人工智能目前已在金融領(lǐng)域有了相當(dāng)程度的應(yīng)用，并有加速融合發(fā)展的趨勢(shì)。企業(yè)集團(tuán)在推進(jìn)司庫(kù)建設(shè)的過(guò)程中，需要積極開(kāi)展人工智能大模型等前沿創(chuàng)新的研究與應(yīng)用落地，將人工智能大模型能力與金融場(chǎng)景精準(zhǔn)匹配，助力企業(yè)集團(tuán)司庫(kù)體系智能決策、智慧運(yùn)營(yíng)。

企業(yè)集團(tuán)數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要司庫(kù)體系優(yōu)化升級(jí)

隨著數(shù)字信息技術(shù)快速演進(jìn)，以及金融支付手段更新迭代，企業(yè)集團(tuán)正在加快推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，原來(lái)傳統(tǒng)的資金管理模式已難以適應(yīng)企業(yè)集團(tuán)管理數(shù)字化的新要求。企業(yè)集團(tuán)需要圍繞創(chuàng)建世界一流財(cái)務(wù)管理體系，推進(jìn)數(shù)智司庫(kù)建設(shè)全面升級(jí)，助力企業(yè)集團(tuán)管理創(chuàng)新。

司庫(kù)體系的管理理念升級(jí)。錨定世界一流目標(biāo)，由“ + 資金”管理控制思維向“司庫(kù) + ”數(shù)智服務(wù)思維轉(zhuǎn)變，豐富和完善司庫(kù)的運(yùn)行機(jī)制、數(shù)字平臺(tái)、組織架構(gòu)、管理制度等內(nèi)涵，創(chuàng)新構(gòu)建并高效運(yùn)行數(shù)智司庫(kù)，推動(dòng)資金管理向現(xiàn)金流管理、金融資源管理升級(jí)，司庫(kù)管理向智慧型、價(jià)值型、生態(tài)型升級(jí)。

司庫(kù)體系的管理視角升級(jí)。以數(shù)據(jù)為核心，統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)與數(shù)據(jù)模型，構(gòu)建全新業(yè)財(cái)協(xié)同范式，促進(jìn)業(yè)務(wù)視角和價(jià)值視角的融合，堅(jiān)持系統(tǒng)集成、避免大拆大建，打造智能友好、穿透可視、功能強(qiáng)大、安全可靠的司庫(kù)數(shù)字平臺(tái)，延伸司庫(kù)管理的空間維度、時(shí)間維度、產(chǎn)業(yè)鏈維度。

司庫(kù)體系的管理工具升級(jí)。以司庫(kù)優(yōu)化升級(jí)為抓手，加快推進(jìn)企業(yè)集團(tuán)財(cái)務(wù)數(shù)智化轉(zhuǎn)型。以數(shù)智為方向，通過(guò)企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)中臺(tái)構(gòu)建、應(yīng)用服務(wù)化改造、云化部署，降低系統(tǒng)建設(shè)復(fù)雜性、提高業(yè)務(wù)響應(yīng)敏捷性，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)操作、司庫(kù)管理、數(shù)智財(cái)務(wù)一體化升級(jí)。

應(yīng)用人工智能助力企業(yè)集團(tuán)司庫(kù)優(yōu)化升級(jí)的意義

有助于風(fēng)險(xiǎn)管理。其一，管控信用風(fēng)險(xiǎn)，實(shí)時(shí)分析客戶財(cái)務(wù)狀況、交易行為和市場(chǎng)走勢(shì)，評(píng)估企業(yè)集團(tuán)信用風(fēng)險(xiǎn)，及時(shí)預(yù)警、處置。其二，高效審核合同，快速識(shí)別合同中的風(fēng)險(xiǎn)事項(xiàng)、違規(guī)內(nèi)容，提升合同審核的質(zhì)量和效率。其三，管理合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)，優(yōu)化合規(guī)審查、管控的工作流程，減少機(jī)械性工作，提高合規(guī)管理的自動(dòng)化和智能化。

