大數(shù)據(jù)時(shí)代企業(yè)信用管理體系創(chuàng)新研究

摘 要：在現(xiàn)今大數(shù)據(jù)時(shí)代的洶涌浪潮中，信息儼然已經(jīng)成為企業(yè)決策過程中不可或缺的關(guān)鍵要素。在企業(yè)的日常運(yùn)營中，信用管理始終扮演著重要的風(fēng)險(xiǎn)控制角色。然而，傳統(tǒng)的信用管理體系在應(yīng)對當(dāng)前海量數(shù)據(jù)、處理速度的要求以及風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測的精確性等方面，顯得捉襟見肘，這些問題無疑給企業(yè)的運(yùn)營帶來了不小的挑戰(zhàn)。鑒于此，本文通過深入的調(diào)研與分析，詳細(xì)剖析了當(dāng)前企業(yè)信用管理的現(xiàn)實(shí)狀況，識別出在數(shù)據(jù)挖掘的深度與廣度、數(shù)據(jù)處理的速度與準(zhǔn)確性以及信用評估機(jī)制的科學(xué)性與有效性等方面存在的諸多不足。在緊密結(jié)合大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展趨勢的基礎(chǔ)上，本文進(jìn)一步提出了一套全面的、基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的企業(yè)信用管理體系構(gòu)建與優(yōu)化方案。這一方案旨在幫助企業(yè)更有效地利用大數(shù)據(jù)資源，提升信用管理的效能，從而為企業(yè)創(chuàng)造更大的價(jià)值。

關(guān)鍵詞：信用管理；制度安排；技術(shù)設(shè)計(jì)

隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展，特別是大數(shù)據(jù)、云計(jì)算和AI人工智能等技術(shù)的廣泛應(yīng)用，社會已邁入數(shù)據(jù)時(shí)代。在這個(gè)時(shí)代中，數(shù)據(jù)不僅以前所未有的速度被創(chuàng)造和累積，更以變換多樣的形式深入到企業(yè)經(jīng)營的各個(gè)層面。數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，商業(yè)交易已經(jīng)突破了時(shí)間和空間的限制，從“面對面交易”轉(zhuǎn)向了線上線下智能化交易。企業(yè)信用管理，作為企業(yè)運(yùn)營中至關(guān)重要的一部分，其重要性在于它直接關(guān)系到企業(yè)的資金安全、市場信譽(yù)及長遠(yuǎn)發(fā)展。在傳統(tǒng)模式下，企業(yè)信用管理的局限性逐漸顯現(xiàn)，信息孤島現(xiàn)象普遍存在，信用評估方法較為單一，風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警和控制手段尚不成熟，這些問題都嚴(yán)重制約了企業(yè)的發(fā)展?jié)撃堋?yōu)化信用管理流程、提高決策效率、降低潛在風(fēng)險(xiǎn)成為企業(yè)在激烈的市場競爭中保持競爭力的關(guān)鍵因素。面對這一挑戰(zhàn)，構(gòu)建一個(gè)高效、智能的企業(yè)信用管理體系顯得尤為迫切。該體系需充分利用大數(shù)據(jù)時(shí)代的技術(shù)優(yōu)勢，實(shí)現(xiàn)對企業(yè)信用信息的全面采集、精準(zhǔn)分析和實(shí)時(shí)監(jiān)控，從而提升信用管理的科學(xué)性和前瞻性。

一、大數(shù)據(jù)時(shí)代下企業(yè)信用管理的理論基礎(chǔ)

1.企業(yè)信用管理的相關(guān)理論

（1） 企業(yè)信用管理的概念

企業(yè)信用管理是指在企業(yè)進(jìn)行賒銷活動之前，先對賒銷客戶做出資信調(diào)查與分析評價(jià)，以此來衡量本次賒銷活動所存在的風(fēng)險(xiǎn)及收益情況；在賒銷活動進(jìn)程中，制定合理的客戶授信決策和標(biāo)準(zhǔn)，以此作為不同客戶的授信依據(jù)；在賒銷合同簽訂后，進(jìn)行應(yīng)收賬款的監(jiān)控及回收工作。通俗來說，企業(yè)信用管理就是通過對企業(yè)日常的信用銷售活動進(jìn)行事前、事中以及事后的全流程重點(diǎn)環(huán)節(jié)管控，綜合協(xié)調(diào)分配各部門的企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)管理職責(zé)，確保企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)能夠得到有效的控制。企業(yè)信用管理的主要內(nèi)容有以下幾方面：客戶資信信息管理、客戶賒銷檔案管理、客戶授信標(biāo)準(zhǔn)管理、企業(yè)賒銷合同管理、應(yīng)收賬款動態(tài)監(jiān)督管理及應(yīng)收賬款追收管理等。

