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企业司库管理体系建设的成熟度分析

企业司库管理体系的建设是一项持续优化的过程,需要对建设成熟度进行评价。本文借鉴能力成熟度评价理念,基于ITSM成熟度模型,将企业司库管理体系的成熟度划分为5个等级,分别是初始运作的交易型司库、被动管理的管控型司库、稳定运行的运营型司库、主动服务的金融型司库和价值驱动的战略型司库,并说明每个等级的适用范围、目标、核心功能,以及管理体系和信息系统建设情况,从而为企业评价司库建设成熟度、采取针对性的改进措施提供参考。

  • 2022-05-05
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对供应链金融下的中小企业信用评级指标体系的思考

供应链金融这一融资模式近年来在我国发展迅速,为解决众多中小企业融资难、融资贵的问题提供了一条有效途径。由于供应链金融业务是依托中小企业与核心企业间真实贸易背景开发的,这要求我们从新的视角对中小企业的信用风险进行认识和评价。本文在分析供应链金融下的中小企业信用风险影响因素的基础上,参照传统的中小企业信用评级指标体系,初步构建供应链金融下的中小企业信用评级指标体系,从而为金融机构开展供应链金融业务提供一定的借鉴意义。

  • 2022-05-05
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企业司库管理体系设计的关键要素分析

企业司库管理体系的设计是一项系统性工程。基于流程再造理论的关键因素和框架模型研究,新时期企业司库管理体系设计需考虑七大关键要素,包括选择合适的职能定位、设计相应的组织架构、确定具体的管理模式、配备复合型人力资源、进行系统的流程设计、应用先进的信息技术以及充分利用赋能要素,通过循序渐进的建设,实现企业集团资金、融资、投资等的统一管理。

  • 2022-05-05
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数据标准如何驱动企业业务信息数据化

“数据治理,标准先行。”越来越多的企业开始关注数据标准,本文主要介绍了企业数据标准的作用,数据标准编制步骤和要点,以及实施成功要素,方便大家掌握建立企业基础类数据标准的方法。普元实施数据标准体系已有多年成功经验,本文将分享普元建立数据标准体系的工作要点和经验。

  • 2022-05-05
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企业数据治理体系一文读懂

在大数据时代,很多组织认识到了数据的价值,也成立了专门的团队来负责管理数据,有的叫数据管理处,有的叫大数据中心,有的叫数据应用处,名称不一而足。这些机构往往由技术人员组成,本身的定位也属于技术部门,它们的共同点是:强技术,弱业务。当数据治理项目需要实施的时候,往往就是由这些技术部门来牵头。技术部门大多是以数据中心或者大数据平台为出发点,受限于组织范围,不希望扩大到业务系统,只希望把自已负责的范围管好。

  • 2022-05-05
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企业财务共享服务标准体系建设的实践与思考

共享服务在中国正处于高速发展阶段,截至2020年底,中国境内共享服务中心已超过1000家。目前,国内企业共享服务还没有规范、权威、可供参考借鉴的建设模型或实施方法论。本文通过对全国147家国有企业财务共享服务发展现状进行走访调研,总结国内共享中心建设与运营的优化案例,结合中石化多年的实践经验,构建了包含总则、财务共享服务规划建设标准、财务共享服务信息技术标准、财务共享服务业务标准、财务共享服务运营管理标准、财务共享服务人才培养与评价标准六大部分的标准体系,引领中国共享服务高质量发展。

  • 2022-05-05
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企业如何建设数据治理体系方案?

在数字化时代,数据就是企业的重要资产。随着互联网基础设施和服务的发展,企业的数据增长速度越来越迅猛,但是如果数据不能有效地治理起来,会产生大量的不可用数据,这些数据非但不会给企业带来价值,反而会为企业带来更大的风险、更高的成本。因此,要解决数据孤岛问题从而实现数据资产的价值,数据治理是必不可少的。

  • 2022-05-05
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企业数据标准梳理方法及步骤

提到“标准”二字,我们第一时间能够想到的就是一系列的标准化文档,例如:产品设计标准、生产标准、质量检验标准、库房管理标准、安全环保标准、物流配送标准等,这些标准有国际标准、国家标准、行业标准、企业标准等。而我们所说的数据标准却不单单是指与数据相关的标准文件,数据标准是一个从业务、技术、管理三方面达成一致的规范化体系。

  • 2022-05-05
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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全球绿色航运发展报告(2024-2025)

2024年至2025年上半年,国际海事组织批准了MARPOL公约附则VI关于“IM0净零框架”的修正案草案、通过了《2024年船用燃料全生命周期温室气体强度导则》(2024LCA导则)(MEPC.391(81))、批准增设了排放控制区域(ECA)及特别敏感海域(PSSAs)。

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全球数字治理蓝皮书(2025年)

当前,国际局势变乱交织,大国竞争愈演愈烈,全球南方加快崛起,新兴技术复杂影响更加突出,全球治理体系面临深刻调整。习近平主席在“上海合作组织+”会议提出“全球治理倡议”,相关概念文件指出,要优先考虑在人工智能、网络空间、外空等治理紧迫性突出、治理赤字较大的领域,以及支持联合国落实《未来契约》等方面加大沟通合作,积极凝聚共识、锁定成果,争取早期收获。

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