AIS内部控制（精选7篇）
AIS内部控制 篇1
一、引言
随着云计算技术愈加成熟和在应用领域中不断拓展和深入, “云会计”的出现引领了会计信息化领域的新变革。云会计是构建于互联网上, 利用云计算技术和理念构建的会计信息化基础设施和服务的总称。当前, 云会计在企业中越来越普及, 在为企业带来高效率、低成本、易更新维护、易与外部信息系统协同等优势提升企业会计信息系统系统 (Accounting Information System, 以下简称AIS) 效率与效益的同时, 也给AIS内部控制带来新的挑战。AIS内部控制由于存在自动化成分而在很大程度上区别于传统针对人工的内部控制, 然而当今企业往往由于技术水平、经营理念、管理风格等因素忽视信息技术的运用对企业内部控制设计和运行的影响。因此在设计、运行、监督内部控制时, 应当充分考虑AIS的技术特点、业务处理与控制流程设计等因素, 充分发挥云会计的信息技术优势, 有效规避AIS内部控制不利风险, 建立与AIS相适应的内部控制机制, 促进企业信息安全、资产保全和经营管理目标的实现。
AIS内部控制由于涉及到人工控制和自动化控制两个层面的内部控制, 而越发凸显出复杂性和高风险性, 已引起学者们的广泛关注。邱照亮从当前AIS内部控制的新特点进行分析, 提出了存在的问题与解决对策。黄莉娟从内部控制五要素角度分析当前网络环境给AIS内部控制带来的影响, 并提出了网络环境下的会计实时控制系统理论模型。综观上述文献研究, 虽已有不少有关AIS内部控制的研究, 但却鲜有针对当前备受关注的云会计相应的内部控制研究, 仅仅依靠供应商在AIS设计层面、技术层面等方面提升会计信息系统的性能远不能满足企业经营管理的需要, 企业应当根据所购买的云会计产品的组织形式、业务流程特点、云会计环境的安全水平以及自身财务、业务、管理层面的需求制定与云会计下AIS相适应、符合自身特点的AIS内部控制制度, 并保证其有效执行, 才能最大限度的发挥云会计的优势。
二、云会计环境下AIS内部控制存在的风险
云会计环境下AIS内部控制存在很多有别于传统内部控制的自身特性, 因此, 其内部控制更应当遵循成熟完备的理论体系进行设计、运行、维护, 因此, 本文将从内部控制五要素角度分析云会计下AIS内部控制存在的风险。
(一) 控制环境基础薄弱
控制环境无论在手工环境下还是信息化环境下都是实施内部控制的基础, 影响企业全体员工的内部控制意识, 进而引导、制约员工实施控制活动和履行控制责任的态度和行为。因此, 用户选择云会计产品时应结合企业组织架构、发展战略、人力资源、企业文化和社会责任等方面的控制环境因素选择适合自身财务、业务、管理需求的AIS, 即选择可信的AIS。软件的可信性评价已成为当今业界和学界关注的热点, 针对会计信息化领域, AIS可信性可以定义为AIS对会计信息的输入、处理和输出流程符合AIS用户的预期, 以及AIS产生的会计信息所具有的相关性和可靠性等会计信息质量特征符合企业各级管理人员、审计人员、税务部门、投资者等会计信息使用者的预期。虽然当前已有不少关于软件可信性评价的研究, 却难以针对云会计环境下的AIS进行有效评估。由于目前还缺乏较为科学合理的云会计下AIS可信性评价方法, 用户在选择云会计产品时难以获得充分的可信性证据, 仅能根据品牌效应、供应商提供的产品信息、小范围的产品使用评价等数据来选择云会计产品。如此较为盲目的选择云会计产品使得AIS存在难以满足用户对系统可靠性、安全性、可维护性、可审计性等可信性需求的风险, 这使得内部控制中的自动化控制能力有所降低, 控制环境基础薄弱, 一旦发生故障未及时察觉, 由于自动化控制重复运行的特性, 会使问题扩大化, 即使人工控制设计和运行有效合理, 整体的AIS内部控制也难以满足企业的经营管理需要。
(二) 不重视风险评估
云会计环境下AIS具有开放性和动态演化性会给企业带来信息化层面的风险, 特别是外部法律法规、监管及经营环境变化、企业从原有传统AIS转换为云会计下AIS、云端云会计服务更新升级等情况发生时, 如果会计人员的素质难以适应政策变化与技术更新, AIS内部控制也没有做出相应的调整和完善, 就可能影响风险评估与防控。例如在使用云会计某些通用、简易的业务处理模块如特殊业务、例外事项、不合理事项等情况时, 由于人工控制较为松懈或AIS未能识别出该项业务对企业来说是异常等原因, 将特殊业务“通融”为正常业务进行处理而不被察觉。由于AIS内部控制不健全未能及时识别、评估、应对风险, 不仅可能使企业遭受未能及时发现人工成分或自动化成分存在的漏洞导致的舞弊、财务信息失真、影响决策和战略制定以及经营失败等威胁, 还可能使企业未能把握有利因素而错失发展良机。
(三) 控制活动缺乏灵活性
在开放动态的云会计环境下, 会计业务流程是根据国家法律法规政策、行业状况、市场情况以及用户特定需求及时在云端自动更新维护, 促使会计流程再造, 而企业的内部控制制度可能因为缺少科学合理的设计以及未根据企业财务、业务、管理的需求进行及时相应的调整, 控制活动缺乏灵活性而带来AIS内部控制风险。例如作为内部控制基础性控制手段的授权控制, 传统AIS内部控制只关注口令和电子签章方式的授权, 采取相互牵制与监督、合理安排岗位职责和权限等组织控制防范口令泄密带来的风险, 却未能将新兴授权方式如优盾、手机短信验证等考虑在内, 当企业出现这些技术革新时也没有及时考量风险、完善内控, 给舞弊、高新技术犯罪造成可乘之机;又如, 当云端服务升级或业务流程演化时, 企业缺乏灵活应变的AIS内部控制制度与之相适应, 面对高度集成化的会计处理功能, 合并执行的业务处理、弱化的职责分离, 使得不相容岗位相对集中, 出现少量流程变动时未做风险防范与内部控制调整, 可能会影响处理效率、或出现未察觉的内部控制缺陷, 会带来巨大的安全隐患, 给公司造成经济或其他利益的损失。
(四) 信息系统沟通不畅
AIS内部控制的信息系统不仅包括AIS自动化信息系统, 还包括人工信息系统, 用来记录、处理和报告交易、事项, 目的是保证会计信息质量以便财务信息使用者和利益相关者获取真实合理、有利于经营决策的信息。云会计下的AIS, 企业将大量财务数据与非财务数据集中存储于云端存储设备中, 此外, 企业在进行交易业务处理时, 大量数据、指令等重要信息与云端服务器进行交互, 这些数据在开放动态的云会计环境下的安全性如何, 会影响会计信息可靠性和相关性这两个会计信息基本要求, 进而影响会计信息质量。硬件和网络基础设施发生断电或死机、核心财务数据遭黑客盗窃、供应商有意无意泄露信息等情况的出现使得内部信息传递不通畅、不及时, 可能导致企业决策失误、相关政策难以落实。云会计的发展必然促进网上交易的开展, 原始凭证数字化的程度增加, 然而数字化的原始凭证相对于传统的纸质原始凭证存在易被篡改、伪造的缺点, 外来单据的可靠性必将成为内部控制的关键点, 使得内部控制风险防范及规避难度增大, 对AIS内部控制提出了更高的要求。
(五) 缺乏对控制及时有效的监督
对控制的监督是保障控制持续有效运行的有力保障。内部控制系统应根据环境的变化及时做出评估和调整, 但是作为确保内部控制有效运行的内部审计工作在信息化进程中却呈现出明显滞后性, 传统的审计方式在信息处理技术、审计流程方法、审计制度等方面不适应当前高度信息化、集成化的企业业务处理与管理控制, 大大增加了审计人员对内部控制评价的难度。云会计下许多不相容岗位相对集中, 增加了人为舞弊的可能性;此外以电子数据形式储存的信息不仅因为易被篡改而可靠性降低, 而且大多数据由AIS根据预先设定的程序处理财务业务数据、自动生成数据处理结果, 这些对审计工作至关重要的处理过程对审计人员是半可见甚至是不可见的, 增加了审计稽查的难度。与此同时, 内部稽查、审计人员信息加工处理能力不足, 未能针对本企业的业务特点制定内部稽查、审计流程与方法, 难以胜任大量复杂的业务数据处理与稽查, 造成了AIS内部控制监督缺陷。
三、云会计环境下AIS内部控制完善措施
针对云会计下AIS内部控制存在的风险, 本文从AIS可信性评价、会计组织结构、提高信息质量、强化监督机制、建立预警机制、提高人员素质、完善法律法规体系建设等七个方面提出了云会计下AIS的内部控制完善措施。
(一) 选择高可信性的云会计产品
