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  • 简介:摘要:本文从数据量和复杂性增加、数据质量和完整性、数据隐私和安全性、技术和人才需求等方面探讨了大数据时代下审计所面临的挑战,并提出了相应的策略。针对这些挑战,应用技术和工具、建立合适的数据管理和治理机制、制定适应大数据时代的审计流程和方法、培养专业自洽的合适人才等策略被认为是解决问题的有效途径,本文旨在为审计机构和从业人员提供思路和指导,以应对大数据时代下审计的挑战。

  • 标签: 大数据时代 数据质量 数据隐私
  • 简介:摘要:随着大数据的深入应用,金融行业正经历一场深刻的变革。数据已经成为金融机构的核心资产,而如何高效、安全地利用这些数据成为了行业的核心议题。本研究通过对目标公司的深入实证分析,揭示了大数据技术如何助力金融运营管理的优化与创新。我们发现,通过正确的数据分析策略和工具,金融机构可以更准确地评估风险、更高效地管理客户关系、并更精确地为客户提供个性化的金融产品推荐。这为金融行业提供了一个清晰、具体的大数据应用模型。然而,大数据的应用同时也带来了新的挑战和风险。

  • 标签: 大数据 消费金融 影响
  • 简介:摘要:在金融领域,大数据技术正逐渐展现其巨大的潜能。风险评估、资产管理与市场预测是其中的焦点所在。Knight和Satchell的研究精准地揭示了大数据算法在预测金融市场动向上所展现出的先进性,而这已经远超传统的时间序列模型的预测能力。此外,Smith和Williams的洞察力尤为出色,他们明确指出数据分析在提高银行业务效率上的巨大作用。

  • 标签: 大数据 金融业 交互耦合
  • 简介:摘要:随着互联网、物联网及移动通信技术的迅猛进展,数据产生的速度和规模都呈现出前所未有的增长趋势。在此背景之下,金融行业亦积累了海量数据,这包括交易记录、客户信息、市场动态等。这些建档不仅数量众多,更涵盖了各种类型,对金融机构来说,结构化数据、半结构化数据以及非结构化数据都具有重要的价值。处理和分析这些不同类型的数据需要独特的技术和策略,以确保从中提取有意义的信息和洞察,从而为金融决策和策略制定提供坚实的依据,如何精准地管理并充分利用这些数据,已转变为提升其市场竞争力、减少运营风险及增进客户体验的核心议题。金融领域本身复杂多变,其运营管理涵盖了风险控制、客户关系管理、产品推介等多个方面。

  • 标签: 大数据 金融公司 影响
  • 简介:摘要:大数据背景下,审计工作的内容悄然发生变化,审计风险不断涌现,做好审计风险成因分析和应对具有重要的理论意义和实践应用价值。基于此,研究分析了大数据背景下审计存在的风险及成因,并提出针对性的应对策略,对提高审计工作水平,实现审计风险的有效防范具有一定的支持和借鉴作用。

  • 标签: 大数据 审计工作 审计风险
  • 简介:摘要:随着现代信息技术的飞速发展,大数据时代已经到来,公司的运作方式有了很大的改变。管理会计是目前企业财务会计改革的一个方向,它可以在信息技术的推动下,更好地完成对信息数据的收集、整理和分析等工作,并将其转化为实际价值。但是,因为管理会计在我国的发展起步比较晚,所以它在很好地适应目前的社会经济环境和大数据时代方面仍有欠缺,甚至在应用上还存在着一些矛盾的地方。本研究旨在探索在大数据环境下,管理会计的应用和发展策略。

  • 标签: 大数据 管理会计 应用
  • 简介:摘要:随着企业集团化的发展,财务数据集中及业财融合成为财务管理工作改革和创新的方向,为了提升企业工作效率及提高企业财务管理水平,对于集团化的公司来讲,财务数据共享平台建设迫在眉睫,本文就财务共享中心意义、模式、风险及建议进行了阐述。

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  • 简介:摘要:伴随着我国科学技术水平和互联网技术的不断成熟与完善,大数据技术与信息化技术等其他科学先进技术逐渐被应用到各行各业的发展中,并在其中发挥着十分重要的积极作用。财务管理作为企业经营过程中的重要活动,与企业各项经济业务的开展、资金使用、财务核算以及企业整体发展等其他工作方面息息相关,对企业运行与发展有着极为重要的影响,所以如何在大数据时代下做好财务管理工作逐渐成为企业发展需要面临的重大课题。

  • 标签: 大数据时代 企业 财务管理
  • 简介:摘要:大数据技术近年来在多领域得到了运用,在税收征管方面也体现的非常明显。近年来金税三期的不断优化、全电发票试点城市的不断增多,无一不显示出大数据技术在税收征管方面的重大运用价值。在大数据背景下,对于企业来讲,更应该注重研究自身的税收筹划所面临的机遇与挑战,进而结合大数据技术的应用现状,提出针对性优化路径,以达到降本增效的目的。

