中兴新云·财云在线:公有云SaaS赋能成长型企业数智化转型

财云在线是中兴新云依托近20年本土财务共享服务实践,凝练200余家大型企业标准化财务信息系统需求,自主研发的第一款适用于成长型企业及中大型企业Pre-SSC的公有云版财务共享信息系统。产品具备云端快速部署、灵活选配、主动优化升级的能力,并可根据需要平滑演进为本地化部署,帮助企业“多快好省”打造统一的标准化、流程化财务作业平台,奠定财务信息化坚实基础。

适配不同企业需求

财务场景全面覆盖

财云在线共分为报销费控平台、电子档案平台、共享中心平台、资金管理平台、发票税务平台、业财一体化平台、核算报表平台七大平台,覆盖企业丰富财务场景,实现企业财务流程线上化、财务工作智能化,财务管理数字化。同时,沉淀前端业财数据,结合数据分析与可视化技术,分主题、多层次搭建企业经营数据分析看板,动态展示企业经营状况,支撑企业管理决策。

01报销费控平台

报销费控平台是集事前申请、发票归集、费用报销、业务报账、预算控制等多功能于一体的新一代电子报账平台。系统打破业财壁垒,覆盖多种报销及费控场景,提供便捷、高效的一站式业务审批体验,并通过对预算执行的全程管控,构筑企业智慧费用合规防线。

02电子档案平台

电子档案平台是基于新时期企业电子档案管理需求,以安全性、实用性和开放性为基本原则,对电子档案的采集、归档、管理、借阅、鉴定、销毁进行全流程规范化管理的信息化平台。系统可实现电子档案与实物档案的联动管理,助力企业构建高效、安全、环保的会计档案管理新模式。

03资金管理平台

资金管理平台是企业管控内部银行票证及银行账户等金融资源,进一步加强资金的集约、动态、高效、风险管理的重要依托。平台通过对资金和信息集中化管理,并与银行、财务公司等金融机构进行高效、实时的数据联通,帮助企业提升资金运营效率、降低资金成本、防控资金风险。

04共享中心平台

共享中心平台是实现共享中心高效运作、企业财务统一处理的信息化支撑。平台通过集中的任务处理,帮助企业标准化、规范化、专业化财务流程,并借助内置的任务调度机制、绩效管理机制、运营监控机制、统一会计引擎及单据智能审核,全面提升共享中心运营效率与服务质量。

05发票税务平台

发票税务平台是企业实现涉税业务高效管理的重要信息化支撑,系统利用自动化、智能化技术,实现自动、智能、高效的发票业务作业和管理,并沉淀发票价值数据,支撑管理者经营决策,提升企业税务风险预警能力。

06业财一体化平台

业财一体化平台是财务系统向业务系统的进一步延伸,帮助企业打通业财数据线上通道,实现业务信息与财务信息的互联互通,在强化财务自身职能的同时,为业务提供全面、全流程、全方位的支撑和赋能,实现企业财、经、数全面融合。

07核算报表平台

核算报表平台是支持会计循环全过程,实现账务自动处理的重要工具,系统支持多准则、多规则、多科目体系,实现财务报表的自动、准确、及时出具,帮助企业实现会计业务的高效处理,提供及时、精准、灵活多样的财务业务信息,支撑企业经营管理决策。

赋能企业多种角色

财云在线贯穿企业日常管理运营的多个业务流程,追求用户使用的极致体验,面向业务人员、财务人员、管理人员等不同角色及应用场景,有针对性地设计、优化系统功能,全方位提升用户使用体验。

支撑企业Pre-SSC建设

作为成长型及中大型企业推动财务信息化建设,实现财务转型的重要工具,财云在线既可满足企业建立财务共享前的信息系统服务(Pre-SSC)需求,也可以随企业发展平滑演进为本地化部署、高度定制化的财务共享信息系统。同时,针对期望专注自身核心业务、实现轻资产运营并享受专业财务服务的发展中企业,中兴新云还提供财务业务外包+财云在线相组合的一站式财务服务解决方案。财云在线可帮助企业:重塑财务管理流程

标准化、规范化财务管理流程,打造更加健全、高效的财务管理体系,推动财务组织的全面转型升级,实现企业财务价值创造。

提升财务作业效率

业务数据全要素无缝对接,移动端票证信息便捷采集,智能化辅助财务审核,不落地资金结算操作,总作业效率提升80%以上。

控制财务作业风险

标准化、自动化作业流程,违规事项及敏感词预警,自检虚假发票和重复报账,多维预算,系统内设置企业管控规则及审批流,实现全方位事前、事中风控管理。

降低财务管控成本

一站式税票管理,自动化会计核算处理,多维度统计报表查询,可视化财经信息展示,免硬件投入、免系统运维,持续享受央企同款产品功能及行业通用解决方案,助力企业搭建领先的财经管理体系。

