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    樸素貝葉斯分類法與數(shù)據(jù)資產(chǎn)會計確認(rèn)

    2019-10-14 01:58:57陳思靜王磊尹波干勝道
    會計之友 2019年19期
    關(guān)鍵詞:會計確認(rèn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)

    陳思靜 王磊 尹波 干勝道

    【摘 要】 隨著大數(shù)據(jù)時代的到來,企業(yè)對數(shù)據(jù)資源的合理使用為自身帶來了日益增長的經(jīng)濟價值,于是,在會計學(xué)界有了將企業(yè)數(shù)據(jù)資源作為一項資產(chǎn)入賬的呼聲,然而,大數(shù)據(jù)的產(chǎn)權(quán)歸屬和價值變現(xiàn)具有不確定性,導(dǎo)致其未必滿足會計確認(rèn)的條件。文章全面分析了企業(yè)將自身擁有或控制的數(shù)據(jù)資源確認(rèn)為資產(chǎn)所面臨的難題,并對其提出了解決方案。首次應(yīng)用樸素貝葉斯分類法建立模型,通過計算相關(guān)因素的聯(lián)合概率來判斷在不確定條件下數(shù)據(jù)資源是否應(yīng)該被確認(rèn)為資產(chǎn),最后進行了算例分析。結(jié)論表明,該模型對數(shù)據(jù)資產(chǎn)的會計確認(rèn)具有指導(dǎo)作用,同時也可為相關(guān)會計準(zhǔn)則的制定提供理論參考。

    【關(guān)鍵詞】 數(shù)據(jù)資產(chǎn); 會計確認(rèn); 樸素貝葉斯; 聯(lián)合概率

    【中圖分類號】 F234 ?【文獻標(biāo)識碼】 A ?【文章編號】 1004-5937(2019)19-0058-04

    一、問題的提出

    (一)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的會計確認(rèn)滯后于大數(shù)據(jù)時代的步伐

    2018年8月,尤瓦爾·赫拉利在其新作《今日簡史》中提到,人類社會進入21世紀(jì)以后,數(shù)據(jù)的重要性會超越土地和機器,數(shù)據(jù)將成為最重要的資源[ 1 ]。對數(shù)據(jù)資源的合理使用有助于企業(yè)提高生產(chǎn)效率,獲取競爭優(yōu)勢,創(chuàng)造經(jīng)濟價值。隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展,數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策方式在企業(yè)管理中已日益普遍,數(shù)據(jù)資源作為“新型石油”的價值越發(fā)凸顯。會計作為一項重要的經(jīng)濟管理工作,需要全面反映經(jīng)濟活動的真實面貌及結(jié)果,然而,現(xiàn)有的會計準(zhǔn)則并未將數(shù)據(jù)資源列為會計核算的對象,與之相應(yīng)的會計核算業(yè)務(wù)種類和核算方法也未被提出,這會導(dǎo)致會計信息偏離經(jīng)濟運行的實際。維克托曾提出,“雖然數(shù)據(jù)還沒有被列入企業(yè)的資產(chǎn)負債表,但這只是一個時間問題”[ 2 ],而會計確認(rèn)作為數(shù)據(jù)進入資產(chǎn)負債表的首要環(huán)節(jié)卻面臨重重難題,目前理論界尚未對其提出解決方案,在此領(lǐng)域的研究和實踐相對滯后。

    (二)不確定性是數(shù)據(jù)資產(chǎn)會計確認(rèn)的難題

    2014年,我國修訂的《企業(yè)會計準(zhǔn)則——基本準(zhǔn)則》規(guī)定,資產(chǎn)的定義是企業(yè)過去的交易或者事項形成的、由企業(yè)擁有或者控制的、預(yù)期會給企業(yè)帶來經(jīng)濟利益的資源。一項資源應(yīng)當(dāng)符合資產(chǎn)的定義并同時滿足資產(chǎn)確認(rèn)條件,才能被確認(rèn)為資產(chǎn)。

