京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
数据分析应用助力会计改革与发展_数据分析师考试
数据分析应用在金融机构的审计和监管工作中将发挥出更大的作用。
近日,“金融机构审计、监管与数据分析应用”产学研联合论坛于上海财经大学会计学院举行。如何利用数据库开展更大力度的审计工作并进行更为持续、严谨的监管,是金融机构的审计与监管部门必须认真思考并解决的问题。
区别于传统的学术论坛,此次论坛更为关注金融机构审计和监管实务具体经验和实用方法的交流。与会嘉宾针对金融机构审计和监管工作的特性,以数据分析为基础,分享、交流并探讨了数据分析应用应该如何在金融机构审计和监管工作中更好地发挥作用。
上海财经大学副校长陈信元表示,如今我国进入了经济增长阶段转换的“新常态”时代,上海经济新常态的鲜明特征之一,就是以新技术、新产业、新业态和新模式为代表的“四新”经济类型。
从这个视角来看,金融机构审计、监管与数据分析应用的结合,正是经济新常态,特别是新兴业态发展对会计学科专业建设和人才培养体系所提出的崭新挑战。
“本次研讨会的举行,也为我校加强与政府监管部门、国内外知名院校和金融机构之间的联系、交流与合作提供了一个宝贵的契机,构建了可持续分享交流的产学研联合平台。这将有助于充分协同产学研各方的经验、智慧和力量,以共同应对充满挑战和机遇的大数据时代。”陈信元说。
论坛上,上海银监局外资银行现场检查处处长葛蔚从监管部门的视角,介绍了EAST(现场检查分析)系统在银行业监管审计中的应用。银河证券审计部副总经理王东结合银河证券数据化审计历程,介绍了数据环境下审计工作的新模型。江苏省工商银行内审合规部总经理黄文启基于审计视角详细介绍了银行审计信息化实务。前海人寿审计部总经理韩慧群结合公司实际情况,介绍了保险公司内审数据分析与技术应用。各位演讲嘉宾还与其他来自证券、保险、银行等金融行业的实务精英以及来自同济大学、南京审计学院、复旦大学、合肥工业大学、江西财经大学等高校的专家学者进行了互动交流。
在实务界专家做报告的同时,上海财经大学学者代表何贤杰副教授和赵子夜副教授也结合自身多年积累的科研经验,分享了高校和研究机构相关实证研究成果。
圆桌讨论环节围绕“新经济金融和技术环境下对审计人才的要求”“数据分析在审计工作中的应用和展望”“教学困惑”和“校企愿景”等4个方面共9项议题展开,企业界代表结合用人需求就学校下一步专业化审计人才的培养提出了中肯建议,学术界教师代表则结合审计发展趋势谈了教学中的困惑,并希望校企协同推进学术研究成果的转化。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在统计学分析、实验研究、业务数据复盘过程中,单因素方差分析是检验自变量对因变量是否存在显著影响的核心方法。其中,两个水平 ...
2026-05-26【核心关键词】算法、客户、大数据、互联网、调优、建模、模型优化、机器学习、评分卡模型、模型开发、智能风控、业务场景、数 ...
2026-05-26 很多数据分析师写过无数个 SELECT,但当被问到“新建一张表,该如何定义字段类型来保证数据质量”“创建视图和存储物理表有 ...
2026-05-26在数据清洗、统计分析与数据质量检测工作中,箱型图(又称箱线图、Box Plot)是最直观、最高效的可视化分析工具之一。相较于柱状 ...
2026-05-25在大数据分析、数据清洗、质量管控、风险监测等领域,异常数据识别是保障数据质量、确保分析结论精准、规避业务决策失误的核心基 ...
2026-05-25 很多数据分析师精通Excel函数和透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么关系 ...
2026-05-25数字化经营时代,企业的市场竞争早已从经验决策转向数据决策。门店营收、用户转化、产品销量、成本损耗、存量资产等所有经营行为 ...
2026-05-22在MySQL数据库日常运维、业务数据校验、数据迁移与数据清洗场景中,自增主键ID的连续性校验是一项基础且关键的工作。MySQL的Auto ...
2026-05-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-05-22【核心关键词】大数据、可视化、存储、架构、客户、离线、产品、同步、实时、数据仓库、数据分析、数据可视化、存储数据、离线 ...
2026-05-21在电商流量红利消退、公域获客成本持续走高的当下,存量用户深度挖掘已成为店铺增收增效的核心抓手。相较于付费投放获取的陌生新 ...
2026-05-21 很多数据分析师每天盯着几十个指标,但当被问到“这套指标要支撑什么业务目标”“指标之间是什么逻辑关系”“业务变化时如何 ...
2026-05-21在数据驱动决策的时代,数据质量直接决定分析结果的可靠性与准确性,而异常值作为数据清洗中的核心痛点,往往会扭曲分析结论、误 ...
2026-05-20 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-05-20Agent的能力边界,很大程度上取决于其掌握的Skill质量和数量。传统做法是靠人工编写和维护Skill,但这条路很快会遇到瓶颈。业务 ...
2026-05-20在统计分析中,方差分析(ANOVA)是一种常用的假设检验方法,核心用于分析“一个或多个自变量对单个因变量的影响”,广泛应用于 ...
2026-05-19 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-05-19想高效备考 CDA 一级,拒绝盲目刷题、冗余学习?《CDA 一级教材知识手册》重磅来袭!以官方教材为核心,浓缩 13 章 103 个核心考 ...
2026-05-19在数据统计分析中,卡方检验是一种常用的非参数检验方法,核心用于判断两个或多个分类变量之间是否存在显著关联,广泛应用于市场 ...
2026-05-18在企业数字化转型的浪潮中,很多企业陷入了“技术堆砌”的误区——上线了ERP、CRM、BI等各类系统,积累了海量数据,却依然面临“ ...
2026-05-18