前言：中文期刊网精心挑选了大数据资产管理范文供你参考和学习，希望我们的参考范文能激发你的文章创作灵感，欢迎阅读。
大数据资产管理范文1
关键词：信息化建设；行政事业单位；固定资产管理；大数据
行政事业单位是国家管理公共事务和发挥国家行政职能的公益性单位，其固定资产是用财政资金购置的，属于国家财产，因而做好行政事业单位固定资产管理是保证国家财产安全、避免国家财产流失的重要前提。现阶段，国家对行政事业单位的扶持力度加大，固定资产管理在行政事业单位发挥的作用不可小觑。随着各类设施的不断建设和完善，行政事业单位依然沿用陈旧保守的固定资产管理模式，难以适应当前的管理目标。在大数据背景下，固定资产管理模式对固定资产管理具有重要作用。大数据是网络时代下多种网络数据的集合，能在海量数据信息中发现数据的相互关联性，利用常规软件进行捕捉、集中整理，形成正确的判断结果。
1大数据背景下固定资产管理存在的问题
1.1固定资产管理制度不完善。固定资产管理的实际应用与固定资产管理制度息息相关。大数据时代，计算机软件和网络的介入，给行政事业单位的固定资产管理带来了便捷。固定资产管理的采购、配置、折旧、报废等流程，均需按照健全、完善的管理制度执行，这样才能有法可依、有据可查。现阶段，如果固定资产管理制度得不到及时更新，就难以与时俱进，会对固定资产管理造成极大困扰。在大数据背景下，固定资产的管理模式已经发生改变，需重新建立适应大数据时代的固定资产管理制度，为固定资产管理保驾护航[1]。1.2固定资产管理的应用流程不规范。部分行政事业单位的固定资产管理流程缺乏完整性和系统性，单位负责人以及固定资产管理人员管理意识淡薄，存在不重视甚至不管理的现象。行政事业单位购置固定资产的资金都是来自国家财政拨款，因此固定资产无人看管、任意处置、随意购置的现象非常常见。固定资产购置、验收、领用、处置、报废等环节没有执行相关程序，损耗严重，给国家财产造成了极大损失。在大数据环境下，管理中各个环节的相关数据通过计算机软件系统和网络传送，经过整合后，能够在计算机软件的应用界面上全部显示出来。如果有不按流程操作的环节，将难以通过财政和国有资产监督管理部门的审核，需执行正规的操作流程，使固定资产管理流程变得规范、完整。1.3固定资产管理职责不清，核算不规范。行政事业单位的固定资产具有品种多、数量大、放置地点零散、留存时间长等特点。大批固定资产分散到各个部门，使用人员不负责保管，专职管理人员不能兼顾每一台设备的运行，固定资产的购置和审批权限不分离，固定资产的保管和账务记录不分离，使固定资产总账与明细账不符，记账金额与固定资产实际价值不符。此外，行政事业单位财会人员仅根据单位领导意愿在年底编制购置固定资产的预算，没有结合财政制度和实际需要上报来年购置固定资产的预算金额，出现了盲目购置固定资产的现象，造成资源浪费。由于行政事业单位固定资产管理人员使用平均年限法计提固定资产折旧，造成每年的固定资产折旧额完全相同，但实际上固定资产在最初开始使用时期的磨损和最后使用时期的磨损程度不同。若每年按相同的折旧金额计提折旧，会导致固定资产剩余价值与实际价值不符[2]。在大数据背景下的固定资产管理模式中，计算机软件能够全程监测固定资产的数量、价值、存放地点等数据信息，为固定资产管理人员提供更直观的依据，有效避免固定资产管理有账无物、有物无账等账实不符问题。每年的损耗折旧程度不尽相同，需按照每年真实的折旧额计提折旧，从而有利于对固定资产进行科学管理。1.4固定资产的监督审查与管理问题第一，行政事业单位固定资产购置没有实行零基预算，为了完成上年度的购置计划，用固定资产剩余金额集中购置，这样容易造成超标以及重复购置，浪费资源。第二，在固定资产购置时贪图便利，没有选择价格合适的商品。大宗商品交易应该由单位领导签字并报上级机关审批，但部分单位领导往往自行作出决策，或者财务人员为了工作便利而没有上报处置。第三，固定资产管理人员仅关注总账与明细账金额是否相符，没有去现场勘查，不了解是否足额计提折旧，是否达到报废年限，不能及时发现问题并处理跟踪记录、固定资产存放、损毁等实际情况。做不到每月、每季度、每年盘点核查和日常监管及定期盘点[3]。
2大数据背景下固定资产管理的措施
2.1建立科学完善的固定资产管理制度。行政事业单位应建立适应大数据时代的固定资产管理制度，指导固定资产管理人员在固定资产购置、验收入库、领用、转移、折旧、清理、报废等过程中按规章制度办事。制定完善的固定资产制度能正确执行政府的规定，把控管理中存在的风险，高效使用固定资产，确保固定资产每个环节能安全顺畅运行。第一，利用大数据对固定资产的各项资料进行管理，固定资产的数量、金额、类别、存放地点等信息通过软件集中归集，进而清晰显示在系统中。第二，加强对固定资产内容的管理，管理权限、设备购置、人员配备、资料存储等按模块进行区分。第三，对固定资产进行管理。通过资产综合报表、资产折旧明细表、资产报废毁损报表、资产减少报表、资产明细查询报表、资产功能分类表等系统查询模块，对数据进行整合管理，明确管理人员的责任和权限，确保管理人员在相关制度的指导下，正确无误地完成数据统计，使大数据功能及技术得到有效应用。2.2改进固定资产流程。行政事业单位固定资产数量大、金额多、种类杂，需要完整明确的管理操作流程，提高固定资产使用效率，降低固定资产成本，合理降低固定资产损耗，保障固定资产的完整度。第一，购入固定资产管理软件，加强信息化建设，对固定资产进行编号，录入信息库，每个固定资产对应一张卡片，卡片上详细记录固定资产的型号、购买年限、金额、用途、存放地点、使用人等，对相应的固定资产形成影像资料，登记录入数据库，减少人工成本和材料成本。第二，通过系统建立固定资产总账、固定资产周转明细账、固定资产折旧明细账、固定资产报废毁损明细账，在计算机软件上形成基础数据。第三，在软件上升级管理职能，在月末、季末、年底自动生成数据报表，记录出库和入库信息，使管理人员明确固定资产使用情况，分析折旧和提前报废的原因，降低管理成本，及时处置管理损耗，为规避管理风险提供便利，使管理结果更加直观。2.3合理确定固定资产管理人员的职责权限。第一，利用大数据技术，整合固定资产购置、验收、领用、折旧、转移、报废等过程的操作数据，建立完整的数据库，将固定资产每个流程的运行数据都记录到数据库中，管理人员可以在数据库中监测到所有数据的变动情况，保证数据完整无缺，继而提升固定资产的整体效益。第二，提高领导的责任意识，避免部分领导出现重购置、轻管理的思想，严格按照财会制度执行政府采购任务，掌控每个环节，把国家的利益放在第一位。第三，建立绩效考核制度。利用大数据技术，把每项固定资产的使用责任落实到具体人员，实现全员管理、齐心协力、人人有责。第四，利用大数据技术，参照使用年限、磨损程度及时调整折旧率，确保每年的折旧额与具体的折旧值相符，折旧金额正确。第五，利用大数据技术，对全部固定资产进行监管，集中调配，降低固定资产的闲置率，严格监管员工调离时疏于盘点、清查、交接导致的固定资产流失现象，降低整体风险。2.4严格执行固定资产监督管理工作。行政事业单位应建立大数据网络平台，完善固定资产管理体系，加强监督管理。第一，基建、财务、监督、审计部门各有一套监管系统，并设有系统权限，设立相关管理员的密码，整个系统是一个整体，但是每个人的执行权限不同，操作流程也不相同，不利于数据共享。所以各部门应该职责明确，相互配合、相互监督，每一个步骤缺一不可。第二，固定资产采购、验收、核算、转移、报废等相关工作需取得相关凭证，手续齐全，各部门协同配合，各司其职，严格把控各个环节，避免出现疏漏。第三，培养利用大数据开展固定资产管理的人才，建立大数据管理理念，熟练掌握系统操作界面和录入、核对、审核、报批等实际工作，关键岗位职责不同，责任人不同。第四，实行大数据共享机制，实现信息流通，及时传递。在数据化建立过程中保护数据安全，避免数据泄露，妥善保管密码，避免非固定资产管理人员进入大数据信息管理平台。固定资产管理的各责任人和各环节的经手人要签字确认，环环紧扣，落实责任，严格执行各项管理制度，不得随意更改。
3结束语
随着大数据时代的到来，行政事业单位应尽快完善大数据平台，充分发挥大数据技术在固定资产管理过程中的巨大作用。建立科学合理的固定资产管理制度，完善固定资产管理流程，调整固定资产管理权限，建立固定资产监督体系，培养高水平的固定资产管理人才，以提高行政事业单位的管理能力和水平，保障国家财产安全，让固定资产发挥其应有的作用。
参考文献：
［1］黎小清.大数据下固定资产管理［J］.财会学习，2020（23）：169-170.