    企業(yè)所積累的數(shù)據(jù)資源是對過去已發(fā)生的經(jīng)濟業(yè)務(wù)的反映,通過收集或購買而得的歷史數(shù)據(jù),可見,數(shù)據(jù)資源符合資產(chǎn)定義中的“由過去的交易或事項形成”。然而,數(shù)據(jù)資源的產(chǎn)權(quán)歸屬和價值實現(xiàn)具有不確定性,導(dǎo)致其未必符合會計確認(rèn)的條件,數(shù)據(jù)資產(chǎn)具有不同于傳統(tǒng)資產(chǎn)確認(rèn)的特殊之處,體現(xiàn)在如下四方面:

    1.數(shù)據(jù)資源在產(chǎn)權(quán)歸屬上具有不確定性

    準(zhǔn)則規(guī)定,資產(chǎn)必須是由企業(yè)擁有或控制。與傳統(tǒng)資產(chǎn)相比,數(shù)據(jù)資源由于其特性,在是否為企業(yè)所擁有或控制上具有高度不確定性。Bulger et al.[ 3 ]依據(jù)數(shù)據(jù)收集的主導(dǎo)方來界定數(shù)據(jù)所有權(quán)的歸屬,即主導(dǎo)收集數(shù)據(jù)的一方擁有數(shù)據(jù)的所有權(quán),這在法律形式上合理,但在經(jīng)濟實質(zhì)上卻容易產(chǎn)生爭議。比如,企業(yè)通過大數(shù)據(jù)交易中心所購買的數(shù)據(jù),在形式上看,企業(yè)似乎可以控制或擁有外購數(shù)據(jù)資源的所有權(quán),但事實上,由于數(shù)據(jù)的可復(fù)制性,且不具有排他性,企業(yè)并不能排除他人使用,因而這種控制權(quán)或所有權(quán)是虛無的[ 4 ]??梢?,數(shù)據(jù)資源難以被企業(yè)所絕對控制或擁有。

    2.數(shù)據(jù)資源的價值在時間上具有不確定性

    數(shù)據(jù)資源的價值具有時限性,新數(shù)據(jù)的產(chǎn)生、企業(yè)所面臨的經(jīng)濟環(huán)境變化或商業(yè)模式變更等內(nèi)外部因素都會導(dǎo)致原有數(shù)據(jù)的價值變動。不同于實物資產(chǎn),數(shù)據(jù)資源在一個較長的周期內(nèi),價值會隨時間波動。值得注意的是,數(shù)據(jù)價值隨時間推移未必衰減,某一時期失效的數(shù)據(jù)資源,可能在將來由于某些因素的變化而重新產(chǎn)生價值。比如,在2015年發(fā)生的馬航事件中,波音公司生產(chǎn)的發(fā)動機在工作過程中記錄下來的海量數(shù)據(jù)成為馬航飛機失聯(lián)的關(guān)鍵證據(jù),倘若沒有該事件的觸發(fā),這些數(shù)據(jù)只是存放在服務(wù)器上的信息,平淡無奇而價值寥寥。

    3.數(shù)據(jù)資源的價值在使用場景上具有不確定性

    空間的變化會導(dǎo)致數(shù)據(jù)資源的價值變化,不同地區(qū)之間、不同企業(yè)之間或者同一企業(yè)不同業(yè)務(wù)場景之間的差異,都會對數(shù)據(jù)資源的使用壽命產(chǎn)生影響。受到企業(yè)戰(zhàn)略規(guī)劃、發(fā)展階段以及主營業(yè)務(wù)類型等影響,同樣的數(shù)據(jù)資源在不同業(yè)務(wù)場景下有著不同的價值實現(xiàn)方式,從而產(chǎn)生了經(jīng)濟價值的差異。

