Innovation of Blockchain and Cloud Computing Technology in Financial Digital Management
Notice bibliographique
Résumé
Financial digital management is a new type of financial management method.Through information technology, the financial management process has been digitized, and with the help of technical means such as data analysis and artificial intelligence, financial management automation has been achieved.Traditional financial management methods often require a large amount of manual intervention and processing, which is prone to problems such as cumbersome data processing, time-consuming and labor-intensive, and prone to errors.With the development of computer technology and network technology, digital management has become a new trend in financial management.This article analyzed the application of blockchain and cloud computing technology in financial digital management, and selected 12 enterprises as the research objects.The traditional financial management model and the financial digital management model of blockchain and cloud computing technology were respectively adopted to compare the differences in financial process efficiency, data accuracy, labor cost savings, digital management, and financial risk management between the two models.The experimental results of this article indicated that under the financial digital management mode using blockchain and cloud computing technology, the processing time of the revenue and expenditure process was 4.45 hours in terms of financial process efficiency.In terms of data accuracy, the accuracy rate of accounting was 99.7%.In terms of labor cost savings, the labor cost was 1.505 million yuan/year.In digital management, the data processing efficiency score was 92.In financial risk management, the accuracy score of risk assessment and prediction was 93, which was better than traditional financial management models.The adoption of blockchain and cloud computing technology in financial digital management can significantly improve multiple key indicators such as financial management efficiency, data accuracy, and security.This model has important value and significance for enterprises.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».