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。
企业入表难三大痛点
运通链达的大模型解决痛点方案
运通链达的人工智能企业数据入表解决方案优势
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。
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。
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。
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。
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
