2004年美国《连线》杂志主编克里斯・安德森（ChrisAndersen）首次提出长尾（TheLongTail）这一概念之后，在互联网时代长尾理论受到越来越多的关注。在互联网技术持续快速发展、经济社会下面是小编为大家整理的2023年大数据互联网论文【五篇】（精选文档）,供大家参考。
大数据互联网论文范文第1篇
关键词：长尾理论；
互联网金融；
信息处理成本；
个性化
中图分类号：F832.2 文献标识码：A 文章编号：1001-828X（2014）09-00-02
2004年美国《连线》杂志主编克里斯・安德森（Chris Andersen）首次提出长尾（The Long Tail）这一概念之后，在互联网时代长尾理论受到越来越多的关注。在互联网技术持续快速发展、经济社会正朝大数据时代过渡、移动终端持续扩张的前提下，安德森（2012）同时指出了“长尾理论”与互联网经济的依赖关系，并相信“长尾理论”将指引互联网经济的发展方向并能创造出巨大的盈利空间。另一方面，随着互联网技术的进一步成熟，线上财富潜力的进一步挖掘，众多互联网企业开始进军金融业，同时传统金融业也紧随时代脚步开始了互联网金融的征程，互联网金融成为最近一段时间在金融界出现频率最多的词汇之一。
然而，“长尾理论”究竟核心在哪里，互联网金融参与者们又应该从哪些方面尝试实践？本文将结合“长尾理论”的内涵及其与互联网金融的关联尝试提出部分实践建议。
一、长尾理论的内涵
根据克里斯・安德森在其著作《长尾理论》（2012）中对“长尾理论”进行的定义，其可以简单概括为“我们的文化和经济中心正在加速转移，从需求曲线头部的少数大热门（主流产品和市场）转向需求曲线尾部的大量利基产品和市场”。
“长尾”实际上是对统计学中幂律和帕累托分布特征的一种口语化表达。在正态分布中，曲线的头部代表着重要的人或事（这往往是之前人们关注的重点），而曲线的尾部，则是需要花费更多精力与成本才能关注到的大数量的人或者事。在之前的黄金“二八理论”中（帕累托，1897），20%的重要部分会造成80%的重大影响，可以理解为20%的热门产品会创造80%的收入。而在“长尾”经济理论中，利润将被一分为三。2%的大热门产品、8%的次热门产品以及剩下90%的长尾产品会创造出相等的，也就是33%的利润。克里斯・安德森通过运用大量的数据统计，证明了大热门产品实际上与冷门产品拥有相同的利润创造能力。这也就意味着关注“长尾产品”与继续争夺热门产品是可以达到相同的现实意义。
二、互联网金融
虽然目前互联网金融正处在蓬勃发展期，但各界对于互联网金融的定义是众说纷纭。根据辛琪等人论述，各界对于互联网金融的理解可以粗略的概括为四个方面：一是认为互联网金融是利用网络手段达到去中介化、去中心化金融业态；
二是强调互联网金融的行为主体是互联网企业，也就是互联网企业领导的金融；
三是从技术层面出发，认为利用了互联网技术的金融就是互联网金融；
四是认为互联网精神或者互联网技术与金融业融合并实现金融创新为互联网金融。进而，辛琪等人对于互联网金融的进行了定义：以互联网经济为基础、互联网为信用平台开展金融活动的金融业态就是互联网金融。
目前业界对于在互联网上进行金融活动的这个概念存在分歧。有些人将其一分为二：互联网金融以及金融互联网。根据辛琪等人的论述，这两者是统一的。但马云认为“未来金融有两大机会，一个是金融互联网，金融行业走向互联网；
第二个是互联网金融，纯粹的外行领导。”也就是说他将其严格划分为了两个概念。但是这种划分排斥了二者融合的可能性，在现实意义上作用有限。
三、“长尾理论”对于互联网金融发展的实践启示
不难看出，长尾理论是基于互联网技术带来的信息成本下降；
另一方面，互联网经济的蓬勃发展正是长尾理论的实际体现。对于互联网金融而言，“长尾理论”会带给互联网金融企业怎样的启示呢？结合我国商业银行实际提出三点建议：
首先要实现扩大数量，降低门槛，加强客户与产品的对接的“长尾”优势，平台的建设将会是重中之重。在“长尾理论”中，“个性化”是盈利的核心，从而产品的设置可以更大程度上放回客户自身，让客户自己来为自己定制产品，选择服务，甚至自己为自己提高用户体验。而这些的实现都要建立在一个强大的平台基础之上。
硅谷投资教父约翰・杜尔（2011）提出“SOLOMO”概念：“SOLOMO”实际上是三个词的组合“Social（社交），Local（本地化），Mobile（移动化）”。目前，商业银行的手机银行已经实现了较出色的用户体验，较完备的功能设置，较突出的实用价值，是一个非常先进且潜力极大的用户平台。移动终端APP的设置实现了移动化的金融运用，定位功能及周围网点功能也在向本地化靠拢。但是，在此基础上如果加入Social的元素将会极大的提高用户体验和用户粘性，甚至会创造出巨大的其他财富空间。目前的运用当中，商业银行手机银行交流部分是以客服为主，以通知式的活动宣传为主。例如，在平台中设置游戏币或者积分，实现整个商业银行电子银行营销奖励的规范化，然后通过这种类型的积分或者游戏币给用户更多的空间去发挥使用，同时通过平台内社交规则来激励用户，从而使用户产生对平台的粘性。并且在用户粘性产生的同时也就实现了推广和营销。
另外，本地化也是该平台最为重要的一个方面。对现实没有意义的社交可能并不会引起大部分用户的注意，从而会使平台变成“白送”的一种网络游戏。本地化的加入不仅会让用户体会到实实在在的“价值”，更多的，对银行来说也会是衍生产品的扩张。例如，平台中可以签约大量的本地商户，商户打折或者其他类型的商户活动都会以游戏或者论坛帖子的形式出现在平台上，这样pos收单、信用卡业务也会随之得到扩张。更进一步，平台建设甚至可以通过收购或者邀请加盟的方式扩大功能窗口，从而实现一站式的金融加生活服务。例如，和携程或者去哪儿合作，可以开拓更加全面的旅行金融服务。当然这样的一个平台的建立并不能单纯依赖金融产品方面的考虑，更多的可能是需要技术上、人才上乃至机制上的支持。
其次如何才能有效地降低信息处理成本将会是互联网金融参与者的首要课题。长尾效益的实现是要将大量的“长尾”进行划分、整合从而实现产品的在长尾市场上的蔓延，在小市场收获大利润。从而，这样的整合过程中的成本将会是决定成败的关键。徐子沛（2013）的《大数据》给了我们很好的答案。正在到来的数据革命、扁平化社会、互联网时代，正在将“开放，平等，协作，分享”的互联网精神传递给社会的各个方面。据《大数据》所述，大数据时代是历史的必然趋势，新一轮的竞争必然是围绕大数据进行。进而，步步为营的大数据基础建设可能会为企业在下一轮竞争中奠定更扎实的基础。
