数字经济时代商业银行财务会计数字化转型路径研究构建基于IOMM与DCMM相融合的评价指标体系.pptx
数字经济时代商业银行财务会计数字化转型路径研究构建基于IOMM与DCMM相融合的评价指标体系 在数字经济时代,商业银行面临着诸多挑战和机遇,财务会计数字化转型成为提高竞争力、适应新时代需求的重要手段。本研究旨在探讨数字经济时代商业银行财务会计数字化转型路径,构建基于IOMM与DCMM相融合的评价指标体系,为商业银行实现数字化转型提供有力支持。 一、IOMM与DCMM概述 IOMM(Information Operating Modeling)是一种企业信息管理方法,强调企业信息资源的规划、设计、实施和运维等方面的综合管理。DCMM(Data Management Capability Maturity Model)则是一种数据管理成熟度模型,旨在帮助企业提高数据管理能力,优化数据资产质量。两种模型在某些方面具有相似之处,但它们的重点不同。IOMM信息全生命周期管理,而DCMM更注重数据管理方面的能力提升。 二、研究方法 本研究采用文献研究法、案例分析法和专家访谈法等多种研究方法,首先对IOMM和DCMM相关理论进行梳理,然后分析商业银行财务会计数字化转型的现状和存在的问题,最后构建基于IOMM与DCMM相融合的评价指标体系。 三、结果分析 通过对商业银行财务会计数字化转型现状的分析,我们发现其在数字化能力、数据质量、应用场景等方面均取得了一定的进展。具体表现为: 1. 数字化能力方面:商业银行在信息系统建设、数据分析与应用、人工智能与大数据技术应用等方面能力逐渐增强,为财务会计数字化转型提供了有力支持。 2. 数据质量方面:通过数据治理、数据标准化和数据质量监控等措施,商业银行的数据质量得到了显著提升,为数字化转型提供了高质量的数据基础。 3. 应用场景方面:数字化技术在商业银行财务会计领域的应用场景不断拓展,如财务报告、税收筹划、风险管理等方面,进一步推动了财务会计数字化转型。 四、结论与建议 通过本研究,我们发现商业银行财务会计数字化转型已经取得了一定的成果,但仍存在较大的提升空间。为了更好地推动数字化转型,我们提出以下建议: 1. 加强信息管理基础设施建设:商业银行应进一步提高信息系统的技术水平,优化信息架构和数据流程,以满足数字化转型的需求。 2. 提升数据质量:商业银行应加强数据治理,完善数据质量监控机制,以确保数据的准确性和完整性。 3. 拓展应用场景:商业银行应进一步探索数字化技术在财务会计领域的应用场景,如人工智能财务分析、大数据风控等,以提高财务管理的效率和准确性。 本研究为商业银行财务会计数字化转型提供了有力的支持和指导,为商业银行实现数字化转型提供了科学的评价指标体系和实用性的建议。
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