（2） 企業(yè)信用管理的主要模式

我國企業(yè)信用管理理論發(fā)展進(jìn)程較為緩慢，已有的信用管理模式主要是參照西方企業(yè)信用管理模式并結(jié)合中國企業(yè)的具體情況設(shè)置的。目前，我國企業(yè)信用管理模式主要還是21世紀(jì)初期行業(yè)專家們提出的三種，即雙鏈信用管理模式、全程信用管理模式以及“3+1”科學(xué)信用管理模式。

這三種企業(yè)信用管理模式雖然在具體操作上有所不同，但它們都是按照企業(yè)銷售流程或商業(yè)交易過程的順序，對信用管理進(jìn)行事前控制、事中控制以及事后控制。這三種模式的核心理念都是信用流程控制，即在企業(yè)的各項(xiàng)經(jīng)營活動中，始終堅(jiān)持以信用為核心，對各個(gè)環(huán)節(jié)進(jìn)行精細(xì)化、系統(tǒng)化管理。這種以“信用流程控制”為基礎(chǔ)的管理模式，對近20年我國企業(yè)建立企業(yè)信用管理制度、出臺信用管理政策、提高信用管理水平、防范信用交易風(fēng)險(xiǎn)以及增強(qiáng)企業(yè)的市場競爭力具有重要意義。

2.大數(shù)據(jù)技術(shù)的相關(guān)理論

大數(shù)據(jù)指的是規(guī)模巨大、數(shù)據(jù)量超過了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫處理能力的數(shù)據(jù)集合。這些數(shù)據(jù)通常具有三個(gè)特征：數(shù)據(jù)量龐大、數(shù)據(jù)類型多樣、數(shù)據(jù)處理速度要求高。大數(shù)據(jù)技術(shù)是近年來快速發(fā)展的一種信息技術(shù)，它涉及多個(gè)領(lǐng)域的知識體系，包括計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計(jì)學(xué)、信息檢索等。大數(shù)據(jù)技術(shù)的核心在于從海量數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息，為各個(gè)行業(yè)提供決策支持。大數(shù)據(jù)來源于各種渠道，包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)）、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如XML、JSON等格式的數(shù)據(jù)）以及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如文本、圖片、音頻、視頻等）。

3.大數(shù)據(jù)技術(shù)與信用管理的關(guān)系

提升企業(yè)信用管理的基礎(chǔ)是獲取準(zhǔn)確、全面的客戶信用數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠通過數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)挖掘等手段不斷優(yōu)化企業(yè)信用數(shù)據(jù)質(zhì)量，為后續(xù)的客戶分析、評級及應(yīng)收賬款管理工作提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)與技術(shù)支持。

（1） 大數(shù)據(jù)技術(shù)可以顯著提升企業(yè)信用數(shù)據(jù)的采集效率

傳統(tǒng)的信用評價(jià)主要依賴企業(yè)信用管理部門的內(nèi)部數(shù)據(jù)，如客戶的財(cái)務(wù)報(bào)表、賒銷申請、賒銷合同、賬齡分析表等數(shù)據(jù)，涉及銷售、財(cái)務(wù)、風(fēng)控合規(guī)等多個(gè)與信用管理密切相關(guān)的部門工作成果。上述數(shù)據(jù)涉及的企業(yè)信用數(shù)據(jù)呈碎片化狀態(tài)，分散在各部門的應(yīng)用平臺上，甚至是電子表格或書面檔案中，隸屬不同的層次和序列。這些數(shù)據(jù)的覆蓋范圍也非常有限，不足以支撐企業(yè)開展高效信用管理所需的細(xì)度。引入具有強(qiáng)大搜索功能的網(wǎng)絡(luò)爬蟲、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)采集技術(shù)可以提高企業(yè)信用數(shù)據(jù)的全面性，將數(shù)據(jù)采集范圍擴(kuò)大至企業(yè)內(nèi)部庫存數(shù)據(jù)、訂單交易數(shù)據(jù)以及財(cái)務(wù)分析數(shù)據(jù)等，企業(yè)信用管理部門能夠據(jù)此從中挖掘出更多有價(jià)值的隱藏?cái)?shù)據(jù)。此外，傳統(tǒng)的信用數(shù)據(jù)更新頻率較低，通常按月、按季更新，而且依賴人工操作，無法滿足實(shí)時(shí)對數(shù)據(jù)進(jìn)行迅速分析的需求。而大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠通過設(shè)定程序抓取某些公開披露的數(shù)據(jù)，在實(shí)現(xiàn)部分?jǐn)?shù)據(jù)自動化批量采集的同時(shí)，還能夠?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)更新，快速提高企業(yè)信用數(shù)據(jù)的采集效率。

