资金进阶司库｜司库创新场景之AI加持下的司库新应用

在自动化领域，RPA与新爆发的生成式AI都是强大的技术，都可以用来实现自动执行重复耗时的任务。但是，传统RPA擅长处理结构化与规则明确简单的流程，而在非结构化数据处理、动态上下文适应、智能决策等能力上有欠缺；而基生成式AI则具备了强大的自然语言理解与推理能力。因此如果将两者融合，则可以实现更加智能化、更具适应能力、更高效的自动化流程方案，更好地应对复杂的任务场景与数据，拓展RPA自动化的边界，实现增强的RPA机器人。

在保障资金安全与防控资金风险前提下，集团企业需要借助资金预测模型进行科学预测，精细化衡量资金投入的效果，提高运作效率，加强更科学的风控管理机制，为集团提供合理的投资方向提供辅助决策，合理地安排资金，将可用资金赋能主业或归还高息贷款、定期理财方向，最大空间地提升集团收益率，以支撑集团战略，赋能主业。

以大模型可持续提升的智能助手，引导用户更熟练地应用多维度内外部大数据为基础构建的资金预测模型，其结合历史经营数据和未来计划数据进行多维计算，直观地勾画出战略级全球司库体系中的资金曲线，而智能 AI 也将为企业资金管理者进行司库运营决策时提供科学性的辅导建议。

数据标签是数据经过治理标准化后的规模复用，在数字化时代扮演着至关重要的角色，它不仅提高了数据的可读性和可理解性，还促进了数据的有效利用和价值提升；利用数据标签技术的发展和应用场景的拓展，司库体系中也需要提供基于标签为基础而产生的数据服务，并形成针对各类交易对象、交易载体的画像，既包含交易对象、交易载体的基本情况的概貌画像，也有包含交易关系形成过程中的信用积累分层分级的信用画像。

基于数据中台和智能中台的融合下产生的大模型服务，将充分提升画像的准确性、降低画像的成本和提高画像的实时性，大模型可以利用大规模的数据，通过复杂的算法，学习和挖掘用户的深层次的特征和需求，提高画像的质量和覆盖度；利用深度学习的技术，通过自动化的过程，构建和更新标签画像，减少人工的干预和成本，提高画像的效率和规模；利用实时的数据，通过动态的方式，调整和优化标签画像，增加标签画像的灵活性和时效性，提高标签画像的敏感度和响应度。

应收账款和存货是企业的重要流动资产，既是构成资产负债表的主要项目，也是资金占用的最大组成部分，提高资金流动性，需要有效盘活资产，减少存货、应收款项“两金”占压，提高企业资产质量，统筹运用市场、信用、法制手段，进一步盘活资产，回笼资金、提高流动性，防范债务风险，提高资产运营效率。

司库管理中建立以应收管理为线索的量化多维分析模型，量化记录“两金”占流动资产比率，应收帐款周转率，指导逾期应收款项的清欠策略，严控账款规模，加快存货周转，严控存货规模。