有助于輿情管理。其一，輿情監(jiān)測(cè)，發(fā)揮AI大模型在數(shù)據(jù)處理分析上的優(yōu)勢(shì)，從海量信息中精準(zhǔn)捕捉輿情動(dòng)態(tài)，幫助企業(yè)集團(tuán)及時(shí)發(fā)現(xiàn)，并第一時(shí)間平息輿情。其二，危機(jī)應(yīng)對(duì)，比如在突發(fā)輿情事件中，可以用DeepSeek快速生成應(yīng)對(duì)策略，助力企業(yè)集團(tuán)及時(shí)應(yīng)對(duì)重大風(fēng)險(xiǎn)事件，有效降低負(fù)面影響。其三，品牌管理，憑借智能算法，深度洞察公眾情緒與訴求，提高聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)管理能力，助力企業(yè)集團(tuán)品牌管理和公共關(guān)系管理。

有助于財(cái)務(wù)管理。其一，賬務(wù)核對(duì)，可以通過(guò)DeepSeek進(jìn)行發(fā)票驗(yàn)真、稅項(xiàng)匹配，實(shí)時(shí)監(jiān)控賬戶數(shù)據(jù)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常指標(biāo)，并提示財(cái)務(wù)人員處理，提高賬務(wù)數(shù)據(jù)準(zhǔn)確度。其二，稅務(wù)申報(bào)，自動(dòng)生成納稅申報(bào)表，提升稅務(wù)申報(bào)的準(zhǔn)確性和效率。其三，稅務(wù)優(yōu)化，通過(guò)分析稅務(wù)政策和企業(yè)集團(tuán)數(shù)據(jù)，提供優(yōu)化建議，合法降低稅負(fù)。其四，預(yù)算管理，分析歷史數(shù)據(jù)并進(jìn)行合理預(yù)測(cè)，協(xié)助制定預(yù)算方案，同時(shí)根據(jù)執(zhí)行情況，及時(shí)提供調(diào)整建議。

有助于客戶服務(wù)。其一，客戶體驗(yàn)提升，比如可以通過(guò)DeepSeek實(shí)時(shí)分析客戶咨詢，有效識(shí)別客戶情緒，更好理解客戶需求，快速提供精準(zhǔn)回答，提高客戶滿意度。其二，客戶關(guān)系管理，比如可以通過(guò)DeepSeek精準(zhǔn)分析客戶特點(diǎn)，結(jié)合監(jiān)管要求、企業(yè)集團(tuán)經(jīng)營(yíng)管理計(jì)劃，生成有針對(duì)性的客戶管理建議、活動(dòng)方案。其三， 7×24 小時(shí)在線支持，比如可以通過(guò)DeepSeek全天候處理客戶咨詢、投訴和簡(jiǎn)單交易，提升客戶服務(wù)響應(yīng)速度，減輕客服、柜臺(tái)崗位的工作量。

應(yīng)用人工智能助力企業(yè)集團(tuán)司庫(kù)優(yōu)化升級(jí)的挑戰(zhàn)

要關(guān)注數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)。企業(yè)集團(tuán)經(jīng)營(yíng)特性決定了人工智能的深化應(yīng)用，需要妥善處理模型開(kāi)源性與數(shù)據(jù)隱私性之間的矛盾。比如DeepSeek，其運(yùn)行依賴于大量數(shù)據(jù)的輸入和輸出，如果未在存儲(chǔ)或傳輸過(guò)程中充分加密，或致企業(yè)集團(tuán)和客戶的隱私泄露和數(shù)據(jù)濫用。因此，企業(yè)集團(tuán)和客戶數(shù)據(jù)的安全性與隱私保護(hù)是首要挑戰(zhàn)。

