論文の概要: Financial Management Challenges in Enterprises Employing Remote and Hybrid Workforces
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.11918v1
- Date: Thu, 11 Dec 2025 13:56:26 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-12-16 17:54:56.019997
- Title: Financial Management Challenges in Enterprises Employing Remote and Hybrid Workforces
- Title(参考訳): リモートワークとハイブリッドワークフォースを活用した企業経営の課題
- Authors: Michał Ćwiąkała, Gabriela Wojak, Dariusz Baran, Ernest Górka, Bartłomiej Bartnik, Waldemar Gajda, Ryszard Ratajski,
- Abstract要約: 本稿では,遠隔およびハイブリッド作業モデルの下で活動する組織が直面する経営上の課題について考察する。
デジタルツール、コミュニケーション、そして組織的プラクティスが財務成果を形成する上で果たす役割を分析します。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The paper examines financial management challenges faced by organizations operating under remote and hybrid work models. It investigates how these flexible arrangements influence budgeting, reporting, and financial transparency in distributed teams. Using a quantitative survey of managers, HR staff, and finance professionals, the study analyzes the role of digital tools, communication, and organizational practices in shaping financial outcomes. Results indicate that remote and hybrid work can improve budget control and process transparency through the use of ERP systems and digital workflows. However, forecasting accuracy and interdepartmental communication remain major challenges, particularly in organizations with insufficient digital integration. Respondents also reported lower stress levels and improved work-life balance, suggesting potential well-being and productivity benefits. The paper recommends that companies enhance digital infrastructure, adopt advanced analytics for forecasting, and develop clear communication frameworks supported by employee well-being programs. The study contributes original empirical evidence on financial management in flexible work environments, offering practical insights for leaders navigating the digital transformation of finance.
- Abstract(参考訳): 本稿では,遠隔およびハイブリッド作業モデルの下で活動する組織が直面する経営上の課題について考察する。
これらの柔軟なアレンジメントが分散チームの予算管理、報告、財務透過性にどのように影響するかを調査する。
マネージャ、人事スタッフ、金融専門家の定量的調査を用いて、この研究は、財務成果を形成する上でのデジタルツール、コミュニケーション、組織的プラクティスの役割を分析します。
その結果,ERPシステムとデジタルワークフローを利用することで,遠隔作業とハイブリッド作業による予算管理とプロセスの透明性の向上が期待できることがわかった。
しかし、特にデジタル統合が不十分な組織では、予測精度と部門間コミュニケーションが大きな課題である。
レスポンデントはストレスレベルも低く、ワークライフバランスも改善し、幸福感と生産性のメリットが示唆された。
本論文は、企業がデジタルインフラを強化し、予測のための高度な分析を導入し、従業員福祉プログラムがサポートする明確なコミュニケーションフレームワークを開発することを推奨する。
この研究は、フレキシブルな労働環境における財務管理に関する最初の実証的な証拠を提供し、金融のデジタルトランスフォーメーションをナビゲートするリーダーに実践的な洞察を提供する。
関連論文リスト
- FinSight: Towards Real-World Financial Deep Research [68.31086471310773]
FinSightは、高品質でマルチモーダルな財務報告を作成するための新しいフレームワークである。
プロフェッショナルグレードの可視化を確保するため,反復視覚強調機構を提案する。
2段階のBinging Frameworkは、簡潔な分析セグメントをコヒーレント、引用認識、マルチモーダルレポートに拡張する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-10-19T14:05:35Z) - Synthesizing Behaviorally-Grounded Reasoning Chains: A Data-Generation Framework for Personal Finance LLMs [0.0]
