현금흐름은 기업의 부채상환능력을 측정하는 핵심지표이며, 현금흐름의 전달자인 은행 명세서는 기업의 영업상황을 빠르게 파악하고 효율적인 발견에 도움을 줄 수 있는 가장 좋은 방법입니다. 회사의 잠재력에 대한 질문입니다.
은행 전자상거래가 대중화되면서 기관에서는 보다 포괄적이고 심층적인 분석을 위해 전자금융 명세서를 수집하기 시작했습니다. 그렇다면 현금 흐름을 어떻게 분석해야 하며, 어떤 문제를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니까?
다중 은행 거래 데이터 통합
분석을 시작하기 전 첫 번째 단계는 고객의 다중 은행 및 다중 형식 거래를 통합하는 것입니다. 데이터 분석에는 쓰레기를 넣으면 쓰레기가 나온다(쓸데없는 데이터를 넣으면 쓸모없는 결과가 나온다)는 원칙이 있습니다. 이 단계는 어렵지는 않지만 매우 복잡합니다. 정보를 표준 형식으로 흐르게 하면 분석을 위한 통합된 데이터 기반을 가질 수 있습니다. 고객 파일이 많고 흐름량이 큰 경우 수동 병합은 매우 시간이 많이 걸리고 힘든 작업입니다.
신뢰성: 허위 기록 및 누락 계정
데이터 통합 후 회사의 데이터가 완전하고 신뢰할 수 있는지 확인합니다. 첫 번째는 기업 데이터의 신뢰성입니다. 데이터가 과도하게 처리되어 신뢰할 수 없으면 후속 분석의 중요성이 제한됩니다. 데이터의 신뢰성을 검증하는 방법에는 계좌 잔고 관리가 지속적으로 이루어지고 있는지, 일일 평균 잔액에 맞춰 분기마다 이자를 받는지, 계좌 간 내부 이체를 일치시켜 상쇄해야 하는지 등 여러 가지 방법이 있습니다.
신뢰할 수 있는 데이터라면 다음으로 데이터 무결성을 검증하고, 각 계정의 데이터가 완전한지, 누락된 항목이 있는지, 얼마나 누락되었는지 확인합니다. 또한 회사가 모든 주계좌를 제출했는지 여부도 확인해야 합니다. 내부 이체에서 제출되지 않은 자신의 계좌번호를 찾아보고 발생한 거래 금액을 계산할 수 있습니다. 또한 해당 계좌가 속한 은행, 계좌가 개설된 장소, 회사의 은행 계좌 번호를 기준으로 통화를 결정할 수 있으므로 회사에서 더 많은 흐름 데이터를 수집할 수 있습니다.
데이터 구조화: 태그 분류 및 데이터 정리
태그 지정 및 분류는 현금 흐름 데이터의 구조화된 분석의 기초입니다. 예:
1. 법정대리인 및 회사의 주주정보를 통해 거래상대방이 회사의 특수관계자인지 여부를 판단할 수 있습니다.
2. 사업 범위를 통해 기업이 고객/공급업체인지 판단하면 업계 지표(예: 총 수익 또는 총 지출에서 도매업체 지출이 차지하는 비율)를 설정하는 데 도움이 될 수 있습니다.
3. 회사를 등록일 기준으로 신규설립, 1~2년, 2~5년, 5년 이상 등으로 구분하면 신규설립 시 긴밀한 거래관계가 있는 의심업체를 찾는데 도움이 됩니다
4. 등록 자본금에 따라 회사는 대, 중, 소 등으로 구분될 수 있습니다. 각각의 거래는 분류될 수 있습니다. 첫째, 운영, 자금조달, 자금조달로 구분되며, 계속해서 내부이전, 매출수익, 대출유입, 경상대출, 공급업체 조달, 급여비용, 납세, 물, 전기, 임대료, 출장 등으로 세분화되고 있다. . 기다리다.
태그 분류가 완료되면 데이터 정리도 동시에 완료됩니다. 이후 내부이전과 투자, 자금조달 거래에 영향을 받지 않고 회사의 영업상황을 정확하게 분석할 수 있습니다. 태그와 분류는 후속 분석의 기초를 마련하여 다차원 분석을 가능하게 합니다.