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大数据技术在应收账款管理中的应用研究 被引量:2
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作者 闫劲松 张云涛 《科技资讯》 2023年第20期252-256,共5页
随着大数据、云计算、云会计等技术的发展,财务工作已经逐渐进入智能化时代,财务共享应运而生,已经成为集团企业进行日常财务工作管理的重要手段。近年来,部分集团公司试图通过建立财务共享中心以自动处理各子公司的繁杂的日常业务,并... 随着大数据、云计算、云会计等技术的发展,财务工作已经逐渐进入智能化时代,财务共享应运而生,已经成为集团企业进行日常财务工作管理的重要手段。近年来,部分集团公司试图通过建立财务共享中心以自动处理各子公司的繁杂的日常业务,并制定一套规范的流程以进行管理,从而降低成本,但财务共享模式下应收账款管理中仍然存在着集成度与自动化程度不足的问题,而大数据技术的发展将有力地解决上述问题,该文研究企业日常应收账款管理工作中如何实际应用K-Means算法、人工神经网络中的反向传播算法(Backpropagation Algorithm,BP算法)结合机器人流程自动化(Robotics Process Automation,RPA)技术,借此帮助企业更好地管理其应收账款,满足其经营管理的需求。 展开更多
关键词 应收账款管理 大数据技术 业主信用评级 坏账风险预测
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基于Markov模型的应收账款风险管理
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作者 张丽亚 《商场现代化》 2016年第14期199-200,共2页
应收账款的存在能够给企业带来一定的机遇,比如增加销量,抢占市场份额等,但作为一种债权,虽然性质上属于资产,然而其能否顺利全额收回,企业并非有十足的把握。为降低企业应收账款坏账风险,改善企业财务状况,本文引入马尔科夫模型,以南... 应收账款的存在能够给企业带来一定的机遇,比如增加销量,抢占市场份额等,但作为一种债权,虽然性质上属于资产,然而其能否顺利全额收回,企业并非有十足的把握。为降低企业应收账款坏账风险,改善企业财务状况,本文引入马尔科夫模型,以南纺公司为例,为应收账款的风险预测与管理提供新视角。 展开更多
关键词 应收账款 风险管理 MARKOV模型 坏账预测
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