數(shù)據(jù)資產(chǎn)會計(jì)確認(rèn)模型的構(gòu)建方法與應(yīng)用

王磊（副教授）張際萍（教授/高級會計(jì)師）楊洋（副教授）（成都銀杏酒店管理學(xué)院 四川成都 611743）

一、問題的引出

隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及，企業(yè)能通過網(wǎng)絡(luò)獲取海量數(shù)據(jù)、再通過數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)手段創(chuàng)造商業(yè)價(jià)值，從而可以在企業(yè)不盈利的情況下獲得高估值。此類商業(yè)現(xiàn)象也為企業(yè)會計(jì)理論研究帶來了新的課題，即是否應(yīng)該以及如何確認(rèn)、計(jì)量數(shù)據(jù)資源并在企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)表中對確認(rèn)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)予以反映。

最早提出“數(shù)據(jù)資產(chǎn)”概念的是Richard E.Peters，后來Tony Fisher從資產(chǎn)屬性出發(fā)，明確提出“數(shù)據(jù)也是某種類型的資產(chǎn)”的觀點(diǎn)。2011年，世界經(jīng)濟(jì)論壇指出數(shù)據(jù)正成為一種新資產(chǎn)。2013年，“大數(shù)據(jù)之父”維克托指出，將數(shù)據(jù)資源列入資產(chǎn)負(fù)債表只是早晚的問題。然而，由于數(shù)據(jù)資源的特性，在會計(jì)核算上將其確認(rèn)為資產(chǎn)仍然面臨著諸多難題。

二、數(shù)據(jù)資源會計(jì)確認(rèn)的難題

維克托認(rèn)為大數(shù)據(jù)具有四方面特征：數(shù)據(jù)體量大、數(shù)據(jù)類型多、處理速度快、價(jià)值密度低。大數(shù)據(jù)按獲取方式可以分為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)三種類型。數(shù)據(jù)類型不同，價(jià)值實(shí)現(xiàn)方式也不同，結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)價(jià)值實(shí)現(xiàn)具有相對確定性，比如對企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)表的數(shù)據(jù)分析已有成熟方法，因而財(cái)務(wù)分析為企業(yè)管理創(chuàng)造的價(jià)值具有確定性；而半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)占比高（這兩類約占數(shù)據(jù)總量的90%），是集中進(jìn)行價(jià)值挖掘的重點(diǎn)，但卻受制于價(jià)值密度、時(shí)效性、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)等不確定性因素，其價(jià)值實(shí)現(xiàn)方式具有高度不確定性。另外，從會計(jì)規(guī)范來看，一項(xiàng)經(jīng)濟(jì)資源若要被確認(rèn)為資產(chǎn)，應(yīng)當(dāng)符合資產(chǎn)的定義和確認(rèn)條件。我國《企業(yè)會計(jì)準(zhǔn)則——基本準(zhǔn)則》（2014）規(guī)定，資產(chǎn)是企業(yè)過去的交易或者事項(xiàng)形成的、由企業(yè)擁有或者控制的、預(yù)期為企業(yè)帶來經(jīng)濟(jì)利益的資源。而大數(shù)據(jù)的價(jià)值絕大部分來源于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，其價(jià)值實(shí)現(xiàn)具有高度不確定性，導(dǎo)致其未必符合資產(chǎn)的定義和確認(rèn)條件。以下詳細(xì)闡述觀點(diǎn)：