    4.數(shù)據(jù)資源的價值密度導(dǎo)致價值變現(xiàn)具有不確定性

    大數(shù)據(jù)因其容量巨大,其價值往往是潛在的,需要通過挖掘才能得以顯現(xiàn),如電商企業(yè)的客戶數(shù)據(jù),往往不能直接被企業(yè)所用,而需要通過數(shù)據(jù)挖掘來為企業(yè)創(chuàng)造價值。然而,當(dāng)大數(shù)據(jù)時代來臨,企業(yè)需要存儲和處理的數(shù)據(jù)量激增,數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)和來源更是紛繁復(fù)雜,這會導(dǎo)致數(shù)據(jù)的價值密度降低,從而使數(shù)據(jù)價值的挖掘產(chǎn)生了不確定性??傊?,數(shù)據(jù)量越大,獲取有用信息的難度就越大,現(xiàn)階段掌握高價值數(shù)據(jù)的收集和挖掘技術(shù)的企業(yè)為數(shù)不多,大部分企業(yè)還在探索。

    (三)現(xiàn)有研究很少針對數(shù)據(jù)資產(chǎn)的會計確認(rèn)進行探討

    近年來,學(xué)界對數(shù)據(jù)資產(chǎn)會計核算的研究逐年增加。李如[ 5 ]采用規(guī)范研究方法,論證大數(shù)據(jù)確認(rèn)為資產(chǎn)的必要性和可能性,提出確認(rèn)條件,并針對其計量中的相關(guān)會計問題給出解決方案;鄒照菊[ 6 ]以企業(yè)數(shù)據(jù)類型、構(gòu)成及來源為基礎(chǔ),考察了企業(yè)大數(shù)據(jù)的資產(chǎn)屬性問題,分析得出企業(yè)大數(shù)據(jù)滿足資產(chǎn)確認(rèn)條件,應(yīng)將其作為一項資產(chǎn)進行財務(wù)列報,還進一步分析了數(shù)據(jù)資產(chǎn)的計量和報告方法。這一類研究的特點是將數(shù)據(jù)資產(chǎn)的會計核算視為一個整體,就其每個環(huán)節(jié)都進行了探討。另一類研究則聚焦在數(shù)據(jù)資產(chǎn)會計核算中的價值計量這一環(huán)節(jié),張志剛等[ 7 ]運用層次分析法建立了數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估模型,并給出了模型應(yīng)用的具體步驟。李永紅、張淑雯[ 8 ]優(yōu)化了數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值評估方法,利用層次分析法以及灰色關(guān)聯(lián)分析法的雙重結(jié)合構(gòu)建了數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值評估模型。不難看出,這一類研究多使用層次分析法進行價值評估,方法雷同導(dǎo)致結(jié)論相似。

    會計確認(rèn)和計量都是會計核算的重要環(huán)節(jié),二者一體而不可偏廢,資產(chǎn)的確認(rèn)是計量的前提,資產(chǎn)沒有得以確認(rèn),計量就無從談起,因此,對數(shù)據(jù)資產(chǎn)會計核算的探討首先應(yīng)該關(guān)注會計確認(rèn)。目前,對數(shù)據(jù)資產(chǎn)計量方法的研究較多,而對數(shù)據(jù)資產(chǎn)確認(rèn)的研究很少,即使有所論及,也是泛泛而談,未做深入剖析。會計準(zhǔn)則規(guī)定,只有當(dāng)與某一資源有關(guān)的經(jīng)濟利益流入的概率>50%時才能確認(rèn)為資產(chǎn)。如上文所分析,數(shù)據(jù)資源不僅在產(chǎn)權(quán)歸屬上,而且在經(jīng)濟價值的流入上都具有高度不確定性,這會導(dǎo)致其未必滿足資產(chǎn)確認(rèn)的條件,于是,就有必要針對數(shù)據(jù)資產(chǎn)的會計確認(rèn)深入研究。

