企业资金管理数字化进阶探讨 我国企业资金管理数字化历程，起步于上世纪八十年代，从会计核算软件中的资金管理模块，逐步进展为资金管理系统，再到资金管理系统与企业内部的业务系统集成、与外部资金往来机构的数据交换，企业资金管理的信息化和数字化手段越来越丰富和完善。随着“大智移云物”(业界对大数据、人工智能、移动互联、云计算、物联网等的合称）的兴起，更多的人工智能技术逐渐应用于企业的资金管理工作。越来越多的企业通过运用云计算、大数据等技术重构财务组织、再造业务流程，提升财务数据的质量和财务运营效率，以更好地发挥资金管理辅助经营、支撑决策、制造价值的功能。 管理瓶颈“催生”数字化转型 一是资金信息没有形成全面可钻取、可视化的展示。资金管理的可视化至少应满足两方面的基本功能：其一，分布的可视化，即资金/资产在时间和地理范畴上的分布情况可视；其二，状态的可视化，即可以呈现交易流程中资金的每个状态。更进一步，可视化还要实现对指标层级的穿透，例如能从表面的资金收益等信息，穿透到底层资产，为精准化运营提供依据。而当前企业资金管理系统大多仅能实现某一时点下的静态信息（如月末的账户余额情况、债务信息），无法形成某个区间内的全局性视图，无法从资金数据中钻取到业务信息，也无法在业务流程中实时反映资金流向。这不仅造成了资金信息反映的迟滞，也给财务人员带来了大量后端数据分析工作，更无法进行风险预警和资金规划。与此同时，这些信息往往发生在前端业务环节，需要资金管理和后台核算人员手工录入系统，造成人力重复和资源浪费，且手工操作还容易出现差错。二是数据分析结果不能满足多维度分析的要求。搭建资金系统的目的是及时、广泛地采集企业内外部数据，通过数据建模和数据智能，为管理者提供数据驱动的决策支持和深化价值链的业务支持。资金分析需根据不同角色、不同需求，提供特定有效信息，以支持特定目的决策。当前，大多数企业的资金管理平台缺少多层次的资金信息定制化分析功能，也缺少不同指标的灵活选择、统计口径的按需调整和制定图表的智能匹配。此外，资金系统中的数据大多为事后手工录入，没有从外部银行、税务、行业和市场猎取信息，也没有对数据进行清楚的主题界定，数据颗粒度粗、时间滞后，难以满足管理层、经营层、操作层等不同人员的多维度分析要求。三是资金数据多样化成为提高工作标准化的掣肘。企业要想进行深化的数据分析和应用，首先要实现系统数据标...
