大数据分析内控

Ⅰ 大数据中心内控岗工资大概多少钱了

摘要 您好，请问您要咨询的是目前市场对该行业薪资还是您心目中公司对于该行业的薪资呢？

Ⅱ 大数据分析的具体内容有哪些

随着互联网的不断发展，大数据技术在各个领域都有不同程度的应用
1、采集
大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端(Web、App或者传感器形式等)的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。
在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。
2、导入/预处理
虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。
导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。
3、统计/分析
统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。
统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。
4、挖掘
与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测(Predict)的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。

Ⅲ 大数据系统体系建设规划包括哪些内容

（1）内部控制组织抄
组织是体系运行的基本保障。其中，是否设置专职的内控部门是企业界关注的焦点，通常的设置方式包括三种：
方式一：单独设置内控部门。
方式二：由内部审计部门牵头负责内控工作。
方式三：在内部控制建设集中期设立内部控制建设办公室，该办公室从各主要部门抽调人员专职从事内控体系建设工作，待体系正式运行时，办公室解散，人员归位到各经营管理部门，且牵头职能也归位至内审部门。
（2）内部环境的诊断与完善
（3）动态的风险评估
（4）控制活动的设计
内控手册分模块设计，每一模块一般包括五个方面的内容：
第一，管理目标。
第二，管理机构及职责。
第三，授权审批矩阵。
第四，控制活动要求。
第五，比照上述几部分，各经营管理部门应当重新梳理与完善业务流程，针对关键风险点强化控制措施，确保组织职责、授权审批、内控要求落实到经营流程中，保证管理目标的实现。
（5）信息与沟通贯穿始终
（6）内部监督手段。

Ⅳ 2018年开始运用大数据进行内部控制和风险管理的企业有哪些

你好朋友，随着时代的发展这样的企业只有好多的。数据观微信速递专

随着金融科技的深入属发展和多方面应用，以大数据等科技手段提收增效成为金融行业核心诉求。数据观微信小编获悉，3月12日，网络金融携手爱分析联合发布了《2018年中国大数据风控调研报告》，对能够有效降低金融风险管理成本的大数据风控技术和市场进行了研究分析。

2017年中国大数据风控市场规模达140亿人民币，发展潜力巨大，互联网巨头、产业类公司、创新类公司和IT类公司四类公司纷纷入场。随着开源类技术迅猛发展、行业趋于合规化，以及百行征信的成立，大数据分析市场越来越趋于集中，技术、数据、场景理解、客群和获客成为了大数据风控公司五大核心竞争力，其中，互联网巨头更占优势。