［2］程志强，徐洁琳.基于大数据时代高校固定资产管理的思考［J］.产业与科技论坛，2019，18（17）：275-276.
大数据资产管理范文2
管理是人类生产和实践的需要，提高管理效率，增加效益是管理的目标，信息化管理是人类管理技术发展的又一重大创新和突破。随着智能电网的不断建设，WRMS、用户信息数据采集设备、设备运行?钐?数据采集系统、配电自动化设备等广泛的应用，大大的提高了电力企业对电网、用户和设备的数据采集和分析能力，加之电力企业的信息化建设不发加快，显著的提升了电力企业的信息化管理水平。目前电力供电企业已经成立了专门的数据中心和专门的机构来负责数据的采集、存储和管理工作，大数据已经达到一定的数量级并且还在连续增长。但另一方面供电企业在数据管理和应用方面，与互联网、通讯、电子商务等行业相比，还存在着较大的差距。为了更有效地、科学地、合理地配置固定资产和无形资产，集中力量，凝聚集体的智慧，有效的实现管理的目标，我们需要不断的创新管理方法，更新管理手段。在资产管理工作中，面对过去的管理机制和传统的管理方法，有很多不适应和低效率的状况需要我们不断的创新，深化改革，积极探索供电企业资产管理的现代化途径。
1 信息化管理的界定和特点
在本世纪初，国务院就颁布了《国有大中型企业建立现代企业制度和加强管理的基本规范》（试行），提出要加强国有企业的现代化信息管理和实现企业信息化技术应用。作为国有企业的供电企业也在此列。在2012年达沃斯经济论坛《大数据、大影响》议题下反复提及数据资产，数据被认为是和货币或者黄金一样的一种资产。计算机是上个世纪人类最伟大的发明之一，以计算机为物质基础的信息科学技术也飞速地发展并改变着现代工业社会，让人们的工作和生活习惯发生了巨变，信息技术已经成为企业发展知识经济的资源优势，信息化水平也成为企业的核心竞争力。企业应该重视信息技术在管理中的运用，把企业信息化管理作为战略性的手段。数据的巨大作用已经在互联网、零售业、电信、电子商务等领域得到充分运用，数据分析和挖掘，大数据分析在很多领域已经进入大规模应用阶段，出现了很多数据服务的专业公司。数据资产管理的核心是数据资产化，即将数据作为与实物资产、知识资产、人才资产一样的能为企业不断创造价值的核心资产，构建完善、统一的管控架构对其进行管理，更好的应对大数据发展对企业运营带来的挑战。对于供电企业来说，信息化管理是企业信息化的主要任务。企业信息化是指企业将计算机、网络、通讯等信息技术，全面应用于生产、营销、财务、资产管理、人力资源、研究开发、客户关系等经营活动，有效整合企业内部和外部的资源，达到企业的战略目标。企业经营与管理密切联系、相互促进，经营需要管理，管理为了经营。电力企业进行数据资产管理是电力企业信息化建设和电网智能建设的必然产物，也是进行实现信息化运营，开展大数据应用的必要途径。数据运营不仅仅限于数据的诊断辅助，而是企业的一切运营活动都基于数据开展，引导企业发展战略、经营策略乃至具体工作方针的制定。通过数据资产管理建设将大大提高供电企业的数据管理水平，形成统一的数据视图和数据规范，让各专业对数据价值的认识，为大数据应用做好准备。
2 供电企业数据管理现状
在国家大力推广信息化建设的过程中，以国家电网和南方电网为主的电力企业的信息化水平明显提高，收集获得了海量数据，具体可以分为以下四类：电网运行数据、电网设备数据、客户服务数据及企业内部运营数据。其中电网运行数据主要是指电网中各节点的电压、电流、功率、频率、电量及相位等数据，电网设备数据主要是指电网中各类设备的状态数据和台账数据，客户服务数据主要是指客户基本数据、用电行为数据以及服务数据等，企业内部运营数据则是指企业内部人、财、物、安全及科技管理方面的数据。目前供电企业存储的数据已经达到PB量级，并还在高速增长中，虽然建立了专门的数据中心和组织机构来负责管理数据，但与互联网、电信、电子商务等行业相比还有较大的差距，突出体现在以下三个方面。首先是数据质量有待提升，数据的准确性和更新频度与先进行业相比差距明显；其次是数据缺乏整合，不同业务条线的数据统计口径、区间都没有形成统一的规范，仅以购电量指标为例，公司内部的交易中心和财务部的统计结果都不一样，而且差异无法弥合；第三点也是最重要的一点，缺乏明确的数据应用场景，无法形成价值被广泛认可的输出，很多数据分析工作仍处于内部探索阶段。
3 加强供电企业资产信息化管理
就目前的情况来看，供电企业的数据管理水平与实现数据资产管理与要求还存在很大的差距，要想实现真正的数据资产管理、推动企业向数据化运营的转型，必须从组织模式、基础保障和应用场景三个方面同时开展工作：首先，建立数据资产管理的组织模式，数据资产管理与传统的数据专业化管理不同，强调企业内部所有数据的整合、共享和统筹管理，必须建立与之相匹配的组织模式。其次，夯实数据资产管理的基础保障。合格数据资产管理人才是推进供电企业数据资产管理的重要支撑，在现有的数据管理人员之外，还应重点培养、招募3类数据资产管理人才：数据资产管理规范制定者、数据应用科学家、数据资产清洗者，负责落实数据资产管理规范、推动数据清洗和整改，应具备较强的协调管控和贯彻执行能力。最后，拓展数据资产管理的应用场景。拓展数据的应用场景是体现数据资产价值、推动数据资产管理的核心驱动力，也是当前供电企业开展数据资产的难点，实际工作往往不清楚如何入手、该开展何种分析应用。比对、细分、溯源是传统商业智能分析中经常采用的分析思路，在大数据时段还要加上趋势。这可以作为供电企业开展数据资产应用的思路。
4 供电企业数据资产管理的方法
根据先进的企业开展数据资产管理的方法来总结，供电企业进行数据资产管理大概可以分为以下三个阶段：首先开展资产数据管理的规划设计，制定业务框架、明确总体目标、数据标准和数据视图、数据清洗管理规范、绩效评价体系、整体推进规划以及相关的组织、人才保障机制。其次根据顶层设计规划对客户数据和设备数据进行标准落地和数据清洗工作，提炼用户用电信息数据、设备运行状态监测数据，形成完整的核心数据视图和具体管理办法，在此基础上形成3～4个具备实际应用价值的分析场景和分析工具。最后根据顶层的规划来整体推进，分期、分批向电网运行数据和企业内部运营数据推广，并不断拓展数据资产应用的范围和深度。
大数据资产管理范文3
关键词：互联网+不良资产；互联网+；不良资产处置
