AI+司庫：智能技術在司庫領域的場景化應用創(chuàng)新

文 / 董興榮 楊妮妮

在數(shù)字化浪潮推動下，“AI+司庫”已從技術概念落地為具體場景化解決方案，圍繞企業(yè)資金運營、風險管理、戰(zhàn)略決策等核心需求，通過智能化技術重構司庫管理模式，解決傳統(tǒng)痛點的同時，為企業(yè)創(chuàng)造更高管理價值。銀行作為司庫生態(tài)的重要參與者，憑借技術優(yōu)勢與服務經(jīng)驗，深度融入場景創(chuàng)新，成為“AI+司庫”落地的關鍵支撐力量。

在新一輪科技革命與產(chǎn)業(yè)變革的浪潮中，人工智能（AI）正以前所未有的速度重塑全球經(jīng)濟格局和企業(yè)運營模式。作為企業(yè)財務管理的核心組成部分，司庫管理迎來了AI驅(qū)動的深刻變革。從流程自動化到風險防控智能化，從數(shù)據(jù)驅(qū)動決策到生態(tài)協(xié)同升級，“AI+司庫”不僅是技術工具的迭代升級，更是一場涵蓋組織架構、管理模式與戰(zhàn)略思維的系統(tǒng)性重構。它將推動企業(yè)構建敏捷、韌性、智慧的現(xiàn)代司庫體系，為企業(yè)在數(shù)字化浪潮中筑牢核心競爭力，持續(xù)賦能高質(zhì)量發(fā)展。

01

“AI+”行動變革及其對司庫的影響 （一）“AI+”行動推動新變革

技術迭代驅(qū)動“AI+”時代加速到來。人工智能已完成從“感知智能”到“認知智能”的跨越，當前以大模型為核心的生成式AI正邁向“決策智能”與“行動智能”新階段，能夠自主制定策略并執(zhí)行復雜任務。這一躍遷深刻重塑企業(yè)經(jīng)營：決策層面通過模型優(yōu)化提升資源配置效率，生產(chǎn)環(huán)節(jié)依托AI智能體提升產(chǎn)能，客戶服務借助多模態(tài)AI實現(xiàn)個性化交互，商業(yè)模式向平臺化、生態(tài)化轉(zhuǎn)型，推動企業(yè)從經(jīng)驗驅(qū)動全面轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)驅(qū)動的智能化運營。

政策引領為“AI+”應用落地筑牢支撐。國家先后出臺《新一代人工智能標準體系建設指南》《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展規(guī)劃》《“人工智能+”行動綱領》等文件，形成系統(tǒng)化發(fā)展布局，呈現(xiàn)“三階段”演進特征：第一階段聚焦基礎設施建設與核心技術攻關，第二階段推動典型場景落地與行業(yè)融合應用，當前已上升至國家戰(zhàn)略高度，提出“人工智能+”行動計劃，要求將AI深度融入經(jīng)濟社會各領域，以科技、產(chǎn)業(yè)、消費、民生、治理、全球合作等領域為重點，加快培育發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力，使全體人民共享人工智能發(fā)展成果，更好服務中國式現(xiàn)代化建設。

央國企以“AI+”行動賦能產(chǎn)業(yè)升級。央國企作為核心踐行者，積極響應國家戰(zhàn)略，紛紛啟動“AI+”專項行動。中國中化、中國海油、中國能建等大型央企在多領域開展AI試點：構建行業(yè)專屬大模型賦能財務分析與供應鏈優(yōu)化，建設萬卡級智算集群強化算力支撐，探索AI在碳排放監(jiān)測、能耗調(diào)度等綠色場景的應用。未來，央國企將緊扣新質(zhì)生產(chǎn)力培育，重點聚焦三大方向深化發(fā)展：一是深化行業(yè)大模型全鏈條應用，打造智能管理體系，強化科技自立自強；二是升級算力基礎設施并推動社會化服務，契合全國一體化算力網(wǎng)建設；三是探索綠色金融等新興場景，助力產(chǎn)業(yè)綠色化與高質(zhì)量發(fā)展。

