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    【精】鴻翼助力立信打破數據孤島,重構非結構化數據價值
    發布時間:2023-12-20     點擊數:10142


    編者按:如果說「結構化數據」代表著企業管理的精度和可控,那么「非結構化數據」則蘊含著企業發展的高度和潛力。在構建以數據資產化、數據服務化、數據知識化驅動業務轉型的道路上,「海量非結構化數據治理」已經成為組織獲得核心競爭力的關鍵之所在。

    -源自立信IT合伙人徐呈演講實錄整理


    立信簡介

    立信會計師事務所(以下簡稱“立信”)由中國會計泰斗潘序倫先生于1927 年在上海創建,是中國建立最早和最有影響的會計師事務所之一。立信依法獨立承辦注冊會計師業務,具有證券期貨相關業務從業資格。
    經過九十余年的長足發展,立信在業務規模、執業質量和社會形象方面都取得了國內領先的地位。2001年起,立信在全國會計師事務所簽發國內上市公司審計報告數量排行榜上一直保持第一。


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    背景1:“非結構化數據”孤島

    都2023年了,為什么「數據孤島」問題還一直存在?
    實際上,自這個問題被提出來的近十年時間里,在集成化、平臺化,大數據、云計算、物聯網等技術快速發展的條件下, 傳統的“結構化數據島嶼”問題,大部分已經被解決了。隨著數字化轉型的不斷深入,我們開始意識到,企業在業務過程中收集了大量的文檔、圖片、票據、合同、視頻等非結構化數據,而這些數據并沒有被有效地管理起來,分散在各個電腦、系統或者云盤上,甚至可能流落到外部。
    因為一般的業務系統很難在一個平臺應付所有的個性化信息處理需求,例如智能化閱讀、AI創作、以及數據分析、比對等問題,使用者必須把它搬到“外部”進行處理,于是就產生了新的“非結構化數據孤島”。


    隨之而來的是組織數據整合與治理難度的增加、運營效率的降低以及數據的安全威脅等負面影響。

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    背景2:“管理意識”缺乏

    關于非結構化數據的管理,我們如何才能更有效地收集和管理這些數據呢?我了解到,有家伙伴公司對用戶的計算機都做了文件加密處理,如要外發只能通過指定平臺才可以,這就迫使員工將關鍵資料首先存放于這個平臺,才能把文件發給客戶或者其他人。


    這給我們提供了一個新的思路,即在管理方面,除了平臺本身的功能外,我們還需要采取更多的管理措施。對于企業而言,我們需要重視這些管理措施的制定和實施,以確保數據的順暢收集、管理、存儲和利用。

    背景3:“安全合規”加強

    在數據管理方面,很多企業可能對一些結構化數據比較重視,但對于非結構化數據卻比較忽略。但實際上,非結構化數據中可能蘊含著很多有隱藏價值的信息。


    對會計事務所而言,存儲了大量企業敏感信息,如合同、流水、詢證函、發票等。這些數據需要分級分類處理,嚴格控制訪問權限以及進行傳輸加密?!稌嫀熓聞账鶖祿踩芾頃盒修k法(征求意見稿)》要求會計師事務所應當對審計業務相關的信息系統、數據庫、網絡設備、網絡安全設備等設置并啟用訪問日志記錄功能。日志應當存放境內,其中,日志中的用戶登錄及訪問日志保存期限不得少于十年,其他日志保存期限不得少于六個月。由此可見這些非結構化的日志數據的管理也是非常重要的。

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    立信SACP平臺?鴻翼ECM文檔云

    實現非結構化數據無感化操作和管理

    我們需要一個統一的平臺來管理這些非結構化數據,但對于像立信這樣業務線多元化的服務機構來說,在構建自己的系統時,需要考慮這些多元化的業務需求,采用鴻翼的ECM底座和業務系統相結合的方式,實現數據的自動化收集和管理。


    因為員工通常沒有動力將文件按照我們的要求放置在統一的位置,我們也沒有專門的知識管理員或文檔管理員來處理和搜集這些文件。我們將文檔中心融入整個作業管理流程當中,通過框架、程序與目錄的結合,員工可以在不知不覺中將文件放入平臺中,形成規范化的目錄,并利用鴻翼ECM文檔云進行整體作業的管理。

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    這個平臺我們命名為SACP系統,它是一個智能化的審計云平臺,主要包含三個部分:程序控制管理、項目管理和文檔管理。我們認為,很多非結構化的文件都是跟隨項目而來,因此最后需要進行文檔管理。在使用這個平臺時,員工可能沒有意識到他們正在使用鴻翼文檔云或文件交換管理系統。

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    應用場景

    業務框架:通過業務框架管理確定業務流程與結構。
    針對不同的業務線,我們會有不同的業務流程和框架,它是根據實際的業務場景定義出來的,會形成一個比較粗的程序框架模板。
    程序邏輯定義程序邏輯,最大化滿足場景個性化需求。
    以一個稅務業務為例,我們可以為不同鑒證業務類型設計不同程序和流程。
    管理目錄:將鴻翼ECM中非結構化數據,如各電子表格、演示文件、PDF等格式文件管理融入到對應的作業流程體系中。


    最后,我們會形成一個比較規范化的目錄。這個目錄是完成整個作業流程的一個非常關鍵的部分,任何文件必須關聯某個程序或流程。

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    結構化處理:我們會將非結構化數據做一些結構化的處理,這樣才可以去完成一些自動化的功能。比如說類似于Excel 表格里面的一些數據,我們最終會存儲到數據庫里面去,有助于我們對數據進行進一步分析和處理。
    結合AI應用:讓工作變得更有趣!

    ChatGPT 剛出來的時候,大家都很喜歡用,你會發現其實 ChatGPT 收集到了大量的數據。企業對此需要管控,最有效的方法是提供一個類似的AI工具,規范AI的應用。我們把文件上傳到自有的AI系統,會幫助我們進行閱讀和總結,生成摘要或者進行文檔比對,這是比較簡單的應用。最終我們是希望AI能夠分析我們收集的數據,并進行分析甚至發現一些問題等,這個是我們將來對于AI 在這方面利用的一個非常重要的一個方向。

    總結:業務驅動 高效安全

    非結構化數據管理必須以業務驅動為核心,融入業務管理體系并且成為整個業務操作流程的關鍵的一部分,讓用戶在無感中、任意場景下可以快速找到、預覽、編輯、共享和提取非結構化數據,并結合AI/RPA/大數據等技術進行智能化分析和創作,以及制定科學的數據管理策略,才能助力企業快速構建安全合規的數據資產管理體系,提升數據管理綜合效能,推動企業全面數字化轉型。


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