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1、金融租赁解决方案:引领租赁业变革金融租赁解决方案:引领租赁业变革随着目前国内信用体系的日益成熟,国内的融资租赁体系也日益壮大。融资租赁作为“朝阳产业”,现在已经成为了仅次于银行信贷的金融工具。在今天充满竞争的融资租赁市场环境下,融资租赁公司面临的挑战,不仅来源于国际市场一体化,更来源于企业内部管理信息资源风险不透明化商机管理、报价管理、合同管理等。针对这些问题,笔者根据多年从事金融租赁行业的经验,总结出如下方案供大家参考。 租赁业务的重点 “租赁业务的重点”旨在为企业从销售与合同生成,到再销售与资产处理,提供端到端的自动化,为租赁企业在合同和资产级别上更好地管理租赁或借贷业务。以此根据多年来的
2、行业咨询工作,提出了一套“租赁业务解决方案”,该方案以 Oracle 电子商务套件为基础,采用租赁管理模块为核心,结合更适应中国租赁业务模式的服务平台,使企业能运营得更加出色和符合规范、获得新的市场和优化业务关系。 租赁业务首先要把握商机,通过对客户信息、厂商信息及投资商信息的管理,构筑信息共享,实时的信息反馈与跟踪,提高赢得商业机会的成功率,减少投资风险。 商机获得后,自然需要跟客户提供报价。租赁,尤其是融资租赁在报价方面更加需要灵活,多样的报价方式,利息的收取方式就可以有十几种的计算方式供客户选择。故报价管理为不同的业务类型提供不同的报价方法,可根据企业设定的参数自动创建报价,并可对报价信
3、息进行版本管理。同时,强大的工作流功能,可以为报价申请、评估、审批设置不同角色的管理,使得企业业务流程更加优化。 信用和风险一直是金融行业严加防范的重点问题。信用风险的管理在这里显得格外重要。信用与风险管理是租赁企业系统管理的重要环节。租赁业务解决方案,通过对客户信息的收集,以及在Oracle 信息系统中预设的业务标准,完成信用检查流程管理,可以更好的为企业提供信用决策。针对融资租赁业务的合同,通过授信限额限定合同所能够融资的金额,域规范合同中的要素,内嵌引擎计算合同的利息率,设定合同模板简化输入工作。管理合同的整个生命周期,提供合同变更管理、执行情况管理和执行期风险管理等。 谈到租赁合同,不
4、得不提到合同中重要要素,租赁的资产。根据我们提供的解决方案 Yi-Leasing 对资产进行有效管理。通过资产报价、资产跟踪,资产查询及资产处置,对资产进行整体管理。 而在财务上的处理,我们可以通过 Oracle 财务模块的对接,完成整套财务管理。支持财务一体化的端到端的业务处理方式,在总账系统内科目表的设置作为基础数据,在所有应用模块中实现全局共享。客户可以利用维度与维度之间的组合来记录和分析相关的财务信息。 Yi-Leasing 助力融资租赁公司 Yi-Leasing 结合业务流程再造以及六西格玛的方法论,实现软件体系结构的简化,有能力创造一个无缝集成的,端到端的解决方案,为企业发展奠定基
5、础。以客户为中心通过六西格玛工具不断的改善流程并进行完善,建立精益的管理思想以实现产品客户化。 同时建立租赁计划协同体系,贯穿企业运营的全部环节,使用户能够通过网络与客户、厂商,经销商,制造商实现信息互动,创建一条畅通于客户、企业内部和制造商、厂商之间的信息流,由信息驱动生产、驱动经营,及时响应市场;建立厂商、制造商门户,与厂商、制造商之间实现高效和高透明度的互访,充分利用已有的投资资源,增强企业的核心竞争力。提供完整的电子商务解决方案,能够帮助企业用户实现信息流的有效管理,在安排的客户端共同确定了一个多代转型计划,以确保提高承保决策,减少平台,整合工作流程及文件管理,并降低整体风险和注销。通
6、过单一的信息来源迅速提供有关客户、投资商、厂商、资产、合同和发票信息。提供内嵌的商务智能,获得对重要商务信息无以伦比的访问能力。 租赁交易的账务处理遵守银监会的会计原则和标准,借助固有租赁管理系统的技术架构,拓展租赁过程设计并自定义建立能够综合全球项目管理,综合租赁和贷款制度的平台以确保为每个信贷产品进行正确的账务处理。通过强大灵活的账务处理工具来遵守各种各样的复杂会计规定。 通过贷款及租赁业的研发中心,拥有广泛的租赁和商业金融进程的经验,全生命周期租赁和贷款业务流程外包解决方案包括发放支持,预订和资金,发票和收款,客户服务,财务与会计,资产重组市场营销和风险管理等。 在未来业务的拓展方面,提
7、供可扩展性和优化的实施费用,实现租赁系统实施定制开发方法,以提供可预测的财务可行性分析报告在整个租赁企业中共享统一的信息,从而用更好的信息完成更英明的决策。 随着我国各行业的产业升级调整,融资租赁在市面上应用的范围很广泛,既可以应用于企业,也可以应用于政府、银行和厂商。融资租赁因其具有独特的融资、融物功能,虽然发展时间较短,但其发展的速度、普及的规模以及市场占有率却是惊人的。由此可以看出,融资租赁的春天已经到来。我们可以看到,在中国乃至全世界兴起的众多融资租赁企业,同时也相继出现了许多提供行业解决方案的公司。相信我们在实施咨询中的经验分享可以为更多的领域服务,加快完善我国融资租赁的产业升级!
