應用人工智能助力企業集團司庫優化升級

人工智能目前已在金融領域有了相當程度的應用，并有加速融合發展的趨勢。企業集團在推進司庫建設的過程中，需要積極開展人工智能大模型等前沿創新的研究與應用落地，將人工智能大模型能力與金融場景精準匹配，助力企業集團司庫體系智能決策、智慧運營。

企業集團數字化轉型需要司庫體系優化升級

隨著數字信息技術快速演進，以及金融支付手段更新迭代，企業集團正在加快推進數字化轉型，原來傳統的資金管理模式已難以適應企業集團管理數字化的新要求。企業集團需要圍繞創建世界一流財務管理體系，推進數智司庫建設全面升級，助力企業集團管理創新。

司庫體系的管理理念升級。錨定世界一流目標，由“ + 資金”管理控制思維向“司庫 + ”數智服務思維轉變，豐富和完善司庫的運行機制、數字平臺、組織架構、管理制度等內涵，創新構建并高效運行數智司庫，推動資金管理向現金流管理、金融資源管理升級，司庫管理向智慧型、價值型、生態型升級。

司庫體系的管理視角升級。以數據為核心，統一數據標準與數據模型，構建全新業財協同范式，促進業務視角和價值視角的融合，堅持系統集成、避免大拆大建，打造智能友好、穿透可視、功能強大、安全可靠的司庫數字平臺，延伸司庫管理的空間維度、時間維度、產業鏈維度。

司庫體系的管理工具升級。以司庫優化升級為抓手，加快推進企業集團財務數智化轉型。以數智為方向，通過企業級數據中臺構建、應用服務化改造、云化部署，降低系統建設復雜性、提高業務響應敏捷性，實現業務操作、司庫管理、數智財務一體化升級。

應用人工智能助力企業集團司庫優化升級的意義

有助于風險管理。其一，管控信用風險，實時分析客戶財務狀況、交易行為和市場走勢，評估企業集團信用風險，及時預警、處置。其二，高效審核合同，快速識別合同中的風險事項、違規內容，提升合同審核的質量和效率。其三，管理合規風險，優化合規審查、管控的工作流程，減少機械性工作，提高合規管理的自動化和智能化。

有助于輿情管理。其一，輿情監測，發揮AI大模型在數據處理分析上的優勢，從海量信息中精準捕捉輿情動態，幫助企業集團及時發現，并第一時間平息輿情。其二，危機應對，比如在突發輿情事件中，可以用DeepSeek快速生成應對策略，助力企業集團及時應對重大風險事件，有效降低負面影響。其三，品牌管理，憑借智能算法，深度洞察公眾情緒與訴求，提高聲譽風險管理能力，助力企業集團品牌管理和公共關系管理。

有助于財務管理。其一，賬務核對，可以通過DeepSeek進行發票驗真、稅項匹配，實時監控賬戶數據，及時發現異常指標，并提示財務人員處理，提高賬務數據準確度。其二，稅務申報，自動生成納稅申報表，提升稅務申報的準確性和效率。其三，稅務優化，通過分析稅務政策和企業集團數據，提供優化建議，合法降低稅負。其四，預算管理，分析歷史數據并進行合理預測，協助制定預算方案，同時根據執行情況，及時提供調整建議。

有助于客戶服務。其一，客戶體驗提升，比如可以通過DeepSeek實時分析客戶咨詢，有效識別客戶情緒，更好理解客戶需求，快速提供精準回答，提高客戶滿意度。其二，客戶關系管理，比如可以通過DeepSeek精準分析客戶特點，結合監管要求、企業集團經營管理計劃，生成有針對性的客戶管理建議、活動方案。其三， 7×24 小時在線支持，比如可以通過DeepSeek全天候處理客戶咨詢、投訴和簡單交易，提升客戶服務響應速度，減輕客服、柜臺崗位的工作量。

應用人工智能助力企業集團司庫優化升級的挑戰

要關注數據安全與隱私保護。企業集團經營特性決定了人工智能的深化應用，需要妥善處理模型開源性與數據隱私性之間的矛盾。比如DeepSeek，其運行依賴于大量數據的輸入和輸出，如果未在存儲或傳輸過程中充分加密，或致企業集團和客戶的隱私泄露和數據濫用。因此，企業集團和客戶數據的安全性與隱私保護是首要挑戰。

