一、项目背景及目标

2023年中央金融工作会议上提出做好科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数字金融这“五篇大文章”，旨在引导金融资源更好地服务国家重大战略、重点领域和薄弱环节，体现了金融发展的政治性和人民性，是深化金融供给侧结构性改革、推动高质量发展的重要抓手。为了将这一理念落到实处，国家金融监督管理总局于2024年5月发布了《关于银行业保险业做好金融“五篇大文章”的指导意见》。万向财务有限公司（以下简称万向财务）积极响应监管号召，围绕金融“五篇大文章”全面开展对成员企业的金融服务工作。

本项目围绕万向财务数字化转型升级，开展了数字金融这篇大文章的建设，项目总体目标是以“服务战略、支撑业务、创造价值”为指引，围绕“1234”智能司库架构，深入推进实践工作：搭建一套全集团账户体系，贯通境内外资本市场；筑牢风险防控、信息集成、决策支持三大基石，通过数字化手段实现资金流动全流程可溯、风险指标实时预警；聚焦预算统筹、结算协同、投融资优化、流动性管理四大维度，推动业财数据深度融合与资源精准配置。

二、项目方案

（一）建设范围

本项目以“数据智能驱动”为核心，围绕资金管理的高效性、透明性和智能化目标，构建覆盖数据治理、系统整合和决策支持的完整体系。具体包含以下三大领域：

1、数据治理：在现有数据仓库基础上，扩展构建数据中台，整合内外部多源数据，确保数据的标准化、一致性和可追溯性，为后续智能化应用提供坚实的数据基础。

2、系统整合：基于现有业务系统（支付结算、融资管理、资金集中管理等），通过综合门户实现统一入口与系统协同，避免重复建设。同时，提供统一工作台，集中展示各系统的待办事项和消息通知，提升用户操作效率和司库建设的整体效率。

3、智能化风险防控与决策支持：新增战略决策（全息视图、驾驶舱、多维视图和知识图谱）与风险监控（标签库、指标库和模型预警）功能模块，满足司库体系的智能化要求，为企业提供精准的决策支持和风险防控能力。

借助智能管理平台，我们致力于构建一个智能化的管理核心，该核心能够整合数据、进行深入分析，并以可视化的方式呈现，从而全面满足资金管理、风险防控及决策支持的需求，推动企业资金管理体系向高效、透明、智能化的方向发展。整体建设架构图如下：

图片 1 司库体系建设架构图

（二）建设内容

1、数据治理

数据治理作为司库体系的基石，其核心目的在于解决数据分散、标准缺失、质量参差不齐等问题，确保后续应用能够获取到高质量、值得信赖的数据支持。通过标准化、贯通、分层和管理平台的建设，确保数据的完整性、一致性和可用性。主要建设内容包括：数据标准化、数据贯通、数据分层架构和数据管理平台等。

图片 2 数据分层流向图

数据管理能力提升如下：

2、系统融合

为高效推进司库体系的完善，项目重点打造综合门户平台，以整合现有管理功能系统。采用渐进式升级策略，确保项目迅速产生效益，并为后续深度功能的开发打下坚实基础，从而有效控制实施风险，保障整体项目进度的顺利推进。

基于现有支付结算、融资管理和资金集中管理等业务系统，构建综合门户作为统一访问入口，消除系统孤岛，实现功能集中化管理。统一了工作台，不仅避免了功能重复建设，节约开发资源，还通过预留标准化接口确保平台扩展性，以适应企业未来业务需求。该模式凭借统一入口与个性化配置，有效减轻用户学习负担，优化资源配置效率，为数字化转型奠定坚实基础，进而实现管理效率的大幅提升与业务协同的显著强化。

3、智能化风险防控与决策支持

为全面提升企业司库管理能力，项目打造了一套涵盖工作台、驾驶舱、全息视图等功能在内的完整功能体系，旨在借助数字化手段，大幅提升企业资金管控效能，全面满足司库建设对于高效性、透明性及智能化的严苛要求。这些功能紧密围绕三大核心目标展开：

一是构建实时监控体系。通过工作台、驾驶舱等可视化工具，实现对企业资金运营状况的实时监控和透明化管理，使资金流动清晰可见，为管理层提供直观的决策依据。

二是打造智能分析能力。借助全息视图、多维视图等功能，深入挖掘资金数据背后的潜在信息，支持多角度、深层次的资金数据分析，为企业战略规划和资源配置提供科学支持。

三是完善风险管理机制。依托指标库、智能预警、知识图谱等先进技术，建立主动防御体系，及时识别和预警潜在风险，增强企业对资金风险的预判和应对能力。

同时，通过标签库沉淀业务知识和管理经验，结合数据补录功能确保数据的完整性和准确性。这些措施协同发力，达成提升决策精度、优化资源配置、强化风险防控的战略目标，为司库管理数字化转型奠定坚实基础，帮助企业于复杂市场中抢占先机，稳健前行。

