發布時間：2023-03-22 17:39:21
序言：寫作是分享個人見解和探索未知領域的橋梁，我們為您精選了8篇的大數據審計論文樣本，期待這些樣本能夠為您提供豐富的參考和啟發，請盡情閱讀。
一、大數據時代對會計學專業的影響
(一)改變會計學專業培養模式
會計學專業一直是廣大學子追求的熱門專業，傳統的會計學專業人才培養模式是理論教學和科研相結合的方式，在教育教學過程中，會計學專業本科生培養側重于理論知識的掌握，對實踐和應用能力比較欠缺。近些年會計學專業畢業生人數增長迅速，社會企業往往更傾向錄用有工作經驗的畢業生，在當前就業壓力比較大的情況下，人力資源市場對會計學專業人才的需求不對接，與社會對會計學專業人才的要求相差較遠。大數據時代的到來，給高校會計類專業人才的培養模式指明了發展方向。
(二)改變了教師的傳統職能
大數據時代高校教師的傳統功能發生了改變，會計學專業教師不僅是為會計學專業學生講解如何制作會計分錄，如何編制會計報表等，而是需要把大學生作為教育教學活動的中心，引導大學生如何使用海量、有價值的數據，更注重培養大學生的實踐能力，因此，在大數據時代背景下，會計學專業教師是大學生學習的組織者，引導者，學習行為的分析者，學習效果的評價者。
二、會計類大學生創新創業的價值
(一)緩解就業壓力
近年來，全國高校不斷擴招，會計類大學生數量大量增加，我國經濟結構處在不斷發展完善的過程中，會計人才勞動力供大于求，會計學專業大學生競爭壓力尤為突出。因此，通過培養會計類大學生的創新創業意識、提高其創新創業能力，對于緩解會計學專業學生就業難問題尤為重要。
(二)培養高素質人才
大數據時代，我國經濟活動空間不斷拓展，經濟主體多元化和復雜化，促使會計行業處在理論、觀念、方法等巨大變革的關鍵時期，進而對會計從業人員提出更高的要求。我國每年都有很多創業者，但很少有接受過系統的創新創業教育，在創業知識和技能上有所缺乏。另外，會計崗位在不斷轉型，傳統的會計已經跟不上社會發展步伐，會計知識的不斷更新以及對會計人員素養要求的不斷提高，對會計學專業學生來說既是機遇也是挑戰，所以我們需要培養會計學專業學生的創新創業意識，提高會計學專業創業者的競爭力和專業素養，提高創新創業的激情和勇氣，激發創新創業潛力，從而為會計崗位輸送更多高素質、高水平的創業人才。
(三)推動學科建設
大數據時代，會計行業已經由會計電算化時代進入到了會計信息化時代，對現如今會計行業的現行規則，會計理論和會計方法是一種挑戰與創新。所以會計學科也要與時俱進有所改變，應該讓大學生在學習過程中形成新的、合理的知識結構，涉獵較為廣泛的知識領域，包括經濟學、管理學、法學等多領域學科知識，以及電子商務，計算機等互聯網經濟領域的知識。因此，要在傳統會計學教育中滲透融合其他領域知識，并且隨社會發展不斷更新教學模式，完善教學結構，打破以往單一的知識壁壘，推動會計學科的不斷發展和完善。
三、大數據時代對會計學專業大學生創新創業教育的促進作用
(一)推動教育科學決策
大數據與傳統數據最大的區別在于采集來源和應用方向。傳統數據信息采集是在大學生知曉的情況下，對大學生整體的學業情況和對學校以及教學滿意度的周期性和階段性的采集并進行分析；而大數據技術可以在大學生不知情的情況下，關注每一個大學生的細微表現，然后將每個大學生的實時數據進行整合分析，便能解決教育過程中的很多疑問。大數據技術能夠采集龐大的數據信息，然后將數據進行動態實時監測和評價分析，使用者將具有更強的決策力、洞察力和優化力，最終實現精準決策。
(二)提高教學管理效率
與傳統教學管理最大的不同之處在于，大數據時代的教學管理能夠將教學、課后輔導和一些行為學習進行反饋。會計類大學生借助大數據技術，可以更好地了解自己的學習狀況，隨時隨地收集學習中的雙向反饋數據，有針對性的開展自主學習，提高學習效率。高校教師利用大數據統計分析功能，用“經驗值”來準確衡量大學生在課堂上的表現，表現的越好、越積極的大學生，經驗值越高，教師可以準確的掌握課堂每個大學生的學習狀況，提高了教學效率。大數據技術也將教學管理與業務流程完美的結合，讓教學管理更加靈活智能。例如考勤簽到流程，傳統的方式是教師根據點名冊逐個進行點名，占用了一部分課堂教學時間；大數據技術可以進行線上線下相結合的網絡教學管理模式，教師畫個圖然后點一個按鈕就可以完成點名，缺課情況都一目了然，大大的提高了教學管理效率。
(三)整合創新教育模式
大數據時代，開展了很多線上教育平臺，如慕課、藍墨云、易班等，這些教育平臺，能夠記錄大學生每次瀏覽頻率，學習的時間，然后通過大數據分析，從而對每位大學生學習進度進行跟蹤，揭示大學生學習效果和學習行為之間的關系，以及進行學習成效評價。運用大數據技術開展線上和線下混合學習模式，將會創新目前的教育模式。傳統的教育模式是以教師為中心，教師將知識單向性教授給大學生。大數據時代改變了傳統的教學模式和方法，高校教師轉變成課堂上的組織者，引導大學生的自主學習，教授大學生學習方法，而不是只是傳授給大學生多少知識量。大數據時代的教學模式可以利用移動互聯網和智能手機，使教師與學生溝通更順暢，使教學變得輕松、有趣、簡單和高效。大數據時代，能夠讓高校教師方便真實的獲得每位大學生的學習信息，有利于對大學生開展個性化教育。
(四)助力創新教育轉型
大數據技術不僅僅是教師教授和大學生聽講的方式，這種方式有效地激活了會計類大學生的本科教學研究，營造了師生互動的對話氛圍；這種新穎的授課方式與教師授課相結合，豐富了教師的授課手段，也增加了會計學專業課堂教學的趣味性。在課堂上，高校教師可以隨時開展投票、問卷、頭腦風暴、答疑、討論等教學活動；大學生們要借助于手機，可以認真搶答，或者分組討論形成將結論上傳，或者開展互相評價；整堂課下來，師生都有意猶未盡的感覺，雖然大學生們都拿著手機，但是沒有走神的機會，因為借助于大數據技術，大學生們要不停地跟上教師的節奏，才能完成課堂要求。教師還可以利用網頁投屏及時將課堂上同學們的表現反饋出來，當然也沒有哪個學生愿意把自己課上開小差的情景被曝光，因此，課上都會認真聽講，跟著教師的節奏，完成教學任務。大數據技術有助于推動教育轉型。
四、大數據時代會計學專業大學生創新創業教育改革探索
(一)構建完整的教育體系
大數據時代，誰善于駕馭，誰便智珠在握。隨著大數據技術在教育領域的應用日益深入，高等學校要及時調整思路，提出以高等教育與大數據教育融合為方向，以現代信息技術與教育教學過程相融合，創新構建大數據時代高校教育體系。利用大數據信息深入調研分析用人單位需求，分析同類專業人才培養目標，來不斷優化人才培養目標，建立復合創新應用型會計人才培養目標。調整會計人才培養方案，將基礎理論、專業實訓、創新創業課程相結合，來提升會計學專業大學生綜合素質。根據社會企業對會計人才的需求，不斷優化人才培養方式，通過校企協同和訂單培養的方式，將理論知識與實踐需求相結合，大大提高會計學專業大學生的綜合素質。
(二)培養創新創業型教師
作為新時代的高校教師，創新是教師的生命與靈魂，但大學教師還要有責任加強大學生的創新意識，激發大學生的創新熱情，以培養和提高大學生的創新創造能力為己任。新時代的高校教師只有把創新創業精神同教學創新實踐以及大學生的創新創業有機地結合起來，并相互促進和推動，創新創業意識才會不斷增強，創新創業的熱情才會不斷地迸發出來。只有重視創新創業型教師培養，才會為創新創業教育提供人才支撐。高校可以鼓勵教師到企業鍛煉，參與企業管理，汲取實戰經驗；建立高素質創新創業教師人才庫，由創新創業教師定期指導大學生進行學術科技競賽，并結合創業大學生職業目標設計開展創業教育。
(三)搭建創新創業教育平臺
高校要加強教學管理信息化建設，搭建創新創業教育平臺，積極適應大數據時展現狀，利用信息技術支持創新創業教育。建立創新創業教學平臺，向更多的創新創業大學生提供創新創業的理論和實戰知識；創新創業教育平臺能夠整合多種形式的教學資源，例如創新創業教師精心錄制與制作的教學視頻和教學PPT等，以及從網絡上整合的各類創新創業資源，供創新創業大學生下載學習，將有助于創新創業的大學生相互學習和經驗交流。
【會計學碩士論文參考文獻】
[1]張蕾.基于云計算和大數據的智慧校園方案設計的應用[J].電子技術與軟件工程,2019(5):181.
