2023年8月22日，
中兴新云《财务云》中央企业司库体系建设专刊正式发布。专刊阐释政策对司库体系的建设要求，剖析标杆企业建设案例，融合自动化、智能化、数字化等前沿技术，为企业由传统的资金管理模式走向司库体系建设指明方向，帮助企业构建支撑战略级资源布局的司库体系，向世界一流全力迈进。
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钢铁制造企业B集团司库数字化转型实践#
文/孙彦丛 中兴新云服务有限公司
本文原载于《财务与会计》202315期摘要：在数字技术变革与企业发展需求等因素驱动下，司库管理的数字化和智能化转型升级已成为其未来发展的必然趋势。本文以钢铁制造企业B集团为例，介绍分析了其司库体系数字化转型实践做法：设计规划阶段明确司库管理主要环节、梳理司库管理具体场景、构建司库管理数据指标体系，实施阶段通过打造信息技术（IT）能力和数据技术（DT）能力支撑指标体系落地，最终实现了司库管理工具、业务、场景的全面数字化。一、司库数字化转型背景#
钢铁制造企业B集团是一家以钢铁制造业为基础，新材料产业、产业金融业等相关产业协同发展的大型企业集团。企业原有司库体系在管理职能、管理组织架构、管理制度机制、信息系统等方面已相对成熟，但由于缺乏数字化平台工具尚未实施数据治理，故难以高效采集、存储、分析、利用司库管理相关数据，进而导致资金运营活动多维分析、资金风险动态监测预警、战略决策支持等司库管理功能不能充分发挥，无法有效支撑企业业务发展与价值创造。为此，近年来，B集团在原有司库体系运行的基础上，全面部署司库体系数字化建设，通过开展数据治理、构造数据价值链、建设数字化管理平台等一系列举措，推动司库体系向金融资源数字化管理运营转型，以支撑业务运行和管理决策，促进企业价值创造。二、司库体系数字化建设的做法#
B集团司库体系数字化建设过程主要包括设计规划和落地实施两个阶段，建设框架如图1所示。（一）设计规划阶段#
B集团司库体系数字化建设设计规划（见图2）包含明确司库管理主要环节、梳理司库管理具体场景、构建司库管理数据指标体系三个环节。1. 明确司库管理主要环节#
B集团多元化产业发展格局下的所有业务板块各自具有独特的经营价值链，需要分别梳理并明确其中不同环节对应的司库管理职能。以集团核心业务板块钢铁制造板块为例，其经营价值链包括研发设计、原材料采购、生产加工、产品销售、加工配送、售后服务，不同经营环节对应的司库管理的主要环节也不同。例如，原材料采购对应的司库管理主要环节包括采购端授信管理、融资管理、资金结算管理、资金风险防范等。其中，在采购端授信管理环节，基于供应商的经营情况、信用情况、历史交易情况等信息，对供应商进行资信等级评估，据此确定对供应商的授信政策，包括预付款的规模、账期；在融资管理环节，当备付金无法满足采购款支付需求时，需要考虑在合适的时机采取合适的方案进行融资以获得充足资金；在资金风险防范环节，支付采购款时需针对付款金额、付款频次、付款用途、付款对象等多维度设置预警参数和 控制阈值，对支付对象、支付事项等是否合规进行审核，防范资金合规性风险。2. 梳理司库管理具体场景#