要關(guān)注模型幻覺(jué)與不可解釋。DeepSeek等AI大模型的“模型幻覺(jué)”和數(shù)據(jù)黑盒，可能給企業(yè)集團(tuán)帶來(lái)信任危機(jī)和問(wèn)責(zé)風(fēng)險(xiǎn)。比如DeepSeek，有時(shí)會(huì)生成看似合理但實(shí)際上錯(cuò)誤或無(wú)意義的內(nèi)容，其基于數(shù)據(jù)黑盒輸入輸出，存在一定的不可解釋性。如果用DeepSeek進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)，或因無(wú)法向客戶解釋DeepSeek模型的決策依據(jù)，而給企業(yè)集團(tuán)帶來(lái)信任危機(jī)，產(chǎn)生相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)。

要關(guān)注監(jiān)管檢查與處罰風(fēng)險(xiǎn)。比如DeepSeek，模型算法的復(fù)雜性、決策過(guò)程的黑盒性，可能給企業(yè)集團(tuán)帶來(lái)監(jiān)管檢查和處罰問(wèn)責(zé)。AI大模型尚無(wú)法準(zhǔn)確把握監(jiān)管文件的細(xì)微變動(dòng)、精準(zhǔn)理解政策法規(guī)的措辭調(diào)整。過(guò)度依賴DeepSeek等AI大模型，可能會(huì)導(dǎo)致企業(yè)集團(tuán)踩中監(jiān)管紅線，帶來(lái)處罰風(fēng)險(xiǎn)和聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)。

此外，對(duì)DeepSeek等AI大模型的本地化部署還需要考慮技術(shù)適配性與開(kāi)發(fā)深度、企業(yè)集團(tuán)文化與變革管理、培訓(xùn)與人才儲(chǔ)備、成本與投資回報(bào)、倫理與社會(huì)責(zé)任等方面的問(wèn)題。

服務(wù)司庫(kù)體系優(yōu)化升級(jí)的人工智能應(yīng)用場(chǎng)景

資金自動(dòng)歸集。全面推廣企業(yè)集團(tuán)營(yíng)業(yè)收入自動(dòng)歸集功能，對(duì)歸集功能應(yīng)用情況進(jìn)行動(dòng)態(tài)跟蹤，結(jié)合營(yíng)業(yè)收入規(guī)律建立與企業(yè)集團(tuán)相適應(yīng)的歸集模型，根據(jù)需求設(shè)置歸集頻率，推動(dòng)企業(yè)集團(tuán)財(cái)務(wù)自動(dòng)記賬功能的應(yīng)用。

資金量化管理。開(kāi)展企業(yè)集團(tuán)最優(yōu)貨幣資金持有規(guī)模分析，對(duì)各種約束條件下的貨幣資金持有量建模。推動(dòng)實(shí)現(xiàn)企業(yè)集團(tuán)現(xiàn)金流滾動(dòng)排程內(nèi)部交易關(guān)聯(lián)強(qiáng)校核、現(xiàn)金流按日排程與備付頭寸計(jì)劃一體化編制。

深化融智服務(wù)。應(yīng)用融資測(cè)算模型，完善融資測(cè)算模型約束參數(shù)，實(shí)現(xiàn)智能在線確定企業(yè)集團(tuán)內(nèi)部資金投放與統(tǒng)一融資規(guī)模。應(yīng)用最優(yōu)融資期限結(jié)構(gòu)模型，融合外部監(jiān)管、市場(chǎng)數(shù)據(jù)，促進(jìn)企業(yè)集團(tuán)融資時(shí)序與收支時(shí)序的匹配融合。智能聯(lián)動(dòng)關(guān)鍵指標(biāo)預(yù)測(cè)，融合關(guān)鍵指標(biāo)模型，自動(dòng)生成計(jì)劃排程、智能匹配預(yù)算方案和精準(zhǔn)校驗(yàn)信貸投放。推動(dòng)監(jiān)管指標(biāo)線上管控，通過(guò)在線獲取財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)，設(shè)置預(yù)警指標(biāo)，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)辦理過(guò)程中的提示預(yù)警。