作者簡介
段云峰
承擔了國內最大電信運營商的數據倉庫和大數據中心的設計和建設、運營工作(截止到2015年該系統達到18000TB存儲容量，累計投資120億元)，積累了15年的大數據領域的實際工作經驗。帶領相關的團隊，從系統創建到系統運營，開發了很多大數據領域的各種應用。積累了國內唯一的大數據在大企業建設、運營方面的經驗。其前后主持設計的文檔，有150余冊、1200多萬字，涉及大數據系統的數據模型、數據接口、系統架構、質量管控、業務應用、系統安全等各個領域。
秦曉飛
具有理學學士、工學學士和管理學碩士學位。最近十幾年先后從事BI系統的運維、開發、項目管理以及應用推廣等工作，參與并見證了中國移動BI系統從TB級別數據倉庫向PB級別大數據平臺跨越的整個過程。先后獲得高級工程師、信息系統項目管理師、高級電信業務師、國際信息系統審計師等專業資格認證，并且被評為2012年山西省青年崗位能手。在《移動通信》《中國新通信》《電子世界》《信息與電腦》等雜志發表多篇專業論文，并且申報了多項國家發明專利。
目錄
01大數據現狀／1
1.1大數據的概念和特點／2
1.2互聯網思維的故事／4
羊毛出在豬身上／4
圈客戶／圈眼球／4
1.3“天變了”／5
用戶變了／6
平臺變了／8
金融變了／9
營銷變了／9
思維變了／10
1.4大數據為什么需要互聯網思維／12
大數據項目不同于傳統IT項目／12
大數據產業是咨詢服務產業／13
互聯網思維是咨詢服務產業的法寶／14
大數據“變現”需要互聯網思維／15
大數據中“群眾的智慧是無窮的”／15
1.5小結／16
02堪比“文藝復興”的互聯網思維／17
2.1文藝復興的意義類比／18
藝術解放思想，思想解放生產力／19
引導了第一次工業革命／19
互聯網引導新的工業4.0／20
改寫金融業，改寫社會／21
2.2互聯網企業的發展／21
BAT的造夢／22
IT技術成為企業的核心競爭力／22
2.3互聯網思維的概念／24
2.4互聯網思維的特點／24
2.5互聯網思維改寫了手機產業／26
2.6互聯網思維改變大數據／29
大數據的客戶體驗／29
大數據的產品化思維／30
大數據的平臺思維／37
大數據的迭代思維／42
2.7大數據的新生／44
從配角到主角／44
產業化成為可能／45
大數據的春天／45
2.8小結／46
03大數據的發展／47
3.1大數據產業的發展／48
互聯網改寫了歷史，大數據改寫了互聯網／48
第三次浪潮中的新興產業／49
數據成為最大的資產／50
促進“理性社會”／51
3.2從網絡運營到大數據運營／52
互聯網平臺如何使用用戶數據／53
建立數據分析保障管理體制／55
從基礎設施到產品提供／57
從網絡產品到數據產品／59
3.3如何運營大數據／60
互聯網基因／60
對內服務／63
對外服務／66
大數據營銷／68
3.4大數據發展的瓶頸／69
與傳統IT不同／70
機構和機制不同／71
新理論和新思維／71
轉型更難／72
3.5小結／72
04大數據的客戶體驗／74
4.1客戶是誰／75
內部客戶／外部客戶／77
個人客戶／集團客戶／78
校園客戶／80
4.2客戶的大數據需求是什么／80
取數——“取柴火”／82
取知識——“將柴火燒成炭”／83
取專業建議——“集體供暖”／84
4.3客戶體驗是什么／85
什么是體驗／85
數據如何可讀／90
“啤酒和尿布”的另一個角度解讀／95
4.4客戶體驗如何提升／96
服務不同角色／96
娛樂思維／98
管家式服務／98
4.5小結／99
05大數據產品設計／100
5.1大數據產品背景／101
產品長什么樣／101
谷歌是搜索門戶還是數據門戶／102
提品還是平臺／103
賣咨詢服務／104
智慧產品／104
5.2大數據產品內容／105
工具類／106
中間類／107
像棋譜一樣的知識庫／108
數據分析手機／109
互聯網聯通了人，數聯網聯通了大腦／110
5.3產品的“客戶流量”／110
吸引客戶／110
運營客戶／111
5.4大數據產品類比／113
大數據的搜索門戶／113
大數據的社交平臺／113
大數據的電商平臺／115
大數據的云化——在云里找數據／115
5.5大數據產品特點／115
目的決定產品特點／116
通過對比顯示價值／116
更多的群眾參與／116
5.6產品的界面優化／117
從蘋果App中學習什么／117
結果的可視化／117
5.7產品的用戶定位／117
如何讓孩子看懂／118
數據的消費者／118
DIY發燒友／118
產品的商業模式／118
5.8小結／119
06大數據的極致思維／120
6.1產品的極致／121
傻瓜化的App／121
新的觸摸屏在哪里／123
服務的極致／124
專家的極致／125
棋手的極致／126
智能改造之后的極致產品／127
智慧產品的極致／132
6.2思維的極致／134
兵書的知識提煉／134
參謀的極致／134
知識庫和運維／135
思維的“眾籌”／135
6.3營銷的極致／136
點對點的精準營銷／136
成本控制的極致／137
6.4“講故事”的極致／137
吸引人的標題／138
吸引人的敘事方法／139
吸引人的數據證據選擇／140
6.5小結／140
07大數據的快速迭代／142
7.1怎么“快”／143
標準零件的拼接／143
分析過程簡單／143
不要追求完美，但求不斷完善／144
7.2數據的標準／144
大數據是否還有邏輯模型／144
口徑的管理／145
業務元數據和技術元數據／145
7.3平臺的標準／146
云計算平臺的標準化／146
PaaS還是SaaS／147
7.4環境的標準／148
編程規范和標準／148
軟件結算的標準等／149
7.5迭代的知識積累／149
農業知識積累出的農歷／149
何時更新、如何更新／150
7.6小結／150
08大數據的平臺思維／151
8.1大數據的平臺定義／152
數據得到豐富，取得規模效益／153
運營能夠細分，拓展發展前景／153
8.2大數據平臺思維的特點／153
平臺越來越通用，應用越來越專業／153
孤立的數據是金，共享的數據是鉆／154
數據的多維決定著平臺價值的多樣／154
8.3大數據的平臺實體——“數聯網”／154
數據交換的高效網絡／155
數聯網的內容／155
訪問工具／160
數據管控／161
8.4大數據平臺的生態環境／180
誰會購買大數據產品／181
各方獲利的互聯網模式／182
速度彌補精度／184
8.5平臺SDK的開放性／185
平臺的可編程API接口／186
數據的標準／186
數據的可讀性／187
加工的簡化性／188
容易參與／190
人人參與／192
8.6互聯網企業的數據開放平臺／192
阿里巴巴的御膳房／192
騰訊的微信開放平臺／199
百度的阿拉丁／202
8.7人人的“數據”到數據的“人人”／204
8.8互聯網平臺升級到大數據平臺／205
互聯網平臺是新時代的農業文明／205
大數據平臺的價值最大化／205
電信運營商，新的電力公司or大數據公司／206
8.9小結／207
09大數據的跨界思維／208
9.1大數據跨界的背景／209
Hadoop的興起，去了IOE／209
大數據的滲透——大數據×／210
9.2大數據跨界的定義／211
大數據跨界的特點／211
大數據跨界的展望／213
大數據跨界的案例／215
9.3大數據的業務多維／216
橫看成嶺側成峰／216
數據的行業解讀／216
9.4大數據的行業交叉／216
電信數據與金融數據的交叉／217
電商數據與醫藥數據的交叉／219
9.5小結／220
10大數據實踐案例探索／222
10.1大數據提升客戶體驗／223
基于角色的應用／223
解決問題的應用／226
用戶的GUI界面／234
10.2大數據實現產品化／238
BI Store案例／238
自助分析工具／242
用戶的知識庫／251
10.3大數據的極致思維／254
思維導圖案例／255
大數據分析報告劇本／256
10.4大數據的跨界思維／258
大數據在交通行業的應用／258
大數據在金融行業的應用／259
大數據在制造業的應用／261
10.5大數據的平臺思維／261
淘寶的API開放平臺／261
某電信運營商的對外開放平臺／265
10.6大數據的快速迭代／267
多波次灰度營銷／267
數據字典的迭代／268
10.7小結／269
關鍵詞：大數據；智慧校園
中圖分類號：TP3 文獻標志碼：A 文章編號：1673-8454（2013）24-0003-05
一、信息化進入智慧校園時代
智慧校園是高校信息化建設的新階段，其特征包括移動互聯網、物聯網在內的網絡高速泛在、無縫互聯與環境感知、智能終端廣泛普及與應用、開放協作的學習科研和工作環境、知識的分享和創新等。智慧校園與互聯網新技術結合緊密，利用云計算、虛擬化和物聯網等來改變校園用戶的交互協作、知識傳遞和資源共享形式，將學校的教學、科研、管理與資源、應用進行整合，以提高服務的靈活性、全面性和易用性，從而實現校園智慧化服務和管理的新模式。
智慧校園的內涵和最終目的是服務。智慧校園以數字校園為基礎，追求資源與應用的高度整合，強調為用戶提供個性化的服務，更多地體現服務的智能化和人性化。復旦大學在“十二五”規劃中將智慧校園的建設分為如下幾個基本要素：
1）感知層：對學校的人員、設備、資源的全面感知；
2）網絡層：各類網絡的互聯互通，所有感知信息的實時傳遞；
3）數據層：數據的全面集成和智能分析；
4）應用層：智能決策、按需服務、靈活應對。
在規劃設計中描繪了一個學生未來一天的學習、生活場景，體現了信息化無處不在、服務優質便利的智慧校園個性化體驗：
7：00，寢室，手機，來自日歷系統的提醒，今日課程：中國歷史，8：00-9：40，3教205；辦公自動化，13：30-16：00，原定計算中心201，因特殊情況更改為計算中心306。
8：00，教室，平板電腦，無線網絡：云存儲系統下載本節課講義與參考資料。
9：50，教室，平板電腦，無線網絡：地理信息系統，查詢3、4節空閑教室準備自修。
11：40，室外，手機：地理信息系統，懶得排長隊，查詢人流量較小的食堂。
13：20，路上，手機：通知里提醒了更換教室，還好不至于走錯。
13：30，多媒體教室，瘦客戶端：VDI云桌面，通過學號登錄，系統就是老師預先定制的模板，各種相關程序和素材均準備好了，完成課堂作業后直接通過掛載的云存儲系統上交。
