大数据背景下企业信息披露质量分析

当今,大数据在各行各业中的运用越来越广泛,充分运用大数据的优势提升我国企业信息披露质量已经能成为当前社会关注的热点课题.本文主要阐述了企业信息披露需遵循的基本原则,分析了大数据背景对企业信息披露质量的影响,并探讨了大数据背景下提升企业信息披露质量的建议措施.     

现代商业银行数据管控体系建设探讨

数据是银行信息的主要载体,数据缺陷会严重损害信息的价值。为有效地发挥数据、信息对经营管理的支持作用,现代商业银行必须采取措施保证业务数据的质量,尤其要对关键数据进行全面的管理控制。数据管控体系建设是构建完善、共享、统一管理的数据环境的基本保障和重要组成部分,是把数据作为资产来加以管理的有效手段。     

银行业数据管理探索

正与传统银行相比,数据资产逐渐成为现代银行越来越重要的生产要素。如何管理好数据、应用好数据、挖掘数据价值等一系列数据管理工作,也成为一个现代银行加快业务创新、提高精细化管理和科学决策水平的最重要基础工作之一。近几年,监管部门不断加大对银行业数据管理工作的监管力度。早在《中国银行业"十一五"信息化建设规划》中就明确指出"加快银行信息资源的集中,实现数据视图在全行范围的共享,充分利用数据仓库和数据挖掘技术,实现资产负债管理、财务绩效管理、风险管理和客户关系管理等主题应用,建立面向主题、面向市场、面向决策、满足内部管理及外部政策要求的银行     

大数据视域下企业会计信息质量研究

对任何企业而言,会计信息质量管理都应该得到重视,只有当会计信息质量得到切实提高,企业的会计工作才能有科学依据,企业的良性发展才能有章可循。而大数据是指通过利用高新信息技术,建立系统化模型,对大量会计数据信息进行快速分析和整合。为此,本文将从大数据时代背景着手,探讨会计信息质量涉及的有关方面。而高质量企业信息管理,将对企业决策有很大帮助,还有利于企业往长期向好的方向发展。首先,将从归纳大数据的定义和相关理论开始,再整理以大数据为时代背景会对会计信息质量产生影响的因素,再研究大数据视域下将如何提升企业会计信息质量作为工作的重要内容,并且针对此提出相关建议,以期对内部财务会计管理产生积极影响和帮助。     

提升银行外汇业务数据质量

随着外汇管理理念和方式“五个转变”的不断深化,外汇业务管理模式也随着发生改变,这对外汇业务数据的准确性和完整性提出了更高的要求,客观上需要外汇局进一步加强和完善外汇业务数据质量管控。当前,外汇局使用的业务数据,很大一部分来源于银行报送的外汇主体业务数据。加强银行外汇业务数据质量管理,对于提升外汇局业务数据整体质量,不断提高外汇管理水平,促进外汇管理转型有着积极的促进作用。     

银行业数据管控体系的设计与实践

数据管理是一项长期性、复杂性、综合性的工作,具有覆盖范围广、工作维度多等特点,需要横跨业务和IT领域,纵贯总分行各业务部门,同时兼顾管理和技术两个维度。随着信息科技的高速发展,数据资产逐渐成为现代银行越来越重要的生产要素。如何管好数据,挖掘数据资产价值已成为当前银行业加快业务创新、提高精细化管理和科学决策水平的重要基础工作之一,数据管理核心能力也成为现代银行核心竞争力的重要组成部分。     

现代信息技术条件下的银行会计档案管理

信息技术在会计工作中的不断应用深化,极大地提高了银行会计核算质量和会计信息水平。但是,现代信息技术条件下的会计工作不同于传统会计工作,因而现代信息技术条件下的会计档案管理也不同于传统会计档案管理。如何做好现代信息技术条件下银行会计档案管理工作值得国家政策部门和银行进行认真探索和思考。     

年报风险信息披露与银行贷款利率

既有文献较少从银行视角关注年报风险信息披露的经济后果。银行更有能力解读年度风险信息,银行利益也更直接受到年报风险信息的影响,银行贷款利率更能体现年报风险信息披露的经济后果。本文基于2008-2017年单笔银行贷款利率数据的研究发现:总体上我国年报风险信息披露降低了银行贷款利率,说明我国年报风险信息披露更符合趋同观假说。中介效应检验发现:我国年报风险信息披露通过提高信息透明度,降低银行风险感知水平进而降低了银行贷款利率,即信息质量和风险是我国年报风险信息披露影响银行贷款利率的不完全中介。进一步分析发现:我国年报风险信息披露与银行贷款利率的负相关关系主要体现在货币政策紧缩组、非国有企业组以及公司治理水平较高组。本文首次研究银行贷款利率与年报风险信息披露的关系,有助于丰富风险信息披露文献和银行贷款文献。     

保险企业数据质量管理技术及其应用简

数据质量管理是指对数据在获取、存储、数据质量评估、维护、应用、消亡生命周期的每个阶段里可能引发的各类数据质量问题进行识别、度量、监控等一系列的管控活动。数据质量管理技术是循环管理的过程，其目标是通过可靠的数据提升数据在经营管理中的价值，并最终为企业赢得经济效益。数据质量管理，不仅仅对问题数据和垃圾数据进行探查、清理、补充和完善，更是对数据质量和组织管理技术的改善。在保险业，针对数据的改善和管理，主要包括数据探查、数据评估、数据清洗、数据监控、数据稽核、错误预警等内容。     