智慧、安全、便捷的财务作业平台

使用财云在线,企业无需购置基础设施、配备IT人员,即可实现员工一指点选报销,领导一屏数据可知,财务一站高效服务,解决企业财务管理过程中的诸多痛难点,实现全流程系统支持、全系统自动连接、全信息智能采集、全场景数据洞察,在瞬息万变的商业环境中把握数字化先机,重塑企业核心竞争力。

微服务

财云在线的微服务架构实现了组件化、服务化,产品拥有独立的扩展性和可升级性,帮助企业实现应用需求(模块)的快速扩展上线。

云化部署

企业无需单独购买软硬件、建设机房、招聘IT人员,就可以按需使用财云在线产品。财云在线支持不同租户之间数据和配置的隔离,从而保证每个租户数据的安全和隐私。

接口平台

财云在线提供标准产品接口供外部系统对接,具备统—的接口规范、完善的安全机制,实现高效的接口开发、稳定的数据交换、插拔式的灵活部署以及接口的实时监控。

加密算法

财云在线使用足够强度的国际/国内标准加密算法,保证数据不被非法入侵者破坏和盗用、保证数据传输过程中不被非法截取。

等保三级

财云在线通过国家信息安全等级保护三级认证要求。既能够保证数据的安全性、完整性、一致性、可追溯性,又可以保证数据的易得性和效率,不被篡改。

THE END
1.机器学习基础超全汇总!机器学习常用术语词汇表(建议收藏同样是监督学习算法,用于预测连续的数值,如预测股票价格、房价等。线性回归是最基本的回归算法之一。 聚类算法 无监督学习算法,将数据对象分成不同的簇,使得同一簇内的数据对象具有较高的相似性,而不同簇之间的相似性较低。例如 K-Means 聚类算法。 决策树 https://www.bilibili.com/read/cv39478871/
2.在线算法和离线算法的区别–PingCode什么是在线算法和离线算法,它们有哪些区别? 在线算法和离线算法都是常见的数据处理算法,但它们在应用场景和运行方式上存在一些区别。 在线算法是什么,它和离线算法有什么不同之处? 在线算法是一种实时处理数据的算法,它在数据到达时立即进行处理,即时的结果可以随时更新。在线算法适用于需要实时响应和动态更新的场景,如https://docs.pingcode.com/ask/202629.html
3.离线算法vs在线算法在计算机科学中,离线和在线算法的本质不同是:在处理数据流和资源使用方面 离线和在线不是具体的某种算法公式,而是一种思维模式,取决于在所给的问题背景下,数据资源是否能够通盘考虑,或是现实场景中不断地有新数据介入 离线算法(OfflineAlgorithm) 离线算法是指在开始处理数据之前,所有需要的输入数据都是已知的。算法https://blog.csdn.net/m0_61678439/article/details/141088418
4.在线算法离线算法在线算法与离线算法是计算机科学中两个重要的概念,它们之间的区别对于理解算法的性能和应用至关重要。在线算法和离线算法在处理问题的方式上存在本质差异。在线算法在运行过程中逐步接收输入,并根据当前已知信息做出决策。它必须做出即时的决策,且这些决策不可逆地影响后续步骤。举例来说,当你在社交媒体平台https://zhidao.baidu.com/question/693651552016535292.html
5.我想问一下不足月如何算月利息呢,具体的算法是什么?结论:如果贷款本身就是按日计息的,那计算月息的时候,不满一个月就是按实际借款天数来算 解析:比如某https://www.64365.com/ask/1926218.aspx
6.在对齐AI时,为什么在线方法总是优于离线方法?澎湃号·湃客根据现有的强化学习研究成果,在线比离线更好似乎是显而易见的结论。在线和离线强化学习算法之间的性能差距也已经被多项研究发现,所以这项研究给出了什么不一样的结论呢? 最重要的是,在线 RLHF 算法依赖于一个学习后的奖励模型,该奖励模型是使用与离线 RLHF 算法一样的成对偏好数据集训练得到的。这与常规强化学习https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_27434433
7.「事实核查」是啥?专题笔记已经整理好啦,直接背!事实核查的人工算法,集智能算法与专业编辑优势于一体,在智能算法抓取社交媒体上的相关信息后,由记者进一步核实信息。 三 社交媒体时代的事实核查的特点 田心说:此部分可在理解的基础上简单记忆。 在实践中,事实核查已成为近年来全球新闻业用以应对数字化浪潮冲击所尝试的最重要的创新项目之一。与海外新闻业相比,事实核https://www.douban.com/note/863236156/
8.在线学习平台常见问题解答——超星尔雅2、总成绩组成和算法 解答:总成绩 =视频成绩*视频考核比例+课堂测验作业的平均成绩*章节测验考核比例+考试成绩*考试考核比例,如果有访问的考核标准,需要加上访问的成绩*访问比例,可以登录后点开课程图片进入,点击导航栏【进度】,进入查看相关进度和分数的分配,如果学校没有特殊要求,总成绩已获得的分数达到60以上即为http://syxt.xjtu.edu.cn/info/1171/2038.htm