15：30，運動場：憑校園一卡通在pos機上驗證身份、借用器具，參與體育鍛煉。
17：00，食堂：手機通過“i復旦”查看各食堂用餐人數情況和菜單，尋找合適的餐廳。
18：00，路上：通過手機看到圖書館閱覽室已經滿員了；查看教學樓未安排上課的空閑教室、進入教室自修，打開筆記本，通過校園無線網登錄網絡課堂參與討論。
22：00，寢室，筆記本電腦：白天課程的材料不需要U盤，云存儲系統已經同步到本地，助教批改好的作業也已經包含其中，課程討論區里，老師推薦的一部資料片有熱心的同學分享，直接轉存到個人空間等明天看。
……
在智慧校園的場景設計中，校園網，尤其無線網、物聯網是承載服務感知的基礎設施，師生用戶擁有云端的存儲和計算資源，用戶通過手機、平板電腦和智能終端體驗服務，基于知識的資源共享成為學習活動的重要組成部分，個人服務系統的用戶體驗決定了服務的接受程度，信息推送、個人日歷、提醒服務等信息服務將徹底整合……歸根到底，智慧校園將極大地改變師生的體驗。
復旦大學計劃將建設重心集中在這幾個方面：完善無線網絡覆蓋，建立以RFID、無線AP、校園卡等為基礎的物聯網，研究知識管理與分享為基礎的在線教學和科研服務體系，圍繞用戶體驗提升建立全校多種資源的整合、預約、管理等，建立服務的能力預測和結果評估機制，統一學校服務接口，形成以“i復旦”移動智能終端應用和個性化“一站式”服務平臺為依托的信息化服務門戶。
對數據的充分利用是服務優化的有效手段。在數字校園建設期間，許多高校都開展了數據中心建設，積累了大量教學、科研、運行管理等方面的數據，傳統的以流程為主體的業務模式所沉淀下來的數據成為新的寶貴資源。如何在數據中發現有價值的信息，轉化為服務優化的依據，是校園信息化實施過程中所面臨的問題。大數據作為解決問題的創新思路，成為業界的火熱話題。在高校信息化面臨提升的階段，它被引入智慧校園建設，引導著教育信息化工作者從繁瑣的業務中抽身出來，推動業務服務向更深層次的數據服務模式轉變。
二、數據應用的現狀與困境
數據是信息化建設的核心資源，是信息化服務得以推行的基礎。很多學校在信息化建設過程中，雖然都考慮了數據的積累和管理，但在如何分析挖掘、充分利用方面還不夠重視，很多業務系統早期設計中基本以完成業務為主，很少去考慮數據如何利用。以復旦大學為例，自2001年以來，建成支持全校師生統一身份認證、共享數據庫和URP應用系統的信息化校園環境。據不完全統計，截至2012年，學校各業務系統已有結構化數據表近萬個，記錄數2億余條，核心業務數據規模近400GB；在非結構化數據方面，也積累了大量的課件、視頻材料，但這些數據和資源還沒有得到深入地利用。這幾年隨著存儲價格的下降，存儲規模在不斷提升，我們已逐步擴容到有近PB的數據存儲設備，通過對個人查詢、院系/部門統計和校級決策支持等三個層面數據中心的統一建設規劃，將陸續服務于校園網絡公開課、個人云存儲、數據備份和分析等信息服務。
在建設中積累的龐大數據量，使得通過數據分析獲得知識和服務的能力進一步提升，為全校師生及決策層提供不同的數據服務的迫切性也逐步顯現出來。復旦大學積極開展信息化數據應用，主要提供如下幾個方面的服務：
1.數據整合支持“一站式”服務
信息化“一站式”服務的設計往往會涉及多個部門的多項業務，為保障服務中心各項業務的順利流轉，需要多部門的業務數據協同支撐。數據中心將運行過程中逐步積累的業務數據合并、抽取和同步置入綜合服務數據庫，通過數據篩選，面向跨部門業務和個人綜合業務形成完整、獨立的主題數據庫，提供數據封裝和應用接口。在業務流轉過程中，無需變更各部門的工作流程，上一步驟的結果數據利用數據集成技術交換下一步驟的輸入數據，實現信息和流程的無縫對接。基于高度集中的業務數據交換，建立了包括迎新、離校等跨部門業務的“一站式”服務平臺，以及依據師生角色生命周期形成教務、科研、認識、IT和其他等5個類別70多項業務服務的門戶。
2.集中展示綜合數據服務業務部門
綜合數據展示服務向職能部門提供自定義或預設主題的查詢和展示服務。依托第三方數據展示工具，根據各職能部處的數據需求，逐步建設涵蓋教職工與本專科生、研究生的6大類17小類的主題數據展示系統，主要包括人員信息類（教職工綜合信息統計、學生綜合信息統計、本專科生基本信息查詢、教職工基本信息查詢、研究生基本信息查詢），科研類（文科科研數據分析、教師學術表現），教學類（研究生成績分析、招生數據分析、本科生生命周期數據分析），綜合服務類（一卡通分析、圖書館客流分析、綜合校情展示、其他信息），資產類（宿舍數據統計、宿舍使用情況統計、資產設備統計），報表相關類（教育部高基報表）等主題。
3.數據統計和分析輔助校務改革
根據業務部門的要求，對全校的各類數據進行綜合分析，通過縱向對比（與本校歷來的數據相比較）和橫向對比（與其它同類院校的數據相比），發現問題并采取相應處理措施，輔助學校的管理決策，提升學校管理水平。以招生管理為例，復旦大學在過去幾年中，信息化部門一直在配合招辦開展以數據研究支持招生就業對比分析、指導招生改革的工作。分析過程主要關注國內不同生源地（東部/西部/城鎮/農村）入學后的績點、不同類型生源（自助選拔/保送生/委培生/預科生/留學生/港澳臺學生）入學成績和畢業成績對比、畢業去向對比等，對學生的入學、學習和畢業過程的跟蹤分析反饋，為招生改革提供數據支持。
在開展的數據分析和應用工作過程中，一些問題暴露出來。
一是數據的規模不足、形式單一
盡管信息化校園產生了大量的數據，但從實際展示和分析應用中，絕大多數使用的都是結構化業務數據，非結構化數據的應用還未真正得到重視。非結構化數據有各種文檔、課程資料、科研數據、創作素材、網絡日志、用戶發表的網絡言論等，往往在校園網和系統運行、師生利用校園網進行教學科研過程中產生，數據量巨大而形式混雜，在傳統的IT技術體系中很難找到良好的方式方法來有效管理。然而，如果缺失這些很能反映師生用戶在校園網的工作、學習和生活方面行為的非結構化數據，那么在數據分析和應用過程中僅能使用有限的業務數據，必然降低了數據利用的價值，局限數據應用和服務手段的發展。
二是業務部門數據利用的意識欠缺
業務部門往往對信息化的意愿不強，主動性不夠。對于業務部門來說，利用信息化手段輔助加快業務進程、簡化業務過程、保障數據安全，有效提高工作水平已經達到了自身的預期，而對數據的綜合分析，特別是深層次的利用由于過程不直觀、成效不明顯而動力不足。特別是在當前的行政體系架構下，學校每個部門主要負責自身的業務職能，對有效完成這些業務流程、并進一步提高和完善關乎其自身利益，有較高的積極性；而對于一些數據挖掘、利用產生的效果能影響到其他部門的，由于沒有對本部門產生明確的效益而態度消極。
三是數據挖掘、研究層次亟待提升
在很多數據的分析、利用過程中，信息化工作者和業務部門往往滿足于對數據的簡單分析，即只對能分析出簡單的因果關系的數據產生興趣，例如對一卡通的消費情況進行統計，能很簡單地發現學生的住校情況、確認貧困生的消費情況等，這對學工部門的學生工作無疑是起到作用的。然而對于更深層次數據挖掘，例如將學生一卡通消費情況和學習成績掛鉤，卻很少能有業務部門能意識到其中存在的相關關系。復旦大學曾經嘗試做過研究，發現了使用一卡通消費按時吃早餐的學生人群相對不按時吃早餐的學生人群學習成績績點有明顯差別。這兩者之間雖然沒有簡單、直觀的因果關系，卻存在某種必然聯系，而該現象沒有得到有關部門的充分重視，無法對業務的調整產生良性反饋。
三、大數據的啟示
大數據時代的到來為陷入瓶頸的信息化校園數據利用提供了新的出路。大數據技術與應用的一般觀點認為：重視數據的全面性而非精確性，將海量數據作為量化事物和行為的一種基本手段，以此可發現事物之間的相關關系，并用于改造流程和優化服務。
眾所周知，大數據的特點可以用4個“V”――Volume，Variety，Value，Velocity來描繪，或者說有四個層面：第一，數據體量大，數據量從TB級別躍升到PB級別；第二，數據類型多。如網絡運行日志、公開課視頻、課程資源圖片、無線網或物聯網的定位信息等等，除了結構化數據以外，還有規模龐大的非結構化數據。第三，單體價值低，整體價值高。以網絡日志為例，連續不間斷網絡行為中，單一的一個或幾個網絡行為不能說明任何問題，但大量的、整體的日志則可描繪整個網絡訪問的趨勢。第四，處理效率高。與傳統數據處理方式有區別，大數據在處理過程中盡量簡化復雜度，不強求數據的連續完整，而盡量高效快捷。
大數據將全面、多源的數據作為一種優化服務的手段納入視野，對高校信息化服務的發展將產生巨大的影響。在數字校園建設階段，學校信息化重視的是業務系統的建設、業務流程的完善和業務數據的積累，這個階段的數據以結構化為主，采用關系數據庫存儲，數據利用以數據的共享、展示、統計為主。數據的準確性和安全性是這個階段數據管理追求的目標。隨著高校信息化建設進入智慧校園階段，用戶對服務的要求越來越高，迫使信息化部門對服務的精細化進行深入考慮。智慧校園以個性化服務為目的，勢必要求信息化管理者對用戶的服務需求進行深層次的發現和挖掘。例如，校園網、物聯網、無線網、一卡通、eLearning系統、MOOCs、社交平臺、生活服務平臺、預約系統的日志記錄等反映了用戶的日常網絡使用行為、消費能力、喜好和學習習慣，對于實施“一站式”服務，優化管理環節，以期提升用戶使用體驗，具有重要意義。相對于傳統的數字校園的業務數據，這些能反映“人”的屬性的數據數量巨大而且持續不斷在產生，大部分是非結構化數據，結構千差萬別難以用關系型數據保存和處理。因此以Hadoop為代表的許多開源或商業分布式大數據處理架構和MangoDB、Cassandra等NoSQL數據庫進入了校園信息化視野，這類基礎應用著重于分布式協同和結構可擴展性的研究，適合于非結構化數據的存儲。因此，在智慧校園建設階段，對數據的保存和利用將以多源、海量的結構化和非結構化數據為主，基礎設施的成熟和完善，將為大數據的處理和分析創造基本條件，從此校園信息化建設將可以從宏觀上具備對用戶行為和屬性的描述能力，這對信息化服務的預測和評估提供了基本依據。
四、從數字化到數據化