大数据的基础必然是数据获取与处理的技术机制。但是，对于技术系统的改革在短期内效果应该并不是很明显，并且在技术上的变革转型及被接受相对较快。然而要在管理机制以及文化方面做好对大数据准备将会是相对长的一个过程，而在这个转型的过程中先行企业则会赚取这个相对的时间差中所带来的利益。一个方面，就目的而言，商业银行可以考虑设立独立的互联网金融部门，专门负责互联网数据以及互联网产品相关事宜，并且采用平行的管理模式，自主人事权，更多地考虑借鉴互联网企业的管理模式，以激发员工的创新意识和数据运用。另一个方面，整个企业文化中需要更多的加入大数据要素，以“是否有数据佐证”为重要决策依据，并且为一线员工提供更多的数据信息，在整个企业中形成对数据的尊敬语重视。然而，在此同时，在这个过程中数据信息安全以及对客户隐私的保护也应该得到制度化的控制。同时，大数据要求更深层次的数据挖掘，所以相关人才的吸纳以及培养也应该尽早列上日程。但只要建立起了相关部门以及文化基础，相信相关人才力量的支持也会水到渠成。目前，有部分商业银行对于数据的获取及分析工作已经是走在行业前沿，然而对于大数据的价值运用还可以有更大的发挥空间。其中一个部分就是本文的下一个观点：基于数据基础上的“定制化”特色产品。
最后打造更多“个性差异化”产品。“长尾理论”有效的前提是满足个性化需求的产品可以通过互联网等新技术与新方法将渠道成本趋近于零。这个前提一个方面决定了产品数字化是“长尾理论”是否有效的关键：同时也说明了“长尾”产品最重要的一个特质就是“个性差异化”。目前对于定制化产品不少商业银行已经都有相关的定制产品，如招商银行的金葵花贵宾卡、广发银行生意人卡、平安银行的贷贷平安卡、光大银行乐惠金卡等特色卡种实现了不同人群的定制服务。然而随着互联网精神的深化，单纯的卡种绑定服务的定制并不能完全满足所有客户的个性化要求。这样，客户可以清楚地看到某一项服务所需要的要求，从而根据自己的生活习惯及喜好选择其中的某几项服务，从而形成各式各样的新型产品。例如，我们可以将商业银行白金卡卡的各大优惠单列出来，每一项都设立固定的达标要求及管理费标准，客户可以自己在网页上打勾，并且有些部分客户不想要的可以按照金卡甚至普卡的标准进行配套，从而形成各式各样的符合客户想法的新卡种。同时再赋予每一项服务以分值，按分值来划分卡种档次，从而形成卡种的大数据。这种大数据就为进一步细分市场打下了良好的基础，在同一档次的卡种中又可因为偏好或者生活及经济环境不同再次进行划分，这样就为更深层次更个性化的产品开发提供了更多数据支持。
参考文献：
大数据互联网论文范文第2篇
随着互联网宽带接入和应用的不断发展，网络数字音视频服务需求增长迅猛。最新统计报告显示：网络音乐和网络视频分列互联网应用使用率的第一位和第四位，用户量分别达到2.14亿和1.8亿人。
网络数字音视频需求的增长，在催生出大量视频网站的同时，也对网络传输环境提出新的要求。尽管目前有CDN和P2P等技术解决方案，但服务器端的建设成本、大量无功流量对网络带宽的占用，以及网络数字音视频的服务品质等问题，仍制约着产业发展。本文通过对中国工程院李幼平院士提出的广播网络和互联网络相互融合的“播存结构”理论的理解，结合近年在IP数据广播技术和业务领域的实践，构思了广播网络和互联网络相互融合的数字媒体网络基本架构。希望藉此文抛砖引玉，引发有关专家和业界同仁的关注和研讨。
基本架构篇
借用清华大学宽带网络实验室戴琼海主任及程鹏博士在国家广电总局《下一代通信技术和计算机技术对广播电视发展的影响》项目调研报告中提出的“数字媒体网络”概念，本文对所研究的“数字媒体网络”定义为：“有线电视广播网络与互联网络相融合的，以IP技术为基本框架的，以媒体服务为主要承载业务的网络。”
选择IP技术为数字媒体网络基本框架，主要是考虑目前IP技术在广播网络和互联网络两种异构网络应用均非常成熟，在数字电视传输标准DVB数据传输协议中，对lP数据传输有明确规定。
数字媒体网络理论基础
经过多年对互联网与广播网络信息服务的研究，李幼平院士指出：互联网已演化成幂律分布／随机分布同时并存的网络。一方面，少数网站集中了大量的用户访问量，而且随着互联网“传媒化”的发展，这种现象将越发显现；
另一方面，Web2.0带动草根文化的风行，仍反映了互联网文化的多元化特征。图1为对某网络端口某一时刻用户通过P2P下载视频文件的行为统计分析。
互联网上述信息服务特点，需要构建一种更合理的新型网络传输体系，以适应网络信息服务，特别是网络媒体服务需求的发展。李幼平院士创造性地提出，通过广播技术与存储技术相结合的“播存结构”，构建一个互联网的覆盖网(Overlay)，全面提升网络媒体服务品质。以“播存结构”为核心的网络融合技术体系的实现方式是：互联网络在保留TCP/IP为主结构的基础上，增添“广播传输和分布存储”的“播存结构”做为次级结构，通过主结构实现个性化的交互服务，通过次级结构实现共享信息内容的分发服务，通过用户端透明计算实现业务汇聚，用户无需了解内容从何种网络提供。
上述网络结构体系，也被李幼平院士称为“双结构互联网络”，奠定了数字媒体网络的理论基础。
数字媒体网络基本架构
1 数字媒体网络的技术核心
数字媒体网络将以IP技术为基本框架，实现有线电视广播网络与互联网络两种异构网络在传输层的融合，应用具有内容计算的“广播传输+分布存储”的“播存结构”理论，实现有线电视广播网络与互联网络融合所形成的双结构网络在应用层的汇聚。
2 数字媒体网络的层次化体系结构
数字媒体网络自上而下由应用层、传输层、网络层和物理层四层结构构成，如图2所示。
3 数字媒体网络的协议体系
IP技术为基本框架，通过以TCP/IP为主要传输协议标准的互联网络，与以UDP为主要传输协议标准的有线数字电视广播网络的相互融合。形成数字媒体网络协议体系，如图3和表1所示。
4 数字媒体网络的网络拓扑结构
如图4所示，数字媒体网络为广播网络和互联网络两个互为重叠的网络结构。
数据传输协议
在上述数字媒体网络协议体系中，多种协议标准及技术在互联网络中已得到广泛使用，在这里不复赘述。本文只对在协议体系中所涉及的数字电视DVB标准中的数据传输协议做简要介绍。
