53、会计报告在决策中的价值与变革

会计报告在决策中的价值与变革

在当今信息爆炸的时代，机器学习和大数据的迅猛发展引发了人们对会计报告在决策中作用的深刻思考。传统会计报告是否因数据的激增和新技术的涌现而变得不再重要？本文将深入探讨这一问题，并提出一种更全面的会计报告框架。

1. 引言

近年来，机器学习领域的激动人心的发展让人们对会计信息在决策和估值中的作用产生了疑问。数据的爆炸式增长以及从海量数据中提取知识的创新活动，极大地增强了决策者（包括企业内部和外部的投资者、监管者、消费者、员工等）发现企业活动知识的能力。那么，数据的激增和决策模式发现可能性的大幅增加，是否会使传统财务报告变得不那么相关呢？

答案是否定的。实际上，机器学习与大数据和深度数据相结合，能够补充会计报告，为做出明智决策提供更丰富的平台，尤其在预测企业前景方面，这对管理者和投资者改善决策至关重要。然而，要实现企业外部大量数据所提取的知识与企业生成的财务报告之间的协同效应，会计模型必须进行广泛的修改和调整。

长期以来，财务报告存在诸多问题。它是事实与猜想、历史数据与隐含预测、资产和负债不同计量方式（历史成本、调整后的历史成本、可变现净值、公允价值、摊销后的历史成本等）的大杂烩，导致收入和费用的衡量不透明。同时，识别和计量规则也令人困惑且偶尔不一致。一些人认为，随着经济从工业时代向信息时代的转变，会计报告的实用性有所下降，但也有人持相反观点。会计标准制定者构建这种复杂财务报告体系的原因，是试图在相关性和可靠性之间取得平衡，但这种平衡反而降低了报告的实用性。当前的会计模型往往在追求相关性时牺牲可靠性，在确保可靠性时又牺牲相关性。而一个更好的会计模型应该既能保证相关性，又能保证可靠性。

财务报告的作用是描述过去并促进对