事实上，区块链早已转入了各行各业——旅游、保险、教育、银行、投资、政府、房地产等等。所有的公司都在把它统合到他们的业务流程中。

虽然它以加密技术而著称，但这项技术本身的应用于范围更加甚广。既然区块链为我们获取了一种全新的、不不受毁坏的存储、分享和记录各种数据的方式，那么区块链和会计学是不是天作之合呢?潜在的应用于声称区块链是一项基于会计学的技术，网卓新闻网，这并不可笑。

区块链获取了一种对帐和记录现金流的方法。它还记录交易和存储资产。为了符合监管拒绝，会计学行业仍然倚赖纸笔来继续执行交易和会计学职能。

会计师们也开始用于基于云的技术，但纸质记录依然支配着会计学界。在审查“账簿”时，审计师必须查阅这些书面记录。

而且，“做假账”是一个古老的问题，所以是时候寻找一个新的解决方案了。区块链为登记会计师事务所获取了一个修改审核和流程的机会，因为它获取了所有数据的半透明和不能逆的记录。它有助保证数据的真实性和准确性。增加欺诈可以利用区块链来改良传统的会计工作和压制会计学欺诈。

由于区块链的不能逆特性，利用它展开欺诈具备一定的挑战性。改动区块链上的记录是十分不不切实际的，因为参与者必需同时对所有已发给的分类账副本展开完全相同的变更。减少审核许多会计师对区块链深感激动，只是因为它可以在未来造成较少的审核。

审核人员可以通过智能合约的力量使大多数审核功能自动化。由于区块链上记录的所有内容都具备固有的可追踪性，因此审核可以较慢而非常简单地展开。而且，由于一切都是自动化的，区块链可以增加审核人员检查“账簿”的时间。改良法规遵守性为了符合监管拒绝，各机构必需代价很多希望。

区块链可以协助减轻负担，因为它获取了强化的安全性。随着更加多的监管机构拒绝接受这项技术，区块链甚至有可能在一些金融行业沦为强制性规定。对帐更容易月底的杂务可能会减轻负担。会计人员可以开始用于智能合约来自动化调节任务。

增加错误数据输出有可能是区块链最有协助的地方。这是人类错误几率最低的地方。

区块链可以使大多数会计学功能自动化，从而大大减少人为误差。提高效率区块链可以设计得比遗留会计学软件更加高效。将数据输出和输入会计学软件极具挑战性。

区块链是一个更加慢、更加强壮的数据库。降低成本无论使用哪种系统，增加错误和提高效率都会降低成本。当从传统的会计学系统切换到区块链时，会计师事务所可以迅速看见成本的节省。

最初的使用成本应当是有一点的。会计师不会失业吗?大多数人在听见行业内一项突破性的新技术时，都会担忧自己的工作。在一些部门，显然有一些令人担忧的理由。

例如，一些投资经纪人早已丧失了客户，因为个人消费者现在可以采访他们自己投资所需的数据。但会计师的职责会转变。

然而，区块链依然不会政治宣传这个行业。会计师事务所和会计师将需要向他们的客户和雇员获取所有记录的安全性。审计员和其他必需认识这些记录的人(如美国证券交易委员会)将需要认识到这些记录。

对会计师的市场需求会消失，即使他们的角色不会转变。在将信息输出区块链之前，企业依然必须聘用杰出的会计师来说明和分类这些信息。会计人员将负责管理继续执行和确保新的系统。所以，会计师会丧失他们的工作。

簿记员也会。也不是这个行业的大多数员工。依然必须有人监督贴现账款，打算发票，监督缴付合约，追踪收益和开支。

区块链使事情显得更佳，但是它依然必须一些工作。必需有人在区块链中输出缴付、订单和合约。区块链将使簿记员的梦想成真——它将获取透明性、效率和永久记录。

“四大”早期使用者由于其潜在的用途，四大会计师事务所早已开始调查区块链在会计学中的有可能应用于。毕马威(KPMG)为了协助金融公司考古区块链的潜力，该公司在2016年发售了“数字账本服务”项目。他们也是华尔街区块链联盟的成员。

此外，毕马威还与微软公司合作开发新的区块链应用程序。安永(ErnstYoung)该公司于2018年4月发售了“区块链分析仪”，以协助审核人员分析和审查区块链应用程序。

他们也是第一批开始拒绝接受比特币作为缴纳手段的公司。普华永道该公司是区块链技术领域最活跃的专业服务企业之一，早已启动了一个专门的项目，培训多达1000名员工用于区块链和加密货币。普华永道还宣告了一个针对加密货币的区块链检验和审核解决方案。

德勤德勤是最先重新加入区块链的大品牌之一。去年，他们发售了一个取名为“盒装区块链”的移动平台，协助企业展示区块链解决方案。总结区块链不会留下。

区块链的应用于只不会之后减少。它将转变会计师的工作方式。

会计学会显得无关紧要;它不会显得更加有效率。就像计算机和互联网转变了所有行业的工作场所一样，区块链将为全行业的问题获取解决方案。

企业目前正在新的评估他们的业务模型，并评估构建区块链解决方案的市场需求。但是，必需忘记，不应当为了构建区块链而创立问题。

忽略，区块链解决方案解决问题了有所不同行业的有所不同部门不存在的问题，在这些情况下十分强劲。对于早已在其他技术中寻找解决方案的部门，有可能不必须实行DLT。

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