Ⅳ 在公司里，数据分析师是如何帮助公司创收的

这两年数据分析、数据挖掘概念很流行，各路教育机构，开课的老师喜欢拿美国XX信用卡公司或者啤酒与尿布这种陈年老梗来论证数据分析有啥价值。可真正在圈子里干久了就知道，数据分析能帮助公司直接创收的途径只有一种：帮乙方公司创收！因为只有乙方公司才会把数据分析、数据挖掘、数据产品、数据咨询当作商品来卖。这样，做数据分析的就有三种方式可以帮公司创收：做产品。比如BI公司、大数据公司、舆情公司、征信公司，他们卖的是一整套数据产品。数据分析师在这些公司实际上扮演者产品生产者的角色，因此直接帮公司创收做服务。比如一些咨询公司、新媒体公司、大数据提供数据挖掘服务、提供数据采集、报告撰写服务。这些服务是针对甲方品牌、推广、营销等某个部门的需求，因此可以卖钱。在这里数据分析师实际上还是产品生产者，只是输出的不是一个具体的产品，而是由报告、excel、ppt、代码、会议等等组成的服务。做售前。相当多软件公司、咨询公司会拉一个数据分析师当售前，因为忽悠客户的时候，光空口白话说我这个方案怎么怎么好是没有竞争力的。需要一个懂数据会分析问题的人来做一个可量化的方案，让客户心服口服。在这里数据分析师实际上扮演的是销售的角色，只是这个销售卖的是知识，打动客户靠的是专业性不是送回扣。所以你会发现，招数据分析高薪的基本都是乙方，或者甲方企业中的乙方部门（比如阿里数据银行、智能客服，虽然是阿里的项目但是还是作为乙方提供服务给其他公司的）因为在这里数据分析才是直接生产力。在甲方？在创收问题上，数据分析从来都是排在队尾。比如甲方爸爸要出一个新产品增加收入，那么他需要做什么呢？设计产品生产产品销售渠道品牌推广产品促销物流跟进数据分析看看效果怎样……是滴，大家会发现没有数据分析，其他六步照样可以做；只有数据分析没有前六步，数据分析就是一张废纸，这就是数据分析在甲方的尴尬之处。有些同学会说：那数据分析可以帮企业设计正确的产品哇！但实际上产品设计师不看数据照样可以设计产品，他们已经这样做了100多年了，也因此诞生了乔老爷那句经典的：我从来不看任何市场调查！这个尴尬之处是数据分析的工作方式本身固有的局限。数据分析需要有数据才能分析，这是一种相对后置的过程。而类似产品设计，核心是创意；产品销售，核心是业务队伍的能动力。这些人的能动性是前置的动作。企业的业绩是做出来的，不是算出来的，所以在创收上数据分析其实是很无力的。
只有一种场景数据分析可能对收入有用，就是：某个业务部门+B42实在做得太差，搞不掂了。这时候如果通过分析能提升一些效益，那他们简直happy的不能行。这也是为什么很多成熟的数据挖掘项目都是做给客服外呼、短信发送、EDM的。因为在这些地方自然转化率低的令人发指，而业务部门的文案、产品、广告又起不了太大作用。同时这些渠道又都是点对点推送的方式，数据积累和建模环境相对封闭。数据模型能把自然转化率从1%提升到2%，业务部门就已经谢天谢地了。
实际上，数据分析对企业有帮助，更多体现在后置性的，比如绩效评估，结果考核，成果优化上。有意思的是，很多从业者自己都没有想明白这一点，比如这个问题，帆软也有个答案，大家可以看看，里边举的例子全部是如何砍成本，而不是加收入。