在云会计迅速发展与普及的今天, 业界与学界应加快与云会计相适应的可信性评价方法研究, 及早制定出科学合理且符合企业特定需求的可信性评价体系, 并将其推广普及到云会计市场中, 加快建立起云会计产品开发、服务、评价、定价、监管标准, 进行分类管理的行业标准, 促使云会计供应商建立起以可信性为导向的云会计产品质量管理制度, 不断提高云会计产品的可信性水平以便于企业根据成本效益原则选择符合其自身信息化需求特定可信性水平的云会计产品, 充分发挥云会计及时更新升级、修补漏洞、便于维护的特性, 尽可能完善AIS程序控制层面的内部控制, 可以大幅度减少因人工控制设计不合理、人员素质不高等因素导致的控制运行失效的风险。
(二) 优化会计组织结构
与云会计相适应的企业组织结构有利于最大限度的发挥云会计带来的信息技术优势, 并有效降低信息化的控制风险。云会计越是高效便捷、节约信息化建设的人力物力成本, 企业越应当意识到由于岗位人员精简带来的权限过于集中的AIS内部控制风险。因此应当将分级管理与授权审批相结合, 明确岗位职责权限, 严格做到不相容岗位相互分离, 对口令、数字签名使用现代加密技术提高其可靠性与机密性, 并进行不定期更换, 防止被不法分子获知破坏云端服务或企业数据。此外, 对需要严格控制的关键操作环节应采用“并钥”方式授权, 设置专门的岗位对其进行监督等方式建立完善的内部控制组织体系, 强化日常操作与监督控制。在高度信息化存储的云会计环境下, 纸质档案作为AIS的辅助信息记录表达方式, 其保管保密工作仍应受到足够的重视。
(三) 实行第三方交易认证机制
云会计环境下原始凭证仍沿用数字方式, 但不像手工方式那样可对每一张凭证做痕迹检验。可以根据三方牵制原理设置云端交易认证机构, 企业在认证机构领取数字签名认证或私有密钥, 发生业务时, 交易凭证开出方将单据传到云端认证机构, 由认证机构根据统一识别的属性信息进行认证并将经过加密后的凭证转发给交易凭证接收方。这样利用云会计的数据处理优势进行简易便捷的交易认证处理, 降低了由于原始凭证数字化而引起的会计信息失真、虚构交易事项、盗用转移企业资产、隐瞒或虚增利润、偷税漏税等行为发生的风险。
(四) 强化内部稽核、内部审计等监督机制
云会计供应商在设计云会计产品时应考虑到企业的会计、内部审计人员信息化技术水平, 预留出便于调用的可供审计、稽查的标准化数据接口, 在提供给稽查、监督人员的用户手册中提供业务处理核算的控制流程、表单结构与勾稽关系等有利于对控制进行及时有效监督的措施。各个业务流程部门的业务处理均应当在AIS中留有可以作为审计线索的运行轨迹, 如:对操作过程和结果记录、业务流程数据统计数据、内部稽核数据等, 使得各个业务流程部门的审计线索相互关联, 运行轨迹数据能够相互勾稽、印证。及时进行内部稽核、内部审计工作, 核对相关业务数据, 对AIS内部控制运行的有效性进行评价与校验, 及时发现AIS、内部控制系统、财务信息等方面的异常, 将风险与损失降到最低。
(五) 建立风险预警机制, 定期评估AIS内部控制风险
建立实时风险预警机制, 打破传统上独立的、被动反应的和检查性的内部控制模式, 构建实时控制。从风险的角度考量内部控制的设计和执行情况, 通过设置会计信息系统的关键风险点, 制定相应的风险管理与内部控制措施;将云会计结合大数据进行行业状况、市场环境、经营效果、预测决策、战略制定等方面的风险识别预警机制, 定期评估AIS内部控制风险, 从传统的出现问题事后补救的管理方式转换成强调事前事中控制, 使企业在激烈的市场竞争中对可能的风险点做出迅速的调整, 进行及时恰当的风险控制以规避风险, 立于不败之地。
(六) 提升会计人员素质
会计信息化是企业财务业务管理的必然发展方向, 云会计以其与先进的云计算技术和理念相结合的优势在会计信息化领域独占鳌头。然而机遇与挑战并存, 开放动态的云会计环境也存在着固有风险, 需要结合人工控制来克服操作集中处理、数据集中存储等方式带来的弊端, 会计人员的素质成为制约人工控制能否发挥有效性的关键一环。首先应当提高会计人员的信息化操作管理素质, 通过培训、继续教育等方式培养出精通会计知识、信息技术, 同时具备管理才能的复合型人才。基层的会计人员如果具备了信息管理、应对突发事件、对交易处理复杂数据的核查等能力, 往往能在第一时间发现云会计处理、存储等方面的故障和弊端, 及时向云端反馈便能将给本企业以及使用该功能的其他企业带来的损失降到最低。其次, 加强AIS安全宣传教育, 提高会计人员职业道德修养, 在云会计数据高度集中处理的情况下, 如果熟悉AIS技术会计人员利用职权或越权操作, 设法绕过系统和人工监控对数据和系统进行非法操作, 相对于手工会计处理更加难以察觉, 会给企业带来不可估量的损失。除内部控制对会计人员的监控和制衡外, 还应设立积极的业绩评价与激励机制, 使得会计人员建立起主人翁意识, 遵守职业道德、合规处理、及时发现、报告、处理AIS及其内控的错误与漏洞。
(七) 加快云会计相关法律法规标准体系建设
目前, 我国关于云会计下的AIS内部控制、数据安全等方面的相关法律法规还相对较少, 由于法规的不健全使得会计犯罪的很难控制, 因此, 国家应加紧有关标准的制定和法规立法, 颁布相关的法律法规, 从宏观上加强AIS内部控制, 以推进我国云会计产业的发展进程。对企业而言, 也应根据新的会计环境, 将信息化与企业业务需求结合, 加大力度研究与云会计相适应的内部控制制度来促进云会计发挥其更大的使用价值。
四、结论
建立与云会计相适应的内部控制制度对云会计的推广和使用至关重要。本文从内部控制要素角度结合云会计的特性展开分析当前企业AIS内部控制存在的风险, 并针对内部控制风险提出了云会计下AIS内部控制完善措施, 为企业建立适应云会计下AIS的各个层次、各个管理方面的内部控制以促使企业在规避云会计技术、环境层面带来的固有风险的同时, 充分利用云会计高效处理、实时更新维护、大数据分析决策等优势给企业带来的便捷与机遇。
摘要：云会计环境下AIS内部控制的有效实施对云会计的应用与推广起到重要作用。本文从内部控制要素视角分析了云会计环境下AIS内部控制的风险, 并提出了相应的完善措施, 以指导规范云会计环境下AIS内部控制的设计、运行、评价和优化。
关键词：云会计,内部控制,AIS,风险管理
参考文献
[1]王凡林:《会计信息系统规划特征与可信性关系研究》, 《会计研究》2010年第11期。
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[5]邓莹:《浅析网络会计内部控制》《, 财会通讯》 (综合·上) 2011年第1期。
AIS内部控制 篇2
“互联网+”时代,大数据和云计算技术在财会领域的运用越来越广泛,会计信息系统(Accounting Information System,以下简称AIS)的可信性对企业会计信息质量成本的影响应当引起业界人士的重视。会计信息质量成本是指会计信息提供者为了确保会计信息符合一定的质量要求而支付的费用、会计信息质量无法满足需求而带来的损失以及会计信息使用者为了改善会计信息以满足决策需要而支付费用的总和。AIS可信性是指AIS对会计信息的输入、处理和输出流程符合AIS用户的预期,以及AIS产生的会计信息所具有的相关性和可靠性等会计信息质量特征符合企业各级管理人员、审计人员、税务部门以及投资者等会计信息使用者的预期。从会计数据的输入到会计信息的形成、输出全过程中都离不开AIS,AIS是否可信决定了会计信息是否满足可靠性、相关性、重要性等信息质量要求,因而云会计AIS可信性将对会计信息质量成本产生显著的影响。云会计是一种“按需定制,按需服务”的会计服务模式,在云会计环境下,企业作为会计信息提供者不再对AIS的可信性负责,转而由云会计服务提供商对云会计AIS的可信性进行维护。因此,研究云会计环境下AIS对企业会计信息质量成本的影响就必须充分考虑云会计环境下AIS的特点。
会计信息质量成本的控制已经开始引起学者们研究的关注,吴宁等人在分析会计信息质量成本相关内容的基础上提出了模糊评价的思路,通过建立多级评价的数据模型对会计信息质量成本进行控制。边丽洁等人在分析会计信息质量成本概念和特征的基础上,深入讨论了会计信息质量成本的内容、测算方法及其控制与决策。程平等人提出了一种基于AHP和模糊综合评价相结合的AIS可信性评价方法,该方法通过建立AIS可信评价指标体系和判断矩阵,求解出各评价指标的权重,然后在建立评语集合的基础上,确定评价指标对评价集合的模糊隶属矩阵,最后通过各评价指标的权重、模糊隶属矩阵来对AIS可信性做出综合评价。
