大數據下的會計倫理問題思考

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摘要：隨著大數據技術在會計領域的廣泛應用，有關數據運用的倫理問題也日漸突出。會計人員既需要考慮如何利用大數據推動會計工作向更加準確與高效發(fā)展，也需要遵循職業(yè)倫理規(guī)范和數據使用的倫理準則，思考數據使用過程是否符合客戶的期望、是否合法、是否會對客戶產生不良影響以及是否存在風險以及如何應對等問題，確保會計數據的合規(guī)使用。會計人員在不斷提升對數據倫理標準認識的同時，也需要幫助所在組織開發(fā)新的、全面的數據合規(guī)方法和數據倫理準則，確保會計數據的合法合規(guī)使用，為彰顯組織的社會責任和提升組織競爭力提供支持。

關鍵詞：會計倫理；數據使用；倫理標準

引言

在過去幾十年里，盡管會計倫理問題一再被強調，但各類財務舞弊和數據造假事件仍舊屢見不鮮。虛假財務報告不僅使相關企業(yè)形象嚴重受損，甚至給企業(yè)帶來滅頂之災，同時也會引起公眾對管理層、會計和審計人員以及監(jiān)管機構等角色提出質疑，甚至影響整個社會對資本市場的信心。尤其是隨著人工智能和大數據等新技術的廣泛應用，數據倫理問題也日益突出，能否對其開展積極的思考和應對，日益成為彰顯企業(yè)社會責任以及提升企業(yè)競爭力的重要影響因素。對于會計從業(yè)者而言，既需要考慮如何利用大數據推動會計工作向更加準確與高效發(fā)展，更需要遵循職業(yè)倫理規(guī)范和數據使用的道德準則，確保會計數據的合規(guī)使用。

一、會計倫理及其基本原則

（一）何為倫理與會計倫理關于何為倫理，有人認為是社會可接受的行為標準，有人認為是按照法律要求做事，也有人認為是對與錯的感覺。由此可見，“倫理”的含義很難確定，很多人對倫理的看法也相對較為模糊。Valasquez等人（2010）認為，“倫理是建立在有充分依據的對與錯的標準基礎之上，規(guī)定人們應該做什么，通常表現為權利、義務、社會公益、公平或特定美德等方面?！崩?，倫理包括那些為制止偷竊、誹謗和欺詐等行為而強加的合理義務標準。倫理標準還包括那些堅持誠實、同情和忠誠等美德的標準。也包括與權利有關的標準，如生命權、免受傷害權和隱私權等。會計的作用是服務于公眾利益，確認或保證市場參與者的財務數據“真實、公平”，并提供數據和信息滿足國民核算的需要。鑒于會計是一種商業(yè)語言，也是一種向公共和私營部門傳播商業(yè)信息的方法，因此，會計倫理就顯得格外重要。何為會計倫理，潘峰和李連軍（2019）認為會計倫理，即倫理道德，是一種非制度性約束。相比較于制度約束，倫理約束更加側重于價值取向。會計倫理要求管理層及財務人員遵紀守法，強化對倫理道德的學習，提升自身的會計倫理素質，以確保企業(yè)能夠樹立良好的社會形象，增加社會認同感。在過去的幾年里，會計倫理已經成為一個重要且有爭議的話題，因為會計從根本上來說是一種社會實踐，它指導和影響著組織和社會中人們的行為，并對組織的財務結果產生重要的影響。會計倫理在會計文化和問責制中扮演著關鍵的角色，顯示出大眾對理解會計程序和稅務報表的日益關注。例如，2010年10月26日，劉姝威在《金融內參》上發(fā)表了一篇名為《應立即停止對藍田股份發(fā)放貸款》的文章，暴露了藍田股份利用財務造假手段，在經營期間虛增大量資產及高額利潤。藍田神話的破滅，不僅引起了資本市場的軒然大波，也帶給整個社會不盡的嘩然與驚嘆。2004年成立的樂視網，2010年在深交所創(chuàng)業(yè)板上市，成為A股首家上市的網絡視頻公司。公司通過樂視生態(tài)的構建，不斷擴展戰(zhàn)略版圖，在2015年市值突破1700億元達到巔峰，成為創(chuàng)業(yè)板龍頭。2015年因揭發(fā)藍田事件而為人熟知的劉姝威教授，撰文質疑樂視網的經營業(yè)績與治理效果。2019年5月樂視網因財務問題而暫停上市，再一次引起了社會對會計倫理問題的廣泛關注。而成立于2018年的瑞幸咖啡依靠新零售的商業(yè)模式，只用18個月就在美國納斯達克證券交易所上市，但上市不到一年，就因為涉嫌財務數據造假成為被資本市場指責的對象。會計倫理作為一種應用倫理，它重點強調人與商業(yè)倫理、判斷、道德價值及其在會計中的應用。一般來說，會計的主要倫理驅動力是適當的行為和良好的專業(yè)水準。因此，會計倫理要求所有專業(yè)會計師都有義務避免偏見、利益沖突或他人的不當影響損害他們的專業(yè)或商業(yè)判斷。因此，強化會計倫理建設對于國家專業(yè)機構提高私營公司的商業(yè)信譽和財務報告的可信度至關重要。

