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大数据背景下美邦服饰应收账款风险管理研究

目录

一、内容概括................................................2

1.1研究背景与意义.......................................3

1.2研究目的与内容.......................................5

1.3研究方法与路径.......................................6

二、理论基础与文献综述......................................7

2.1应收账款风险管理理论.................................8

2.2大数据在应收账款管理中的应用........................10

2.3国内外研究现状......................................11

三、美邦服饰公司概况及应收账款现状分析.....................12

3.1美邦服饰公司简介....................................13

3.2公司应收账款管理流程................................14

3.3应收账款规模及结构分析..............................15

3.4应收账款风险识别....................................16

四、大数据背景下美邦服饰应收账款风险管理策略构建...........18

4.1数据收集与整合......................................19

4.2风险评估模型构建....................................20

4.3风险预警机制设计....................................21

4.4风险应对措施规划....................................22

五、大数据技术在应收账款风险管理中的具体应用...............22

5.1数据挖掘技术在信用评估中的应用......................23

5.2智能算法在风险预测中的应用..........................24

5.3图像识别技术在欺诈检测中的应用......................25

六、案例分析...............................................27

6.1美邦服饰应收账款管理案例介绍........................28

6.2案例中大数据技术的实际应用效果......................29

6.3案例总结与启示......................................30

七、结论与展望.............................................32

7.1研究结论总结........................................32

7.2研究不足与局限......................................33

7.3未来研究方向展望....................................34

一、内容概括

为响应市场对个性化和时尚趋势的要求，美邦服饰成为了国内中高端服饰市场的提及品牌之一。在进入全球化竞争的环境下，企业面临着外部经济波动以及内部业务扩展等多个维度的不确定性。应收账款的管理成为企业财务健康状况的关键，在大数据浪潮的推动下，本研究试图从应收账款的规模、结构以及区域分布等方面，利用大数据分析技术，发掘美邦服饰在应收账款管理中仍旧存在的问题和风险。

通过建立综合性的风险评估模型，结合大数据处理技术，本研究着重分析了美邦服饰的应收账款账龄分布与坏账损失率之间的关系，旨在识别高风险客户群体、优化收账策略，并针对性地制定风险预防措施。论文提出了基于信用评分的应收账款监控机制，强化了对业务变动情况监控的比率分析，并运用了机器学习算法，不断迭代地提升风险预测的精确度。

本研究还提出建立数据驱动的应收账款异常监测框架，通过开展常态的财务数据分析，与历史数据进行对比分析，以实时强化的方式捕捉偏差，并依据现金流状况来调整财务策略。根据应收账款的结清周期、逾期量，以及各区域及客户的应收账款风险