資金智能管控。優(yōu)化資金安全復(fù)核監(jiān)控規(guī)則，實(shí)現(xiàn)企業(yè)集團(tuán)風(fēng)險(xiǎn)隱患自動(dòng)化預(yù)警和跟蹤處置。通過(guò)業(yè)務(wù)系統(tǒng)與財(cái)務(wù)系統(tǒng)的集成貫通，推動(dòng)信用評(píng)價(jià)功能前移。通過(guò)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別與計(jì)量，實(shí)現(xiàn)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)管理指標(biāo)在線實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與自動(dòng)預(yù)警。開(kāi)展資金支付事中監(jiān)控功能應(yīng)用數(shù)據(jù)分析，提升監(jiān)控結(jié)果的有效性。集成前端業(yè)務(wù)、匯聚業(yè)財(cái)數(shù)據(jù)，確立模型、設(shè)定規(guī)則，以受托支付、虛假貿(mào)易等為重點(diǎn)監(jiān)控場(chǎng)景開(kāi)展監(jiān)控。

智能服務(wù)決策。依托企業(yè)集團(tuán)數(shù)據(jù)平臺(tái)，集成貫通企業(yè)集團(tuán)總部、內(nèi)部成員單位、外部合作機(jī)構(gòu)系統(tǒng)，建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，完成企業(yè)集團(tuán)經(jīng)營(yíng)管理、決策分析場(chǎng)景的管理駕駛艙搭建，聯(lián)動(dòng)司庫(kù)分析場(chǎng)景，實(shí)現(xiàn)管理決策場(chǎng)景化、動(dòng)態(tài)化、智能化，支撐企業(yè)集團(tuán)邁向智慧決策。

內(nèi)控管理線上化。深入業(yè)務(wù)實(shí)質(zhì)，以業(yè)務(wù)流程為主線，以各類信息系統(tǒng)為載體，將內(nèi)控管理要求全面轉(zhuǎn)換為稽核校驗(yàn)規(guī)則，推進(jìn)業(yè)務(wù)線上流轉(zhuǎn)、工作全程留痕、控制實(shí)時(shí)跟進(jìn)、風(fēng)險(xiǎn)自動(dòng)預(yù)警、評(píng)價(jià)在線執(zhí)行，推動(dòng)內(nèi)控體系剛性運(yùn)行，實(shí)現(xiàn)由“人防人控”向“技防技控”轉(zhuǎn)變。

風(fēng)險(xiǎn)畫(huà)像智慧應(yīng)用。將重點(diǎn)風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題拆解為最小風(fēng)險(xiǎn)敞口，形成面向人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的AI風(fēng)險(xiǎn)辨別流程，提示風(fēng)險(xiǎn)隱患。推動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)視圖智慧建設(shè)，生成可視化、可穿透的動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)管理視圖，提升風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別處置質(zhì)效。

服務(wù)司庫(kù)體系優(yōu)化升級(jí)的人工智能應(yīng)用孵化策略

智能分析需求服務(wù)。智能分析需求服務(wù)是實(shí)現(xiàn)智能分析落地應(yīng)用的首要環(huán)節(jié)，通過(guò)推進(jìn)人工智能專業(yè)技能與業(yè)務(wù)場(chǎng)景服務(wù)需求相結(jié)合，協(xié)助業(yè)務(wù)開(kāi)展智能分析需求編制、提報(bào)、處理、分析和響應(yīng)五大步驟，確保正確篩選人工智能應(yīng)用業(yè)務(wù)場(chǎng)景和工作環(huán)節(jié)，正確匹配人工智能服務(wù)能力，精準(zhǔn)編制人工智能應(yīng)用業(yè)務(wù)需求。

