数据资产入表

在当今数字化经济蓬勃发展的背景下,企业数字资产入表已成为企业发展的必然趋势。

随着企业数字化转型的加速,数字资产在企业价值创造中的作用日益凸显。将数字资产纳入企业财务报表,能够更准确地反映企业的真实价值和竞争力,为企业的决策制定、投资评估和市场估值提供重要依据。

同时,国家也出台了一系列政策支持企业数字资产入表。例如,加强了对数字经济领域的规范和引导,鼓励企业积极探索数字资产的计量和报告方法,以适应数字时代的经济发展需求。这为企业数字资产入表提供了有力的政策保障和良好的发展环境。

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企业入表难三大痛点

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运通链达的大模型解决痛点方案

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运通链达的人工智能企业数据入表解决方案优势

  1. 降低数据治理难度:引入人工智能大模型,实现数据的自动整合与梳理。大模型能够识别并纠正数据中的错误和不一致,统一数据格式与标准。例如,针对跨部门的业务数据,大模型可快速建立关联和整合,使其达到入表要求。具体操作如下:

    • 搭建数据整合平台:利用大模型的能力,构建一个集中的数据整合平台,将分散在各个部门和系统中的数据汇聚起来。

    • 数据清洗与预处理:运用大模型的算法,对原始数据进行清洗,去除重复、错误和无效的数据。

    • 标准化数据格式:根据预设的标准,通过大模型将数据转化为统一的格式,便于后续处理和分析。

  2. 解决数据权属问题:借助大模型强大的数据分析和生成能力,可以明确数据资产的所有权、使用权和控制权。对于企业内部协作及外部合作产生的数据,可以通过大模型的加工,转为企业所有权数据,彻底屏蔽和解决数据权属问题。

  3. 解决价值评估难题:运用大模型构建科学合理的价值评估模型。大模型能够综合分析数据的多个维度,包括数据的质量、相关性、时效性、稀缺性等,从而更准确地评估数据的价值。例如,对于复杂的非结构化数据,如社交媒体数据、图像数据等,大模型可以通过深度学习技术提取有价值的信息,并将其转化为可量化的评估指标。同时,大模型还能够实时监测市场动态和行业趋势,动态调整价值评估模型的参数,以确保评估结果的准确性和时效性。

  4. 提升数据资产价值:运用大模型深度挖掘数据潜在价值,优化数据质量和数量,在入表时展现更高价值。筛选有价值数据,补充缺失数据,提高准确性和完整性,增强数据可用性和可信度。具体方法为:

    • 价值评估模型构建:利用大模型构建数据资产价值评估模型,综合考虑多种因素,准确评估数据价值。

    • 数据优化与增值:通过大模型的分析,对数据进行优化处理,提升数据质量,增加数据的价值含量。

    • 持续监测与改进:利用大模型持续监测数据价值变化,及时调整策略,保持数据资产的高价值。

  5. 开发创新应用:基于大模型开发一系列针对性应用,为内外部提供优质服务。满足企业内部管理和决策需求,同时为外部合作伙伴和客户创造价值,拓展数据资产价值空间。比如:

    • 内部决策支持系统:开发基于大模型的决策支持系统,为企业内部提供精准的数据分析和预测。

    • 外部服务平台:构建面向外部的服务平台,利用大模型提供个性化的服务和解决方案。

    • 应用持续优化:根据用户反馈和业务变化,利用大模型不断优化应用功能和服务质量。

总之,运通链达通过引入生成式大模型、使用大模型中间件和智能体,并结合上述利用人工智能大模型的解决方案,能够有效解决企业数据资产入表过程中的难题,充分发挥数字资产的价值,助力企业在数字化时代实现可持续发展和价值创造。

成功案例

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