  • 标签: 大数据 税收筹划 优化路径
  • 简介:摘要:随着大数据的深入应用,金融行业正经历一场深刻的变革。数据已经成为金融机构的核心资产,而如何高效、安全地利用这些数据成为了行业的核心议题。传统的金融运营管理方式很大程度上依赖于人为的决策,如今,金融机构借助先进的数据分析能力,能够迅速且精确地挖掘和解读庞大的交易数据和客户行为模式,从而为决策制定提供坚实的数据基础。这种数据驱动的方法不仅增强了金融机构对市场的洞察力,也使得其决策过程更为科学和精准。大数据技术的引入不仅提高了金融行业的运营效率,还在风险管理、客户关系管理、产品创新等多个领域中都发挥了至关重要的作用。它使得金融机构可以更好地了解市场动态、预测市场趋势,并为客户提供更为个性化的服务。

  • 标签: 大数据 金融 交互耦合 关系
  • 简介:摘要:当前,随着信息技术的快速发展,在国家的大力支持和推动下,政府信息化规模不断扩大。我国在众多涉及民生的公共领域,建立了基于各种信息技术融合的大数据综合政务服务平台。保障民生审计,审计人员必须与时俱进,创新审计方式方法,加强大数据环境下民生审计模式创新,将审计理念与大数据分析技术有机结合。

  • 标签: 大数据环境 民生审计思路
  • 简介:摘要:随着大数据时代的深化发展,工程项目审计获得了较好的发展机遇,正持续不断地探索着新的发展道路,但同时,也感受到了工程审计在新时代背景下潜在的危机和挑战。本文对大数据背景下工程项目审计的发展存在的问题进行探讨,而后提出针对性的改进措施,希望能够对工程项目审计的发展提供一定的参考。

  • 标签: 大数据 工程审计 必要性 建议
  • 简介:摘要:随着大数据时代的深化发展,工程项目审计获得了较好的发展机遇,正持续不断地探索着新的发展道路,但同时,也感受到了工程审计在新时代背景下潜在的危机和挑战。本文对大数据背景下工程项目审计的发展存在的问题进行探讨,而后提出针对性的改进措施,希望能够对工程项目审计的发展提供一定的参考。

  • 标签: 大数据 工程审计 必要性 建议
  • 简介:摘要:“大数据”近几年来蓬勃发展,它不仅是企业趋势,也是一个改变了人类生活的技术创新。本文综合了我国几个电商企业在大数据领域内的利用现状,得出大数据在营销策划、提升用户体验与服务方面取得了一定成效。指出大数据背景下,电商企业应该认识到创新是大数据的本质,大数据不能脱离商业逻辑;电商应以高度的责任感应对大数据条件下的信息安全负责,并以开放的心态将大数据的创新成果服务于普通大众。

  • 标签: 大数据电商企业云技术精准营销用户体验
  • 简介:摘要:目前,社会进步迅速,我国的企业建设的发展也有了创新。随着经济不断发展,社会不断进步,经济环境也不断复杂起来了,公司的发展必定是各个部门互相配合的、制度整合、流程清晰的,这其中财务内控管理建设起到重要作用。但是很多企业在内部控制管理中存在很多问题,会直接影响到企业的持续健康发展。

  • 标签: 大数据环境 企业内部控制 评价
  • 简介:摘要:政府统计的目的,是为了获得更精准可靠的数据,做好数据收集、归纳整理、审核管理、评估管理等工作,生成可靠的数据报表,向全社会反映某个生产阶段、管理模式之下,个人以及企业组织的具体情况。政府统计数据,要保障数据信息的精准性、可靠性。对社会经济运行情况,加强系统化、深入性的监测管理,完成深入性的统计研究,为提升政府治理能力提供积极支持条件。有关于政府统计数据质量提升等方面的要求,笔者将结合实践开展细致化探究,以期能够给从业人员带来积极参考。

  • 标签: 政府统计数据 质量管理 策略
  • 简介:摘要:大数据的产生和应用促进各领域收集、分析、处理数据的能力大幅提升,同时在网络信息技术发展的影响下,数据信息数量急速扩充,形成社会信息体系和数据平台,将社会发展带入大数据时代。大数据背景下,生产生活模式出现重大变革,企业经营方式也随之发生变化,审计工作受到影响,工作流程、方式、效率都在时代赋予的机遇中得到发展,同时也面临新的挑战。

  • 标签: 大数据时代 审计 发展方向
  • 简介:摘要:鉴于经济学与统计学的研究意义, 在经济学科和统计学科的高频率金融时间序列的分析研究已成为目前研究的热点问题,,高频率金融时间序列的产生中经过计算和研究存在着需要研究的不确定因素,因此对其波动性的估计与分形特征问题的研究对当前股票市场的涨幅和一段时间内的发展的规律,具有非常重要的意义。即对金融资产的价格随时间的变化而变化的规律探索。针对此问题高频数据波动率的估计变得越来越重要,结合数据进行实验,采用高频率数据的定义和性质特征,HHT方法、波动率、ARCH模型和SV模型,然后基于Hilbert-Huang变换的高频率数据波动频率对研究的问题进行进一步估计。

  • 标签: 高频数据波动率 SV模型 ARCH模型 Hilb
  • 简介:摘要:大数据的分析和利用正在逐步影响着社会、经济和国际秩序,大数据时代已然悄悄来临。烟草行业作为国家税收重点企业,其经历了多年的经营和发展已积累了大量的数据,这些数据利用效率直接影响企业决策和发展方向。传统数据分析工作模式由于信息渠道和数据分析手段制约,不能充分挖掘数据背后的关联信息,更好地为经营决策服务,在大数据新时代背景下面临新的挑战和机遇。

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