人工智能大模型資源支撐服務(wù)。提升人工智能大模型能力，支撐穩(wěn)定、高效的人工智能應(yīng)用。提升智算中心GPU算力資源和存儲(chǔ)資源水平，提供穩(wěn)定、高效的算力支撐。提升人工智能平臺(tái)應(yīng)用權(quán)限，提供人工智能應(yīng)用能力建設(shè)環(huán)境支撐。

數(shù)據(jù)樣本支撐服務(wù)。數(shù)據(jù)樣本支撐服務(wù)致力于滿足業(yè)務(wù)需求。依據(jù)業(yè)務(wù)需求，挑選具有代表性和實(shí)用價(jià)值的數(shù)據(jù)樣本，進(jìn)行細(xì)致的清理和修正工作，剔除數(shù)據(jù)中的噪聲和錯(cuò)誤，確保數(shù)據(jù)的精確性和格式的統(tǒng)一性，滿足智能分析訓(xùn)練需求，依托企業(yè)集團(tuán)級(jí)樣本庫(kù)，整合分散的樣本數(shù)據(jù)資源，構(gòu)建完整的數(shù)據(jù)集，同步更新樣本庫(kù)資源目錄，增強(qiáng)數(shù)據(jù)的可用性和跨場(chǎng)景的適用性，為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

建設(shè)司庫(kù)服務(wù)應(yīng)用智能體。圍繞智能服務(wù)、智能風(fēng)控、智能分析等邏輯復(fù)雜的人工智能場(chǎng)景應(yīng)用建設(shè)應(yīng)用智能體，基于人工智能大模型提供的服務(wù)能力，構(gòu)建智能體應(yīng)用。按需采用提示詞工程，采用檢索增強(qiáng)生成（RAG）進(jìn)行知識(shí)增強(qiáng)，提升智能體應(yīng)用的準(zhǔn)確性。應(yīng)用企業(yè)集團(tuán)智算中心算力資源，高效開(kāi)展模型訓(xùn)練，通過(guò)交叉驗(yàn)證和A/B測(cè)試評(píng)估智能體的準(zhǔn)確性、可靠性和穩(wěn)定性，必要時(shí)進(jìn)行智能體調(diào)整和優(yōu)化，為企業(yè)集團(tuán)司庫(kù)管理提供強(qiáng)大靈活的大模型AI應(yīng)用服務(wù)。

智能分析產(chǎn)品部署與上線。將構(gòu)建完成的應(yīng)用智能體產(chǎn)品部署到企業(yè)集團(tuán)人工智能平臺(tái)上，應(yīng)用企業(yè)集團(tuán)智算中心算力支撐，通過(guò)API接口或中間件技術(shù)將智能應(yīng)用分析產(chǎn)品集成到集團(tuán)財(cái)務(wù)中臺(tái)，為集團(tuán)司庫(kù)管理提供服務(wù)。通過(guò)線上線下的培訓(xùn)活動(dòng)，為用戶提供培訓(xùn)和操作指導(dǎo)。

相關(guān)智能化產(chǎn)品的構(gòu)建與應(yīng)用

一是需求分析與產(chǎn)品設(shè)計(jì)。明確數(shù)智化司庫(kù)高階決策分析產(chǎn)品的主要功能需求。例如，存款業(yè)務(wù)優(yōu)化、信貸風(fēng)險(xiǎn)管理、票據(jù)提現(xiàn)效率提升、現(xiàn)金結(jié)算優(yōu)化、財(cái)務(wù)顧問(wèn)咨詢和信用鑒定等智能產(chǎn)品的建設(shè)，需要明確相關(guān)智能產(chǎn)品需要實(shí)現(xiàn)的功能?；谥悄墚a(chǎn)品的功能需求，設(shè)計(jì)出符合業(yè)務(wù)的智能產(chǎn)品原型。產(chǎn)品原型應(yīng)包含用戶界面設(shè)計(jì)、功能模塊設(shè)計(jì)和用戶交互流程，確保產(chǎn)品能夠滿足企業(yè)集團(tuán)存款業(yè)務(wù)、信貸業(yè)務(wù)、票據(jù)提現(xiàn)、現(xiàn)金結(jié)算、財(cái)務(wù)顧問(wèn)、信用鑒定等相關(guān)業(yè)務(wù)需求。