    在研究對象上,企業(yè)的數(shù)據(jù)類型繁雜,劃分方法多樣化,不同類型的數(shù)據(jù)資源所面對的不確定性各不相同,未必所有類型的數(shù)據(jù)都滿足會計確認(rèn)的條件。會計作為一門分類的學(xué)問,在研究數(shù)據(jù)資產(chǎn)的會計確認(rèn)時,應(yīng)將數(shù)據(jù)分門別類進行探討,而不能一概而論。

    在研究方法上,對不確定性的研究是會計確認(rèn)的核心問題,有鑒于此,本文首次將樸素貝葉斯分類法引入數(shù)據(jù)資產(chǎn)的會計確認(rèn)當(dāng)中,針對其中的不確定性關(guān)系進行定量分析和判斷,通過收集數(shù)據(jù)來訓(xùn)練模型,旨在為數(shù)據(jù)資產(chǎn)的會計確認(rèn)提供指導(dǎo),同時也可作為會計政策制定的理論依據(jù)。

    二、數(shù)據(jù)資產(chǎn)的會計確認(rèn)模型構(gòu)建

    基于樸素貝葉斯分類法的數(shù)據(jù)資產(chǎn)會計確認(rèn)模型的構(gòu)建方法如圖1所示。

    第一步,根據(jù)需求,選取待確認(rèn)的數(shù)據(jù)資源。例如,某電商公司2018年全年的客戶訂單數(shù)據(jù)。

    第二步,提取影響該類數(shù)據(jù)資源會計確認(rèn)的隨機變量種類。例如,根據(jù)上文對數(shù)據(jù)資源的不確定性分析,可設(shè)定A=數(shù)據(jù)資源的擁有權(quán)或控制權(quán);B=數(shù)據(jù)資源的時效性;C=數(shù)據(jù)資源的使用場景;D=數(shù)據(jù)資源的價值密度;E=是否應(yīng)確認(rèn)該數(shù)據(jù)資源為資產(chǎn)。假設(shè)A、B、C、D四個變量相互獨立,根據(jù)隨機變量間的相關(guān)關(guān)系完成貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的有向無環(huán)圖結(jié)構(gòu),即該數(shù)據(jù)資源會計確認(rèn)的樸素貝葉斯網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu),如圖2所示。

    第三步,確定每個隨機變量的屬性及其特征向量的空間。樣本屬性記為:{A=Ai,B=Bi,…,E=Ek}(i,j,k=1,2,…,n)。其中,Ai用一個n維特征向量A={A1,A2,…,An}表示,每個取值分別對應(yīng)一個可被監(jiān)測到的原始信息,例如,Ai表示(其中i=1,2,…)企業(yè)對該數(shù)據(jù)資源的擁有權(quán)或控制權(quán)的狀態(tài)數(shù),A1=擁有,A2=控制,A3=不確定。

    第四步,采集并輸入訓(xùn)練樣本集,建立樸素貝葉斯分類模型。利用經(jīng)驗豐富的會計專家打分獲得先驗知識,賦值后得出向量的實例。例如,樣本訓(xùn)練集為S={S1,S2,…,Sn},其中,S1={A=Ai,B=Bj,…,E=Ek}(i,j,k=1,2,…,n)表示隨機變量構(gòu)成向量的一個實例。

    第五步,計算未知樣本的最大后驗概率,以判斷分類。代入未知樣本的特征向量,先計算每一個分類的條件概率P(Xi|E)=P(XiE)/P(E);再計算每一個分類的聯(lián)合概率,即P(X1,X2,…,Xi,E)=P(E)·n i=1P(Xi|E)(i=1,2,…,n);最后比較大小,以最大概率值所對應(yīng)的類型作為最終歸類。如,若有P(E1)·n i=1P(Xi|E1)>P(E2)·n i=1P(Xi|E2),則未知樣本被判斷為第1類。

