一、穿透式监管如何与日常财务管理融合?穿透式监管最容易陷入的误区,是把它当成额外加的一道监管工序——平时财务该怎么做还怎么做,等上级来检查了再临时准备材料。 融合点二:质量管控——从事后补录到事中校验穿透式监管要求数据真实、完整、及时。 融合点三:风险预警——从被动应对到主动发现穿透式监管的核心是提前发现风险。 日常工作中就按这个矩阵执行,而不是等监管检查时才去找责任人。二、穿透式监管如何治理?治理路径一:制度先行——把监管要求写进制度穿透式监管的要求,不能停留在通知和文件层面,必须转化为企业内部的制度规范。 常见问题解答Q:穿透式监管如何与日常财务管理融合?
一、穿透式监管对业财融合的四个新要求2026年初,国资委密集发布关键文件,明确全级次财务穿透、统一核算体系及财务数据中台建设的硬性要求与时间节点。 兵团国资委已上线财务监管模型,对全级次监管企业财务实现穿透式监管,覆盖1131个现金账户25万余笔交易,预警高风险交易200余笔。 二、穿透式监管的数据链路怎么建?四层架构从多家企业的实践来看,穿透式监管的数据链路建设通常分为四个层次:第一层:数据标准层——解决口径统一没有统一的标准,穿透就是穿不透。 第四层:监管应用层——解决模型驱动在高质量数据底座之上,是穿透式监管的最后一公里——风险识别和预警模型。 三、数据链路建设中的关键支撑穿透式监管的数据链路能否跑通,最终取决于数据能否从业务源头原汁原味地贯通到监管看板。
“优化布局、战略重组、创优体制、促进转型”的功能定位,“优势最大化、市场机制最大化、风控水平最大化”的三最目标,依据“专业化运作、市场化运营、法制化管理、穿透式监管”三化一式目标及方向方向。 通过穿透式监管平台的建设,更好的监管山西国有企业的资本运营过程,更好的赋能山西国有推动国有资本优化布局、战略重组、创新体制、服务转型。 二是动态监管业务。 4.YonBIP 国资云加快穿透式监管快速落地 用友公司结合用友服务多家国资委及国资运营公司数字化监管平台的最佳实践经验,提出基于BIP平台创新监管模式,构建三位一体的穿透式监管平台:包括:穿透监督平台 基于投资穿透式监管平台,形成从投资原始业务线索、到投资分析业务线索、追溯到财务原始业务线索。实现从战略规划编制、战略执行与监控、战略回顾执行监控。实现国资国企端投资穿透,数据联动。 基于财务穿透式监管平台,实现全流程全要素穿透。监管平台与企业业财系统对接,直采企业财务数据,从报表数据穿透到记账凭证数据,再由记账凭证数据穿透到相关业务单据。
我们建议,目前以“产品逻辑+机构逻辑+分业监管”为核心的监管模式,如果以“园丁式监管”为宗旨,逐步向“大数据监管”模式过渡,就能够既有效地防范风险,又极大地鼓励创新,从而实现政府之手和市场力量的良性互动 也就是说,以“包容性”和“底线思维”来防范风险,以“自然选择”来促进效率提升,以“适时修剪”来规范行业运作——是谓“园丁式监管”。 我们建议监管机构采取从“园丁式监管”逐步向“大数据监管”过渡的路径,来取得“监管与培育”、“当前和未来”良性互动的平衡关系。 “园丁式监管”的理念,就是以“包容性”和“底线思维”来防范金融风险、以“自然选择”来促进效率提升、以“适时修剪”来规范行业运作,同时对核心变量采取量化监控。 尽管“大数据监管”是一个全新的课题,但我们相信,这个远期目标必须在“园丁式监管”的培育下,等整个行业满足两个必要条件,才可能实现。其一,是监管的分布化和动态化。
