百度智能云的新结构分为百度大脑

学工管理系统

财务中台建设涉及企业流程、组织架构、数据、信息系统、技术架构等诸多内容，需要整理、分割财务业务的全过程，整合到支付结算、发票审查、发票发行、发票检查、成本结转、证书生成等不同的财务功能单元，其中标准化、通用性高、业务价值高的财务功能形成标准、规范的财务服务产品财务中台建设不仅是财务专业水平的技术问题，也是企业水平的管理变革，从全局角度来看，需要调动公司整体资源参与，以财务中台建设为线索，突破集团财务信息化一体化融合瓶颈，促进企业数字化转型发展。

据介绍，百度智能云的新结构分为百度大脑，包括基础层、感知层、认知层和安全，是百度的核心技术引擎，中间层是平台，包括通用的基础云平台、AI中心台、知识中心台、场景平台等重要组件，如多媒体平台、云原始开发平台、物联网、块链等在新的结构下，百度智能云的云业务远远不限于云计算范畴。基础云计算结合AI中台、知识中台、大数据等，使AI起到抓手的作用，更快更好地发挥驱动力，加快产业智能化升级。

在大量数据存储水平上，数据中心需要实现知识存储和知识计算，以前的数据库多为矩阵结构、立方结构存储，认知智能时代需要图形结构的存储。利用图形存储、列式存储等方式，以及Hadoop和Spark平台的分布式并行计算框架，实现每分钟引入数百万数据的数据库性能，实现大量数据图像的高效存储和查询。

我们自豪地参与了上海两网的建设，包括数据收集、数据管理和应用等工作，青浦、长宁等智能公安的建设，现在也协助上海市大数据中心规划上海市局委员会的数据中台建设标准。

方案底层有百度在工业云和IoT领域技术的强有力支持，中间层是工业视觉智能和工业数据智能两个AI中心。在基础和中间层的支持下，百度智能云向外输出智能质量检测、能源消耗优化等AI应用，可以帮助企业降低成本，复盖钢铁、3C、水务、电力、汽车等多个行业。

一般来说，将企业的信息化系统比作自行车，业务中心和数据中心是自行车的两个轮子，两个轮子通过数据与链密切相关，发挥价值，离开哪个轮子，信息化系统这个自行车无常行驶。我们必须重新考虑我们的假设。

数据中心台的合理性也一直有争议，大型(集团型)公司有独立的子公司，数据之间不需要太多的连接和共享，分别构筑自己的子数据中心台也是合理的框架。

在《新基础设施+交通》主题第二篇《从构建数据中心台开始》一文中，我们通过数据战略、数据战斗、数据战术三个步骤介绍了交通数据中心台的构建途径。我们认为数据中心是重要的数字基础设施，通过数据资产化和数据连接的立体化，实现了交通大数据的闭环和合作，迈出了数字转型的第一步。但是，为了使数字技术能够帮助交通部门发挥更大的效能，提高各作战单元的业务履行能力，需要业务中心的祝福，可以提高各单位面临无序、不确定业务场景的战斗力，使建设的信息化设施真正发挥可用、胜利的效果。

在落地过程中，以电器商品为代表的交易平台客户为优先。这是因为这样的客户需要开源节流，提高分发、决策效率，解决转化率低、客户成本高等核心痛点，实施成本低、效果好的人工智能中心是交易平台节约成本效率的重要突破口。以最常见的正确营销为例，企业为了完成用户和具体产品的匹配，通常使用简单的AI算法，但效果总是平坦的。拥有深刻智力的AI中心，客户只需将所有数据访问公共云API，就能大幅度提高搜索、推荐、决策精度，整体转化率提高40%~60%。

从发展方向来看，数据中心并没有抛弃传统的决策支持系统框架，但是基于中心的理念，提取了原来的决策支持系统构筑过程中的重复部分，构成了新的数据集合地(在此不论述数据市场、数据湖等概念)

从这个角度来看，数据中心成为业务引擎需要满足很多条件，经过一些时间的验证，行业的发展不会停止。回到搜狐，看更多。

制定入账规则时，证明书附带的财务数据需要一定的粒度，可以有效地结合数据中心和业务数据进行业务分析。