大數據并非一個確切的概念，也不是指一種具體的技術，而是指處理的信息量過大、超過一般計算機處理能力的數據技術和使用思路。在高校信息化領域，大數據的概念剛剛興起，如何應對大數據的到來是每個高校都會面臨的問題。毫無疑問，大數據時代將會涌現針對數據的存儲、分析和挖掘的各種技術和應用。然而，對于高校的信息化管理者，在海量數據的獲取、匯集、存儲問題之外，還應該著重考慮數據化――即采用數據描述事物和現象使之可量化分析的過程。
數字化和數據化大相徑庭。在信息化校園中，數字化指的是將職能部門的業務流程轉化成業務系統，將業務過程產生的數據轉換成電子數據存入數據庫的過程。數據化則是指在數字化的基礎上，利用數據來對事物和現象進行描述，使之能同時被人和計算機所理解，量化是數據化的核心。
在信息化校園中，基礎數據平臺和共享庫是存儲數據的核心載體，保存的是來自各個管理系統的職能數據，這些數據可為信息化的業務過程直接利用。在數據化過程中，這些只是“原子”數據，通過有效的組織，可以形成服務成效數據化、業務模式數據化、用戶行為數據化和用戶屬性數據化等在信息化服務中管理者比較關心的數據化形式。例如，服務成效數據化可以采用用戶使用信息化服務的時間、點擊和填寫表單的次數、以及服務系統中的評價體系來綜合體現，通過服務調整對數據的持續改變來衡量服務優化的成效；業務模式數據化對業務過程進行量化，可依此對業務管理的調整進行預測，例如在財務報銷過程中，根據網上預約人數和同期實到人數進行綜合評判，業務部門據此預測安排服務人員數量；用戶行為數據化可根據用戶使用網絡系統的日志來分析用戶群體在使用系統和網絡的過程中對各種資源的停留時間、資源消耗和共同興趣，教學科研部門可據此來調整教學策略，為用戶統一提供相應的協作平臺和資源共享服務，而信息化部門則可根據用戶行為特征優化網絡帶寬資源，提高網絡利用率和用戶體驗；用戶屬性數據化則根據用戶自身填報或統計挖掘的數據來對用戶的某方面的能力和屬性進行描述，以便學校為每個師生提供有針對性的良好服務，例如復旦大學在進行的教師科研教學能力屬性的挖掘中，對圖書館歷史數據中的論文署名進行了梳理，將教師的論文數據化關聯到個人；進一步深入結合教師在eLearing網絡教學平臺的活躍程度、教學評估、論文合作署名等信息，就可以描繪出一個教師的科研能力、科研范圍、合作者、教學能力、學生關注度和歡迎程度等，為學校改進教學和科研管理提供依據。
五、大數據創新信息化服務管理
復旦大學在數據化的過程中，逐步完善數據應用機制，建立創新的數據管理和利用體系，包括利用云計算和虛擬化技術建立數據基礎設施，探索建立數據量化標準規范，推廣個人數據服務以完善數據收集機制，創新數據統計與展示服務業務變革。
在智慧校園建設中充分應用大數據，是提升建設水平、提高服務質量的有效手段。顯然，應用大數據并不僅僅是利用云計算、分布式或虛擬化手段完成數據的存儲、保管等技術層面的問題，而需要整個校園信息化環境，從業務部門到信息化部門，主動思考，積極探索數據的收集、量化、應用和管理模式。復旦大學在信息化建設過程中，特別重視數據對信息化對象、業務、過程的刻畫，開展了一些有關的特色工作。
1.以“人”為核心建立數據收集和應用機制
師生用戶始終是校園信息化服務的核心，圍繞“人”來建立數據收集和應用機制，不僅能抓住重點有的放矢，又能簡單易行清晰完善。復旦大學建立信息化“一站式”服務平臺，整合跨部門業務，統一數據來源，分離后端邏輯和前端界面，使得用戶可以專注與友好、統一的服務界面交互，提升用戶的應用體驗，統一業務數據收集入口；抽取與“人”相關的各類數據，除信息化部門自主維護的系統外，還通過多種方式共享由業務部門獨立建設的業務系統中的數據，建立個人數據中心，主要功能包括數據展示、數據填報、數據下載等服務；并規劃在個人數據中心基礎之上逐步建立、完善校級的統一填報中心，將填報服務與管理流程分離，使所有基礎數據對師生可見，減少重復上報，達到數據的高效利用。
2.依托基礎數據積累探索數據化標準規范
傳統的信息化校園的基礎數據標準規范主要適用于學校業務的各類信息編碼，統一人員、設備、財務、科研等各項業務的定義和描述，用于指導信息化建設過程中的數據統一。數據化的過程在基礎數據規范標準上，對事物與現象進行描述，比如對一個教師而言，應該記錄什么信息、何種行為才能展現其科研和教學能力，并無標準，因此開展這方面的探索和研究，具有重要意義。目前，在教師個人的科研和教學活動能力方面，可嘗試通過收集eLearning網絡教學平臺中課程資源的教師活躍程度數據、學生參與度數據、教學評估數據、圖書館論文庫中的論文作者和影響力匹配數據、學生選課成敗歷史數據以及其他相關數據來綜合評定。
3.完善數據生產與消費循環機制
數據只有在流轉中才能體現其價值，有價值的數據才能引起使用者的關注，使數據權威生產者變被動為主動地去維護數據、以保證數據有效性。通過在個人、IT部門和職能部門之間形成互助互利的數據交流模式，使用戶從個人數據中心獲取和維護個體屬性數據，在填報中心填報業務相關數據；填報需要的基礎數據均來自于個人數據中心，最終實現用戶無需每次都要填寫重復的個人數據，使得個人數據高度共享，最大限度地減少重復填報次數；業務系統間的數據共享促進數據的流通，減少“信息孤島”現象的存在。職能部門從數據共享中獲得好處（簡化工作，提高效率），反過來也促進了管理者在數據利用上的觀念轉變，推動職能部門使用數據和維護數據的積極性。在數據產生和利用的各個主體之間，建立“個人-院系-學校”自下而上的數據監督與管理機制，形成內需拉動的信息化發展良性循環機制。
4.注重隱私保障數據應用安全
智慧校園的大數據環境下，用戶使用校園網的訪問行為、一卡通消費、無線定位所處位置等與用戶習慣有關的信息進入到業務部門的業務處理范疇，甚至可能通過對數據的挖掘分析出用戶的隱私，例如通過一卡通消費可能發現用戶的家庭經濟狀況、通過無線定位可能描繪用戶在校園中的行動軌跡等。隱私保護無疑是大數據時代的一個重要課題，是新形態下的數據安全問題。復旦大學在數據利用的隱私保護方面，有如下考慮：首先在數據中心的基礎設施上要保障網絡安全，部署防火墻和數據審計設備，增強數據安全，杜絕校園網DMZ區以外的區域對數據存儲系統的直接訪問權限；其次，建立數據利用的安全機制，減少數據管理的超級管理員數量，數據開發者和管理者分開，數據由技術部門統一維護和管理，對業務部門的數據分享以隱私消除后的數據為主；第三，在數據應用方面，完善權限管理，以大數據分析預測用戶行為為主，以宏觀的數據視角支撐業務改革，對于涉及到個人的數據應用做好管理與宣傳，減少影響。
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關鍵詞：知識經濟；審計創新；研究
一、知識經濟背景下審計工作的行業特征
(一)財務網絡化的發展及商務電子
化推廣給審計行業帶來了新的發展思路及指導方向計算機網絡技術不斷發展，技術不斷革新，其應用領域越來越廣。尤其現在大數據時代，借助云計算應用到審計工作，促使提高數據處理能力，審計的精確度越來越高，促使審計工作網絡化與電子化方向發展，這也是審計工作的發展趨勢。互聯網+時代的來臨，促進了電子商務產業快速發展，在新的知識經濟環境下，給審計工作人員帶來了機遇與挑戰，需要審計工作者需要提高自身審計能力，以來應變審計工作帶來的困難，加強審計工作者的素質提升，是保障審計工作順利進行基本保障。
(二)審計的現有標準和原有準則已
經跟不上信息技術的快速發展信息技術不斷發展，信息技術在審計工作的應用這是科技發展的結果，社會經濟呈現多元化發展趨勢，傳統的審計標準與現有的經濟結構，審計方式存在不協和因素，尤其信息技術在審計工作章的應用，在新的知識經濟時代，需要審計標準不斷變化，更新舊的標準，建立一個適合現代審計方式的新標準，提高審計工作者效率，借助于信息技術，促使審計工作越來越科學，準確，符合時展需要。
(三)電算化系統在審計線索上的積極應用
科技水平不斷發展，審計的方式也在不斷變化，現在經濟的格局發生變化，審計工作基本采用審計軟件進行審計，提高審計的效率，提升了審計的職能。電算化信息系統能夠通過改變與審計線索的相關因素，對審計人員在對審計對象業務的追蹤過程中造成一定程度的阻礙。會計電算化能使兩種追蹤審計線索進行有機組合，從而達到有效降低追蹤結果不準確度的效果。現在會計都是信息化時代，會計工作離不開信息技術，審計工作與會計工作有一定關系，必須依靠信息技術手段去審計，提高審計的效率，使審計更加科學準確。
二、知識經濟時代審計創新的基本內容
(一)創新審計觀念
審計工作是一項復雜工作，審計工作者需要在工作過程中，不斷總結與提高審計的能力。在市場經濟的調節下，經濟呈現多元化發展方向，企業借助與科技手段不斷創新與發展，與傳統的經濟體制有一定的區別。審計工作者需要更新審計觀念，借助于信息技術，采用信息技術手段進行審計，可以提高審計工作的效率，也能增強審計的準確性。審計工作者更新觀念是審計工作中關鍵因素，只有理念更新，利用先進科技手段去審計，肯定能提高審計能力，增強創新意識，提高創新能力，審計工作者創新的工作，是面對復雜的審計環境下的關鍵因素，是提高審計工作者能力的主要因素，必須更新審計觀念，作為一名合格的審計工作者。
(二)行業制度和標準的創新完善
行業制度和標準需要不斷完善，這是審計工作發展需要，也是社會發展對審計工作提出新的要求，科學的標準建立，是審計工作者創新工作的前提。審計行業的監督制度應該建立在合法的基礎上，任何監管人員都不能濫用行政權力，行業內應該不斷強化提高審計監管工作人員的崗位基本素質及職業道德，同時，政府也應該實行對監管部門的權限進行制衡規范。審計部門一般是政府下的機構，現在也有三方審計部門，這是成立一種專門的審計機構，無論那種審計機構都需要有一定的監控，能更好的為審計服務，提高審計工作者的審計職能。
三、審計行業創新變革的內涵及要點
審計工作是一項重要工作，也是一項復雜工作，審計工作者必須創新的工作，提高自己的審計能力，審計工作行業的創新改革是審計工作發展需要，也是社會發展的需要，審計創新改革內涵及要點主要有以下幾點：(一)根據現有審計行業的發展現狀，在審計工作者出現的問題，及時提出解決問題的措施，進行有目的的進行更新理念、創新工作。(二)審計工作的行業創新應該避免過度自然的跟隨創新自身發展趨勢的隨意性和盲目性，要努力實現更多的創新價值。(三)審計創新要在前人的基礎上，根據實際工作經驗，結合審計規律，創新去工作，讓其成果更大。(四)審計行業創新除了有意識地利用歷史已有的發展基礎，更應該強調一定程度的原創性，不能過度聽取別人的意見，而遺失了自己的主觀特點。(五)創新的基本是可操作性，可適用型，在審計工作中能有所應用，否則沒有任何意義。
