面向风险预警的集中财务管理系统的设计与建设

宋登科

关键词：集中财务管理系统；大屏展示；财务指标体系；K-means；风险预警

中图分类号：TP311 文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2023）12-0067-04

1 引言

企业信息化智能化发展涉及企业财务管理、生产运营、组织架构等各个方面，其中集中财务管理系统设计与实现是海螺信息化智能化转型的重要一步。

借助集中财务管理系统的实施，充分利用企业财务数据这一战略资源，准确掌握企业内部和外部财务完整有效的信息，是企业未来赢得市场竞争的关键条件和基础。因此，如何高效地进行企业财务管理和决策分析成为企业发展的重要需求之一，引起许多集团和企业的重视。

大船集团[1]面对各个子公司独立经营、账套繁多、获取子公司经营数据困难的问题，建设了整个集团范围内统一的集中财务管理系统；神州数码集团[2]为提高工作效率和节约管理成本，设计实现了用户友好的财务系统，跟踪、分析和满足各部门人员的需求。海螺集团子公司和项目众多，通过建设集中财务管理系统，将财务数据统一模式、集中核算，实现财务信息的在线查询和统计分析，加速了财务信息的上传下达。同时运用K-Means算法在分析企业财务信息并建立财务指标体系的基础上，对财务管理信息的风险类型和程度进行识别判断，为企业未来决策提供数据支持。本项目旨在为集团实现财务信息共享化、传输网络化和决策科学化。

2 系统设计

集中财务管理系统的集中体现在两个方面，分别是数据集中和管理集中。数据集中是管理集中的基础，管理集中反过来有利于数据集中。具体来说，财务集中式管理指的是集中核算单位账，集中核算处理业务，通过从最底层直接获取数据来集中数据进行加工处理，将财务核算、监控和预警功能融为一体。

2.1 主要功能模块

集中财务管理系统实现的主要功能包括现金结算管理、指标管理、风险预警、数据查询和信息推送五个模块，如图1所示。

现金结算管理功能专门对库存现金、银行存款业务进行管理，实现对提存现金、首付款、转账等业务实时跟踪管理，及时详细地反映和监督现金的收入、支出和结存情况。同时对现金收入和支出按照规定的原则和方法记录现金日记账，按照一定的程序核对账目和款项，并提供与银行的对账接口，确保现金流的安全。

指标管理功能通过底层数据的集中，实时掌握各个项目的经营效绩、财务状况、经营成果、资源配置等，建立全方位、多维的财务分析指标，为管理决策和风险预警提供有效支持。

风险预警功能通过数据仓库对项目可能产生的各种风险进行数据分类采集和建模，并通过算法建模自动进行风险分类和程度判断，并将风险评估结果输出为分析报告给管理人员，使得上层人员能及时采取有效的方法进行防范和控制，提升经济效益。

数据查询功能将定制的分析表和查询模板以图表形式显示，使用户可以直观地掌握数据内容，了解项目发展趋势。针对不同时期、不同部门、不同项目的指标可以灵活选择，自由组合来查询数据并展现数据。

信息推送功能支持通过邮件和微信等方式将生成的报表发送给相应人员。

2.2 应用架构

集中财务管理系统由数据源、数据层、接口层、应用层和用户层五个部分组成，如图2所示。

数据源部分主要为NC用友财务系统、NCC银企直联系统、阳光云系统和智慧管理平台，为数据层提供相关财务和业务数据。数据层将所得数据收集存储，形成数据汇集库和系统业务库。接口层连接数据层和应用层，将数据库数据分析评估并生成报表。应用层由数据大屏展示系统、移动端报表系统和后台管理系统组成，财务相关数据经过处理后经过大屏展示系统和移动端报表系统进行调用展示，后台管理系统包含系统组织架构、用户管理、角色权限、风险处理、数据源调整等功能。用户层为系统的服务对象，主要为集团领导和财务人员，通过信息化智能化展示集团各类经营管理数据，为集团经营决策分析提供支持。

2.3 风险预警架构

财务信息管理中产生的风险包括筹资风险、投资风险、经营风险、存货风险和流动性风险等，这些风险蕴含在企业日常生产经营过程的资产结构、财务结构、资产管理、盈利能力、现金流等财务指标中，根据历史相关财务指标和历史发生风险数据，可以做到一定程度的模糊识别和预测[3]。风险预警架构如图3所示。

通过分析整合数据库中的财务数据，包括账簿报表和考核指标，形成财务指标。将财务指标输入基于历史数据建立的算法模型，进行风险的识别和程度判断，将预警信息发送给相关管理人员，实现财务风险预警的功能。

2.4 网络架构

海螺集中财务管理系统的整体网络架构由互联网机房、大屏设备、传屏设备、PC电脑、移动微信端和平板电脑组成，如图4所示。

在互联网机房进行数据的存储、分析和结果的生成，通过互联网发送到管理人员手中，管理人员也可通过电脑和手机进行实时查询分析。

3 风险预警模型实现

财务风险预警分为风险识别和程度判断两部分，只有及时发现和判别公司的财务风险种类，并判断风险程度，才能为集团进行风险防范作出的决策提供有力支持。基于2019-2021三年的财务数据以及发生风险结果，通过特征工程建立相关财务指标体系和K-means算法建立风险预警模型，实现财务风险的识别和风险程度预测。

3.1 特征工程

特征工程主要分为三个部分，分别是特征获取、特征处理和特征监控。

指标获取根据财务相关知识将海螺集团相关财务指标纳入模型，包括反映资产结构的货币资金占比流动资产、存货占比流动资产、应收账款占比流动资产、流动资产占比总资产等；反映财务结构的流动负债占比总负债、资产负债率、现金比率、流动比率等；反映资产管理的应收账款周转率、流动资产周转率、固定资产周转率等；反映盈利能力的毛利率、营业利润比总利润、总资产报酬率等；反映现金流的经营活动现金流比总资产、投资活动现金流比总资产、筹资活动现金流比总资产等[4]。

特征处理将获取的未经处理的特征进行处理和筛选。第一步，通过特征清洗去除异常样本，处理缺失值，并根据数据的分布不均衡情况设定相应采样策略，方便后续的模型建立。第二步，通过无量纲化将不同规格的数据转换到同一规格，采用区间放缩法：

从而建立了风险识别和程度判断的模型。

4 系统展示

数据大屏展示系统可以查看不同项目的总体投资概况，包括现金结算、财务概况等，并通过图表直观展示出来，如图5所示。

对于具体项目的现金结算及指标管理等数据，经过挖掘转换，能够同步显示在数据大屏展示系统上，对于财务相关信息可以实现在线查询和图表分析展示，如图6所示。

大屏展示系统直观地展示出复杂的财务数据信息，为集团领导和财务人员的查询分析提供了便利和提高了工作效率。

5 结论

集中財务管理系统整合的不同来源、不同格式的财务数据，统一格式集中核算后能够以图表形式在数据大屏实时展现出来并可以进行数据查询分析，让管理人员能准确直观地掌握集团内部和外部财务状况。整合之后建立财务指标体系并基于K-means算法挖掘财务信息价值，建立风险预警模型，实现风险种类识别和程度判断，为管理人员决策提供数据支持。通过集中财务管理系统的建设，实现了集团的管理信息化和面对可能风险的决策科学化。