综观现有文献,尽管有不少对会计信息质量成本控制的研究,但鲜有文献将AIS的可信性融入到会计信息质量成本的控制研究中。AIS的可信性是AIS必须满足的非功能需求的性质,王凡林认为当会计信息系统输出的财务报告等信息与客观经济事项一致时或在辅助决策方面发挥独特有效的作用时,说明该系统是真实可信的。在云会计环境下,对AIS可信性可以用多个可信属性进行刻画。鉴于此,本文以AIS可信性的等级为基础,从AIS可信性的角度对云会计环境下的会计信息质量成本进行了分析,深入讨论了云会计环境下会计信息质量成本控制的要点,并对控制过程中需要注意的重要问题进行了分析。
二、云会计环境下的会计信息质量成本分析
(一)云会计环境下的AIS可信性等级。
云会计AIS的可信性不是单一的指标,其包含多个可信属性,在评价时还要考虑到声誉等因素。云会计AIS可以按照其可信性水平分为未知级、可用级、成长级、证实级、已评估级和最优级等6个等级。云会计AIS可信性的等级是基于云会计AIS可信性分析会计信息质量成本控制的基础。
(二)会计信息质量成本。
云会计AIS可信性等级影响会计信息质量成本,但这个影响并不是简单的线性关系。下面,我们将云会计下的会计信息质量成本划分为预防成本、鉴定成本、信息披露成本和信息使用成本四个种类,再分别描述这四个种类与云会计AIS可信性等级之间的关联关系。
1. 预防成本。
是指云会计服务提供商为确保会计信息满足一定的质量要求而在云会计AIS可信性等级建设上投入的技术投资和管理成本,该成本最终会通过定价策略被转嫁到云会计用户身上。很显然,云会计下的预防成本和云会计AIS可信性等级建设成本呈递增关系,AIS可信性等级越高,云会计服务提供商在相应云会计产品的AIS可信性建设上投入的成本就越高,最终转嫁到用户身上的会计信息质量成本也就越高。
2. 鉴定成本。
是指云会计用户作为会计信息提供者,为了满足使用者的需求,确保所提供信息满足一定的质量要求进行审计等活动时发生的费用,主要包括由注册会计师进行的内部控制审计、财务报表审计和AIS审计等方面。
由于社会审计是必须进行的步骤,云会计产品的可信性等级对是否进行内部控制审计、财务报表审计和AIS审计等没有影响,因此,云会计AIS可信性等级对会计信息质量的鉴定成本影响很小。
3. 信息披露成本。
是指用户作为会计信息提供者对其掌握的相关会计信息进行收集、整理、归纳和使用时,由于云会计AIS可信等级太低使得会计信息质量不高,从而导致的损失。云会计下的信息披露成本一般分为两类,一类是提供者为使会计信息披露满足一定的质量要求而产生的成本;另一类是信誉损失成本,即因信息质量不达标而导致的企业信誉损失。
4. 信息使用成本。
是指投资者、管理层等作为使用者为了确保会计信息能够满足其决策需求所发生的成本,可以划分为两类,一类是由于云会计AIS可信性等级不高,云会计用户作为会计信息提供者所提供的信息质量低,无法满足会计信息使用者做出决策时的正常需求,会计信息使用者不得不另外去函证或采取其他信息获取手段而付出的额外成本;另一类是由于云会计AIS可信等级不高,云会计用户作为会计信息提供者所提供的信息不能满足会计信息使用者的实际需求而不得不对相关信息进行二次加工整理而付出的费用。
云会计AIS可信性等级的提高可以有效降低企业因为会计信息质量缺失或不足而导致的额外损失,信息披露成本与信息使用成本都和云会计AIS可信性等级成递减关系,云会计AIS可信性等级越高,用户在这两个方面所付出的成本就越低。
三、云会计下的会计信息质量成本控制
(一)控制要点。
云会计和传统的会计信息化建设模式最大的区别在于云会计下用户的变更成本很低,能够根据自身的需求变化对定制的云会计服务进行动态调整。云会计服务提供商应当对云会计环境下AIS的会计信息质量成本进行充分考虑,根据用户需求为用户提供最适合的会计云服务,并控制云会计环境下的会计信息质量成本。
对于云会计下企业会计信息质量的预防成本,主要反映为企业所定制云会计服务的AIS可信性等级及其使用价格。云会计服务提供商想要在预防成本上对会计信息质量成本进行控制就必须明确把握用户的可信需求,切实做到按需定制,为用户提供满足其最低可信需求的云会计服务。当企业选择仅仅满足企业最低可信需求的会计云服务时,既能对会计信息质量提供保证,又能够降低会计信息质量的预防成本。
对于云会计下企业会计信息质量的鉴定成本,主要来自于审计机构的审计费用。审计人员应当充分利用大数据、云计算技术优化审计工作程序,提高审计工作效率,从而降低审计费用。在云会计环境下,除了传统的内部控制审计和财务报表审计外,审计机构对云会计AIS进行审计的结果也会对会计信息质量成本造成重大影响。
对于云会计环境下企业会计信息质量的信息披露成本,其产生的主要原因是云会计AIS可信性等级不高,使得会计信息质量无法满足企业管理的要求或者是投资者进行决策的要求,为了降低信息披露成本企业应当选择高可信等级的会计云服务。云会计环境下会计信息质量的信息使用成本不在企业的控制范围当中,但其和云会计AIS可信性等级负相关,因此想要降低外部损失成本也应当选择高可信等级的会计云服务。
由此可见,云会计环境下会计信息质量成本的控制与企业所定制云会计服务的AIS可信性等级密切相关,对云会计环境下会计信息质量成本的控制问题其本质是求出云会计下会计信息质量成本的最优解。
(二)应当注意的问题。
和传统环境下相比,会计信息质量在云会计环境下,其参与者、会计信息整体质量以及技术背景等方面发生了变化,因此,在进行会计信息质量成本控制时应当充分考虑到这些问题。
1. 参与者发生变化。
云会计环境下会计信息的交互方由云会计服务提供商、云会计用户和会计信息使用者三方组成,和传统模式下单纯的会计信息提供者与会计信息使用者两者交互模式不同。传统模式下会计信息提供者通过购买的会计信息化系统记录、核算和出具会计信息,会计信息的预防成本高,对会计信息化系统的变更成本也很高。在云会计模式下企业只需要付出会计信息系统的使用费用,极大地降低了预防成本,但是,会计信息质量成本与云会计AIS可信性等级密切相关,一旦云会计AIS不再可信,将会极大地增加会计信息质量成本。
对于云会计AIS可信性等级进行有效评估和认证是进行云会计模式下企业会计信息质量成本控制的关键影响因素之一,不仅仅需要云会计服务供应商明确不同可信性程度云会计产品的分级,更需要得到来自权威第三方机构的认证。
2. 会计信息整体质量发生变化。
云会计能够有效地整合企业的财务数据和非财务数据,并建立勾稽关系,提供更为准确的会计信息。传统模式下的会计信息只立足于财务数据,主要反映为财务报表,不能较好地反映出企业的非财务信息。云会计通过整合企业的业务数据和财务数据,对企业管理层而言就是提供了更高质量的会计信息。反之,如果云会计环境下企业作为会计信息提供者所提供的会计信息中没有包含业务信息,企业管理层作为会计信息使用者将付出更高的会计信息质量成本。
3. 技术背景发生变化。
云会计的深度应用离不开大数据技术,这就对会计人员素质有了更高的要求。会计信息的记录、核算和出具都是由会计人员完成,如果会计人员素质无法满足云会计的使用要求就有可能导致会计信息质量降低,增加企业会计信息质量成本。
因此,企业在加强对会计人员的培训的同时,云会计服务提供商也应当简化云会计的操作,和传统会计信息系统接轨,尽可能让会计人员能够更快地适应从传统会计信息系统到云会计AIS的转变。
四、结束语
云会计环境下会计信息质量成本与云会计AIS可信性等级密切相关,企业在定制云会计服务时应当结合自身实际情况,尽可能的使得会计信息质量成本最低。本文以云会计AIS可信性等级为重要影响因素,对企业会计信息质量成本控制进行了研究并对其应当注意的问题进行了探讨,为企业进行会计信息质量成本控制提供了思路。Z
参考文献
[1]程平,温艳好.基于云会计的AIS可信性层次结构模型[J].重庆理工大学学报(社会科学),2014,(2).
[2]程平,何雪峰.“云会计”在中小企业会计信息化中的应用[J].重庆理工大学学报(社会科学版),2011,25(1).
[3]王强.会计信息质量对企业的影响分析[J].商业会计,2016,(7).