然而，帆软的回答本身是很专业的。因为砍成本比增加收入，更容易体现数据分析的功劳。大家回顾上边新产品增加收入的过程，如果数据分析说这个业绩是我做出来的，至少有6个部门会和你抢功劳。但如果数据分析说这里有一个产品很垃圾可以砍掉，那么最多得罪一个部门（设计这个产品的部门）剩下5个部门还是支持你的（因为他们不需要浪费时间了）所以，聪明的数据分析总是从内控的角度入手证明价值，而不是从外部增收的角度入手。
然而，这样又出了第二个尴尬的地方，就是为毛线我要上个数据产品做这个呢？甚至为毛线我要雇个数据分析师做这个呢？因为进销存的数据ERP里也有，理论上我想知道哪个产品效益不好只要有一个会SQL的程序员从ERP里跑个数就行了啊！所以如果只把数据分析的价值挂在内控上，那么数据分析的重要性和专业性就非常低了。各部门老板自己也会分析啊，你们跑sql的懂业务吗？不懂业务你内控个什么呢？
这时候就需要进一步的包装以体现数据分析的价值。最核心的就是上个产品！就像后宫嫔妃，年轻貌美的时候都会讨皇上一时欢心，但长久来看还是得生个孩子的。有个孩子自己的地位就稳固了。比如销售，完全可以用纸质账单，为什么要用pos系统？就是当pos系统上线，业务流跑起来以后，就没理由再让他停掉，孩子已经生出来了，就得养着。
数据分析的孩子常见的有这么几种：面向管理层的仪表盘，适用于信科学化管理这一套理论的老板面向业务部门的数据产品。可能是一个推荐系统，精准营销模型，也可以是一个业务助手，数据集市，总之是业务部门日常工作中必须用到的某个环节，把它打包，用数据包装起来，封装成一个产品面向一线的营销提醒工具，运营数据指南。让销售们每天都得看一眼，不看就不舒服。让运营们写文案前都得看看热度排行，不看心里没底。具体的就不展开了，如何引起老板关注，如何拉拢业务部门，如何让一线使用，写本书都够了。这么多年作咨询，见过大量甲乙方，凡是聪明的数据人，最终不约而同走了做内控→引起管理层重视→上产品→与业务部门合作→扩组织架构这一条路。而那些号称上个大数据系统能盈利XXX的，基本上都死无葬身之地。
这两年大数据、人工智能概念大火，数据分析岗位又像年轻貌美的嫔妃一样被各大企业老板们宠信，也有无数同学新涌进这个领域。所以特别诚恳的提醒大家：我们自己可以有很多方法、很多复杂的概念，然而最终企业是不是靠我们这个挣钱，才是我们长久安身立命的本钱。如果我们只是打辅助的，就尽早围绕一个具体业务场景，输出一个产品，和业务紧密结合起来，这样我们自己的地位才稳固。最后插一句，比如算法类岗位，大家要注意区分，因为算法即可以应用在生产系统（比如影相识别，物资调配，路线规划，过程控制），也可以应用在分析系统（比如推荐、预测、BI）如果是应用在生产系统，那地位相对稳固很多，因为生产线是不会彻底更替的，只会不断优化。但如果是应用在分析系统，那水分就大了去了，大家要认真看到底这个算法是干什么再做决断。早在2013年《大数据时代》流行的时候，就兴起了一波“大数据分析”的热潮。结果当时脑子一热向老板喊了：“我们可以利用大数据XXXX分析提升业绩的”现在估计坟头草都有我娃个子高了……作为一个前辈，有义务告诉大家这个行业的真相，数据的价值可以有很多种，不一定是直接增加收入。数据确实很有用，然而不代表老板们认可这个用处，不代表我们能从这里升官加薪。技术以外，如何创造价值，有可能需要代码和算法以外的其他东西辅助。与大家共勉。

