大数据智能化财务共享模式对应收账款优化管理的影响与对策

文/倪飞飞（浙江泰普森控股集团有限公司）

目前，财务智能时代已经到来，多种先进技术被运用到财务管理工作中，而应收账款管理是财务管理的重要内容之一，其决定着企业的收益水平，为此，本文就大数据智能化财务共享模式下的应收账款优化管理进行了简要研究，希望能够进一步提升应收账款管理水平。

一、相关理论基础分析

（一）人工神经网络

自20世纪80年代以来，人工智能领域快速发展，在模式识别、自动控制、预测估计、经济学以及生物学等领域发挥着关键性的作用，作为人工智能领域当中的一项关键性环节，人工神经网络通过对人类大脑神经元网络的模仿和抽象，使整个运算模型的连接与表达形式更加完善，通过对人工神经网络的全方位运用使企业财务共享模式当中的核算工作更加有序，进一步提升对应收账款当中存在风险的评估与处置水平，是当前财务共享管理领域的重点发展方向。

（二）聚类算法

聚类算法，又称为群分析，相关财务管理人员能够依托这一分析过程，针对财务共享管理过程当中所涵盖与涉及的各项信息数据内容进行全方位、立体化地整合与分析，从而结合企业财务共享管理的实际需求构建起更加完善科学可行的发展框架。现阶段企业财务管理过程当中常用的算法为K-Means聚类算法，能够在样本信息数据总量不完全的前提下对财务管理状况进行全面评估，使最终的评价结果更加准确客观。通过对K-Means聚类算法的高质量运用，能够使企业内部财务管理人员结合应收账款管理工作的实际情况设计出几个不同的聚类中心，并基于应收款项的信息，对款项收取难度、债务人偿还能力等重点参数进行分析与协调，使企业应收账款债务人得到更加全面有效的分析和评估，提升了企业应收账款管理与催收工作的针对性与有效性。

（三）机器人流程自动化

在传统的财务共享与管理模式当中，对人力资源具有较强的依赖性，而随着技术的不断发展与进步，机器人流程自动化（RPA）控制模式亦逐渐成为当下财务共享当中的重点内容。利用RPA针对当前企业内部财务共享工作进行全方位控制，不仅能够有效降低财务管理过程当中所需的人力、物力成本，还能有效提升共享与管理效率，进一步规避共享过程当中可能存在的各类财务风险。

（四）财务共享

随着市场经济环境的不断变化，对企业财务管理以及相关业务的处理流程也产生了新的要求。基于信息技术将企业内部财务管理内容进行全面整合与规范，能够使其切入角度与市场发展需求更加吻合，从而全面提升财务管理水平以及业务处理效率，进一步降低企业在财务管理过程当中产生的额外成本，此外还能够针对财务管理流程进行有效监管，是现代企业财务管理当中的关键。

（五）大数据

作为企业管理当中的重要组成部分，高质量的财务决策需要基于数据信息的分析结果进行制订，通过大数据技术的有效运用，能够使企业决策者以及财务管理人员的决策与管理能力得到全方位的锻炼和提升，使企业内部财务共享与决策工作与市场需求相适应，有效规避市场发展趋势带来的各项财务风险，从而在财务管理与共享过程当中创造出更加积极的效益与价值。

二、大数据智能化财务共享模式下应收账款管理现状及问题

（一）当前阶段企业应收账款管理基本流程

在财务共享管理模式下，应收账款管理的基本流程主要涵盖了发票开具、账款核算、债权明确、收据注销、账款信息审核、归档分类等几个方面。受集团型企业组织架构特点的影响，集团为全面提升企业内部财务管理效能，进一步优化财务管理模式当中产生的各类冗余环节，避免因沟通交流问题所导致的财务风险与财务损失的产生，基于资金结算中心以及财务共享中心等两个核心部门构建起了因地制宜的财务共享管理模式，在集团旗下各子公司产生应收账款业务的情况下，由子公司财务管理部门针对应收账款信息与相关数据内容做出相应的分析与审核，并与应收账款债务人进行沟通，待应收账款债务人将款项打至预定账户后，将账款收款信息发送给子公司财务管理部门，并由资金结算中心对应收账款进行录入，由财务共享中心发出凭证，最终由FSSC进行审核与归档，使整个应收账款的管理流程更加完善，避免因人为因素导致的财务风险以及资金流失等不良现象的发生。