（二）會計倫理的基本原則Ionescu（2019）指出，根據《職業(yè)會計師道德準則》（TheCodeofethicsforprofessionalaccountants，IFAC），會計行業(yè)需要保持透明度，并提供準確的財務報告。為保證公眾利益，職業(yè)會計師應當遵守職業(yè)會計師道德準則的各項要求，并遵循五大基本原則：①誠信，即專業(yè)會計師應該在所有的職業(yè)和業(yè)務關系中保持坦率和誠實；②客觀性，即專業(yè)會計師不應受到任何偏見、利益沖突或他人的不當影響，而應該堅守自己的專業(yè)或商業(yè)判斷；③專業(yè)能力和預期的關注，即專業(yè)會計師有責任基于當前的實踐、法律和技術發(fā)展，持續(xù)地保持一定的專業(yè)知識和技能的水平，確?？蛻艋蚱渌诮M織獲得出色的專業(yè)服務；在提供專業(yè)服務時，專業(yè)會計師應勤勉敬業(yè)，并按照適用的技術和專業(yè)標準行事；④保密性，即專業(yè)會計師應尊重因職業(yè)和業(yè)務關系而獲得的信息的機密性，在沒有適當和特定授權之下，不應向第三方披露任何此類信息，除非存在披露的法律或職業(yè)權利或義務。由于職業(yè)和商業(yè)關系而獲得的機密信息不應被用于專業(yè)會計師或第三方的個人利益；⑤職業(yè)行為，專業(yè)會計師應遵守相關法律法規(guī)，避免任何損害職業(yè)聲譽的行為。這些原則看似簡單，但在實際運用中，則會產生很大的差別，尤其是面對動態(tài)變化而又復雜多樣的數據，會計師如何進行數據篩選，如何呈現信息，則會對商業(yè)決策產生極大的影響。因而，對于數據的展示也被認為是知識的創(chuàng)造，而能夠使用倫理框架來看待數據、分析和呈現是至關重要的。

二、會計人員使用數據的倫理思考

Tadewald（2019）指出，數據倫理就是利用數據做正確的事。他認為會計師為了更好避免組織內部的數據應用產生的倫理風險，需要思考四個主要問題，即數據使用過程是否符合客戶的期望，數據的使用過程是否合法，數據使用過程是否會對客戶產生不良影響，數據使用是否存在風險以及如何應對？

（一）數據使用是否滿足客戶需求毋庸置疑，大數據技術的使用以更快的數據分析、更高的精準性以及更為深入的洞察力，往往能夠為提升客戶服務水平以及提高客戶滿意度發(fā)揮重要作用。處理大數據的各類人工智能被認為能夠模仿人類的認知技能和判斷能力，為使用者帶來卓越的競爭優(yōu)勢。然而，人工智能也被認為由于缺乏情感和價值觀，在做決策時會產生偏見。例如，人工智能系統(tǒng)不需要人類預先填充和灌輸規(guī)則和事實。相反，這些系統(tǒng)以數據為動力，通過研究輸入的數據，例如客戶之前的交易，并據此構建模型（即算法），以執(zhí)行描述性和預測性任務。這些系統(tǒng)可以自助執(zhí)行任務，例如交易、拒絕交易或進行交易測試。鑒于系統(tǒng)自身的復雜性以及不斷進行的自我進化，系統(tǒng)使用者很難把握它們的決策基礎到底是什么。尤其是，過去積累的有關某個客戶的數據或者同類型客戶的大數據，是否能夠真正滿足此客戶當下的獨特需求，有時是值得懷疑的。尤其是隨著技術突破和市場需求的急劇變化，客戶的各類決策也需要不斷轉變原有的觀念和固有的模式，甚至進行較大的變革，這時基于歷史決策偏好的數據則有可能無法真正滿足客戶的需求。