（一）數(shù)據(jù)資源產(chǎn)權(quán)歸屬所導(dǎo)致的不確定性

傳統(tǒng)的資產(chǎn)界定時(shí)，強(qiáng)調(diào)為企業(yè)所擁有或控制，而從數(shù)據(jù)獲取方式的角度看，數(shù)據(jù)具有可復(fù)制性且不具排他性，企業(yè)并不能排除他人使用，因而數(shù)據(jù)的控制權(quán)或所有權(quán)是虛無的，導(dǎo)致其權(quán)屬關(guān)系難以被清晰界定；從數(shù)據(jù)價(jià)值實(shí)現(xiàn)的角度來看，決定其價(jià)值實(shí)現(xiàn)的因素主要取決于“被誰使用”而非“為誰所有”，這就可能導(dǎo)致企業(yè)使用了產(chǎn)權(quán)有爭議的數(shù)據(jù)資源而遭遇到法律風(fēng)險(xiǎn)，法律界因而也在討論數(shù)據(jù)的集體產(chǎn)權(quán)制度?？梢?，數(shù)據(jù)資源難以為企業(yè)所絕對控制或擁有，不符合傳統(tǒng)的資產(chǎn)界定規(guī)則。

（二）使用者的主觀因素所導(dǎo)致的不確定性

1.使用時(shí)間的不確定導(dǎo)致數(shù)據(jù)資源價(jià)值變現(xiàn)的不確定。不同于實(shí)物資產(chǎn)，數(shù)據(jù)資源在一個(gè)較長的周期內(nèi)，價(jià)值會隨時(shí)間波動。當(dāng)然，數(shù)據(jù)價(jià)值隨時(shí)間推移未必衰減，某一時(shí)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(jià)值。

2.使用者選擇的使用場景導(dǎo)致數(shù)據(jù)資源價(jià)值的變化。不同地區(qū)之間、不同企業(yè)之間或者同一企業(yè)的不同業(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)的戰(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(jià)值實(shí)現(xiàn)方式，從而產(chǎn)生了經(jīng)濟(jì)價(jià)值的差異。

3.使用頻率會影響數(shù)據(jù)資源的價(jià)值變現(xiàn)。常規(guī)資產(chǎn)通常會隨著使用次數(shù)的增加而發(fā)生折舊，使用次數(shù)往往有限，而與常規(guī)資產(chǎn)不同的是，數(shù)據(jù)資源使用的次數(shù)是無限的，且數(shù)據(jù)的價(jià)值就是從使用中產(chǎn)生的。同時(shí)，數(shù)據(jù)所具有的無限復(fù)制性決定了其使用的邊際成本幾乎為零，故數(shù)據(jù)價(jià)值通常與使用次數(shù)之間呈正相關(guān)性，即價(jià)值越用越多。

4.數(shù)據(jù)采集與挖掘等技術(shù)水平使得價(jià)值變現(xiàn)具有不確定性。新時(shí)代全球數(shù)據(jù)創(chuàng)建的速度正以指數(shù)級增長，在數(shù)據(jù)量飛速增長的同時(shí)，不可避免地存在著大量高價(jià)值的數(shù)據(jù)沒有被收集和挖掘，處于“價(jià)值沉睡”的狀態(tài)。當(dāng)前數(shù)據(jù)采集正面臨著數(shù)據(jù)源多樣化、數(shù)據(jù)更新快、重復(fù)采集以及采集的可靠性不穩(wěn)定等挑戰(zhàn)。不同的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對數(shù)據(jù)價(jià)值的實(shí)現(xiàn)也存在著差異，這就為數(shù)據(jù)資源價(jià)值實(shí)現(xiàn)帶來了不確定性。

（三）數(shù)據(jù)資源自身的特性所導(dǎo)致的不確定性

1.數(shù)據(jù)資源是否具有整合性使得價(jià)值變現(xiàn)具有不確定性。數(shù)據(jù)作為資源具有可再生的特性，整合后的數(shù)據(jù)可以成為一種新的數(shù)據(jù)資源。實(shí)踐證明，將多個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行整合再加工所得的價(jià)值會遠(yuǎn)大于對各個(gè)數(shù)據(jù)分別進(jìn)行加工所得的價(jià)值之和，加工過程中引入的各類算法與模型也可以大大增加數(shù)據(jù)價(jià)值，因此，數(shù)據(jù)的整合性影響著數(shù)據(jù)資源價(jià)值的表現(xiàn)。