    三、算例應(yīng)用

    2015年4月,國內(nèi)首家大數(shù)據(jù)交易所——貴陽大數(shù)據(jù)交易所正式掛牌運營。在該交易所的平臺上,數(shù)據(jù)供應(yīng)方(企業(yè))將自身收集的數(shù)據(jù)作為商品用于交易。交易所通過電子系統(tǒng),線上線下相結(jié)合,撮合交易,促使數(shù)據(jù)作為商品來流通。用于交易的數(shù)據(jù)是通過對底層數(shù)據(jù)進行清洗、分析、建模和可視化之后形成的,可在一定程度上降低數(shù)據(jù)所有權(quán)爭議的風(fēng)險和保護用戶隱私。

    假設(shè)G公司為貴陽一家大數(shù)據(jù)交易所的會員企業(yè),從事B2C電子商務(wù)業(yè)務(wù),經(jīng)過多年運營,公司已經(jīng)積累了大量在線業(yè)務(wù)的交易數(shù)據(jù),可用于精準(zhǔn)營銷、改善物流等管理活動的決策依據(jù)。G公司財務(wù)部準(zhǔn)備將交易數(shù)據(jù)作為資產(chǎn)入賬,但在其是否滿足資產(chǎn)確認(rèn)條件上存在爭議。該數(shù)據(jù)包含用戶的購買詳情以及大量個人信息,如IP地址、賬戶情況、家庭住址等涉及個人隱私,那么,數(shù)據(jù)理應(yīng)歸用戶所有,用戶也應(yīng)該相應(yīng)地享受數(shù)據(jù)所帶來的收益。然而,電商企業(yè)為用戶提供服務(wù),用戶購買商品,雙方各取所需,數(shù)據(jù)只是交易過程留下的痕跡,那么,企業(yè)也應(yīng)該獲得數(shù)據(jù)的所用權(quán)。倘若企業(yè)意欲將該數(shù)據(jù)在交易所出售,還需要進行數(shù)據(jù)清洗以降低法律風(fēng)險,但無法完全規(guī)避。于是,數(shù)據(jù)的產(chǎn)權(quán)歸屬問題就存在不確定性。同時,電商交易數(shù)據(jù)未必為企業(yè)帶來經(jīng)濟價值,還有賴于數(shù)據(jù)的價值密度和數(shù)據(jù)挖掘方法,這就產(chǎn)生了資產(chǎn)確認(rèn)的不確定性。

    在此情況下,G公司財務(wù)部基于樸素貝葉斯方法,構(gòu)建了一個針對交易數(shù)據(jù)的資產(chǎn)確認(rèn)模型,通過模型求解來判斷是否應(yīng)該確認(rèn)。

    首先,抽取五個隨機變量,分別是:A=數(shù)據(jù)資源的擁有權(quán)或控制權(quán);B=數(shù)據(jù)資源的時效性;C=數(shù)據(jù)資源的使用場景;D=數(shù)據(jù)資源的價值密度;E=是否應(yīng)確認(rèn)該數(shù)據(jù)資源為資產(chǎn)。

    其次,確定每個隨機變量狀態(tài)數(shù)的取值。根據(jù)性質(zhì),都是離散型變量,取值如表1所示。

    最后,通過專家打分法獲得訓(xùn)練樣本集。由于會計專家在行業(yè)背景、專業(yè)知識等方面都存在差異,有不同的判斷,所以應(yīng)該盡可能選取不同行業(yè)背景的專家以獲得全面的樣本集。如表2所示,假設(shè)有表2中訓(xùn)練樣本的數(shù)據(jù),這個模型的學(xué)習(xí)目標(biāo)是根據(jù)給定的不確定因素的先驗值來判斷對指定數(shù)據(jù)資源的會計確認(rèn)是Yes還是No的結(jié)論。

