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下文來源于2025財資生態節 浙江保融科技股份有限公司產品總監曹奇亮的分享,視頻回放可前往小程序:財資知識云觀看,立即點擊前往觀看
全球化浪潮滾滾向前,不可阻擋。隨著中國企業的全球化布局日益深入,司庫管理作為企業財金資源的“掌舵手”,正面臨前所未有的挑戰與機遇。在這一背景下,如何構建高效、智能、合規的全球司庫管理體系,已成為中國企業“走出去”戰略成功的關鍵支撐。
面對跨境流動性管理和外匯風險管理等新挑戰,“數據+AI(人工智能)”已成為司庫管理數字化轉型的核心驅動力。通過構建高質量的數據底座、融入AI技術于司庫管理的各個環節、實施跨境流動性一體化管理、精準風險防控和外匯風險策略優化,中國企業能夠有效應對全球化帶來的挑戰,實現司庫管理的智能化、精細化和全球化。
01
全球司庫管理面臨的新挑戰
企業全球化布局的深化,既拓寬了發展空間,也讓司庫管理直面跨境場景下的復雜難題,具體集中在流動性與外匯風險兩大核心維度,考驗著企業資金統籌與風險管控的綜合能力。
跨境流動性管理挑戰
在企業全球業務版圖擴張過程中,資金的跨境流動與統籌成為首要難題,其挑戰主要體現在分布、結算、合規三個層面,直接影響資金使用效率與安全。
首先,全球資金分布分散化。中國企業,尤其是業務多元化的集團企業,正在進行全球產業布局,海外機構所在國家、區域高度分散。同時,由于業務開展的需求,企業需要引入當地金融機構合作,這進一步加劇了全球資金分布的分散性,實現全球資金實時可視的技術難度和成本費用均顯著提高。
其次,結算復雜度增加。企業在全球各地經營,除使用主流國際結算貨幣外,還需使用當地貨幣進行結算。不同業態的結算政策和境外當地公司的內部管理流程存在較大差異,導致全球結算管理復雜度大幅增加,支付流程煩瑣且易出錯,影響全球各子企業整體支付結算效率。
最后,跨境支付合規難度大。除少數金融自由港國家、地區外,大多數國家對跨境支付交易有嚴格的監管政策要求,且各國政策差異較大。當地企業在相關政策合規性把控上難度較高,難以精準、快速、低成本地實現各國間跨境資金調配,增加了跨境資金流動的不確定性。
外匯風險管理挑戰
除流動性統籌難題外,全球金融市場的波動性加劇,讓外匯風險管理成為司庫管理的另一大核心考驗,主要聚焦敞口識別與策略定制兩大痛點,直接關系企業經營效益。
一方面,外匯風險敞口識別與管理難度加大。全球貿易摩擦加劇,貨幣價格和利率變動頻率、幅度顯著增加。傳統管理方式下外匯風險敞口的識別和風險處置手段已難以適配市場變化。只有在時間線上向前延伸,獲取更及時、準確的業務敞口信息,才能抓住外匯風險管控的基石。
另一方面,風險對沖策略定制化難度高。外匯敞口風險的處置需要專業人員和知識儲備,市場中對沖外匯和利率風險的金融衍生品組合多樣。結合不同業務敞口特性,如何定制化地尋找適合企業自身風險對沖策略的組合是一大難題。同時,企業制定好組合策略后,執行過程中通常面臨監控和糾偏不到位,導致錯過關鍵風險管控點,造成不必要損失的情況。
02
“數據+AI”:司庫管理的破局之道
面對跨境流動性與外匯風險的雙重壓力,傳統管理模式難以為繼,“數據+AI”的深度融合成為破解困局、推動司庫管理數字化轉型的核心路徑,從基礎支撐到場景應用形成全鏈條賦能。
數據底座建設
AI技術的有效落地離不開高質量數據的支撐,構建穩固的數據底座是司庫管理智能化的前提,而這需要破解數據質量與治理機制的關鍵難題,讓數據真正成為核心資產。
眾所周知,企業經營每時每刻都在產生數據,司庫管理雖是企業經營管理的一部分,但因其管理財金資源要素的特性,與企業經營管理的其他方面有較強的相互數據關聯性。脫離與企業其他經營環節的數據連接,全球司庫管理將如同“閉門造車”,難以支撐全球化戰略落地。
當前,AI技術應用落地效果差強人意,尤其在財務管理領域,亮點案例少之又少。究其原因,在AI時代,大模型僅解決了基礎算力問題,而智能體要像人一樣理解、思考并解決問題,需要大量且高質量的數據來“喂養”。數據資產質量不高,就像“鸚鵡學舌”,無法產生真正價值。
部分企業雖搭建了財務數據中臺,但應用效果主要集中在靜態數據分析領域,難以實現企業經營全域動態實時分析。關鍵問題在于未理清“數據資產”的委托管理者和所有使用者的關系。通過信息化工具和流程沉淀下來的數據資產,應讓各業務部門發揮所有者和使用者的身份,深度參與數據資產的質量治理工作,信息科技部門則需高效搭建體系化的數據治理工具,與業務部門配合螺旋式提升數據資產質量和應用效果。
AI技術融入場景
在高質量數據底座的支撐下,AI技術需聚焦司庫實際業務場景,從提升實操效率、強化風險管控等維度切入,實現落地見效,讓技術價值轉化為管理效能。從基礎小場景出發,提升司庫經辦人員和管理人員的工作效率,是當前AI應用落地的可行方向。具體可從以下五大方面切入。
一是智能易錄。在傳統“OCR(光學字符識別)+RPA(機器人流程自動化)”技術方案的基礎上,融入專項場景化的AI智能體,專門針對非結構化、非標準化的文本錄入場景,提供輔助信息錄入填充,提升業務經辦人員效率。同時可加入異常單據攔截場景,滿足基本管理需求。