2.數(shù)據(jù)資源的安全性使得價(jià)值變現(xiàn)具有不確定性。確保數(shù)據(jù)安全是數(shù)據(jù)價(jià)值實(shí)現(xiàn)的前提條件。以運(yùn)營商為例，其所擁有的都是最直接反映用戶身份、行為的數(shù)據(jù)，必須在保護(hù)用戶隱私的前提下使用數(shù)據(jù)，才能合法創(chuàng)造價(jià)值，因此，需要加強(qiáng)數(shù)據(jù)安全管理。然而由于紛繁復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，數(shù)據(jù)很難做到100%的安全，這就為數(shù)據(jù)資源價(jià)值的實(shí)現(xiàn)帶來不確定性。

3.數(shù)據(jù)資源是否具備潛在價(jià)值具有不確定性。在上述提到的影響數(shù)據(jù)資源價(jià)值的因素之外，還有一些不確定性因素也在制約數(shù)據(jù)價(jià)值的變現(xiàn)。譬如，數(shù)據(jù)價(jià)值對于不同用戶而言存在著差異。由于用戶對數(shù)據(jù)的需求不同，同樣的數(shù)據(jù)對于不同類型的用戶意味著不同的價(jià)值，例如來自證券交易所的分時(shí)行情數(shù)據(jù)與實(shí)時(shí)報(bào)價(jià)數(shù)據(jù)，對于短線操作的股民具有顯著價(jià)值，但若用于檢測和分析證券市場上的欺詐行為卻不會帶來顯著價(jià)值。又比如，零售公司可以使用匯總的導(dǎo)航數(shù)據(jù)來選擇其下一個(gè)商店的位置，而市政府卻使用匯總的導(dǎo)航數(shù)據(jù)來分析如何更好地規(guī)劃道路，這將導(dǎo)致導(dǎo)航數(shù)據(jù)的價(jià)值因人而異。

4.數(shù)據(jù)資源的價(jià)值密度導(dǎo)致價(jià)值變現(xiàn)具有不確定性。大數(shù)據(jù)因其容量巨大，其價(jià)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(jià)值。然而，當(dāng)大數(shù)據(jù)時(shí)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(jià)值密度降低，從而使得數(shù)據(jù)價(jià)值的挖掘產(chǎn)生不確定性。

三、文獻(xiàn)回顧與有待突破之處

從2011年開始，我國對數(shù)據(jù)資產(chǎn)的研究熱度逐步提升，在數(shù)據(jù)資產(chǎn)的會計(jì)核算，即數(shù)據(jù)資產(chǎn)會計(jì)確認(rèn)、計(jì)量與信息列報(bào)等方面已經(jīng)有了部分研究成果。梳理近年來有關(guān)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的研究，大多數(shù)文獻(xiàn)都明確主張應(yīng)該將企業(yè)的數(shù)據(jù)資源進(jìn)行表內(nèi)核算。比如，李如（2017）全面探討了數(shù)據(jù)資產(chǎn)會計(jì)核算的理論與方法，論證了大數(shù)據(jù)確認(rèn)為資產(chǎn)的必要性和可能性，并提出了確認(rèn)條件，包括大數(shù)據(jù)須經(jīng)過整理分析，并處于可利用狀態(tài)，對其的控制權(quán)必須合法等。很多學(xué)者采用與之類似的思路，從會計(jì)準(zhǔn)則的角度來探討數(shù)據(jù)資源是否符合資產(chǎn)的定義和確認(rèn)條件，認(rèn)為數(shù)據(jù)資源在一定條件下可以確認(rèn)為資產(chǎn)，并納入企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債表核算。基于數(shù)字經(jīng)濟(jì)的大背景，徐燕雯（2021）從商業(yè)倫理的角度對數(shù)據(jù)資產(chǎn)適用的資產(chǎn)類科目展開了全面辨析。還有一些學(xué)者直接探討了數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值計(jì)量問題，提出了基于市場法、收益法以及層次分析等方法的數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評估模型，如苑澤明、張永安、王培琳（2021）改進(jìn)了超額收益法，用于企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值評估。祝子麗、倪杉（2018）以2002—2017年CNKI數(shù)據(jù)庫收錄的488篇數(shù)據(jù)資產(chǎn)研究的期刊論文為樣本，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)會計(jì)確認(rèn)還存在灰色地帶，同時(shí)從其提煉出的數(shù)據(jù)資產(chǎn)會計(jì)核算研究的28個(gè)關(guān)鍵詞來看，“會計(jì)確認(rèn)”這個(gè)概念并未包含其中，而與會計(jì)核算相關(guān)或者近似的關(guān)鍵詞是“數(shù)據(jù)價(jià)值”“價(jià)值評估”和“價(jià)值挖掘”等。