Ⅵ 大数据分析具体包括哪几个方面

1. Analytic Visualizations(可视化分析)不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。

2. Data Mining Algorithms(数据挖掘算法)可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。

3. Predictive Analytic Capabilities(预测性分析能力)数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。

4. Semantic Engines(语义引擎)我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。

5. Data Quality and Master Data Management(数据质量和数据管理)数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。

关于大数据分析具体包括哪几个方面，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

Ⅶ 信息与网络安全需要大数据安全分析

信息与网络安全需要大数据安全分析
毫无疑问，我们已经进入了大数据（Big Data）时代。人类的生产生活每天都在产生大量的数据，并且产生的速度越来越快。根据IDC和EMC的联合调查，到2020年全球数据总量将达到40ZB。2013年，Gartner将大数据列为未来信息架构发展的10大趋势之首。Gartner预测将在2011年到2016年间累计创造2320亿美元的产值。
大数据早就存在，只是一直没有足够的基础实施和技术来对这些数据进行有价值的挖据。随着存储成本的不断下降、以及分析技术的不断进步，尤其是云计算的出现，不少公司已经发现了大数据的巨大价值：它们能揭示其他手段所看不到的新变化趋势，包括需求、供给和顾客习惯等等。比如，银行可以以此对自己的客户有更深入的了解，提供更有个性的定制化服务；银行和保险公司可以发现诈骗和骗保；零售企业更精确探知顾客需求变化，为不同的细分客户群体提供更有针对性的选择；制药企业可以以此为依据开发新药，详细追踪药物疗效，并监测潜在的副作用；安全公司则可以识别更具隐蔽性的攻击、入侵和违规。
当前网络与信息安全领域，正在面临着多种挑战。一方面，企业和组织安全体系架构的日趋复杂，各种类型的安全数据越来越多，传统的分析能力明显力不从心；另一方面，新型威胁的兴起，内控与合规的深入，传统的分析方法存在诸多缺陷，越来越需要分析更多的安全信息、并且要更加快速的做出判定和响应。信息安全也面临大数据带来的挑战。安全数据的大数据化
安全数据的大数据化主要体现在以下三个方面：
1） 数据量越来越大：网络已经从千兆迈向了万兆，网络安全设备要分析的数据包数据量急剧上升。同时，随着NGFW的出现，安全网关要进行应用层协议的分析，分析的数据量更是大增。与此同时，随着安全防御的纵深化，安全监测的内容不断细化，除了传统的攻击监测，还出现了合规监测、应用监测、用户行为监测、性能检测、事务监测，等等，这些都意味着要监测和分析比以往更多的数据。此外，随着APT等新型威胁的兴起，全包捕获技术逐步应用，海量数据处理问题也日益凸显。
2） 速度越来越快：对于网络设备而言，包处理和转发的速度需要更快；对于安管平台、事件分析平台而言，数据源的事件发送速率（EPS，Event per Second，事件数每秒）越来越快。
3） 种类越来越多：除了数据包、日志、资产数据，安全要素信息还加入了漏洞信息、配置信息、身份与访问信息、用户行为信息、应用信息、业务信息、外部情报信息等。
安全数据的大数据化，自然引发人们思考如何将大数据技术应用于安全领域。
传统的安全分析面临挑战
安全数据的数量、速度、种类的迅速膨胀，不仅带来了海量异构数据的融合、存储和管理的问题，甚至动摇了传统的安全分析方法。
当前绝大多数安全分析工具和方法都是针对小数据量设计的，在面对大数据量时难以为继。新的攻击手段层出不穷，需要检测的数据越来越多，现有的分析技术不堪重负。面对天量的安全要素信息，我们如何才能更加迅捷地感知网络安全态势？
传统的分析方法大都采用基于规则和特征的分析引擎，必须要有规则库和特征库才能工作，而规则和特征只能对已知的攻击和威胁进行描述，无法识别未知的攻击，或者是尚未被描述成规则的攻击和威胁。面对未知攻击和复杂攻击如APT等，需要更有效的分析方法和技术！如何做到知所未知？
面对天量安全数据，传统的集中化安全分析平台（譬如SIEM，安全管理平台等）也遭遇到了诸多瓶颈，主要表现在以下几方面：
——高速海量安全数据的采集和存储变得困难
——异构数据的存储和管理变得困难
——威胁数据源较小，导致系统判断能力有限
——对历史数据的检测能力很弱
——安全事件的调查效率太低
——安全系统相互独立，无有效手段协同工作
——分析的方法较少
——对于趋势性的东西预测较难，对早期预警的能力比较差
——系统交互能力有限，数据展示效果有待提高
从上世纪80年代入侵检测技术的诞生和确立以来，安全分析已经发展了很长的时间。当前，信息与网络安全分析存在两个基本的发展趋势：情境感知的安全分析与智能化的安全分析。
Gartner在2010年的一份报告中指出，“未来的信息安全将是情境感知的和自适应的”。所谓情境感知，就是利用更多的相关性要素信息的综合研判来提升安全决策的能力，包括资产感知、位置感知、拓扑感知、应用感知、身份感知、内容感知，等等。情境感知极大地扩展了安全分析的纵深，纳入了更多的安全要素信息，拉升了分析的空间和时间范围，也必然对传统的安全分析方法提出了挑战。
同样是在2010年，Gartner的另一份报告指出，要“为企业安全智能的兴起做好准备”。在这份报告中，Gartner提出了安全智能的概念，强调必须将过去分散的安全信息进行集成与关联，独立的分析方法和工具进行整合形成交互，从而实现智能化的安全分析与决策。而信息的集成、技术的整合必然导致安全要素信息的迅猛增长，智能的分析必然要求将机器学习、数据挖据等技术应用于安全分析，并且要更快更好地的进行安全决策。
信息与网络安全需要大数据安全分析
安全数据的大数据化，以及传统安全分析所面临的挑战和发展趋势，都指向了同一个技术——大数据分析。正如Gartner在2011年明确指出，“信息安全正在变成一个大数据分析问题”。
于是，业界出现了将大数据分析技术应用于信息安全的技术——大数据安全分析（Big Data Security Analysis，简称BDSA），也有人称做针对安全的大数据分析（Big Data Analysis for Security）。
借助大数据安全分析技术，能够更好地解决天量安全要素信息的采集、存储的问题，借助基于大数据分析技术的机器学习和数据挖据算法，能够更加智能地洞悉信息与网络安全的态势，更加主动、弹性地去应对新型复杂的威胁和未知多变的风险。

