企業資金管理數字化進階探討

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我國企業資金管理數字化歷程，起步于上世紀八十年代，從會計核算軟件中的資金管理模塊，逐步發展為資金管理系統，再到資金管理系統與企業內部的業務系統集成、與外部資金往來機構的數據交換，企業資金管理的信息化和數字化手段越來越豐富和完善。隨著“大智移云物”(業界對大數據、人工智能、移動互聯、云計算、物聯網等的合稱）的興起，更多的人工智能技術逐漸應用于企業的資金管理工作。越來越多的企業通過運用云計算、大數據等技術重構財務組織、再造業務流程，提升財務數據的質量和財務運營效率，以更好地發揮資金管理輔助經營、支撐決策、創造價值的功能。

管理瓶頸“催生”數字化轉型

一是資金信息沒有形成全面可鉆取、可視化的展示。資金管理的可視化至少應滿足兩方面的基本功能：其一，分布的可視化，即資金/資產在時間和地理范疇上的分布情況可視；其二，狀態的可視化，即可以呈現交易流程中資金的每個狀態。更進一步，可視化還要實現對指標層級的穿透，例如能從表面的資金收益等信息，穿透到底層資產，為精準化運營提供依據。而當前企業資金管理系統大多僅能實現某一時點下的靜態信息（如月末的賬戶余額情況、債務信息），無法形成某個區間內的全局性視圖，無法從資金數據中鉆取到業務信息，也無法在業務流程中實時反映資金流向。這不僅造成了資金信息反映的遲滯，也給財務人員帶來了大量后端數據分析工作，更無法進行風險預警和資金規劃。與此同時，這些信息往往發生在前端業務環節，需要資金管理和后臺核算人員手工錄入系統，造成人力重復和資源浪費，且手工操作還容易出現差錯。二是數據分析結果不能滿足多維度分析的要求。搭建資金系統的目的是及時、廣泛地采集企業內外部數據，通過數據建模和數據智能，為管理者提供數據驅動的決策支持和深入價值鏈的業務支持。資金分析需根據不同角色、不同需求，提供特定有效信息，以支持特定目的決策。當前，大多數企業的資金管理平臺缺少多層次的資金信息定制化分析功能，也缺少不同指標的靈活選擇、統計口徑的按需調整和制定圖表的智能匹配。此外，資金系統中的數據大多為事后手工錄入，沒有從外部銀行、稅務、行業和市場獲取信息，也沒有對數據進行清晰的主題界定，數據顆粒度粗、時間滯后，難以滿足管理層、經營層、操作層等不同人員的多維度分析要求。三是資金數據多樣化成為提高工作標準化的掣肘。企業要想進行深入的數據分析和應用，首先要實現系統數據標準化——數據標準化是數據建設基石性的工作。在數字化時代，企業的資金數據范圍和類型極大擴張，不僅包含傳統的數字類型，還包括電子票據、訂單、倉儲單、提單等文字圖片、音頻視頻等各類文檔。數據類型的多樣化，導致難以形成標準的范式統一，數據整合及后續的深度分析運用十分困難。如今，有的企業已經開始通過數據清洗、建設數據工廠和數據中心等方式來建立數據標準，以實現數據來源統一、數據口徑和數據結構一致的目的。四是業財一體化系統尚未形成。業財深度融合要求資金系統從業務的全流程獲取數據，并建立豐富的主題管理數據。資金系統不能僅滿足于掌握企業的賬戶余額、資金往來、債務情況等傳統的財資數據，也需要從企業經營場景出發，在設計、研發、采購等全經營鏈條上獲取相關業務數據。但從目前看，由于規劃缺失、建設規范不一、流程復雜等原因，導致業務系統和財務系統被割裂，彼此缺乏有效對話，業財部門間的信息孤島現象嚴重，并由此產生了大量額外的手工操作，以彌補系統對接不暢導致的信息缺失和系統流程斷裂。此外，企業集團子公司系統間缺乏統籌，多個系統各自為政、業務協同效益差的現象也普遍存在，導致集團內難以進行統一、及時的資金調撥、統籌融資和對外投資。五是資金安全預警體系構建難度大。盡管很多企業已經在思考如何建立資金安全預警體系，但多數僅停留在模型預警階段，且只是通過財務指標，如流動比率、速動比率等進行預警，沒有采用非財務指標、流程預警等方法。而模型預警僅適用于漸進性風險、財務狀況逐漸惡化的情形，對于突發性風險則無能為力。此外，預警系統如何與企業資金系統、財務系統、業務系統融為一體，也是構建中的難點。