二是智能監控。根據預先設定的風險監控指標模型,通過AI智能體的檢測通道,實現業務單據事前、事中實時風險檢測和異常預警,并聯動觸發處置流程。
三是智能預測。基于歷史數據和當前實時數據,引入AI模型預測企業未來一定時間周期內的現金流情況,通過調整不同因素,多次循環預測變化趨勢和結果,輔助制定現金流管理原則政策和關鍵行動計劃。
四是智能報告。結合語音識別、語義理解、圖像處理、機器翻譯等多項AI核心技術,系統實時檢索相關數據信息,觸發AI自動生成財資管理報告,并根據未來預測提供專業建議。
五是智能決策。通過多次調用不同顆粒度的深度分析AI應用,輔助生成相關事項決策建議,并同步生成建議執行的策略步驟。經專人確認后,可自動執行策略并實時反饋執行結果。
03
司庫系統高效賦能全球司庫管理
依托“數據+AI”的核心驅動力,司庫系統通過場景化落地與功能優化,在跨境流動性管理、風險防控、外匯策略執行三大領域形成高效賦能,成為全球司庫管理的核心支撐,推動管理模式升級。
跨境流動性一體化管理
跨境流動性是全球司庫的“血液”,司庫系統通過一體化設計,整合監控、調度、結算等核心功能,破解資金分散、結算復雜等難題,實現全球資金的高效統籌。具體來看,跨境流動性一體化管理主要包括五大核心職責。
第一,全球資金實時監控。通過全球化的司庫系統,實現全球資金實時可視,確保第一時間全面了解當前全球資金狀況,提升“戰場態勢”感知能力,為全球化戰略提供有力信息支撐。
第二,跨境流動性資金調度。根據不同國家跨境資金進出政策,對每筆調度事項進行分類化流程管理,確保在合規前提下完成跨境資金調度多步驟的組合流程。
第三,跨境業務前序流程聯動。司庫管理需積極做好流動性調度前的各類業務流程關聯,確保每筆跨境調度均有跡可循,可溯源追查相關聯的業務詳細信息。
第四,智能結算收付。結合不同國家、地區的金融基礎設施情況,搭建適應全球各個國家的對公跨境多幣種結算支付通道和鏈路,選擇最優跨境支付通道和產品服務,實現準確、快速、低成本的跨境資金調度。
第五,自動核算記賬。針對各國各公司的會計核算規則,設置對應的核算記賬模板,自動完成多本位幣下的跨境資金調度核算記賬,提升核算效率。
精準風險防控和處置
全球業務的復雜性要求風險防控體系化、全流程化,司庫系統通過“內外互通”的架構設計與“外查內控”的執行邏輯,實現風險精準識別與高效處置,筑牢安全防線。
在內外互通層面,針對多業態集團企業內部大量異構系統,集團需統一規劃風險防控底層技術架構,并在風險識別、流程處置和數據報告三個維度統一應用架構,確保各業務領域信息系統與全球司庫體系高效互聯互通。
在外查內控層面,適度引入外部數據源,將市場數據、輿情數據作為風險識別模型的重要參數,定期開展風險重評估。將檢測結果主動推送至各類業務應用系統,完成司庫管理輔助業務風險管控的職責。同時,搭建和引入場景化的風險模型體系,確保無縫銜接各業務環節的風險防控需求,未來可加入AI智能體,提升風險模型在復雜業務場景下的識別準確率和效率。
外匯風險策略優化和執行
針對外匯風險的動態性與復雜性,司庫系統圍繞“快感知、優策略、準執行”三大原則,構建全鏈路外匯風險管理機制,實現風險的主動管控與效益最大化。
首先,風險感知要快。從以往會計敞口管理維度,前置至各業務敞口維度(包括現金、合同、訂單等),在企業經濟行為發生的第一時間獲取相對準確的外匯敞口信息。
其次,策略組合要優。根據業務實際情況和外部衍生工具信息,結合企業自身風險偏好參數,通過風險策略推薦模型,給出不同風險偏好下的套保策略組合及其對應風險管控關鍵點,輔助司庫管理團隊決策。
最后,執行過程要準。企業應逐步建立起多渠道、線上化的衍生品交易鏈路,確保策略組合執行效率,同時重視對已完成套保的敞口風險進行定期損益測算,如接近風險管控關鍵價格點位,立即觸發套保方案變更決策鏈路流程,確保所有風險均在管控范圍之內。
04
典型企業案例實踐
理論與系統功能的落地效果,需通過企業實踐驗證。以下兩個典型案例,分別從跨境流動性與外匯風險管控維度,展現全球司庫管理的實操路徑與成效,為同類企業提供參考。
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全新司庫報告發布:
《2025-2026年中國司庫報告》以“數智化價值,共創生態型司庫”為核心主題,系統梳理企業司庫體系建設的頂層設計、實施路徑與關鍵議題,前瞻研判未來發展趨勢。不僅如此,報告還積極倡導以數智技術為引擎、以生態協同為核心理念,通過數據共享、平臺互聯與多方協作,實現資金流、信息流與商流的深度融合,全面提升司庫的戰略價值與綜合效能,助力企業在復雜環境中增強財資韌性,強化戰略支撐能力,贏得全球競爭優勢。
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《2025—2026年中國司庫報告》
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