大數據對國企現金流管理的影響與應對策略

在數字化時代發展背景下，大數據在我國各個領域、各個行業得到廣泛應用，也對企業的管理和決策等工作產生一定的影響。國有企業作為社會經濟的重要組成部分，在推動社會發展、提升人民群眾生活水平方面發揮著重要作用。為了實現更好地發展，國有企業要對大數據技術形成正確認識，在此基礎上將現金流管理落到實處。現金流直接影響國企各項工作的落實與發展，因此，必須保證現金流的合理使用，科學配置資金，使企業內各項工作都能得到資金保障。

國企現金流管理分析

基本概述在當今時代發展背景下，現金流管理是維持企業安全穩定運營的基礎，對于國有企業的重要性更是不言而喻。國有企業是國家經濟支柱的重要組成部分，國企的財務狀況直接影響國民經濟發展。現金流管理主要是指，通過對現金流入、流出的監控、管理、調度，實現資金的合理配置，將企業的運營需求、投資需求、融資需求滿足。主要包括經營性現金流管理、投資性現金流管理、籌資性現金流管理等。

重要性現金流管理是國企發展中的一項重點工作，現金流是國企運營與發展的“血液”，只有在確保穩定現金流的情況下，企業內各項業務才能順利開展，防止因資金鏈斷裂，造成的運營危機。現如今，國企往往面臨著很多不確定因素，將現金流管理落到實處，強化財務彈性，保證國企即便在面對突發情況下，也能夠輕松應對，快速調整策略，將風險降至最低。與此同時，國企轉型升級工作，需要很多資金投人。科學、有效的現金流管理，保證了轉型升級等工作的落實，可以得到充足的資金支持，從而實現戰略轉型，拓展新的業務領域。另外，資金的科學分配得以保障，避免出現大量資金閑置情況，進而提升資金利用率、強化企業盈利能力。

大數據對國企現金流管理的影響

積極影響大數據技術的應用實現了對海量數據快速、準確地處理與分析，在這一背景下，國企能夠對現金流動態情況有著準確把握。通過對現金流數據的實時監控、分析，第一時間確定現金流的異常、波動等情況，為決策層各項決策工作，提供真實的信息保障。隨著現金流處理效率的提升，企業資金風險預警能力和應對能力得以提高。

借助大數據技術實現對現金流的精準預測，有效挖掘、分析歷史數據。在此基礎上，創建現金流預測模型，從而實現對資金使用、調度的提前規劃。通過現金流預見性管理工作的落實，提升資金利用率。與此同時，大數據能夠實現現金流管理的智能化、系統化，通過數據處理技術與算法的應用，企業能夠對現金流情況的實時監控，可以對潛在的財務風險進行識別與處理。智能化管理方式，提升了工作效率，數據準確性、有效性得到保障

負面影響大數據時代，國企現金流管理工作同樣面臨著挑戰，即便大數據給現金流管理工作帶來機遇，但是潛在的負面影響也需要企業給予更多重視。大數據的出現，使得國企財務部門每天需要處理的信息量急劇增加，數據的過度輸人，可能會造成信息過載情況，決策者很難將關鍵信息篩選出來。在這過程中，現金流管理決策可能會出現失誤、延遲等情況，企業運營受到影響。大數據具備復雜性特點，決策的不穩定性因素更多，現金流管理也將面臨更多的風險。

除此之外，大數據還存在著數據隱私與安全的威脅。利用大數據落實現金流管理工作時，要保證各項數據的安全、準確。隨著時間的推移，國企中的各項數據增加，數據被惡意利用、泄漏等風險提升。如果數據被非法獲取或者應用，不但會引起財務損失，甚至會影響企業影響以及與客戶之間的關系

大數據背景下國企現金流管理策略

借助預測性分析工具，提高現金流預測精準度在大數據背景下，國企現金流管理可以借助預測性分析工具（時間序列分析），保證現金流預測的精準度。時間序列分析，能夠對國企未來現金流動情況進行準確預測，在提升資金利用率的同時規避潛在風險

首先，安排專門工作人員，完成以往現金流數據整合工作，這說明了企業需要收集更多與各種項目相關的現金流入、流出數據，比如，如果是城建企業那就要收集基礎設施建設數據、公共設施建設數據等。完成數據收集后，將數據清洗、分類等工作落到實處，最大限度地保證數據的真實性和有效性，可以按照資金流向完成數據分類。

