<bdo id="vljxk"><rt id="vljxk"><noframes id="vljxk"><noframes id="vljxk"><noframes id="vljxk"><rt id="vljxk"></rt><rt id="vljxk"></rt><noframes id="vljxk"><rt id="vljxk"><delect id="vljxk"></delect></rt><noframes id="vljxk"><rt id="vljxk"></rt><noframes id="vljxk"><noframes id="vljxk"><rt id="vljxk"></rt>

  1. 創業頭條
  2. 前沿領域
  3. 大數據
  4. 正文

浪潮司庫大數據可視化分析平臺,為企業打造資金管理“千里眼”

 2018-08-06 10:53  來源:互聯網  我來投稿 撤稿糾錯

  阿里云優惠券 先領券再下單

隨著互聯網、大數據、云計算、人工智能等技術的創新,中國企業經營管理進入數字化時代。商業模式的快速更迭、外部環境風險的挑戰使得企業資金管理不再拘泥于傳統的運營與操作,走向更為敏捷的數字化管理。順應企業數字化轉型的趨勢,浪潮云ERP推出司庫大數據可視化分析平臺,以大數據分析與人工智能技術為核心,進一步促進企業資金管理邁向數字化和智能化。

釋放大數據價值,輔助企業資金管理決策

近年來,國內外各大集團公司基本已實現了資金的集中管理,通過資金統一調度,提高資金使用的規模效益,降低融資成本,促進集團的戰略發展。而集團企業日常資金管理決策,必須有大量數據分析作為支撐。但不同管理層級能夠接觸到的數據范圍不同,所需的分析口徑也大相徑庭,因此,對集團內部大數據的整合與分析就顯得十分重要。

數據可視化一直被稱為“釋放大數據價值的最后一公里”。集團公司急需充分應用信息化手段,固化核心指標、監控關鍵數據、進行可視化界面展示,將企業內部龐雜的數據資源真正變為數據資產,為集團各級管理者提供及時、準確、直觀的決策依據,將資金管理人員從繁瑣的勞動中解放出來,使之更多地思考和參與到企業的管理當中。

浪潮云ERP推出司庫大數據可視化分析平臺,以大數據分析與人工智能技術為核心,通過打通企業內部信息化系統,將不同來源、不同類型的資金相關數據匯總進行多種維度的大數據分析,并以根據不同崗位、用戶的不同業務需要與權限,進行個性化配置。幫助企業實時掌握資金整體情況,監控集團司庫管理重要指標與運轉情況,預測資金流向,進行融資籌劃,實現實時可視化、精細化、智能化的集團大司庫管理。

大數據服務與可視化管理提升資產效率

浪潮司庫大數據可視化分析平臺以浪潮云ERP服務企業信息化30多年的業務積累為基礎,借助浪潮超強的大數據能力+AI能力,推動企業資金管理存量可視、流量可視、風險可視、未來可視,全方面為企業資金管理賦能,助力打造互聯、共享、精細、智能的智慧企業。

一、 存量可視

浪潮司庫大數據可視化分析平臺,提供了對集團內部現金、票據、外匯等貨幣資金,應收、應付等營運資金,貸款、債券、融資租賃等內外部投融資以及對應融資成本的全面可視化分析,并提供板塊、單位、銀行、期限等多種分析維度,企業能夠動用的資源一目了然,重點指標清晰易讀。

二、 流量可視

公司經營離不開現金,現金只有流動起來,才能產生利益,推動公司的發展。浪潮司庫大數據可視化分析平臺,幫助企業實時了解經營、投資以及融資三方面資金的流入流出情況,并可與上期、同期情況作出對比。結合預警分析,在達到某一警戒指標時,及時提醒,防止出現資金風險。

三、 風險可視

企業經營環境瞬息萬變,市場經濟環境的變化、決策層對企業經營目標與方向的調整,內部人員的操作均有可能對企業的資金循環帶來沖擊。浪潮司庫大數據可視化分析平臺,提供匯率、存貸比、集中度等多種關鍵指標的可視化展示,以及大額支出預警、重復支付預警、到期預警等多種預警提示,并可導出資金風險報告,幫助企業切實發現、控制資金風險點。

四、 未來可視

準確的現金流量預測是實施有效的資金管理的基礎。浪潮司庫大數據可視化分析平臺,通過與采購、合同、應收應付等系統對接,將未來一段時間內的資金流入流出全部納入預測范疇,幫助企業有效預測最佳現金持有量,合理平衡流動性與收益。

Gartner將智能應用和分析列為2018年十大戰略科技發展趨勢之一,并提到,分析將會從僅存在于核心職能部門,逐漸發展到遍及整個組織。浪潮司庫大數據可視化分析平臺,針對不同崗位不同層級的使用者,提供多維度、多模式、可擴展的資金數據挖掘、分析與預測,現已應用于中廣核、首鋼、青島傳媒等近百家集團企業,助力企業挖掘數據價值,全面掌握資金信息,提升使用效率與效益,加速企業向數字化與智能化轉型。

申請創業報道,分享創業好點子。點擊此處,共同探討創業新機遇!

相關標簽
大數據
人工智能

相關文章

編輯推薦