另外，還有學(xué)者將數(shù)據(jù)資源的概念加以拓展，探討信息資源、數(shù)字資源等相近類型的經(jīng)濟(jì)資源的會計(jì)核算問題，賀勇、張裙（2019）基于信息資源的自身特性，討論了現(xiàn)有的信息資源會計(jì)確認(rèn)的缺陷，從會計(jì)假設(shè)、確認(rèn)和計(jì)量等方面拓展了信息資源會計(jì)核算方式。黃世忠（2020）探討了信息資源是否應(yīng)確認(rèn)為企業(yè)的資產(chǎn)，從信息資源有別于常規(guī)資產(chǎn)的特性入手，介紹了七大定律，進(jìn)而介紹了信息資源確認(rèn)為資產(chǎn)的三種不同觀點(diǎn)，即表內(nèi)確認(rèn)、表外確認(rèn)以及無需確認(rèn)。譚明軍（2021）從數(shù)據(jù)資產(chǎn)相關(guān)概念的演化入手，重新界定信息資產(chǎn)、數(shù)字資產(chǎn)和數(shù)據(jù)資產(chǎn)的會計(jì)學(xué)定義以及數(shù)據(jù)資產(chǎn)權(quán)屬，為對信息資產(chǎn)、數(shù)字資產(chǎn)和數(shù)據(jù)資產(chǎn)進(jìn)行后續(xù)的權(quán)屬確認(rèn)、價(jià)值計(jì)量、信息列報(bào)等打下基礎(chǔ)。

通過對比分析，本文認(rèn)為，現(xiàn)有研究在三方面還有待突破。

第一，很少有研究聚焦于數(shù)據(jù)資產(chǎn)的會計(jì)確認(rèn)，沒有深入研究其內(nèi)在規(guī)律，大多文獻(xiàn)都將數(shù)據(jù)資產(chǎn)的會計(jì)確認(rèn)與計(jì)量置于一起來研究，或越過數(shù)據(jù)資產(chǎn)的會計(jì)確認(rèn)而直接探討其會計(jì)計(jì)量問題。然而，從會計(jì)核算的規(guī)范來看，一項(xiàng)經(jīng)濟(jì)資源應(yīng)該是先進(jìn)行確認(rèn)，而后再進(jìn)行計(jì)量。如果無法確認(rèn)，那么也無從計(jì)量。

第二，探討數(shù)據(jù)資產(chǎn)會計(jì)確認(rèn)時(shí)，沒有考慮到數(shù)據(jù)資源變現(xiàn)所面臨的諸多不確定性，也沒有對數(shù)據(jù)資源分類討論，而是通過規(guī)范性分析直接得出應(yīng)否確認(rèn)為資產(chǎn)的結(jié)論，顯得籠統(tǒng)而缺乏說服力。

第三，現(xiàn)有研究對數(shù)據(jù)資產(chǎn)的會計(jì)確認(rèn)都使用定性的規(guī)范分析方法，缺乏定量分析，所得出的判斷有失精確，也難以應(yīng)用于會計(jì)實(shí)務(wù)工作。