AIS信号解调及其信息恢复 篇3
自动识别系统AIS作为一种新型的助航系统,因其具有在船舶之间自动进行船舶信息交换和船舶识别的基本功能,从根本上提高船舶航行安全,提高船舶交通管理系统的服务水平和监控能力。在各种信号密集的环境中,自动识别系统能有效地对信号进行解调、协议分析、信息恢复,对于有效识别AIS信号信息有着非常重要的作用。
AIS信号的调制方式是根据带宽进行调整的调频高斯滤波最小频移键控(GMSK/FM)。GMSK是MSK(最小频移键控)在调制前经过窄带高斯滤波器形成的。基带码元经过窄带高斯滤波器以后,码元宽度展宽,产生了码间串扰。它以误码换取较小的带宽,在实际中要对两者间进行平衡。对于GMSK信号,可以用维特比算法[1,2,3]、差分算法[4,5,6]和基于PAM分解方法进行解调,前两种算法研究相对比较多,Viterbi算法实现比较复杂,基于PAM分解方法可以大大降低符号间干扰,使得接收机较简单。
本研究主要用相位差分法对实际接收的AIS信号进行解调,然后利用AIS信号协议恢复接收的信息。
1 实际AIS信号的解调
1.1 AIS信号模型
(1) MSK信号。
MSK是2FSK的一种特殊情况[8],它具有正交信号的最小频差。在FSK方式中,每一码元的频率不变或者跳变一个固定值,而两个相邻的频率跳变码元信号的相位通常是不连续的。MSK方式是FSK信号相位始终保持连续变化的一种特殊方式。
MSK的信号可以表示为:
其中,am=±1,T为am宽度,Xm是为了保证在t=mT处的相位连续而加入的相位常数。Xm满足以下递推关系:
若X0=0,则Xm=0或±π(模2π)。上式明确地反映了前后比特区间的相位依赖关系,即本比特区间内的相位常数不仅与本比特区间的输入有关,还与前一个比特区间的输入以及相位常数有关。
(2) AIS信号。
由AIS系统的技术标准可知,AIS信号的调制方式是根据带宽进行调整的调频高斯滤波最小频移键控(GMSK/FM),所以AIS信号模型等价于GMSK信号模型,可以表示为:
其中:
h(t)为高斯滤波器的冲激响应:
参数γ和3 dB带宽B有关,其取值可以是0.5,0.2,0.3,等。
且:
式中 am—+1或-1;g(t)—持续时间为T的矩形脉冲。
1.2 AIS信号解调原理
(1) MSK信号解调[9]。
MSK数字信号表达式为:
式中 T—码元持续时间;Ts—采样间隔;am—输入码元,且am=+1,-1;Xm—为保证相位连续而加入的相位常数。
MSK信号的解调同FM,对信号进行正交分解,式(7)可写为:
其中,同相分量XI(n)和正交分量XQ(n)为:
基带信号的瞬时频率f(n)的计算如下:
计算出瞬时频率f(n)后,对f(n)抽样判决,即可恢复出码元。
(2) AIS信号解调。
由于AIS信号的调制方式是GMSK/FM,所以可以由GMSK解调来实现。但利用式(11)的相位差分计算瞬时频率时,计算ϕ(n)要进行除法和反正切运算,这对于非专用数字处理器来说是较复杂的。
本研究采用如下方法对AIS信号进行解调,AIS信号经过下变频和滤波后,其基带的信号表示为:
R(n)=XI(n)+jXQ(n)=Aexp (jϕ(n)) (12)
因为:
R(n)R*(n-1)=A2exp {j[ϕ(n)-ϕ(n-1)]}
所以利用下式可以求出f(n):
在计算瞬时频率后,对f(n)进行抽样判决,利用过零判决,即可恢复出码元。
1.3 解调的实现
由于实际AIS信号主要工作在161.975 MHz和162.025 MHz这两个频点上,所以对射频信号采用162 MHz的本振下变频时,就会产生Δf=±25 kHz的频偏,因此在解调前先要估计频偏。AIS信号解调方法组成框图如图1所示。数据A就是经过162 MHz的本振下变频和采样频率为fs=204.8 kHz的采样A/D变换后的数字信号,数据B是去掉频偏后的基带信号,R(n)是经过滤波后的基带信号,然后由基带信号计算瞬时频率,同步抽样判决可以恢复出原始的信息比特流。
(1) 频偏估计。
数据A的一段信号频谱如图2所示,图中所示的是经过搬移后的谱图,102.4 kHz就是原来的零频点,由图中可以看出信号能量主要集中在102.4 kHz频点右边,因此可以根据信号能量估计频偏Δf,从而估计得到AIS的工作频率。
设零频左边偏移25 kHz,频点左右对称共25 kHz范围内信号能量为p1,零频右边偏移25 kHz频点左右对称共25 kHz范围内信号能量为p2;若p1>p2时,则频偏为Δf=-25 kHz;若p1<p2时,则频偏为Δf=25 kHz。
图2所示这段数据的频偏为Δf=25 kHz,所以这段AIS信号的工作频点是162.025 MHz。得到频偏估计后,对信号去频偏,可得到未滤波前的基带信号B。
(2) 滤波处理和瞬时频率估计。
由于根据信号A频谱峰值的25 kHz带宽内的能量判决频偏,因此设计的数字低通滤波器的带宽取BW=25 kHz,fs=204.8 kHz,FIR低通滤波器的其他参数选择如下:
Fpass=BW/fs(归一化频率),Fstop=1.25·Fpass,Apass=1 dB,Astop=80 dB。
经过低通滤波后的I,Q两路信号的一段波形如图3所示。
利用式(13)可得到瞬时频率f(n)如图4所示。
(3) 抽样判决和码元恢复。
先对f(n)进行过零判决,f(n)>0,判为1;f(n)<0,判为0。由于AIS信号的同步头经过NRZI变换后为(11001100……)24 bit位模式,利用其双1和双0交替出现特点,确定同步序列和第一个码元的采样点的起始位置,取一个码元的所有采样点的均值,若大于零,则判这个码元为1,若小于零,则判这个码元为0,即可恢复出码元。图4所示波形f(n)解调出来的比特流如图5所示。
2 根据协议恢复AIS信号的信息
2.1 协议中的数据分组格式
AIS的数据传输采用面向比特的协议。位流受位填充控制,如果发现输出位流中连续出现5个1时,应插入一个0。数据分组格式如图6所示。
(1) 同步序列:
未经NRZI变换的同步序列由24 bit交替的0和1组成的位模式(0101010101……)。
(2) 开始标记:
开始标记的长度为8 bit,为01111110。该标记尽管包含6个连续的1,但不受位填充的影响。
(3) 数据:
数据部分则根据待传输的消息内容具体给定,其长度也由消息识别码和具体的内容决定。
(4) 帧校验序列:
帧校验序列为循环冗余校验(CRC),采用GB/T 7496-1987中所定义的16位多项式校验和来计算,在CRC计算开始时将CRC码元预设为1,CRC计算中只包括数据部分。
(5) 结束标记:
结束标记与开始标记相同,也不受位填充影响。
(6) 缓冲码:
缓冲码则包括位填充、距离延迟、转发器延迟和同步晃动等引入的比特。
(7) 数据编码:
数据编码采用不归零反转(NRZI)波形,在位流中每遇到0就发生电平的变化。
2.2 解码
根据AIS协议中的数据分组结构,本研究提出的对AIS解调后的比特流解码及分析流程如图7所示。
先对解调后的比特流进行NRZI解码,即当前后比特变化时,则判为0,反之为1。由数据分组结构中的同步序列进行同步,先找到同步头,然后找到一个消息的开始标记和结束标记,提取出开始标记和结束标记之间的比特流后进行去填充位和FCS(帧校验序列)校验解码。根据协议,每个消息的内容是按照8 bytes进行组合的,且每个字节的输出是从低有效位开始,所以恢复信息时按8 bytes反转,这样才能正确恢复信息,得出解码后的比特流。根据上面流程,从上节解调后的比特流得到解码后的比特流为:000001000110001001111001101010001111101111000000000000000000001000101010010000011111101000010001100000000010001110011100011111110010100111100110000000000000100100000110。
2.3 信息恢复
AIS的消息有22种[10],根据消息协议可以从解码后的比特流中恢复出信息。经过分析上面的一段码,它是消息1(船位报告),由消息1协议恢复信息如下:
消息:1(船位报告),转发次数:0次,MMSI(用户识别码):413035070,航行状态:未被定义使用,转向率:0°,对地航速:0 kn,船位精度:低(>10 m),经度:东经121°4′45″,纬度:北纬30°35′3″,对地航向:319.9°,真航向:83°,报告产生时:51″,RAIM(接收机自主完整性监测)状态:未使用,通信状态:处于SOTDMA通信状态,同步状态:直接获取UTC,时隙超时:该时隙最后一次传输。
3 结束语
本研究讨论了AIS信号的解调和信息恢复方法,采用相位差分的方法实现AIS信号解调,并根据AIS协议对解调后的比特流进行信息恢复,对实际AIS信号的解调和信息恢复结果表明,所介绍的方法是有效的。为了正确恢复信息,要注意每8 bytes的反转。在解调存在误码的情况下,帧校验环节即判信息传输出错,由于AIS没有采用纠错编码机制,此时就无法完全正确的恢复原始信息,因此保证接收信号的高信噪比非常关键。
