国信证券是正规的吗的统一敏捷管理数字化平台怎么样？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2024-04-04 14:30 标签： 国信证券是正规的吗
伴随AI、大数据、移动互联网等新兴技术的发展，金融与科技亦在不断融合，众金融机构纷纷从营销、产品、运营、办公等多个领域提升数字化能力，加强企业数字化转型建设。作为数字化工作专业服务商，蓝凌软件19年以来一直专注于智慧办公与知识管理领域，先后帮助招商银行、国信证券、华夏基金等数百家知名金融机构实现了高效管理与智慧办公的工作变革。以下蓝小凌选取出囊括银行、证券、保险、基金、投资5大领域的共7家金融机构的经典案例，为更多金融机构进行信息化、数字化建设提供借鉴。招商银行：世界500强的知识管理实践招商银行的知识管理工作以系统建设及管理落地两个维度进行开展：管理层面，招行从组织架构、制度文化建设、激励考核制度的制定等方面实施了管理落地；系统层面，招行携手蓝凌构建了集全文检索、知识分类、专业管理、知识整合等多项功能于一体的知识管理系统。横琴人寿：借力蓝凌OA，引领保险3.0时代横琴人寿携手蓝凌，通过构建管理支撑平台、知识平台、培训平台、员工画像平台四大平台，搭建工作台、督导门户、外部门户、业务自助门户四大门户，建设效率中心、知识中心、业务中心、数据中心四大中心，打造全新量子管理平台，为全员提供高效、便捷的智慧办公体验。 长江证券：统一办公平台驱动智慧金融创新长江证券携手蓝凌，经过协同办公、费控管理、培训管理、系统升级、客户开发等多期项目合作，打造全新统一办公平台，丰富的协同办公功能、敏捷的二次开发、一站式工作门户、可视化的经营数据等，大幅提升了长江证券客户开发管理及各类协同办公效率。国信证券：全新OA，提效企业经营管理国信证券携手蓝凌，通过构建以人为中心、以应用场景为导向的“统一门户”；搭建集“开放性、集成性、扩展性、松耦合、可视化易开发、移动支持”为一体的开发平台；迁移旧应用，打造“新OA”，改善了用户协同办公体验，支持国信证券提升工作效率，赋能企业更快发展。华夏基金：如何借助知识管理提升企业效益？华夏基金建立了覆盖投研、产品、客服、销售、管理等方面的知识管理体系，以庞大的基础知识库为基石，不断创新发展，依托大数据分析、人工智能等先进技术实现AI量化投资、智能客户服务、华夏查理智投等业务创新，大幅度提高了工作效率、客户满意度和投资业绩。南方基金：2000+万客户服务，如何提质提效？南方基金引入蓝凌知识管理系统（KMS），通过知识体系的梳理、知识激励等制度建设及特殊场景功能定制，打造了为公司客户、内部员工提供知识服务的一体化平台，以增强公司的核心竞争力，为2000多万客户随时随地提供便捷、专业、周到、细致的服务，为业务的开拓创新提供更坚实的基础。青橙资本：基金规模近10亿，用蓝凌数字化平台赋能募投管退LIMS系统是青橙资本委托深圳市蓝凌软件股份有限公司定制开发的集投资管理、投后管理、基金管理、财务管理、行政管理于一体的数字化管理平台，是青橙资本信息化与自动化办公的重要载体。携手蓝凌构建投资管理系统，通过贯穿投前、投中、投后、基金的业务流程在线化，覆盖投资、基金、行政、投后等全面档案管理及涵盖人事、财务、合同、周报等行政管理，推动核心业务高速运转。关于蓝凌蓝凌软件成立于2001年，数字化工作专业服务商，阿里钉钉使命级战略合作伙伴，阿里云知识管理与协同领域首家战略合作伙伴，为大中型企业及成长型组织，提供智能办公、移动门户、知识管理、数字运营、财务共享、专有云等一体化解决方案；先后助力华为、万科等20000家知名企业实现了智慧管理与高效办公的工作变革。网页搜索“蓝凌官网”，微信搜索“蓝凌智慧办公”，或拨打热线4006-222-312， 了解以上7大名企在用的“蓝凌智慧OA”“蓝凌知识管理平台”“蓝凌金融机构智慧办公解决方案”更多相关详情，申请免费使用！