Ⅷ 内部审计中的大数据分析程序包括哪些阶段

内部审计中的大数据分析程序包括数据的线上化、数据的可采集以及数据可用的阶段。

1、数据线上化：大数据审计最重要的基础就是数据的线上化，可以说如果数据没有线上化就无法通过计算机做大量、全量的数据分析，就更不要提大数据审计。

2、数据可采集：只有数据线上化是不够的，不同系统后台数据的形式是各不相同的，而且不能在系统后台中直接做数据分析，而是需要将系统后台的数据采集到本机，转化成我们需要的格式(通常为XLS或CSV格式)进行分析。

3、数据可用：有些系统由于未做输入限制或输入校验，导致在数据的采集过程中会得到一些无效数据(如借方金额的字段中包合字母、符号、空值等对分析造成影响的数据)。

大数据规则分析

通过规则模型的应用，可实时将系统中符合模型设定条件的数据提取出来，及时传递给审计人员，以审查核实异常。在审计项目中，针对有的数据，使用数据分析的方法找出异常数据，进而确认问题的一种方法。

与传统的抽样审计方法相比，大数据审计通常使用的是全量分析的方式，更加关注数据之间的整体性与关联性，而不局限于某个个体的单独特性。

Ⅸ 数据分析有哪些注意事项

1. 不注意数据的准确性

也有一些相关的大数据文章，说明我们不需要太在意数据的准确性，或者说数据不准确，最后形成报告可以改的心理。大数据分析的基本要求是精确性和准确性。

2. 不能粗略计算

现阶段，大数据分析是基于相应的大数据分析工具，可以进行专业的数据分析，不能粗略计算，也不会得到预期的结果。

3. 数据越多越好

如果没有足够的数据，就越好。如果数据不是分析维度所需要的数据，则会增加分析的难度和准确性。

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Ⅹ 大数据对财务共享中心的影响

财务共享服务：大数据带来大价值
当下，财务共享服务行业正以每年10%-15%的速度增长着。
作为财务职能的未来交付模式，财务共享服务让越来越多的企业开始规划和建设自己的财务共享服务中心，以促进财务职能转型、提升企业整体价值。
有报告指出，中国已有近半大型企业实施了财务共享服务这一管理模式。近日，在特许公认会计师公会（ACCA）举办的“财务共享服务发展研讨会”上，业内人士就相关问题进行了探讨。

提升企业效率
共享服务发展到今天已有20多年的历史。如今，全世界有40万名从业者在共享服务领域内工作，其产业总值超过1000亿美元。
越来越多的企业管理者认识到，应用财务共享服务模式、借助流程标准化，可以显著地降低成本、提升效率，解放出更多财务人员从事更高附加值的工作，从而促进财务职能转型，提升企业整体价值。这是ACCA与德勤会计师事务所在2013年联合发布的《中国企业财务共享服务现状和展望调查报告》所显示的。
ACCA全球共享服务发展总监大卫·汉德表示，“财务共享服务中心具有目的清晰、流程标准、信息透明、执行速度快、操作灵活、易于管理等特点，是企业探寻长远发展的必修课。同时，它对企业人员素质、基础架构搭建、企业内部沟通等方面也提出了更高的要求。”中兴通讯在国内是比较早开始实施财务共享服务的企业。“我们在财务共享服务流程中经历了初创期，包括业务重组、专业分工、流程梳理、系统优化等流程；中期的基础业务不断创新，业务不断向前端拓展；再到现在的海外拓展阶段，这是一个完整的企业转型推新的历程。”中兴通讯云服务有限公司财务云总经理陈东升说。
但他同时提醒说，财务共享中心模式不一定适合每一个企业，企业需要根据自身情况，结合企业发展战略，慎重选择，力求找到一条适合自己的提升运营效率、提升财务部门地位、提升企业风险防控能力的道路。
大卫·汉德也提示那些计划实施或正在实施财务共享服务的管理者，“不要过分追求速度和包罗万象。事实证明，很多企业的共享服务项目正是因此而失败。”
人员素质多元化
财务共享服务行业的快速发展，使得实施这种新兴管理模式 的企业，对财务人员提出了更高的要求。于是，如何助力企业财务成长和价值提升、拥有全面而广泛的财会技能是财务人员面临的新挑战。
就如何培养财务共享相关人才，与会嘉宾分享了各自的看法。
陈东升认为，随着经济发展，很多财务的基础工作将被信息化所取代。财务人员应该融入更多的领域。财会教育的方向或许会发生根本性的改变。的确，拥有综合素质和专业技能的结合体，是企业最欢迎的员工。
“共享服务需要平台，而企业资源计划（ERP）就是这样的平台，学校应该开设ERP等相关课程。
这样，学生参加工作后上手更快，更容易成为复合型人才。”埃森哲大连共享服务中心总监赵文君说。
共享服务中心带来的直接影响之一就是财务信息化，积累大数据、创造大价值，从而实现从数据“以存为主”到“以用为主”的转变。
在这个过程中，需要非财务人员与财务人员的知识融合。财务人员素质多元化成为一种必备的要素。
设立共享中心等同于裁员 吗？安永会计师事务所全球共享服务中心财务总监朱歌驳斥了这一误读。他认为，企业成立共享中心绝不是减成本，更不是裁员。其最终目标是实现效率的提升，是为管理层进行决策提供依据。
其实，财务共享背后的标准化和效率的提升才是企业更为看重的。对于财务共享服务，朱歌坚定地认为，“这是一个朝阳行业，是未来发展的趋势，是有再多困难也要去做的一件事情。”赵文君则表示，未来的财务人员不仅要具备基础的业务分析能力，还须具备统筹全局的战略性思维。随着埃森哲财务共享业务的不断扩大和地域的拓宽，对财务人才的招聘会更多地考虑其拥有的专业财务资质、国际视野和沟通能力。
“鸡蛋，从外部打破是一种食物，从内部打破则诞生了一个崭新的生命。”ACCA北京代表处首席代表于翔天形象地说，财务共享服务模式是真正来自于企业自身变革的需要，诞生于企业内部发展的动力。这赋予了它一个充满活力的未来。