强化市场风险数据质量管理

建设银行借鉴六西格玛管理流程中的DMAIC方法,制定了市场风险相关数据质量管理的办法,将数据质量管理划分为定义、测量、分析、改进、控制五个阶段近年来,随着巴塞尔新资本协议的实施,各国监管机构对市场风险数据质量管理有了更高、更细化的要求。面对监管和银行市场风险计量与监控的内部管理要求,中国建设银行借鉴六西格玛管理流程中的DMAIC方法,     

大数据下企业财务会计与预算管理体系的构建分析

大数据对财务会计与预算管理体系产生影响,并带来了一定的挑战,包括数据准确性、技术融合、合规性和安全性问题。预算体系面临编制、实时监控和数据驱动决策的挑战。为应对这些挑战,本文提出对策,包括强化数据质量、技术整合、安全与合规管理,简化预算编制、实施动态管理和提升数据分析能力。这些对策旨在优化企业财务会计与预算管理,更好地适应大数据时代的要求。     

数据质量管理中的八个要点

在很多金融企业中,不同程度地实施过数据质量管理项目。有些企业单独实施数据质量分析、度量和修正项目;有些企业则在数据集成项目的实施过程中,实现数据质量管理的过程。还有一些企业,组织专业的数据质量保证队伍,负责对企业运营系统中的数据质量进行监督、维护和管理。上述措施往往成果并不显著,很多金融企业业务人员依然对业务系统中的数据质量嗤之以鼻,不大相信业     

计量检测数据智能化管理平台与现场检测数据采集智能终端的研制

随着科技的发展和社会的进步，社会中对计量检测数据的质量和水平的要求越来越高。所以需要考虑计量检测数据的智能化和在现场采集数据的智能操作，节约时间和成本，简化操作程序，提高工作效率。本文主要针对计量检测数据的采集、处理和管理存储中的状况和出现的问题进行探究，根据实际的问题提出科学、合理的建议。从现场监测数据获取智能化终端的方法和理念出发，兼顾计量检测数据的智能化管理平台，利用先进的技术和设备进行数据的采集、整理、汇总和分析等，最终形成高级、精密的检测技术，以提高检测的水平。     

基于大数据和人工智能技术的数据治理与信用评价模型构建

本文将大数据、人工智能等技术引入信用评价与投资管理领域，通过多源数据融合方案和数据自动化校验，提高数据质量。在获取数据的基础上，构建智能信用评价模型，动态评估发债主体和交易对手的信用情况，提升金融机构的风险管控能力。     

浅谈建筑施工过程的质量监控与管理

本文重点阐述了建筑工程施工过程的质量监控与管理，针对施工过程中容易出现质量问题的环节，从技术、测量、施工人员、材料、机械、环境、工序以及成品保护等方面提出了自己的看法，可供同行工程管理技术人员参考。     

软件维护项目管理方法

国内大多数公司在外包软件维护项目过程中,由于信息不对称、软件工作可见性差、人员变动大等原因,普遍存在着无法对外包厂商进行有效管理、工作量无法估算和监控、维护风险大等问题。根据多年的经验,我们针对代码维护频繁、质量要求严格的软件维护项目提出了一种维护项目管理方法，从流程管理上进行有效监控，在提高维护质量的同时从控制工作量的角度控制维护费用，取得了良好的效果。     

金融统计数据质量管理的国际借鉴与中国实践

数据质量是金融统计的生命线,也是一个不断演进的综合性概念。近年来,各国及国际组织依据实际需求成立管理机构,构建管理框架,建立健全量化分析体系,全面强化数据质量管理。通过对当前我国金融统计数据质量管理现状的分析,借鉴国际实践经验,提出了夯实金融统计基础、健全质量管理机制、强化数据分析审计等政策建议。     

大数据时代基于文本信息的信用风险管理研究

传统信用风险的量化管理是以财务数据、市场交易数据等定量信息为基础的,大数据时代海量的文本信息为分析公司企业的价值和违约倾向带来了新线索,提供了其信用状况恶化的早期预警信号。通过对相关文本信息来源和特点的分析,对可读性分析、词袋方法和机器学习等文本分析方法在信用风险管理中的应用及存在问题进行了分析,构建了基于文本信息的信用风险管理体系,并对其在信用风险评价、风险预警与监控、信用风险定价等方面的应用前景进行了分析。     

国际收支申报存在的问题及对策

随着我国外汇管理体制改革的深入发展，国际收支申报业务量大大增加，上级外管局对国际收支申报数据质量的要求也不断提高。作为基层外汇管理部门，在人员少、工作量逐渐加大的情况下，如何适应新形势，严把申报质量关，提高申报数据质量，已成为亟待解决的问题。     

流量可视 尽在掌握——锐捷网络金融行业流量可视化解决方案

当前，银行IT运维管理普遍面临着运行保障任务重、运维人员少、缺少有效的自动化运维工具等压力。特别是在网络流量异常情况下，缺乏对网络异常流量情况及故障进行分析处理的直观且有效的工具支持。锐捷网络及时推出了金融行业流量可视化解决方案，较好解决以上问题。一、解决方案概述锐捷网络金融行业流量可视化解决方案使用应用性能管理（Application Performance Management，APM）平台进行质量监控与评估，     