什么是数据要素？数据要素是什么？它不仅是一个概念上的转变，更多的是思维改变。虽然说数据要素这个词是新提出来的，但是生产要素概念是一直存在的，它是个经济学概念。生产要素就是人们用来生产商品啊和劳务所必备的基本资源，换言之，如果把生产活动看作一个炼钢炉，那生产要素就是炼钢炉在烧火生产之前需要往炉子里放的原材料。那放什么原材料呢，是随着产出和时代在不断演化的。2019年我国把数据列为最新的生产要素，随着技术、意识的转变，生产要素的种类是在不断增加的，数据就是在数据时代的最新增加的生产要素。为什么数据能作为生产要素，先了解一下生产要素的评判6大标准，哪些是已经完全符合了，哪些是需要解决问题的挑战。第一，与其他生产要素相结合的时候能够增加产出。举例子：现在想建一个厂房，有土地、人、资金，如果能够提供一些市场数据，可以帮助生产创造出更大的价值，实际上是一种提升的配置效率。第二，要有要素价格。数据在建立数据要素之前，就已经是被买卖的，所以是价格可量化的交易标的。第三，有供给来源。数据基于企业经营、等活动，存在原始供给源，包括政府数据、企业数据、个人数据。第四，有数据需求。需方有利用外部数据来提升自身效率与增值需求，以往更多还是点对点的数据买卖。第五，成体系的要素市场。我国正在快速培育和建设数据要素市场，是目前需要解决的问题。第六，要素贡献（边际效用）递减。这是已经满足的。数据已经成为生产要素，就如同土地成为生产要素之后土地会成为土地资产，数据也会成为数据资产。虽然数据成为数据资产有充分依据，但是也面临不少挑战，这也是数据资产化需要解决的问题。第一个问题是数据价值过程的参与主体多元性，给排他性产权界定、收益分配造成了困难。数据从诞生到资源化、产品化、流通交易过程，涉及各行各业，相关政府、事业单位与企业均有参与不同环节，主体复杂多元，参与方式多元。而如何理清数据产权，包括分配各个主体的利益是需要解决第一个挑战。一项数据交易的过程大概会涉及到哪些主体，包括软件服务商、数据中台厂商、数据服务商、咨询服务商、数据加工方，那他们分别拥有什么样的数据产权以及一旦有利润产生该如何去分配。第二个是数据流通标的物的形态高重塑性，给数据资产的可辨认形态界定造成了困难。数据要素作为流通标的物，其形态具备高重塑性，数据产品之间的组合、整合与聚合，能够呈现新形态与新价值。举个例子：如果一家提供企业征信的数据服务产品公司，可以去购买别人的信贷关系数据、资金流通数据、通信特征数据，聚合再加工形成出数据产品。购买别人的数据产品然后形成自己的数据产品，如何界定购买的和生产的这两个数据产品呢？第三个是数据产品使用价值时变性，给数据资产的可持续经济利益界定造成了困难。数据产品或数据资产本身就具有实变性价值，和土地等资产不同，土地资产理论上会在短时间内很难发生一个巨幅变种，但是数据不一样，比如说像医疗图像这种数据时效性很强，可能过了十年它的价值也是非常非常大的，但是像报价情报这种数据，短时间内就会快速的衰退，只有那些在较长周期内保持稳定价值的数据产品具备资产属性。总结而言，数据成为数据要素以及数据成为数据资产，有四大类的挑战需要一一解决。什么是数据要素市场？在数据要素方面，国家目前还在建设一个成体系的数据要素市场，建设目标包括以下几点：第一：市场制度与标准体系，即定义规则是什么。围绕着数据交易的标的物，不仅是需要供需两方，还需要有一些服务商，且所有的主体一定是要有一套交易规范的，除此之外还需要一个市场制度和标准体系，全国需要有一套统一的制度框架和规章制度，以及要建立健全数据要素流通的国家标准。第二：市场建设主体，即定义谁来参与建设。承担数据要素流通交易的具体机构，是买卖双方事先数据要素安全、高效和有序的流通、供需匹配对接和价值实现的场所，如数据交易所、数据交易中心等。第三：市场运行的结构，即定义要建设一个怎么样结构的市场。建立服务不同区域、不同行业、采用多元化交易模式、提供多样化数据产品和服务的市场结构。根据不同的市场需求和供应特点，可以划分不同的市场。第四：数据流通基础设施与技术保障体系，即提供软硬件的技术支持。数据要素市场参与者众多，需要构建集约高效的数据流通基础设施，为场内交易和场外分散交易提供低成本、高效率、可信赖的流通环境、数据要素流通交易和相关技术保障。数据要素交易市场形态是什么样的？目标明确之后，就开始顶层规划和去建设了。从19年首次将数据纳入生产要素开始，到20年3月份首次提出要建设数据要素市场，在数据二十条及后来陆续出台了很多政策方案去建设数据要素市场。其中数据二十条重点提出三权分置，将数据的权属分为三权，保证了各个参与主体的一个利益分配。国内的数据流通和要素市场曾被一些业内人士视作“黑暗丛林”。伴随国家数据局成立，数据要素市场迎来历史性时刻。经过多年和多方努力，数据要素市场终于成型。数据要素市场中数据供给方包括企事业单位、政府和个人，形成类似于矩阵一样的结构。企事业单位和企事业单位买卖数据，属于常规的数据交易；政府找企事业单位购买数据，属于政府的数据采购。政府找政府买数据，可以划分成公共数据运营，也可说是公共数据开放。个人找个人买数据，属于点对点流通。