数智化薪酬管理信息系统:央国企落实穿透式监管的必然路径由于员工规模庞大、业务多元、管理级次多和跨国经营等特性,以及薪酬管理信息化程度不高、系统功能不完善、数据质量欠佳,大型央企集团在薪酬管理中面临的诸多重难点 ,导致各层级公司之间的信息孤岛未能打破,数据无法实时共享和集中,穿透式监管难以实现。 像红海云这类数智化薪酬管理信息系统通过系统化、全面化的管理,深入中央企业运营,以穿透式监管为导向,提升薪酬管理效率,发现潜在薪酬风险与问题。一方面,实现数智化薪资总额管控。 以穿透式监管为导向,央企薪酬管理信息系统建设关键要点在当今信息化和数字化转型的背景下,构建央企薪酬管理信息系统的重要性日益凸显。 要实现对薪酬管理的穿透式监管,需要从顶层设计与统筹规划、信息系统建设的重点、数据标准及数据安全管理等角度全面考虑,以确保系统能够有效支持央企的薪酬管理和整体业务管控。
昨天跟朋友吃饭的时候就聊起了DRP全域数字化资源管理,刚好在这个里面又聊到了穿透式监管,所以说我今天想聊一下穿透式监管。我们在聊一些新的概念的时候,一定要从概念的本质逻辑出发去理解它。 那么对于穿透式监管也是一样的道理,你就一定要想:为什么原来的监管就没有穿透? 这样的监管,那就不仅仅是停留在点上了,它能够监管或者是能够去预测防控的范围就更加广,这个也是我们需要的穿透式监管。 所以说对于穿透式监管,简单总结就是我刚才说的几个关键的点:你如果做不到——从时间上从静态到动态,过程上从结果到行为,整个的空间上从点到面——那你实际上就没有真正达到穿透式监管的目的。 好了,今天对于穿透式监管就跟大家简单分享到这里。
成品油加油站智慧监管平台是整合大数据、物联网、人工智能等技术的综合性管理工具,核心围绕 “数据穿透式监管、风险精准防控、市场秩序规范” 设计功能,具体可分为数据采集与整合、涉税监管、经营行为管控 二、核心功能二:精准涉税监管(核心目标) 针对传统征管中 “偷税漏税、虚开发票” 等痛点,平台通过数据交叉验证与智能比对,实现税收监管的 “透明化、自动化”。 四、核心功能四:数据分析与智能预警(决策支撑) 成品油加油站智慧监管平台通过大数据分析与 AI 算法,实现 “风险提前预判、监管精准发力”,同时为政策制定提供数据支撑。 五、核心功能五:多部门协同管理(效率提升)打破 “税务、市场监管、应急管理、交通” 等部门的数据壁垒,实现 “一次采集、多方共享、协同监管”。 跨部门数据共享: 平台搭建统一数据中台,各监管部门可根据权限调取相关数据(如税务局查税收数据、市场监管局查油品质量数据),避免重复向企业索要资料,提升监管效率。
什么是穿透式检索 1.1. 当前的检索 传统的检索通过关键字搜索相关结果,并根据关联度进行排名,之后根据得到的结果中进行整理,获得最终结果,但最终结果并不能保证是需要的结果。 1.2. 穿透式检索 穿透式检索直接检索需要的数据,不需要人脑再次整理,可以参考Google OneBox的概念。 穿透式检索因为其结果的精确,可以为大数据和人工智能提供准确的素材,进而帮助大数据和人工智能获得更加准确的结果。 1.3. 安装穿透式检索 前提假设: 假定穿透式检索安装的服务器ip为:192.168.151.40。 假定穿透式检索对接的JDChain区块链网关浏览器为:http://192.168.151.39:18081 2.1.