（2） 大數(shù)據(jù)技術(shù)可以有效提高企業(yè)信用數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性

傳統(tǒng)的信用數(shù)據(jù)大部分依靠企業(yè)客戶自行報(bào)送，企業(yè)客戶資料收集崗位人員需要整理大量格式不一的數(shù)據(jù)，難以構(gòu)成及時(shí)、有效的信息驗(yàn)證環(huán)節(jié)。數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，企業(yè)可以運(yùn)用數(shù)據(jù)清洗技術(shù)對采集到的數(shù)據(jù)自動進(jìn)行格式轉(zhuǎn)換、標(biāo)準(zhǔn)化、去重等預(yù)處理，還可以對數(shù)據(jù)進(jìn)行填補(bǔ)缺失值、刪除異常數(shù)據(jù)、驗(yàn)證數(shù)據(jù)范圍和邏輯校驗(yàn)等。尤其是數(shù)據(jù)清洗技術(shù)可以發(fā)掘數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性，實(shí)現(xiàn)交互驗(yàn)證，從而排除或修正錯誤信息，確保數(shù)據(jù)的一致性和準(zhǔn)確性。在企業(yè)開展信用管理的過程中，運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)可以大大提高數(shù)據(jù)的清洗效率和質(zhì)量，進(jìn)而提升企業(yè)信用數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。

二、大數(shù)據(jù)環(huán)境下企業(yè)信用管理體系的構(gòu)建

1.企業(yè)信用管理的現(xiàn)狀和挑戰(zhàn)

（1） 信用管理部門缺失或授權(quán)分散

出于管理成本和管理習(xí)慣的考慮，我國企業(yè)，特別是中小企業(yè)缺少專門的信用管理部門開展信用管理，而更多的是將信用管理中客戶資信管理、客戶檔案管理、應(yīng)收賬款管理等基礎(chǔ)職能分配給銷售部門及財(cái)務(wù)部門，因業(yè)務(wù)職能定位、專業(yè)能力及考核目標(biāo)的差異，這兩個(gè)部門很難從客觀的立場上實(shí)現(xiàn)有效的信用管理。而有相當(dāng)一部分已設(shè)置信用管理部門的大型企業(yè)，也存在將客戶賒銷額度批準(zhǔn)權(quán)授權(quán)于銷售部門的情況，造成信用管理部門有名無實(shí)。這就導(dǎo)致信用管理流程常常成為銷售和財(cái)務(wù)的附屬流程，擁有充分授權(quán)的信用管理部門難以連貫完成信用事前、事中、事后這一循環(huán)的信用管理流程。在上述傳統(tǒng)信用管理模式下，企業(yè)信用管理職權(quán)分散，數(shù)字化程度低，往往會形成“數(shù)據(jù)孤島”和內(nèi)部“數(shù)據(jù)壁壘”，無法有效整合已收集到的信用信息和數(shù)據(jù)，信用部門工作成效低，部門之間難以形成相互配合的合作模式，企業(yè)常常發(fā)生信用決策滯后而遭遇損失的情況。