AIS系统在海上平台方面的应用已经非常广泛,它能使船只间有效的相互定位,对AIS信号的解调以及信息恢复是AIS得以应用的保证,因此本研究对AIS的工程应用具有重要价值。
摘要：船舶自动识别系统(AIS)广泛应用于实际船舶通信系统中,实现船舶交通管理系统的船-岸、船-船的通信及辅助导航,避免船舶间碰撞,用于提高航行的安全。针对获取船舶状态信息的需求,研究了AIS信号进行解调和信息恢复技术。首先介绍了AIS信号模型和解调原理,详细讨论了实际接收的AIS信号解调方法,采用相位差分解调方法实现解调,最后根据AIS协议给出了原始信源信息恢复方法,并根据实际采集的AIS信号,进行了解调和信息恢复实验。研究结果表明上述方法是有效的。
关键词：船舶自动识别系统,GMSK,解调,协议
参考文献
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AIS接收及显示软件设计 篇4
关键词：AIS,接收系统,软件设计
1 前言
AIS是近年来国际海事组织、国际航标协会、国际电信联盟共同研究选择的航海船舶必须安装的设备之一。国际海事组织《国际海上人命安全公约》和中华人名共和国海事局《国内航行海船法定检验技术规则 (2004) 》都明确规定:所有客船和300吨以上国际航行的船舶、500吨以上国内航行的船舶都应配备AIS。
AIS可配合全球卫星定位导航系统将船舶的位置、航速等动态信息, 以及船名、呼号、货物等静态资料由甚高频 (VHF) 频道自动的向附近水域广播, 并接受来自附近水域的广播信息。一套完整的AIS系统有发射机、接收机以及控制台组成, 其中控制台可由一般的微型计算机构成。
2 AIS接收系统结构
AIS接收系统的硬件组成十分简单, 只需要一根VHF天线、一台AIS接收机和一台用于处理AIS数据的微型计算机即可。VHF信号传输受天气和地形影响较大, 天线应尽量架设在较高位置, 且周围不宜有遮挡物。天线建议采用相同或由RG214的双屏蔽同轴线与接收机相连。接收机与信息处理机接口采用IEC61162标准, 其通信协议采用RS232或RS458/422标准。
3 AIS串行数据接口
根据IEC61162标准, AIS系统生成并广播的无线电包各部分如下:
其中电文数据比特上加上了一些附加比特, 是为了易于使用无线电广播该数据。这些附加比特在接收机中会被自动去除, 电文则放入相应语句中。串行语句种类如表1所示。输出语句示例如下:
定义的电文共有22种, 使用VDM以及VDO语句的电文规定所包含的数据应采用6bit的ASCII码, 其译码表格如下:
AIS接收机以异步方式向外发送数据, 波特率为38.4kbit/s, 1个起始位, 8个数据位, 1个结束位。
4 AIS接收软件设计
AIS接收软件的主要功能应该包括: (1) 从串口读取AIS接收机输出的串行语句。 (2) 对该语句京城校验。 (3) 如语句无误对该语句解码。 (4) 将解码后的结果输出到文件和显示器。
4.1 串口通信模块
Windows不提倡应用程序直接控制硬件, 而是通过Windows操作系统提供的设备驱动程序来进行数据传递。串行口在Win 32中是作为文件来进行处理的, 而不是直接对端口进行操作。对于串行通信, Win32提供了相应的文件I/O函数与通信函数。VC++提供的串行通信控件MSComm对这些函数进行了封装, 简单实用。首先, 在软件界面中创建通信控件。此时, 你只需要关心控件提供的对Windows通讯驱动程序的API函数的接口。换句话说, 只需要设置和监视MSComm控件的属性和事件。
重要的属性有:Comm Port, 通讯端口号, 缺省为COM1;Settings, 以字符串的形式表示波特率、奇偶校验、数据位、停止位;Port Open, 通讯端口的状态, 打开和关闭端口;Input, 读入的字符;Input Len设置每次Input读入的字符个数, 缺省值为0, 表明读取接收缓冲区中的全部内容;In Buffer Count接收缓冲区的字符数, 将其置0可以清除接收缓冲区;Input Mode, 获取数据的方式 (0:文本, 1:二进制) ;RThreshold, On Comm事件发生之前, 接收缓冲区中可以接收的字符数;Comm Event, 串口事件类型。打开所需串口后, 发生通讯事件或错误时, 将触发On Comm事件, Comm Event属性的值将被改变。
应用程序在初始化过程中应根据AIS的传输方式对端口属性进行设置。该设置使得串口在每收到1个字节的时候触发On Comm事件。程序在该事件的响应函数中检查Comm Event属性值。如果该属性表明接收到数据, 则读取该数据;直至收完一条语句, 关闭串口;处理该语句, 打开串口, 接收下一语句。
4.2 解码模块
解码过程如图3所示。我们以文本的方式接受AIS接收机的输出信息, 每个语句可保存在一个字符串中。首先我们应该通过前几个字符判断语句类型, 如果是VDM或VDO语句则将电文由ASCII码转化为6bit编码, 转化过程如图4所示。之后, 应对电文进行循环冗余校验, 如电文包含错误, 则舍弃。最后, 将电文根据译码表按比特翻译成人可以理解的数据, 输出给保存和显示模块。
4.3 保存和显示模块
这里我们仅讨论“位置报告”和“静态与航行相关数据”2种电文。编译模块输出的数据首先以表格形式保存到一个临时文件, 表格的项目包括:设备编号 (MMIS) 、船名、经纬度、航速、航向等。每天建立一个存档文件, 每隔一小时程序将临时文件内容转移到存档文件中。
显示模块根据数据中的经纬度, 从地图数据库中选取合适的地图, 并从临时文件中读取特定时段的数据, 最后将地图及位置信息在显示屏上绘出。
5 总结
本文分析了AIS接收机输出信号的接口形式, 给出了其接收软件结构, 以及实现各部分的具体方式, 为基于AIS的系统开发提供了必要的接收技术。对AIS的推广应用和自主研发有重要意义。
参考文献
[1]郑道昌.AIS的主要功能及其使用技术分析[J].航海技术, 2002, 第1期.
[2]徐志京.AIS信息编解码中CRC算法分析及程序实现[J].中国水运, 2009, 第9卷, 第8期, 10-11.
云会计AIS可信性度量研究 篇5
关键词：云会计,AIS,可信性度量,设计结构矩阵
一、引言
云会计因其成本低、效率高、可定制性强等优势在互联网、通信技术高速发展的时代受到了企业的广泛关注,云会计供应商可在动态、开放的环境下向用户提供模块化的、按需定制的会计信息系统(以下简称AIS),是“互联网+”战略在会计信息化领域的代表性应用。国产财务软件供应商的云服务正在兴起,金蝶、用友、浪潮、金算盘、华财在线等财务软件行业的供应商相继都有新的产品版本推出,云环境下的AIS服务模式对企业会计信息化带来了重大影响,也为用户提供了更多的选择。但企业依据什么来信任一个无关公司为其提供的AIS,这类系统的“可信性”如何保证、企业如何选择不同可信程度的AIS是所要考虑的更为深远的问题。
对AIS可信性进行度量即是将其对会计信息的输入、处理和输出流程符合用户的预期程度进行准确量化,是对被选择属性的度量值与用户预期符合性的量化问题,科学有效度量AIS的可信性能定量反映出不同产品的差异,使用户在不具备专业知识的情况下直观地对产品进行选择比较。在大数据时代与互联网+的背景下,可信属性之间的影响愈加复杂,如一个系统的风险可控性做得越好,可能对可审计性、税收可稽查性有正向促进作用,属性间的相互关系会对准确度量AIS可信性造成影响。因此,在考虑可信属性间相关性情况下,度量的云会计AIS可信性可为用户对云会计供应商的选择提供支持,也为云会计供应商改进自身服务提供帮助,已成为当前云会计研究的重点。国内外学者对于软件可信性的评估与度量等方面的问题进行了研究分析,并且开始进行云会计环境下AIS可信性的深入探讨。James等(2011)提出了一种基于图模型的用户需求的及时验证与确认方法,从而有助于提高软件可信性。针对传统静态软件度量不适用于面向对象语言开发的软件所具有的多态、动态绑定、继承等特性的问题,Chhabra(2010)等分析并分类归纳了动态软件度量的方法与技术。孟琳琳等(2011)使用上下文过滤算法移除与评估者特定上下文不相似的用户反馈,得到指定质量属性的取值,将多维可信属性值聚合得到总体可信性。田俊峰等(2011)从网络结点行为特征出发,将网络系统抽象成一个基于信任领域和Agent技术的具有层次结构的虚拟可信管理模型。韩强等(2014)从构件之间的运算角度,定义BPRAS构件运算,从而建立BPRAS代数模型,并进一步对其支撑的业务流程应用软件可信性进行建模。程平,李宁(2015)在考虑云会计环境动态性与复杂性的基础上,分析复杂网络原理模拟模块失效对AIS可信性的影响,提出了基于可信性影响关系网络的可信性评估方法。