最近 CTP 应监管要求,升级了新版本(v6.3.15)。新版本中会自动采集使用者电脑的一些信息(例如CPU_ID, Disk_ID, BIOS_ID)。然后把采集的信息通过网络报送给期货公司。 结论4:原来正常工作的程序的架构不需要修改,直接编译链接新的穿透式监管的库即可,只需要在 Windows 上运行时为系统环境变量 PATH 增加 wmic.exe 所在的路径。
非正常情况下,可以将指定数据纵向偏移,下图右侧将圆偏移到了两个产品ID之间(不了解怎么在Power BI画圆参考:Power BI SVG制图入门知识),实现了穿透效果。 穿透的原理是什么?《Power BI表格矩阵穿墙术》已经详细介绍过。针对这个场景我再次进行说明。 将网格线显示出来,可以看到对圆进行了切割。 这种穿透玩法前期已分享过几种,例如辅助线穿透: 纵向折线穿透: 滚屏穿透: 今天的两两对比是第四种,后期还会分享更多应用。
分布式系统已成为众多领域的关键支撑技术,而分布式软总线作为实现设备高效互联的核心技术,正逐渐走入大众视野。 而分布式软总线借助多种通信技术,如Wi-Fi、蓝牙、NFC等,实现了设备的自动发现和自组网。 从应用场景的角度来看,分布式软总线的“无形”使得它能够融入各种复杂的场景,实现设备之间的无缝协同。 这种对资源的无形管理和调度,使得整个分布式系统能够高效、稳定地运行。分布式软总线作为一种创新的技术,其“无形”的特性是其区别于传统硬件总线的关键所在。 随着技术的不断发展和完善,分布式软总线有望在更多的领域发挥重要作用,为人们的生活和工作带来更多的便利和创新。
注意: 要想使用穿透式检索,必须首先部署好JDChain并且安装启动高级检索应用。也就是首先要完成:“从零开始部署JDChain”和“从零开始安装穿透式检索”这两篇文章的内容。 点击保存之后,打开管理工具菜单:穿透检索->创建索引。 ? 点击确定后,在穿透式检索的内容区会展示创建的所有索引。见下图: ? 点击操作列的启动按钮,则会启动此索引的检索工作。 网关浏览器查询 打开网关浏览器,数据账户->穿透式检索。在检索条件区域输入对应的查询条件,比如:select * from bank001 ,然后点击其上的“执行”按钮,会显示相应的检索结果。
破解医保基金监管的规则滞后与数据孤岛困局 从“数字化助手”向服务医保高质量发展的“智能化助手”迈进,是当前医保基金监管的核心战略目标。 构建基于大模型与分布式计算的四位一体监管引擎 为彻底打破传统监管中“规则碎片化、更新滞后化”的痛点,天津易企佳信息技术有限公司引入腾讯云技术生态,构建了贯穿“规则建模-数据核查-疑点生成-展示分析”的四位一体智能化支撑体系 : 全域自动化核查基石:采用腾讯云分布式分析型数据库TCHouse 替代传统OLTP关系型数据库,利用列式存储、高效压缩、冷热数据分层与多维索引设计,解决海量医保数据“增删改查”与复杂结算明细分析的性能瓶颈 全局风险可视化交互:引入腾讯云BI / ChatBI 建立覆盖市县级、医院、医师、参保人等多维度的核心指标看板,支持数据钻取分析与交互式风险态势追踪。 实现一站式闭环流转: 推行“线上化、一站式”核查,建立“线索 — 核查 — 整改 — 销号”的全流程管理机制,并能通过内置标准模板库,自动同步诊疗与费用凭证,快速生成规范法律文书。
对于一些对即时性和数据一致性要求不高的,访问量大更新频率不高的数据适合写入缓存 流程图 image-20210122174839540 最简单的可以把数据放入一个map(本地缓存),单体应用时没有什么问题,但是当系统为分布式系统时就会出现很多问题 spring-boot-starter-data-redis</artifactId> </dependency> 配置 spring: redis: host: # port: 6379 缓存击穿、穿透 、雪崩 缓存穿透 image-20210122211902414 查询一个一定不存在的数据,由于缓存必定不命中,而去查询数据库,查数据什么也查不到而且我们也没有把这个空结果写入缓存,导致每次差这个数据都会访问一遍数据库 要是有10个服务就要访问十遍数据库,还是没有做到只把一个进程放进来 在分布式系统下想要做到只允许一个进程操作数据库就要用到分布式锁 分布式锁 原理 所有线程去一个地方抢占锁,抢到了就执行操作 可以使用 get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del', KEYS[1]) else return 0 end"; 使用Redisson实现分布式锁