（二）“AI+”對司庫管理的影響

國資委提出財務管理數(shù)智化“五個驅(qū)動”“五個升級”要求，其中“強化技術驅(qū)動，實現(xiàn)經(jīng)營決策智能化升級”為核心目標，明確“技術、模型、算法”三個先進標準，推動“AI+”深度滲透司庫領域。大模型與小模型協(xié)同發(fā)力，重構司庫管理邏輯，影響集中體現(xiàn)于四大維度。

首先，司庫業(yè)務流程的數(shù)字化重塑。傳統(tǒng)人工操作效率低、易出錯，AI實現(xiàn)革命性升級：大模型整合供應鏈全鏈條數(shù)據(jù)，精準預測現(xiàn)金流并優(yōu)化資金流轉(zhuǎn)節(jié)奏；小模型適配收付款對賬、報表編制等場景，配合數(shù)字員工、RPA（機器人流程自動化）及各類智能體實現(xiàn)輕量化智能化，降低占用成本，全面提升資金使用效率。

其次，司庫風險的智能化防控。傳統(tǒng)風控依賴事后審計與人工核查，難以應對復雜風險環(huán)境。大模型整合市場動態(tài)、全球法規(guī)等多源數(shù)據(jù)，通過深度學習模型量化綜合風險；信用、流動性等專項小模型實現(xiàn)穿透式監(jiān)控，自動觸發(fā)風險止付。這種“大模型控全局+小模型抓專項”模式，推動風控從“事后補救”向“事前預警”轉(zhuǎn)變，筑牢運營安全防線。

再者，戰(zhàn)略決策的科學化支持。大模型融合宏觀經(jīng)濟、行業(yè)趨勢數(shù)據(jù)，聚焦市場拓展、產(chǎn)能升級等需求開展情景模擬與壓力測試，支撐適配業(yè)務發(fā)展的投融資策略；小模型深挖內(nèi)部財務數(shù)據(jù)，勾勒財務健康度畫像，助力業(yè)務成本管控與風險防控。從“經(jīng)驗判斷”到“模型驅(qū)動”，決策更貼合業(yè)務實際，顯著提升對業(yè)務的精準支撐力與前瞻性。

最后，司庫組織職能的迭代升級。AI的深度應用推動司庫團隊從“兼職型”向“專職化、專業(yè)化”轉(zhuǎn)型。過去企業(yè)司庫職能多由財務人員兼任，專業(yè)深度不足；AI時代下，司庫需搭建數(shù)據(jù)中臺、建立預測模型與分析體系，對人才專業(yè)能力提出更高要求。企業(yè)需加強AI技能培訓，培養(yǎng)既懂財務又懂數(shù)據(jù)、技術的復合型人才，打造具備創(chuàng)新能力的專業(yè)團隊，適配職能升級需求。

作為企業(yè)司庫的重要合作伙伴，銀行積極擁抱AI技術推動金融服務創(chuàng)新。中國工商銀行（簡稱“工行”）發(fā)布《領航AI+行動計劃》，以“工銀智涌”大模型為核心，融合傳統(tǒng)人工智能打造新一代企業(yè)級業(yè)務賦能模型，尤其在司庫領域推出工銀司庫AI產(chǎn)品，可獨立運行也可嵌入到其他司庫、財務、業(yè)務系統(tǒng)中。該產(chǎn)品通過智能報告生成、智能問答、生成式司庫數(shù)據(jù)分析、智能填報、智能體編排平臺等多元化場景功能，助力企業(yè)司庫智能化轉(zhuǎn)型。中國建設銀行建設千億級參數(shù)建行大模型，打造基礎應用能力體系，全面融入公司業(yè)務、風險管理等領域。中國銀行發(fā)布《支持人工智能產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展行動方案》，未來五年為人工智能全產(chǎn)業(yè)鏈各類主體提供合計規(guī)模不低于1萬億元專項綜合金融支持，同時建立與人工智能技術創(chuàng)新相適配的專項制度保障，服務產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)金融需求。招商銀行以“AI First”引領數(shù)智招行建設，賦予AI能力建設優(yōu)先地位，打造AI型組織，提升全員的AI思維和能力，強化業(yè)技共創(chuàng)，努力成為全球領先的智能銀行。中國郵政儲蓄銀行制定《人工智能發(fā)展規(guī)劃》，以大模型應用能力和業(yè)務領域為坐標，推進大模型業(yè)務能力全景視圖落地。