在供给侧结构性改革的背景以及“去库存、去产能、去杠杆”的压力下，金融机构和实体经济将产生和释放更多的不良资产，整体经济面临新一轮的大规模不良资产处置。面对如此庞大的不良贷款和潜在的经济风险，商业银行一般通过两个渠道来处置不良风险，一是直接转卖给专业的不良资产处置机构――四大金融资产管理公司、省级资产管理公司及民营资产管理公司构；二是自行处置。但四大金融资产管理公司处理不良资产的体量是有限的，且在经济下行期资产价格下降对四大AMC是双重作用的，一方面不良资产业务大量增加，另一方面在经济下行期，资产价格趋于下降趋势对不良资产处置也增加了一定的难度。商业银行、四大金融资产管理公司以及其他处置不良资产主体在处理手中大量的不良资产时需要多种手段相互配合。在大规模不良资产处置需求以及互联网+的背景下，“互联网+不良资产”的模式应运而生。许多机构借助不良资产暴露的机会，对不良资产处置构建互联网平台。
一、 不良资产现状分析
目前中国处于经济换挡、调速还有结构调整以及消化实际政策的阶段，不良资产比例有所上升，而且风险会持续的暴露。
1. 银行业资产质量下降且压力未缓解。受经济放缓和经济结构调整的影响，商业银行不良贷款率自2013年第二季度以来连续第10个季度上升，而商业银行不良贷款余额则是自2011年第四季度以来连续16个季度增多。根据银监会公布数据可知，截止至2015年四季度末，商业银行不良贷款率为1.67%，同比上涨0.42个百分点，不良贷款余额已达12 744亿元，较2014年末增长51.25%。按照机构类型来分，农商行和股份制银行不良贷款增幅最高，农商行的不良增幅甚至超过了70%。目前银行业不良贷款分布主要集中在制造业和批发零售业，主要分布于长三角和珠三角两个区域，逐步蔓延至中西部地区。
2. 非银行金融机构的不良资产逐步暴露。非银行金融机构的快速扩张的过程中累积了大量潜在风险。根据中国信托业协会公布数据可知，截止至2015年三季度末，中国信托资产规模为15.62万亿元，信托业不良率为0.69%，信托风险项目为506个，规模合计达1 083亿元。信托业受刚性兑付的约束，资管产品的账面不良资产没有显现，信托公司通过多种手段隐瞒坏账，当非银行金融机构潜在不良资产一旦暴露，大量违约风险、兑付风险、流动性风险集中出现，将对金融稳定发展产生巨大冲击，因此，应对非银行金融机构的不良资产进行严密关注并做好充分的准备。
3. 非金融机构不良资产规模不断上升。受中国经济结构的调整的影响，一些行业不断被淘汰、整合、转型和升级，一些企业应收账款模不断上升，账款回收周期不断延长，非金融企业的不良资产规模不断上升。根据国家统计局公布数据可知，截止至2015年四季度末，全国规模以上工业企业应收账款累计值为11.45万亿元，较2014年末增长8.92%。企业之间存在资金链和担保链交叉的现象，信用风险传染几率放大。非金融机构不良贷款沿着产业链从小企业向大中型企业蔓延；企业之间存在资金链和担保链交叉的现象，信用风险传染几率放大。
二、 互联网+不良资产的现状分析
传统的不良资产处置业务主要是资产管理公司购买资产后再进行处置，或者通过三方协议进行债务重组来解决。互联网+不良资产模式是一种新型的处置不良资产的渠道，主要以催收O2O、提供数据服务、处置中介等服务为主。
在互联网+不良资产的背景下，四大金融资产管理公司已经开始通过互联网处置不良资产。2015年四大金融资产管理公司都通过不同的方式参与布局互联网金融，已开始介入互联网+不良资产的模式。信达已于2015年5月与阿里巴巴签署战略合作；华融于2015年12月正式入驻淘宝网资产处置平台；此外，东方资产将通过蚂蚁金服平台对个人投资理财客户，未来将在不良资产处置进行合作；中国长城资产管理公司旗下的天津金融资产交易所于2015年与淘宝网合作，未来蚂蚁金服等多家公司将入股，其业务方向将探索向互联网业务拓展，蚂蚁金服将对交易所进行互联网化改造。
2015年以来，人人收、分金社等数十家“互联网+不良资产”处置的线上平台出现，但以互联网模式直接参与处置不良资产的核心技术仍在摸索中，只能处理掉不良资产的一小部分，“互联网+不良资产”处置模式需要不断的探索。这需要不断提高大数据信息服务水平，借助互联网大数据等创新方式，使得不良资产的处置通过大数据采集直接参与处置，让互联网在处置过程中提供核心增值服务的技术上不断增强。
三、 “互联网+不良资产”模式介绍及分类
互联网金融平台可以为不良资产处置主体在不同的环节提供相应的配套服务，包括居间撮合、信息中介、催收服务等相关服务。相应的，产生了不同的不良资产处置平台，例如直接介入不良资产处置平台、催收O2O服务平台、中介服务平台、信息提供平台、抵押资产处置的垂直平台等不同类型的平台。
“互联网+不良资产”的平台类型按照功能大致可分为四类：委托撮合类、互联网大数据搜索、催收服务类以及居间服务类。实践中，互联网+不良资产平台有的提供单一功能，有的提供综合性的服务功能。
1. 委托撮合类。委托撮合类是指不良资产处置主体借助互联网处置平台，把线下的竞拍流程搬到线上，将审批过的债权项目放到互联网平台上进行公告，在平台上组织公开竞价。具体过程如下：由不良资产处置主体来确定初始价格，资产处置主体在互联网平台上不良资产的相关介绍，待竞价公告期限届满后，意向竞买人可以在互联网资产处置平台上出价。不良资产处置前期的处置公告、尽职调查、档案移交等其他所有环节，仍然严格执行银监会与财政部的相关规定，互联网平台并不介入。
例如，信达与淘宝的合作模式属于委托撮合类。淘宝与华融的合作模式也属于委托撮合类，真正的交易过程不是在淘宝上进行的，类似于银行不定期在报纸上信用卡催收的公告。华融与淘宝合作处置资产总规模为515亿元，资产户数为2 360多户，推介资产分布在全国24个省市，超过一半的资产来自于浙江、广东和江苏3个省，涉及批发和零售业、纺织、医药、化工、机械设备等制造业和建筑业等多个行业。华融与淘宝网围绕“不良资产+互联网”进行深入合作。推介会上的资产在淘宝网不良资产处置平台进行资产招商，招商期间为90天，在不良资产处置平台上不仅可以展示不良资产，也可通过淘宝网的网络平台吸引更多潜在投资者。
不良资产市场需要众多的机构和主体参与其中，形成一种有效的价格发现机制，当前情况下，撮合产业的价值链条中，只是一种简单的资源配置方式，未来应基于数据和互联网的平台，不仅可以使得交易快速完成，还可以从功能上改变资产的现状。需对不良资产有一个正确的、客观的认识，掌握其中的价值规律，变投机机会为投资机会，真正提升项目价值，盘活资产。
