人工智能在高校财务治理中的应用探索

人工智能的兴起对中国各行业的发展既是机遇又是挑战,立足于人工智能这一新兴技术,文章探索了高等教育事业财务治理方面的人工智能应用。一方面高校可以借助人工智能技术构建校园内外部信息共享系统、防范内部财务风险、促进业财融合,助推高校财务治理现代化;另一方面人工智能的应用也带来了信息安全、人员状态以及技术"失控"等问题,使高校财务治理面临新的风险。采用规范性研究方法分析人工智能应用于高校财务治理的优势与劣势进而扬长避短提出相关建议,以期使高校财务资源得到更优化的配置,提升高校综合实力。     

人工智能视阈下智慧财务管理模式架构研究

快速发展的大数据、云计算、物联网、区块链等新技术,已成为我国经济创新驱动的发动机和新型产业发展的助推器,促进了企业经营管理模式转换,推动了跨领域跨行业的融合和协同创新。人工智能开启了企业新的管理模式,改变了企业传统的经营运作,对传统的财务理念、财务处理系统等提出了更新换代的要求——应用智慧财务管理模式实现财务管理智慧化。文章基于人工智能对财务信息技术以及财务管理职能的影响,探索人工智能时代的财务管理新模式,构建人工智能视阈下"亭屋"智慧财务管理模式,有助于企业利用智能技术资源进行前瞻性分析和规避企业财务风险,提升财务管理效率和获得更高企业经营业绩。     

会计信息化环境下的企业内部控制行为研究——内部控制活动的数据信息风险

企业会计信息化已经是大势所趋,在会计信息化环境下企业内部控制发生了变化,内部控制的最新问题是如何保障企业会计信息和相关数据信息的安全性。通过对开发区56家实施会计信息化的企业财务部门及相关部门从业人员进行问卷调查,结果表明,会计信息化下企业财务人员预防信息风险意识较低,财务数据输入和修改过程存在风险,企业财务软件访问授权控制不严,企业财务内部控制存在信息风险。     

“互联网+”背景下吉林省新兴电商企业风险控制对策研究

吉林省电商企业是大数据背景下的新兴主体。由于企业内部管理和控制机制不健全,在发展中总会面临很多风险。基于内部控制的角度,对此类企业提出风险控制的一些对策建议,包括业务流程构建、人力资源管理优化、信息安全防范和内控制度与标准设置几个方面,以期为相关企业的发展提供借鉴和参考。     

大数据时代人工智能的法律风险及其防范

人工智能作为一种高端技术,在给人们生产生活带来良好机遇的同时,也引发了一系列潜在风险。在大数据时代,要对人工智能法律风险进行防范,本文基于大数据时代人工智能存在的法律风险进行阐述,综合分析防范法律风险的措施,希望为推动降低法律风险发生率、增强人工智能安全性提供强有力理论支持。     

企业内部控制在财务风险管理中的应用

企业在开展运营管理活动过程中,需要面临各种各样的风险和隐患,如果不能对这些风险进行有效防范和控制,则会对企业的正常运营产生严重影响。因此,企业应该高度重视财务风险管理,通过有效的内部控制,提升财务风险管理的有效性。本文从内部控制与财务风险管理的关联着手,分析了当前企业内部控制中的常见问题,并就内部控制在财务风险管理中的应用策略进行了阐述,希望能够为企业的经营发展提供一些参考。     

基于内部控制的物业公司财务风险防范

当前,随着市场经济的不断发展,市场主体在开展经营活动过程中,所遇到的财务风险的种类也不断增加,只有能够对财务风险采取适当的措施进行管控,才能够确保企业稳健发展。而企业的财务风险通常来自于多个方面,包括市场层面、政策层面以及内部层面等,外部层面的财务风险往往是可知而不可控的,但是内部层面的财务风险却往往可以通过做好内控管理工作来进行有效防范。本文探讨物业公司应当如何从内部控制层面做好财务风险防范,不断提高自己安全运营的能力。     

事业单位财务会计内部控制的实现

会计内部控制是一个单位建设内控体系的核心和关键,财务会计内部控制关系到企业信息质量的高低,影响企业防范、控制财务风险的能力。虽然我国不少企业已建立比较完善的内部控制体系,但事业单位与之存在很大的差异。本文在分析我国事业单位财务会计内部控制机制及所存在问题的基础上,探讨了实现我国事业单位财务会计内部控制的相应对策。     

企业管理信息系统中大数据的应用

本文基于大数据的特点,分析了大数据在企业管理信息系统中的应用与信息安全防范等措施。在"工业4.0"时代,随着我国科技的不断进步,信息技术与人工智能、大数据等新兴科技逐步被推广和应用,并对各行业产生深刻变革,同时企业信息化也因时代的进步其已进入大数据时代。大数据的深度应用对企业管理信息系统中数据的采集、储存、检索、分析和表示提出了各种挑战,企业只有采取高效、快捷的措施,其才能在大数据时代化挑战为机遇,才能将大数据的优势放大,并充分利用大数据为企业创造价值。     

数据挖掘技术在公司内部审计中的应用

大数据时代,企业拥有的数据呈现出量大、种类多、时效高和价值密度低等特点。面对海量的数据,传统的审计方法无法发现深层次的数据价值,大量有价值的信息没有得到充分利用。如何在有限的时间内挖掘数据价值、提高发现问题的能力,逐渐成为内部审计部门能否充分发挥其监督核查职能的关键。针对上述问题,本文从结构化和非结构化数据挖掘方法出发,将数据挖掘技术引入到公司的内部审计中,建立、应用以及优化基于数据挖掘方法内部审计流程,这对提高问题发现的效率和防范审计风险都具有重要的意义。