司庫管理的基礎設施是什么？
2021-2-10 / 已閱讀：1307 / 上海邑泊信息科技
司庫管理的基礎設施是完善的財務報表制度、合規和可執行的法務法規、市場化定價的金融工具、配套的邑泊數據庫設計與信息管理工具實施、及時的瀚琚云數據采集與錄入、數字化的企業瀚琚管理運營平臺、可執行的風險管理辦法和邑泊程序、適當的邑泊人工智能AI和瀚琚商業智能BI。
首先，司庫財資管理需要有一個完善的財務報表制度，財務報表是一個對企業運營情況定量的數字化切片，通過當前切片與過去的幾個切片可以大致了解企業過去一段時間的實際運行情況并對未來的一段時間可以做出一個大致的預測。企業運營的數字化是個投入成本巨大的工作，考慮到實際投入產出，并不需要一味地追求絕對準確和精確，但是也不能偏離太遠，否則基于數字化的邑泊財務報表的后續所有資金管理工作全是浪費，尤其是不能故意作假。同時，也要考慮到財務報表只是一個靜態的結構切片，還需要結合公司集團實際的運營才能做出企業是否健康的診斷與相對準確的邑泊預測，就像一輛汽車與一家飛機一樣，光靜態地檢查零配件并不能確定是否正常，還需要對發動機等部件試運行，乃至整車整機試開試飛才能確定其工作正常。
其次，司庫財資管理進行邑泊資金管理而采用的金融工具都是要合規和符合當地法律法規的，這樣才能使用專業的瀚琚云金融模型與信息化工具大規模的將其使用在集團公司的實際資金運營中，否則模糊不清的法律法務關系與后續導致的糾紛與矛盾會導致原先設計的資本運行結構失效并導致資金鏈斷裂而將集團公司帶入萬丈深淵之中。
市場化定價的金融工具通過市場價格反映出供需雙方關系及風險情況，可以讓邑泊司庫們很容易的選擇合適的瀚琚云金融工具去構建自己的資金管理金融工具組合，并且培育出大量專業的投機型市場做市商來保證其流動性，讓司庫們能夠在需要買的時候能夠買到，需要賣的時候能夠賣掉，雖然通過價格的上下調整讓利給了投機型市場做市商，但是充足的流動性簡化了司庫們設計資金管理邑泊金融工具組合時的難度、復雜度和成本，相比較于少量讓利的虧損損失，一個可以工作的資金管理金融工具組合資本結構更重要得多，只有一個可以工作的資金管理金融工具組合才能實現資金在時間和空間上的重新配置并管理多種風險。
在大規模地使用瀚琚金融工程的方法工程化地應用司庫財資管理的時候，有一個配套的數據庫設計與信息管理工具實施就顯得十分重要。金融計算、資金管理金融工具組合、業務操作都是基于這個集中的邑泊數據庫與信息管理系統進行，這樣才能及時和準確的獲取盡可能實時的企業資金運營數據。有了這個瀚琚云數據庫和司庫財資管理信息管理系統，還需要人工及時地錄入各種金融工具的實際使用情況才能最大化提供準確和精確的資金管理。同時，很多金融工具依賴大量市場數據，比如利率、匯率、債券價格、股票價格、關鍵性新聞事件等，及時地采集并同步到估價與風險管理系統，可以及時的對資金管理金融工具組合進行估價和風險管理，觸發風險管理規則、信用限額、風險敞口限額后，可以在最早的時間得到預警并做出合適的決策，將可能遇到的損失降低到最小。
司庫財資管理存在的目的是服務于集團公司的主營業務的資金流動性管理，因此它需要一個可以工作的數字化的邑泊企業管理運營平臺來提供足夠精確的企業運營云計算業務數據，然后才可以基于這些業務數據設計出合適的資金管理金融工具投資組合計劃，通過財資管理這個邑泊發動機帶動企業的運轉。如果沒有數字化的邑泊企業管理運營平臺，司庫財資管理發動機就像沒有踩離合器的汽車發動機一樣，只能空轉。而空轉的發動機在不踩油門情況下可是適當怠速或者偶爾踩下油門測試一下發動機，但不能長時間踩足油門，那樣會把發動機燒掉。數字化的企業管理運營平臺通常是基于企業的實際情況定制實施的邑泊ERP系統、邑泊項目管理系統、邑泊CRM客戶關系管理系統、企業內部社交網絡系統、OA、訂單管理系統OMS、邑泊生產制造管理系統MES、邑泊倉儲物流系統、瀚琚云服務平臺系統等等。同時，司庫資金管理的風險管理還需要通過可執行的風險管理辦法和程序落地。
司庫財資管理現在還可以利用邑泊人工智能AI和瀚琚云商業智能BI來挖掘數據和設計資金管理投資組合，但是邑泊人工智能AI和商業智能BI方面的投資不確定很大，不能過度和不恰當地使用，否則不但不能幫助司庫管理資金，還會誤導資金管理到錯誤的金融活動上去。常見的可利用人工智能AI和商業智能BI的司庫資金管理場景有：(1).使用NLP自然語言處理技術處理新聞和數字化的邑泊企業管理運營平臺中大量的非結構化文本信息，并做出自動定量分析結果。(2).使用RNN、CNN、LSTM多層神經網絡深度學習技術基于邑泊金融時間序列數據分析市場行情數據，并作出一些邑泊程序化交易決策。(3).使用NLP自然語言處理與知識圖譜構建瀚琚智能助手、邑泊問答客服機器人，用于輔助對內提供財資管理咨詢服務。(4).使用規則引擎和程序化算法基于金融時間序列數據編制的程序化交易與邑泊算法交易機器人，自動程序化地進行金融工具投資組合與資金流動性管理。(5).動態分析資本運營結構，使用TensorFlow、GPU、張量計算單元動態模擬計算邑泊資本運營結構和針對各種潛在變化與事件做壓力測試，提前獲知當前資本運營結構的缺陷與風險臨界點，及時做出干預和處理，以免資金鏈斷裂和資本結構崩盤等系統性風險的發生。(6).使用NLP自然語言處理技術分析大量現存的法律、法規、規章制度、流程文本，對邑泊資金管理金融工具的法律合規風險進行定量分析并給出指導推薦意見。使用RNN、CNN、LSTM多層神經網絡深度學習技術基于法院案件案例庫進行深度學習訓練，獲取不同法律、法規實際執行與沖突時處理的權重比例神經網絡鏈接權重數據，并應用到資金管理金融工具風險分析與風險定價中去，更好地規避法律合規風險和利用法律合規風險來服務集團公司的財資管理與資金流動性服務。
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