新质生产力发展中的财务数据质量提升研究

新质生产力依托先进技术,推动企业生产与管理模式的转型。财务数据作为企业资源配置和战略决策的基础,其质量直接影响企业在市场中的竞争力。高质量的财务数据应具备准确性、完整性、可追溯性和安全性,否则会导致企业运营中的决策失误和管理效率降低。本文分析了新质生产力背景下企业财务数据管理中面临的主要问题,聚焦数据来源不统一、数据缺失、数据追溯困难以及数据泄露的风险。基于此,本文提出了数据标准化、优化数据录入流程、建立可追溯体系以及加强数据加密与权限管理等策略,提高财务数据的准确性、完整性和安全性,帮助企业优化财务管理流程,提升决策支持能力,增强市场竞争力。

基于Benford定律的安徽省上市公司财务数据质量研究

文章对安徽省上市公司财务报表数据中的1-4位数字分布情况进行统计和检验。研究发现,报表数据总体符合Benford定律,但符合性程度随检测位数增加逐渐降低,其中半年报较之年报更低。这些特征在利润表中体现明显,现金流量表次之。

上市公司财务数据质量研究综述

随着经济发展、市场竞争加剧,财务舞弊现象时有发生,资本市场需要严格监管。目前关于财务数据质量特征、评价内容与方法、评价指标的研究存在不足之处。研究内容标准化、研究对象地区行业化、完善的指标体系,能有效促进我国上市公司财务数据质量的提高。

上市公司财务数据实用质量智能评估框架构建

为了促进我国上市公司财务数据实用质量的不断提高,在现有研究的基础上,提出了上市公司财务数据实用质量智能评估的理论框架。研究认为,基于互联网大数据的财务数据实用质量智能评估是由用户广泛参与的、充分利用智能设备对上市公司财务数据的实用质量进行评估的活动,目的是让大多数人能够通过互联网平台便捷、可靠地研判上市公司财务数据的实用质量;为了实现这种目的,评估主体应由专门机构向众评团体转变,评估客体应由符合性质量向实用质量转变,评估方法也应由基于规则的专家推算法向基于认知的社会计算法转变;而这些转变的实现需要智能评估模式的支持,智能评估模式由评估主体的识别与分类管理、评估客体的测算、智能技术的使用与标准化三个主要的环节构成。

浅谈ERP系统中财务数据质量监控管理

随着ERP系统在中国企业的广泛深入应用,如何提高信息系统中的数据质量问题成为关注的焦点。本文从ERP系统的核心功能财务模块出发,探讨加强财务数据质量监控管理的方法。

高校财务信息系统的数据质量管理研究

在数字化时代,数据成为一种新的生产要素,作为一种基础性、战略性资源,必须要加强对其的质量管理。目前,关于高校财务数据的研究主要集中在数字化转型、数据治理等方面,针对数据质量管理的研究很少。本文旨在以财务数据流转过程为主线,探讨研究如何从业财融合、信息系统管理、数据共享三个层面强化数据质量管理,为如何更好发挥财务数据效能提供了管理思路。

大数据时代的管理会计研究

社会经济体制的改革进程加速,企业间的竞争愈演愈烈,要想提升市场竞争力,还需加强内部管理的建设。企业需紧跟大数据时代的发展步伐,加速财务会计向管理会计转型的进程,立足管理会计建设现状,提供制度保障和人才保障及技术保障等措施,整体性地推动管理会计发展及效用发挥,不断强化企业发展的内驱动力。本文主要对大数据时代的管理会计发展意义和问题及对策进行阐述,希望对管理会计作用价值的充分发挥起到积极参照作用。