2. 互联网大数据搜索类。互联网大数据搜索类主要是指利用数据库信息主要包括财产数据、债务数据、工商数据，并通过网络收集进行公开和及时更新不良资产数据，不仅对数据进行分发和筛选，而且对数据库整理后进行进一步的挖掘，并对行业趋势上进行分析判断，以及对特殊项目进行细化分类，把“不良资产处置+投资”有机结合起来。互联网大数据搜索或是为不良资产投资机构和处置团队提供不良资产数据服务，帮助用户找到债务人新增或隐匿的财产，或是通过大数据比较标的物的历史成交价和建议成交价，为淘宝等拍卖平台解决标的物调查、过户及贷款等繁琐问题。
例如搜赖网、抢先拍、资产360等。资产360是利用互联网、大数据构建的不良资产清收服务平台，利用大数据平台提供黑名单查询，降低风险。
3. 催收服务类。催收服务类是以催收不良资产为主的服务，提供催收O2O服务，这是“互联网+不良资产”提供的一个服务类别。当前催收服务类面临两个问题，一个是催债效率低下，第二个是异地催收耗时大，成本高，这两个痛点是催收服务类公司面临的难题。
此外，P2P行业不断攀升的不良资产规模也催生了许多催收服务类互联网平台，P2P平台产生逾期的坏账主要是通过线下渠道寻找债务催收公司。例如资产360、人人收、青苔债管家、银资网等。青苔债管家其创始人为律师出身，提供催收O2O服务，首创“律师+催收+金融+交易”不良资产催收和交易模式。银资网合作的处置方式遍布全国，建立了一张全国性的催收网络系统，这意味着大量债权信息和各种不良资产在银资网上经历了-申请-处置的完美行业生态链。
4. 居间服务类。居间服务类是指通过互联网开放的平台模式搭建不良资产交易者之间多对多的合作，提供真正适合资产处置的方式。互联网平台是B2B2C模式，参与交易合作的不仅有持有人与处置方，还包括互联网平台提供的居间服务。利用互联网平台的优势，提供对不良资产信息进行分类整合，并提供具体处置的方式，即互联网平台给处置方和方之间扮演了居间服务的角色。例如包之网类等互联网平台。
四、 “互联网+不良资产”模式的优势及未来努力的方向
“互联网+不良资产”模式的崛起是借由互联网内在的优势，搭借互联网平台实现不良资产的线上处置与线下处置相结合，但由于该模式还不成熟，现实推广应用中遇到很多困难，未来还需对该模式进一步的完善。
1. “互联网+不良资产”模式的优势。
（1）培育不良资产二级市场，拓宽不良资产处置渠道。“互联网+不良资产”模式可以利用互联网平台对不良资产信息进行有效传播，吸引对不良资产感兴趣的投资者参与到不良资产的经营和处置中来，对不良资产信息传递有较好的效果，共同促进不良资产多层级二级市场的培育和发展，拓宽不良资产处置渠道，完善不良资产完整价值链的新方式。例如淘宝平台可利用自身的知名度吸引更多的投资者参与不良资产处置。
（2）交易透明化，实现不良资产处置价值最大化。互联网本身具有自由、开放、快捷、低成本等等优势，在互联网平台上公开进行拍品展示、竞拍报名、竞价过程直至成交，使得不良资产的处置透明化，避免暗箱操作、围标串标等不公平行为，打破传统不良资产处置存在的信息不对称问题，通过网络平台把不良贷款卖给出价最高者，不仅可以公平公正的对不良资产进行竞价，而且可实现不良资产处置价值最大化。
（3）交易方式便捷，突破时间和地域限制，降低交易成本。采用互联网平台进行竞价使得竞价效率较高，资产竞价时间更加灵活，降低了交易成本。相比较传统的拍卖处置方式，采用互联网平台推广不良资产处置可以更有效的传播信息，涵盖更多的投资者，加深了不良资产推介深度，信息的传递范围更加广阔，可以突破传统不良资产处置的地域和时间限制，交易方式更加便捷，而且降低交易成本。
2. “互联网+不良资产”未来努力的方向。
（1）推动四大资产管理公司与互联网平台进行有效合作。当前“互联网+不良资产”的运作主体较小，谈判能力较弱，平台的管理能力也较为有限，再者参与者的资质一般，无法取得大量优质的债权包，如银行的较为优质的不良债权等等，所以未来发展还须与四大资产管理公司以及银行的较为优质的不良资产进行结合。
（2）亟待完善法律，通过法律法规明确互联网+不良资产操作规程。逐步推广互联网招商处置不良资产的模式，建议相关部门对“互联网+不良资产”处置具体操作规程作进一步规范与明确，明确互联网招商与处置的不良资产选择的标准，建立相关的法律法规，从法律上确定该交易模式的合理合法性，以推动此项工作的发展。
（3）通过互联网的大数据和云计算分析，构建交易平台和交易机制。互联网和不良资产有一个共同的核心是数据，使两者进行有效结合，通过互联网平台的大数据和云计算分析，对不良资产处置模式进行创新，不断创新不良资产交易机制，帮助其更精准高效地匹配到投资者或竞拍者，提高处置效率。
五、 对金融资产管理公司建议
互联网与不良资产的结合将在新型不良资产管理业务、产品开发设计、大数据应用及综合金融服务等方面开展全方位、多层次的合作。当前不良率和不良贷款双升以及互联网+不良资产交易模式的到来的情形下，给金融资产管理公司提供了业务空间和新的处置方式，借助互联网+不良资产模式大力发展不良资产处置业务。建议可重点考虑以下几个方面：
1. 可对不良资产进行等级分类，减少信息不对称弊端。金融资产管理公司内部对不良资产进行分类评级，在互联网平台展示时按级别分类，为不良资产购买者提供不良资产的具体信息以及尽职调查报告，尽量消除信息不对称带来的弊端。信息不对称的背后是指债权关系的复杂，或者贷款还存在着隐形的债务关系，导致的双方之间的不信任。
2. 与互联网平台合作，实现互联网+不良资产及公司品牌强强联合。与知名的互联网平台合作，借助互联网平台的知名度以及自己的品牌实行强强联合，推动不良资产价值处置的最大化，提升公司影响力和品牌价值。在具体实施过程中，可根据不良资产处置业务需要，与不同功能的互联网平台进行合作。此外，注重线上线下有机结合，共同推进不良资产处置进程。
3. 可建立自己的不良资产大数据库，以及资产智能云服务平台体系。金融资产管理公司可建立自己的不良资产大数据库，对公司内部数据进行挖掘和分析，以此同时，通过各种渠道收集外部数据，不断扩大数据库容量，为不良资产开展方向提供数据支撑。此外，建立资产智能云服务平台体系，以全国各个省市全覆盖的线下网点为依托，通过分布式思维打造的网状化运营模式，实现了不良资产处置资源配置的最优化。
4. 可整合全产业链的各种资源，实现资源有效配置。在开展互联网+不良资产业务时，加强与相关的服务机构如律师事务所、会计事务所等合作，获取专业信息和指导。此外，通过整合连接包括委托方各类信贷企业、征信公司、知名律师事务所等全产业链的各种资源，突破业务规模、工作效率等传统处置方式的局限性，利用互联网去中心化的方式实现资源的有效配置。
参考文献：
[1] 王国刚，张扬.互联网金融之辨析[J].财贸经济， 2015，（1）.
