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AI财务 | 智能结算、智能预测、智能风控……智慧财务真的要来了!

导语:未来的财务是智慧的财务,不再拘泥于传统会计作业、事后财务报告和经营分析的职责定位,而是将作为企业其他业务部门的合作伙伴和顾问,通过不断深化应用智能技术,构建财务赋能平台

未来的财务是智慧的财务,不再拘泥于传统会计作业、事后财务报告和经营分析的职责定位,而是将作为企业其他业务部门的合作伙伴和顾问,通过不断深化应用智能技术,构建财务赋能平台和智能财资体系。通过财资科技的关键技术赋能(ABCD+IOT=E),重塑了财务供应链、财资价值链和交易关系链,使财务管理迈入了一个全新的智能时代,并呈现基于数据智能与网络协同下的数字化、分布式、平台化的发展趋势。

智能结算、智能预测、智能风控……智慧财务真的要来了!

 

 

 

智能结算平台:基于AI算法和区块链的智能路由与交易大数据的双引擎

结算是财资管理的底层设施和交易通道。企业通过建立智能结算平台,整合外部支付渠道,实现多渠道接入的统一支付处理,可以广泛应用在企业日常生产、运营、营销、售后中等各个涉及资金划拨、支付和结算的环节。

● 企业账户全画像:通过区块链和AI技术,构建“用户+交易+账户”的数据协同体系。通过区块链技术能整合多渠道的用户信息,包括用户基础信息、互联网账户信息(含第三方支付账户信息)、多银行账户信息以及交易信息,实现用户账户统一管理和信息协同,有助于实现数据共享,以缩短响应时间,提高资金效率。此外,通过人工智能的图谱计算技术,将各种账户、各类账户进行聚类和关联分析,就可以基于协同账户给出更加准确的企业画像,才能更全面地获取金融服务的需求和精准的风险识别。

● 结算规则全引擎:通过大数据和AI技术,构建智能结算规则自动化机器人。通过整合外部支付渠道,实现多渠道接入的统一支付处理,并通过接口机器人形成统一的对外和对内接口,实现与各银行、第三方支付等支付网关的智能连接。此外,由于银行、第三方等支付渠道不同以及各个渠道的结算规则不同(如时效、限额、费率、路线等),往往需要花费很大的人力来处理。通过交易大数据建模和规则引擎,构建RRA和应用神经网络算法来自动选择支付接口和路径。

智能结算、智能预测、智能风控……智慧财务真的要来了!

 

● 智能路由全自动:通过机器学习和图谱计算,自动设计最优结算路径。智能路由系统,即智能选择最优“线路”,根据不同业务规则选择最优路由支付。对于支付结算系统而言,就是要智能选择入款、出款渠道,从而提高支付成功率,降低网关成本。智能路由网关会通过自动化、智能化分析用户选择的支付方式确定用来完成该操作的合适的支付渠道。支付路由会综合考虑收费、渠道的可用性等因素,智能路由能够记住那些使用频繁的可选的路由路径,通过深度学习算法、知识图谱计算来选择最优方案,实现结算的自动化和智能化。

● 智能结算机器人:通过“人工智能+RPA”,实现“自动化+智能化”的交易处理。智能财务机器人通过重新定义、分配工作,将财资管理和财务共享服务人员从这些重复性的劳动中解放出来,通过将工作中的机械属性剥离出来,去完成更多具有创造性、挑战性、战略性等需要用心用脑的工作,获取更大的价值提升。一个机器人进程的处理速度往往是人类员工最快速度的15倍以上,而且它可以7×24小时工作,有接近80%的基于规则的流程可以被其代替,这使它成为一个超级员工。

智能预测平台:基于机器智能和区块链的智能头寸与智能现金流预测模型

预测是进行科学决策的前提,它是根据已有的现象和数据,结合影响某事物的因素,运用科学的方法,对事物的发展趋势、结果、影响作出推断。进行财资预测,是为了体现财务管理的事先性,降低未来的不确定性,使企业发展的手段和预期目标与客观环境的变化保持一致,提高决策效率,降低企业风险。财资预测为企业决策者提供相关市场的数据资料,以帮助企业作出合理判断,把握正确的经营发展方向,在企业经营管理中占据重要地位。

对财资管理者而言,每天都面临着确认企业的现金、头寸和流动性问题,并成为首要议题。根据国际顶级咨询机构调研显示,现金与流动性管理、财务风险管理是企业两项最重要的财资管理场景。这也促使很多企业努力提升现金的透明度、可视化,以及加强对全球资金的管控和现金流预测,提升企业的资金管理集中度,优化集团资金结构。

智能结算、智能预测、智能风控……智慧财务真的要来了!

 

● 智能流动性管理:通过机器学习算法、预测分析技术、知识图谱等建立现金流管理机制。有效的流动性管理关键在于现金的可见性,既包括该企业拥有多少现金,也包括未来可能有多少现金流入或流出。因此,财资管理者首先必须能及时准确地掌握资金头寸状况,以及各类资产的变现能力。其次,财资管理者通过借助人工智能技术,尤其是依靠机器学习算法、预测分析技术、知识图谱等建立现金流智能预测机制,以便尽可能精确地预测未来的现金流,并得出企业的最佳现金持有量,即智能化头寸管理。此外,预测不是一次性的行为,而是一个需要不断更新和提炼的持续性过程,需要持续积累数据和训练、优化智能预测模型,并且要深入业务经营,成为业务的最佳合作伙伴。

● 智能头寸管理:通过交易大数据、算法和池化融资平台等建立实时头寸备付和融资机制。头寸管理如何确保企业在某个时点需要资金时有及时的供给,这就需要建立多元化的融资平台,有助于提升企业的流动性保障。在传统银行融资方式下,资产(含抵押或保证)与融资必须一一对应。然而客户的资产不断滚动、不断进出变化且时间不确定,或是小对大、或是大对小,进而影响客户的流动性管理。除一般的融资途径之外,企业还要结合自身的特性创新融资方式,在提高自身信用的同时,积极利用新的融资工具,拓展融资渠道,降低融资成本和融资风险。创新银行融资产品,采用多种银行融资产品优化公司资金结构,主要有银行承兑汇票、国内信用证、保理业务等。此外,借助各类管理工具(包括信息化系统、人工智能技术),比如运用“智能资金池”“智能票据池”“智能头寸管理”“智能供应链金融”等创新的产品和解决方法,以及“智能资金管理系统”“智能现金流预测系统”“智能投融资平台”“产业链金融平台”“在线供应链金融”等管理工具和系统。

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● 智能预测模型:通过交易大数据、深度学习算法和建模等构建现金流预测模型。“大数据+现金流”预测模型就是在现有的财务信息系统和业务信息系统的基础上,将大数据理念和技术、人工智能算法与现金流预测的关键因素相结合,将业务的信息流转化为财务的数据流,并与财务信息系统的历史数据相整合,通过机器学习,形成智能现金流预测模型。其构建整体思路可以分为4步:第一,对企业涉及资金收支的业务进行解读,找出影响收支的关键因素;第二,收集相关的历史数据,将涉及关键因素的对手信息和业务信息转化为财务数据;第三,将关键因素与转化后的数据流相结合,形成预测结果;第四,结合财务指标对预测结果的合理性进行修正,并不断完善模型。

 

 

智能风控平台:基于交易大数据和算法的智能风控大脑和神经中枢

财务管理和财资管理已经采用不同计算机预测算法来进行风险模型分析。其中运用到的算法包括:在线过程分析(OLAP)、聚类、相关性分析、决策树、热点分析、神经网络、预测模型、画像技术、自组织网络、网络数据挖掘等。

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