目前，在我国数字电视采用的DVB标准中，定义了六种基于MPEG-2 TS流的数据传输协议，分别为数据管道(Data Piping)、数据流(Data Streaming)、多协议封装(Mutiprotoeol Encapsulation)、数据轮播(Data Carousels)、对象轮播(ObjectCarousels)以及用户定义服务。
考虑到多协议封装协议对IP数据传输的支持，具有很好的通用性和可扩展性，因此在本文所论述的数字媒体网络中，广播网络选择采用多协议封装的IP数据传输技术。
关键技术篇
关键技术一：IP数据广播播发控制技术
IP数据广播播发控制技术主要提供数字媒体网络广播传输通道带宽分配、内容播发时间、服务优先级控制和管理，这里主要体现为差分并播技术机制。应用64QAM调制方式，有线电视广播网8MHz模拟带宽，数据传输速率可达到38Mbps，差分并播技术将用于解决高优先级的数据内容在广播网络的及时传输(Qos)和广播带宽的有效利用的问题。差分并播技术原理如图5所示：
在数字媒体双网络传输体系中，根据信息传输的路由选择策略，共性信息内容(如广播信息)一般通过广播网络传输通道进行传输。为保证广播网络传输带宽的有效利用，在优先级别高的业务结束后，其所占用的带宽应及时释放，供优先级别低的业务使用。图5将四种优先级别的播发业务对广播带宽的占用情况做简单示意：在广播通道信息传输开始阶段(t=0)，广播网络传输通道正在播发“立即播发”级别的几路视频直播流，其余带宽用于传输“尽快播发”级别的业务(一般为传输共享IP数据包)当一路视频直播播发结束时(t=TO)，系统将其占用带宽释放，而优先级别低的“尽快播发”的业务马上填充所释放的带宽；
当优先级别最高的“紧急播发”的业务需求提交时(t=T1)，系统将立即响应，分配所需传输带宽，正在传输的“立即播发”级别的业务所占带宽不受影响，而优先级别低的“尽快播发”的业务所占带宽将被压缩；
当前三个优先级别业务传输带宽需求小于广播网络传输通道总体带宽时(这里为38Mbps)(t=T2)，剩余带宽将由优先级别最低的“争取播发”业务所填充。
关键技术二：IP数据包传输路由选择技术
IP数据包传输路由选择技术关键在于共享IP数据包的确定。并将其通过广播网络快捷地分发到用户端，用户对两个传输通道接收的数据包进行组包。通过这种方式，热度越高的内容，用户获取的速度越快。整体的服务品质得以提升。
共享IP数 据包主要通过以下三种策略形成：
首先是用户需求动态捕捉策略。通过互联网络响应用户的下载需求，同时对用户行为进行动态分析统计，根据信息内容需求热度，形成共享lP数据包，通过广播网络进行播发；
其次是信息内容订阅策略。通过对用户的服务内容预订信息进行统计，形成信息内容热度排行，确定共享IP数据包，通过广播网络进行播发；
第三是用户需求预判策略(也可称为Cache方式)。根据用户消费习惯，对用户需求进行预判，事先将热度较高的内容，按一定比例(如80％)通过广播网络播发、预存在用户端，将热度次之的内容，也按一定比例(如60％)通过广播网络播发、预存在用户端。依此类推，通过在用户端对内容的预存，减少用户需求的响应时间，提高服务品质。
关键技术三：内容计算一语义标引(UCL)
根据本文对数字媒体网络定义，数字媒体网络应是以媒体服务为主要承载业务的网络。因此，有关信息内容的标引(定位)就显得十分重要。
受香农(Shannon)信息理论忽略语义的影响，在通信工程中缺失语义管理，只注重端对端的连接，不关心通信中传送的是什么内容。针对上述问题，李幼平院士在“播存结构”理论中提出了一个创新的概念：语义标引(或语义地址)，也称为统一内容定位(Uniform Content Loca60n，UCL)，并就应用UCL对传输的信息内容进行标识，提出在IP报头的任选(Option)段，嵌入UCL代码。使得IP数据包带有了内容的语义标引，这种ID数据包称为BIP分组，由此形成的传输规则称为BIP标准。数字媒体网络用户接收端通过对BIP分组自动进行识别，可从网络传输的大量的IP数据包中，将符合要求的IP数据包过滤出来，收存在本地。
如果说“广播+存储”带来了广播网络信息服务由“瞬态”到“常在”的变化，那么“语义标引”概念的提出，则带来广播网络与互联网络双网络传输环境内容的识别与重组，实现了广播网络与互联网络在存储节点(Buffer)的融合。同时，改变网络信息内容的无序状态，使用户可以从海量的信息中，准确地找到自己所需的内容，保证了网络所信息的准确性、权威性，实现了对网络公共信息的控制监管，这将是网络走向“新媒体”的必由之路。
应用篇
基于“播存结构”理论构建的广播网络与互联网络相融合的数字媒体网络具有如下四个特点。
特点一：帮助互联网络克服带宽瓶颈、提升服务品质
随着互联网应用，特别是互联网音视频应用的不断发展，对互联网传统的传输体系带来了新的挑战。有调查显示。互联网很可能会因承受不住大量数字媒体对带宽的拥塞而崩溃，
同时，目前互联网应用所呈现的需求趋同特征，为数字媒体网络提供了“英雄用武之地”。通过将大量共享信息从互联网中剥离出来，通过广播网络一次传播给所有的需求用户(而不是为每个用户都单独发送一遍)，这将大大缓解目前互联网面临的带宽危机，提供网络服务品质。
特点二：提升广播网络在信息传播领域的价值
数字媒体网络构架充分发挥了广播网络的传输优势，而这种优势过去一直被业界所低估和忽视。通过“播存结构”理论的引入，使广播网络信息服务由“瞬态”改变为“常在”，实现了用户互动。而与互联网络的融合，又满足了用户个性化的需求。
广播网络运营商可利用广播网络所特有的低成本传播特性，建立有别于其他网络运营商的、差异化数据业务经营模式，为数据增值业务的开展，开辟新的发展空间。
特点三：语义标引实现了公共服务信息的规范管理
语义标引UCL技术数字媒体网络传输内容增加了定位标识，实现对传输信息有效的识别和过滤，保证了信息内容传输的安全性，也有助于政府对公共信息的可靠监管。
特点四：促进网络媒体服务盈利模式的形成
大数据互联网论文范文第3篇
关键词：大数据；
互联网民营银行；
公司治理