[2] 白玲.我国国有商业银行不良资产处置及管理途径探索[J].国际金融研究，2003，（7）.
[3] 罗珉，李亮宇.互联网时代的商业模式创新：价值创造视角[J].中国工业经济，2015，（1）.
[4] 谢平，邹传伟.互联网金融模式研究[J].金融研究，2012，（12）.
[5] 李文莲，夏建明.基于“大数据”的商业模式创新[J].中国工业经济，2013，（5）.
[6] 王会娟，廖理.中国P2P网络借贷平台信用认证机制研究――来自“人人贷”的经验证据[J].中国工业经济，2014，（4）.
[7] 吴晓求.互联网金融：成长的逻辑[J].财贸经济，2015，（2）.
[8] 杨东.互联网金融的法律规制――基于信息工具的视角[J].中国社会科学，2015，（4）.
[9] 李海舰，田跃新，李文杰.互联网思维与传统企业再造[J].中国工业经济，2014，（10）.
[10] 谢平，尹龙.网络经济下的金融理论与金融治理[J].经济研究，2001，（4）.
大数据资产管理范文4
0 引 言
随着市场竞争日益激烈，企业要想在市场竞争中立于不败之地，必须做好内部控制工作。企业的一切活动都和内部控制相关，企业要想不断扩大规模，就要对内部结构进行完善和调整，不断完善内部控制机制，避免因为内部控制缺失导致整个企业无法运行，出现更多风险和问题。所以在大数据时代要对企业内部控制进行合理管理和分析，从而不断提升企业在市场中的地位。
1 大数据背景下企业内部控制管理存在的问题
1.1 信息管理部门管理不够完善
企业大数据管理部门缺失以及不够完善等问题，是现在直接影响企业运行的主要原因，很多企业对于内部控制管理不够重视，内部控制意识薄弱。大数据的价值和优势已经逐步得到各个领域和行业认可，可以将企业内存在的大量信息进行整合和分析，使其可以在不同行业中发挥自身的价值，促进企业实现可持续发展。由于企业一直延续传统的思想和意识，在生产产品的过程中很少考虑客户的需求，导致企业在内部控制上忽略了大数据的价值和作用。同时，很多企业建立的信息部门都是一种摆设，内部建设不够规范和科学。
1.2 安全意識薄弱
在大数据时代，很多企业也开始重视应用大数据，不过在大数据使用过程中也出现了很多问题和风险。但是，很多企业的内部管理和控制不够合理，在大数据管理上缺少服务器，没有合理的数据信息备份，以及企业内部人员缺少对数据系统的维修和管理，企业经常出现信息盗取和病毒入侵现象，导致信息不够健全，进而会严重影响整个企业的发展和运行，经济持续下降，最终会出现更严重的问题。
1.3 管理机制缺失预算出现问题
预算机制缺失，是现在很多企业需要解决的问题，传统预算一般都是从上到下形式的，对于整个企业发展和运行具有严重阻碍作用，无法实现和大数据平台之间进行共享，导致预算和实际情况差异较大。同时，由于内部缺少专业技能和理论知识指导，整体工作形式比较复杂，导致大数据内的信息无法被合理利用，对于企业预算、投资以及个人发展都具有一定的影响，进而会影响企业的经济效益。
2 大数据下企业内部控制管理策略
企业内部控制对于企业健康发展具有一定的价值，在大数据时代，对于企业的影响更加深远，因此有必要针对上述企业内部控制中存在的问题进行分析和研究，提出更有效的策略，使企业可以正常运行，在市场竞争中立于不败之地，不断获取更多的经济效益，确保经济能够实现可持续发展。
2.1 控制信息渠道和质量，建立大数据管理部门
大数据可以将非结构数据全部纳入实际报表中，将企业规划为定性指标量化设计，能够在大数据下实现，使得数据交流更加密切。为使得非结构数据在企业中展现得更加系统，因受企业内部要构建良好的信息管理制度影响，该制度的确立会严重影响整个企业的运作和发展。比如：企业可以借助流程化管理制度对内部控制进行严格管理，财务信息内容的收集、支出、核算和报表等所有工作都要借助大数据进行合理统计和分析，在不断优化流程的基础上提升数据应用的质量和效果。
2.2 财产保全为主，合理控制风险
财产保全就是确保企业物资完整和健全，与风险控制之间一定要相互配合和协调，相互促进，对企业内部的财产进行合理控制和分析，对企业内固定资产和流动资产进行分析和研究，借助财产对风险进行合理控制，从而可以实现企业资产的有效保全和增值等。要想长久保全企业财产，就要做到以下几方面工作。第一，明确企业内部资产保管责任和机制等，整个过程一定要依据实际情况进行分析和研究，制定符合企业发展的资产机制，在一般情况下要依据企业资产管理需求，制定符合企业运行和发展的资产管理对策等。第二，盘点内部财产，财务人员一定要做好企业内部财产管理工作，对企业财产进行合理统计和分析，将企业内部拥有的固定资产、流动资产、人力以及其他内容等进行综合分析和研究，此方法是不断优化和提升企业财务统计的基本性工作内容。第三，做好保险，为保证企业实际资产在大数据下的安全性，企业要对投资过程中存在的风险进行分析和研究，不断降低企业财产经济损失，使得企业可以在大数据下赢取更多经济效益。要保全资产内容，对资产保值增值等内容上进行，使企业内部资产管理更加合理，提升风险管理水平，使固定资产可以在企业中有效保全，对于固定资产内容有效分析，在存续和投保等阶段进行合理管理，采用分级形式对其进行阶段性管理，进而可以对企业资产进行合理管理，使企业保值和增值更有效果，通过内部合理控制减少企业风险。
2.3 建立数据部门，科学有效管理
在大数据时代，数据属于企业发展中的资产内容，要想不断提升企业经济效益，就要设置专业人士负责企业内部的数据开发和维修等。例如，可以在企业内建立管理数据部门，将企业内所有数据全部纳入部门管理，进而可以对企业数据信息进行合理挖掘和分析，使数据可以企业中发挥出自身价值和作用。企业除了要在大数据时代建立大数据部门，还要和其他企业之间建立联系，对企业未来市场发展和机遇等做出规划和分析，确定企业发展战略性目标，对财务信息内出现的风险和优势进行分析，对于企业出现的违规现象进行分析和研究，针对产品合理设计和营销等情况进行预算。大数据部门在对企业信息分析过程中，要及时和其他部门之间建立互动机制，针对大数据机制进行详细分析和研究，将企业内部的信息全部挖掘出来，结合时代变化对大数据进展方向和应用对策进行调整和完善。大数据部门还要随时随地记录员工工作的具体时间和内容，将所有工作都完成，不断提升企业整工作的整体质量和效率;可以通过大数据引入一些图片、视频和音频等内容，制定一定标准对企业人员进行衡量和考核。审计委员要建立大数据对员工行为等进行分析和研究，对评估人员的违规和合规行为进行分析，并且还可以对预测员出现的舞弊现象进行分析，是大数据部门应该具有的基本功能。大数据是企业发展中最主要的部门，因此一定要选择适合的人员对其进行合理监督和管理，引领企业大数据部门朝着正确方向发展，并且大数据专业人员还要选择专业人员对企业内部信息和各种内容进行合理管理。在建立大数据部门时，委员会人员应该是董事会人员，并且在整个工作中具有一定的监督权和查阅权。