（2） 企業(yè)信用管理信息化技術(shù)落后

當(dāng)前許多企業(yè)在信用管理方面存在一個(gè)問題，就是信息化技術(shù)落后。一方面由于市場本身對企業(yè)信用管理信息化系統(tǒng)的需求不足，較少有軟件開發(fā)企業(yè)在企業(yè)信用管理這一領(lǐng)域進(jìn)行深耕，市場上已出現(xiàn)的信用管理系統(tǒng)良莠不齊；另一方面，企業(yè)為實(shí)現(xiàn)信息時(shí)代的現(xiàn)代化，紛紛上馬了ERP、財(cái)務(wù)云、司庫系統(tǒng)等信息化系統(tǒng)，但很少有企業(yè)購置賒銷管理的全流程系統(tǒng)軟件。在各類銷售和財(cái)務(wù)系統(tǒng)不兼容的情況下，企業(yè)很難通過有效的信息化手段實(shí)現(xiàn)有效的信用管理。信息化技術(shù)的落后，不僅導(dǎo)致企業(yè)數(shù)據(jù)采集和分析不及時(shí)而且限制了企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)的識別和控制。在信用管理過程中，企業(yè)需要對潛在的信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行識別、評估和控制，不利于企業(yè)信用管理的持續(xù)改進(jìn)。

2.基于大數(shù)據(jù)的企業(yè)信用管理體系框架設(shè)計(jì)

基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的企業(yè)信用管理體系，應(yīng)當(dāng)以上游供應(yīng)商、下游采購商信用檔案數(shù)據(jù)為核心，輔以企業(yè)社會公共信用信息及第三方信用服務(wù)機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)，構(gòu)建具備企業(yè)特色的信用管理基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫。在此基礎(chǔ)上，開發(fā)符合企業(yè)經(jīng)營發(fā)展的信譽(yù)評價(jià)、履約評估及信用評級等數(shù)據(jù)模型，確保模型既合理又安全。通過搭建集數(shù)據(jù)接口傳輸、信息智能錄入、數(shù)據(jù)自動分析、模型管理、場景設(shè)置及評價(jià)結(jié)果輸出于一體的綜合信用管理平臺，嵌入規(guī)范化的信用管理工作審批流程，使企業(yè)各層級人員能夠依據(jù)授權(quán)訪問范圍準(zhǔn)確掌握員工、下屬單位、供應(yīng)商及采購商的信用狀況，做到心中有數(shù)，從而提升內(nèi)部管理水平，優(yōu)化資源配置，為企業(yè)選擇優(yōu)質(zhì)供應(yīng)商、合理安排賬期及賒銷額度等提供有力支持。

三、大數(shù)據(jù)技術(shù)支持下企業(yè)信用管理創(chuàng)新策略

1.數(shù)據(jù)融合策略

數(shù)據(jù)級融合的核心在于將不同來源的數(shù)據(jù)整合、處理和分析，旨在確保數(shù)據(jù)的一致性和完整性。在這一過程中，常用的手段包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)集成以及數(shù)據(jù)清洗等。數(shù)據(jù)級融合不僅是其他層次融合的基礎(chǔ)，而且對于提高整體數(shù)據(jù)質(zhì)量具有至關(guān)重要的作用。進(jìn)一步地，特征級融合在數(shù)據(jù)級融合的基礎(chǔ)上，對數(shù)據(jù)特征進(jìn)行深入分析。這包括特征的提取、降維以及相似性計(jì)算，旨在實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)特征的一致性和相似性。常見的特征級融合方法涵蓋特征提取、特征選擇、特征變換以及特征相似性計(jì)算等。特征級融合有助于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)間的潛在關(guān)聯(lián)，為后續(xù)決策分析提供堅(jiān)實(shí)的支撐。最終，決策級融合在特征級融合的基礎(chǔ)上，將不同數(shù)據(jù)源的決策模型進(jìn)行集成，以達(dá)到?jīng)Q策結(jié)果的一致性和可靠性。常見的決策級融合方法包括模型融合、決策樹融合、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合以及貝葉斯網(wǎng)絡(luò)融合等。決策級融合在眾多決策場景中發(fā)揮著重要作用，如風(fēng)險(xiǎn)評估、智能推薦和信用評級等。數(shù)據(jù)融合為企業(yè)提供了強(qiáng)大的工具，幫助企業(yè)評估信用風(fēng)險(xiǎn)、欺詐風(fēng)險(xiǎn)等。

