We measure the quality of provisions for bad debts, based on both the cross-sectional and time-series basis. Empirical tests show the impacts on earnings information contents, as well as on the incremental information...We measure the quality of provisions for bad debts, based on both the cross-sectional and time-series basis. Empirical tests show the impacts on earnings information contents, as well as on the incremental information content of cash flows.展开更多
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
文摘We measure the quality of provisions for bad debts, based on both the cross-sectional and time-series basis. Empirical tests show the impacts on earnings information contents, as well as on the incremental information content of cash flows.
文摘随着大数据、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。