中图分类号：F276.6 文献标识码：A 文章编号：1003-9031（2015）12-0048-03 DOI：10.3969/j.issn.1003-9031.2015.12.10
2014年3月11日，根据中央深化改革领导小组和国务院的有关要求，银监会在各地转报的推荐试点方案中择优确定首批5家民营银行试点方案[1]。有10家民间资本作为发起人参与其中，其中以腾讯、阿里巴巴两家互联网企业作为互联网民营银行的发起人尤为引人关注。以互联网为主要手段和工具，全网络化运营，不设物理网点，不做现金业务，提供具有网络特色的金融服务和产品。互联网技术的核心在于大数据的运用，而良好的公司治理结构是银行实现金融安全和稳健发展的重要基础，在“互联网+”的产业形态下，银行业的公司治理也势必呈现出新的特征。
一、大数据对互联网民营银行公司治理的影响基础
（一）公司治理的理论概述
公司治理对商业银行稳健运行具有重要意义。公司治理理论的根本问题是公司的本质和目标，这在不同历史时期、不同法系有不同的理解。其中以公司社会责任理论和公司契约理论为主要学说，另外还有团体生产理论、公司理论等新近理论成果[2-4]。公司社会责任理论是相对于股东利益至上原则（shareholder primacy norm）而言的。该观点认为，随着现代公司企业的发展，公司应被视为最大限度保护和实现包括股东在内的公司所有利益相关者之利益的组织体系或制度安排。公司契约理论则认为股东是公司的所有者，而董事的义务是使股东利益最大化。外部人利益只是一种外在性（externality），亦称第三方效应（third-party effects），更宜通过成本“内部化”实现对外部人利益的保护。
时至今日，两个学说的争论一直没有停歇①，但银行业本身具有高杠杆率、高风险性和外溢性，无论是立法思想还是实践中均较为倾向于承认商业银行治理目标应包含“其他利益相关者”的利益。2010年10月，巴塞尔银行监管委员会（BCBS）在最新的《加强银行公司治理的原则》中规定“银行除了应对股东负责外，还要对其他利益相关者负责”，“利益相关者”包括“监管机构、政府、债券持有人和存款人等”。
（二）互联网民营银行公司治理结构的分析范式
互联网民营银行公司治理结构主要有两个方面：一是互联网民营银行公司治理的体系结构，包括股东大会、董事会等机构的地位、功能、作用和权力配置，明确股东、董事、经理和其他利益相关人之间权责分配，规定公司的议事规则和程序，以及监督公司经营的监督机制；
二是互联网民营银行公司治理的目标实现，主要指公司利益的指向。根据现代公司法的发展，社会责任融入公司治理，需要处理的利益关系包括股东利益、股东之间的利益冲突以及非股东的公司参与人的利益保护。
根据制度经济学交费费用的分析范式，制度具有减少交易费用的作用[5]。威廉姆森认为经济制度的主要目标和作用都在于节约交易成本，而交易成本分为交易因素和人的因素[6]。不同的互联网民营银行公司治理制度会导致不同的交易费用，一个好的制度会降低交易费用，而交易费用的降低亦会促进制度的不断创新[7]。因此，这一分析范式的的基本思路可归纳为：交易之特性――交易费用最小化――可采的治理结构――实证研究。具体而言：一是分析大数据模式下互联网民营银行交易模式、大数据、商业银行行业的特点等方面；
二是互联网民营银行公司治理结构作为一种秩序治理制度的影响因素；
三是受大数据模式影响的互联网民营银行的公司治理制度的交易费用的变化预测；
四是通过实证进行比较制度分析。
（三）大数据对互联网民营银行公司治理的影响因素
从2014年选定5家民营银行的试点方案，到2015年相继正式批准5家试点银行开业，腾讯和阿里巴巴两家互联网企业作为首轮参与的民间资本的优势在于：一是互联网金融在吸揽小额资金上的优势，二是两家互联网企业在发放小额贷款方面积累的业务经验。大数据对互联网民营银行公司治理产生影响因素的分析，需借助物理上的“耦合”（Coupling）概念①，借以指代两个或两个以上的系统或运动，通过各种相互作用彼此影响，从而联合起来的一种均衡状态。这种良性互动体现为相互依赖、相互调和、相互促进的动态关联关系。通过耦合理论，可以发现大数据的特殊经营模式和互联网民营银行的公司治理具有四个维度的契合点：大数据模式、互联网民营银行的行业特点、互联网民营银行的经营特点和公司治理制度的基本影响因素。
第一，大数据模式具有四大特点（4V）：体量（Volume）、速度（Velocity）、多样性（Variety）和价值（Value）。体量是指大数据之“大”，大数据模式的数据库存在海量信息且不断处于更新之中；
速度是指大数据之“快”，大数据模式之快，更新快、运算快、分析快、结论快；
多样性是指大数据之“繁”，数据来源呈现多元化，可为浏览记录、购买记录等，甚至可细化从网页浏览、悬停的时间分析客户的偏好；
价值是指大数据之“质”，数据即信息，信息即价值。
第二，互联网民营银行作为商业银行的一种，亦存在资本结构的复杂性、风险的集聚和外溢性的行业特性。
第三，互联网民营银行的经营特点为差异化市场定位，主要服务中小微型企业。互联网民营银行独特的市场定位，其针对性的服务导向能使其发挥独特作用。
第四，公司治理机制可分为内部治理和外部治理，主要为一个核心机制、三个主要机制缺一不可。核心机制即为董事义务制度，谋求董事独立性和负责性两个价值目标的平衡，而三个主要机制为法律规则、市场约束和社会道德。
二、大数据对互联网民营银行治理结构法律影响的三层维度
互联网民营银行作为一种新型的商业银行模式，以计算机互联网技术的运用为基础，以低成本高效率为服务质量，以数据挖掘为基本方式，矫正由信息不对称导致的供需失衡，从而实现民间资本在银行业进行合理资源配置的根本目标。大数据对互联网民营银行治理结构的影响可以通过三层维度分析。
（一）资源配置角度：足够的用户群体、用户亦客户与复杂的股权结构、小资本控大资产的耦合