对于一些对即时性和数据一致性要求不高的,访问量大更新频率不高的数据适合写入缓存 流程图 最简单的可以把数据放入一个map(本地缓存),单体应用时没有什么问题,但是当系统为分布式系统时就会出现很多问题, spring-boot-starter-data-redis</artifactId> </dependency> 配置 spring: redis: host: # port: 6379 ◆ 缓存击穿、穿透 、雪崩 ◆ 缓存穿透 查询一个一定不存在的数据,由于缓存必定不命中,而去查询数据库,查数据什么也查不到而且我们也没有把这个空结果写入缓存,导致每次差这个数据都会访问一遍数据库,使缓存失去效果,容易被人利用导致数据库压力大 要是有10个服务就要访问十遍数据库,还是没有做到只把一个进程放进来 在分布式系统下想要做到只允许一个进程操作数据库就要用到分布式锁 ◆ 分布式锁 ◆ 原理 所有线程去一个地方抢占锁,抢到了就执行操作 get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del', KEYS[1]) else return 0 end"; ◆ 使用Redisson实现分布式锁
不同类型的 NAT 对穿透能力有重要影响,其中对称 NAT 是最难穿透的类型。 三. 内网穿透技术原理 3.1 基于代理的穿透方案 基于代理的穿透方案是最直接的方法,在内网和公网之间建立一个代理服务器。 此外,一些企业采用 VPN 与穿透技术结合的方案,在总部内网设置穿透网关,员工设备通过 VPN 连接到网关,再由网关进行二次穿透,确保数据安全与访问流畅。 穿透技术的应用为视频会议开辟了新路径。以 Zoom、腾讯会议等头部产品为例,其底层均融合了多种穿透技术。 7.3 性能优化策略 提升穿透服务性能可从以下方面着手: 选择合适的穿透方案:根据网络环境与业务需求,灵活选择穿透方式。
这几年与客户高层交流过程中,经常被问到穿透式监管治理怎么做,我介绍完最前沿的穿透式理念– Process Intelligence(PI, 流程智能,又称流程挖掘),不少人更困惑了 - 这和我们在已经做的 先说结论:PI在BI原有的穿透维度上,提供了全新的业务流程视角,让企业在“因果”上获得更全面的穿透能力。 一、穿透式管理的目标 为什么企业需要“穿透”? 国资委2016年对国央企正式提出穿透式监管要求,2019年深化到三张表;民营企业依赖数据穿透实现内部的精益化与合规管理,表象的穿透让管理者对企业有着更透明和全面的认知。 穿透的底层是数据,上层是数据分析。BI与PI在“穿透式”数据分析上共同承担着重要且不同的使命。 我们以某企业重点关注的收入问题为例。企业的营收以多产品线、多地区组合而成。 所以,BI和PI输出的业务洞察和穿透时的管理维度是完全不一样的。穿透式管理的本质,是帮助企业看清真相。单纯依赖 BI,我们能把结果拆解到很细,但无法看清执行过程的复杂性,更无法指导完成业务目标。
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前言 本文主要介绍如何在Windows系统安装分布式搜索和分析引擎Elasticsearch,并结合Cpolar内网穿透工具实现无公网IP远程访问使用。 Elasticsearch是一个基于Lucene库的分布式搜索和分析引擎,它提供了一个分布式、多租户的全文搜索引擎,具有HTTP Web接口和无模式JSON文档,同时也是是一个非常强大的工具,可以用于各种用途
摘要:在金融强监管背景下,传统表级血缘因精度不足,无法满足监管对指标口径和字段来源的精准追溯要求,导致数据团队陷入低效的“考古式”排查。 低效的“考古式”排查:面对口径质疑或数据异常,数据团队往往需要通宵达旦,人工翻阅大量 Excel 表格、SQL 代码和文档,进行一场跨越数十个系统的低效“考古”,不仅耗时数周,且极易出错,带来巨大的合规风险与潜在罚款 复杂场景难以覆盖存储过程、动态 SQL、临时表穿透等,血缘图易破损、过时。支持 DB2、Oracle、GaussDB 等 PL/SQL 存储过程、动态 SQL、临时表穿透、嵌套子查询。 核心局限:当被问及“指标是否包含特定条件(如已核销贷款)”时,表级血缘无法穿透CASE WHEN、子查询等复杂加工逻辑,而这正是监管质询的核心关切。 事后:报表异常时,分钟级穿透定位问题根因。变“被动响应监管”为“主动防控风险”。组织保障:建立业务、科技、数据、合规的联合团队,并将数据溯源能力建设成效纳入相关考核,形成治理闭环。