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【精】鸿翼助力立信打破数据孤岛,重构非结构化数据价值
发布时间:2023-12-20     点击数:6344


编者按:如果说「结构化数据」代表着企业管理的精度和可控,那么「非结构化数据」则蕴含着企业发展的高度和潜力。在构建以数据资产化、数据服务化、数据知识化驱动业务转型的道路上,「海量非结构化数据治理」已经成为组织获得核心竞争力的关键之所在。

-源自立信IT合伙人徐呈演讲实录整理


立信简介

立信会计师事务所(以下简称“立信”)由中国会计泰斗潘序伦先生于1927 年在上海创建,是中国建立最早和最有影响的会计师事务所之一。立信依法独立承办注册会计师业务,具有证券期货相关业务从业资格。
经过九十余年的长足发展,立信在业务规模、执业质量和社会形象方面都取得了国内领先的地位。2001年起,立信在全国会计师事务所签发国内上市公司审计报告数量排行榜上一直保持第一。


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背景1:“非结构化数据”孤岛

都2023年了,为什么「数据孤岛」问题还一直存在?
实际上,自这个问题被提出来的近十年时间里,在集成化、平台化,大数据、云计算、物联网等技术快速发展的条件下, 传统的“结构化数据岛屿”问题,大部分已经被解决了。随着数字化转型的不断深入,我们开始意识到,企业在业务过程中收集了大量的文档、图片、票据、合同、视频等非结构化数据,而这些数据并没有被有效地管理起来,分散在各个电脑、系统或者云盘上,甚至可能流落到外部。
因为一般的业务系统很难在一个平台应付所有的个性化信息处理需求,例如智能化阅读、AI创作、以及数据分析、比对等问题,使用者必须把它搬到“外部”进行处理,于是就产生了新的“非结构化数据孤岛”。


随之而来的是组织数据整合与治理难度的增加、运营效率的降低以及数据的安全威胁等负面影响。

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背景2:“管理意识”缺乏

关于非结构化数据的管理,我们如何才能更有效地收集和管理这些数据呢?我了解到,有家伙伴公司对用户的计算机都做了文件加密处理,如要外发只能通过指定平台才可以,这就迫使员工将关键资料首先存放于这个平台,才能把文件发给客户或者其他人。


这给我们提供了一个新的思路,即在管理方面,除了平台本身的功能外,我们还需要采取更多的管理措施。对于企业而言,我们需要重视这些管理措施的制定和实施,以确保数据的顺畅收集、管理、存储和利用。

背景3:“安全合规”加强

在数据管理方面,很多企业可能对一些结构化数据比较重视,但对于非结构化数据却比较忽略。但实际上,非结构化数据中可能蕴含着很多有隐藏价值的信息。


对会计事务所而言,存储了大量企业敏感信息,如合同、流水、询证函、发票等。这些数据需要分级分类处理,严格控制访问权限以及进行传输加密。《会计师事务所数据安全管理暂行办法(征求意见稿)》要求会计师事务所应当对审计业务相关的信息系统、数据库、网络设备、网络安全设备等设置并启用访问日志记录功能。日志应当存放境内,其中,日志中的用户登录及访问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个月。由此可见这些非结构化的日志数据的管理也是非常重要的。

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立信SACP平台⊃鸿翼ECM文档云

实现非结构化数据无感化操作和管理

我们需要一个统一的平台来管理这些非结构化数据,但对于像立信这样业务线多元化的服务机构来说,在构建自己的系统时,需要考虑这些多元化的业务需求,采用鸿翼的ECM底座和业务系统相结合的方式,实现数据的自动化收集和管理。


因为员工通常没有动力将文件按照我们的要求放置在统一的位置,我们也没有专门的知识管理员或文档管理员来处理和搜集这些文件。我们将文档中心融入整个作业管理流程当中,通过框架、程序与目录的结合,员工可以在不知不觉中将文件放入平台中,形成规范化的目录,并利用鸿翼ECM文档云进行整体作业的管理。

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这个平台我们命名为SACP系统,它是一个智能化的审计云平台,主要包含三个部分:程序控制管理、项目管理和文档管理。我们认为,很多非结构化的文件都是跟随项目而来,因此最后需要进行文档管理。在使用这个平台时,员工可能没有意识到他们正在使用鸿翼文档云或文件交换管理系统。

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应用场景

业务框架:通过业务框架管理确定业务流程与结构。
针对不同的业务线,我们会有不同的业务流程和框架,它是根据实际的业务场景定义出来的,会形成一个比较粗的程序框架模板。
程序逻辑定义程序逻辑,最大化满足场景个性化需求。
以一个税务业务为例,我们可以为不同鉴证业务类型设计不同程序和流程。
管理目录:将鸿翼ECM中非结构化数据,如各电子表格、演示文件、PDF等格式文件管理融入到对应的作业流程体系中。


最后,我们会形成一个比较规范化的目录。这个目录是完成整个作业流程的一个非常关键的部分,任何文件必须关联某个程序或流程。

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结构化处理:我们会将非结构化数据做一些结构化的处理,这样才可以去完成一些自动化的功能。比如说类似于Excel 表格里面的一些数据,我们最终会存储到数据库里面去,有助于我们对数据进行进一步分析和处理。
结合AI应用:让工作变得更有趣!

ChatGPT 刚出来的时候,大家都很喜欢用,你会发现其实 ChatGPT 收集到了大量的数据。企业对此需要管控,最有效的方法是提供一个类似的AI工具,规范AI的应用我们把文件上传到自有的AI系统,会帮助我们进行阅读和总结,生成摘要或者进行文档比对,这是比较简单的应用。最终我们是希望AI能够分析我们收集的数据,并进行分析甚至发现一些问题等,这个是我们将来对于AI 在这方面利用的一个非常重要的一个方向。

总结:业务驱动 高效安全

非结构化数据管理必须以业务驱动为核心,融入业务管理体系并且成为整个业务操作流程的关键的一部分,让用户在无感中、任意场景下可以快速找到、预览、编辑、共享和提取非结构化数据,并结合AI/RPA/大数据等技术进行智能化分析和创作,以及制定科学的数据管理策略,才能助力企业快速构建安全合规的数据资产管理体系,提升数据管理综合效能,推动企业全面数字化转型。


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