數字化轉型的實施路徑與關鍵發力點

企業在資金管理數字化轉型過程中，要從數據資產、技術手段、制度流程、人力資源等幾方面著手，通過不斷提高自身能力，適應轉型的需要。一是數據資產的運營能力。數字化時代，數據越來越具有海量性、多樣性、高速性和價值性等大特征，數據即資產。企業資金管理的核心目的是通過對數據資產的有效運營，為企業創造價值。大數據為企業管理不同領域的預測分析提供了基礎。企業的一切事務、物資乃至場景，都可以通過數字化，在虛擬世界中流轉；企業通過將事物構建為數字形式，能夠實現企業治理的全面虛擬化。這種將現實虛擬化的能力使得企業財資管理更加精細，能深入到企業治理的毛細血管。二是技術手段的創新能力。數字化時代，以大數據、人工智能、區塊鏈、物聯網、移動技術為代表的大量創新技術手段不斷涌現。企業的資金管理需要擁抱并應用這些技術，全面梳理新一代信息技術的潛在應用場景，重點著力互聯互通和效能提升，打造智慧財務應用。同時，需要具備進行自主創新的能力，包括對創新技術的應用能力以及對創新技術與企業傳統技術的整合能力。三是制度流程的協同能力。伴隨企業組織架構的不斷變遷、精細化管理要求的不斷提高，企業的制度流程要能夠及時適應發展并實時進行動態調整。在資金管理數字化轉型的過程中，財務人員與信息、業務及其他部門要進行良好的協同配合，共同搭建智慧平臺，通過內外部系統的深入集成形成智慧流程，實現企業、客戶、供應商的智慧運營，最終達到高效便捷的智慧體驗。四是人才隊伍的專業能力。企業資金管理價值的提升，要求資金管理人員在橫向上要具有全面的綜合能力，縱向上要具有精深的專業能力，即不僅要能“記錄和監控”資金數據和賬目，還要具有整合、管理和運營企業財務和金融資源的能力。鑒此，企業應打造一支價值創造型的資金管理人才隊伍。除此之外，企業要實現資金管理數字化轉型，還把握好三處關鍵發力點。其一，要高屋建瓴、統一規劃。財務數字化是企業全面數字化轉型的關鍵一環，而資金管理數字化又是財務數字化的核心。因此，資金管理數字化轉型必須自上而下統一思想、統一規劃。資金管理數字化轉型需要由各業務部門和職能部門配合，全面梳理現有的運營模式、業務流程、數據標準及信息系統現狀，做好現狀盤點，分析存在的問題，明確財務職能轉型和數字化建設的短期及長期建設目標，并逐項分解，形成數字化轉型路線圖，以此規劃工作優先及投入順序。此外，企業需要結合數字化轉型的整體戰略、財務職能定位、組織結構、人力資源和操作環節，重塑業務流程，借助信息化手段形成覆蓋全業務流程的一體化系統，實現全面資金信息的沉淀積累、快速處理與實時共享。其二，有效運用新技術。對于日新月異的新技術，企業應從資金管理的整體戰略出發，針對企業當前數字化轉型定位、職能和現狀，合理開發或采購數字化技術。具體包括以下方面：（1）通過運用以人工智能為代表的智能技術，企業的決策模式將從經驗式逐步向智能輔助，甚至人工智能主導的新決策模式發展。如通過人工智能技術與資金管理系統相結合，基于預設規則對收付結算進行自動化操作以及實時監控，及時識別、提示或阻斷風險交易。這可以大幅降低人工干預，提高交易數據的真實性、可靠性，有效保障資金安全。（2）云技術通過平臺化、模塊化部署的模式，能大幅降低企業的IT部署建設成本。更進一步，企業資金應用的服務化、云化，將推動企業流程的重塑和底層架構的融合。這種靈活開放、平臺化的技術架構，有利于內外部系統的靈活融合，并通過迭代式的技術創新，實現柔性的系統開發。（3）區塊鏈技術不僅僅可以提升數據的安全性，而且可大幅減少現代網狀協作交互中資金的多方確認流程，提高效率。（4）機器人流程自動化（RPA）能在指定環境下以幾近零錯誤率運行，輔助自動校驗和檢查機制，保障財務操作的低風險和穩定性。這不僅可提高資金的處理效率，更可幫助企業的財務人員結構逐漸向紡錘形轉型，將更多資源投入到更具有價值的財務分析、決策支持等工作中。（5）運用數字孿生的理念，不僅能更有效將資金管理的場景數字化，更重要的是在數字空間中的規則和決策，能實時回饋給一線作業人員，提高效率、防范風險。其三，打造智慧財務生態鏈。資金管理要實現數字化轉型，就要整合外部資源，搭建財務與外部合作伙伴的智慧財務生態鏈，實現集團內部與外部的供應鏈、價值鏈的聯通，形成合作、共享、互利、互助的關系，促進整個生態體系的發展。具體來說：（1）在數據層面，資金管理體系的搭建離不開數據中間商、技術工具型企業、數據服務的應用服務型企業等機構支持。（2）在資金層面，金融機構具備豐富且專業的金融工具及服務手段，其提供的綜合定制金融解決方案能夠助力企業更加高效地獲取、整合、配置財資資源。（3）在技術層面，可借助外部科技類公司應用較成熟的大數據、云計算技術等技術，幫助企業健全數字化管理能力。（4）在咨詢層面，可以借助咨詢公司的全球技術和人才網絡，豐富的行業經驗和敏銳的行業洞察，幫助企業利用認知、人工智能、云計算等先進技術進行數字化重塑，構建具有前瞻性的業務模式，幫助企業始終站在業界的前沿。