综观现有研究发现,云会计环境下涉及到模块间影响、可信属性间影响的AIS可信性度量的研究相对匮乏。但由于模块化的AIS服务模式已成为用户按需定制的趋势,模块间的业务勾稽与数据调用关系,以及属性间的相互作用,使得单一研究各个模块中属性对可信性的影响受到局限。鉴于此,本文在考虑云会计AIS可信属性相互作用,功能模块之间的影响基础上,引入设计结构矩阵反映属性间的影响关系,并计算对整体可信性的贡献度,建立了考虑相互影响的云会计AIS可信性度量模型。
二、AIS可信属性间的相关性分析
云会计环境下可信属性可以被划分为基本可信属性、关键可信属性和增强可信属性三个层次,包括可用性、可靠性、安全性、可生存性、可维护性、决策支持性、风险可控性、可审计性和税收可稽查性等9个一级可信属性,分别以aj(j=1,2,…,9)来表示。关于两种属性A1和A2之间的关系可以分为三类:一类是促进关系,也即属性A1值的提高会导致属性A2值的提高,另一种是对立的关系,也即属性A1值的提高会导致属性A2值的降低,最后一种是不相关关系,也即属性A1值的提高不会导致属性A2值的任何变化。研究属性间的关系对于属性间平衡的建立,软件可信性的改进都非常有用,比如,在成本预算给定的情况下,可以通过更多的关注某个与多个属性都有促进关系的属性,来提高软件的可信性水平。具体分析云会计AIS可信属性间的相关性,如表1所示。
由表1可以防止与既定目标的冲突行为。例如,在云会计AIS中最大化可用性时,可用性可能会对安全性、可靠性产生促进作用,即对它们有着积极的影响;若AIS在可扩展、易更新方面做得很好的情况下(可维护性),那么系统的风险可控性可能会受到消极的影响;若AIS的决策支持性较高,那么系统的可用性可能会受到消极的影响,但对于可维护性则可能是促进作用;而AIS可信性中可审计性与税收可稽查性可能不对其他属性产生影响。
将可信属性之间的这种关系称为“相关性”,一个可信属性的变化可能直接或间接地引起其他可信属性的变化,这种相关性可以通过设计结构矩阵(以下简称DSM)来表达。DSM是一个具有n行n列的二元方阵(矩阵中的元素仅为空格或为符号▲),用于表示矩阵中各个元素之间的交互关系,以便于对复杂系统进行可视化分析。系统中所有元素均以相同的顺序放在矩阵的第一行和第一列,如果元素ai和元素aj之间存在交互关系,则矩阵的第i行第j列元素为▲或由数字1表示;否则用空格(或由数字0)表示。在由二元(0或1)表示的矩阵中,对角线上的元素一般不用来描述系统,用空格或符号○表示。
在图1中,从矩阵各列上可以获得该活动的输出信息由哪些任务吸收,也就是对应行所表示的活动;从矩阵各行可以发现该行的所有输入信息任务,即其对应的列所表示的任务;矩阵对角线上方、下方分别表示反馈信息及前馈信息。图中实线框表示两对交互任务。将设计结构矩阵DSM作为云会计AIS可信性的评价工具,可以通过可信属性间的相互关系,确定可信属性的相对重要性,以克服不同属性间量纲不同或不能直接测量的难题。
三、云会计AIS可信性度量模型的构建
本文将以设计结构矩阵为分析工具,将AIS的各个功能模块看作是可以复用的构件,每个模块中都有侧重的可信属性,利用AIS可信属性间相互关系及这种关系的传递,建立云会计AIS可信性度量模型。
(一)模块中可信属性的可达矩阵
定义1:基于可信属性间相互关系的设计结构矩阵:设AIS中的可信属性集合为A={a1,a2,…,an},ai表示第i个可信属性。用设计结构矩阵Mn×n表示可信属性之间的相互关系,矩阵维数n表示系统中可信属性的个数,行和列分别表示系统中所有可信属性,主对角线元素标志该可信属性本身,用“○”表示;其它元素表示可信属性之间的相互关系。方向性由矩阵的行和列分别表示,行对应基于可信属性关系图中有向边的弧头,列对应有向边的弧尾,矩阵元素Mn×n表示可信属性ai受可信属性aj的直接影响,用“▲”来表示。
对基于可信属性间相互关系的设计结构矩阵中的矩阵元素填充具有一定语义的数值后,形成的矩阵称为可信属性邻接矩阵。定义模块中可信属性邻接矩阵来表达模块中可信属性之间的相互关系,定义模块中质量属性可达矩阵来确定质量属性之间相互关系的传递,即某些可信属性的变化所引起的同一模块中其他可信属性变化情况。
定义2:可信属性邻接矩阵:设AIS中的可信属性集合为A={a1,a2,…,an},ai表示第i个可信属性。矩阵MFi=mfi(j,k)表示模块Fi中可信属性aj和ak之间是否存在着直接影响关系(其中i,j,k为正整数),且有
则称矩阵MFi为模块Fi的可信属性邻接矩阵。
定义3:可信属性可达矩阵:设AIS中的可信属性集合为A={a1,a2,…,an},可信属性邻接矩阵MFi对应关系为:R哿A2,关系R的传递闭包为R+=R∪R2∪…∪RP,则对应矩阵有
其中MFiRk=MFiRk-1∨MFiR,i=(2,3,…,p),称矩阵MFiR+为模块Fi的可信属性可达矩阵。
由定义2和定义3,可以确立模块中可信属性的可达矩阵,也就确定了在同一模块中可信属性之间直接或间接影响关系及这种关系的传递。
(二)模块中可信属性的贡献值
对于有云会计供应商所提供的模块化的会计信息系统而言,其系统的模块集合为F={F1,F2,…,Fp},令
是一个一维数组,数组FiA中任一元素满足下式(4):
令MFiA=[fia1,fia2,…,fian]=FiA*MFiR+,则fiaj表示模块Fi中可信属性aj直接或间接影响其他可信属性的个数,称为贡献值。一个可信属性的贡献值越大,该可信属性对其他可信属性的影响也就越大,说明该可信属性在AIS可信性中就越重要,对整体可信性的贡献度也就越高。
(三)可信属性的间接度量
可以通过下式(5)确定可信属性的间接度量值,令
则矩阵MFA的第i行表示模块Fi中各个质量属性的贡献值,第j列表示可信属性aj在各个模块中的贡献值。分别计算矩阵MFA各行与各列贡献值的和,分别用∑ai和∑Fi表示,得到模块与可信属性的贡献值阵列,代表了模块中各可信属性的总贡献值以及各可信属性在整个AIS中的总贡献值。
(四)AIS可信性度量模型
得到各可信属性在整个AIS中的总贡献值,即视为得到可信属性aj的权重ωj(j=1,2,…,9),云会计AIS的可信性程度为
∑9j=1ωj=1,则T表示云会计AIS的整体可信性程度,T值越大表示系统的整体可信程度越高,反之亦然。
四、应用实例
云会计供应商可向用户提供模块化的AIS,用户可结合政府政策导向、企业业务发展方向以及自身偏好按需购买AIS的组成模块。M供应商的J用户所在行业为中小型制造业,主要业务为生产加工汽车配件,有较为稳定的客源以及供应商,之前采用的是单机版财务软件与人工盘点库存,随着产量的加大,以及供应链上下游企业信息化程度的提高,J用户逐步感到“人治”的落后性,企业的防错、管理、控制、监督能力都跟不上发展速度,急需提高企业的信息化管理水平,特向M云会计供应商咨询购买会计云服务,要求同时满足成本低廉与系统可信的情况下集成统一的管理平台,实现财务管理与供应链管理的信息化。
分析J用户的业务需求,要实现财务业务一体化内外部独立核算、实现从采购申请到资产退出的全生命周期跟踪的资产管理、成本费用管控精细化、为管理层的决策提供大量分析数据作为决策支持、集成供应链上下游企业等;在AIS可信性方面,J用户对可用性与安全性的要求较高(0.75以上),对可审计性与税收可稽查性不做太大要求(0.5以上),要求系统整体可信性达到中上水平(0.7以上)。为降低J用户在提升会计信息化水平方面的投入,缩短信息化解决方案的部署时间,提高资金周转效率与人力资源利用率,向J用户推荐了即租即用、按需定制的云ERP产品,以用户的业务需求为导向,提取出该产品11个相关模块,作为J用户使用的会计云服务,以下称某AIS产品。依据业务流程勾稽关系和服务中数据接口反映出的云会计服务之间调用关系,得出云会计下AIS功能模块的可信性影响关系,如图2所示。
根据M供应商某AIS产品模块的功能特点与功能清单,分析出各模块涉及的可信属性如表2所示。
总账模块包含了初始化、凭证管理、账簿查询、财务报表、现金流量处理、期末调汇等相关功能,是与其他功能模块相互影响最大的一个模块。因此,本文以总账模块为例,依据其功能特点,认为其将云会计AIS可信性中的9个一级属性完全覆盖,得到可信属性之间的相关性如图3所示。
根据图3得出了总账模块的可信属性设计结构矩阵如表3所示。
(一)确定M供应商某AIS产品可信属性的可达矩阵
利用总账模块的可信属性设计结构矩阵,与定义2、3,该模块的邻接矩阵MF1与可达矩阵MF1R+分别为:
同理可得其他模块的邻接矩阵MFi与可达矩阵MFiR+(i=2,3,4,…,11)。
由公式(3)有FiA=[1 1 1 1 1 1 1 1 1],则有MF1A=F1A*MF1R+=[6 6 6 6 2 2 2 2 3]。
(二)确定M供应商某AIS产品各模块中可信属性的贡献值
根据公式(5),有MFA=[MF1A,MF2A,…,MFpA]T,该矩阵表明了在M供应商的某AIS中,可信属性在各个模块中的贡献值及模块中各个可信属性的贡献值,将矩阵变换为阵列表的形式,并分别计算各行与各列的贡献值之和,∑9j=1aj与∑11i=1Fi,具体结果如表4所示。