在矩阵结构中，通过不同的工序、双方的角色划分，可以把数据市场分成十大类，总称为广义的数据要素市场，其中企业和企业间、政府和企业间、政府和政府间这个小范围的话就是狭义的数据要素市场。实际上我们一直在针对狭义的数据要素市场做场内场外交易、基础设施制度建设。狭义的数据要素市场会分为两层交易结构，第一层是场内、第二层是场外的。场内又会分成三层，第一层是国家级数据交易所，在国家级之下又会按照地方和行业去建地方的数据交易所及行业交易所平台，这三者并不是互相独立的，数据是互联互通的，也是相辅相成、互相弥补对方的空白。实际上数据交易很早已开始，在国家还没有建立健全交易结构时，大多数公司会点对点进行交易。没有在交易所或者交易平台进行的数据交易，即场外数据交易。建设数据要素场内交易市场有何意义？如何理解场内和场外的关系，其实就是场内为场外提供技术设施，场外为场内提供交易。场内交易市场一个制度体系健全、管理严格、竞争充分的市场，如今建设场内交易市场有两大意义：第一，能够实现数据流通的全过程、全动态管理。在互联互通的市场交易环境下，将会记录所有企业对外服务数据产品的权属变化、交易标的物、交易对象、交易价格，意味着今后会出现数据产品的市场公允价格。第二，生成数据资产的凭证。数据交易全部打通，可以依托全国的数据交易链的相关的数据资产凭证，完成全国统一的从数据资源到数据产品、再到数据产品到数据资产认证。数据产品从资源从资源到产品到资产，每一步都是可追溯可认证的、可控的，最后走向资产入表、资产评估环节也不容易出差错。扩展知识点：数据资产凭证包括三大部分，第一是产品登记确权凭证，确保数据产品是有意义的，并且数产品是有明确归属的，拥有唯一的标识符。第二是交易记录会计凭证，每一笔交易都是记录在案的，交易的订单号、数字签名都上链保存，能够确保交易的是真实可靠的、也是唯一的。第三是资产评估凭证，数据是用来记录数据产品的供应价值的，交易量高、使用率高的数据产品就会有一定的体现。从链路视角去理解一下数据资产凭证，首先数据来源分为公共数据、企业系统生成数据和直接在交易市场采购的数据，把这些数据进行加工整理和处理，形成企业所拥有的数据资源，这个数据资源是可以登记的，它是资产凭证的一方面。数据资源再进行研发和开发，针对特定的需求化变成一个数据产品，再对外交易或者内部自用或共享或开放。如果能够在交易市场进行交易，数据产品也是能进行登记的，也会形成数据资产凭证。总而言之，数据资产凭证可能是一串代码、一个编号、一个二维码，背后实际上包含了数据产品权属、价格、应用场景和持续盈利能力等信息。既然数据资产能够蕴含这么多信息，能够这么透明，它也能够去帮助数据资产本身去发挥更大价值。比如包括产权交易、数据信托、数据保险等，都是数据资产凭证能帮助数据资产发挥更大的价值，完成像其他资产的金融创新。企业为什么要参与数据要素市场建设？数据要素的市场参与者不仅有政府，还有各种各样的企业单位。政府搭好台之后，企业单位参与数据要素交易以及数据市场化的意义在什么地方呢，或者说企业的动力来源在哪里。我们认为是数据的两次价值实现。对企业而言，自身积累的数据一定要开发利用起来，通过信息系统采集的数据或者说爬取的数据，进行数据治理、存储、保护成为数据资源，然后数据资源又可通过数据智能化或机器学习反哺给企业，这个过程不断的循环，称为螺旋式上升。这个螺旋式上升的过程就被称为数据的第一次价值实现。当然数据的第一次价值实现是在企业内部进行价值实现的，但是企业数据每一个应用场景的坐不是无限的。为了继续去发挥数据的价值，就需要推进数据交易，即第二次价值实现。比如可以把数据卖给和没有直接竞争关系的企业，数据通过市场流动进入到其他公司之后再发光发热，那购买其他公司生产的数据产品用来提升自身企业价值的这个过程就被称为第二次价值实现。如今数据资产的定义范畴逐渐清晰，数据要实现从数据资源到数据资产的跃迁，必须具备‘合法控制’、‘可靠计量’、‘经济利益’三种属性。围绕这三种属性，各地正在积极从数据的产权体系、价值评估体系、流通交易市场体系三个方面开展实践探索与政策设计。数据资产化亿信华辰一直走在行业前列，作为中国领先的数据资产管理产品与服务提供商，亿信华辰不仅拥有全生命周期的数据产品体系，提供全方位的数据服务解决方案，同时拥有深厚的金融行业建设经验，如今聚拢了大量的行业渠道资源，可以很好的赋能资产入表服务的客户。目前亿信华辰可以为客户提供数据资产入表及数据资产交易等一站式解决方案，包括：咨询规划、数据资产管理、会计审计、法律咨询、安全监管等服务能力。如有需求，欢迎戳下方链接预约产品演示或咨询专业顾问。

我要回帖

更多关于 国信证券是正规的吗 的文章

 

随机推荐