互联网民营银行存在复杂的股权结构，负债规模远大于股权规模。这种高资本杠杆率、流动性管理难等特点使互联网民营银行处于小资本控制大资产的境地。大数据模式使互联网民营银行依托成熟的互联网平台，使庞大的用户群均成为潜在的客户群，直接接触需求市场。同时，互联网民营银行能够合理引导民间资本，也有利于维护金融体系稳定。一直以来，民间资本经过改革开放得到迅猛发展却碍于投资渠道有限，民营企业已逐步成为国民经济的重要支撑却难得充足的信贷融资。民间资本游离于正规的金融体系之外，处于内发无序的状态，稍有偏颇便触雷池。2011年浙江省温州市许多中小企业主为逃避民间高息借贷而跑路的现象，就是民间资本没有得到合理的引导和配置，导致金融体系不稳定的突出表现。另一方面，用户群体的庞大亦会由于互联网的无界性，使互联网民营银行的债权人具有分散性，使得股东与债权人利益的调和需要加大制度成本。因此，这一组耦合关系在交易费用的分析范式中表现为：提高资源配置效率，降低整体法律规制的成本。互联网缓解区域的不平衡发展，使不论哪个梯度的区域均能直接引进先进技术，实现地方竞争的反梯度推移发展。同时，信息渗透到各个产业的各个环节，利用信息的不断交换减少实体经济的冗余，实现资源配置的帕累托最优。秩序是创新必要的前提，但秩序的可预测性往往使其缺少内生性的创新源泉。互联网在激活产业创新的同时，也在与秩序的博弈中探索制度本身的创新，并且以此过程往复作用，循环发展。在这一角度上而言，民营银行的公司治理实现法治必须为金融创新和发展留白。
（二）信息对称角度：海量的客户信息、数据与矫正的供需结构、差异化市场定位的耦合
银行本身就是信息不对称的产物，而信息获取是主要的交易成本。作为民营银行和互联网技术相结合的互联网民营银行，其核心优势之一，就在于可以减少信息获取成本。在交易前的阶段，互联网民营银行依托成熟的互联网平台（比如电子商务平台），已然积累了海量的客户信息数据。以阿里金融为例，客户数据就包括电商平台的交易数据、信用记录、客户评价等内部数据，以及纳税记录、征信记录等外部数据信息。互联网民营银行通过互联网技术挖掘分析庞大数据库的信息，得出一定的逻辑和规律，在一定程度上缓解由于信息不对称导致的资金供需失衡。在交易阶段，互联网民营银行的信用评级和贷款管理可由数据的量化模型进行自动化的分析，有效迅捷地甄别企业资质，提供具有针对性的贷款方案，形成高效率的存款吸收方案。同时，互联网民营银行能够促进银行业间竞争，提高银行服务质量。互联网民营银行以市场为导向，在一定程度上打破由于国有银行长期垄断地位导致的服务质量不高、服务效率较低等现象，促进多层次、多规模、多所有制的金融机构并存竞争，产生“鲶鱼效应”，倒逼既有的银行金融机构提高服务质量，深化银行业体制改革。在这一角度，互联网民营银行有利于降低由于银行业垄断导致的社会成本。因此，这一组耦合关系在交易费用的分析范式中表现为：互联网民营银行通过差异化的市场定位，以海量数据库为基础，缓和信息不对称，矫正资金供需结构。信息获取的交易费用在一定程度上得到降低，但需要防止互联网民营银行过于追求利益，导致过度的冒险行为。对于互联网民营银行的监督成本应相对提高，必须在治理目标中体现维护金融体系稳定的宏观治理目标。
（三）技术变迁角度：独特的互联网技术、便捷又迅速与全新的信用体系、实时化全息化的耦合
信用体系作为互联网民营银行外部治理的社会基础，对于交易费用有重大影响。一方面，信用体系可以有效减少交易费用，在达成契约、执行交易和监督合约等方面降低交易成本。另一方面，信用体系会通过影响“市场半径”影响交易活动①。信用体系构建的成本取决于技术条件和社会条件。以阿里巴巴为例，阿里巴巴作为互联网民间资本参与首批互联网民营银行的建立，核心竞争力就是基于长数据链的信用体系，数据链越长信用风险越低，信用体系越完备。对数据进行定量分析，引入互联网数据模型和在线视频资信调查模式，通过交叉检验和第三方检验。这种新型的信用体系具有实时化和全息化的特征，前者依托于互联网技术的快速，而后者是互联网海量数据的体现之一。因此，这一组耦合关系在交易费用的分析范式中表现为：信用是银行业发展的基石，对于新生的互联网民营银行而言更是维系发展的动力。互联网民营银行的治理机制需要完善信用体系的支持和监督，而形成这种信用体系需要投入庞大的企业资本和社会资本。民营银行推动资金融通，助力兼顾银行业的法治保障和金融创新，其开放性、包容性和创新性的特点能使互联网民营银行提供更多惠及各方的公共金融产品。
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大数据互联网论文范文第4篇
一、 互联网金融风险的概述
所谓互联网金融是指借助于互联网技术、移动通信技术实现资金融通、支付和信息中介等业务的新兴金融模式，既不同于商业银行间接融资，也不同于资本市场直接融资的融资模式。随着互联网技术的快速发展，互联网金融得到迅猛的发展，具体体现在用户数量和资金规模上。央行数据显示，电子支付业务增长较快，移动支付业务保持高位增长；
2013年移动支付业务16.74亿笔，金额9.64万亿元，同比分别增长212.86%和317.56%。新华网的报道显示，互联网理财产品在近一年的时间内，发展已经超出人们的想象，例如互联网理财领域的“余额宝”，截止到2014年2月，其客户数已超过6 000万人，资金规模已超过2 500亿元。与传统金融相比，互联网金融具有成本低、效率高、覆盖广、发展快和管理弱等特点，并在国家支持互联网创新的背景下，得到迅速的发展。
“高效共享”、“平等自由”、“信任尊重”的互联网精神推动了互联网金融的快速发展，进而形成以点对点，网格化共享互联，信息交互，资源共享，优势互补的金融体系。虽然成熟可靠的互联网技术为互联网金融的正常运营提供了强有力的保证，但是互联网金融的风险监管体系与传统金融的监管体系相比，在合法性、规范性和安全性等方面尚存在很多问题，这些问题将会产生诸多不确定的金融风险，不仅会影响企业的可持续发展，甚至会影响国家和社会的繁荣稳定。要控制金融风险，需有完善的金融预警机制作为保障。所谓金融预警机制主要是指各种反映金融风险警情、警兆、警源及变动趋势的组织形式，指标体系和预警方法等所构成的有机整体，并且以经济金融统计资料为依据，以信息技术为基础，是金融风险防范的重要组成部分。如何判断和识别金融风险，是金融风险预警机制的核心问题。随着信息技术的快速发展，结合收集的历史数据，结合数学指标、统计模型、数据挖掘等模型、算法判断和识别金融风险，是当今金融风险预警机制中的研究热点。传统的金融风险预警方法主要有三大类：景气指数法、指标体系评分法和模型法。景气指数法，通过综合许多经济因素为一个或一组景气指数来经济动态走向；
指标体系评分法，通过筛选指标、编制指标体系、给与指标赋分来给出金融安全状态的较为完整的评价；