應用案例展示

以數字化轉型實現資金管理全視圖大型企業集團A在全國有眾多子公司，擁有存款數百億元，貸款數百億元，分散在全國各地眾多金融機構的賬戶中。起初信息收集主要通過各層級財務人員手工錄入各賬戶信息和每筆貸款信息，月末更新賬戶余額和貸款余額。就效果看，數據收集速度慢、管理分散，存貸雙高，導致財務費用高，且風險管控手段滯后。A集團在資金系統數字化轉型過程中，逐一分析了資金管理涉及的人員、崗位和場景，每一個操作環節和數據要素都納入統一的資金管控平臺，無論是現金與流動性管理、營運資金管理，還是金融資產與負債管理、投融資管理、決策支持等，全部納入數字化轉型范圍，實現了資金管理全過程、全要素的數字化。A集團各子公司管理層、資金管理人員、業務經辦人員，根據各自權限可以在新的資金管控平臺上共享數據。這其中使用了多種新技術。比如：云計算讓資金管理人員不再拘泥于某一個固定的辦公場所，而是隨時隨地接入資金管理平臺；也不再拘泥于某一類固定的電腦設備，只要有通過認證的平板或手機均可以操作。所有單證識別采用AI人工智能工具，不僅大幅提升了識別率，還減少了基層工作人員的數量，實現了單據的實時在線流轉。對于重復性工作，積極采用RPA技術實現自動化，降低基層人員的勞動強度。內外部的資金往來一旦有變動，資金系統中的“資金看板”模塊即時動態更新各層級相關的資金數據，并推送到客戶端。大數據的分析工具，實現了實時跟蹤并透視資金在企業內外的運轉情況，并可提供預警與決策建議。由此，A集團通過資金管理的數字化轉型，將資金管理的人員、流程和職能有機加以融合，集團資金管理體系運轉效率因此大幅提高，且更為有序，資金管理模式由被動管理變為主動管理。通過數字化轉型健全資金預警機制大型企業集團B已搭建資金系統和流動性風險監測系統，資金系統嵌套在財務系統中，與業務系統聯通；流動性風險監測系統為獨立系統，主要依靠風控人員手工錄入財務數據、市場數據以及行業數據，生成預警指標。數字化轉型后，資金系統實現了企業內外聯通，金融資源得到整合優化，也帶來了資金管控模式的更新。根據實際業務的開展情況，供應鏈涉及到的信用證和票據也納入統一管理。大數據平臺不僅接入銀行的數據，還自動連接大客戶系統的數據，并根據過往業務開展的情況預測出未來資金流動的情況。在資金創造和流動的過程中，無論是業務經辦人員、資金使用人員還是資金管理人員，都可以實時看到并及時處理，形成了資金管理的良性循環，更有效地避免了壞賬產生，提高了資金周轉效率。與此同時，在資金流轉的每個環節中出現的新線索，都會反饋到資金管理人員，實現即時的反饋與優化決策。此外，對于資金風險中的漸進性風險，通過在系統中預先設定好的四個風險（經營風險、融資風險、應急風險和外部風險）的維度指標，采用歷史數據分析、監管紅線、管理紅線、公司訪談和專家建議等方式確定各指標的閾值/區間，并分配指標權重。一旦系統自動計算出指標超過閾值，將自動亮燈，推送報警信息到資金管理人員、業務經辦人員和管理層。而對于突發性風險，B集團則通過建立流程預警機制，一旦在某個操作環節出現與標準操作不一致的情況，系統將及時報警，反饋給管理人員和操作人員，避免因內控缺失出現資金風險。

作者：李颯 王雪艷