大數據時代企業資金管理模式的優化與風險防控

在企業運營管理中，資金管理處于核心地位，它直接關系到企業的生存與發展。大數據技術為企業資金管理提供了新的思路和方法，能夠深入挖掘資金流動規律、精準預測資金需求、有效防控資金風險等。然而，大數據環境下的數據安全、數據質量等問題也給企業資金管理帶來了新的風險與挑戰。

優化企業資金管理模式的策略

第一，搭建智能平臺，整合資金數據。大數據時代，企業資金管理正面臨海量數據處理和分析等方面的挑戰，因而構建智能平臺已成為融合資金數據、提高管理效率的重要舉措，智能平臺建設需要先進信息技術的支持，涉及云計算、區塊鏈等多項前沿技術。云計算為數據存儲和計算提供了強大的能力，確保了對資金數據進行有效處理；區塊鏈通過其去中心化和不可篡改的特點，確保了數據的安全性、真實性。企業可以根據其業務規模和資金管理需求為自己量身打造專屬智能資金管理平臺，平臺建成之后，最重要的任務就是要將散落在企業各業務環節中的資金數據進行集成。這些資料的來源頗為廣泛，既有財務部門賬目資料，也有銷售部門收款記錄，還有采購部門付款信息和銀行交易流水情況。通過接口對接和數據抽取技術把這些數據總結到智能平臺上，可解決數據孤島問題，從而實現對資金數據的集中管理。

第二，數據分析加持，精準規劃收支。大數據時代，企業資金收支規劃已無法依靠傳統經驗判斷，需要通過專業的數據分析才能做到精準化。為此，企業應搜集大量信息，除了內部財務數據和業務數據之外，還應重視外部市場信息，例如行業動態、宏觀經濟指標以及利率匯率波動情況等。這些資料集合在一起，可為資金收支規劃的制訂提供可靠依據。另外，利用預測分析模型將歷史資金收支數據和目前的市場環境相結合，可準確預測出未來資金的流入和流出情況。資金流入預測將綜合考量銷售合同的履行進度、應收賬款的收回和可能產生的投資收益；資金流出預測則涉及采購計劃、員工薪酬發放、債務償還和其他支出項目。通過準確的預測可以使企業制訂出科學、合理的資金收支計劃。在資金流入方面，要合理安排收款周期和收款方式以加快資金回籠；在資金流出方面，應針對業務輕重緩急和資金狀況對支付順序和支付時間作適度調整。例如，在預測短期內資金狀況相對緊張的情況下，可以事先征求供應商的意見，延長付款期限或對投資計劃進行調整；倘若預期資金雄厚，可以在適當的時機通過短期理財等方式增加資金收益。

第三，改進審批流程。傳統的資金審批流程往往建立在固定的體系和標準之上，其靈活性、精準性嚴重不足。為此，企業可以在大數據幫助下設定動態審批規則。首先，對海量資金審批歷史數據、業務背景信息和風險評估數據進行采集和分析，發掘不同審批事項的關鍵影響因素和風險特征。例如，對大額資金支出的核準，除了要注意額度大小之外，還要考慮支出項目的投資回報率、市場前景和供應商信譽等方面。其次，基于上述分析結果，應制定差異化審批流程并設置審批權限。例如，對風險較低的業務常規資金審批適當精簡程序，以提高審批效率；對風險較高的重大項目資金進行嚴格審核，并引入多個部門共同進行評估，以確保核準決策的科學性、嚴謹性。此外，在審批過程中，應通過大數據對審批信息進行實時共享和追蹤。審批人員可以隨時通過系統調閱資金申請詳細資料、業務背景資料和相關數據分析報告等，從而充分掌握審批事項全貌并作出精準判斷。同時，系統應實時跟蹤和記錄審批進度，以便于企業管理層對審批流程的實施情況展開監督，提前發現審批拖延或者違規操作等現象，確保審批流程沿著規范軌道運行。

企業資金管理風險防控策略

第一，構建預警體系，實時監測風險。在數據時代，建立一套科學、高效的資金管理風險預警體系對于企業預防資金風險具有重要意義，可以實現資金風險實時監控和及時處理。預警體系的構建是基于大數據技術的，它整合了來自多個來源的數據，包括企業內部的財務、業務、運營以及外部的市場和宏觀經濟信息。利用數據挖掘和分析技術從大量數據中挖掘出資金流動性比率、資產負債率和應收賬款周轉率這幾大關鍵風險指標并對其設置合理風險閾值。在風險指標到達或者超過閾值后，系統會自動啟動預警機制并通過短信通知和系統彈窗提醒等多種手段對企業相關人員進行預警。

預警系統擁有實時的監控能力，能夠對企業的資金流動情況進行7×24小時的連續跟蹤。在云計算強大計算能力的支持下，對實時生成的資金數據進行快速處理和分析，及時發現潛在的風險隱患。例如，在監控企業銀行賬戶余額大幅下降、短期資金流入無法覆蓋流出的情況下，系統會及時觸發流動性風險預警，企業管理層可以據此快速采取措施予以應對，例如申請短期貸款加速應收賬款的收回，以解決資金流動性危機，同時該預警體系要具有風險分級的功能，按照風險嚴重程度和影響范圍將其劃分為不同級別，使企業能夠采取相應應對策略。對低風險事件，可以采取日常管理措施解決；對高風險事件則需要啟動應急預案、組建專門風險應對小組、制定周密的風險化解方案以保障企業資金的安全和平穩運行。

第二，借用數據挖掘技術確定潛在風險。數據挖掘技術對大數據時代的企業資金管理中的潛在風險的辨識提供了有力支持，有利于企業對風險的超前洞察和防范。首先，企業必須構建一個豐富的數據倉庫來搜集和儲存各種有關資金管理方面的數據。其中既涉及財務報表數據和資金交易記錄這類結構化數據，也涉及企業內部會議紀要、郵件往來和業務文檔等非結構化數據，以及外部行業研究報告、社交媒體輿情等。利用數據挖掘技術中的數據清洗和預處理技術，可將這些雜亂的數據變成可以分析的高效數據。

其次，利用各種數據挖掘技術，例如關聯規則挖掘、聚類分析和異常檢測等，對收集到的數據進行深入分析，可以找出不同資金管理因素間潛在的聯系。通過分析找出某一類業務規模的擴展與資金成本提高有密切關系，企業在決策時便可以對二者的關系進行全面思考，并據思考結果優化業務發展策略。例如，通過聚類分析，企業可以根據資金管理數據的相似性特點進行分類，這有助于他們識別各種不同的資金風險模式，并據此制定富有針對性的風險防控策略；利用異常檢測算法檢測與正常模式相背離的數據點并在資金管理過程中及時識別出異常情況（資金支出異常情況、大額資金頻繁劃轉情況等），可進一步深入排查并采取適當措施防范潛在風險。

作者單位：中國電能成套設備有限公司