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論文提要：現代風險導向審計作為一種重要的審計理念和方法，在我國付諸實施無疑是審計史上的一次重大改革，它與傳統風險導向審計在思路上有很大不同。本文回顧了審計模式的發展，分析了風險審計方法的特征、局限性以及運用過程中存在的問題，并提出我國針對風險導向審計方法應當采取的策略。
一、審計模式的發展歷程
(一)賬項導向審計模式。賬項導向審計模式是最初始的審計方法，主要功能在于查錯防弊，其技術方法主要是從審計期間會計事項所依據的相關會計原始憑證入手，追查到記賬憑證、賬簿、會計報表等會計文件的形成，驗算其記賬金額、核對賬證、賬賬、賬表。賬項導向審計模式僅適用于經濟業務不很復雜的小規模企業。隨著生產經營規模的擴大，融資、投資渠道和方式的多樣化、特別是資本市場的發展，賬項導向審計模式的局限性就日益凸顯，至20世紀初，這種模式就逐漸退出其主導地位，而代之以制度導向審計模式。
(二)制度導向審計模式。隨著企業經營規模的擴大，業主或企業管理層勢必改變“事必躬親”的管理方式，建立系統的分層、分工的科學管理制度，企業在經營發展過程中建立起內部控制系統，這就促使審計人員把注意力轉移到與會計相關的內部控制系統的控制功能上來。制度導向審計模式將審計的重點放在對內部控制制度各個控制環節的審查上，這種審計模式，是建立在對被審計單位內部控制系統認識基礎上的重點審查。以大數定律和正態分布為基礎的統計抽樣也逐漸取代了單純判斷性和任意性的抽樣。同時，這一模式由于著眼于對內部控制制度整體的了解與分析，還可以發現與某些內部控制相關的會計信息的系統性錯誤，從而提高了審計效率。正因為如此，制度導向審計模式從20世紀四十年代起就成為注冊會計師審計的主要方法。
(三)風險導向審計模式。風險導向型審計的產生，主要源自美國，風險導向型審計的內在思想是，任何審計業務都必須將審計風險控制在可接受的風險水平內。
其顯著的特點是:它立足于對審計風險進行系統的分析和評價，并以此作為出發點，制定審計策略和與企業狀況相適應的多樣化審計計劃，將風險考慮貫穿于整個審計過程。因為它著眼于全面的控制測試，而不是著眼于測試內部控制制度的執行效果(即符合性測試)。風險導向審計模式合理地揚棄了作為制度導向審計模式基礎的“無利害關系假設”，把指導思想建立在“合理的職業懷疑假設”基礎上。不只依賴對被審計單位管理層所設計和執行內部控制制度的檢查與評價，而是實事求是地對公司管理層是否誠信，是否有舞弊造假的驅動，始終保持一種合理的職業警覺，將審計的視野擴大到被審計單位所處的經營環境，捕捉潛在的風險點，將風險評估貫穿于審計工作的全過程。
二、風險審計的特點
(一)審計重心前移。風險導向審計最大的特點是將審計重心放在事前的風險評估上，從以審計測試為中心到以風險評估為中心，審計程序主要包括風險評估程序、分析性測試程序、審計測試程序(包括控制測試和實質性測試)。傳統審計不能適應現代報表審計需要就在于其原有的風險評估不到位，未能有效發現高風險審計領域，造成審計過量或審計不足，現在大大加強了風險評估程序，真正體現了風險導向審計的理念。
(二)更加注重外部審計證據。審計重心向風險評估轉移導致風險評估程序顯得至關重要，風險評估準確與否將直接影響到審計效果和審計效率。風險評估在一定程度上帶有一定的主觀性，但必要的是審計證據是必不可少的，尤其是更加客觀、真實的外部證據。僅僅依靠被審計單位提供的內部證據來對風險進行評估，所得出來的結論是不可靠的。所以，審計人員在搜集審計證據時不應只采用內部證據，而應更努力地獲得相關的外部審計證據來對風險進行評估。
(三)在各個階段都利用審計風險模型作出決策。在風險導向審計中，審計人員在各個審計階段，都分別以審計風險模型為主，分析評價各自的期望審計風險、固有風險、控制風險和檢查風險，并在此基礎上作出各項決策，從而能夠全面控制審計風險。制度基礎審計模式中的審計風險模型是一維的，它只有一個決策目標——確定實質性測試所需的證據量，所涉及的風險層次和范圍比較狹窄;而風險導向審計模式中的審計風險模型是二維的，它既包含了不同的風險要素，而且在不同審計階段給各風險要素賦予了不同的內涵。
三、現代風險導向審計應用中的問題
從理論上講，現代風險導向審計能夠彌補傳統風險基礎審計的不足，縮小審計期望差距。但是，無論是在國際上還是在國內，還沒有一套嚴密的風險導向審計體系。從目前看，運用現代風險基礎審計可能存在以下問題:
(一)信息庫的建設。注冊會計師執行風險評估程序，充分了解被審單位整體經營環境，然后針對風險不同的客戶，客戶不同的風險領域，設計個性化的審計程序。為此，會計師事務所必須建立功能強大的信息庫，按照行業發展特點、客戶經營環境、客戶所處市場環境以及客戶高層管理者的品行，由專業高層人員組織實施評價，定期把客戶風險評價的結果向相關業務承接和實施部門通報，以便注冊會計師在風險評估時了解企業的戰略、流程、風險管理、業績衡量。目前，國內很多事務所對行業風險和企業經營風險缺乏了解，數據積累不足，信息庫的建設達不到現代風險導向審計的要求。
(二)注冊會計師的綜合素質存在較大差距。在風險評估程序中，注冊會計師花大量的時間和精力去了解客戶及其環境，評估經營風險，這就要求注冊會計師具有判斷企業是否具有生存能力和合理的經營計劃的能力。注冊會計師不僅要熟練掌握會計、審計知識，也要掌握管理知識、行業知識和法律知識等，還要熟練運用各種分析工具對各種財務指標和非財務指標進行分析。目前，我國事務所90%以上的業務是審計業務和會計業務，沒有經濟方面、法律方面等多元的背景。注冊會計師不了解企業的經營狀況、相關行業，不懂得管理、行業等方面的知識，不具備運用數理統計方法的能力，這些都不利于現代風險導向審計的實施。為此，主管部門需要做大量的培訓工作。事務所也可以一方面引進高層次人才，同時根據自己的客戶情況、事務所的定位，有針對性地進行員工培訓。
四、我國應用現代風險導向審計的對策
(一)提高審計人員的專業判斷能力。現代風險導向審計要求注冊會計師須首先從企業內外環境和經營戰略入手，來分析其對財務報表的影響，這就對注冊會計師的分析能力和專業判斷能力提出了更高的要求;同時，現代風險導向審計過程實質上就是專業判斷的過程，它提升了審計的技術含量。因此，注冊會計師只有很好的運用專業判斷能力才能有效提高審計質量，避免形式審計。
(二)處理好會計師事務所審計成本與效益問題。從理論上說，現代風險導向審計模式首先對重大錯報風險進行評估，確定重點關注領域，從而可以合理地分配審計資源、提高審計效率。但是在實務中，執行風險評估程序主要依賴于外部審計證據，而搜集外部證據又沒有專門的、固定的途徑，使得搜集外部證據的成本較大，有時甚至要高于因減少進一步審計測試所降低的成本而使得總成本增加。在市場競爭日益激烈的環境中，成本的增加很難通過審計收費對其進行彌補，所以如何降低審計成本使審計效益大于審計成本仍是一個值得關注的問題。
(三)健全法律法規制度。所謂健全法律法規制度，就是針對現代風險導向審計的新形勢，適時修改相應的一些不合時宜的法律法規，以適應新形勢的需要。現行的各種法規關于民事賠償責任的規定最為薄弱，因此應健全法律法規制度，加大對注冊會計師違法行為的責任追究與處罰力度，以強化注冊會計師的法律風險意識。
主要參考文獻
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企業簡介
公司2010年9月成立，注冊資金3000萬元。主營業務為向交通、物流行業及政府部門提供信息技術整體應用解決方案；提供物聯網（RFID）、無線傳感技術、安防監控等產品應用解決方案；提供嵌入式軟硬件產品研發和應用；提供視頻交互系統產品和應用；提供專業人員培訓、應用方案設計、系統服務、專業咨詢。
公司通過自主研發的智能識別、數據融合等核心技術，重點提供城市交通智能化等行業解決方案，針對交通行業定制推廣公交樞紐信息化系統（包括智能分析系統、客流量分析系統、智能調度系統等）、公交圖像信息管理系統、公交車違章抓拍系統、交通領域節能減排系統、BRT管理系統和媒體系統、安全生產管理和風控系統。公司于2011年通過ISO9000質量管理體系認證、CMMI3軟件能力成熟度認證，是北京市高新技術企業。
公司目前開展的業務主要集中在城市交通智能化所涉及的多媒體信息和智能安防等領域。公司主要為交通行業客戶提供RFID應用軟硬件解決方案、無線傳感技術解決方案、智能周界防范解決方案、高清媒體播放系統、PIS解決方案、高清視頻交互管理系統、綜合視頻管理平臺、電子商務建設、自動識別中間件等產品。
公司高度重視技術創新，有一支高水平的技術研發隊伍和專家顧問團隊，2011年以來曾先后榮獲國家科技進步二等獎一項、武警部隊科技進步二等獎一項、軟件著作權六十余項。
公司注重與國內外知名企業的技術交流，與IBM 、TI、NXP、Impinj、CSL、UPM 、Microsoft、ORACLE、華為、CISCO、聯想等公司建立了廣泛的合作關系。
公司嵌入式產品研發部門擁有視頻應用電路、高速電路設計研發經驗，在嵌入式Linux、RTOS等系統整合移植、設備驅動開發、嵌入式應用方面具有豐富的經驗和成果。公司研制的《車載用電設備電源管理設備及后臺管理系統》已在北京公交集團上車試運行。
公司大數據研發部門在虛擬化平臺、分布式計算、分布存儲和大數據算法等方面具有多年的實戰經驗。該部門曾參加了中石油危化品運輸監控系統的設計與實現，承擔了中石油1.5萬余輛危化品運輸車輛監控追蹤大數據處理系統的研發。
針對公共交通領域，中電萬聯通過多年的鉆研與攻關，研發并生產了多款公共交通相關自主產品，如《公交車載視頻調度系統》、《北京市交管局公交車占道違章抓拍設備與后臺管理系統》、《基于視頻的司機行為異常分析及評價系統》、《客運車車載用電設備電源管理設備及后臺管理系統》、《北京公交集團維保平臺》、《公交車載DVR設備》、《公交車載半球模擬攝像機》、《北京公交車車載語音模塊》、《北京公交車載一鍵報警模塊》等。未來公司將著重發展智能公交運輸車輛車載電子應用前端技術裝備，力爭在公交車載設備智能化、信息化方向取得更大的突破。
管理層介紹
創始人：靳哲（董事長）
