大数据环境下企业财务管理信息化建设的对策

随着信息技术的发展,在大数据环境下,企业面临着前所未有的发展机遇和内部管理挑战。企业管理者要想在大数据环境下获得更好的发展,就必须加强外部市场拓展,同时进一步提升内部管控能力,全面提升企业市场竞争优势,实现企业长期稳定发展。财务管理是企业全面开展内部管理的重要内容,随着大数据技术的全面应用,财务管理信息化建设势在必行。财务管理信息化建设必须根据大数据时代下企业财务管理的要求开展具体工作,这样才能够有效提升企业财务管理的综合能力。企业管理者必须从思想上认识到大数据环境下企业加强财务管理信息化建设的重要性,实施有效措施,全面提升财务管理信息化的综合水准。本文对大数据环境下企业如何更好开展财务管理信息化建设进行详细分析,并提出了帮助企业提升财务管理信息化建设的具体意见和建议,以供参考。

高新技术企业税务筹划和管理着力点研究

在国家号召科技创新背景下,高新技术企业作为实现科技发展、技术创新的关键产业,其面临较多的政策机遇以及市场风险,复杂多变的市场经营环境增加了高新技术企业的经营管理难度。降低成本是企业经营中跟亘古不变的问题,高新技术企业也不例外,分析企业整体成本可发现税务成本占比较重,涉税事项的处理效果直接影响企业的税务成本,在实际经营期间高新技术企业必须高度重视税务管理,同时强调税务筹划活动的必要性。税务筹划和管理是支撑高新技术企业减少税务成本的必要手段,企业应该持续梳理和优化税务筹划管理流程,细化制度内容,从企业全局角度出发创新税务筹划管理体系。本文主要围绕高新技术企业的税务筹划管理进行研究,基于减税降费背景分析企业税务工作现状,研究企业经营过程中如何把握税务筹划着力点,同时讨论当前企业税务筹划管理的痛点,针对实际情况提出切实提高企业税务筹划管理水平的策略,旨在于强化高新技术企业的税务筹划质量。

论高科技企业财务资金管理问题及对策

在市场经济日益完善的时代背景下,我国大力扶持高科技企业,使得高科技企业进入高速发展期,但由于高科技企业属于资金及人才密集型企业,资金量投入较大,造成企业财务资金管理问题频发,影响了高科技企业的良性发展,因此强化财务资金管理成为高科技企业发展的重中之重。本文分析了高科技企业的特征以及影响资金管理的相关因素,论述了高科技企业财务资金管理过程中存在的问题,并给出了相应的优化对策,以期为我国高科技企业财务资金管理提供参考建议。

网民舆情偏好挖掘及应用研究——以EGE推荐模型为例

[目的/意义]挖掘网民舆情偏好,推荐网民感兴趣的舆情事件,解决“信息过载”背景下网民信息筛选难题、提高信息获取效率;提升平台用户体验,增加用户黏度。[方法/过程]基于NRL理论和思想构建EGE推荐模型,挖掘网民舆情偏好、推荐舆情事件。首先收集、预处理数据生成舆情事件共现网络;然后运用NRL相关算法得到舆情事件的低维向量表示,用高斯分布函数和已访问事件低维向量表示反映网民偏好,融入softmax与负采样以降低复杂度;最后对网民未关注的事件打分,运用KNN算法得到高评分事件集合TOP-M。加入当期其它类别的高关注度舆情事件形成最终的推荐列表。[结果/结论]基于网民历史访问记录运用舆情事件EGE推荐模型,能够有效地预测并推荐满足网民兴趣偏好的事件。

基于NRL和k-means的舆情事件聚类研究

【目的/意义】聚类网络舆情事件,不仅使得舆情信息更有层次和条理,还能辅助舆情事件个性化推荐等后续研究。【方法/过程】融合网络表示学习与K-means,经过舆情事件收集、事件共现频率分析、事件降维映射、聚类分析四个阶段达到舆情事件聚类的目的。收集舆情事件后根据事件间共现关系构造事件共现矩阵,运用NRL相关算法获得舆情事件的低维向量表示;然后运用K-means进行聚类:首先确定分组数量、划分初始簇;根据该类别中事件低维向量表示的均值更新类别中心;迭代至聚类完成。【结果/结论】运用蚁坊舆情监测软件已分类的220起舆情事件进行实证,发现融入NRL的K-means聚类能够达到较好的聚类效果。【创新/局限】以挖掘舆情事件为基础,创新提出融合网络表示学习的k-means聚类方法,获得条理清晰的舆情事件。然而个人研究可获取的数据数量有限,难以达成最优聚类效果,互联网信息平台拥有海量用户数据,可以达成更好的聚类效果以便个性化推荐等后续研究。