经济金融交易领域信用信息需求与供给分析（1）.docxVIP

PAGE 2 经济金融交易领域信用信息需求与供给分析 目录 引言…………………………………………………………………………………………………… 文献综述…………………………………………………………………………………………… 经济金融交易领域信用信息需求与供给分析…………………………………… 发展现状分析………………………………………………………………………………... 信用信息需求与供给存在的不足………………………………………………… 典型案例分析…………………………………………………………………………………. 研究结论………………………………………………………………………………………… 政策与建议………………………………………………………………………………………… 1. 引言 根据人民银行发布的2022年金融统计数据，2022年末社会融资规模存量为344.21万亿元，同比增长9.6%；广义货币 (M2)余额266.43万亿元，同比增长11.8%；人民币贷款余额184.97万亿元，同比增长12.9%。这些数据表明，2022年中国金融市场保持了较快的增长速度，为经济复苏提供了充足的流动性支持。 （2022年中国金融市场的需求变化与供给结构分析 ()）（尚普咨询集团，2023） 在经济金融交易领域，信用信息的发展与云审计密切相关，云审计作为一种先进的技术手段，为信用信息的需求与供给提供了有效的解决方案。云审计不仅能够增强信用信息的采集、整合和分析能力，还能够提升信用信息的准确性和可靠性，从而促进经济金融交易的高质量发展。随着经济金融交易的日益复杂和规模的扩大，信用信息在风险评估、决策支持、市场准入等方面的作用变得越发重要。然而，传统的信用信息管理往往面临数据分散、整合困难、分析效率低下等问题，导致信用信息的获取和应用存在一定的滞后性。而云审计的出现为解决这些问题提供了新的途径。云审计在经济金融交易领域的信用信息需求与供给分析中具有重要作用。通过提升信用信息的采集、整合、分析和应用能力，云审计为经济金融交易提供了更可靠、高效的信用信息支持，有助于推动经济金融交易领域的发展和创新，实现高质量的经济增长。同时，金融机构和企业应积极应用云审计技术，加强信用信息的管理和应用，为实现中国特色金融之路贡献力量。 本篇报告的主要研究课题是云审计。首先，围绕信用信息的需求与供给进行了综述。其次，根据经济金融交易领域的信用信息需求与供给结合PEST模型进行了现状分析。通过使用PESTEL研究模型对于典型案例的分析，发现了信用信息需求与供给存在的不足，并得出相关的研究结论。最后，将实施政策与研究结论相结合，提出了相应的建议。 2. 文献综述1000字 围绕信用信息需求与供给相关文献开展综述 招燕（2020）的研究发现，在当前的传统审计组织模式下，工商、税务等政府单位的相关数据必须按照规定要求集中存储于省级行政部门，这使得各级部门之间难以实现数据共享，同时上下级之间的大数据平台也相互独立运作。这种模式带来的问题是同类数据难以有效整合，各数据库之间也难以相互关联，严重影响了审计工作的效率和效果。这一情况凸显了传统审计模式在大数据时代面临的挑战。数据的集中存储限制了部门之间的信息流动，导致数据无法高效共享和整合。而大数据平台的相互独立运作进一步增加了数据管理的复杂性，使得相关数据的查找和整合变得困难。作为结果，审计工作受到了严重的影响，审计人员可能需要投入更多的时间和资源来处理和整合数据，从而降低了审计的效率。 招燕.大数据背景下审计的创新研究[J].农家参谋,2020(10):213. 张欢（2020）的研究针对审计工作在大数据背景下面临的挑战进行了深入探讨。研究结果强调，作为审计证据的数据储存在云服务器供应商的数据系统中，与其他数据混合在一起，使得审计证据数据的提取异常困难和复杂，进而影响审计的可用性。这种情况使得审计人员在获取关键数据时面临着困难，可能需要耗费更多的时间和资源来处理和整合数据，从而影响审计工作的效率和准确性。另外，内审人员在大数据环境中采用的传统审计方法，如观察、检查、询问、函证等，同样面临着困难。在日常场景中，由于很多用户可能将数据使用在不同路径下，导致观察法和函证在大数据环境下失效，无法有效提取审计证据数据。这使得审计人员需要探索新的审计手段和方法，以适应大数据时代的审计需求。 张欢.大数据视角下内部审计转型方向探讨[N].中国审计报, 2020－05－06 (008)． 沈超等人（2020）的研究提出了一系列优化内部审计工作的方法和措施。他们强调，内审工作需要紧跟时代步伐，更新审计思维，以适应大数据时代的审计需求。特别需要关注数据整合和分析的技能，以便更好地处理和利用海量数据。在应对大数据环境的挑战时，构建适应性强的审计