二是技術(shù)選型與平臺(tái)搭建。為確保所選技術(shù)能夠支撐產(chǎn)品的高效運(yùn)行和擴(kuò)展，選擇合適的大數(shù)據(jù)技術(shù)、人工智能技術(shù)和數(shù)據(jù)可視化技術(shù)，搭建穩(wěn)定、高效的數(shù)據(jù)分析平臺(tái)。這個(gè)平臺(tái)應(yīng)包括數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)、數(shù)據(jù)處理引擎和數(shù)據(jù)分析工具，引入云計(jì)算平臺(tái)（如阿里云）以增強(qiáng)計(jì)算能力和存儲(chǔ)能力。

三是數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理。從數(shù)據(jù)中臺(tái)、財(cái)務(wù)中臺(tái)等內(nèi)部系統(tǒng)和外部數(shù)據(jù)源（如金融市場(chǎng)數(shù)據(jù)、社交媒體數(shù)據(jù)）收集相關(guān)數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)來(lái)源的多樣性和覆蓋廣度，以支持全面的決策分析。對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換和整合等預(yù)處理，數(shù)據(jù)清洗包括處理缺失值、異常值和重復(fù)數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換包括數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換和標(biāo)準(zhǔn)化；數(shù)據(jù)整合包括將不同來(lái)源的數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)和融合，確保數(shù)據(jù)的一致性和可用性。

四是模型開(kāi)發(fā)與測(cè)試。模型類型可以分為預(yù)測(cè)模型、分類模型和優(yōu)化模型。根據(jù)企業(yè)集團(tuán)實(shí)際業(yè)務(wù)需求開(kāi)發(fā)不同的決策分析模型，選擇回歸、決策樹(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等合適的算法進(jìn)行模型開(kāi)發(fā)，對(duì)開(kāi)發(fā)的模型進(jìn)行嚴(yán)格的測(cè)試和驗(yàn)證，測(cè)試數(shù)據(jù)可以來(lái)自歷史數(shù)據(jù)或模擬數(shù)據(jù)。通過(guò)交叉驗(yàn)證和A/B測(cè)試評(píng)估模型的準(zhǔn)確性、可靠性和穩(wěn)定性。必要時(shí)進(jìn)行模型調(diào)整和優(yōu)化，以提高模型性能。例如，時(shí)間序列預(yù)測(cè)、信用評(píng)分模型、資金配置優(yōu)化等模型的研發(fā)與測(cè)試。

五是產(chǎn)品部署與上線。將開(kāi)發(fā)完成的產(chǎn)品部署到企業(yè)集團(tuán)的生產(chǎn)環(huán)境中。部署過(guò)程中需確保系統(tǒng)的穩(wěn)定性和安全性，避免對(duì)現(xiàn)有業(yè)務(wù)流程造成影響。利用自動(dòng)化部署工具，簡(jiǎn)化部署流程。為確保產(chǎn)品能夠被有效使用，需要進(jìn)行用戶培訓(xùn)和產(chǎn)品推廣。通過(guò)線上線下培訓(xùn)活動(dòng)，讓用戶熟悉產(chǎn)品的使用方法，達(dá)到產(chǎn)品使用的最佳實(shí)踐。同時(shí)，通過(guò)推廣活動(dòng)提升產(chǎn)品的知名度和用戶接受度。

（作者單位：北京城市學(xué)院，北京科技大學(xué)，國(guó)家電網(wǎng)公司中國(guó)電力財(cái)務(wù)公司）