模型法，通过将与金融危机发生的相关因素纳入统计模型进行检验来预测金融危机发生的可能性。
对于互联网企业来说，爆炸式增长的客户数据是一个亟待开发的资源，数据中所蕴藏的无限信息金矿若以先进的分析技术加以利用，将之转换为极其有价值的洞察力，能够帮助金融企业执行实时风险管理，成为金融企业的强大保护盾，保证金融企业的正常运营。数据是下一个“Intel Inside”，未来属于将数据转换成产品的公司和人们。互联网金融风险的预警体系的建立，应根植于互联网中的大数据，结合传统的金融风险分析方法，利用统计、计算机、数据挖掘、人工智能等手段，从数据的海洋中甄别、判断互联网金融中潜在的风险；
并且还能通过数据掌握客户动态，企业经营环节中可能出现的金融风险，从而提高企业经营管理效益。
二、 互联网金融中的数据及特点
1. 互联网金融的数据。与互联网电子商务一样，互联网金融作为金融信息化的形式，离不开参与互联网金融活动的企业、客户，以及相关的金融服务或产品。与传统金融活动相比，互联网金融活动更容易收集、整理、存储用户信息、用户交易数据、服务或产品信息，甚至还能存储用户在交易过程中对互联网平台的使用情况、操作行为，以及沟通、留言等信息。从互联网金融数据的构成形式来看，主要包括：用户数据、交易数据、用户操作及行为数据、金融服务或产品供给情况，以及文本数据（包括：电子邮件，即时聊天，以及留言等）。
（1）用户数据。互联网金融业务的开展，离不开用户的参与。为保障用户在交易过程中的金融安全，保证日常金融活动的顺利进行，金融企业针对用户信息的管理工作是十分严格的。通常情况下，用户的基本信息会被收录和存储到企业信息系统之中。作为互联网金融的服务对象，用户是不可缺少的组成部分，用户规模直接反映了企业的规模，还间接反映了企业的发展前景。
（2）交易数据。互联网金融是传统金融向电子信息化方向的发展，互联网金融的主要活动离不开用户交易。互联网金融企业为用户交易提供了互联网平台媒介及相关金融服务。为保证交易安全，提高企业的服务质量，便于回溯和取证，系统会记录用户通过互联网平台交易的过程。长期积累的交易数据不仅可以用来分析用户的交易偏好，也可用来侦测用户的异常交易行为，为防止交易风险提供依据。
（3）用户操作行为数据。互联网金融平台不仅是互联网交易的媒介，也承载着传递信息，宣传金融服务的作用。与传统金融不同，互联网金融平台无法通过面对面的交谈，感知客户的感受，发现客户的异常行为。因此，为了提升互联网金融平台的服务质量，了解客户的操作行为习惯，通常会记录客户的操作行为。
（4）文本数据。作为信息传递的平台，互联网中存在大量的评价，留言，沟通交流信息，这些信息体现了民众的舆论动向。金融运行的基础为信用与预期，这种特征使其更容易受社会信用与预期舆情的影响。金融舆情能够通过一定的作用机理对互联网金融运行产生现实的影响，如果不能及时关注和应对小的金融舆情，则有可能酿成大的金融危机事件。
（5）其他数据。除此之外，还有诸多外部因素会影响互联网金融的正常运行，例如国家宏观经济运行情况，物价水平，进出口、行业发展状况等都会对互联网金融产生影响。为保证互联网金融企业的正常运行，应该全面，细致的整理和收集相关的数据。
2. 互联网金融数据的特点。与大数据一样，互联网金融数据具有规模性（Volume）、多样性（Variety）和高速性（Velocity）等三大特点。三大特点交织在一起，形成了当今中国互联网金融的新局面。
（1）规模性。所谓规模性指的是，互联网金融数据的量达到了一定的程度，无法通过当前主流的分析工具来及时处理。互联 网金融数据的规模体现在用户规模增大、交易规模增大两方面。一方面，由于互联网金融的门槛较低，效率较高，互联网金融的参与者更具有广泛性、规模性，更加平民化导致互联网金融用户规模较大。另一方面，结合互联网的特点，加之互联网企业的平台、用户、以及大数据优势，互联网金融的用户规模、交易规模很容易迅速提升。
（2）多样性。所谓多样性指的是，互联网金融数据的数据类型，除了有结构化的数据以外，还有半结构化和非结构化的数据，例如文本数据。此外，还体现为互联网金融活动的多样性，互联网金融提供了在线支付、还贷借贷、理财、保险等服务，丰富了互联网金融的形式。常见的互联网金融活动包括：B2B电商金融、B2C电商金融、网销基金（网络理财）、网销保险、银行电商、P2P网贷、网络支付、众筹融资、虚拟货币等。
（3）高速性。所谓高速性指的是，互联网金融数据的到达与处理必须及时高效，不允许较长的延迟，不及时将会造成不必要的损失。同时，借助互联网平台的宣传，互联网用户的响应速度提高，加之用户规模较大，数据的增长速度呈指数增加。
可见，要从大数据中识别、发现互联网金融中潜在的风险，需要有处理大数据规模性、多样性、高速性的能力。要应对互联网金融中的大数据问题，需要建立完备科学的互联网金融风险预警体系。目前大数据主要的处理模式可以分为流处理和批处理两种，其中批处理是先存储后处理，而流处理则是直接处理。不论以哪种方式处理数据，互联网金融风险预警系统都要从数据出发，识别、发现、预警、监控、预测互联网金融中潜在的风险。
三、 互联网金融风险预警系统
1. 以数据为中心的体系设计原则。
（1）系统性原则。互联网金融风险预警体系是针对互联网金融风险的监测、预测、预警的系统，是一个大的体系，必须涵盖互联网金融活动的全过程。必须考虑到互联网金融活动中的每个参与者，包括金融服务、金融产品的提供者，中介机构、用户，以及政府、监管机构等；
还须考虑各种交易行为，甚至民众舆论动向。同时，还需兼顾国家宏观经济运行情况、经济指标、行业发展情况等。
（2）时效性原则。由于互联网金融数据具有高速、变化的特点，说明实时处理分析的重要性，目的就是实时防范和减少金融风险，及时识别、判断金融风险，及时对风险进行预测和响应，在时间上要连续，在内容上要连贯和可比。
（3）可操作性原则。在数据的收集、管理时，要有利于风险的识别、判断、预测；
在系统的构建时，要结合符合公司实际情况，简单、可靠、易行；
在数据分析过程中，选取的指标、统计方法、相关判别准则要易于分析、有利于操作，不仅能快速的识别、判断、预测风险，做出预警，还能辨别风险的源头。
（4）科学性。设计过程中应尽量考虑采用可量化的指标，同时也要设置一定的定性指标，以进一步系统地反映定量指标所不能表征的金融风险。对于定性指标也要给出准确的判断标准，尽可能避免人为因素的误导，确保评价结果的科学性、合理性和准确性。
