构建企业多维模型,助力财务战略规划

2024-02-27 05:52

本文主要是介绍构建企业多维模型,助力财务战略规划,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

       财务规划与分析是一个企业需要广泛实践、改革优化的领域。战略规划对于财务管理来说,对企业的未来发展具有长期且不可逆的影响。一般企业在做重要战略决策时面临的主要挑战是对于可能结果复杂性的预测,其干涉因素很多,规划范围也十分广泛,各种市场行为和业务活动对于时间、方式等外在因素的依赖性越大,最终决策就越复杂。现如今,企业会被大量的分析预测工具所迷惑,而忽视真正规划应基于企业本身情况和初心。那么战略规划者需要后退一步来纵观企业全貌,理清变量对复杂性的影响,重拾支撑财务战略规划的关键企业模型。
 
       虽说那些基于智能化和自动化的预算管理工具能够帮助企业处理大量待考虑的变量,并能够在大数据背景下选择和管理海量数据,但是我们需要清楚一点:在企业规划中遇到的复杂性难题不是由于变量的数量,而是它们之间的依存关系。财务专业人员应考虑企业运营过程中的关键变量,以及这些变量的不同组合,正是组合使得规划的难度直线上升。所以企业有效理清这种复杂性的关键是确定财务变量的依赖性,利用物理思维对不同的数据进行建模,用于指定变量之间的相互关系,然而传统单一的财务模型显然是不能全面提供这种能力的,其真正的答案在于构建一个能够连接所有变量的实体,即企业本身。
 
企业多维模型的基本要素

 
结构:就像是生物的骨骼一样,企业的结构框架能够支撑起整个业务和战略目标。它包含了大量的关键要素,重要的是,企业结构能够表现出财务规划和运营变量之间的固定关系。这个固定关系就类似骨骼对于生物体生长、运动的限制,它包括财务管理的规则、行业特定的约束以及企业对业务的处理能力等。
运作:我们需要把任何企业都想象成一个活生生的实体,因为它像生物一样处于不停地运作中。企业模型定义了企业从事的一系列活动,就好像一部游戏完成前需要规划角色特性、行为动作和虚拟场景等。无论多么复杂,企业的运作都是由一些基本要素组成的,例如买卖库存、份额调整、资产分配等。这些基本动作都以特定的方式改变企业的财务状况,在企业模型中呈现科学管理的作用。
目标:从运作中我们了解到,企业的动作与机械运动不同,它们其实都是以目标为导向的,旨在实现特定的财务业绩。即使企业的目标相对固定,所需的行动也会在内外条件交替中时刻发生变化。这意味着企业模型必须能够在给定一组目标的情况下,计算出应对不断变化外部因素的最佳运作方案。
不确定性:通过构建企业多维模型,我们似乎是可以计划企业的行动轨迹的,但由于市场变化、行业波动、竞争对手和内部调整等多方因素会带来无法控制的挑战,其最终模拟结果仍充满不确定性。企业永远无法百分之百揣摩出客户的心思,因此战略规划也必须首先考虑到企业运营过程中的不确定关键来源,以此来降低预测误差。
 
企业模型助力战略规划
       一个企业战略规划的核心是通过评估市场行为、业务活动等多方位因素,来预测长期影响和不可逆转的结果,在给定一系列目标的情况下制定行动方案和解决办法。因此,基于此行动的企业多维模型自然是符合所设定的战略目标和企业愿景的,这方便决策者在决策之前能够清楚的了解企业未来发展趋势。

 
       在构建企业模型时,其面临的复杂性可能使其实际状况遭遇变量“突袭”,传统电子表格的计算能力和初级的编程语言难以达到企业模型所需要的数值计算环境,这就需要更加智能的运算环境和现代化的财务管理平台来对复杂的变量组合进行分组和翻译。一般来说,基于行动的企业模型是生成性的,复杂的指令是由基本复合单元产生,每个基本单元都会以简单明确的方式来影响企业的财务状况,那么对于不同单元的结构限制和复杂组合相关联,能够使得模型具备更强的预测能力。当构建好企业模型之后,企业可以根据战略规划在模型中指定行动,模拟外部不确定环境和内部关键因素,由此在拟定目标中决定战略行动轨迹。模型生成的结果能够显示规定行动实现预期目标的程度,从而计算出最佳行动方案。
 
       企业多维模型是对企业财务状况、未来发展、战略规划等进行分析的基础。通过对模型的研究和评价,企业能够更好地展示自身经营状况,对企业发展趋势进行有效预测,并进行合理的规划,帮助领导者高效决策,从而促进企业经济效益的提升。通过建立基于企业本身的模型,可以很好地服务于企业战略规划,进而实现企业最初的愿景和最终的目标。

这篇关于构建企业多维模型,助力财务战略规划的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/751398