在明确经营价值链的司库管理环节后，B集团从司库管理的总体目标出发，结合司库管理职能管控要点，挖掘司库管理环节中具体业务场景。以融资管理环节为例，其包含融资能力评估、现金流预测、融资预算管理、融资风险管控、金融机构管理等司库管理场景。在融资能力评估场景中，可根据融资主体的资产负债率水平、盈利能力、营运能力、资信等级等要素评估融资主体的融资能力，作为决定能否开展融资业务以及确定融资业务类型等的参考依据。在融资预算管理场景中，可通过实时监测各融资主体的融资预算执行进度，并分析其与期初填报融资预算的偏离情况，以评估融资预算填报是否合理。在融资风险管控场景中，需分析债务期限以监测债务到期情况，及时准备充足的资金还本付息，防范到期债务无法偿付风险。在金融机构管理场景中，需全面分析集团及下属单位与金融机构合作的融资业务类型、融资规模、融资成本等融资业务情况，以评价金融机构服务能力并在集团内共享评价结果，辅助各下属单位合理选择金融机构。3. 构建司库管理数据指标体系#
不同司库管理业务场景下的数据分析需采用不同的数据指标体系。例如，在融资能力评估场景中，可通过分析企业资产负债率、流动比率、速动比率等偿债能力指标，营业收入、净利润等经营能力指标，综合评估下属单位的融资能力。在融资预算管理场景中，可通过设置预算执行度指标，考核评价下属单位融资预算执行情况，促进其合理填报融资预算，避免资源浪费。在融资风险管控场景中，可通过债务到期天数、即将到期债务金额等指标测算企业还本付息金额，并对企业到期债务进行预警，以提示企业还本付息或做好融资接续预案；通过设置融资期限结构偏离度指标分析长短期融资结构安排是否合理，以防范融资错配风险。此外，B集团对每个指标还编制了详细的指标使用说明，包括：指标名称与定义应准确、规范、完整且唯一；指标类型包括分析类指标和预警类指标；指标维度应相互独立、维值穷举；指标算法应清晰明确。（二）落地实施阶段#
司库管理数据指标体系建立后，B集团进一步通过打造DT能力和IT能力支撑指标体系实施落地。其中DT能力包括数据治理体系和数据价值链；IT能力指构建实施数据治理及数据价值链所需的数字化平台工具，以承载并支持数据治理及数据分析加工过程高效完成。1. 打造DT能力#
（1）构建数据治理体系。面对数据来源不明确、数据标准不一致、主数据缺乏管理等数据问题，B集团主要从以下两方面展开数据治理能力的建设和应用。一是设计数据治理体系框架（见图3）。该体系兼顾企业当前已有的数据整合要求及未来数据和业务的扩展需求，以数据治理活动为核心，由战略、制度、技术、组织等要素组成的保障机制提供支撑。二是规划实施数据治理。包括统筹规划和管理实施两个阶段。统筹规划阶段分为三步：首先，在企业级数据战略发布后，由司库管理组织对现有司库相关数据资源进行盘点形成数据资产目录。其次，由司库管理组织在企业整体数据治理规划下，从司库数据现状出发进一步明确司库数据治理规划及执行计划。最后，根据司库数据治理规划构建合理稳定的数据治理组织架构，明确各组织层级的权责。管理实施阶段通过建立数据治理的规则体系并依托平台工具，以数据生命周期为主线，全面开展数据治理各项活动，主要分为两步：首先，在数据治理制度规范与流程标准制定环节，B集团重构数据治理制度框架，修订了《数据治理管理办法》《数据标准实施细则》等多项数据治理活动相关制度规范，并进一步制定数据治理活动实施细则和操作流程标准，明确数据的新增、变更、使用流程，落实各级数据治理部门和人员岗位职责，使每项数据治理工作执行有章可循，提高了整体数据治理水平与运营效率。同时，全面构建由客户类数据标准、财务类数据标准、组织类数据标准等构成的企业级数据标准体系，并将数据标准落实到系统开发建设中。司库管理组织在此过程中负责盘点司库相关数据问题，解释说明问题数据项的业务含义、业务规则及计算逻辑等，并联合数据治理部门组织制定司库管理领域的数据标准。其次，在依托平台工具实现数据全生命周期管理过程中，构建统一的司库管理数字化平台，设计数据采集和存储方案，并根据数据治理制度规范与流程标准制定数据转换规则，确定数据集成调度策略，用以支持司库管理数字化平台从业务系统、财务系统等抽取数据，实现司库管理相关数据的多源汇聚。