（5）弹性原则。系统的设计应兼容既有金融风险预警系统，保证企业正常运营的前提下，随着时间的推移，对系统进行不断改进和完善。保证系统中功能、模块应能独立运行，功能各异，相互补充，避免冗余。
2. 以数据为中心的系统的层级。
（1）数据管理层。数据作为系统中的核心部分，是整个体系中的关键环节。企业在建立以数据为中心的互联网金融预警系统过程中，必须健全为企业服务的数据管理机制，建立与企业规模相匹配的数据中心。数据中心的职责包括：数据的收集、整理、加工、存储，提供方便、可靠的数据操纵接口，以便其他层级用户的使用。数据中心管理数据时，应保证数据的完整性、准确性以及安全性；
并兼顾可靠性，保证数据中心正常运营，为风险的预警提供数据支持平台。
（2）数据整合层。要从互联网金融的大数据海洋中实现金融风险的预警，必须对金融风险有透彻的定义和认识。从金融风险的定义出发，确定分析需求，对数据进行重新整合，提取与之对应的分析数据。数据整合是保证分析结果可靠性、准确性必不可少的环节。如果说数据是预警体系的基础，那么需求则是预警体系的灵魂。数据提取层的任务包括：风险的定义、分析需求的确定、数据的整合与提取。
（3）数据分析层。数据分析是互联网金融风险管理控制的实施手段。全面的数据分析系统，应包括现行的指标体系、统计模型，及人工智能方法；
同时兼顾与企业相适应的相关指标体系、统计模型等方法。数据分析层的功能应包括：风险识别、判断，风险预警，风险监控，自动上报、信号系统，风险预测，风险评级等功能。
（4）数据解释层。来自数据分析层中的每一次预警、每一个报告，都须结合企业的经营管理状况，以及企业外部经济运行环境，行业背景来进行解读。目的是更系统的评估风险，评价风险的可靠性，风险的危害程度，产生的根源，可采取的控制手段，弥补数据分析层的不足，为企业决策管理者提供更完整的决策依据，从而减少企业为规避风险所产生的损益。数据解释层应健全风险响应机制，建立风险应急小组，为及时处理风险提供依据。
结合以“数据”为中心的体系设计原则，从系统性、时效性、可操作性、科学性和弹性来看，预警体系涵盖了以数据为中心的互联网金融风险分析的各个环节，即数据的收集、数据提取、数据分析和数据解释；
各层级紧紧相扣，又相互独立，为企业风险控制管理提供有力支撑；
通过数据中心的建设，有利于加快企业的信息化，提供企业管理水平，降低因企业管理缺陷导致的内部风险；
统筹兼顾、持续改进，降低企业管理经验成本。
四、 结论与机制实施建议
建立互联网金融风险预警体系的目的是，预防或降低企业在经营过程中，由于决策失误，客观情况变化或其他原因使资金、财产、信誉遭受损失。本文介绍了从互联网金融的发展状况入手，介绍了互联网金融的数据及特点，说明了互联网金融风险预警系统的设计原则和系统层级。建立以数据为中心的金融风险预警系统，不仅能够帮助企业降低和减少金融风险带来的损失，也能帮助企业提高、完善 企业经营管理水平。基于大数据的金融风险预警系统作为保障互联网金融正常运行的工具，在传统金融互联网化的时代背景下，将会得到快速的发展。在系统的实施过程中，我们提出如下建议：
（1）建立科学、体系的考核评价机制。数据作为风险预警机制的核心，一旦离开操作数据的“人”，将毫无用处。因此在系统建设的过程中，应建立科学、体系的考核评价机制，提高参与者的主观能动性，保证系统顺利实施。考核机制应从数据的角度出发，以建立全面、可靠、弹性、实时、安全的数据体系为目标，对参与者在体系建设中的效能进行评估，量化参与者任务完成情况考核，奖励为体系建设做出贡献的参与者。
（2）要注意事物发展的阶段性，由易到难，逐步金融风险预警系统。互联网金融风险预警系统不是简单地借用传统金融风险系统，或者新系统的重新开发，而是在传统金融风险系统的基础上，结合互联网的特点，建立与大数据为中心的风险预警系统，本质是传统金融行业向互联网金融行业的转变。实施的过程中，企业要做系统的评估，从简到繁，从易到难，保证企业正常运行的情况下，稳步建设以数据为中心的金融风险体系。同时，要结合企业的经营管理水平，充分利用互联网技术，在风险管理的过程中不断实践，有条件的创新，建立符合企业自身发展要求的金融风险预警系统。
（3）制定科学规范的金融风险预警系统实施、操作程序。为保证系统实施、操作的规范性，应制定科学、规范的程序。在预警系统实施的过程中，应以数据为中心，制定明确的系统实施计划，包括确定系统实施的进度、参与者、目标以及突发事件的处理等。同时要制定系统使用的行为规范、操作流程，明确参与者的权责、业务范围、数据权限等；
制定风险分析、上报、反馈和监测机制，保证及时发现风险，且得到及时响应。
大数据互联网论文范文第5篇
一、互联网、大数据、人工智能背景下管理会计发展存在的问题
（一）企业对互联网、大数据和人工智能的使用意识相对较为薄弱
一个人价值选择和行为导向的形成在很大程度上会受到自身思想意识的影响与制约，有时何种思维方式就会形成何种价值选择与行为选择，同样地，在当前互联网、大数据、人工智能背景下，企业管理会计发展在很大程度上会受到相关发展理念和指导思想的影响与制约，从近几年我国企业管理会计发展实践来看，有相当一部分企业还存在互联网、大数据和人工智能的使用意识相对较为薄弱的问题，这已经在很大程度上影响了企业健康稳定发展。具体来说，现阶段企业对互联网、大数据和人工智能的使用意识相对较为薄弱这一问题主要表现为企业领导者对现阶段互联网、大数据和人工智能的认识程度相对不足，理解能力相对有限，未能意识到互联网、大数据和人工智能在企业管理会计发展方面的重要推动作用。企业领导者是企业发展方向的掌握者和发展政策的制定者，因此，企业领导者的思维方式和发展理念会在很大程度上对企业管理会计发展产生直接影响。企业领导者由于对互联网、大数据和人工智能的认识程度不足、理解能力相对有限，所以未能在发展过程中给予互联网、大数据和人工智能的使用以必要的重视，也不能在工作开展的过程中给予其相应的人力、物力和资金支持，导致互联网、大数据、人工智能与管理会计的结合难以取得实际成效，企业管理会计在新时代的发展成效迟迟得不到有效提升。
（二）管理会计理论和实践相脱节