2.4 发挥监督作用，提升内部控制质量
在大数据时代，信息更容易被接受，获取信息的途径和渠道更加丰富，需要的数据查找更加便利，借助数据仪表盘等实现数据的可视化工作，对企业内部进行动态管理和监督。企业管理者要及时掌握内部基本信息，及时掌握企业运营实际情况，以及出现的问题等，不过随着大数据理念的深入和发展规模不断扩大，企业需要面临大量无用的信息和数据内容，导致企业质量不断下降。在大数据背景下，非结构化数据的比例不断提升，使得会计信息不断发生变化，信息结构也在不断变化。企业会计信息中存在的非结构化数据可以最直接展现出企业实际情况和状态，将企业内部文化和工作人员的积极性等全部展现出来。因此在大数据时代，企业要对内部的所有信息进行合理分析和研究，并且要注重信息的准确性和真实性，确保所有信息都对企业发展有价值和意义，尽可能减少非系统化的错误。这也对企业大数据建设提出了全新的考验，随着时代变化，信息不断丰富和增多，结构不断优化，信息种类也不断演变，会计监督工作中的所有标准将不在适合时期的发展要求，需要对会计信息提出全新的标准和需求，使大数据可以充分发挥自身的作用。此外，企业在发展中要注重信息来源和途径等，建立统一标准進行管理，促进企业实现可持续发展。
3 结 语
大数据资产管理范文5
[关键词]大数据技术；电气工程；运用；问题；策略
1.大数据技术应用于电气工程中的功能定位
1.1全面提升信息化水平。我国住建部已经提出建立工程质量监督管理机制，改变工程质量监督检查模式，对工程质量安全实施有效监督，完成工程质量监管一体化工作平台建设，实现数据一个库、监管一张网、管理一条线的监管目标，电气工程在与大数据技术的融合取得了显著的成效。1.2全面提升数据分析能力。将电气工程与大数据技术相结合，可以构建电气工程质量管理系统，借助于信息化的管理手段及监管模式对传统的信息管理平台进行优化，及时获取企业内外部数据，并将其反馈给相关部门，指导电气工程的开展，为电气工程的实施提供充分的理论支撑。1.3全面提升数据支撑管理。电气工程信息管理系统的核心在于对获取的数据进行清洗、处理、分析以及挖掘，进而从中获取有价值的信息，指导电气工程管理决策的开展，优化企业的发展路径。电气工程与大数据技术相结合，可以利用物联网及传感器网络，及时获取电气工程内外部数据，帮助建筑企业实现更为全面、高效的管理模式。1.4全面提升质量管理依据。电气工程中的相关数据是基于大数据提升工程质量的依据，工程质量的提升需要借助于工程中的实时数据信息，参考全面的监管图像数据信息、了解多部门的检测数据、获取企业及时的施工数据等，通过将数据进行汇总与分析，为电气工程监管工作的开展提供重要保障，同时，大数据技术具有较强的共享性，可以有效规避信息不对称的现象，进一步提升电气工程的管理水平。
2.大数据技术在电气工程中的具体应用
2.1基于大数据技术的用电数据异常分析。通过对电气工程运行过程中的异常数据进行采集分析，可以有效发现系统中潜在的故障，数据在挖掘过程当中是存在不确定性、大量性以及不完全性，而这些特征会根据数据不同的特性进行划分，这也是有一定的复杂性。有一些信息还比较的模糊和随机，其中所能够提取出的信息也许具有潜在的价值，因此我们还需要小心的对待每个数据。借助数据挖掘技术，对于用电过程当中出现异常情况的检测方法主要有两种：其一是孤立森林算法的用电数据异常检测；其二是决策树算法的用电数据异常检测。在第一种异常检测算法中，首先需要对数据进行清洗及降维，其次根据数据构建异常检测模型，模型构建包括iTree的构建以及孤立森林的构建，iTree的构造步骤如下：在六个日负荷特性指标中随机选择一个特征；随机选择该特征的一个值k；根据每条记录所对应的信息特征来看，把特征当中小于K值的记录放在左分支上，其余大于等于K的记录则放在右分之上。将左右分支的构造进行归纳整理，要满足传入的数据信息保持一条记录，或者是将多条记录放在一起达到一定的高度。这样才能够保证每次的过程都能够满足历所有的iTree，然后就是在查询的过程当中，必须要将对象落到节点的位置上，让其平均通过的长度计算保持在一定的差值之内。最后再根据异差值的大小对用户进行评价，判断该用户是否为异常用户。在第二种异常检测算法中，基于决策树的用电数据异常识别模型的构建流程如下：首先构建训练集，对电气工程中的相关数据进行整理，用于对决策树的训练，其次，我们还可以采取相应的算法对所有数据进行处理，将已知的数据进行排序，然后再根据相应的特征进行划分，计算每个分类当中的信息增益根据计算得出来的最大值选择阙值，之后再利用阙值划分数据集。再者生成决策树，决策树的根节点到叶节点都对应一个分类规则，最后还需要对策书的合理性进行验证。2.2基于大数据技术的电气工程进度控制。形成科学的进度计划是实现进度控制的基础，在实际电气工程中，外在环境与内在要求的变化均会影响电气工程进度，为实现对电气工程进度的控制，可以引入大数据技术。时间目标通常是指工期期限，是建筑项目合同内指明的工程期限或者相关负责单位规定的时间期限，但电气工程涉及的内容较多，时间目标的制定较为困难，利用大数据技术可以综合进度情况、天气状况、工程难易水平以及施工技术等要素，更为科学制定出目标。随后为实现对进度的监控，需要将项目进行科学的分解，明确各项任务，大数据技术可以基于WBS理论，从粗至细地实现对项目活动的分解。在工程落实阶段需要遵循一定的顺序，大数据技术可以挖掘出各项任务间的联系，发现人力、信息、资源等方面的线索，从而更为科学地制定出电气工程先后次序。随后还需要绘制网络图，利用大数据技术画出网络图具有以下的优势：首先，要准确地表现出工作之间的状态以及逻辑关系，其次需要在断开网络的时候，再没有相应的逻辑工作时，将网络部图进行科学分布。通过空间结构，以地理信息作为基本特征，将公共设施的资源结合到城市管理当中，该模式具有一定的节约资源绿色发展，能够形成以地理位置为中心，将资源、管理信息等等作为业务支撑的基础，为我国的电气工程打下更坚实的基础，从而保证了电气运输以及工程的进度。2.3大数据技术在负荷特性分析与预测中的应用。大数据技术在负荷特性分析与预测中的应用主要可以分为以下三个方面，首先是关联规则法在负荷特性分析中的应用。电力负荷特性除了会受到内在自身因素的影响外，还会受到外在因素的干扰，负荷会表现出一定的规律性和波动性。关联规则法是在庞大的数据中找出各数据项之间频繁出现的联系，并分析负荷特性与影响因素的相关性，指导电气工程的正常运转。其次是聚类分析法在电力负荷特性分析和预测中的应用，聚类分析是将负荷数据与影响因素进行聚类，聚类后的数据构成了一组分类，某一类型的负荷聚在一起，它的负荷特性就会更好地呈现出来。