エンド・ツー・エンド・エンド・アドバイザのための監視データを構築するために、関連する財務状況と行動金融研究を統合する新しい枠組みを導入する。
私たちの8Bモデルは、事実の正確性、流布度、パーソナライゼーションのメトリクスにわたって、はるかに大きなベースラインに匹敵するパフォーマンスを実現しています。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-09-17T17:12:38Z) - ORMind: A Cognitive-Inspired End-to-End Reasoning Framework for Operations Research [56.961539386979354]
ORMindは認知にインスパイアされたフレームワークで、反ファクト推論を通じて最適化を強化する。
提案手法は,要求を数学的モデルや実行可能なコードに変換するエンド・ツー・エンドのワークフローを実装し,人間の認識をエミュレートする。
現在はLenovoのAIアシスタントで内部でテストされており、ビジネスとコンシューマの両方の最適化機能を強化する予定である。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-06-02T05:11:21Z) - Beyond the Black Box: Interpretability of LLMs in Finance [0.0]
大規模言語モデル(LLM)は、金融サービスにおける様々なタスクにまたがる優れた機能を示す。
その内在的な複雑さと透明性の欠如は、特に高度に規制された金融セクターにおいて、重大な課題を引き起こしている。
本稿では, LLMの内部動作を機械的解釈可能性によって理解し, 活用する金融分野における最初の応用について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-05-14T15:24:21Z) - An Overview of Large Language Models for Statisticians [109.38601458831545]
大規模言語モデル(LLM)は人工知能(AI)の変換ツールとして登場した。
本稿では, 統計学者がLLMの開発に重要な貢献できる可能性について考察する。
我々は不確実性定量化、解釈可能性、公正性、プライバシー、透かし、モデル適応といった問題に焦点を当てる。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-25T03:40:36Z) - RAG-IT: Retrieval-Augmented Instruction Tuning for Automated Financial Analysis [1.2891210250935148]
RAG-IT(Retrieval-Augmented Instruction Tuning)は、業績報告の自動作成を目的とした新しいフレームワークである。
提案手法は,検索強化と命令ベースファインチューニングを統合し,現実的精度,文脈的妥当性,ドメイン適応性を向上する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-11T08:09:42Z) - A Survey of Large Language Models for Financial Applications: Progress, Prospects and Challenges [60.546677053091685]
大規模言語モデル(LLM)は金融分野における機械学習アプリケーションに新たな機会を開放した。
我々は、従来のプラクティスを変革し、イノベーションを促進する可能性に焦点を当て、様々な金融業務におけるLLMの適用について検討する。
本稿では,既存の文献を言語タスク,感情分析,財務時系列,財務推論,エージェントベースモデリング,その他の応用分野に分類するための調査を紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-15T16:11:35Z) - Enhancing Financial Inclusion and Regulatory Challenges: A Critical Analysis of Digital Banks and Alternative Lenders Through Digital Platforms, Machine Learning, and Large Language Models Integration [0.0]
本稿では,デジタル銀行と代替銀行が金融包摂性に与える影響とビジネスモデルがもたらす規制課題について考察する。
デジタルプラットフォーム、機械学習(ML)、Large Language Models(LLM)の統合について論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-18T05:00:53Z) - Survey on Foundation Models for Prognostics and Health Management in
Industrial Cyber-Physical Systems [1.1034992901877594]
BERTやGPTのような大規模基盤モデル(LFM)は、AI技術の大幅な進歩を示している。
ChatGPTはこの研究パラダイムにおける顕著な成果であり、汎用人工知能の可能性を秘めている。
データ取得技術とデータ処理能力の継続的な向上を考えると、LCMはICPSのPHMドメインにおいて重要な役割を担うことが期待されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-11T09:58:46Z) - Financial Distress Prediction For Small And Medium Enterprises Using
Machine Learning Techniques [5.301137510638804]
ファイナンシャルディストレス予測(Financial Distress Prediction)は、失敗する構造物の数と確率を正確に予測することで、経済において重要な役割を果たす。
しかし、中小企業にとっての財政難の予測は、そのあいまいさが原因で困難である。
本稿では,金融データの薄面成分分析,コーポレートガバナンスの質,および市場交換データを関連ベクタマシンに組み込んだ企業FCPモデルを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-23T15:58:30Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。