畢業于北京大學EMBA，參與了2008年北京奧運會、2009年建國60年大慶等一系列國家級重大安全防范項目，成功組建了北京市第一個全光纜安全防范系統，系統前后歷經3年建設，于2011年獲得“國家科技進步二等獎”。2010年發起并參與了某部隊物聯網項目，2013年該項目榮獲“某部隊科技進步二等獎”。同時組織企業技術人員在國內多家專業刊物上發表多篇專業學術論文，均獲得良好的社會反響。
主要工作經歷：
1992―2000年 北京新高進電訊技術發展中心 總經理
2004―2008年 中國電子系統工程總公司 項目十部經理
2008年至今 北京中電先科智能工程技術有限公司 董事長兼總經理
2010年至今 北京中電萬聯科技股份有限公司 董事長兼總經理
工作業績：
有二十多年經營管理經驗，熟悉各種先進的管理方法，能理論結合企業實際制定相應的管理方案，并能貫徹實施。在多年的企業管理中，鑄就極強工作執行力，善于戰略思考問題并能及時解決各種復雜問題，擅長發揮團隊合作精神，勇于開拓、進取、創新。其中在中國電子系統工程總公司任職期間承擔的項目獲得北京市科技進步二等獎。
專長：
豐富的大中型信息化項目的總體規劃、方案設計、項目組織經驗；
安全信息化專家、物聯網信息化專家；
善于引領企業對新理念、新技術的應用；
引領員工創新、進取；
擁有豐富的大型系統集成項目的規劃、管理經驗，完成了多個大型安全防范項目的組織和實施工作。善于引領企業對新理念、新技術的應用，如目前從事的業務覆蓋了物聯網技術、大數據技術、三網合一技術等先進的技術應用與研發。
公司副總：黃海美
教育背景：
中國人民大學 會計專科
北京大學 CFO研修
主要工作經歷：
2004―2008年 中國電子系統工程總公司
2008―2010年 北京中電先科智能工程技術有限公司
2010年至今 北京中電萬聯科技股份有限公司
工作業績：
擁有十多年的財務及管理工作經驗，作為中電萬聯的創始人之一，為企業設計建立了系統的財務會計規章制度，通過制度的貫徹實施，加強了財務的規范操作。公司的內部審計亦以此為依據進行，重視加強內控制度建設，不斷改善經營管理。
技術特長：
具有多年高科技企業財務管理方面的經驗，在企業投、融資和資金分配與應用等方面具有非常專業的知識和豐富的操作經驗，能夠合理調配、管理資金，進行融資協調工作；審核、分析財務會計報表；稅務規劃及成本控制；協調工商、稅務、銀行方面的各項工作等。
技術總監： 周世斌
教育背景：
1985年9月―1989年7月 國防科技大學計算機系計算機及應用專業 學士
1998年9月―2001年7月 中國科技大學研究生院（北京）計算機應用專業 工學碩士
主要工作經歷：
1989―2001年 總后指揮自動化工作站 工程師
2001―2004年 北京金康泰醫療科技有限公司 總工程師
2004―2005年 湖北天維科技有限公司北京辦事處 主任
2005―2010年 方正國際醫療事業部 系統分析師
2010―2011年 IBM GCG/GBSC項目經理/行業咨詢顧問
2011至今 中電萬聯科技股份有限公司 技術總監
工作成就及業績：
從事多年技術管理工作，有豐富的產品研發經驗，曾先后獲得軍隊科技進步獎三項，是國內《2002醫院信息系統功能規范》達標產品的技術負責人。國家衛生部電子病歷委員會專家成員。
《軍用車輛管理系統》獲1996年度軍隊科技進步二等獎 第一完成人
《國康醫院信息系統》2003年首批通過國家衛生部《2002版醫院信息系統功能規范》 總工程師
國家衛生部《基于健康檔案的區域衛生信息平臺技術方案》編寫成員
《基于電子病歷的醫院信息平臺建設技術解決方案》編寫成員
衛生部電子病歷委員會《臨床檢驗結果共享系統互操作性規范》編寫成員。
及相關承擔課題：
《基于HL7的資源管理模型構建》2007年廈門中國數字醫學論壇暨HL7年會文集
《共享文檔的生成與檢索》《中國數字醫學》2009年11月（B）區域衛生信息系統專刊
主要產品及解決方案介紹
（一）視頻大數據管理平臺
視頻大數據分析方案是為視頻應用分析開發的一款產品，該方案結合了目前先進的Hadoop數據集群技術完成海量視頻數據處理，不但利用Spark分布式計算對海量數據進行快速處理而且集成了多種類型的常用圖像圖形算法和工具，方便用戶對數據分析處理，此外方案集群部署運維具有很強的可配置性，方便管理人員對服務集群的運維狀態進行日常維護和監管。
（二）多媒體信息系統
多媒體信息系統是基于計算機技術和現代通信技術的信息、傳播系統，支持目前大部分主流媒體信息，它可以為機關、企業、大型運營商或者連鎖式機構基于網絡構建多媒體信息系統，并能充分利用現有計算機網絡和顯示設備，采用先進的數字編解碼和傳輸技術，對分布于各地的顯示設備實現網絡集中管理、內容遠程傳輸，使動態信息、業務廣告、促銷信息、政策法規、新聞等資訊得以實時。
系統主要用于政府政策、公益宣傳、便民公共信息服務、娛樂節目展播、電子交易服務業務和廣告投放等。
1.1概述
構建積極主動的網絡安全態勢感知體系，目的是實現更主動、能力更強的網絡威脅感知。在安全態勢感知的三個層次上，態勢理解和態勢預測除了因威脅數據種類和數量更多所帶來的集成、融合與關聯分析壓力以及評估內容的增多，在關鍵方法與技術上沒有太大變化，最大的區別來自于態勢察覺層次即傳感器網絡的不同。由于要進行有目標、有針對性的數據獲取，需要在理想狀態下實現對網絡攻擊行為的全程感知，因而建立主動探測與被動監測相結合的傳感器網絡非常關鍵。
1.2體系結構
積極主動的網絡安全態勢感知體系由主動探測與被動監測相結合的數據采集、面向網絡攻防對抗的安全態勢評估、基于網絡威脅的安全態勢預測三部分構成。
1）數據采集
傳感器網絡通過主動探測與被動監測相結合的態勢要素采集數據，針對以下五種類型的數據：一是來自網絡安全防護系統的數據，例如防火墻、IDS、漏洞掃描與流量審計等設備的日志或告警數據；二是來自重要服務器與主機的數據，例如服務器安全日志、進程調用和文件訪問等信息，基于網絡與基于主機的協同能夠大大提升網絡威脅感知能力；三是網絡骨干節點的數據，例如電信運營商管理的骨干路由器的原始網絡數據，網絡節點數據采集的越多，追蹤、確認網絡攻擊路徑的可能性就越大；四是直接的威脅感知數據，例如Honeynet誘捕的網絡攻擊數據，對網絡攻擊源及攻擊路徑的追蹤探測數據；五是協同合作數據，包括權威部門的病毒蠕蟲爆發的預警數據，網絡安全公司或研究機構提供的攻擊行為分析報告等。除了第一、第二種類型數據的采集，后面三種類型的數據采集都可以體現積極主動的安全態勢感知。如果通過某種方式擁有骨干網絡設備的控制權，借助設備的鏡像等功能，就能夠獲取流經網絡設備的特定數據。最近斯諾登披露的美國國家安全局“棱鏡”計劃中就有利用思科路由器的“后門”，獲取境外骨干網絡節點數據的內容；而且，該計劃通過要求一些公司提供有關數據，來完善其監控信息。
2）安全態勢評估
評估分為數據預處理、數據集成、脆弱性評估、威脅評估和安全評估五個步驟。對異源異構的傳感器數據，需在數據分類的基礎上進行格式歸一化處理，然后在相關知識庫與技術手段的支撐下，根據威脅、脆弱性或安全事件等的標識，進行數據去重、集成和關聯，再依次進行面向脆弱性、威脅和安全性的專項評估。由于當前數據集成與融合的相關技術尚不完善，這里側重于以威脅識別為牽引，來評估因為威脅變化而引發的安全狀態變化，即面向網絡攻防對抗的安全態勢評估。為此，需解決三個基礎問題：
（1）對網絡威脅主動探測數據的利用。這些數據雖然可能不完整、不系統，但指向性很強，能夠明確作為威脅存在的證據，可用于確認安全事件、新威脅發現和攻擊路徑還原。
（2）將宏觀的骨干網絡節點數據與具體的涉及某個信息系統的數據進行關聯。從具體的數據中提取關鍵字段，比如IP地址或攻擊特征，然后基于這些字段在宏觀網絡數據中找出相關的數據，解決宏觀與微觀數據的關聯問題。
（3）從海量網絡數據中提取可疑的網絡攻擊行為數據。以特征匹配技術為支撐，深化攻擊模式與數據流特征提取，以0Day漏洞的研究與利用為基礎，提升對新威脅的監測能力。
3）安全態勢預測相對于脆弱性的出現與安全策略的調整，網絡威脅的變化頻率要高很多。因此，在全面獲取網絡威脅相關狀態數據的情況下，想定不同的場景和條件，根據網絡安全的歷史和當前狀態信息，基于網絡威脅來進行態勢預測，就能夠較好地反映網絡安全在未來一段時間內的發展趨勢。態勢預測的目標不是產生準確的預警信息，而是要將預測結果用于決策分析與支持，特別是要上升到支持網絡攻防對抗的層次上。
2傳感器網絡
2.1概述
主動探測與被動監測相結合的安全要素提取，分別由主動探測型和被動監測型兩種傳感器來完成。其中前者主要面向網絡威脅，后者則全面關注安全態勢要素數據。兩者在數據采集上都體現了積極主動的策略，例如，通過反制威脅獲得其服務器的控制權，進而采集其數據，或利用Honeynet來誘捕分析網絡攻擊。這種積極的策略體現了網絡攻防對抗，需考慮傳感器的安全性。
2.2主動探測型傳感器
主動探測型傳感器以主動探測網絡威脅相關信息的方式來進行數據獲取，在有效降低采集數據量的同時，大幅度提升威脅感知的準確性。這是目前安全態勢感知系統所欠缺的，可以有如下幾種方式：
1）重大威脅源公開信息收集：除了權威部門的威脅預警信息，對一些有名的黑客組織與非法團體，例如近期著名的“匿名者（Anonymous）”，還可收集其歷史行動、使用手段和公開言論等信息，來分析評判其可能采取的攻擊行動。
2）蜜網（Honeynet）或蜜罐（Honeypot）傳感器：在關鍵信息系統或基礎設施中部署蜜網或蜜罐系統，對網絡威脅進行誘捕和分析，可實現更深層次的威脅感知。
3）可疑目標主動探測：對曾經發起網絡攻擊的威脅源，依托網絡反制手段，對其開展具有針對性的網絡追蹤（例如攻擊路徑所涉及的IP地址、域名等）來獲得相關數據。如同有目標的高級攻擊，這能夠非常有針對性的對潛在的威脅進行感知。
2.3被動監測型傳感器
被動監測型傳感器以被動采集網絡流量或主機資源信息的方式來進行數據獲取，這是目前網絡安全態勢感知系統的主要數據采集方式，常用的技術有如下幾種：
1）網絡安全防護設備傳感器：防火墻、IDS、防病毒和終端安全管理系統等安全防護設備的日志與告警信息是基礎的態勢要素數據，基于這些數據能夠獲得一個網絡信息系統的基本安全狀態。
2）網絡設備傳感器：利用網絡設備如路由器、交換機的流量鏡像等功能，獲取流經這些設備的網絡數據，如果具有網絡關鍵節點或攻擊源網絡設備的控制權，對網絡威脅的感知信息就能夠更加完整。