（二）數據使用與合法性問題會計行為是否合法往往被認為是會計人員的基本準則，也被用來評判個人及其所在組織是否遵守倫理標準。隨著公司經營涉及的國家和地區(qū)日益廣泛，這種評判還需要因地制宜，需要評判組織是否遵守各項業(yè)務所在地區(qū)所適用的各項相關數據使用法律，其中包括數據使用的合規(guī)要求，并識別為滿足這些要求公司存在哪些不足。當然，遵守法律并不等同于符合倫理標準，盡管法律常常包含大多數公民所贊同的倫理標準，但正如海因茨難題（Heinz’sdilemma）所揭示的，有時二者之間也存在著矛盾沖突。海因茨為救重病妻子而去偷盜藥品，這顯然是違反法律的行為，但拯救妻子的生命則是符合倫理要求的行為。同樣，有些看似合法的行為，也并不一定等同于遵守倫理標準。例如，特定歷史時期的一些國家立法，如南非種族隔離時期的法律，顯然就違背了倫理標準。類似的，新技術帶來的大量新的技術使用問題，由于相關法律尚未及時出臺，這時候對數據的使用看似合法，但很有可能已經產生了違背消費者意愿和大眾利益的數據使用倫理問題。對于會計從業(yè)者而言，由于個體的情感、所在地區(qū)的法律以及社會規(guī)范都有可能偏離數據使用的倫理要求。因此，有必要不斷審視現有的會計倫理標準，對自身以及所在組織的道德信仰和道德行為進行觀察、思考和評估，以確保個人和組織對于各項數據的使用都符合合理的有根據的倫理標準。

（三）數據使用對客戶的影響會計數據使用過程中會涉及大量有關客戶的信息，包括主動產生的數據和被動留下的數據，其刪除權、存儲權、使用權和知情權在很多情況下難以保障其安全性。例如出生日期、性別、地址、交易記錄等信息，由于對數據使用缺乏有效監(jiān)督和管理，在使用過程中很可能導致數據泄露，產生數據隱私不合規(guī)的問題。同時，由于一些數據技術本身就存在安全漏洞，也有可能導致數據泄露、偽造、失真等問題，影響信息安全。再者，如果這些數據的使用超出了服務客戶的需要，在客戶不知情的情況下導致對客戶數據的標記、鏈接、甚至出售給第三方，則將對客戶帶來難以預估的后果。同時，大數據使用的失范與誤導，如大數據使用的權責問題、相關信息產品的社會責任問題以及高科技犯罪活動等，也是信息安全問題衍生的倫理問題。

（四）數據使用的風險與對策問題大數據技術在各行各業(yè)的不斷普及應用，也招致更多覬覦這些大數據的商業(yè)價值的網絡竊賊。尤其是掌握公司核心商業(yè)機密的財務部門，更成為防范數據泄露的重點部門。例如，世界四大會計師事務所之一的德勤公司，盡管十分重視大數據使用安全，同時也建立了強有力的技術防范能力，也難以避免地曾經遭遇過網絡攻擊，造成許多私密的電子郵件和客戶計劃泄露事件。為進一步應對大數據技術應用帶來的倫理問題，楊維東（2018）從隱私泄露問題、信息安全問題和數據鴻溝問題三個方面進行了分析，提出了無害性、權責統(tǒng)一和尊重自主性三大倫理原則，并提出了三項主要措施以消除大數據異化引起的倫理風險，即加強技術創(chuàng)新和技術控制、建立健全監(jiān)管機制和培育開放共享理念。Rodgers等人（2020）指出，人工智能技術在管理會計中的運用日益廣泛，因而也在不斷重新定義管理會計師的作用。管理會計的主要目標是為組織管理層提供關鍵會計信息，助力組織進行科學決策。他們提出如何在采購/庫存周期和轉換周期運用人工智能生物識別技術來保護企業(yè)的重要資產。運用吞吐量模型（ThroughputModel）介紹如何高效、安全地建立一個穩(wěn)定有效的管理控制系統(tǒng)。為了維護組織的資產安全，需要采用與人工智能設備相適應的道德算法路徑系統(tǒng)。企業(yè)面臨的舞弊風險，會帶來因盜竊、法律等問題造成的巨大成本。對此，作者提出應將生物識別技術作為企業(yè)管理的預防控制和檢測控制手段。預防控制可以減少風險發(fā)生，檢測控制可以識別問題所在，以便進行糾正。因此，人工智能生物識別技術不僅帶來了管理控制系統(tǒng)中技術應用的重大進步，而且能幫助企業(yè)建立資產安全系統(tǒng)，大大降低重要信息被竊取的風險，并降低交易成本。

結語

隨著大數據技術在會計領域的應用日漸普及，數據運用帶來的倫理問題也不斷出現。作為會計人員也需要與時俱進，不斷吸收新的思想指導和建議來解決數據隱私和保護的困境，既要對數據倫理帶來的新要求進行思考，也要不斷學習提升自我對數據倫理標準的認識，并要幫助所在公司與相關的合作伙伴一起，共同開發(fā)新的、全面的數據合規(guī)方法和數據倫理準則。

參考文獻

[2]殷越.論藍天股份審計失敗的案例分析及啟示[J].中國外資，2013（14）：219–220.

[3]潘峰，李連軍.樂視網的會計倫理困境研究[J].國際商務財會，2019（6）：38–46.

[4]劉建超，陳敏.基于GONE理論的新零售企業(yè)財務舞弊風險分析[J].商業(yè)會計，2020（20）：64–69.

作者：高海燕 單位：華東療養(yǎng)院