再者是人工神经网络技术在电力负荷预测中的应用，利用神经网络技术可以模仿人脑进行智能化处理，对非线性的规律具有自适应的学习功能，在短期的负荷预测中可取得满意的效果。2.4大数据技术在电网调度中的应用。随着电力系统的数字化、智能化程度的不断提升，在电力系统中数据呈现出爆炸式增长的趋势，大数据技术的引入可以较好地实现对海量数据的分析，为推动电气工程与大数据技术的融合，需要构建相应的计算机管理系统实现对电气工程的控制，电气工程实施的各个阶段均是在电气工程的监管与指导下完成。首先，通过电网运行过程中的调度，确保电网可以稳定运行。其次，电力系统在运转的过程中，相关设备会产生大量的实时数据，通过将数据进行存储并分析，可以有效的推断出电力系统可以承受的负荷。再者，通过电气工程信息管理平台可以将相关数据进行可视化显示，借助于大数据技术进行分析，从而在较短的时间内发现电气工程中可能存在的故障点，消除系统中的安全隐患，保障电气工程的正常运转。基于上述要求，可以采用基于Spark技术的电网调度模型，架构图如图1所示。2.5大数据技术在配网管理及扩张中的应用。大数据技术在配网管理中的应用如下：首先是配网的多属性，为确保配网的可靠性与安全性，进行详尽的资产管理是前提。借助于信息技术，打造功能相对完善的配网资产管理大数据平台。其次是基于配网资产管理大数据平台实现对资产存量和增量的动态同步管理，为确保资产存量、增量与实际情况的一致性，需要反复的检验。再者，配网资产管理大数据平台需要完全体现出配电网的每个设备及相关参数，从而实现对相关数据的分析，提升配电网的性能。大数据技术在配网扩张方面的应用可以从以下两个方面考虑：首先，可以根据电气工程项目所拥有的资产和技术进行分析，在用户数量上能够保持增长又可以减少成本。那么，我们就需要在配置资产时要有足够的设计和预期，借助网络资产的管理，能够将实际的数据进行对比，其次就是在配比的过程当中需要整体来进行设置和评价。结合电力系统运行过程中的相关参数，科学分析出配网的实际承载能力，使配网处于高效、合理的运行状态下。配网管理与扩张需要借助于各类传感器，为确保各类传感器的有效连接，首先是需要选择性能较好的传感器和操作器，并在此基础上根据要求进行配置，实现对设备所产生数据的实时采集，确保获取数据的准确性与实时性，实时与配网资产实体的各类属性相结合，形成一个有机的参数描述体系。其次是在数据获取之后还需要做好数据存储工作，数据存储是一项较为重要的任务，可以确保资产属性时间沿革和电气参数历史沿革的有机统一，为电气工程相关决策的开展提供坚实的理论支撑。
3.结语
综上所述，大数据技术的不断发展为电气工程质量管理水平的提升提供了新的发展机遇，目前我国电气工程质量与大数据技术的结合仍存在一些问题，影响了电气工程质量的提升，笔者相信，通过不断地实践与探索，电气工程与大数据技术的结合将更为密切，这也是我国未来建筑行业发展的重要方向。
【参考文献】
[1]袁爽，胡振中.建筑大数据处理技术应用案例分析[C]//第五届全国BIM学术会议论文集，2019.
[2]陈庆财，鹿伟，王福林，等.大数据技术在建筑节能中的应用案例研究[J].建筑节能，2019，47(10)：105-108，116.
[3]董卫平.智能化技术在电气工程自动化控制中的应用[J].电力系统装备，2019(2)：43-43.
[4]郭艳波.大数据技术在智能电网中应用[J].建筑工程技术与设计，2017(10)：3495-3495.
[5]杨艺杰.电气工程及其自动化的智能化技术应用研究[J].海峡科技与产业，2019(08)：78-80.
[6]介贺彤.电气工程及其自动化中的智能化技术应用研究[J].电力系统装备，2019(08)：45-46.
[7]方明.电气工程及自动化智能化技术在建筑电气中的应用[J].居舍，2020(11)：34-34.
[8]张宇.建筑电气工程的智能化技术应用分析[J].建筑技术开发，2017(18)：72-73.
[9]隋立坤.建筑电气工程的智能化技术应用分析[J].科学技术创新，2014(15)：11.
大数据资产管理范文6
关键词：新会计准则；高校；国有资产；资产信息系统
为适应财政预算改革和高等学校经济业务发展需要，财政部于2013年12月30日修订印发了《高等学校会计制度》（财会【2013】30号，以下简称“新制度”），并规定自2014年1月1日起施行。为了确保新旧制度的顺利衔接和平稳过渡，财政部于今年上半年印发了《新旧高等学校会计制度有关衔接问题的处理规定》（财会【2014】3号）。新制度和衔接规定的印发，对于我国高校会计工作的改革，以及我国高校会计制度的完善有着极为重要的意义。
随着我国教育体制的不断深化，各高等学校的规模不断扩大，办学规模日益改善，各高校资产也在不断上涨。其中，国有资产在各高校资产中则占有重大比重，是各高校开展教学，科研，行政，后勤等工作的重要物质基础，涉及到高校运营的方方面面。因此，加强高校国有资产的管理，深化高校国有资产管理制度改革，无论对于促进高校的繁荣发展，还是完善高校会计制度来讲都是不容忽视的问题。
一、高校国有资产管理新要求
高校国有资产是指高校占有或使用的，在法律上认为是国家所有的，能以货币计量的经济资源。新制度和衔接规定对于我国高校会计工作提出了新的标准，对高校国有资产的管理也提出了新的要求。
（一）“基建数据”不断纳入高校会计大账
基建，即基本建设，指的是社会主义国民经济中投资进行建筑、购置和安装固定资产以及与此相联系的其他经济活动。在我国，基建项目实施的基本程序为：（1）根据国民经济长远规划和布局要求，初步提出建设项目；（2）对建设项目进行可行性研究；（3）提出建设项目计划任务书；（4）选定建设地点；（5）待计划任务书批准后，勘察设计，购置设备；（6）组织施工，全面生产；（7）竣工验收支付使用。根据会计准则，竣工验收前期包括各种税费在内的所有基建费用借记各成本科目，贷记“在建工程”；竣工验收支付使用时，“在建工程”转为“固定资产”。然而，由于在我国高校的基建费用都是由财政部进行划调，因此，各高校对于基建工程的数据管理制度并不完善。对比于新制度，具体表现为：（1）土地使用权的核算科目以及核算标准混乱；（2）“在建工程”结转“固定资产”的时间不规范；（3）基建过程中，其成本借记科目设置记录混乱。
房屋、构筑物以及基础设备等由基建项目完成的固定资产，是各高校进行教学、科研以及各项活动的基本物质基础；同时，这些固定资产在各高校国有资产中也占有最大比重。因此，基建数据会计制度的完善应作为高校会计改革的首要项目。
（二）细化事业支出的分类与核算，强化资产的计价与入账管理
传统观念中，学校的资产基本不参与经营活动，不产生经济效益，没有保值增值的问题。因此，受传统观念影响，很多高校并没有一套规范且行之有效的资产管理系统，对于资产的使用、效益和处置都没有明确的入账核算规定。这给核算事业支出，教学和科研项目所占用资源，以及资产的及时记录和更新都带来了困难。新制度对于资产类各会计科目的记录都有了明确的规定，要求各高校建立日记账，严格按照国家有关资产管理的规定进行收支，并严格按照新制度所规定的各项收支业务进行资产核算，加强对事业支出的核算以及资产的入账管理。