智能预警是企业风险防控体系的核心功能，通过监测指标库中的关键风险指标，采用评分卡与决策表双模式驱动，实现智能化风险识别与处置闭环。功能描述如下：

a) 风险模型构建

评分卡模式：基于权重分配与分段评分规则，动态计算监控指标的综合风险值。例如，根据企业的资金集中度（权重30%）、资金流动性（权重25%）、资金利用率（权重25%）和资金成本率（权重20%）进行评分，系统根据综合风险值进行分级预警。

决策表模式：利用决策表对不同指标的组合结果进行逻辑判断。例如，若账户活跃度未达到预设标准（例如，季度内交易次数不足3次）且账户余额低于1000元，系统将自动将其归类为低效账户，并启动销户流程，此举符合监管和集团关于缩减银行账户数量、定期整治低效账户的指导方针。

b) 预警响应配置

预警报告生成：系统将自动生成预警信息，涵盖风险指标、风险等级及预警时间等核心信息，为深入的风险分析奠定坚实基础。

标签管理：根据预警结果，系统支持为相关业务实体（企业、账户）动态标记风险标签，如“高风险－资金异常”“低活跃度账户”。

消息推送：支持多种通知方式，包括短信推送、工作台消息推送和API推送，确保预警信息能够实时传达给相关责任人。

流程联动：与业务系统深度集成，当预警触发时，自动启动相应的管控流程，如冻结高风险账户、拦截异常交易等。

三、项目创新点

1、全息视图功能旨在打造全方位、多层次的企业全景画像，囊括成员企业与客商的全部信息，依托三大核心模块，实现数据的多元化展示与深度剖析，同时支持信息的深入挖掘与联动呈现。

2、多维视图模块从集团全局角度出发，提供全面且深入的资金管理分析能力，如票据全生命周期管理--清晰展示票据从开立到兑付的完整生命周期、外部融资管理分析--显著提升融资管控能力，通过数据驱动降低综合融资成本、优化资本结构，最终实现资金效率与灵活性的双重提升。

3、建立杜邦分析模型，通过分解净资产收益率（ROE）至销售净利率、资产周转率、权益乘数三大核心因子，直观展现企业盈利能力、运营效率和财务杠杆的联动关系。

4、构建全面的业务分析模型，涵盖企业账户与资金分析、存贷款分析、票据和贴现分析、支付结算分析、供应链分析和客户贡献度等。

5、管理报告一键生成，支持预置多场景报告模板（如：战略分析/风险预警/监管报送等），借助先进的自动化报告生成引擎，企业管理报告得以智能编排，实现一键式高效输出。

四、项目成效

1、构建了统一数据治理体系

通过标准化数据字典与元数据管理，确保核心数据源实现统一规范，从而有效消除数据孤岛现象。同时，对数据仓库分层架构进行完善，新增DWS汇总层与ADS应用层，为集团级资金全景分析提供坚实的数据支撑。

2、实现了系统高效协同

构建综合门户，全面整合业务系统功能，实现待办事项与消息推送入口的统一。并开发可定制化工作台，集成驾驶舱、多维视图等核心模块，进一步提升用户操作的便捷性。

3、建立了智能化风险防控机制

以风险指标库为基石，构建自动化风险识别与预警体系。该体系支持灵活配置基础指标、衍生指标及复合指标，从而满足用户自定义风险模型的需求，实现多维度风险监测。基于评分卡与决策表双模式驱动，对异常指标进行动态评分与逻辑判断，自动触发预警通知及处置流程，形成“监测－预警－处置”闭环管理。

4、强化决策支持能力

构建"集团－企业－账户－交易"四级穿透式分析体系，实现从集团宏观和微观交易的完整数据链路。驾驶舱提供集团资金分布、流动性和融资等全景视图，支持多维度分析并下钻至成员企业；企业全息视图整合工商、财务和业务展现全方面企业经营状态；企业下账户交易支持明细展现和关联钻取。通过集合标签来沉淀业务经验，并运用知识图谱技术展现供应链关系网络，实现多层级联动分析，从而为资金管理和业务决策提供智能化支持，进而全面提升管理洞察力。

五、项目总结

本项目上线以来，促进了万向财务自身业务优化和风控提升，改善了成员单位使用体验和满意度，受到了客户的一致好评，显著提升了金融服务实体经济、民营企业效能。