隨著生成式AI、區(qū)塊鏈技術成熟，銀行將進一步探索智能預測、多維風控、智能合約等前沿應用，推動司庫體系向“智能合約+生態(tài)協(xié)同”升級，銀企合作也將從傳統(tǒng)財資服務轉(zhuǎn)向基于數(shù)據(jù)與算法的深度協(xié)同伙伴關系。

02

“AI+司庫”的場景化應用創(chuàng)新 （一）資金運營智能化：用AI提升流程效率，降低人工干預

資金收付款、現(xiàn)金流調(diào)度是企業(yè)基礎司庫活動，直接關系到資金流轉(zhuǎn)效率與安全。傳統(tǒng)模式下，企業(yè)常面臨對賬耗時、審批繁瑣、跨賬戶統(tǒng)籌難等問題，集團型企業(yè)因多子公司、多賬戶、多幣種特性，更易出現(xiàn)資金沉淀或短缺。AI技術的全面滲透，通過全流程智能化改造，從根本上解決這些痛點，實現(xiàn)資金運營高效化、自動化與精細化。

“結算智能體”賦能收付款全流程智能化

“結算智能體”集成OCR（光學字符識別）、NLP（自然語言處理）與流程自動化引擎，可無人干預完成收付款關鍵環(huán)節(jié)。收款端，智能體自動解析發(fā)票、合同等非結構化文檔信息，與ERP（企業(yè)資源計劃）系統(tǒng)應收/應付數(shù)據(jù)匹配，實現(xiàn)“收款—對賬—入賬”自動化，縮短對賬時間、降低錯賬率；付款端，智能體按合規(guī)規(guī)則校驗付款請求，通過后觸發(fā)指令至銀行完成支付，無需人工逐筆審核，兼顧效率與合規(guī)性。

銀行在此場景中扮演著技術輸出與服務落地雙重角色。部分領先銀行基于“OCR+NLP+智能體流程引擎”的技術架構，打造智能收付款管理平臺。其中工銀司庫AI助手智能填報登記功能通過深度融合OCR識別、自然語言處理（NLP）與自動化技術，即可自動識別對賬單、回單、信用證等內(nèi)容、提取關鍵數(shù)據(jù)并完成結構化入庫，實現(xiàn)全流程無感化操作。

“大模型+智能體”實現(xiàn)全球資金集中化運營

全球化背景下，資金高效歸集與動態(tài)調(diào)度是跨國企業(yè)司庫管理的核心挑戰(zhàn)。AI技術提供有力解決方案：一方面，機器學習結合企業(yè)歷史資金數(shù)據(jù)、銷售預測等，精準預測未來資金狀況并生成現(xiàn)金流曲線；智能體按策略自動執(zhí)行跨賬戶資金歸集或下?lián)埽Ｕ霞泄芾砀咝ъ`活。另一方面，AI大模型整合多國多銀行賬戶數(shù)據(jù)實時監(jiān)控，智能體依據(jù)匯率、利率、監(jiān)管政策優(yōu)化調(diào)度路徑，避免資金閑置或流動性危機。

銀行將AI技術嵌入到跨境資金集中運營服務，提供科學的資金調(diào)配方案。例如工行通過將全球現(xiàn)金管理服務與AI技術深度融合，為某大型集團實現(xiàn)全球數(shù)十個銀行賬戶資金的實時可視與自動歸集，每日自動生成資金預測報告，有效提升集團整體資金使用效率，大幅降低財務費用。