3）服務器主機傳感器：在關鍵服務器與主機上部署主機，實現本機網絡流量與主機資源（內存使用、進程、日志、文件訪問等）信息的捕獲，這對安全事件確認和危害分析非常重要。
4）重點目標傳感器：針對APT攻擊與0Day漏洞利用等高級威脅，尤其是重點保護對象（如政府、金融、工業與能源等行業的信息系統與外部公共網絡的出入口）的安全威脅數據的捕獲。
3結束語
為何一個比特幣的底層技術會釋放出如此巨大的聯動效應？有人把它與印刷術的發明相媲美，它能夠標志著下一個數字時代（價值互聯網）的來臨。區塊鏈（Block Chain）到底具有什么特征，為啥說它有分布式社會賬本功能？它與傳統互聯網技術有什么聯系？它對社會、企業的財務運行、商業模式有何影響，又對會計核算、審計業務有什么創新，企業應該采取什么應對策略？
預測未來的最好方式是創造未來，生活在未來之中。本刊擬請上海大學管理學院管理會計與信息化中心主任許金葉撰寫《區塊鏈：引領財會革新的邏輯》系列文章，以期拋磚引玉，引起社會各界對區塊鏈中財務創新與會計問題的關注與探討；同時，也歡迎有見解的作者投稿，本刊將優先發表。
【摘 要】 隨著物聯網、大數據、云計算、移動終端四大技術的落地、發展及壯大，數字貨幣的底層信息技術――區塊鏈（Block Chain）得到世界各國廣泛的重視。正本清源，借鑒科技發展三大動力結構理論，從信息技術、社會經濟及其思維三個維度來探索區塊鏈產生的根源。認為區塊鏈本質是現代數據庫技術、現代密碼學、網絡管理激勵機制的集成，是一門集現代信息技術、數學、金融學、法學等學科為一體，解決人與人之間信任問題的科學，從而為未來闡述區塊鏈將引領財務業務創新與會計核算革命提供邏輯基礎。
【關鍵詞】 區塊鏈； 數據庫技術； 密碼學； 激勵機制
【中圖分類號】 TP309.7；F275.2 【文獻標識碼】 A 【文章編號】 1004-5937（2017）13-0132-05
引 言
當前，區塊鏈技術不僅在金融領域的應用逐漸成熟，而且在物流追溯、資產轉移及合約管理、身份論證、選舉投票等領域中應用。以比特幣、以太幣為首的數字貨幣在金融等各領域應用，標志著信息互聯網時代向價值互聯網時代轉變。為何數字貨幣的底層技術（區塊鏈）會釋放出如此巨大的聯動效應？有人甚至把它與社會發展史上印刷術發明的作用相媲美。那么，區塊鏈（Block Chain）因何而生？^塊鏈是什么技術，有何種特征？為何說具有分布式社會賬本功能？區塊鏈對社會和企業的財務運行、商業模式有何影響，又對會計核算、審計業務有什么創新，企業應該采取什么應對策略？本文就此作一分析。
一、區塊鏈發展的三大動力結構：經濟全球化需求、現代信息技術推動、社會認識轉型三者聯動的必然
除了細菌、古細菌、原生生物三類單細胞有機體，加上菌類、植物和動物共六類物種外，科技產物（人造物）被稱為地球上第七類物種。科技與前面生物共同具有基本屬性。針對當前出現的“機械系統在生命化，生命系統在機器化”的現象，人們對科技的本源、發展軌跡與動因非常關注。本文借鑒《失控》作者凱文?凱利在新作《科技想要什么》中提出科技發展三大動力要素來解釋區塊鏈技術的發展動因[1]。凱文?凱利闡釋了科技發展的三大動力要素，以科技自身結構的需求解釋了科技發展的必然性，以科技內部發展的引力解釋科技進步的偶然性，以人類社會在開發科技選擇時的集體意識解釋科技發展的開放性。
（一）經濟全球化需要解決的信息技術問題：區塊鏈發展的自身結構需求
經濟全球化（Economic Globalization）是當今世界經濟繁榮發展的重要標簽，各國經濟均朝著全球化趨勢發展。經濟全球化是指在全球范圍內使用和配置勞動力、資本、技術、服務等經濟資源，以完成社會生產、分配、交流和消費等經濟行為。經濟全球化主要表現為市場、生產、資金、金融、科技及信息傳播等多領域的全球化，而多領域全方位的全球化經濟正迫切需要業務實施的實時性。實時性一方面要求在交易時間上的及時性，但是事實上，目前資金、資產的轉移需要通過第三方機構，而且由于各國機構的管理差異，造成了交易時間與成本的增加。另一方面，實時性要求信息的真實性，這直接影響經濟業務的開展與決策。這些經濟問題的本質是分離均衡問題，正在發展的區塊鏈技術能夠有效解決分離均衡問題。
1.分離均衡：制約經濟全球化發展的核心問題
均衡是指一種平衡的狀態，均衡不代表著絕對平均，而是一種相互依存的狀態，又或者是一種邏輯關系，例如力學中的穩定與平衡。類似的，均衡的概念被經濟學家引用到經濟領域，經濟學中的均衡是指經濟體系中各經濟單位或變量相互制約，沒有任何“變革動機”而形成的一種穩定狀態。經濟均衡的理論是源于西方經濟學的基礎理論，可用來解釋宏、微觀的經濟問題。作為一個被廣泛采用的分析性工具，經濟均衡理論在社會科學的各個研究領域中具有獨一無二的地位。分離均衡也是經濟學分析中常用的概念，約瑟夫?斯蒂格利茨（Joseph Stiglitz）[2]與邁克爾?斯賓塞（Michael Spence）[3]對分離均衡的研究頗有建樹。簡單而言，分離均衡是指不同的經濟單位利用信息傳遞機制分離到不同領域，或者不同的經濟單位通過信息傳遞機制匯聚到同一領域的過程，最終達到一種穩定狀態，任何參與方無法輕易改變這種形成機制。
在資源面前，人人平等。每一個企業或組織都想用自己最大的力量去創造財富，但是有限的資源不能被無限制地瓜分，每一個企業或組織應當合理配置資源并利用資源去創造更多資源。因此，企業管理面臨兩個基本問題：一是如何優化企業資源配置；二是如何激發企業資源的有效性。分離均衡理論可以用來解決企業管理中的這兩大難題，即利用信息傳遞機制使企業資源達到穩定和最優的狀態。例如，利益分配的不合理是企業關系處理中普遍存在的問題，處理利益均衡問題就需要利用信息來區分它們從而實現分離均衡。均衡問題在經濟全球化中表現更加突出，例如經濟全球化直接的需要是業務的實時有效執行，然而在交易時間上，資金、資產的轉移需要通過第三方機構，而且，各個國家的機構管理差異，造成時間與成本的增加。同時，信息的真實性也直接影響經濟業務的開展與決策。
2.信息不完全、信息不對稱、信息不實時造成分離不均衡
在西方經濟學理論中，已經有學者證明，當信息完全對稱時，企業能夠實現資源配置的最優化，使得企業資源創造出最大收益。以次類推，在企業管理中，信息的不完全性、非對稱性、信息的實時有效性同樣影響企業績效是否達到了最優。信息的不完全性會導致管理者難以預測未知的變化，從而在執行業務的過程中一旦出現突發狀況，則難以控制和及時應對。在企業的組織管理中，信息不對稱性是指參與業務的雙方由于制度或其他因素不能徹底實現信息共享，導致其中一方不知道另一方擁有的信息及信息的真假，容易造成逆向選擇等問題。
3.解決信息分離均衡呼喚區塊鏈技術
解決信息分享均衡問題需要經濟業務實時產生，傳遞與共享真實的信息，互聯網下雖提供了巨量信息，但也表現出信息超載、泛濫的問題。這些問題需要新的信息技術來解決，而區塊鏈技術恰是適應這種需求而誕生的。
（二）現代信息技術發展的推動力：區塊鏈技術進步的偶然性
現代信息技術是以互聯網（Internet）為核心的信息技術。互聯網的本質是網絡（Web），網及網絡廣泛存在于自然界。互聯網技術主要采用超文本和超媒體的信息組織方式，將信息擴展到整個網絡以實現信息的互聯。以互聯網技術為核心的現代信息技術有兩個主要特點：一是連接，主要表現為人與人之間的連接（互聯網），還表現為人與物的連接，以及與物與物的連接（物聯網）；二是信息傳遞，信息傳遞的發展經過三個階段：單向信息傳遞的Web 1.0大門戶時代、雙向信息傳輸的Web 2.0互動時代，以及個性化信息集成的Web 3.0智能時代。現在的互聯網技術已經能夠基于平臺實現個性信息整合。
從互聯網到物聯網，信息產生的內容從結構化數據到非結構化數據（大數據），信息產生的主體從人到物，信息產生的方式從手動到自動，信息性質逐漸呈現真實性。但是，信息的收集、存儲及傳輸仍然飽受不安全、不真實的困擾，這需要互聯網信息技術內部尋求解決這個問題的可能辦法。
（三）分布式群體智慧：區塊鏈產生的社會思維
提及區塊鏈，人們提到最多的詞匯是“去中心化”，但是區塊鏈的核心思維應該是分布式群體智慧的思想。人們想到“去中心化”主要是因為人們飽受互聯網發展過程中“中心化媒介”對個體隱私侵害。實際上，區塊鏈的貢獻不僅是“去中心化”思想，還是分布式群體智慧。分布式群體智慧主要是人類認識思維從還原性思維向復雜性思維轉變的結果。
人類認識世界的思維主要有兩種方向：一種方向沿著分解、細化、深入的思維，即還原性理論；另一種方向沿著綜合、集體、組成的思維，即復雜性理論。還原論推崇簡單性規律，主張任何現象均能夠經分解、細化、深入等程序推導出一系列的基本組成因子，隨著對這些基本因子研究的深入，一步一步還原出表面現象的內涵。復雜性理論是一門研究復雜現象的理論，這些現象具有非線性、不確定性、時間不可逆性、自組織性、涌現性等特點。基于還原理論上“高效源于控制”的思想向基于復雜理論上“高效源于無為（失控）”的思維轉變，這個道理，后面的系列文章中將不斷涉及，由于篇幅問題，論文不展開。實際上匯流成河、積沙成塔等道理都是分布式群體智慧的反映，區塊鏈中的分布式群體智慧有助于解決交易中的“公信力”問題。
二、區塊鏈是各項信息技術的C合體
（一）數字貨幣的底層技術：區塊鏈產生簡史
雖然杰出數學家戴維?查姆在1993年就提出eCach數字化支付系統，并創建荷蘭公司進行運營，但是，最終因為在線購物客們不關心個人隱私的泄露和安全問題，在1998年最終破產。eCach數字化支付系統一度受到冷落。針對澳大利亞企業家James A Donald對不需要第三方權威認證、點對點網絡的eCach支付系統的質疑，在2008年11月1日深夜2點10分，Satoshi Nakamoto（中本聰）給他回復了一封《比特幣：一種點對點電子現金系統》的郵件。這封郵件簡潔、優雅地闡述了eCach支付系統的五個主要特性[4]：可以用點對點的網絡解決雙重支付問題；沒有類似鑄幣一級的第三方的信任機構；使用者可以完全匿名；可以用哈希現金形式的“工作量證明”來制造新的貨幣；用以制造新的貨幣的“工作量證明”同樣可以用來預防雙重支付。
《比特幣：一種點對點的電子現金系統》一文得到黑客及金融社會的廣泛重視，比特幣、以太幣等數字貨幣得到迅速應用，這也標志著價值互聯網的到來。因《比特幣：一種點對點電子現金系統》而聞名的中本聰獲得2016年諾貝爾獎的提名。