由表4可知各个可信属性对整个系统的贡献情况,也就得到了基于可信属性相互影响的统一的尺度评判,从而确定了各可信属性对AIS整体可信性的权重。
(三)确定M供应商某AIS产品可信属性度量值
本文采用专家评估法对9个可信属性进行评判,3位专家的权重分别为0.4、0.3、0.3,得到专家对M供应商某AIS产品的可信性评判表如表5所示。
(四)M供应商某AIS产品可信性度量
利用公式(6)与表4、表5,可以得到M供应商某AIS产品的可信性程度:
即考虑了可信属性相互影响的云会计AIS可信性为0.72,整体可信性上达到了J用户对云会计AIS产品的可信性要求,结合用户在成本与交付时间等方面的限制,用户对该产品较为满意,但还有待提升的空间;就单个可信属性而言,该系统在可用性与可维护性方面都做得较好,在决策支持性、可审计性与税收可稽查性方面还有待提升。
云会计AIS产品在“互联网+”时代不断推陈出新,会计信息涉及到经济价值与决策价值,用户凭什么信任一个无关公司提供的云产品,都是供应商面临的考验与难题。云会计AIS可信性度量可为用户选择合适的产品提供定量的支持,也可作为云会计供应商在成本与交付时间等限制条件下部署产品的依据。本文考虑了功能模块间与可信属性间的相互影响,引入设计结构矩阵理论,确定了功能模块中各可信属性的贡献值,建立了云会计AIS可信性度量模型,最后以一个用户定制AIS产品的案例说明了模型的有效性。本文没有考虑质量损失会对AIS可信性度量产生的影响,将在下一阶段的研究中逐步完善,期望本文对AIS可信性度量的研究能有助于推动云会计在会计信息化方向的发展。
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AIS内部控制 篇6
首先请看一个貌似简单的实例, 但仅以此例便可窥见一个基于REAL语义模型的、工作流驱动的会计信息系统的需求分析的基本流程、特点和成果。
“甜蜜蜜”蜂产品生产经营有限责任公司是一家南方小型养蜂公司, 法人代表兼总经理为张和平先生。公司下设一个零售店和一个大蜂场。零售店由一名店员负责蜂产品的销售和收款, 并将现金、支票等送存银行。蜂场细分为几个蜂房和一个储藏室。蜂场由若干工人负责以下工作:
1. 管理蜂房:如清除死去的蜜蜂, 给蜜蜂添加糖水, 冬天给蜂房保暖等。
2. 提取蜂蜜:每年春秋天各一次。
3. 加工蜂产品:将蜂蜜加工成不同品质、规格和包装的蜂产品。
4. 存储蜂产品:将蜂产品分门别类, 存放于储藏室中以待销售。
张总亲自负责公司商品的采购及付款, 并与蜂房工人一起将采购的物品和材料存放在蜂场的储藏室中。
请为该公司进行企业级AIS系统的需求分析。
二、需求分析过程
步骤1:定义系统需求
管理的中心是决策。正确的决策需要实时、高度相关的信息。而企业级管理信息系统就是通过获取组织及其活动的数据, 存储、加工和维护这些数据, 以便及时向管理人员提供决策相关信息。信息系统的上述活动称为信息过程, 它包括信息的记录、维护和报告。正如Michael Porter在Competitive Advantage一书中所述, 客户是企业价值的最终仲裁人, 甜蜜蜜公司能够生存和发展, 完全取决于公司能否以更低的 (广义的) 成本为客户创造价值。甜蜜蜜公司属于盈利性组织, 该公司的最终管理目标是通过为客户提供各种蜂产品而达到利润最大化。按照波特的价值链理论, 组织的各项活动最终都以价值形式反映。因此, 企业的会计信息系统理所当然地成为企业管理信息系统的中枢神经系统, 统驭和控制着企业的各项业务和活动。企业某一部门的某个工作环节 (工作流) 出现细微变动, 都将影响会计信息系统, 以至整个企业管理信息系统, 这正是工作流驱动会计信息系统的基本工作原理之一。
传统的REA模型是由美国学者Mc Carthy于1982年提出的, 它是一种基于企业价值链分析、事件驱动的会计信息系统的语义模型。REA模型的主要内容包含3个方面:资源、事件和参与者。
REAL模型是REA模型的扩展。REAL模型有4个描述业务过程/事件特征的属性要素:即:
(1) Resource, 资源。
(2) Event, 事件。这里的“事件”不是整个业务事件, 而是特指业务事件的内容。是业务事件的一个组成部分。称之为事件, 很大程度上是由于翻译上的历史原因。因为这里的业务过程有时是一组事件, 有是就是一个业务事件。
(3) Agent, 参与者。REAL模型中的参与者可进一步细分为内部参与者和外部参与者。
(4) Location, 地点。地点是关于业务场景 (工作现场) 的描述, 即业务过程/事件发生的地点。REAL模型中的地点应明确到最低级别, 如甜蜜蜜公司的蜂场的储藏室, 而不是笼统的甜蜜蜜公司、或中间级别的蜂场。近年来的实践表明:业务场景的变化越来越成为会计信息系统的不可或缺的重要变化动因。
有此可见, REAL模型是在传统REA模型的基础上增加了一个描述业务过程特征的属性:地点 (Location) , 从而构成了REAL模型的4大实体。通过REAL模型的4大实体, 会计信息系统分析人员就可对目标组织 (如:引例中的甜蜜蜜公司) 的具体环境和管理目标进行专业表述。
就会计信息系统的驱动因素而言, “工作流”是比“事件”更为敏捷、更加实时的驱动单元。工作流通常是业务事件, 或者业务事件的一个组成部分。工作流常常对应于REAL模型中的4个特征实体。工作流驱动的会计信息系统的需求分析可以理解为:通过分析AIS的各个业务过程的4个特征实体, 以及这些实体间的精确数据关系而得出最主要以REAL模型表示的, 整个工作流驱动的AIS的逻辑结构的过程。
甜蜜蜜公司的3类关键业务过程及重要的战略性业务事件如下:
1. 获取/支付过程。该业务过程中重要的战略性业务事件有:
(1) 物品和材料的采购事件、物品和材料的存储事件、支付物品和材料款事件。
(2) 员工的雇佣事件、支付员工工资事件。
在实务中, 有时为了适当减少业务过程或事件的层次, 可直接将这两个获取/支付过程并列在上一级中, 本文采用的就是这种做法。
2. 转换过程。
包括管理蜂房事件、提取蜂蜜事件、加工蜂产品事件、包装蜂产品事件和存储蜂产品事件。
3. 销售/收款过程。
即零售店的店员所负责的工作, 包括销售蜂产品事件、收款事件以及将款项送存银行事件。
另外, 公司张经理负责管理业务过程。管理活动主要包括计划、执行、控制、评价本公司各类业务过程, 如:计划养蜂规模、确定各类蜂产品的价格和销售策略、检查公司账目、评价养蜂工人和店员工作业绩、制订员工奖惩措施等事件。
步骤2:形成现有系统过程模型
需求分析中的过程模型主要是指数据流程图 (DFD) 。数据流程图包括上下文数据流程图、现有物理系统数据流程图、现有逻辑系统数据流程图和待建逻辑系统数据流程图。每个数据流程图还常常包括对每个数据流的详尽描述 (DD, 即数据字典) 。上下文数据流程图是最高级别的待建逻辑系统流程图, 它显示了系统的最高级处理、系统边界外的数据流、数据源和数据目的地。在上下文数据流程图中, 可不显示系统内部的数据存储和数据流。
由于上下文数据流程图的层次较高, 所涵盖的范围也较广, 因此, 分析人员常常为上下文数据流程图中所表示过程的各组成模块, 建立更细一级的数据流程图——第0级数据流程图甜蜜蜜公司的第0级数据流程图, 如图1所示。
根据“自顶向下, 逐层分解”的原则, 还可以进一步绘制出第1级数据流程图和第2级数据流程图。第2级数据流程图是第1级数据流程图中某一处理单元的分解和细化。数据流程图的级数视系统的复杂程度和管理要求而定。本文限于篇幅, 不再列出上下文级、第1级和第2级数据流程图。
步骤3:用逻辑模型描述系统需求
本步骤的目的是用结构化的描述和图表来列举数据流程图中的每个过程的处理逻辑。本步骤涉及的技术包括结构化英语、决策表、决策树、状态转换图/表等。分析人员通常使用矩阵工作表来描述甜蜜蜜公司关键业务过程中事件、资源、参与者和地点的相关行为、特征和属性, 同时通过事件触发器 (工作流) 的使用来将各个事件、资源、参与者和地点关联在一起, 形成驱动关系。甜蜜蜜公司的物品和材料的获取/支付业务过程的矩阵工作表如表1所示。
结构化英语是一种简化的英语指令集, 更是一种不依赖任何一个编程语言的业务过程/事件处理逻辑描述语言, 类似于算法语言中的伪码。编写结构化英语指令的目的是提醒系统设计人员思考与本业务事件密切相关的风险及其控制措施, 以便为后期编程打下基础。如果客户和软件开发商都是中国的, 则完全可以用汉语代替结构化英语来编写处理指令集。甜蜜蜜公司“1.3支付物品和材料款”业务事件中记录风险及控制措施的部分指令如下:
1.3支付物品和材料款
*只能由张经理支付物品和材料款项
*可以一次采购, 分期付款
*可以多次采购、一次付款
*付款地点只可能在供应商的商店或零售商店或蜂场的储藏室
*付款可以用现金、现金支票、转账支票
*------