要關注模型幻覺與不可解釋。DeepSeek等AI大模型的“模型幻覺”和數據黑盒，可能給企業集團帶來信任危機和問責風險。比如DeepSeek，有時會生成看似合理但實際上錯誤或無意義的內容，其基于數據黑盒輸入輸出，存在一定的不可解釋性。如果用DeepSeek進行風險評級，或因無法向客戶解釋DeepSeek模型的決策依據，而給企業集團帶來信任危機，產生相關風險。

要關注監管檢查與處罰風險。比如DeepSeek，模型算法的復雜性、決策過程的黑盒性，可能給企業集團帶來監管檢查和處罰問責。AI大模型尚無法準確把握監管文件的細微變動、精準理解政策法規的措辭調整。過度依賴DeepSeek等AI大模型，可能會導致企業集團踩中監管紅線，帶來處罰風險和聲譽風險。

此外，對DeepSeek等AI大模型的本地化部署還需要考慮技術適配性與開發深度、企業集團文化與變革管理、培訓與人才儲備、成本與投資回報、倫理與社會責任等方面的問題。

服務司庫體系優化升級的人工智能應用場景

資金自動歸集。全面推廣企業集團營業收入自動歸集功能，對歸集功能應用情況進行動態跟蹤，結合營業收入規律建立與企業集團相適應的歸集模型，根據需求設置歸集頻率，推動企業集團財務自動記賬功能的應用。

資金量化管理。開展企業集團最優貨幣資金持有規模分析，對各種約束條件下的貨幣資金持有量建模。推動實現企業集團現金流滾動排程內部交易關聯強校核、現金流按日排程與備付頭寸計劃一體化編制。

深化融智服務。應用融資測算模型，完善融資測算模型約束參數，實現智能在線確定企業集團內部資金投放與統一融資規模。應用最優融資期限結構模型，融合外部監管、市場數據，促進企業集團融資時序與收支時序的匹配融合。智能聯動關鍵指標預測，融合關鍵指標模型，自動生成計劃排程、智能匹配預算方案和精準校驗信貸投放。推動監管指標線上管控，通過在線獲取財務數據、經營數據，設置預警指標，實現業務辦理過程中的提示預警。

資金智能管控。優化資金安全復核監控規則，實現企業集團風險隱患自動化預警和跟蹤處置。通過業務系統與財務系統的集成貫通，推動信用評價功能前移。通過流動性風險識別與計量，實現流動性風險管理指標在線實時監測與自動預警。開展資金支付事中監控功能應用數據分析，提升監控結果的有效性。集成前端業務、匯聚業財數據，確立模型、設定規則，以受托支付、虛假貿易等為重點監控場景開展監控。

智能服務決策。依托企業集團數據平臺，集成貫通企業集團總部、內部成員單位、外部合作機構系統，建立統一的數據倉庫，完成企業集團經營管理、決策分析場景的管理駕駛艙搭建，聯動司庫分析場景，實現管理決策場景化、動態化、智能化，支撐企業集團邁向智慧決策。

內控管理線上化。深入業務實質，以業務流程為主線，以各類信息系統為載體，將內控管理要求全面轉換為稽核校驗規則，推進業務線上流轉、工作全程留痕、控制實時跟進、風險自動預警、評價在線執行，推動內控體系剛性運行，實現由“人防人控”向“技防技控”轉變。

風險畫像智慧應用。將重點風險問題拆解為最小風險敞口，形成面向人工智能機器學習和深度學習的AI風險辨別流程，提示風險隱患。推動風險視圖智慧建設，生成可視化、可穿透的動態風險管理視圖，提升風險識別處置質效。

服務司庫體系優化升級的人工智能應用孵化策略

智能分析需求服務。智能分析需求服務是實現智能分析落地應用的首要環節，通過推進人工智能專業技能與業務場景服務需求相結合，協助業務開展智能分析需求編制、提報、處理、分析和響應五大步驟，確保正確篩選人工智能應用業務場景和工作環節，正確匹配人工智能服務能力，精準編制人工智能應用業務需求。