9.详解抖音算法:为啥百万粉丝的抖音号,直播时才几十个人在线?视频抖音的算法,就是抖音这款游戏的规则。 成立日期2021年06月04日 法定代表人王生 主营产品抖音小风车,蓝V开通,企业号认证,私信卡片,引流链接,橱窗,跳转微信,在线预约,KS小钥匙,立即预约,升黄金等级,二手车播,橱窗开通 ,二手车直播资质,信息咨询,定位修改,团购达人,电商执照,代办执照抖音团购,小店开通,虚拟号码改https://product.11467.com/info/11530048.htm
10.重建生态:价值与系统的力量——第七届中国教育创新年会11月启幕算法学习的课堂提问艺术 冯书伟(北京亦庄实验小学信息技术中心主任) 合作学习的管理策略 叶丹(武汉经济技术开发区洪山小学校长) 新冠疫情下的混合式学习经验 马鸣燕(美国普利西学校中学部创校老师) 个体学习的崛起对学校传统群体学习的冲击与改造 唐雅月(巴川中学精英班海外首席升学指导) 学生们如何在场馆式https://sghexport.shobserver.com/html/toutiao/2020/08/26/250533.html
11.从玄学走向科学:AB测试驱动的科学增长在这之后,AB实验渐渐普及开来,逐步成为数据驱动增长的经典手段,助力了大量互联网产品的迭代优化。今天,谷歌微软这些科技公司每年进行着数以万计的实验,覆盖了亿级的用户量,实验的内容涵盖了绝大多数产品特征的迭代优化,从产品命名到交互设计,从改变字体、弹窗效果、界面大小,到推荐算法、广告优化、用户增长等等。 https://www.51cto.com/article/745854.html
12.在线匹配问题研究进展:如何应对一般图以及顶点全在线的挑战?在STOC90会议中,Karp, Vazirani和Vazirani三位学者首次提出了在线二分图匹配模型:假设存在一个潜在的二分图 其中一侧顶点为离线顶点(直接给定),而另一侧顶点为在线顶点(逐步到达)。我们要求算法在任何一个在线顶点输入的时间点(此时与中顶点的边同时给出),即时地决定是否将与中某一相邻顶点匹配,并且决策不能反悔。https://www.orsc.org.cn/wechat/article/detail?id=760
13.2024年10款最佳RSS阅读器推荐(在线/软件+免费/付费)现在无论是在新闻媒体、社交平台还是在线视频软件,订阅或者说关注对大多数人来说是一个熟悉的词汇,比如知乎专栏的订阅,抖音的关注等等。为了获取更大懂得利润,很多平台不断地采用算法分析和收集用户数据,从而推荐你潜在可能感兴趣的内容和商品。这样导致你身边的信息具有同质化,让你看不到跟你不一样的观点、接收到https://www.extrabux.cn/chs/guide/6500762
14.算法基础与在线实践带目录完整pdf[31MB]电子书下载1.1 什么是算法 1.2 算法的时间复杂度 1.3 算法时间复杂度分析示例 1.4 PKU 0penJudge在线评测系统 1.5 本章小结 第2章 简单计算与模拟 2.1 基本思想 2.2 例题:鸡兔同笼(POJ 3237) 2.3 例题:校门外的树(POJ 2808) 2.4 例题:装箱问题(POJ 1017) https://www.jb51.net/books/679145.html
15.大数据流的在线HeavyHitters算法(上篇):基于计数器的方法Heavy Hitters(频繁项)以及它衍生出来的Top-K(前K最高频项)是大数据和流式计算领域非常经典的问题,并且在海量数据+内存有限+在线计算的前提下,传统的HashMap + Heap-Sort方式几乎不可行,需要利用更加高效的数据结构和算法来解决。好在大佬们对Heavy Hitters问题进行了深入的研究,并总结出了很多有效的方案,本文简要介https://www.jianshu.com/p/690432d7fc45
16.生物信息学简史1970年,Needleman和Wunsch 开发了第一个成对蛋白质序列比对的动态编程算法,80年代早期,做为Needleman-Wunsch算法的推广,第一个多序列比对(MSA)算法首次公布,但是这个算法并没有太大的价值。 多序列比对第一个真正成熟的算法由Da-Fei Feng和Russell F. Doolitle于1987年开发,流行的MSA软件 CLUSTAL 开发于1988年,作为https://www.biowolf.cn/m/view.php?aid=372
17.蚂蚁金服核心技术:百亿特征实时推荐算法揭秘阿里妹导读:本文来自蚂蚁金服人工智能部认知计算组的基础算法团队,文章提出一整套创新算法与架构,通过对TensorFlow底层的弹性改造,解决了在线学习的弹性特征伸缩和稳定性问题,并以GroupLasso和特征在线频次过滤等自研算法优化了模型稀疏性,在支付宝核心推荐业务获得了uvctr的显著提升,并较大地提升了链路效率。 https://maimai.cn/article/detail?fid=1010621115&efid=mIQCHnkj0zjxlpygUmo5mg