通過整合征信數(shù)據(jù)、消費(fèi)數(shù)據(jù)以及社交數(shù)據(jù)等多個(gè)數(shù)據(jù)源，企業(yè)可以更加精準(zhǔn)地預(yù)測客戶的行為和需求，從而為企業(yè)提供高效的風(fēng)險(xiǎn)管理和客戶關(guān)系管理支持。

2.高效數(shù)據(jù)處理算法策略

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以從海量數(shù)據(jù)中找出有價(jià)值的信息，為企業(yè)信用評估提供有力支持。通過數(shù)據(jù)挖掘，企業(yè)可以發(fā)現(xiàn)潛在的信用風(fēng)險(xiǎn)和商機(jī)。常用的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)包括分類、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘等。機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以對信用數(shù)據(jù)進(jìn)行自動分析和建模，為企業(yè)提供精確的信用評估結(jié)果。常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法包括決策樹、支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。通過不斷優(yōu)化算法參數(shù)，機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以實(shí)現(xiàn)對信用風(fēng)險(xiǎn)的精準(zhǔn)預(yù)測。深度學(xué)習(xí)技術(shù)在信用評估領(lǐng)域的應(yīng)用也日益廣泛。深度學(xué)習(xí)可以自動提取特征值，減少特征工程的工作量。通過構(gòu)建深度學(xué)習(xí)模型，企業(yè)可以實(shí)現(xiàn)對復(fù)雜信用風(fēng)險(xiǎn)的識別和評估。

通過運(yùn)用先進(jìn)的數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)，企業(yè)可以快速、準(zhǔn)確地識別和評估信用風(fēng)險(xiǎn)，提高整體經(jīng)營效益。為了提高數(shù)據(jù)處理算法在信用管理中的應(yīng)用效果，企業(yè)需關(guān)注數(shù)據(jù)質(zhì)量、優(yōu)化算法模型、加強(qiáng)跨部門協(xié)同和人才培養(yǎng)與技術(shù)引進(jìn)。隨著我國信用管理體系的不斷完善，數(shù)據(jù)處理算法在企業(yè)信用管理領(lǐng)域的應(yīng)用將發(fā)揮更大的作用。

3.實(shí)時(shí)監(jiān)控與動態(tài)調(diào)整策略

實(shí)時(shí)監(jiān)控與動態(tài)調(diào)整意味著要對客戶信息進(jìn)行無差別吸收和分析，建立智能化風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制，大數(shù)據(jù)技術(shù)在完成這項(xiàng)管理任務(wù)時(shí)具有得天獨(dú)厚的優(yōu)勢。企業(yè)信用管理需要持續(xù)收集與企業(yè)經(jīng)營狀況、財(cái)務(wù)狀況、負(fù)責(zé)人信用等相關(guān)的大量數(shù)據(jù)，再通過對收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析，發(fā)現(xiàn)企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)的蛛絲馬跡，根據(jù)企業(yè)實(shí)時(shí)信用狀況，對其信用等級進(jìn)行動態(tài)評估。例如，對于信用良好的企業(yè)，可以適當(dāng)提高信用額度、延長賬期；對于信用較差的企業(yè)，則應(yīng)降低信用額度、縮短賬期，甚至?xí)和：献鳌?/p>

企業(yè)信用管理過程使用實(shí)時(shí)監(jiān)控與動態(tài)調(diào)整策略，有助于企業(yè)防范信用風(fēng)險(xiǎn)、提高競爭力。但此過程也需要企業(yè)建立專業(yè)化信用管理團(tuán)隊(duì)，對系統(tǒng)提供的分析信息和預(yù)警信息進(jìn)行合理性判讀，及時(shí)采取信用管理手段，使系統(tǒng)給出的結(jié)果能夠得到有效處理。

四、企業(yè)信用管理優(yōu)化建議

我國實(shí)施智能化企業(yè)信用管理尚處于起步與探索階段，企業(yè)信用管理體系優(yōu)化顯得尤為重要。為建立適配大數(shù)據(jù)技術(shù)的企業(yè)信用管理體系，有效運(yùn)用信用管理創(chuàng)新策略，企業(yè)需要在以下幾方面優(yōu)化信用管理。

