大数据、云会计[1]时代的到来，以企业信息化建设多年积累的结构化数据为核心的海量数据通过大数据挖掘与价值发现，能够推动企业经营管理模式的不断转型与发展。财务共享服务中心将集团企业和各个分子公司共同、重复的业务集中到共享中心进行统一处理，通过标准化和流程再造，达到降低企业成本、提高效率、保证质量、提高客户满意度的目的[2]。影像管理系统作为企业财务共享服务中心建设实施的重要信息系统，通过扫描将纸质单据生成电子影像，以影像信息作为流转要素，以电子信息化手段代替传统审批流程和原始凭证查阅，不仅能够实现企业审计所需会计资料影像化的转化，而且使企业能在较低的成本和较小的风险下提高业务处理能力，提升运营效率。 近年来，电子影像管理相关研究引起了学术界和实务界的关注。周小平等[3]针对现有手工管理纸质档案和票据存在的弊端，提出充分利用先进的软硬件技术实现票据、档案电子化管理的解决方案。石妙希[4]从推广的必要性、系统的构建以及存在的问题三个方面详细阐述了档案影像管理系统的构建。樊小泊等[5]研究了如何利用美国环境系统研究所(ESRI)公司的空间数据库中间件和ArcGIS Engine前端开发组件，构建海量影像数据库管理系统过程中涉及存储和检索的关键技术。 综观现有研究发现，这些文献大多是从当前影像管理的业务需求、系统构建的模型方法以及关键技术等方面去思考，很少涉及电子影像管理的具体业务处理流程与功能设计，并且现有的研究背景基本未基于企业的财务共享服务模式。基于此，本文研究大数据时代基于云会计的财务共享中心电子影像管理框架、流程与功能设计。 二、大数据下基于云会计的财务共享中心影像管理框架模型 财务共享服务模式通过流程的标准化、规范化与再造，能够提高企业的经营管理效率、风险管控水平，实现企业的成本控制与财务管理模式转型。影像管理作为实施财务共享服务中心建设的重要支撑系统，通过大数据、云计算、移动物联网技术，实现了票据实物跟踪流转、原始凭证调阅、票据影像无纸化业务处理，为企业实施财务共享服务提供了强有力的支撑。基于此，本文构建了一个大数据下基于云会计的财务共享中心影像管理框架模型，如图1所示。 图1所示的财务共享中心影像管理框架模型是建立在大数据、云会计的基础上，主要包括基础设施层、业务层、数据层、服务层、应用层和用户层等层次。 基础设施层中基于大数据、云计算技术的智能终端、服务器、存储器、网络和安全设备为业务层的网络报销系统、财务核算系统、资金管控系统、绩效管理系统、合同管理系统和电子档案系统等直接提供系统的运行环境支撑，并为数据层、服务层和应用层从企业内外部收集与企业影像管理所需的相关电子影像数据提供采集通道。 数据层将来自业务层的与企业影像管理相关的DBMS、HDFS、File NOSQL等ODS业务同步复制数据库的结构化数据、半结构化数据和非结构化数据经过ETL数据抽取、转换和加载，并借助Hadoop、HPCC和Storm等大数据技术进行规范化处理后，建立以影像管理为主题的，包括凭证管理、合同管理、票据管理、绩效管理等多个维度数据的数据仓库。
图1 大数据下基于云会计的财务共享中心影像管理框架模型 平台服务层对数据中心的数据通过数据处理、数据利用、应用整合、用户整合和基础服务，采用文本分析和搜索、可视发现、商业智能和高级分析等决策支持技术，对来自数据层的与影像主题相关的信息进行分析整合，面向用户层的集团公司、分子公司和相关干系者，根据企业财务决策的要求，对影像平台提供的数据进行分析利用，从而帮助企业管理决策。 基于云会计平台，集团企业通过与基础设施层中的智能终端、服务器、存储器、互联网等的连接，从企业内部机构、外部市场、税务部门、银行和会计师事务所等处，收集与企业财务数据和非财务数据相关的影像数据。由于这些数据可能分布在不同的地域和机构，并且影像数据类型可能不同，因此需要借助云会计平台去实现这些分布式影像数据的采集和预处理。从基础设施层获得的初始数据源，经由云会计业务层的网络报销系统、财务核算系统、资金管控系统、绩效管理系统、合同管理系统和电子档案系统等对其进行初步的采集，并通过后台的数据模型进行数据挖掘、清洗和整合，使影像管理系统有更加全面和科学的数据支撑，提高管理决策效率。 应用层对云会计业务层的数据进行处理，并将其同步复制到数据库中，包括DBMS、HDFS、File和NOSQL等，同时借助大数据处理技术Hadoop、HPCC、Storm等[6]，对其进行数据的规范化处理后，放到数据中心(数据仓库)。企业借助平台应用层的文本分析和搜索、可视发现、商业智能和高级分析等数据决策支持技术，对来源于平台服务层的影像数据信息进行整合和分析，根据决策的需求形成多种不同层次的决策方案。集团企业的决策者就是用户层，包括集团公司、子公司、分公司等，需要从应用层的影像管理决策方案中根据相对最优原则进行选择，并且合理地分配与利用资源。