现阶段，集团总部财务共享中心、资金结算中心以及集团旗下各子公司都能够根据信息化平台系统当中的信息数据内容，针对应收账款相关信息进行全面沟通与交互，并结合实际情况对账款周期内企业的经营状况进行分析，使后续的应收账款业务管理方案得到更加细致完善的参考内容。由于应收账款的管理工作是财务共享业务流程当中的重要组成部分，因此其与财务共享系统当中的其他业务条线同样具备一定的联动功能。在基于信息化技术对财务共享管理机制进行全方位、立体化的建设过程当中，能够根据应收账款内部的相关信息对企业未来的销售管理工作进行全面规划，并能够针对销售工作产生的各项收入进行有效整合，使企业的财务管理工作更加规范化与完善化，为有效提升企业内部财务管理水平与质量奠定坚实良好的基础。通过信息化技术实现对财务共享管理模式的全方位带动，还能够要求财务管理部门第一时间将应收账款相关信息纳入到集团总账当中，并且第一时间针对总账内容做出评估和判断，对其中可能存在的各类财务风险以及管理问题进行及时预警，使管理过程当中因客观因素而产生的管理缺陷得到进一步完善。此外，通过大数据以及信息化技术加持下的财务共享管理模式，还能使集团企业的决策人员更加高效迅速地针对本企业的发展状态乃至当前市场发展趋势给出较为妥善良好的预算方案以及资金管理方案，使集团内部资金管理流程更加完善，提升成本预算管理效果，全面促进企业经济效益的不断进步。

（二）企业应收账款业务管理存在的相关问题

通过信息化、大数据技术对企业的财务共享管理体系进行全方位构建，虽然进一步加强了财务管理的效率与质量，然而在针对应收账款的管理工作过程当中，仍存在一定的问题，具体表现为以下几个方面。首先是针对应收账款的管理存在较大难度，导致在管理过程当中出现一定的阻碍。在集团的发展过程当中，其应收账款的主要构成结构较为复杂，存在一定的款项代垫现象，很多应收账款的回收周期较长，与债务人的联系存在一定的困难。此外，作为全流程多元化服务的大型外向型企业，集团能够承接全国乃至全球各地的项目内容，然而在实际的债务人管理过程当中，集团的审查流程以及审核体系仍存在一定的欠缺，财务管理部门对债务人的资质审查较为不足，导致应收账款的风险管控难度较大，同时还可能会对企业内部的资金链条发展造成极大的阻碍。其次，在应收账款管理过程当中，管理内容较为多元，管理流程较为复杂，财务管理人员的工作压力较为显著。与此同时，在财务共享模式当中，各部门与单位之间的财务信息传递与共享渠道较为欠缺，在针对应收账款进行分析审核与处理的过程当中极易出现遗漏现象，进而对账款管理工作造成一定的负面影响。最后，在针对应收账款进行管理的过程当中，主要由其旗下子公司负责对款项进行催收与审核，但最终的款项则是由设立在总部的财务共享中心以及资金结算中心进行管理，导致子公司与集团总部之间存在一定的信息差，双方对应收账款管理的认知存在一定差别，在管理工作积极性乃至合同履行规范性等层面均存在一定的问题，从而严重影响了应收账款的最终管控水平以及管控质量。

三、大数据智能化财务共享模式下应收账款优化管理的设计

（一）设计目标

基于对大数据智能化财务共享模式下应收账款存在的问题分析，进一步了解应收账款优化管理的实际需求，在采取对策时，主要是对其财务共享服务中心的应收账款管理方案进行优化设计，基于新设计的架构来有效解决问题，强化集团总公司对子公司的管控，提升财务管理水平，进一步推进大数据财务共享模式下的应收账款管理智能化、规范化发展。其实际优化设计的目标可以从两点来谈，一是要力求降低企业财务共享中心处理工作中，总公司财务人员与其他分公司业务会计之间的沟通难度，以便于进一步明晰应收账款的管理流程，切实满足财务人员工作需求，同时也进一步挖掘应收账款管理工作执行中存在的不足，发挥出基于大数据的系统平台技术优势，在财务管理的工作流程以及业务实施中充分融合信息技术，满足企业规模日益扩大后的财务管理需求。二是随着人工智能、大数据以及RPA技术的快速发展与运用，企业在应收账款优化管理方面的切实需要将会被满足，在优化目标上，还需以当前管理架构情况以及企业发展情况为基础，保证整体具有协同性特点，为财务共享提供更多有利条件，还要对企业实际业务流程深入研究，加大力度监控后续管理落实，还要进行一系列的评估工作，保证优化迭代的实现，为业务流程的标准化发展以及企业整体健康发展奠定基础[1]。

（二）优化框架

当前财务共享中心模式已经在许多企业中得到应用，其特点是可以促进财务工作以及资金的集中化，还能够规范业务流程，具有一定的规模效应，有效提高财务管理工作质量。但实际上，大数据智能化财务共享模式下的应收账款管理仍旧需进一步优化，解决一些实际问题，根据应收账款的管理需求，具体集中在三点内容，一是强化应收账款的风险管理；二是实现应收账款管理的跨系统自动化取数；三是实现账期的自动提示。基于RPA技术、人工智能以及大数据等技术进一步优化其业务流程与框架，再从价值链管理出发，对应收账款管理的业务框架加以明确，其应当涉及财务共享中心、分公司以及资金结算中心的各项环节，具体包括销售管理流程、票据管理流程以及收款管理流程[2]。

