车企建设金融大数据预测系统案例
工业数字化
为适应行业日趋激烈的竞争环境、满足人民银行宏观审查评估体系的监管要求以及集团的要求等，企业金融部门准备建立预测系统，为公司管理层以及业务部门提供可视化、及时的、系统的数据分析以及预测，以支持相关人员做出快速准确的判断以及决策，提升公司盈利水平。
企业内部系统较多，各系统之间数据互不关联，难以整合使用。亟需打破数据隔离，突破数据盲区；外部环境快速变化，企业高层领导人无法实时监控运营数据，预测分析，不能及时把握市场动态和市场机会；企业销售资产快速增长，金融行业的特殊性决定着企业迫切需求数据治理和数据安全。
我们基于规划治理企业数据，通过大数据技术快速整合企业内部系统，集成各系统数据库，建设金融预测系统，通过算法计算实现分钟级数据交互展示，满足“发现问题-快速反应-解决问题”的目的。
· 通过分类业务数据构建生产、销售、库存、应收、应付、回款等经营指标，形成以财务结果为核心的经营监控和风险预警体系。实时反映 企业的经营状态，通过定制可视化图表类型和样式，将经营数据可视化化、直观化、具体化。
· 建立金融产品算法模型，用户输入产品投放范围、合同信息及产品计划，展示加入新产品前后，本财年财务指标的变化情况，全生命周期 财务指标的变化情况；
· 系统展示了整体资产的实际与预测结果，库存资产的实际及预测结果，零售资产的实际及预测结果。
· 建立数据预测系统
对驳杂的经营决策的数据进行分析，避免手动测算，安全性提升100%，人工成本降低了60%，使管理层及各业务部门可以获取细粒度的财 务及业务信息，为管理决策提供必要支持。
· 实现实时监测企业数据
通过数据集成、清洗、分析到直观实时的数据可视化，管理效率提高30%。洞悉运营增长，助力智能高效决策，决策效率提高80%。打破 数据隔离，实现指标分析及决策场景落地。
· 提高运营效益
为企业构建需求计划预测、客户购买行为预测、销售预测等业务分析模型，促进企业控制成本、提高运营收益。
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