8、数据挖掘技术在网络教学中的应用关键词:数据挖掘;数据库;图书馆 摘要:通过对数据挖掘技术的概念、挖掘过程和方法等知识的简单介绍,就如何在成绩分析系统和图书馆中应用数据挖掘,从中得到促进教学的所需信息等内容进行了探讨,并提出了数据挖掘技术在各部分的具体作法。 一、引言 数据挖掘(DM,Data Mining)技术是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果。经过十几年的研究和发展,数据挖掘技术进入了一个更高级的阶段,尤其是,随着对网络信息挖掘算法的研究和智能化搜索引擎的出现,使数据挖掘技术进入了一个全新的阶段。 二、数据挖掘技术概述 数据挖掘,又称为数据采掘、数据开采,相近的术语有 KDD(数据库
9、知识发现)、数据分析、数据融合、决策支持等。目前,国外在数据挖掘方面的发展趋势及研究主要有:对知识发现方法的研究进一步发展。国内从事数据挖掘研究的人员主要在大学、研究所或公司。但是,国内关于数据挖掘的产品还很少。 三、数据挖掘技术的目的与发展趋势 (一)数据挖掘技术的目的 数据挖掘并不专用于特定领域,它需要凝结各种技术和创造力去探索可能隐藏在数据中的知识。在很多情况下,应用数据挖掘技术是为了实现以下目的。 1.发现知识。知识发现的目标是从数据库存储的数据中发现隐藏的关系、模式和关联。 2.使数据可视化。分析人员需搞清楚数据库中存储的大量信息的含意。纠正数据,在结合大规模的数据库时,数据库的数据
10、常常是不完整的,而且通常包含错误和自相矛盾的信息。 (二)数据挖掘技术的发展趋势 当前,数据挖掘技术的研究正方兴未艾,预计在 21世纪还会形成更大的高潮,研究焦点可能会集中到以下几个方面:研究专门用于知识发现的数据挖掘语言,也许会像 SQL 语言一样走向形式化和标准化;寻求数据挖掘过程中的可视化方法,使得知识发现的过程能够被用户理解,也便于在知识发现过程中的人机交互,研究在网络环境下的数据挖掘技术。但是,无论怎样,需求牵引,市场驱动是永恒的,数据挖掘将首先满足信息时代用户的急需,大量基于数据挖掘的决策支持软件工具产品将会问世。 四、数据挖掘的过程、分类及其典型方法 数据挖掘大致分为四个步骤:
11、1.资源发现。2.信息选择和预处理。3.概括化。4.分析。 根据数据挖掘的应用类型不同,大致可分为以下几类。 1.分类模型。2.关联模型。3.顺序模型。4.聚簇模型。 针对上述应用类型,数据挖掘领域提出了多种实现方式与算法。这里仅讨论几种常见的典型的实现方法。 1.神经网络。2.决策树。3.联机分析处理(OLAP)。4.遗传算法。5.近邻算法规则。6.推导。7.数据可视化。 目前,数据挖掘技术正处在发展当中。数据挖掘涉及到数理统计、模糊理论、神经网络和人工智能等多种技术,技术含量比较高,实现难度较大。此外,数据挖掘技术还会同可视化技术、地理信息系统、统计分析系统相结合,丰富数据挖掘技术及工具的
12、功能与性能。 五、数据挖掘技术在教学中的应用 (一)数据挖掘在成绩分析系统中的应用 1.现有成绩分析的弊端。 教师简单的以考试分数来评价学生学习效果,教师在成绩分析这方面所花的时间较多。在一定程度上牵扯了教师的精力使教师没有更多的精力关注教学的设计和过程的组织。 2.数据挖掘的应用。 (1)对试题的分析与评价。通过分析考试成绩及参与考试的样本,警告出现异常反应的试题,以及对专家估计的试题属性值进行自动校正等等。其中难度用通过率体现。通过率为组成试卷提供选题依据,影响着分数的分布形态,离散程度,从而制约着测验的信度和效度。一般而言,整个试卷的难度平均为 0.5 为佳。各个试题难度均匀分布在 0.