（三）以大数据算法和RPA技术为基础的应收账款风险管理模型

应收账款的风险主要是坏账风险，其会对企业产生两种类型的不良影响，一是影响到企业的现金流，在目前行业竞争十分激烈的局面中，应收账款的坏账增加会致使企业现金流减少，降低其短期偿债能力，也可能会影响资金周转，造成财务危机状况的出现；二是影响到企业的实际盈利，若赊销增加，则企业的收益中应收账款比重会变大，而若是应收账款变为坏账，就会直接减少企业盈利[3]。因此，为了避免企业应收账款产生超出范围的坏账风险，提升管理水平并提高收益，还需基于大数据算法和RPA技术来建立应收账款风险管理模型，具体来说，可以分为事前管理与事后管理两个部分，前者着重于对客户进行信用评级，后者则着重于预测坏账风险。

在事前管理当中，应当在签订合同前进行客户信用评级工作，这个环节还分为两个步骤，首先是要利用RPA技术进行相关信用数据自动化采集，比如说可以从客户单位中披露的财报提取一些关键财务信息，这些信息作为信用评级指标，可以客观反映信用情况，避免和信用水平较低的客户单位合作而产生坏账风险，对于子公司来说，会将相关财务信息数据输入到CRM系统当中，然后利用RPA技术从系统中进行财务信息自动提取，这些提取到的信息具有一定关联性，利用获取到的信息构建客户信用评级模型，再将K-Means聚类算法带入模型进行信用评级，若评级结果显示客户单位信用偏低，则谨慎合作。其中，信用评级的相关数据类型包括资产负债比率、经营净现金比率、固定资产增长率、应收账款周转率、总资产周转率以及营业利润率等[4]。

在事后管理当中，应当在应收账款的到期日后进行坏账风险预测，该环节主要是利用BP神经网络算法。应收账款事实上就是一种赊销，其是指双方达成合作后，合作方应当支付但尚未支付的款项，除了应当支付的业务款项外，还包含着增值税以及价外费用，而利用BP神经网络算法来构建应收账款坏账预测模型，可以有效提高企业应收账款的风险管理，其具有隐含模式、泛化、容错以及非线性映射能力等特点，在进行坏账风险预测时，需要建立起应收账款的风险评估指标体系，其中包括横向分析指标与纵向分析指标，前者包含着账龄与应收账款具体金额，后者则包含着应收账款的相关财务比率，在坏账风险预测后，分公司的财务人员还可根据结果进一步评估并分析，选择最为恰当的回款方式，尽可能避免坏账产生，有效提升应收账款的风险管理水平。

（四）以RPA技术为基础的应收账款开票流程自动化

企业应收账款的业务流程起源一般为分公司业务部门签订相关业务合同，在具体签订合同前还需对合作方进行信用评级与审核，这需要相关业务人员尽可能从多种渠道搜集信用有关的信息，最终这些信息会被业务人员输入到财务共享中心CRM系统中，该系统能保证信息的完整性，也可根据下达的指令进行数据修正、删除或是新建，而企业资金结算中心会进行自动收款登记，这时可利用RPA技术进行CRM系统的自动化数据提取并匹配合同管理数据，并不需要财务人员进行手动处理，这也就是实现了应收账款管理的跨系统自动化取数及开票，分公司业务部门确定信息无误后就可生成增值税发票，送往财务共享中心进行对账审核，最后审核通过后自动生成发票凭证[5]。

（五）以RPA技术为基础的应收账款对账、收款核销流程优化

应收账款管理中的对账申请一般是由分公司业务部门提起，这时也会自动启动RPA技术的相关处理流程。在RPA技术下，可以从财务共享中心的ERP系统中，将实收相关数据以及应收账款数据都进行自动化提取，然后与财务共享中心的合同管理系统信息进行匹配，包括客户名称、具体账户以及已开发票的信息等，实现自动化对账处理。若是合作方根据合同中的账期标准将款项打到企业指定银行账户中，那么系统会根据设定好的关联规则进行自动化收款并核销处理，若是该流程中出现异常，那么具体情况会利用邮件来通知到业务部门，自动提示业务人员进行相关汇款管理即可。

四、结论

综上所述，在大数据智能化财务共享模式影响下，企业的应收账款管理优化应当基于大数据技术、RPA技术以及人工智能算法等相关核心技术，以满足当前企业发展中应收账款管理的需求。由本文分析可知，应收账款优化管理的设计包括：以大数据算法和RPA技术为基础的应收账款风险管理模型、以RPA技术为基础的应收账款开票流程自动化等。