业财融合视角下企业财务管理工作路径探究

业财融合的核心在于打破业务与财务之间的壁垒,以提高决策效率和质量,优化组织结构和人员配置,提升风险控制能力,以及改善管理会计信息系统。然而,业财融合的实施过程中,企业可能会遇到诸多问题,如财务经理的观念和创新意愿问题、内部信息分享问题、管理会计信息系统的局限性,以及大数据技术应用的初级阶段和投入产出问题。针对这些问题,本文提出了一系列策略,包括提高决策层对大数据理解的策略、加强内部信息分享的策略、改进管理会计信息系统的策略、在大数据技术应用上持续投入并积极寻求创新的策略,以及搭建和优化大数据平台以提高决策效率和质量的策略。这些策略旨在帮助企业更好地应对当前的挑战,提高企业的决策效率和质量,从而实现业财融合的目标。     

保险欺诈防范方法之十：强化理赔管理

强化理赔管理，是提高遏制和防范保险欺诈的根本方法，以前几讲中谈到的内部、外部数据调查、结案前，结案后审查等都可以归入到强化理赔管理，我们这里主要从如何加强理赔基础管理的角度来介绍如何通过加强理赔管理来减少和遏制保险欺诈事件的发生。从理赔基础管理的角度来看，我国保险公司带有普遍性的问题是：没有一套理赔从事人员的专业技术系列化的培训、教育体系，理赔管理专业化水平不高；理赔业务流程不尽合理，难以防范保险欺诈事件的发生；理赔质量管理环节薄弱，难以协调好理赔质量和欺诈防范两者之间的关系。     

大数据背景下企业会计信息质量研究

本文从大数据和会计信息质量的概念出发,分析了大数据的特点和会计信息质量的评价体系和评价指标,浅析了大数据条件下会计信息质量存在的问题,问题包括信息的实时性还难以做到全面保证、信息处理方式及相关程序的统一性标准还不完善、现有会计从业人员的岗位分析能力还有待提高以及企业会计制度的延续性在满足大数据分析要求方面还有欠缺等,从加强会计从业人员的任职能力、加强企业设备软件运营及数据分析能力和加强对数据资源的建档立卡和有效管理等方面对大数据背景下企业会计信息质量问题进行了优化建议。     

石油地面建设工程的施工质量管理探讨

施工质量监控管理规范规定了对石油地面建设工程施工质量监控管理工作的要求,对工程质量、进度、费用的控制,对安全及环境保护的要求以及合同管理职责等.随着油气田开发建设规模的扩展,沙漠,戈壁、盐沼、高原、山地等复杂的地貌和恶劣的自然条件给油田建设的场、站、管道、道路等施工带来了更大的难度.本文主要针对当前石油地面建设工程施工存在的质量问题及其产和的原因进行分析,进而提出解决途径.     

企业统计质量控制方法应用

企业的质量管理是通过企业管理的内容,将专业技术和经营管理、数据统计和管理的思想教育方面相互结合起来,通过产品的研究、设计、生产、服务等全方面的质量服务体系,利用有效的人力、物力、财力、信息资源、以及管理理念提供客户满意的产品或者服务体系,统计技术的应用能够对全面质量管理起到重要的作用。     

浅议新形势下如何提高征信数据质量

党的十七届六中全会工作中,提出了"把诚信建设摆在突出位置,大力推进政务诚信、商务诚信、社会诚信和司法公信建设,抓紧建立健全覆盖全社会的征信系统,加大对失信行为惩戒力度。在全社会广泛形成守信光荣、失信可耻的氛围"的工作要求。征信数据质量作为征信业务发展的生命线,在提升征信公信力、推动社会信用体系建设中发挥着非常重要的作用。本文对影响征信数据质量的因素进行了分析,并就如何加强征信数据质量管理进行了探讨。     

大数据时代的纳税评估信息采集模式

面对市场主体数量的爆炸性增长,只有结合大数据时代的信息特征及需求,对传统的纳税评估信息采集模式进行创新才能适应税务信息化发展的要求。通过非结构化数据采集、可视化服务、采集众包模式,创新纳税评估信息采集流程和管理;依托物联网技术,创立适应纳税评估数据海量增长不确定性的弹性构架体系。构建以国家统一税务应用平台为中心,以共享数据辅助系统为支撑的纳税评估信息采集模式,是适应大数据时代信息采集需求,促进税源监控,提高纳税评估效率的重要方式。     

构建数据质量治理体系的思考

正树立数据竞争优势,一方面要依赖于海量的数据规模和数据挖掘能力,另一方面更要保证数据的可信性,数据质量管控成为银行管理的重点工作之一。对如何提升数据质量,本文进行了有益思考。影响银行数据质量的主要因素主要有:缺乏科学、规范、成体系的数据质量标准,数据采集手段相对单一不能全面采集客户数据,数据信息共享程度差,缺乏系统的数据质量管理机制,人员操作水平制约数据质量的提升,信息应用水平不高等。对如何提升数据质量管理,有以下几点思考。     

数据质量重在管理

数据信息是一个公司经营轨迹的具体记录，是公司经营状况的真实反映。数据质量的高低，标志和衡量一个公司的经营管理水平。人保财险股改上市后，体制和机制发生深刻变化，公司价值、股东回报、外部监管等对公司的经营业绩和管理水平提出更高目标，对反映经营活动真实性的数据质量提出更高要求。因此，剖析数据质量存在的问题和成因，强化数据源头管理，提高数据质量正成为公司一项重要且紧迫的基础工作。