在此基础上，司库管理组织依托司库管理数字化平台开展数据治理活动，在数据采集、流转、加工、使用的全生命周期支持各项数据治理活动落地。（2）构建数据价值链。B集团基于司库管理业务需求分析，对企业内外部司库管理相关数据进行全面采集和清洗加工，并搭建算法模型深度挖掘数据价值，进而以可视化形式清晰呈现数据分析结果，赋能经营决策。该数据价值链包括业务需求分析、数据采集、数据清洗、数据加工、数据算法、数据可视化六个环节。其中，在业务需求分析环节，企业司库管理组织对司库管理指标体系进行全面盘点和归纳整合，删减冗余指标、合并相同指标，明确数据分析的重点与目标。在数据采集环节，一方面基于司库管理指标体系确定数据采集范围和来源，另一方面针对不同的数据来源确定合适的数据采集路径，全面采集不同来源的司库管理相关数据。在数据清洗环节，利用系统平台配置数据检核规则，排查数据异常与错误，并采取相应的数据清洗方法和工具，去除或修正数据中的错误，保障数据质量。在数据加工环节，通过作图制表、计算统计量等直观的描述和分析方法，对数据的主要特征、内在结构和规律以及数据间的相互关系进行初步分析。在数据算法环节，通过选择算法、模型训练、验证测试、应用与评估优化，构建各变量之间的关系模型进行数据深度分析。在数据可视化环节，根据司库管理不同层级的用户需求、不同分析主题的关注重点，通过可视化大屏、预警弹窗、分析报告等多种形式呈现数据分析结果。2. 打造IT能力#
B集团通过构建司库管理数字化平台（见图4）打造司库数字化的信息技术能力，以支持数据治理活动和数据价值链。该平台包含数据底座与场景应用两大部分。（1）数据底座。司库管理数字化平台首先通过数据库导入、应用程序接口导入和文件上传等多种方式，全面汇聚B集团内外部司库管理相关数据，包括司库信息系统、预算管理系统、核算系统等沉淀的企业内部司库运营管理相关数据，以及外部金融机构、征信平台、金融数据库等系统平台相关数据，以实现数据的多源汇聚。其次通过元数据管理、主数据管理、数据资产目录管理、数据标准管理、数据质量管理等对数据资源进行统筹管理，形成标准化、规范化的高质量可用数据。最后通过配置指标算法规则、构建模型算法、调整相关参数进行指标计算，实现数据分析计算能力的快速调用和复用等灵活的数据服务。
（2）场景应用。司库管理数字化平台呈现司库管理指标体系的分析结果，生成不同分析主题的可视化智慧大屏，用以实现以下三种司库管理数字化场景应用。
一是资金业务分析。B集团司库管理业务包括银行账户管理、资金集中管理、票据管理、债务融资管理等，数据指标横向全面覆盖司库管理业务范围，纵向全量覆盖集团内下属单位。通过不同业务主题的可视化大屏呈现指标分析结果，可实现资金业务运营情况的全景可视和动态分析，同时通过数据下钻可准确获取细节信息，使各层级管理人员能够直观快速掌握资金业务运行状态。例如，在银行账户管理中，从账户类型、开户机构、所在地区等方面综合分析全集团成员单位账户的数量及占比，以全面掌握集团银行账户总量、账户类型、账户分布等情况。通过分析集团成员单位的账户资金分布、占比、变动趋势等，快速全方位了解集团账户及资金的整体分布情况。通过对成员单位一定期间内在各类金融机构的各类账户数量增减变化及账户状态变化，掌握成员企业银行合作关系。通过分析成员单位银行存款及头寸变化、各银行分布结构，全面了解银行存款余额及头寸状况。二是资金风险监控。