有鑒于此，本文聚焦于數(shù)據(jù)資產(chǎn)會計(jì)確認(rèn)，探討符合會計(jì)規(guī)范的數(shù)據(jù)資產(chǎn)的確認(rèn)方法及應(yīng)用。立足數(shù)據(jù)資源價(jià)值變現(xiàn)不確定的特性，結(jié)合會計(jì)確認(rèn)的準(zhǔn)則，構(gòu)建樸素貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型，通過收集專家給出的會計(jì)職業(yè)判斷數(shù)據(jù)，運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，給出可指導(dǎo)會計(jì)實(shí)務(wù)的模型與方法。

四、數(shù)據(jù)資產(chǎn)會計(jì)確認(rèn)模型的構(gòu)建與應(yīng)用

（一）模型構(gòu)建的思路

樸素貝葉斯算法是基于貝葉斯定理的分類方法。對于給定的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，首先基于特征條件假設(shè)學(xué)習(xí)輸入、輸出的聯(lián)合概率分布；然后基于模型給定的輸入，利用貝葉斯定理求出后驗(yàn)概率最大的輸出。

為了有效提高數(shù)據(jù)資產(chǎn)會計(jì)確認(rèn)的精度和速度，本文通過模擬某公司財(cái)務(wù)部門對數(shù)據(jù)資產(chǎn)會計(jì)確認(rèn)的30條數(shù)據(jù)，結(jié)合數(shù)據(jù)資產(chǎn)類型進(jìn)行離散化處理，通過機(jī)器學(xué)習(xí)來構(gòu)建數(shù)據(jù)資產(chǎn)會計(jì)確認(rèn)的模型。最后，基于此模型，利用樸素貝葉斯算法求出該模型的最大后驗(yàn)概率分布，從而給出針對該數(shù)據(jù)資產(chǎn)會計(jì)確認(rèn)的職業(yè)判斷。

（二）模型構(gòu)建的流程

樸素貝葉斯會計(jì)確認(rèn)模型的構(gòu)建流程如下：

輸入：訓(xùn)練數(shù)據(jù)T=｛（x，y）……（x，y）｝，其中x∈（x……x），x是第i個(gè)樣本的第j個(gè)特征，x∈｛a，a……a｝，a是第j個(gè)特征可能取的第i個(gè)值，j=1，2……n；i=1……n；y∈｛c，c……c｝。

輸出：實(shí)例x的分類。

第一步，計(jì)算先驗(yàn)概率。

P（Y=c）=∑I（y=c）/n

其中，k=1，2……n。

第二步，計(jì)算條件概率。

其中，j=1，2……n；i=1，2……n；k=1，2……n。

第三步，對于給定的實(shí)例x=（x……x），計(jì)算后驗(yàn)概率：

P（Y=c）·∏P（X=a∣Y=c）

其中，k=1，2……n。

第四步，計(jì)算并確定實(shí)例x的分類。

y=argmax P（Y=c）·∏P（X=x∣Y=c）

例：假定某公司財(cái)務(wù)部門需要對資產(chǎn)狀況進(jìn)行清理，對涉及到的30條數(shù)據(jù)是否進(jìn)行資產(chǎn)確認(rèn)難以統(tǒng)一意見。本文建議結(jié)合數(shù)據(jù)資產(chǎn)類型進(jìn)行離散化處理，通過機(jī)器學(xué)習(xí)構(gòu)建數(shù)據(jù)資產(chǎn)會計(jì)確認(rèn)的模型。以下分別以數(shù)據(jù)的產(chǎn)權(quán)歸屬x、數(shù)據(jù)時(shí)效性 x、數(shù)據(jù)使用場景 x、數(shù)據(jù)的價(jià)值密度x、數(shù)據(jù)的使用頻率x、數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)水平x、數(shù)據(jù)的整合性 x、數(shù)據(jù)的安全性 x、數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值 x作為特征進(jìn)行判斷，有予以表內(nèi)確認(rèn)c、表外披露c、無需確認(rèn)c三種選擇，即Y∈C=｛c，c，c｝作為數(shù)據(jù)資產(chǎn)會計(jì)確認(rèn)類型的標(biāo)準(zhǔn)，建立數(shù)據(jù)資產(chǎn)會計(jì)確認(rèn)模型并進(jìn)行判斷結(jié)論分類，如表1、表2所示。

