在全球化经济环境快速变化下，大型集团对财资管理提出了更高的要求，统一的集团化财资管理信息系统能够支撑集团日益多元化、多业态、专业化的业务发展和管理升级的迫切需要。不同的核心财资管理系统解决方案在功能和成本上有所差别。

技术集群升级与财资管理能力升级息息相关。“数据＋算法＋场景”的叠加效应将帮助企业更好地决策，使得日益复杂的工作变得更加自动化、风险可控和智能化。科技赋能，未来已来，技术成为构建数字财资的核心要素和关键支撑。

RPA＋SaaS＋API：构建流程智能化的财资平台，开放财资生态服务

RPA是一种基于预定规则，模仿人类计算机操作行为的软件机器人，常被视为人工智能（AI）前序。RPA能在指定环境下以几近零错误率运行，辅助自动校验和检查机制，保障财务操作的低风险和稳定性。并且，通过RPA技术与财资交易系统等数字化手段，可大幅降低重复、繁琐、人力投入大的财资操作成本，实现7×24小时运作，大大提升资金收付、结算事务处理的批量化、自动化和实时化水平，使得人力资源投入到更有价值的工作中。未来还可以使用人工智能进行流程挖掘，让智能机器人基于强大的深度学习能力、计算能力和反应能力，甚至像人类一样进行自主信息搜集、信息分析，并代替人类作出经营决策，完成从流程自动化到流程智能化的飞跃。经营决策的依据来自于海量、实时、可信的数据。数字化时代，行业SaaS可以真正地实现产业协同，促使采购、仓储或物流、销售等环节的扁平化、移动化，所有环节的数据被动态监控，实现可视化、可感知与可跟踪。在这种扁平化的商业模式下，可形成智能化、可溯源的大数据。基于SaaS财资管理，则可以快速访问到实时的资金数据与商业信息，在资金、交易、数据的实时和同步等方面做到毫秒级响应。同时通过云化的网络，CFO和财资管理者能够快速梳理出财务、资金数据与业务发展的关系，构建企业财务和业务有机结合的整体智能化平台，为企业提供多方面、多层次的管理分析和经营决策支持。更进一步，企业财资应用的服务化、云化也可以推动企业流程的重塑和底层架构的融合。这种灵活开放、平台化的轻量级技术架构将是企业整合各类系统的最佳选择。特别是通过运用SaaS等开放的云架构，企业能够真正颠覆系统建设模式，从而灵活选择自建或获取外部IT，实现内外部系统灵活融合，并且允许迭代式的技术创新，实现柔性的系统开发。各个SaaS平台之间还可以基于API接口相互嵌入，最终形成开放的财资生态体系。

IoT＋5G＋AI：重构产业生态下的财资交易，实现万物互联互通

2019年被业界视为“5G商用元年”，AI+IoT+5G的技术变革与融合，正在引发一场深刻的全产业变革，影响远不止通信行业。5G将以全新的网络架构，提供至少十倍于4G的峰值速率、毫秒级的传输时延和千亿级的连接能力，开启万物广泛互联、人机深度交互的新时代。互联网＋实现了人人互联，而IoT终将实现万物互联。信息技术发展的终极目标是基于物联网平台实现设备无所不在的连接，开发各类应用，提供多种数据支撑和服务，但仅仅是连接远远不够，物联网中的设备应当具有一定的计算能力和智能能力，这令其不仅成为可监测、可控制、可优化、自主性的产品，更成为边缘计算节点和智能产品。身处数字化和万物互联时代，企业若想要实现智能高效的供应链管理，已不能仅仅满足于只将数字化技术应用在供应链之中，而是需要通过数字化技术（包括物联网技术）把数字化营销、产品开发、制造到分销等环节完全串连起来，并可以将所有数据和信息实时互联，形成一个互联互通的数字化供应链生态系统。而人工智能（AI）和机器学习技术，便是将整个生态系统联系起来的重要元素。从人工智能产业链来看，基础层是资源支持层，由运算平台和数据工厂组成；技术层是通过不同类型的算法建立模型，形成有效的可供应用的技术；应用层是利用AI技术为用户提供智能化的服务和产品。目前，基础层、技术层、应用层均实现突破，人工智能正加速爆发和重塑各行业，且优先爆发于数据化程度高的行业或场景。目前，构建企业级支付系统是实现企业战略转型与业务创新的需要。通过植入智能终端设备，对内统一支付结算平台内置智能路由，实现公司内部各系统统一接口，并根据不同业务规则选择最优路由支付，实现高效结算、智能对账。对外可集成多家支付平台，并为企业用户提供更多支付通道。

区块链＋大数据：解构新商业模式中的财资管理，提升财务洞见能力

区块链作为财资科技的底层技术架构，可通过多种形式的应用改变以致重塑财资运行模式。区块链技术由于其加密算法特性，将使财资与企业金融发展进入算法时代。区块链技术现在可记录数字化的财务交易，未来将为各类资金、资产等事物提供产权登记服务。如利用区块链和智能合约技术可以解决票据业务传统的效率低、易造假和违规交易这三大问题，可以提高票据交易的效率，保证票据的真实性，在降低监管成本的同时避免票据违规交易。随着数据成为新生产资料，要充分挖掘数据经济价值，企业需要构建领先的数据基础设施，从而打通数据供应全流程，使数据与业务全面连接，提升业务敏捷性。虽然各行各业都已经公认数据中隐藏的巨大价值，但在实现过程中，多样性的业务、多样性的系统、多样性的数据给数据价值变现带来巨大挑战。数据湖作为大数据时代发展起来的一种数据存储架构和数据分析技术，其核心思想是对企业中的所有数据进行统一存储，从原始数据（这意味着源系统数据的精确副本）转换为用于报告、可视化、分析和机器学习等各种任务的转换数据。数据湖的出现，使得财务所能够使用的数据量级发生改变。传统财务的数据受到技术条件的约束，仅能在有限的维度上进行信息的记录承载，而数据湖的使用可以让财务向业务、结构化向非结构化、内部向外部的三个扩展得到有力的技术支持。此外，数据湖能够提供相关性的发掘能力，这使得传统财务分析的视野得以扩展，能够基于大数据分析发现更多影响经营结果的关键因素，并使得财务人员有机会对这些关键因素的影响程度进行识别，通过干预影响关键因素，达到改善经营绩效的结果。

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