    將表2數(shù)據(jù)集中的10個訓(xùn)練樣本,運用樸素貝葉斯分類法完成對新實例的分類。根據(jù)G公司財務(wù)人員的判斷,待確認(rèn)的數(shù)據(jù)資源具有以下特征:

    (A=A1,B=B1,C=C2,D=D1)

    用以上新實例預(yù)測E(是否應(yīng)確認(rèn)該數(shù)據(jù)資源為資產(chǎn))的目標(biāo)值是Yes或No。此時,訓(xùn)練樣本集就相當(dāng)于會計專家的經(jīng)驗庫,對新實例的分類就相當(dāng)于G公司財務(wù)人員去咨詢會計專家的經(jīng)驗庫,同時結(jié)合自身的職業(yè)判斷而得出結(jié)論。由上面的公式計算可以得到表3。

    由表3數(shù)據(jù)計算可得:

    P(A=A1,B=B1,C=C2,D=D1,E=E1)

    =P(E=E1)·P(A=A1|E=E1)·P(B=B1|E=E1)·P(C=C2|E=E1)·P(D=D1|E=E1)

    =2.33%

    P(A=A1,B=B1,C=C2,D=D1,E=E2)

    =P(E=E2)·P(A=A1|E=E2)·P(B=B1|E=E2)·P(C=C2|E=E2)·P(D=D1|E=E2)

    =0.74%

    因為前者大于后者,所以應(yīng)該將新實例歸類如“E=Yes”這一類,即此類數(shù)據(jù)資源應(yīng)該被確認(rèn)為資產(chǎn)。

    上述算例根據(jù)會計專家對數(shù)據(jù)資源不確定性因素的先驗知識得出訓(xùn)練樣本集,進而計算條件概率,可用于特定數(shù)據(jù)資源的分類判斷。目前的方法在構(gòu)建貝葉斯網(wǎng)絡(luò)時只選取擁有權(quán)或控制權(quán)、時效性、使用場景和價值密度四個因素作為隨機變量,并沒有全面囊括企業(yè)數(shù)據(jù)資源所面臨的不確定性因素,也沒有考慮到各個隨機變量的關(guān)聯(lián)性,同時在算例應(yīng)用分析中的訓(xùn)練集樣本數(shù)量偏少,該模型還可進一步優(yōu)化。首先,后續(xù)研究中可引入更為全面的隨機變量和更大量的樣本集對貝葉斯網(wǎng)絡(luò)進行智能學(xué)習(xí),進一步去除專家先驗知識或其他環(huán)節(jié)可能產(chǎn)生的主觀性,從多個角度出發(fā)使得會計確認(rèn)更具客觀性和科學(xué)性;其次,由于將隨機變量都假設(shè)為離散型,同時對P(E)和P(Xi|E)的計算只是頻數(shù)統(tǒng)計,這會導(dǎo)致模型難以描述真實情況,后續(xù)研究可以將隨機變量設(shè)計處理為連續(xù)變量,并采用高斯模型進行計算,如下所示:

    其中?滋E表示類別E的樣本中某一類隨機變量X的均值,σE則表示該類隨機變量的方差。

    四、結(jié)論

    本文首次利用樸素貝葉斯分類的方法構(gòu)建了判斷數(shù)據(jù)資源是否應(yīng)該被確認(rèn)為資產(chǎn)的模型,并創(chuàng)造性地將概率推理所得概率值定義為會計確認(rèn)的判斷標(biāo)準(zhǔn),這為確認(rèn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)提供了理論依據(jù)。最后,以電商企業(yè)的交易數(shù)據(jù)為例,通過算例證明了基于樸素貝葉斯分類法的模型對確認(rèn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)具有可行性。本文的模型形式簡單,數(shù)據(jù)意義明確,便于應(yīng)用,對企業(yè)數(shù)據(jù)資源的會計核算以及相關(guān)部門制定“大數(shù)據(jù)資源進財務(wù)報表”的會計政策都具有一定的參考價值。

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