大数据时代基于云会计的应收账款管理 摘要：本文在构建基于云会计的应收账款管理框架模型的基础上，阐述云会计与大数据支撑应收账款管理的流程关键词：大数据；云会计；应收账款管理一、引言当前时代背景下，大数据已经成为企业战略信息资本，云会计也成为新一代会计信息系统大数据与云会计的结合能够高效、精准、科学地为企业应收账款管理提供信息与平台支撑大数据从来源上涵盖企业内部数据与外部环境数据，从类型上涵盖财务数据和非财务数据因此，大数据来源广泛、类型复杂，可以为企业应收账款管理提供其所需要的全面信息此外，大数据因其数量巨大，可以运用概率论原理降低决策的不确定性，从而提高应收账款管理的科学性虽然，大数据可以为应收账款管理提供全面的信息支撑但是，会计人员以及传统会计信息系统处理不了大数据云会计是新一代会计信息系统，是大数据的新处理模式云会计依托云计算，能够实现财务数据与非财务数据的融合，通过采集、储存、处理、分析以及输出等环节精准、高效地处理大数据，充分挖掘大数据的潜在价值以获取企业应收账款管理需要的直接信息总之，大数据是云会计的基础，云会计是大数据的新处理模式，大数据与云会计的结合能够使得大数据更具有价值，全面支撑应收账款的科学管理。
二、大数据时代基于云会计的应收账款管理框架模型构建应收账款管理的目标是提升利润空间、提高资金使用效率以及缩短应收账款周转期云会计通过IaaS、HaaS、DaaS、PaaS以及SaaS制定科学的信用政策从而实现应收账款管理的目标，如图1图1 基于云会计的应收账款管理框架模型构建1.基础设施层与硬件虚拟化层源数据不仅来源于企业的财务报告、销售管理、营销策略、目标客户以及信用管理等，还来源于客户的品德、能力、资本、抵押品以及情况等，银行的信贷政策以及中介机构的审计报告、评估报告以及咨询报告也会提高源数据基于源数据来源广泛、数量庞大的特点，需要借助云会计实现采集功能然后，源数据通过互联网媒介进入云计算平台存储于基础设施层的数据中心，实现数据储存功能同时，源数据类型多样，包括日期、文本、数字、货币等数据，源数据进入硬件虚拟化层借助于大数据技术和方法（Hadoop、HPCC、Storm等）进行数据转换、数据加工以及数据集成等规范化处理2.数据层数据层运用ODS等数据分析与挖掘技术对规范化处理后的数据进行识别、筛选、计算以及分析等程序挖掘应收账款管理相关指标信息云会计可以高效、精准地将抽象、基础的大数据转变为销售利润、机会成本、坏账成本、折扣成本以及收账费用等制定信用政策所需要的直接信息，保证信用政策制定的科学性。
3.平台层平台层提供应收账款管理应用程序的研发环境，主要为应收账款管理应用程序的研发、测试、运行以及应用提供平台支撑平台层提供云储存服务、数据管理服务以及组件服务其中，云储存服务可以根据会计人员职位高低和权限范围差异赋予不同等级的数据访问和数据储存权限以保障权责对等和数据安全性组件服务以数据层制定信用政策所需要的直接信息为数据基础，以增加利润空间、提高资金使用效率以及缩短应收账款周转期为综合管理目标，实现数据收集与分析功能，同时将收集数据 来源和分析详细过程可视化处理，有效直观地输出数据结果4.应用层应用层是将云会计、大数据与应收账款管理的程序相结合，实现应收账款管理功能通过对源数据的采集、传递、规范化处理、挖掘与分析等步骤，以应收账款管理的目标为出发点，制定科学的信用政策源数据发生变化输出的信用政策随之变化，可以实现应收账款的动态管理同时，云会计应用层制定出的信用政策具有联系性，可以实现应收账款的系统管理此外，根据客户财务状况、历史逾期情况等大数据赋予不同客户不同的信用等级，针对信用等级可以实施不同的信用期限和信用额度，从而实现应收账款的差别管理5.应收账款的全流程管理通过云会计与大数据全面支撑应收账款全流程管理。
第一，根据营销战略，结合市场容量、产品结构、市场定位等大数据分析制定销售计划，并根据企业内部实际情况与外部环境变化调整销售计划第二，运用5C信用评价系统结合客户信用资料等大数据，评价客户信用等级，建立客户信用档案并进行信用档案管理第三，根据客户信用等级可以实现应收账款的差别化管理，优化应收账款资源配置第四，以给予客户的信用额度和信用期限为依据与客户进行销售业务谈判第五，根据销售业务谈判结果，订立销售合同第六，根据销售合同中的销售数量、产品类型与规格等信息开具销售通知第七，按照合同约定和发货程序组织货物交接与运输第八，应收账款到期时，按照收账政策组织应收账款清收工作三、结束语云会计以云计算为依托，实现财务与非财务数据的融合，运用大数据技术与方法对大数据进行识别、筛选、转换、集成以及分析，能够系统、精准、高效、科学地进行应收账款管理，提高企业竞争优势参考文献：[1]温喜平,上官鸣.基于财务共享服务模式的应收账款管理系统设计与应用[J].财会研究,2019,(2):37-40.[2]景秋云,王莉婕,赵小龙.基于Excel的应收账款管理动态模型设计[J].会计之友,2019,(13):138-142.[3]张淑英. 基于随机森林算法的应收应付账款审计预警模型应用[J].财会通讯,2019,(28):86-90.基金项目：烟台理工学院青年基金项目（2021QNJJ02）的研究成果。