其次，國企選用的時間序列模型必須符合自身的現金流特征。比如，可以選用ARIMA或者移動平均模型，借助已經整合的歷史數據、優化的歷史數據，完成模型訓練。模型訓練結束后，借助該模型對企業現金流的未來情況進行長期預測、短期預測。負責人按照預測的現金流動情況，對資金管理方式作出調整，可以對各類項目進度進行調整，或者對資金進行重新規劃。如果在預測中發現未來可能出現現金流短缺的情況，國企可以通過調整項目時間表方式，或者申請額外融資方式，提前做好準備，防止出現短缺情況。除此之外，國企要對實際現金流與預測結果之間的偏差進行實時監控，結合實際情況，對預測模型進行調整，提升預測準確性、及時性。

利用風險評估工具，控制現金流管理風險在現金流風險評估中，蒙特卡洛模擬法是一種非常先進、有效的風險評估工具，具體評估過程中，可以提供不同可能性的現金流預測方案，幫助企業更好地應對現金流的各種風險與不確定性。國企可以利用蒙特卡洛模擬法進行風險分析，實現對現金流管理風險的把控。具體評估要注意以下幾點：

首先，安排專門工作人員對歷史現金流數據進行收集、整理，包括項目投資信息、回款數據、延期數據等，同時對項目相關的外部變量數據，包括政策調整數據、經濟增長、材料價格變動等數據信息進行收集。在此類數據信息的保障下，分析、評估工作的準確性得到保障。數據清洗、標準化處理工作必須落到實處。

其次，創建現金流模型，可以將歷史數據、外部變量等作為參考。國企應針對不確定因素設置可能的分布范圍，借助蒙特卡洛方法完成模型模擬。在此基礎上，負責人以及相關工作人員能夠獲得一個現金流可能性分布圖，將現金流風險更加直觀、清晰地展現出來，為企業內各項工作的落實提供參考。

最后，在模擬結果可用的情況下，國企要對潛在風險點進行識別，制定科學、合理的解決措施。比如，模擬出在某一環節中可能存在現金流緊張后，企業要根據實際情況，實現資金的科學分配，并對項目進度作出合理規劃，積極與合作伙伴之間進行溝通、協商，完成回款計劃調整。在上述策略的落實中，國企要進一步強化各個部門之間的協作，實現風險應對工作的有效落實，從而把控現金流風險。

使用數據挖掘技術，科學配置資金在現金流管理中，為了實現資金的科學配置，國企要使用數據挖掘技術，聚類分析就是一種非常有效的數據挖掘技術。通過有效的挖掘與分析，將隱藏在大量數據中的資金需求模式揭露出來，這對于資金的合理配置與使用具有重要意義。

首先，國企要完成不同項目的特性分析工作，從而對資金需求的預期回報期、項目規模、工作周期等關鍵維度進行明確。對于現有的內部項目數據、外部數據等進行整合，包括價格變動信息、地區經濟增長信息等。此類數據信息可以為聚類分析提供參考，以保證分析的有效性，從而為后續相關工作的落實創造良好的條件。

其次，針對整合后的數據，利用數據挖掘工具進行科學分析，從而識別出不同的資金需求類別。比如，在個別項目落實中，在氣候因素、地理位置等因素影響下，出現成本超支情況；一部分項目在開展中得到政府部門的補貼或者其他相關單位的投資，使得整個項目資金需求較低。企業應采取聚類分析的方式，將不同的項目根據資金需求劃分為不同的類別，這對于后續資金的合理配置和項目的順利落實具有重要意義。

最后，相關負責人要結合聚類分析結果，針對不同項目制定合理的資金配置方案。在資金配置中，不僅要將重點放在項目資金的需求上，對于項目風險、項目回報率，以及資金流動性等因素也要給予更多關注。比如，資金需求較大并且周轉相對較慢的項目，可能會有著較高回報率，但高回報伴隨著高風險。在項目落實中，可能會受到政策等一系列因素影響，導致項目進度緊張。針對這一情況，企業要將定期評估、調整等工作落到實處，保證資金與業務的持續變化相適應，使企業內各項工作都可以得到充足的資金保障。

現金流管理是國企發展中的一項重點工作，該項工作的落實提升了資金的利用率，推動企業各項工作有序開展，增強了企業的市場競爭力。隨著大數據時代的到來，傳統現金流管理方式已經無法滿足企業的發展需求，因此，要對現金流管理做出調整。現金流管理工作的落實要借助預測性分析工具，提高現金流預測精準度。同時，利用風險評估工具控制現金流管理風險，使用數據挖掘技術科學配置資金，避免出現資金浪費的情況。

（作者單位：山西路橋第二工程有限公司）