表1 數(shù)據(jù)資產(chǎn)會計(jì)確認(rèn)模型中的特征（xi（j））分類

表2 數(shù)據(jù)資產(chǎn)會計(jì)確認(rèn)模型中的 判斷結(jié)論（Y）分類

（三）模型求解與應(yīng)用

通過問卷調(diào)查的方法，收集30名專家對該公司數(shù)據(jù)資產(chǎn)會計(jì)確認(rèn)的判斷數(shù)據(jù)，再進(jìn)行離散化處理，獲得如下頁表3所示的離散化的數(shù)據(jù)資產(chǎn)會計(jì)確認(rèn)模型。

根據(jù)樸素貝葉斯算法對下頁表3中的數(shù)據(jù)運(yùn)用Matlab程序計(jì)算出模型的先驗(yàn)概率及條件概率，如下頁表4所示。

表3 離散化的數(shù)據(jù)資產(chǎn)會計(jì)確認(rèn)模型

表4 模型的先驗(yàn)概率以及條件概率

若給定 X=｛x=1，x=1，x=3，x=2，x=3，x=1，x=1，x=1，x=1｝時(shí)，則其相應(yīng)的后驗(yàn)概率分別如下：

P（Y=1）·P（X=1∣Y=1）·P（X=1∣Y=1）·P（X=3∣Y=1）·P（X=2∣Y=1）·P（X=3∣Y=1）·P（X=1∣Y=1）·P（X=1∣Y=1）·P（X=1∣Y=1）·P（X=1∣Y=1）=0.0083819%

P（Y=2）·P（X=1∣Y=2）·P（X=1∣Y=2）·P（X=3∣Y=2）·P（X=2∣Y=2）·P（X=3∣Y=2）·P（X=1∣Y=2）·P（X=1∣Y=2）·P（X=1∣Y=2）·P（X=1∣Y=2）=0.001170821%

從以上得出的三個(gè)后驗(yàn)概率來看，當(dāng)Y=1時(shí)，后驗(yàn)概率最大，所以得出的結(jié)論是“予以表內(nèi)確認(rèn)”。也就是說，若該公司的數(shù)據(jù)資源表現(xiàn)出以下特征：x為“有明確產(chǎn)權(quán)歸屬”、x為“時(shí)效性強(qiáng)”、x為“使用場景不確定”、x為“價(jià)值密度為中等”、x為“使用頻率低”、x為“數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)水平高”、x為“數(shù)據(jù)的整合性強(qiáng)”、x為“數(shù)據(jù)的安全級別高”、x為“數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值大”時(shí)，可以得出該公司30條數(shù)據(jù)應(yīng)該確認(rèn)為數(shù)據(jù)資產(chǎn)，并在表內(nèi)予以反映的結(jié)論。

五、結(jié)論

本文通過構(gòu)建數(shù)據(jù)資產(chǎn)的會計(jì)確認(rèn)模型，利用樸素貝葉斯算法求解模型的最大后驗(yàn)概率分布，判斷企業(yè)的數(shù)據(jù)資源的會計(jì)確認(rèn)類型。由于在會計(jì)實(shí)務(wù)中，會計(jì)師進(jìn)行職業(yè)判斷存在著不可避免的主觀因素而會影響企業(yè)信息披露的準(zhǔn)確性，該模型也無法全面排除主觀因素，但是該方法可以為企業(yè)數(shù)據(jù)資源的會計(jì)確認(rèn)開辟新的思路。會計(jì)師可以運(yùn)用該方法，結(jié)合對會計(jì)專家經(jīng)驗(yàn)的學(xué)習(xí)而逐步完善模型，不僅可以降低會計(jì)判斷中失誤的幾率，還可以提高判斷的速度和精度。