會計信息的使用者主要包括投資者、債權(quán)人、企業(yè)管理者、政府及其相關(guān)部門和社會公眾等。

　　會計信息的使用者大白話解讀

      會計資料與信息的使用者如同企業(yè)數(shù)據(jù)的“多元用戶畫像”，不同角色基于各自需求從中提取價值。隨著數(shù)據(jù)開放共享和監(jiān)管技術(shù)的升級，使用者范圍已從傳統(tǒng)利益相關(guān)方擴展至更廣泛的社會主體。
　　?一、供應(yīng)鏈伙伴：用數(shù)據(jù)建立“共生關(guān)系”?
　　核心需求：通過財務(wù)數(shù)據(jù)評估合作方穩(wěn)定性，優(yōu)化供應(yīng)鏈協(xié)同。
　　案例：
　　?汽車零部件供應(yīng)商評估：
　　新能源車企要求供應(yīng)商提供近3年財報，重點核查：
　　?現(xiàn)金流：能否支撐長期訂單（如某供應(yīng)商賬面現(xiàn)金僅夠維持2個月，存在斷供風(fēng)險）；
　　?環(huán)保投入：是否符合整車廠碳中和承諾（如未披露碳排放數(shù)據(jù)的企業(yè)被移出合作名單）。
　　結(jié)果：篩選出5家優(yōu)質(zhì)供應(yīng)商，簽訂10年戰(zhàn)略協(xié)議，采購成本降低15%。
　　技術(shù)工具：
　　區(qū)塊鏈平臺共享供應(yīng)鏈財務(wù)數(shù)據(jù)（如應(yīng)付賬款周轉(zhuǎn)率），加密授權(quán)確保隱私。
　　?二、數(shù)據(jù)中介機構(gòu)：挖掘“信息金礦”?
　　核心需求：清洗、分析企業(yè)數(shù)據(jù)，為第三方提供決策支持。
　　案例：
　　?餐飲行業(yè)數(shù)據(jù)服務(wù)商：
　　收集連鎖品牌門店的銷售成本、翻臺率等數(shù)據(jù)，生成《區(qū)域消費力報告》；
　　投資人據(jù)此選址開店，選址成功率提升40%；
　　企業(yè)需按《數(shù)據(jù)安全法》脫敏處理敏感信息（如不披露單店利潤）。
　　政策依據(jù)：
　　數(shù)據(jù)資產(chǎn)化需明確使用權(quán)限。
　　?三、公共事務(wù)部門：推動“政策精準化”?
　　核心需求：利用行業(yè)數(shù)據(jù)優(yōu)化公共資源配置。
　　案例：
　　?人社部就業(yè)補貼發(fā)放：
　　分析小微企業(yè)財報中的社保繳納、人員薪酬數(shù)據(jù)：
　　發(fā)現(xiàn)A市制造業(yè)參保率低于60%，發(fā)放穩(wěn)崗補貼鼓勵企業(yè)擴招；
　　追蹤補貼使用情況，確保資金用于員工培訓(xùn)而非股東分紅。
　　結(jié)果：A市制造業(yè)就業(yè)率同比提升8%，技能型崗位增加12%。
　　技術(shù)應(yīng)用：
　　政務(wù)大數(shù)據(jù)平臺對接企業(yè)電子會計憑證系統(tǒng)，自動校驗補貼申請真實性。
　　?四、消費者權(quán)益組織：守護“公眾知情權(quán)”?
　　核心需求：監(jiān)督企業(yè)定價合理性、服務(wù)質(zhì)量及社會責(zé)任履行。
　　案例：
　　?醫(yī)美行業(yè)價格透明度調(diào)查：
　　調(diào)取醫(yī)美機構(gòu)成本報表，發(fā)現(xiàn)玻尿酸進貨成本200元/支，售價高達1.2萬元/支；
　　推動出臺《醫(yī)美服務(wù)明碼標價規(guī)定》，要求門店公示耗材成本與服務(wù)費拆分；
　　違規(guī)企業(yè)被列入消費者黑名單，客流下降35%。
　　社會監(jiān)督：
　　開放財報中“銷售費用-廣告費”占比數(shù)據(jù)，揭示行業(yè)過度營銷問題。
　　?五、國際標準制定機構(gòu)：推動“全球數(shù)據(jù)對標”?
　　核心需求：協(xié)調(diào)跨國會計準則差異，促進資本流動。
　　案例：
　　?國際可持續(xù)準則理事會（ISSB）?：
　　分析各國企業(yè)碳排放會計處理差異（如歐洲強制計入損益表，亞洲多用表外披露）；
　　制定《全球可持續(xù)發(fā)展披露準則》，要求2026年起2000家跨國企業(yè)統(tǒng)一披露范圍三碳排放；
　　企業(yè)需升級核算系統(tǒng)，追蹤供應(yīng)鏈上下游碳數(shù)據(jù)。
　　合規(guī)挑戰(zhàn)：
　　出口歐盟的鋼鐵企業(yè)需按《碳邊境調(diào)節(jié)機制》提供經(jīng)審計的碳成本報告。
　　?六、智能算法開發(fā)者：喂養(yǎng)“AI決策模型”?
　　核心需求：獲取結(jié)構(gòu)化財務(wù)數(shù)據(jù)訓(xùn)練算法，優(yōu)化預(yù)測能力。
　　案例：
　　?銀行信貸風(fēng)控模型：
　　輸入10萬家企業(yè)財報數(shù)據(jù)（如流動比率、存貨周轉(zhuǎn)天數(shù)），訓(xùn)練AI識別違約風(fēng)險；
　　模型發(fā)現(xiàn)“應(yīng)付賬款周轉(zhuǎn)天數(shù)＞90天且毛利率＜10%”的企業(yè)違約概率達75%；
　　銀行據(jù)此收緊對高風(fēng)險企業(yè)放貸，壞賬率下降2個百分點。
　　數(shù)據(jù)倫理：
　　企業(yè)授權(quán)使用數(shù)據(jù)需符合《生成式AI服務(wù)管理暫行辦法》，禁止未經(jīng)許可抓取。