Industri akuntansi dengan cepat berubah dengan ekonomi menuju pasar berbasis data, yang bergantung pada keterampilan analitis dan presisi.

Big data meliputi:

  1. Data gambar dan video: video berisi video pelacakan produktivitas pekerja, video inventaris untuk mengukur produktivitas dan mengidentifikasi hambatan, video wawancara yang melaluinya wawancara manajemen dianalisis untuk mengekstrak konten, emosi, dan kemudian memberikan non-informasi verbal tentang risiko bisnis dan ulasan. Komponen non-verbal ini lebih penting daripada konten verbal di mana komponen tersebut menciptakan citra niat manajemen eksekutif.
  2. Data audio: menganalisis data audio dapat mencapai keuntungan triwulanan, seperti panggilan konferensi triwulanan, rapat pemegang saham dan dewan, panggilan pelanggan, panggilan telepon internal karyawan.
  3. Data tekstual: termasuk halaman web, Facebook dan Twitter. Data ini berguna dalam mendukung pemasaran, memberikan peringatan dini tentang cacat produk, memperkirakan volume penjualan, serta mengevaluasi dan meningkatkan kinerja bisnis. Perusahaan mengekstrak dan menggabungkan format big data dari video, gambar, audio, dan teks dengan data keuangan tradisional untuk mempromosikan catatan akuntansi, meningkatkan kualitas informasi keuangan, mempromosikan transparansi, merasionalisasi pengambilan keputusan, dan memenuhi tuntutan pemangku kepentingan.

Ada peningkatan data video, gambar, audio dan teks yang mempengaruhi catatan dan informasi akuntansi tradisional (McKnight, 2015). Big data analytics dapat mempengaruhi akuntansi keuangan melalui pengumpulan, pencatatan dan pengelolaan data, dan penyusunan laporan keuangan. Data teks, video, dan audio dihubungkan dengan data tradisional dengan meningkatkan keterampilan analitis akuntan. Selain itu, big data mempengaruhi nilai wajar aset dan kewajiban, karena mengurangi estimasi asumsi subjektif (Zabihollah & Jim, 2017).

Big data analytics menghilangkan perbedaan antara Prinsip Akuntansi yang Diterima Secara Umum (GAAP) dan Dewan Standar Akuntansi Keuangan (FASB). Ini juga membantu dalam bergerak menuju sistem akuntansi global (Warrant et al., 2015). Big data memainkan peran penting dalam proses peninjauan karena menyediakan bukti tradisional dengan informasi yang cukup dan dapat diandalkan seperti menggunakan data Global Positioning System (GPS) untuk memvalidasi penjualan dan pengiriman (Yoon et al., 2015). Selain itu, big data analytics memainkan peran kunci dalam menganalisis elemen di luar anggaran seperti basis pelanggan, kualitas produk, dan reputasi perusahaan. Juga, ini membantu munculnya elemen-elemen ini dalam laporan keuangan aktual dengan menggunakan algoritma ekstraksi data untuk mendapatkan informasi yang berharga (Alles, 2015).

Menurut (Werner, 2015), big data mempengaruhi masa depan pelaporan keuangan dan perkembangan GAAP, di mana Extensible Business Reporting Language (XBRL), yang asalnya adalah Extensible Markup Language (XML), dapat digunakan. Bahasa ini dapat mengelola data secara otomatis dan memiliki kemampuan untuk mengubah data menjadi informasi yang berharga. Laporan yang disusun berdasarkan (XBRL) adalah versi elektronik yang disempurnakan dari laporan keuangan yang mengurangi waktu pemrosesan data, menyiapkan laporan keuangan elektronik yang ramah lingkungan, meningkatkan analisis informasi keuangan, menerbitkan laporan dalam berbagai bahasa, dan meningkatkan tingkat pengungkapan pada lembaga keuangan dengan tujuan membantu investor dalam memperoleh informasi yang akurat. Big data analytics akan memberikan pelaporan waktu nyata di perusahaan besar, bahkan perusahaan kecil mencoba memanfaatkan manfaat data besar dalam akuntansi seperti perusahaan Xero menyediakan perangkat lunak akuntansi cloud untuk usaha kecil untuk membantu mereka memanfaatkan kemungkinan big data dalam akuntansi (Singh, 2020).

Fasilitas teknologi akuntansi keuangan yang mengelola big data, karena sistem keuangan modern memiliki kemampuan teknologi ketika menangani tipe data yang tidak terbatas dan menggabungkan data tradisional dengan data baru dalam program akuntansi baru. Program ini menggunakan teknologi database dengan membaca miliaran catatan dan mengungkapkannya dalam nano detik. Teknologi pintar ini menggunakan data dan algoritma besar untuk menunjukkan penipuan. Teknologi terpenting yang akan merumuskan kembali profesi akuntansi adalah big data, cloud computing, data analytics, artificial intelligence, machine learning, blockchain, new business network, AI Algorithms, dan robotic process automation (Simone, S. 2020), cyber confidentiality, electronic payment systems, virtual reality, digital services, dan social media. Akuntan harus memperoleh keterampilan baru dan menggunakan alat analisis data. Perusahaan harus memodernisasi infrastruktur akuntansi mereka (Sommer, 2015).

Oleh karena itu, big data analytics dalam akuntansi sangat penting untuk memberikan informasi yang membantu dalam meningkatkan kualitas informasi keuangan, kelengkapan dan keakuratan catatan akuntansi, evaluasi aset, transparansi dan kelengkapan laporan keuangan, akuntansi nilai wajar, dan pengembangan standar akuntansi dan efektivitasnya.

Sumber:

  • Alles, M. G. 2015. Drivers of the use and facilitators and obstacles of the evolution of big data by the audit profession. Accounting Horizons, 29 (2): 439-449.
  • McKnight, C. 2015. Preliminary Investingation of Big Data and Implications for Accounting Curricula. available at: https://unitec.researchbank.ac.nz: 1-11.
  • Simone, S. 2020. 10 Predictions for Big Data in 2020. available at: http://www.dbta.com/Editorial/News-Flashes/10-Predictions-for-Big-Data-in-2020-135890.aspx.
  • Singh, H. 2020. Effect of Big Data on Accounting and Financial Services. available at: https://www.softwaresuggest.com/blog/effect-of-big-data-on-accounting.
  • Sommer, B. 2015. When Change Isn’t an Option but a Mandate: What Big Data Is Doing to Accounting? available at: https://www.IFAC.org: 1-4.
  • Warren, D., K. Moffitt, and P. Byrnes. 2015. How accounting records will change with Big Data. Accounting Horizons, 29 (2): doi:10.2308/acch-51069.
  • Werner, J. R. 2015. How Big Data Will Likely Change the World of Accounting. available at: https://blog.frankfurt-school.de/big-data-will-likely-change-world-accounting:1-5.
  • Yoon, K., L. Hoogduin and L. Zhang. 2015. Big Data as Complementary Audit Evidence. Accounting Horizons, 29 (2): 431-438.
  • Zabihollah, R. and J. Wang. 2017. Big Data, Big Impact on Accounting. APLUS, 42-45.