其中“付款地点只可能在供应商的商店或零售商店或蜂场的储藏室”的结构化英语指令如下:
步骤4:用带关系基数的REAL模型系统需求结构化
这一步骤的成果是带关系基数的REAL模型。分析人员通常为工作流驱动的会计信息系统的每个业务事件分别建立一个带关系基数的REAL模型。分析人员在采用REAL模型来开发信息系统时, 本步骤是十分重要的。REAL模型中, REAL组件, 即4大实体记录了组织的活动, 而带基数的关系则描述了各实体之间的联系。因此定义资源、事件、参与者与地点之间的关系对后期系统设计阶段的组织数据库和审计线索来说是非常关键的。甜蜜蜜公司物品和材料的获取/支付过程的REAL模型如图2所示。
三、结束语
已经建立了REAL模型, 分析人员还需要对模型进行升级和修订吗?是的。基于REAL模型的需求分析也是一个持续改进和变革管理的过程。改进和变更的原因有二:
(1) 技术的发展。产生新的系统分析设计技术, 产生新的系统分析、设计技术、开发平台或网络环境, 系统的需求分析都会相应升级和调整。
(2) 企业业务需求的变化。企业处在瞬息万变的市场环境和自身不断成长壮大过程中, 业务过程和事件难免发生变化, 系统分析与设计也应随之变更。
摘要：本文通过一个实例阐述了基于REAL模型的工作流驱动的会计信息系统的需求分析过程。按照规范的分析步骤, 产生的结果依次有:企业的3类关键业务过程及各自包含的战略性业务事件、目标AIS的第0级数据流程图、各类业务过程的矩阵工作表、结构化英语指令集及面对业务风险防范的中文指令集, 以及AIS需求分析最终结果:带关系基数的REAL模型图。
关键词：REAL模型,工作流,会计信息系统,需求分析,上下文数据流程图,矩阵工作表
参考文献
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AIS内部控制 篇7
一、ERP与AIS的数据“同源分流”关系
ERP系统不仅向人们揭示了会计软件融入网络化管理软件的必然性与科学性, 同时也将管理信息系统与会计信息系统两者间的“同源分流”的数据联系显露得淋漓尽致。余绪缨教授关于财务会计与管理会计的“同源分流”的至理名言在ERP系统中得到了进一步的拓展。会计信息系统是ERP系统的重要组成部分, 会计信息系统中的会计数据来源于ERP系统所采集的数据, 只有做到ERP系统与会计信息系统数据的“同源”, 才能保证ERP系统的“数出一门、多方共享”, 而“分流”, 则是根据信息用户的需求, 对同一来源的数据进行加工处理。ERP系统与会计信息系统的数据不能做到“同源”, 即使使用先进的信息技术, “分流”结果也仍有可能前后不一致, 甚至产生很大的出入。同时, “同源”又可能使货币与非货币的、财务与非财务的、定量与定性的数据集中于一个数据仓库之中, 这无疑使由“分流”所得到的各种信息更具有增值性与竞争力, 并且为一向以货币为基础的会计信息系统变革创造最佳条件。
二、ERP与AIS的数据“同源”
我们说ERP系统与会计信息系统存在着数据“同源”的关系, 这是因为它们之间存在着密切的联系。会计信息系统是ERP系统的重要组成部分, 也是ERP系统的基本组成部分, 会计信息系统与其它ERP子系统并非是相对独立的系统, 人力资源、销售收款、采购付款、生产以及财务等子系统的数据都会在业务发生时传递给会计信息系统 (如图1所示) 。会计信息系统与其它ERP子系统具有共同的基础, 即数据源是相同的。以此为基础, 会计信息系统与其它ERP子系统基于不同信息使用者的侧重点不同, 采用不同的信息处理规则各自对数据源进行加工、整理、扩展。以销售子系统与会计信息系统的“同源”为例 (如图2所示) , 当“验证销售定单有效性并录入定单”事件发生时, 录入销售定单数据, 会计信息系统从销售定单数据中获取产品销售收入、产品销售成本以及增值税等相关数据更新财务处理模块, 而销售/收款子系统从销售定单数据中获取销售数据、客户数据等更新库存数据库、客户数据库等, 并对其进行加工、处理后编制成报表发送给企业经营管理层。“同源”需要将分散、零乱与不统一的数据从传统的操作环境中分离出来, 这一要求要借助数据仓库来完成。数据仓库可将诸多的数据和信息从不同的数据源加以提取, 并将所提取的数据转换成公共的数据模型且与数据仓库中原有的数据集成, 会计人员对一过程无疑必须高度重视。同时, 数据仓库技术又可将不同数据按级别进行区分, 以“粒度”②的大小表示, “粒度”越大, 表示数据细节程度越低, 综合程度越高, 反之则表示数据细节程序较高, 综合程度较低。因此, 会计人员必须熟悉数据仓库中的当前细节数据、早期细节数据、轻度综合数据和高度综合数据包含的内部, 以及它们对报表的形成、决策支持的影响。
与此同时, 它们的服务对象也存在着交叉。不同类型的企业决策依据不同的信息完成, 不同的组织结构和不同的结构层次所需要进行的决策类型有所不同, 所需要的决策信息各异。管理人员在计划、执行、控制、评价组织过程中的正确决策需要及时、相关的信息提供支持, 这些信息包括财务信息、定量信息和确定性信息, 同样也包括非财务信息、定性信息和不确定性信息。通常来讲, 财务信息来自于会计信息系统, 而绝大多数的非财务信息来自于销售/收款子系统、采购/付款子系统、生产子系统以及其它ERP子系统。这种情况下就需要会计信息系统与其它ERP子系统共同协作为企业经营管理人员提供综合类信息。
三、ERP与AIS的数据“分流”
ERP与会计信息系统的数据“分流”是因为会计信息系统与其它ERP子系统在提供信息的侧重点方面存在着不同。由此, 其它ERP子系统与会计信息系统又存在着明显的差异。这主要表现在以下几个方面:
第一, 会计信息系统侧重为利益相关者提供有助于决策的财务信息, 而其它ERP子系统则侧重于提供非财务信息。会计, 特别是财务会计是以复式记账为基础的分类系统, 在信息的处理过程通常会忽略到大量的非财务信息、定性信息和不确定性信息, 现有的会计处理原则、技术与方法等还不完全采集这些信息, 而这些信息往往与企业经营管理决策息息相关。例如, 在销售业务中, 采集与经管责任有关的商品类别、品名规格、交易币种、数量、交易顾客、销往地点、发货仓库、业务部门以及经销人员等特征, 更有利于辅助企业销售决策。而其它ERP子系统在信息处理的过程中, 不受复式记账等会计原则、技术与方法等的约束, 有助于弥补会计信息系统在提供信息方面的不足。从这个意义上说, ERP与AIS应当实现数据上的“分流”, 也只有实现数据上的“分流”才能保证非财务信息在处理过程中不被丢失。
第二, 会计信息系统, 特别是财务会计子系统, 受“公认会计原则”的制约, 而其它ERP子系统在处理信息时不受“公认会计原则”的制约, 在处理定性信息、不确定性信息和非财务信息方面具有较大的灵活性, 这是传统会计信息系统所不能办到的。第三, 会计信息系统注重证实性和货币性信息、数量信息, 而其它ERP子系统除强调证实与货币性信息、数量信息之外, 还强调非货币性信息、质量信息, 其目标是尽可能的向信息使用者提供更多的信息用于辅助其经营管理决策。
第四, 现行会计信息系统是一种强制性信息系统, 必须按有关规定定期提供财务报告, 而其它ERP子系统则是一种非强制性信息系统, 根据决策者的信息需求及时提供相关信息。
第五, 现行会计信息系统以会计主体为核心, 而其它ERP子系统强调多维的主体观念, 即它强调一个组织的分部, 而且仅仅是指导一个企业看成一个整体。它可以根据信息使用者的实际需求将一个部门或一条生产线等作为主体, 甚至可将一个人作为主体。
由上述分析可知, 其它ERP子系统与会计信息系统之间存在着数据上的“分流”的关系。这种数据上的“分流”关系如图3所示。企业内部人员根据数据来源所提供的数据将与事件所涉及的资源、参与者、事件以及地点等信息按照一定的格式输入到企业数据仓库中, 会计信息系统与其它ERP子系统各自根据相应的规则处理规则和方法从数据仓库中读取数据, 并进行处理。
四、启示
由上面的分析可知, ERP与AIS之间存在着“同源分流”的关系。该种关系为企业构建ERP系统提出一些重要启示: (1) 企业在构建ERP系统和会计信息系统时, 应合理运用这两者之间的“同源分流”关系, 防止在企业内部出现“信息孤岛”问题; (2) 在设计ERP系统时, 尽可能使货币与非货币的、财务与非财务的、定量与定性的数据集中于一个数据仓库之中, 防止数出多门的现象出来。
摘要：本文主要是在“决策有用观”的基础之上来探讨ERP与AIS的同源分流问题。在“决策有用观”的推动下, 会计信息系统必须实现变革, 借助飞速发展的信息技术服务于当前会计信息系统。本文将对ERP与AIS之间的数据同源分流关系进行阐述。同时, 需要指出的是, AIS是ERP系统的一个重要组成部分;此外, 在本文中提出ERP与AIS之间存在的关系能为企业构建ERP系统提出一些重要启示。
关键词：ERP,AIS,会计信息
参考文献
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