（三）纳入“虚提”固定资产折旧
各高校目前的会计核算基础为收付实现制，而“实提”固定资产折旧的核算基础为权责发生制。因此，“实提”高校固定资产折旧对于高校目前的会计核算基础来讲实现难度很大。为了能够循序渐进的实现高校会计体制改革，新制度分别从固定资产的购入、计提折旧以及处置各个方面详细阐述了“虚提”固定资产折旧和无形资产摊销的会计核算标准。这是逐步实现“实提”高校固定资产折旧的第一步。
（四）系统改进财务报表结构和体系
财务报表，是指对外提供的，以日常会计核算资料为主要依据，反映某一特定日期财务状况和某一会计期间组织经营成果和现金流量的文件。对于高校来讲，财务报表的编制可以有效反映某一特定会计期间内其各个事业项目的发展状况，对于掌握高校运营情况，加强高校内部经营管理，具有重要作用。在新制度中，细致阐述了各财务报表的编制规则和数据填写要求，要求高校严格按照新制度编制和提供有效规范的财务报表。
二、高校国有资产信息系统建设路径分析
21世纪是信息的时代，是网络的时代。纸质化管理对于如今的时代而言是明显落伍的。信息化和网络化管理解决了资产管理信息收集困难、部门之间信息交流少等问题，可以减少资产管理所消耗的人力物力、增强资产信息的准确性和及时性、实现资产管理规范化制度化。因此，对于各个高校而言，建立一套行之有效的资产信息管理系统是非常必要的。
建立资产信息管理系统需要有建设路径的牵引。本文认为，首先需要强调资产系统的全维度性，从横向多个角度记录资产信息；其次需要建立资产的全生命周期管理体系，从纵向记录资产信息，即资产的全生命周期；然后结合业务流程，充分进行“数据挖掘” ，得到更多的资产信息；最后，利用物联网技术对大型仪器设备进行管理 ，实现资产管理的自动化。以下将做详细说明。
（一）全维度建立资产系统
伴随着大数据时代的悄然来临，对数据的重视提到了前所未有的高度。数据俨然跳出了“文字”和“数字”的框架，成为任何一个组织都不能忽视的重要“资产”。在国有资产的管理方面，数据更是起到了不能忽视的作用。建立一个以大数据为基础的大资产系统，从每一项资产的取得途径、使用情况、计提折旧以及当前价值等多个角度记录资产信息，以对所有资产的所有动态进行全维度的规范化记录和监管，使每项记录都有据可查，从而为资产的配置、资源的分配、财务预算与管理决策提供有效的依据。
（二）建立资产的全生命周期管理体系
每一项资产都是从取得开始，到使用，再到最后处置。这个过程可称为资产的全生命周期。而在每一项资产的全生命周期内发生的经济业务，都应该得到全方位的记录和监管。比如计提折旧就是全生命周期的一部分，在新制度中关于固定资产的计提折旧有详细阐述。而计提折旧在正确估计资产价值方面具有重要意义，所以资产系统应对资产生命周期的每一步都做详细记录。从而使建立固定资产全生命周期的资产管理体系为财务预算、资源分配等经济活动提供有效依据。
同时，通过分析全生命周期中每一个环节的资产流失，可方便实现对资产流失原因的细节进行具体把控，从而将资产流失率降到最低，增加资产的使用效率，降低学校运营成本。
除此之外，建立资产的全生命周期管理体系还能够为项目预算，管理决策提供充分的数据基础。
（三）结合业务流程，充分进行“数据挖掘”
每一项经济活动都有一定的业务流程，例如重要资产的取得，都需要首先进行购置申请，然后有关部门进行申请的合理化分析，再到申请批准后的资金审批，以及资产最终取得，每一个步骤都是由大量的数据组成。目前各高校对于规范化业务流程建设都有一定的欠缺，要想有效改进业务流程，需要根据之前的业务流程进行充分的了解和分析，发现管理漏洞从而使用户体验和绩效得到提高。而数据挖掘可以实现对数据的分类 （Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）等功能。所以应结合业务流程，充分进行“数据挖掘”，通过全面、严谨的数据分析来进行新的业务流程设计，使新的业务流程能够更加符合新会计准则对于高校资产管理的新要求，能够对于资产的取得、使用、处置进行有效的数据监控和信息披露。
（四）利用物联网技术对大型仪器设备进行管理
高校大型仪器设备高效自动化的管理是资产管理的必然选择。大资产系统旨在结合大型仪器设备管理理论与实践对高校大型仪器设备进行有效的管理，并开发相关软件，用户只需输入学校资产数据即可实现大型仪器设备管理自动化，可见其使用及管理的高效益性和系统化。对高校后勤管理改革有极大的推动作用，同时为高校的发展提供有利的客观条件。
对高校合理规划校园设施提供统计信息。高校大型仪器设备的高效自动化管理，能够创造和谐的校园环境，也符合建设社会主义和谐社会的要求，是一个具有前瞻性和实际运用价值的课题。
资产卡片登记了固定资产从进入企业开始到退出企业的整个生命周期所发生的全部情况，它是每一项固定资产的全部档案记录。通过电子设备与高校国有资产数据库的实时对接，实现资产使用效率分析，便于管理者按照各单位所需合理分配资产，使资产卡片信息清晰明了，提高使用效率。
显然，资产卡片使用制度成为建设全维度大资产系统以及健全资产全生命周期管理体系的基础。因此，完善资产卡片的使用制度对于资产管理信息系统的完善具有重大意义。
在对资产卡片进行页面设计时，要考虑多方面的因素，使其能够正确，简单地反映资产的全部信息，并且便于记录和修改。同时，能够通过数据库建立一套行之有效的资产信息查询系统，便于对资产的经济信息进行查阅和监控。
设计资产卡片的同时还应该健全资产卡片的填写制度，确保资产管理人员在填写时做到账实相符，账账相符。以上提到的四点包含了资产信息管理系统所需的建设路径。这些要点的完成，会使资产信息系统的资产信息具备全维度性；使用户可对每一项资产的全生命周期进行高效使用和管理；使用户从结合业务流程进行的数据挖掘中 ，总结更多经验教训加以改进；使用户通过资产卡片对大型仪器设备等资产的管理 越加高效快捷。所以，以上技术路径将是建立高效的高校国有资产信息管理系统的必要途径。
任何制度都是在不断的完善中取得不断进步和发展。新制度和衔接规定的印发标志着我国高校会计制度有了更深层次的完善，高校会计工作又会有突破性的改革与发展。各高校也应该紧随时代潮流，建立行之有效的资产信息管理系统，完善资产管理制度，为祖国培养更多的人才，创造更多的知识财富。
参考文献：
[1]邓江钟.新《高等学校会计制度》下的会计实务工作浅析[J].财经界（学术版），2014，09：234.
[2]高滢.高校固定资产折旧：从“虚提”到“实提”[J].财会月刊，2014，05：19-22.
[3]财政部.财政部2014年新出台十项会计准则制度.
