的数据集合。不同于普通数据库的事物处理,数据仓库是一种存储技术,侧重于存储和管理面向决策主题的数据,用于决策分析。它将数据库的数据按决策需要重新组织存储,包含大量历史、当前、综合数据,为用户提供辅助决策的随机查询、综合数据、随时间变化的趋势分析信息等。联机分析系统,侧重于把数据仓库中的数据进行多维分析,如切片、钻取、旋转等,并转换成辅助决策信息。数据挖掘,是使用统计、神经网络、机器学习等方法,对数据仓库或数据库中的数据进行挖掘分析,从中提取隐含的、以前未知的有用信息并用它来进行辅助决策。数据挖掘广泛应用于商业、银行、电信、统计局、地质勘探、税务等部门。
(4)综合决策支持系统。把数据仓库、联机分析系统、数据挖掘、数据库、模型库、专家系统结合起来,就形成了综合决策支持系统。
(5)会计决策支持系统ADSS 。ADSS是DSS在会计领域的应用。AMIS可归入ADSS中,除了AMIS之外,还有财务状况分析专家系统,例如美国人理查德·希克斯和罗纳德·李开发的VP专家系统、北京用友通宝公司的《用友通宝财务报表分析专家系统》。还有审计决策支持系统,例如美国的NAARS系统,可以指导审计人员如何形成审计观点;例如珠海中普公司的计算机辅助审计软件《中岳通用审计系统》,运用计量经济学方法建立财务数据的数学模型,由系统从数据的突变点直接找出可能存在的疑点,使得疑点分析及查证功能具有智能化,辅助确定审计重点。还有审计专家系统,它可以评价内部控制的分析检查的结果,判断内部控制的强弱,给出实质性测试的范围、重点,提高审计效率、降低审计风险。另外,沃尔玛利用数据挖掘工具研究销售数据仓库,以分析顾客的购买习惯。也有人尝试在审计和实证会计研究中使用数据挖掘。
4.电算化会计信息系统的弊端
电算化会计信息系统的弊端主要表现为:(1) 尽管提高了工作效率,但它仍是手工会计系统的翻版,核心仍然是会计科目表、分录、账簿。即使是ERP,其中的会计子系统仍保留了人工会计的特质;(2)系统仅记录了组织中的部分业务事件,即仅记录了影响组织资产、负债、所有者权益变动的会计事项,忽略了许多业务细节;(3)系统仅记录了会计事项的部分数据,即会计事项的货币计量结果,丢掉了许多非财务信息;(4)系统严重依赖于会计科目表,只按照会计科目表来组织数据以编制会计报表,用户不能从多个角度探究、分析会计事项的货币计量结果。另外,会计科目表给系统的维护也带来了困难,修改科目表影响信息的记录、过账、结账、试算平衡,也影响前后期会计数据的一致性;(5)提供的会计报表不实时,缺乏时效性。报表信息过于综合,既不能满足用户的个性化需要,也使许多用户不易理解,使用效果受到限制;(6)会计系统与其他业务部门的系统数据存储重复,造成冗余甚至不一致,特有的借贷记账法也是造成数据不一致的原因。
针对上述弊端,人们探寻了新的会计信息系统模式,本文将其划分为准现代会计信息系统和现代会计信息系统。
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