B集团依托可视化平台实时监控资金运营风险，对集团全体成员单位的资金业务进行全方位风险把控，并通过预警弹窗及时提示相关风险信息，促进了资金风险洞察和处理。同时，规范事后资金运行检查机制，按期报送集团资金监控运行分析报告，增强了资金风险管控力度。例如，在全面监控集团成员单位资金结算业务中，基于各成员单位吸收存款、当日收款交易、当日付款交易等相关数据，通过趋势图、动态资金流向地图等多种直观展示方式，全方位记录每笔资金的来源及去向，准确反映资金使用动态 ，使资金来源可溯、去向可查，形成了完整的资金链路。同时，聚焦各成员单位全量支付数据，对其支付结算进行实时监测，预警大额资金支付、黑名单企业支付等资金支付风险。此外，B集团将司库管理数字化平台对接国家征信平台、银行、票据交易所等外部平台，引入关联关系、风险舆情、金融指数、财务报告、监管处罚等信息，逐步拓宽外部数据维度和数据量，实现了供应商、客户、票据承兑人、集团内子公司等的全面风险画像。三是管理决策支持。B集团整合各类经营业务数据，通过数据结构分析、趋势分析等多种分析方式，并构建流动性缺口预测、客户画像等多种算法模型，形成了经营管理驾驶舱，提高了为公司业务管理、经营决策提供数据支持的深度。例如，在融资成本分析中，通过监测集团内外部融资业务数据实时测算融资成本。包括：根据合同计息规则，综合手续费、浮动利率等多项支出测算单笔融资成本；根据融资类别、企业所属行业、合作金融机构等统计并对比分析某一时期内各类融资成本，辅助进行融资金融机构和融资产品选择；通过纵向对比不同时期同一融资主体的融资成本以及横向对比同一时期集团内成员单位的融资成本，分析融资成本变动趋势及原因，辅助制定降低融资成本的管理方法；通过交易大数据、深度学习算法等构建现金流预测模型，辅助管理者管理最佳现金持有量并提前做好融资活动规划。三、司库数字化转型成效#
（一）司库管理工具数字化#
B集团运用数字化、智能化技术构建了统一、高效、互通的司库数字化管理平台，并将业务处理自动化及数据分析功能应用于数据治理、数据采集、数据加工分析等具体工作中，释放了人力并减少了人工操作可能导致的错漏，实现了数据的多源汇聚、清洗加工、穿透监测和安全存储共享，也增强了趋势预测和风险监测能力，提升了决策有效性和科学性。（二）司库管理业务数字化#
B集团通过全面的信息化建设和系统间的对接集成，打通了司库业务端到端的线上通道，实现了司库管理业务全流程线上化，业务流、资金流、数据流“三流合一”。通过数据治理对司库业务数据进行全面结构化、标准化处理，促进了数据的高效流转、全面共享和有效使用。通过设计司库管理数据指标体系实现了司库业务多维度、全方位量化分析。根据业务需要进行数据采集、分析加工、可视化 呈现，以图表、数据等直观展现方式形成了司库运营管理的全面画像。（三）司库管理场景数字化#
B集团基于司库管理场景设计司库管理数据指标体系，并以业务需求分析为起点构造数据价值链，同时依托数字化平台加工分析司库管理全量数据，为各层级使用者处理不同司库管理场景提供了有针对性的数据服务：向执行层提供业务智能提醒和数据共享，辅助其进行债务还本付息、业务分析报告报送等日常业务处理；向管控层提供融资成本、融资期限等多维度业务分析数据，辅助其制定和优化融资方案；向决策层提供未来现金流预测、融资结构分析等管理决策分析数据，辅助其进行资金缺口的前瞻性科学管理。作者单位：
孙彦丛，深圳市中兴新云服务有限公司高级副总裁
本文引用格式：
孙彦丛.钢铁制造企业B集团司库数字化转型实践[J].财务与会计，2023(15).32-36.
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