大模型驅(qū)動資金精準預測、智能計劃與動態(tài)應對

現(xiàn)金流是企業(yè)“生命線”，精準預測與科學計劃是優(yōu)化資本結構、保障經(jīng)營穩(wěn)健的核心。AI大模型整合企業(yè)內(nèi)部歷史營收、成本、應收應付等財務數(shù)據(jù)，接入行業(yè)景氣指數(shù)、全球供應鏈狀況等外部數(shù)據(jù)，借助LSTM、Prophet等時序預測算法，生成未來3-12個月滾動現(xiàn)金流預測曲線，打破傳統(tǒng)預測的單一性與滯后性。基于預測結果，大模型進一步輸出分層資金計劃：按周/月/季度拆解經(jīng)營、投資、融資資金需求，匹配業(yè)務擴張、產(chǎn)能升級等戰(zhàn)略節(jié)點，聯(lián)動預算管理實現(xiàn)資金供需精準適配，同時優(yōu)化閑置資金理財、短缺資金籌措的時序安排。

更關鍵的是，AI具備“預測—計劃—應對”一體化能力：識別“資金低谷” 時，自動推薦授信申請、應收賬款回收等方案；針對計劃偏差，實時動態(tài)調(diào)整資金調(diào)配策略，提升財務韌性。

銀行依托“大模型多維度數(shù)據(jù)整合+時序預測算法”，為企業(yè)打造智能現(xiàn)金流預測與規(guī)劃方案，推動司庫數(shù)據(jù)價值轉(zhuǎn)化為業(yè)務發(fā)展動能。工行利用AI技術進行企業(yè)現(xiàn)金流入、流出、缺口的預測，可實現(xiàn)基于實際業(yè)務、預算數(shù)據(jù)、歷史數(shù)據(jù)+行業(yè)趨勢三種方式進行預測，合理規(guī)劃未來企業(yè)現(xiàn)金收支，協(xié)調(diào)現(xiàn)金收支與經(jīng)營、投資、融資活動的關系，保持現(xiàn)金收支平衡和償債能力，為現(xiàn)金控制提供依據(jù)。

（二）風險管理數(shù)智化：用AI強化風險預警，確保合規(guī)可控

司庫管理面臨多重風險，傳統(tǒng)風控依賴定期審計、人工抽查與靜態(tài)規(guī)則庫，難以應對高頻、隱蔽風險。“AI+司庫”構建“數(shù)據(jù)+模型+智能體”數(shù)智化穿透式監(jiān)管體系，通過數(shù)據(jù)、流程、權責、風險四層穿透，實現(xiàn)全級次實時監(jiān)控、全流程動態(tài)跟蹤、全要素風險預判，推動風控從事后補救轉(zhuǎn)向事前預警、事中控制，升級為全流程動態(tài)監(jiān)控。

“數(shù)據(jù)+大模型+小模型”助力風險實時動態(tài)監(jiān)測

風險監(jiān)測的核心在于多源數(shù)據(jù)協(xié)同與模型精準賦能，依托大數(shù)據(jù)、小數(shù)據(jù)分層支撐，通用數(shù)據(jù)、領域數(shù)據(jù)互補融合，搭配大模型、小模型與規(guī)則引擎協(xié)同發(fā)力，實現(xiàn)風險全維度實時管控。

交易風控端，AI實時抓取企業(yè)賬戶資金流等領域小數(shù)據(jù)，整合合規(guī)名單、監(jiān)管政策等通用大數(shù)據(jù)，規(guī)則引擎設定基礎風控閾值，領域模型精準匹配場景初篩異常，大模型深度融合多源數(shù)據(jù)，對可疑交易歸因分析，追溯流向、關聯(lián)背景、比對歷史，精準識別舞弊、洗錢等風險，提升準確性并提供回溯線索。