加强数据信息应用 提升智慧管理水平

当下,数据信息正在呈几何级数增长,如何收集、管理和分析数据信息日渐成为商业银行信息应用的重中之重;以数据挖掘为基础的高级数据分析,将促进商业银行数据信息创新工作进一步提升,从数据到信息不断转化、从信息到管理不断跨越。通过建立数据信息决策支持系统,逐步实现商业银行信息系统智能化和决策精准化。商业银行数据信息改革,就是要通过数据管理、信息服务的应用与创新,建立起商业银行业务经营与管理决策服务平台,是业务判断、客户营销、风险管理精细化发展的要求;让数据说话,真正成为商业银行经营决策的重要支撑。     

传统银行运用金融科技改进小微金融服务的原理、存在问题及对策建议--以广东省为例

金融科技可以有效破解银企信息不对称问题进而提升银行对小微企业的金融服务水平。目前银行借助金融科技手段已形成了基于供应链或贸易链模式、基于小微企业经营成果模式、基于小微企业自身信用积累模式、基于电商平台或社交网络模式等四种金融科技信贷支小模式。但银行金融科技发展水平参差不齐、破解信息不对称所需的外部数据获取难度大、金融科技信贷模式下产生的不良贷款风险分担机制缺乏及金融科技信贷模式下产生的不良贷款风险处置措施滞后等因素影响了银行运用金融科技支小支微。为进一步改进小微企业金融服务,本文建议银行机构要提高金融科技发展水平,要加快建立数据共享机制,不断完善对银行金融科技信贷产品的风险分担机制,并加快建立针对金融科技信贷产品案件的司法处置机制。     

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,     

大数据聚类管理在商业银行中的应用

大数据,是银行融入"互联网+"的出发点和基础。本文通过分析银行三大类客户特点,提出了对大中型客户要建立供应链条线客户群、提供黏性服务、管理客户群整体风险;对小微企业要制定准入标准、引入外部数据进行客户选择和评价、探索和运用信贷评分卡技术、开发数据自动化监测程序控制风险;对个人客户要通过提炼内部信息、整合外部数据、筛选营销目标客户、对客户进行差别化定价、监测客户风险、提升服务体验。     

中国银行业环境信息披露水平及其影响因素——基于16家上市银行的实证分析

本文从环境报告的可信度、广泛度、客观度、重视度、表现度、便捷度六个方面衡量了银行业环境信息披露水平,并在此基础上重点对环境信息披露指数与银行盈利能力、规模、财务杠杆、实际控股人属性之间的关联度进行了实证检验。研究结果表明:上市银行的环境信息披露水平总体上看近几年有较大提升,但各银行环境信息披露指数的差异很大,差异主要体现在信息披露的数量和可信度上;银行资产规模与环境信息披露水平之间存在显著的正相关关系,实际控股人属性也会对环境信息披露水平产生一定影响。因此,随着企业规模的不断提高,其环境信息披露水平也会相应提升。     

对做好行社数据资产价值变现的思考——以某农商银行为例

农商银行作为中小银行的中坚力量,数字化转型已上升为其企业战略,数据治理和用数赋智是数字化转型的重要环节,从底层上决定了客户营销、产品开发和管理决策的效用。文章主要是从农商行的现实视角出发,理清当前数据应用的现状,明确需要破除的症结,在现有的平台和技术环境下,思考如何进行数据整合、如何挖掘应用数据以及如何构建数据资产价值变现能力,进一步优化农商银行客户服务、营销组织和决策管理。     

信贷工作中应关注的财务报表信息

银行在实际信贷工作中,无论是对客户的资信评价、分类授信,还是项目论证、贷后管理,都需要对企业的财务报表进行详细的分析。企业所提供报表数据的真伪、质量的高低,将直接影响财务分析的结果,影响到银行信贷资金的安全。对报表信息如何去伪存真、仔细甄别,笔者结合信贷工作实务,谈谈会计报表分析所关注的要点。     

提高信息系统数据质量的方法

随着银行系统集中化程度的提高，银行信息系统虽然能够获取庞大的数据量，但是由于数据基础质量不高，无法进行有效集中融合，导致数据分散、不完整甚至出现冲突，从而无法给业务部门提供准确丰富的信息，无法有效支持业务部门开展业务。笔者将从数据质量的现象及原因、如何提高银行系统数据质量等方面对此问题进行深入分析。     

FAS助力银行网点转型——访神州数码信息服务集团集成服务战略本部

随着银行业务水平及服务质量不断提升,银行网点如何满足业务发展需求,增强网点的盈利能力？如何提升客户在网点的体验,提高客户满意度？如何对网点进行有效管理,提升网点的管理水平？成为推动银行网点转型的焦点话题。面对银行前端IT基础架构是否足够灵活？金融产品能否迅速推出并及时响应市场需求？     

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。     

大数据背景下商业银行的个人信贷风险控制——以某国有银行为例

以往各银行进行个人信用贷款,都有其各自的方法对顾客的信用进行评估,但是并不够全面、完善,做不到对各个数据都能有效的分析,但是随着大数据时代的到来,我们应该借助新的工具,对于贷款顾客信息更加全面的了解和掌握,以提升银行对个人信贷的风险控制,降低银行的不良贷款。本文以某国有银行为例,通过对传统信贷方式的现状以及存在的问题进行了分析,并且给出了在大数据下对商业银行的个人信贷风险管理的建议。