人工智能大模型資源支撐服務。提升人工智能大模型能力，支撐穩定、高效的人工智能應用。提升智算中心GPU算力資源和存儲資源水平，提供穩定、高效的算力支撐。提升人工智能平臺應用權限，提供人工智能應用能力建設環境支撐。

數據樣本支撐服務。數據樣本支撐服務致力于滿足業務需求。依據業務需求，挑選具有代表性和實用價值的數據樣本，進行細致的清理和修正工作，剔除數據中的噪聲和錯誤，確保數據的精確性和格式的統一性，滿足智能分析訓練需求，依托企業集團級樣本庫，整合分散的樣本數據資源，構建完整的數據集，同步更新樣本庫資源目錄，增強數據的可用性和跨場景的適用性，為后續的數據分析和應用奠定堅實基礎。

建設司庫服務應用智能體。圍繞智能服務、智能風控、智能分析等邏輯復雜的人工智能場景應用建設應用智能體，基于人工智能大模型提供的服務能力，構建智能體應用。按需采用提示詞工程，采用檢索增強生成（RAG）進行知識增強，提升智能體應用的準確性。應用企業集團智算中心算力資源，高效開展模型訓練，通過交叉驗證和A/B測試評估智能體的準確性、可靠性和穩定性，必要時進行智能體調整和優化，為企業集團司庫管理提供強大靈活的大模型AI應用服務。

智能分析產品部署與上線。將構建完成的應用智能體產品部署到企業集團人工智能平臺上，應用企業集團智算中心算力支撐，通過API接口或中間件技術將智能應用分析產品集成到集團財務中臺，為集團司庫管理提供服務。通過線上線下的培訓活動，為用戶提供培訓和操作指導。

相關智能化產品的構建與應用

一是需求分析與產品設計。明確數智化司庫高階決策分析產品的主要功能需求。例如，存款業務優化、信貸風險管理、票據提現效率提升、現金結算優化、財務顧問咨詢和信用鑒定等智能產品的建設，需要明確相關智能產品需要實現的功能。基于智能產品的功能需求，設計出符合業務的智能產品原型。產品原型應包含用戶界面設計、功能模塊設計和用戶交互流程，確保產品能夠滿足企業集團存款業務、信貸業務、票據提現、現金結算、財務顧問、信用鑒定等相關業務需求。

二是技術選型與平臺搭建。為確保所選技術能夠支撐產品的高效運行和擴展，選擇合適的大數據技術、人工智能技術和數據可視化技術，搭建穩定、高效的數據分析平臺。這個平臺應包括數據存儲系統、數據處理引擎和數據分析工具，引入云計算平臺（如阿里云）以增強計算能力和存儲能力。

三是數據收集與預處理。從數據中臺、財務中臺等內部系統和外部數據源（如金融市場數據、社交媒體數據）收集相關數據，確保數據來源的多樣性和覆蓋廣度，以支持全面的決策分析。對收集到的數據進行清洗、轉換和整合等預處理，數據清洗包括處理缺失值、異常值和重復數據；數據轉換包括數據格式轉換和標準化；數據整合包括將不同來源的數據進行關聯和融合，確保數據的一致性和可用性。

四是模型開發與測試。模型類型可以分為預測模型、分類模型和優化模型。根據企業集團實際業務需求開發不同的決策分析模型，選擇回歸、決策樹、神經網絡等合適的算法進行模型開發，對開發的模型進行嚴格的測試和驗證，測試數據可以來自歷史數據或模擬數據。通過交叉驗證和A/B測試評估模型的準確性、可靠性和穩定性。必要時進行模型調整和優化，以提高模型性能。例如，時間序列預測、信用評分模型、資金配置優化等模型的研發與測試。

五是產品部署與上線。將開發完成的產品部署到企業集團的生產環境中。部署過程中需確保系統的穩定性和安全性，避免對現有業務流程造成影響。利用自動化部署工具，簡化部署流程。為確保產品能夠被有效使用，需要進行用戶培訓和產品推廣。通過線上線下培訓活動，讓用戶熟悉產品的使用方法，達到產品使用的最佳實踐。同時，通過推廣活動提升產品的知名度和用戶接受度。

（作者單位：北京城市學院，北京科技大學，國家電網公司中國電力財務公司）