市場風控端，大模型整合全球利率、匯率等通用大數(shù)據(jù)與企業(yè)資產(chǎn)負債結構等領域小數(shù)據(jù)，領域模型聚焦專項指標計算，實時輸出外匯敞口、利率敏感性結果，市場波動觸發(fā)閾值時，系統(tǒng)自動推送對沖建議，高效規(guī)避風險。

銀行通過“多源數(shù)據(jù)整合+規(guī)則引擎+大小模型協(xié)同”，助力企業(yè)搭建智能風控平臺。工銀司庫AI產(chǎn)品整合司庫運營過程中的賬戶余額、支付結算、資金流向、投資業(yè)務及利率匯率變動等多類數(shù)據(jù)，依托大模型強大的分析推理能力，全面研判集團整體風險狀況和風險指標執(zhí)行情況。它既能統(tǒng)計各類風險觸發(fā)次數(shù)，還能精準量化評估四大類風險的指標監(jiān)測與處罰情況，輸出專業(yè)風險管理建議，同時自動生成多維完整的風控報告，為企業(yè)風控提供高效支撐。

“大數(shù)據(jù)+智能體”推動合規(guī)審查智能化

合規(guī)是司庫底線，跨境業(yè)務、關聯(lián)交易、反洗錢領域法規(guī)復雜且更新快，人工處理難度大。AI通過“大模型法規(guī)解讀+智能體規(guī)則校驗”實現(xiàn)合規(guī)審查自動化：大模型解讀海量法規(guī)文本，轉(zhuǎn)化為結構化校驗規(guī)則；智能體執(zhí)行資金操作時，自動調(diào)用規(guī)則庫檢查，如跨境付款核查制裁名單、關聯(lián)交易比對價格公允性與審批完整性，發(fā)現(xiàn)風險即時生成報告并提示整改。

銀行針對性提供“AI合規(guī)助手”，助力企業(yè)提升審查效率，筑牢司庫風險管理防線。比如工銀司庫AI產(chǎn)品，可自動關聯(lián)企業(yè)歷史交易數(shù)據(jù)與監(jiān)管政策庫，實時更新合規(guī)審查標準，精準識別交易風險，助力企業(yè)平衡交易合規(guī)與運營效率提供關鍵支撐。在實踐應用中，工行為某央企定制了智能審核助手：該助手會綜合分析交易對手信息、付款合同條款、歷史交易記錄及交易對手風險畫像，智能判定交易風險類型與緊急程度。應用后成效顯著，不僅大幅縮短支付審核時長，還顯著提升單日結算業(yè)務處理量，同時將風險交易識別準確率提升至高位，切實實現(xiàn)了“合規(guī)不減速、風控提質(zhì)效”的司庫管理目標。

（三）戰(zhàn)略決策科學化：用AI挖掘數(shù)據(jù)價值，精準輔助決策

企業(yè)戰(zhàn)略制定中，資金配置、投融資決策等關鍵議題需準確前瞻的數(shù)據(jù)支撐。 “AI+司庫”構建數(shù)據(jù)驅(qū)動的智能決策體系，推動決策模式從“經(jīng)驗判斷”向“數(shù)據(jù)驅(qū)動”乃至“模型驅(qū)動”升級。

AI賦能資金配置從最優(yōu)組合推薦到動態(tài)調(diào)整

資金充裕時實現(xiàn)最優(yōu)配置是司庫管理核心課題。傳統(tǒng)模式依賴人工分析市場與產(chǎn)品，決策周期長且難平衡風險收益。AI通過強化學習算法與風險偏好匹配模型，提供智能化資金配置服務：根據(jù)企業(yè)資金規(guī)模、風險承受能力、流動性需求等參數(shù)，深度分析貨幣市場基金、短期債券、結構性存款等標的的歷史表現(xiàn)與風險特征，推薦最優(yōu)配置組合；智能體動態(tài)跟蹤市場變化，實時評估現(xiàn)有風險收益比，必要時自動推送調(diào)整建議。