在当今时代背景下，管理会计在发展过程中有了一定的理论创新，随着社会发展进行了新的探索和改变，这是值得鼓励和欣喜的一面。但不可否认的是，管理会计的理论创新与实践发展存在一定的脱节问题，导致管理会计发展并未取得实际成效。举例来说，尽管一些企业利用互联网、大数据和人工智能等现代化信息技术手段对市场进行了系统化分析，但这些分析仅仅停留在理论层面，并未涉及企业发展实际，因此未能投入到企业实际生产和运营中。管理会计的理论发展和创新在一定程度上还处于纸上谈兵的阶段，理论和实践之间存在脱节问题。
（三）管理会计工作人员专业素养相对不足
管理会计工作的开展和相关政策的实施在很大程度上依靠和依赖于管理会计工作人员，因此，管理会计工作人员专业素养的高低和实际工作能力的强弱会在很大程度上对企业管理会计工作的开展产生至关重要的影响。但是，从近几年我国企业管理会计工作发展情况来看，在互联网、大数据和人工智能背景下，我国部分企业还存在管理会计工作人员专业素养不足的问题，主要表现在以下两个方面。首先，管理会计工作人员的知识结构较为陈旧。随着时展和社会进步，管理会计工作人员只有紧跟时展步伐，不断学习和补充新的知识，才能跟上时展节奏。但就目前来说，一些管理会计工作人员未能跟上时展步伐，及时补充自身在互联网、大数据和人工智能方面的知识，导致自身知识结构还停留在以往阶段，知识构成相对来说较为陈旧，在日常工作过程中不能把互联网、大数据和人工智能相关技术与知识运用到工作中，导致自身工作质量得不到有效提升，工作效率也相对较低。其次，管理会计工作人员对互联网、大数据和人工智能的操作使用能力相对不足。在新的时代背景下，管理会计工作人员存在对大数据、互联网和人工智能的使用水平不足、能力偏低的问题，导致其在日常工作的开展过程中，不能将大数据、互联网和人工智能积极地与工作内容相结合，依然沿用传统的工作方式，使得管理会计工作效率和工作准确性都难以得到有效保障。
二、互联网、大数据、人工智能背景下管理会计理论与实践发展路
（一）着力增强企业对互联网、大数据和人工智能的使用意识
针对目前我国部分企业在发展过程中存在的对互联网、大数据和人工智能的使用意识相对较为薄弱的问题，应意识到从思想意识领域着手，增强人们对互联网、大数据和人工智能的使用意识，使他们认识到互联网、大数据和人工智能在企业管理会计工作质量提升方面的重要意义，具体可从以下两个角度考虑。首先，从国家层面来说。政府相关部门要对企业发展进行相关指导，针对当前大数据、互联网和人工智能的时代特点进行深入剖析，站在时展的高度上对管理会计发展进行分析，在此基础上引领企业更好地运用互联网、大数据和人工智能，以促进企业管理会计工作效率与水平提高。其次，从企业自身来说。企业要以领导者为切入点，着力提高企业领导者对大数据、互联网和人工智能的认识水平，力求在最大程度上确保企业领导者在管理会计工作开展过程中给予管理会计工作与大数据、互联网和人工智能充分结合以必要的人力、物力和资金支持，确保管理会计在新时代的发展能够取得新进展和获得性突破。
（二）确保理论和实践统一
针对目前我国部分企业在互联网、大数据和人工智能发展背景下存在的管理会计理论与实践相脱节的问题，企业自身必须充分意识到实现管理会计理论和实践统一的重要意义。企业要意识到在创新发展管理会计理论的同时，将相关理论创新投入到企业发展实践中，对理论创新投入实践工作给予必要的资金支持和人力支持。此外，我国在研究管理会计理论发展与创新的过程中要避免照搬照套发达国家的成功经验，而要在最大程度上结合我国实际发展需求开展管理会计理论创新发展工作，力求在最大程度上确保管理会计理论发展符合我国社会发展、管理会计理论创新能够投入到实践中。在实践运用方面，企业要运用互联网、大数据和人工智能构建科学完善的管理会计信息系统，管理会计信息系统的构建是新时代企业健康稳定发展的重要前提和基础。在这个充满变化和挑战的时代，互联网、大数据和人工智能能够有效实现对海量信息数据的收集、整理、分析和提取，运用其中的关键信息为企业财务政策制定、相关发展战略决断和发展方向选择提供有价值的参考。
（三）建立高素质专业化的管理会计工作队伍
对原有的管理会计工作人员进行专业化和系统化培训。在互联网、大数据和人工智能背景下，管理会计工作提高发展质量不能通过大批量更换原有工作人员的方式来实现，因为管理会计工作在很大程度上具有复杂性和长期性特点，这就决定了管理会计工作质量和水平的提高需要不断提升管理会计工作者的专业水平，并在时展过程中不断补充其理论知识，更新其知识结构。就目前来说，企业可通过聘请专业权威人士开展讲座和培训的方式，对原有的管理会计工作人员进行专业化培训，从大数据、互联网和人工智能的使用方面不断提高原有工作人员的管理会计工作能力，使其可以在日常工作开展过程中运用好互联网、大数据和人工智能相关手段。例如，企业可以在对原有管理会计工作人员培训的过程中着力培训企业工作人员深度挖掘数据的能力，并利用互联网技术和人工智能进行数据采集和分析，不断加强新时代企业在管理会计工作中对数据库平台的建设，提高对数据的分析能力、判断能力和运用能力，给企业发展注入新的活力。而从企业管理会计工作人员自身来说，在互联网、大数据和人工智能背景下，其要树立终身学习理念，在时展过程中对新产生的知识及时关注和积极学习，力求在最大程度上掌握新的管理会计相关知识，进一步适应互联网、大数据和人工智能时代管理会计新的工作方式。此外，企业还可以通过引进优秀人才的方式提升管理会计工作人员队伍质量。优秀人才的引进有利于给企业发展注入新鲜血液，带来新的活力、新的工作思路和新的工作方法，推动管理会计工作不断开拓新境界。但是，企业在人才引进的过程中需要注意的是，平衡好被引进人员理论知识方面与实践操作能力方面的关系，力求在最大程度上确保所引进的优秀人才既具备高水平的管理会计理论知识，又能将相关理论与实践充分结合，推动企业管理会计实际工作质量和水平提高。
三、结语
本文以互联网、大数据、人工智能背景下管理会计的发展为切入点，深入分析新时代背景下管理会计发展存在的问题，例如，对互联网大数据和人工智能的使用意识相对较为薄弱、管理会计理论和实践相脱节等，并在此基础上提出了诸如着力增强对互联网大数据和人工智能的使用意识、确保理论和实践统一以及建立高素质专业化的管理会计工作队伍等管理会计发展路径，希望对促进我国管理会计高质量发展有一定的积极影响。
参考文献