央行发行业务会计核算转型策略

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随着信息技术的不断发展和应用，大数据正以迅猛的趋势走进各行各业。数据已逐渐成为与人力资源和自然资源同等重要的战略资源，对社会分工和经济活动产生了革命性的影响。如何改变央行发行业务的会计核算，以应对大数据带来的机遇和挑战，已成为一个值得研究的课题。本文以大数据时代为背景，对中央银行发行业务的会计转型进行了初步探索。

分销业务的会计状况

在日常业务中，发卡行会计通过原始凭证-记账凭证-账簿-财务报表的流程，将收集到的会计数据处理成会计信息，为管理决策提供数据依据。这一传统会计过程是在传统会计理论的基础上产生的，其实质是分类和总结。它根据发行资金的清算、重置、投放、归还和销毁等内容，对中央银行发行的会计业务进行分类和汇总，然后以会计报表的汇总形式向外界传递会计信息。摘要在特定的环境中发挥着重要的作用，但是随着时代的变化，特别是在大数据环境中，传统的会计流程开始暴露出问题。

(a)有许多操作风险。在日常业务中，会计电算化和实物存储存在一定的操作风险。具体来说，以凭证录入为例说明会计处理的错误风险:目前流通的100元、50元、20元、10元、5元、1元、5美分、1美分的凭证只有8张，而子系统中的凭证录入选项多达45个，容易导致录入错误。然而，凭证外观的相似性加剧了这种风险。例如，分类和重新排序凭证之间只有两个词的区别，这容易导致错误，例如凭证的混淆和错放。

(二)忽略数据分析功能。传统会计通常注重会计职能，而忽视分析职能。利用数据分析进行会计监管的意识不强，子系统纵向时间查询和横向单一业务查询的特点也客观上给发布会计分析和研究数据收集带来不便。以分析使用频率最高的金融机构存、取款统计表为例，查询只能按月分期进行。如果您需要查询某年每个月的发放和归还数据，您至少需要进行12次查询。如果需要查看每月不同凭证的发放和归还数据，需要查询12次发放和归还统计表，并自己汇总。

大数据时代对会计的挑战

随着经济改革发展的深入，中国人民银行应与时俱进，不断提高履职能力，创新业务模式。作为将原始凭证转换为会计信息的数据处理者和把握人民币现金市场供求的信息收集者，发行会计必须与时俱进。

(一)拓宽会计数据来源渠道。大数据以海量数据为支撑，总结了多渠道数据，具有不可估量的价值。同样，发行核算也不应局限于发行资金在子系统中的发放和归还等基础数据，而应着眼于整个经济运行过程，拓宽数据来源渠道，深入挖掘数据背后的内涵。例如，在合理预测小面额人民币的数量时，应充分考虑社会消费品零售总额、人均食品消费支出、城乡居民储蓄存款、食品上涨率等指标的影响。

(二)实现会计数据的集中存储。引入“大数据”概念，不仅是海量数据的再整合，也是央行会计业务整体管理理念和管理模式的再创造。目前，中央银行的会计、国库、分配等部门实行独立核算，导致信息无法共享，形成多个信息孤岛。会计数据的高度集中有利于数据的深入分析，从而防范会计风险，保证会计信息的真实性，强化中央银行的宏观调控职能，实施货币政策。

(三)挖掘会计数据的潜在价值。大数据不仅体现在数量上，还强调数据的分析和应用。数据分析不是简单的数字运算，而是通过数字之间的关系找出有用的信息和背后的经济规律。目前，发行会计师非常擅长利用计算机技术收集和计算数据，但他们无法运用专业的数理统计知识进行深入分析。为了把握这庞大数据量的丰富价值，发行会计应充分重视数据分析和价值挖掘。

适应大数据时代的战略

基于以上分析，笔者认为应从三个角度应对大数据带来的挑战。

(1)加强部门沟通，增加数据来源。加强与数据统计部门的沟通，获取不同类别、层次和角度的外部经济数据，进而加深对会计数据的分析和理解。利用海量宏观数据的力量，可以深入探索数据之间的内在规律和联动机制，通过数据整合反映经济的全貌，为经济决策提供更加全面的会计信息。此外，为了适应大数据时代的发展，建立区域经济统计数据库势在必行，授权研究人员可以根据需要随时进行定制查询。

(2)引入云的概念，尝试整合数据。大数据和云计算就像一枚硬币的正反两面，密不可分，相互依存。因为海量数据不能由单台计算机处理，所以有必要依靠云计算来挖掘其价值。目前，云计算作为信息社会的新产品，渗透到社会的各个层面，将其应用到会计数据的研究中，云会计应运而生。将“云概念”引入会计工作是中国人民银行适应时代发展的必然选择。将多部门会计信息整合到一个信息网络中，通过资源共享整合优势和效率，不仅可以加强各部门会计人员之间的业务沟通，还可以培养一支能够全面了解央行会计业务的专业团队。但是，还应该注意的是，央行的会计数据存储在云环境中，这使得安全性和完整性面临严峻挑战。因此，以专有资源为核心属性的私有云可能是一种有益的尝试。

(3)改善控制环境，建立培训机制。一是提高发行会计师的专业素质和研究水平。挑选最优秀的职员在壮年时从事会计工作。建议选择近年新聘的文员从事发行会计工作，并定期轮换。同时，加强会计人才的后续培训，提升发行会计团队的专业水平和研究分析能力。二是建立专门的培训机制。对于长期在分销业务第一线工作并对研究感兴趣的会计人员，培训内容可以包括统计模型的应用和统计软件的使用。第三，鼓励发行会计师积极利用数据资源优势，通过统计分析的研究方法，将实践与理论有机地联系起来，为发行工作提供更加全面、具体的量化支持。