13、2-0.8 之间为好。区分度反应了一个题目的鉴别能力。由其可以得到的信息:题目能否有效的测量或预测所要了解的某些特性或正态;题目能否与其他题目一致的分辨被试以及被试在该试题的得分和测验总分数问一致性如何。区分度取值介于(+l,-1)。 (2)对试卷的分析与评价。对试卷的分析可以利用关联规则对试卷数据库进行分析来得到某次考试的有效性、可信度、得分分布等信息。评价从信度、效度、标准分数几方面来进行。 其中信度包括由客观题构成的试卷的信度和由主观题构成的试卷的信度、由主观题和客观题并存的试卷的信度。对信度系数的大小度量,应结合测验的用途、条件、内容来看效度用以了解测验的质量和功能,为进一步改进测验或
14、是在几个同类测验中合理选择提供依据。利用效标关系、效度进行预测。 (3)对学生的分析与评价。学生在测验后总是关心自己的成绩,关心自己成绩的排名,关心自己哪些知识点掌握的好,哪些知识点掌握得不好,想知道进一步努力的方向。可以利用分析学生的历次考试成绩及试卷中各题的得分,分析学生的进步情况、学习障碍、知识点和知识单元的掌握情况等等。其中包括利用 Z 分数对应曲线图对学生同时进行的各科目测试成绩进行的横向比较;利用 Z 分数对应曲线图及二列相关系数的分析对学生分数在历次测验中进行的纵向比较;利用成绩分布曲线得出学生成绩频数分布图等。 (二)数据挖掘在图书馆管理系统中的应用 1.数据挖掘能将涉及图书馆
15、这一信息系统的各种内部数据和外部信息汇集起来,经过处理和转换。 2.利用数据挖掘系统提供的 OLAP 工具可以对集成数据进行多维分析比较。对决策假设进行审查和验证。提高决策的可靠度和可行性,达到合理利用有限资金、优化图书馆资源配置的目的。 3.数据挖掘工具可以从历史数据中找出潜在的模式,并在模式的基础上自动做出预测,帮助采购人员确定采购重点,保障图书馆信息资源体系的科学性和合理性。 五、结束语 数据挖掘是一门交叉性、综合性的学科,已经广泛地应用于金融业、零售业、远程通讯业、政府管理、制造业、医疗服务以及体育事业中。但是,目前我国对数据挖掘技术的研究和应用深度还不够,我们期望通过本文的探讨和研究
16、,能够引起国内同行的进一步重视,共同促进和加深对这门新兴学科的研究和应用,一起促进数据挖掘技术在中国的应用。摘要：利用数据仓库技术可以对分布在企业各部门之间的业务数据进行采集、加工、整合，根据不同的业务主题建立不同的数据仓库，为企业管理及决策提供分析信息和决策依据。本文介绍了数据仓库及相关技术、企业数据仓库的设计与实现等。 关键词本文来自：计算机毕业网 ：数据仓库；OLAP；DTS 1 引言 1.1 国内外数据仓库的发展状况 随着企业信息系统的日趋完善和数据交换及处理中心的建立，如何满足企业日益增长的各种查询、统计、报表以及分析的需求，如何有效利用这些数据来实现经营目标，预测企业的发展趋势，如何利用这些数据来设计企业的发展宏图，在激烈的竞争中赢得先机是企业决策支持系统需要解决的问题，也是目前企业在信息技术应用上的首要
