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预支工资20万可以打工还债上海的

吾本思无邪

2021/6/11 3:07:51

预支工资20万可以打工还债上海的
最佳答案:

这种事情几乎不可能 信任是需要慢慢建立的 不可能直奔主题

山爱景那婉

2021/6/15 5:14:48

其他回答(2个)

  • 湖暖

    2021/6/12 3:09:26

    本人也是三十而立之年,当年书生意气,放弃高考,满怀激情走向向往已久的江湖。虽然没有“长剑挑酒壶,策马啸西风”,但也是单枪匹马东奔西跑。先后去过广东东莞深圳,江西九江景德镇鹰潭,江苏苏州昆山,重庆九龙坡沙坪坝,陕西安康西安,北京,内蒙古鄂尔多斯,湖北廊坊定州,湖北武汉襄樊十堰,河南驻马店信阳,江苏泰州盐城张家港常熟,浙江温州东阳(横店义乌),福建福州,现在在昆山。

    在从小金庸武侠梦和近现代一系列传奇人物精神鼓舞下,一路走来,有笑有泪。结果是长了眼袋,空了口袋。幸好就是没有负债!

    当然,很多人不理解我,包括我亲人,说好好的小伙子不务正业,稳稳当当的上班不好吗,弄得年纪一把还一无是处,连老婆都没有。

    当初做生意赔钱,后来接受大哥建议进厂上班。日子的确是稳妥了,每天像上学一样三点一线,工资扣除五险一金也就几千块钱。经常反思,这就是我想要的生活吗?即使丰衣足食,却毫无梦想,没有乐趣。人生苦短,前路无期,有何意义?

    现在**原因,公司效益不好,市场也是一片鸡毛,也很困惑。

    一起加油吧,追梦人!

  • 坨坨与丑橘

    2021/6/19 6:07:01

    现金流是衡量企业还款偿债能力的核心指标,而银行流水作为现金流的载体,是快速了解企业经营情况的最好抓手,可以帮我们高效发现企业的潜在问题。

    随着银行电子化的普及,机构都陆续开始收集电子银行流水,进行更全面,更深入的分析。那么现金流水该怎么分析,又能帮助发现哪些问题呢?

    多银行流水数据整合

    在开始分析之前,第一步是整合客户的多银行多格式的流水。数据分析有一个原则:“Garbage in,garbage out”(无用数据进,无用结果出)这步不难但很复杂,中国4200多家银行,格式不同,要把流水信息统一成标准格式,我们才能有统一的数据基础进行分析。如果客户文件多,流水量大,手动操作合并是很耗时费力的。

    可信度:流水造假和账户缺失

    数据整合后,我们来验证企业的数据是否完整可信。首先是企业数据可信度,如果数据经过了重度加工而不可信,后续分析的意义就会受限制。多种方式可以验证数据可信度:账户余额理是否是连续的,每季度是否收到和日均余额匹配的利息,各账户间内部转账理应匹配抵消等等。

    如果数据可信,我们接下来验证数据完整性,检查每个账户的数据是否完整,有没有缺失,缺失多少。此外,还要查验企业是否提交了所有的主力账户:可以从内部转账中发现未提交的本方帐号,统计发生的交易金额。还可以根据企业的银行账号判断该账号的所属银行,开户地和币种等信息,方便进一步向企业征提流水数据。

    数据结构化:标签分类和数据清洗

    标签与分类是结构化分析现金流数据的基础。比如:

    1.通过法人代表和企业股东信息,可以判断交易对手方是否为企业的关联方。

    2.通过经营范围判断企业是客户/供应商,可帮助我们建立行业指标(比如对批发商类支出占总收入或总支出的比例)

    3.通过注册日期将企业分为新成立,1-2年,2-5年,5年以上等,可以帮助发现新成立就发生密切贸易往来的疑点公司

    4.通过注册资本,可以将企业分为大中小型,等等每笔交易都可以分类。首先按经营性,筹资性和融资性区分,并继续细化分类为内部转账,销售收入,贷款流入,往来拆借,供应商采购,工资支出,税费缴纳,水,电,房租,差旅等等。

    标签分类完成后,数据清洗也就同时完成了。后续可以精准的分析企业的经营情况,而不受内部转账和投融资交易的影响。标签和分类会对我们后续的分析建立基础,由此可以进行多维度分析。

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