銀行利用“強化學習+風險偏好匹配算法”，提供從靜態(tài)規(guī)劃到動態(tài)適配的全流程智能化配置方案，提升資金使用效率與風險收益平衡能力。工銀司庫AI產(chǎn)品的智能問答功能突破傳統(tǒng)預置知識問答模式，通過GPT技術深度理解用戶投資相關意圖后，可結合市場動態(tài)、銀行產(chǎn)品與企業(yè)資金狀況，輸出針對性投資分析，包括風險提示、收益測算及適配方案，為司庫團隊提供實時、專業(yè)的投資決策支持，助力提升資金運作的科學性與精準度。

高質(zhì)量數(shù)據(jù)治理精準輔助戰(zhàn)略決策

AI賦能戰(zhàn)略決策的核心前提是高質(zhì)量數(shù)據(jù)治理，唯有數(shù)據(jù)準確、一致、及時，方能支撐高級分析與智能決策。分析層面，AI算法深度挖掘數(shù)據(jù)價值，自動生成資金使用效率、周轉(zhuǎn)周期等可視化報告，直觀呈現(xiàn)關鍵指標變化趨勢；支持自然語言查詢，管理層輸入需求即可即時獲取答案，無需依賴IT部門提取數(shù)據(jù)，大幅提升決策效率。

銀行依托“數(shù)據(jù)中臺+可視化AI+NLP交互”技術矩陣與金融生態(tài)鏈接能力，幫助企業(yè)構建統(tǒng)一司庫數(shù)據(jù)智能分析平臺，提供從數(shù)據(jù)采集、清洗到智能研判的全流程支持。工銀司庫AI產(chǎn)品整合企業(yè)司庫資金、現(xiàn)金流量表等數(shù)據(jù)，借助大模型的分析、洞察和生成能力，對企業(yè)及成員單位、交易對手的資金流入流出結構按周拆解，精準預測資金缺口并給出建議。某投資集團引入后，司庫人員僅需輸入報告主體和月份，即可快速生成智能化流動性分析報告，既提升了工作效率、降低人工撰寫成本，又為決策者提供了基于真實數(shù)據(jù)的專業(yè)參考。

03

“AI+司庫”的未來展望

“AI+”在司庫管理領域正從單一技術應用邁向系統(tǒng)性價值重構，未來將呈現(xiàn)四大趨勢。其一，從“司庫+AI”轉(zhuǎn)向“AI+司庫”，自主化AI（如AI智能體）成為核心驅(qū)動，重構司庫組織架構與決策機制，實現(xiàn)從被動響應到主動預測的躍遷。其二，推動數(shù)據(jù)治理實時化與業(yè)務全流程智能化，依托AI就緒數(shù)據(jù)技術，結合RPA與智能體形成端到端的全流程智能閉環(huán)。其三，構建“實時監(jiān)控+智能決策”雙輪驅(qū)動機制，借助ModelOps技術打造“數(shù)字大腦”，形成“感知—分析—決策—執(zhí)行”智能循環(huán)。其四，打造一體化、智能化司庫生態(tài)，聯(lián)動供應鏈與金融機構，深化業(yè)財協(xié)同，實現(xiàn)三流融合，適配現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系，推動高質(zhì)量發(fā)展。

未來，銀行將從四方面發(fā)力：一是深化技術輸出，以標準化API賦能企業(yè)搭建智能司庫管理平臺；二是開放生態(tài)資源，構建數(shù)據(jù)共享的智能協(xié)作網(wǎng)絡；三是升級AI+數(shù)據(jù)治理體系，提供高質(zhì)量、可信賴的數(shù)據(jù)基礎支撐；四是強化安全底座，通過AI動態(tài)風控技術保障數(shù)據(jù)合規(guī)與交易安全。

總之，“AI+司庫”不僅是技術革新，更是管理范式的躍遷。它將助力企業(yè)構建敏捷、韌性的現(xiàn)代司庫體系，實現(xiàn)資金高效運轉(zhuǎn)、風險精準防控、決策科學前瞻，在數(shù)字化浪潮中贏得競爭優(yōu)勢。