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预见未来,智控风险:数据驱动风险管控新范式
2025年1月9日

在当今瞬息万变的市场环境之下,企业管理迫切需要业务执行监控分析具备更高的自动化水平,同时,企业的经营决策也需要更加高效精准,如此方能助力企业从容应对市场变动、灵活调整经营策略、有效提升运营效率、最终构建起强劲的企业竞争力。那么,企业如何才能够出色地达成全景业务洞察以及分析监控?

问题预测定量分析当作问题安全管理系统的一级要素,当作操作及参数工作的重要的技术应用情景,经过对超多、多维参数的总合定量分析,实现了问题的早期时候设别与测试,为安全管理系统层带来了行政决策理论依据,使工厂就能审时度势,展开有效率预防措施将问题降低最底。

建设有效的风险预测能力

就需要从以下几个方面进行展开

全面打通业财信息系统

       

业财融合

在大数据、互联网+、云计算等信息时代背景下,企业需要打破传统管理模式,实现业务与财务的流程全面融合与管理深度融合。通过全面打通业财信息系统,消除系统断点、信息孤岛,实现数据的实时共享和协同。

建成企业级数据中台

       

数据整合与治理

公司级统计资料中台是统计资料提供服务的根本基础知识。统计资料中台采用统计资料构建科技,将散落在所有业务员装置中的统计资料实现实行一览和治疗,脱离统计资料孤岛。也,采用统计资料防治制度化,确保安全统计资料的最正确性、同步性和完成性,不断提高统计资料水平。        

落实数据治理工作常态化推进

       

常态化推进:

数据治理工作不是一次性的任务,而是需要常态化推进的过程。企业需要建立完善的数据治理机制,设立专门的数据治理组织,将数据治理工作纳入日常运营中,确保数据的持续合规和高效利用。
数据安全管理:        
在数据治理过程中,企业需要特别关注数据安全问题。通过权限控制、数据加密等手段,保护数据的安全性,防止数据泄露和滥用。

以数据、算法模型为核心

深化企业风险管控和财务监督

       

数据驱动决策

在风险管控和财务监督方面,企业需要以数据为核心,结合行业的特征和经验,通过数据分析和挖掘,发现潜在的风险和问题。同时,利用算法模型对风险进行量化评估和预测,为决策提供科学依据。通过实时监控和预警机制,及时发现和纠正违规行为,确保财务活动的合规性和有效性。


在风险预测领域

成熟应用的关键技术介绍


机器学习

       

作为人工智能的一个重要分支,机器学习技术通过让计算机系统自动从数据中学习并改进,无需显式编程即可发现数据中的复杂模式。在风险预警中,机器学习算法能够分析历史数据,识别出导致风险发生的关键因素,并据此建立预测模型,对未来的风险情况进行预估。


预测模型

       

基于历史数据和机器学习算法构建的预测模型,可以预测特定事件发生的概率及其可能的影响程度。这些模型能够帮助企业量化风险,明确哪些领域最需要关注,以及如何优化资源配置以应对潜在威胁。


关联规则挖掘

       

此技术用于发现数据项之间有趣的关联或相关性。在风险管理中,关联规则可以帮助识别不同风险因素之间的内在联系,比如某些市场指标的变动如何预示特定类型风险的增加,从而为企业提供更全面的风险视图。


异常检测

       

面对海量数据,异常检测技术能够自动识别出与正常模式显著不同的数据点或行为,这些异常往往预示着潜在的风险或机会。通过实时监测和即时报警,企业可以迅速响应,防止小问题演变成大危机。

实践应用与效益

借助智能技术建设智能风险预警系统,企业可以实现从被动应对到主动管理的转变。

例如,在司库领域,企业可以利用这些技术监测交易数据,及时发现风险交易行为;零售业则能通过分析顾客购买行为和销售数据,预测库存积压或需求短缺的风险;制造业则能通过对生产流程的数据分析,提前识别设备故障,减少停机时间;在税务领域,企业可以建立穿透式事前、事中、事后一体化的管控闭环。

以某集团针对建筑工程项目搭建单项目级税务管控体系为例,通过结合数据挖掘技术、统计建模和机器学习来提供业财税穿透式的税务风险事前预警、事中异常检测、事后合规检查等控制级数据服务能力。

数据挖掘模型

通过关联规则学习算法、分类算法、聚类算法、回归算法、异常检测等数据挖掘技术,从海量的涉税数据中提取具有高价值的信息和模式。在单项目税负管理模型中,利用聚类分析算法,识别集团内具备建筑工程项目相关税务行为特征,进行科学分类,快速识别单项目税务管理范畴内企业群体,便于后续单项目开票、分包扣除与纳税申报等数据的统计、分类、计算与分析。

机器学习模型

运用神经网络、决策树等先进机器学习算法,对海量的历史涉税数据进行深入学习和训练,搭建精准的税务风险预测模型。在单项目税负管理模型中,利用神经网络算法,对单项目税务管理范畴内企业群体历史开票数、分包扣除、纳税等涉税数据进行分析,识别单项目开票、分包扣除情况与税负率的关联关系,并基于历史期间规律进行未来开票情况、分包扣除情况与税负率的预测,为单项目资金计划提供税务侧的数据基础。

风险预警模型

基于指标项目和合理阈值的设定,建立敏锐的税务风险预警模型。单项目税负管理模型中,在统计并计算得出的单项目历史税负率水平的基础上,以近六个月、近一年、近三年等期间的中位值为参照设置高、中、低的税务风险阈值,对申报过程中和申报完成后形成的纳税申报数据进行异常检测,对偏离阈值的异常税负率波动情况进行事中、事后的预警,并结合业务数据、财务数据初步分析异常原因,便于企业税务管理人员后续开展深入检查。

综上所述,有效控制级的数剧安全服务非常后背的要点能力,为品牌保证了了道强有力的问题防线。它不仅仅提高了了问题识别图片的精确度性和期限性,还驱动了品牌战略决策的科学合理化与自动化化,是品牌在数值化改革创新高架道路上不能或缺的更重要工貝。逐渐能力的连续成长 和应运的深入,问题警告将愈来愈精准度高效率的,动力品牌以不会敲定的销售市场室内环境中稳进向前,保证可坚持成长 。

   

     

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小编:金晔 用友在线财务工作数智化专业专家组

字体排版:孙千惠

校核:王华 

   
 
 

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