那么，《比特幣：一種點對點的電子現金系統》到底解決了什么信息問題，為何數字貨幣的底層技術（區塊鏈）可以具有eCach支付系統的五個特性？論文認為探討區塊鏈技術能夠在金融領域、物流追溯、資產轉移及合約管理、身份論證、選舉投票等各個領域中廣泛應用的原因之前，必須清晰區塊鏈是什么。論文認為區塊鏈=現代信息技術+現代密碼學+網絡管理激勵機制。也就是說，區塊鏈是現代信息技術、現代密碼學、網絡管理激勵機制的集成，是一門集信息技術、數學、金融學、法學等學科為一體，解決人與人之間信任問題的科學。
（二）加密、序時鏈接的分布式數據庫：數據庫技術在區塊鏈中的發展
1.數據庫技術發展簡史
數據庫（Database）是信息技術的核心，主要用來采集、存儲和管理數據，是進行數據加工和信息傳遞的基礎。根據數據模型的特征，數據庫技術的發展歷程分為網狀數據庫（又稱層次數據庫）時代、關系數據庫時代和面向對象數據庫時代。
（1）網狀數據庫（層次數據庫）
網狀數據庫（層次數據庫）解決了集成數據的存儲問題，為現代數據庫技術的發展奠定了基礎。網狀數據庫利用存儲路徑表明數據與數據之間的關系，這些存儲路徑既能在一定程度上保證數據和程序的物理獨立性，又能保證一定的邏輯獨立性，可以有效促成數據的集成與共享。但是，網狀數據庫（層次數據庫）中需確切表明數據的存儲路徑，因此也導致了此類數據庫在數據獨立性和抽象性方面的不足。
（2）關系數據庫
Codd E F[5]首次以數學理論為出發點提出了關系模型的概念，列示了衡量關系型系統的十二條標準，用數學理論奠定了關系數據庫的基礎。隨后，霍尼韋爾公司（Honeywell）研發了世界上第一個商用的關系數據庫系統，并在之后的誕生了與關系型數據庫相對應的結構化查詢語言（Structured Query Language，簡稱SQL），以標準的計算機編程語句為基礎，集成并實現了數據庫生命周期中的全部操作，能夠接受用戶的行動指令，而用戶不需要給出具體的步驟指令，即可實現查詢、操縱、定義和控制等功能。關系型數據庫不僅能夠解決數據的集成與共享，也能解決數據的獨立性與抽象性問題。同時，關系數據庫以嚴格的數學和邏輯學為基礎，界面簡潔，容易理解和操作。不足的是，關系數據庫無法解決更為復雜的數據結構。
（3）面向對象數據庫
隨著科技的不斷進步，關系型數據庫已經不能滿足各領域對數據庫技術的要求，于是在20世紀80年代，面向對象數據庫技術應運而生，也標志著第三代數據庫系統時代的到來。第三代數據庫系統在集成第二代數據庫系統技術的基礎上，結合了多種信息技術，支持關系模型和面向對象模型等多種數據結構，普遍應用于各大領域。面向對象數據庫支持標準網絡協議和數據庫語言標準，能夠實現對數據、知識和對象的有效管理，具有優良的兼容性、可移植性與可擴展性等特性。不足的是，這種數據庫采用了更為復雜的技術取代了原來的關系型數據庫，查詢語句十分復雜，加大了使用者的更新成本和學習成本。
2.加密、序時鏈接的分布式數據庫
區塊鏈技術是加密、序時鏈接的分布式數據庫技術。其中加密、序時鏈接在下文展開分析，這里僅介紹區塊鏈數據庫技術是分布式數據庫技術。
信息的本質和來源在不斷變化，伴隨著Internet與國際電子商務的發展推動分布式數據庫技術產生。物聯網下數據的復雜度和數據量都在迅速增長，傳統的數據庫技術已經不能滿足人們的更高要求，傳統數據集中式存儲在單個計算機上，系統不安全且不靈活，不能夠隨時適應用戶的需要。分布式數據庫技術是數據庫技術（并行數據庫技術、Web數據庫技術等）與計算機網絡技術（大數據挖掘與商務智能技術、聯機分析技術、內容管理技術等）結合的產物[6]。分布式數據庫技術將分散各地的數據庫系統通過網絡連接起來，形成一個似集中數據庫。分布式數據庫技術具有局部數據庫和整體數據庫的概念，不僅能夠對數據進行全局管理，又能夠保證各點自主管理數據。數據具有獨立性和透明性，除了處理數據的能源花費大外，數據的安全性和保密性問題較大。
三、哈希（Hash）函數及其算法：區塊鏈中的密碼學
（一）哈希（Hash）函怠―密碼學的“瑞士軍刀”
信息有極大的價值，尤其在軍事領域中，信息加密與解密具有重要的價值。“凱撒密碼”、二戰中的“恩尼格瑪密碼機”、戚繼光之反切碼、二戰中池步洲與山本五十六之死等都是著名的信息密碼故事。密碼學是一門研究能夠將可識別的正常信息轉換成不可識別的隱秘信息用以傳播，同時又能將不可識別的信息還原成正常信息的方法和原理的科學。最原始的加密的方法是手工加密，需要人工破譯。隨著科技的進步，不斷實現了機械加密、現代密碼加密和數據加密[7]。哈希（Hash）函數是密碼學中的高級手段，具有三個特性：其輸入可為任意大小的字符串；能產生固定大小的輸出；能夠進行有效的計算（哈希值計算的復雜度為0（n））。
哈希（Hash）函數之所以被稱為密碼學中的“瑞士軍刀”，關鍵是因為哈希（Hash）函數能夠滿足密碼安全需要的三個標準：
（1）碰撞阻力：如果無法找到兩個值，x和y，而x≠y，則H（x）=H（y），稱哈希函數H具有碰撞阻力。
（2）隱秘性：哈希函數H具有隱秘性，當其輸入r選自一個高階最小熵的概率分布，在給定H（r/x）條件下，得出x的值是不可行的。
（3）謎題友好：如果對于任意n位輸出值，假定k選自高階最小熵分布，如果無法找到一個可行的方法，在比2n 小很多時間內找到x，保證H（r/x）=y成立，那么，哈希函數H為謎題友好。
（二）數據的加密、序時存儲與通信：區塊鏈中的密碼學
當密碼與數據庫結合在一起時，此類數據庫俗稱是可定義的數據庫。隨著數據庫技術的發展，根據管理的需要可以對數據庫進行定義，也就是可定義的數據庫。區塊鏈中的數據庫就是應用密碼學來進行定義的數據庫。
區塊鏈以區塊為單位組織數據，區塊是一種記錄交易的數據庫，以加密的方式存儲網絡上所有的交易記錄。每個區塊由區塊頭和區塊主體組成。區塊主體只負責記錄前一段時間內的所有交易信息，區塊鏈的大部分功能都由區塊頭實現。區塊頭履行數據庫的加密、序時存儲及通信的義務，由以下方面的內容組成：
（1）版本號，標示軟件及協議的相關版本信息。
（2）父區塊哈希值，運用哈希值使得每個區塊首尾相連，形成了區塊鏈，并且哈希值對區塊鏈的安全性起到了至關重要的作用。
（3）Merkle根，由區塊主體中所有交易的哈希值再逐級兩兩哈希計算得出，用于測試某筆交易在區塊中的真實性。
（4）時間戳，記錄該區塊產生的時間，精確到秒。
（5）難度值，指該區塊相關數學題的難度系數。
（6）隨機數（Nonce），記錄解密該區塊相關數學題的答案值。
區塊鏈的形成主要過程如下：把在本地內存中的交易信息記錄到區塊主體中，在區塊主體中生成此區塊中所有交易信息的Merkle樹，把Merkle樹根的值保存在區塊頭中；把上一個剛剛生成區塊的區塊頭數據通過SHA256 算法生成一個哈希值填入到當前區塊的父哈希值中；把當前時間保存在時間戳字段中；在當前區塊加入區塊鏈后，各節點就會立即開始生成下一個區塊[8]。難度值字段會根據之前一段時間區塊的平均生成時間進行調整以應對整個網絡不斷變化的整體計算總量，如果計算總量增長了，則系統會調高數學題的難度值，使得預期完成下一個區塊的時間依然在一定時間內。
時間戳不僅能夠準確記錄文件創建的時間，更重要的是能夠準確反映文件創建的先后順序。數據庫對一份文件進行確認，時間戳服務器必須包括指向之前文件確認的哈希指針，當前時間和文件內容本身，并用這三條信息來對文件進行簽名。時間戳保證了文件的真實性，確保了文件內容不會被其他節點篡改，文件存儲的順序也被保存下來。
四、網絡管理激勵機制：區塊鏈的網絡f議
群體智慧的結晶往往大于局部的力量，但是，并非所有的部分湊合在一起就能夠大于群體。究竟是“三個臭皮匠大于諸葛亮”還是“三個和尚無水喝”，這需要視情況而定。在企業管理中，容易出現“三個和尚無水喝”的困難。如何促使部分總和超過整體，就是區塊鏈技術與管理技術結合的結晶：通過網絡協議（個體遵循一定的規則），通過“共信力”來解決“公信力”的問題，實現網絡管理激勵機制。
（一）網絡通信協議：各個節點的通信規則
網絡最早產生于美國軍事的阿帕網（ARPA）。基于阿帕網的大部分電腦相互之間不兼容，不僅單機上任務不能共享，而且單機之間難于通過接口信號處理機實現互聯。為解決“資源共享”的目標，有必要建立所有電腦共同都必須遵守的標準，即網絡協議。網絡協議實質是一種規則，規定了網絡上各節點進行網絡通信的規則，每一臺計算機必須遵守網絡協議才能與因特網聯通。其中，TCP傳輸協議和UDP用戶數據報協議是兩個廣為使用的因特網協議。一般而言，TCP/IP協議分為網絡接口層、網絡層、傳輸層、應用層4個層次。在進行數據傳送時，每一層可以直接聯系它的上下層進行數據傳輸，并可借助上下層網絡以滿足本層的要求。
（二）點對點價值傳輸協議
區塊鏈技術支持點對點的網絡。每個節點都是平等的，沒有等級差異。任何節點都可以隨時參與協議，能夠隨時與其他節點連接，這些節點構成一個隨機的網絡拓撲結構，共同遵循點對點價值傳輸協議。點對點價值傳輸協議是充滿技術特質的協議，比如需要遵循泛洪算法；比特幣點對點價值傳輸協議是一個開源協議。同時，各個節點的資產必須能夠數字化，能夠形成智能資產，參與“智能合約”。
（三）網絡節點整體行為的管理激勵
由于區塊鏈所支持的點對點的隨機網絡，各個節點參與整體合作網絡的原則是“平等”與“民主”，只能依靠“利益”驅動而不能夠用“棍棒”約束。這就是網絡節點整體合作行為的管理激勵。合作要形成穩定的均衡需要一定的條件，這就要求所設計的“挖礦”算法不僅能夠激勵各個節點積極參與價值傳輸活動的記賬活動，同時，又要防止任何節點難于操控共識形成的過程。當前，比較流行的是權益證明機制和工作量證明機制。
結 語
本文從源頭上分析了區塊鏈技術發展的三大動力要素，以經濟全球化趨勢解釋區塊鏈發展的自身需求、以現代信息技術的進步解釋區塊鏈技術的偶然性、以社會認識轉型解釋區塊鏈發展的開放性。區塊鏈的本質是現代信息技術、現代密碼學、網絡管理激勵機制的集成，是一門集信息技術、數學、金融學、法學等學科為一體，主要用于解決人與人之間信任問題的科學。區塊鏈技術的應用已從金融領域逐步引入各領域，將在物流追溯、資產轉移及合約管理、身份論證、選舉投票等領域中廣泛應用，未來必引領財務業務創新與會計核算革命。
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