相关文章

大模型研发全揭秘:客服工单数据标注的完整攻略

在人工智能(AI)领域,数据标注是模型训练过程中至关重要的一步。无论你是新手还是有经验的从业者,掌握数据标注的技术细节和常见问题的解决方案都能为你的AI项目增添不少价值。在电信运营商的客服系统中,工单数据是客户问题和解决方案的重要记录。通过对这些工单数据进行有效标注,不仅能够帮助提升客服自动化系统的智能化水平,还能优化客户服务流程,提高客户满意度。本文将详细介绍如何在电信运营商客服工单的背景下进行

Hadoop企业开发案例调优场景

需求 (1)需求:从1G数据中,统计每个单词出现次数。服务器3台,每台配置4G内存,4核CPU,4线程。 (2)需求分析: 1G / 128m = 8个MapTask;1个ReduceTask;1个mrAppMaster 平均每个节点运行10个 / 3台 ≈ 3个任务(4    3    3) HDFS参数调优 (1)修改:hadoop-env.sh export HDFS_NAMENOD

Andrej Karpathy最新采访:认知核心模型10亿参数就够了,AI会打破教育不公的僵局

夕小瑶科技说 原创  作者 | 海野 AI圈子的红人,AI大神Andrej Karpathy,曾是OpenAI联合创始人之一,特斯拉AI总监。上一次的动态是官宣创办一家名为 Eureka Labs 的人工智能+教育公司 ,宣布将长期致力于AI原生教育。 近日,Andrej Karpathy接受了No Priors(投资博客)的采访,与硅谷知名投资人 Sara Guo 和 Elad G

嵌入式QT开发:构建高效智能的嵌入式系统

摘要: 本文深入探讨了嵌入式 QT 相关的各个方面。从 QT 框架的基础架构和核心概念出发,详细阐述了其在嵌入式环境中的优势与特点。文中分析了嵌入式 QT 的开发环境搭建过程,包括交叉编译工具链的配置等关键步骤。进一步探讨了嵌入式 QT 的界面设计与开发,涵盖了从基本控件的使用到复杂界面布局的构建。同时也深入研究了信号与槽机制在嵌入式系统中的应用,以及嵌入式 QT 与硬件设备的交互,包括输入输出设

Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI模型构建指南

一、模型介绍 Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI(简称 RVC)模型是一个基于 VITS(Variational Inference with adversarial learning for end-to-end Text-to-Speech)的简单易用的语音转换框架。 具有以下特点 简单易用:RVC 模型通过简单易用的网页界面,使得用户无需深入了

透彻!驯服大型语言模型(LLMs)的五种方法,及具体方法选择思路

引言 随着时间的发展,大型语言模型不再停留在演示阶段而是逐步面向生产系统的应用,随着人们期望的不断增加,目标也发生了巨大的变化。在短短的几个月的时间里,人们对大模型的认识已经从对其zero-shot能力感到惊讶,转变为考虑改进模型质量、提高模型可用性。 「大语言模型(LLMs)其实就是利用高容量的模型架构(例如Transformer)对海量的、多种多样的数据分布进行建模得到,它包含了大量的先验

图神经网络模型介绍(1)

我们将图神经网络分为基于谱域的模型和基于空域的模型,并按照发展顺序详解每个类别中的重要模型。 1.1基于谱域的图神经网络         谱域上的图卷积在图学习迈向深度学习的发展历程中起到了关键的作用。本节主要介绍三个具有代表性的谱域图神经网络:谱图卷积网络、切比雪夫网络和图卷积网络。 (1)谱图卷积网络 卷积定理:函数卷积的傅里叶变换是函数傅里叶变换的乘积,即F{f*g}

秋招最新大模型算法面试,熬夜都要肝完它

💥大家在面试大模型LLM这个板块的时候,不知道面试完会不会复盘、总结,做笔记的习惯,这份大模型算法岗面试八股笔记也帮助不少人拿到过offer ✨对于面试大模型算法工程师会有一定的帮助,都附有完整答案,熬夜也要看完,祝大家一臂之力 这份《大模型算法工程师面试题》已经上传CSDN,还有完整版的大模型 AI 学习资料,朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费

客户案例:安全海外中继助力知名家电企业化解海外通邮困境

1、客户背景 广东格兰仕集团有限公司(以下简称“格兰仕”),成立于1978年,是中国家电行业的领军企业之一。作为全球最大的微波炉生产基地,格兰仕拥有多项国际领先的家电制造技术,连续多年位列中国家电出口前列。格兰仕不仅注重业务的全球拓展,更重视业务流程的高效与顺畅,以确保在国际舞台上的竞争力。 2、需求痛点 随着格兰仕全球化战略的深入实施,其海外业务快速增长,电子邮件成为了关键的沟通工具。

【生成模型系列(初级)】嵌入(Embedding)方程——自然语言处理的数学灵魂【通俗理解】

【通俗理解】嵌入(Embedding)方程——自然语言处理的数学灵魂 关键词提炼 #嵌入方程 #自然语言处理 #词向量 #机器学习 #神经网络 #向量空间模型 #Siri #Google翻译 #AlexNet 第一节:嵌入方程的类比与核心概念【尽可能通俗】 嵌入方程可以被看作是自然语言处理中的“翻译机”,它将文本中的单词或短语转换成计算机能够理解的数学形式,即向量。 正如翻译机将一种语言