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【数据治理之数据标准】信息分类与编码详解:从标准到实战 你是否好奇,庞大的数据世界是如何被有序组织起来的? 为什么每个公民都有唯一的身份证号?产品、行业、行政区划背后那些数字代码又藏着什么规律? 本视频系统讲解 《信息分类与编码》 的核心知识,这是构建一切数据标准与实施数据治理的基石。我们将带您从概念到应用,彻底搞懂: 🔍 第一部分:概念扫盲 什么是信息分类?什么是信息编码? 为什么它们是数据管理的“先行官”? 📚 第二部分:分类的方法与原则 五大分类基本原则:科学性、系统性、可扩延性、兼容性、实用性。 三大分类方法:线分类法(如行政区划)、面分类法(如商品属性)、混合分类法,结合实例解析。 💻 第三部分:编码的奥秘 代码的六大功能和设计六原则。 八种代码类型深度解析:顺序码、无序码、缩写码、层次码、矩阵码、并置码、组合码…… 用身份证号、汉字区位码、商品编码等生活化实例,让你一看就懂。 代码的表现形式与十大实用编码规范,助力你设计出清晰、可扩展的编码体系。 🎯 适合谁看? 从事或向往数据治理、数据管理、数字化、信息化相关领域的职场人。 学习计算机科学、信息管理、工商管理等相关专业的学生。 任何对数据如何被组织和管理感到好奇的朋友。 👇 在评论区留下你遇到的数据治理问题或经验,我们一起交流成长! 🔔 关注我,持续分享数据领域的干货知识与实战心得。
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悬剑2月前
什么是银行贷款中的联合授信? 联合授信的核心是“信息共享、分头审批、总额管控”,并非“共同查征信、共同审批”,具体流程和征信影响如下: 一、征信查询:不会反复查,更不会多银行同时查 1. 查询主体是“牵头银行”或“各银行自主但共享结果” 联合授信启动时,通常会由一家“牵头银行”(比如企业主要合作银行)先查询企业征信,将征信报告同步给其他参与银行;若没有牵头银行,各银行也会自主查询,但会第一时间共享查询结果——不会出现3家银行同时、重复查征信的情况,避免企业征信报告上出现多条“审批查询记录”,导致征信“变花”。 2. 查询节点固定,仅在“联合评估阶段”查1次 征信查询只在“多家银行共同评估企业资质、确定总授信额度”的阶段进行1次,后续各银行在总授信额度内审批自己的贷款时,会直接用之前共享的征信结果,不会再额外查询,从根源上减少对企业征信的影响。 二、审批流程:不是“共同审批”,而是“分头审批+总额约束” 1. 第一步:多家银行先“一起定总额” 参与联合授信的银行(比如3家)会先共同分析企业的营收、负债、征信等情况,协商确定一个“联合授信总额度”(比如企业需要1.2亿,3家银行共同确认总授信额度为1.2亿,避免过度放贷)。这个阶段是“共同评估总额”,但不是“共同审批贷款”。 2. 第二步:各银行“分头批自己的额度” 总额度确定后,3家银行会在1.2亿的总框架内,各自审批给企业的贷款额度(比如A银行批5000万、B银行批4000万、C银行批3000万)。每家银行的审批流程独立进行(比如A银行审A的5000万,B银行审B的4000万),不会出现“3家银行一起审同一笔贷款”的情况,审批效率和单家银行审批类似,但能通过“凑额度”满足企业大额需求。 3. 第三步:放款后共享还款信息,而非再查征信 企业拿到各银行的贷款后,后续的还款记录会由各银行同步到央行征信系统,参与联合授信的银行能实时看到企业的还款情况——但这是“共享还款信息”,不是“再查征信”,目的是及时发现企业的还款风险,而非增加征信查询记录。 简单来说:联合授信的核心是“先一起定好‘总盘子’,再各自分‘蛋糕’”,征信只查1次,审批各自独立,既满足企业大额需求,又不伤害企业征信。#涨知识 #知识科普 #强烈推荐 #上热搜 #普及知识
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