一是建立企業(yè)內(nèi)部信用管理信息系統(tǒng)，引進(jìn)先進(jìn)的技術(shù)和產(chǎn)品，提升整體信用管理水平，為利用大數(shù)據(jù)技術(shù)創(chuàng)建必要的硬件和軟件基礎(chǔ)。企業(yè)購買或自行開發(fā)的信用管理軟件應(yīng)至少集成客戶評估、信用監(jiān)控、預(yù)警管理、風(fēng)險(xiǎn)分析、資信調(diào)查等模塊，具備強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理和分析能力，以滿足企業(yè)對于信用數(shù)據(jù)的各種需求。

二是設(shè)立獨(dú)立的信用管理部門，負(fù)責(zé)企業(yè)信用管理的各項(xiàng)工作，并給予信用管理總監(jiān)或信用管理經(jīng)理足夠的授權(quán)，實(shí)現(xiàn)企業(yè)信用集約化管理。配備專業(yè)的信用管理人員，提高企業(yè)信用管理的專業(yè)水平。企業(yè)在開展信用管理的過程中，應(yīng)重視信用管理人才培養(yǎng)，建立綜合型人才團(tuán)隊(duì)，特別是提高員工在數(shù)據(jù)處理、機(jī)器學(xué)習(xí)和信用管理方面的技能。

三是建立完善的信用管理制度，包括但不限于科學(xué)、合理的信用評級標(biāo)準(zhǔn)、嚴(yán)格的信用審批流程、信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制等，并通過信息化系統(tǒng)將信用管理制度流程化，確保權(quán)責(zé)分明，授權(quán)清晰，從而保障信用管理工作的順利開展。

四是企業(yè)應(yīng)加強(qiáng)各部門之間的協(xié)同，實(shí)現(xiàn)內(nèi)部系統(tǒng)整合或不同系統(tǒng)數(shù)據(jù)對接，如與財(cái)務(wù)賬務(wù)系統(tǒng)、發(fā)票系統(tǒng)、企業(yè)資源管理系統(tǒng)、OA辦公系統(tǒng)等實(shí)現(xiàn)對接，共享信用數(shù)據(jù)和評估結(jié)果。在全流程信用管理模式下，通過跨部門協(xié)同，實(shí)現(xiàn)信用數(shù)據(jù)資源的整合，提高整體信用管理效果。

五、結(jié)語

為在市場競爭中掌握主動權(quán)，擴(kuò)大市場占有率，企業(yè)賒銷是大勢所趨?，F(xiàn)代信用管理是建立在大數(shù)據(jù)分析、建模和應(yīng)用基礎(chǔ)之上的決策科學(xué)，涉及金融、經(jīng)濟(jì)、管理、統(tǒng)計(jì)、法律等多種專業(yè)分析和運(yùn)用能力。為有效應(yīng)對賒銷風(fēng)險(xiǎn)，企業(yè)開展信用管理刻不容緩。鑒于信用管理的復(fù)雜性、綜合性和時(shí)效性，企業(yè)需要在信用管理過程中有效利用大數(shù)據(jù)技術(shù)。一方面幫助企業(yè)實(shí)時(shí)采集相關(guān)數(shù)據(jù)，對客戶、供應(yīng)商等合作伙伴的信用狀況進(jìn)行全面分析，有效識別潛在風(fēng)險(xiǎn)；另一方面，企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對內(nèi)部經(jīng)營數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘和分析，從而優(yōu)化管理流程，提高經(jīng)營效率。可以預(yù)見，大數(shù)據(jù)技術(shù)在現(xiàn)代信用管理中的應(yīng)用將成為企業(yè)信息化建設(shè)的必然趨勢。

參考文獻(xiàn)：

[1]馮敬.企業(yè)信用管理體系智能化轉(zhuǎn)型的實(shí)踐與啟示[J].征信，2024（1）：58-63.

[2]巴曙松，何雅婷.數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下企業(yè)信用管理的數(shù)字化變革[J].征信，2023（9）：10-14.

[3]韓家平.中國社會信用體系建設(shè)的特點(diǎn)與趨勢分析[J].征信，2018（5）：1-5.

作者簡介：劉軒君（1988年— ），女，西南財(cái)經(jīng)大學(xué)審計(jì)碩士，高級會計(jì)師，注冊會計(jì)師，稅務(wù)師，海南省會計(jì)優(yōu)秀人才，曾就職于海南省財(cái)金集團(tuán)有限公司、中交海洋投資控股有限公司等單位，研究方向：企業(yè)投融資、企業(yè)信用管理。