客户奖项 | 宁夏银行“现金流全生命周期分析应用平台”荣获鑫智奖数智化转型优秀案例

对资金管理来说，2015年是一个历史性的节点——第三方支付一夜崛起，连锁零售及其他TO C端服务的企业迎来新的契机。第三方的记录证实了企业营业收入的真实性，现金时代所不能解决的商业信任问题得到完美破解，大量的投资涌入，连锁店铺遍地开花。

现金流是一座被忽视的数据金矿。

首先，现金流数量足够大。在数据视角，只要数据量足够大，就可以被训练，就可以挖掘到数据的规律；

其次，现金流数据是财务数据中质量最高的数据，区别于业务数据的粗犷和权责发生制的“主观判断“，现金流数据由资金部高度谨慎处理，并由银行和第三方客观记录；

再次，现金流是企业中管理频度最高的数据，不仅可以秒级获取，而且资金日报、周报的管理频度，也可以更为密切地关注到企业经营变动；

在现金为王的年代，只有利用好现金流数据，做好营运资金管理，才可以向下维护企业的生命线，向上支撑企业的扩张边界。

传统的现金流预测通常有两种方法，一是依赖于利润预测用间接法生成，二是依赖于各部门的资金计划来汇总。前者受限于利润预测的准确性，后者受限于各部门的数据质量，导致资金部门不得不预备更多存量资金应对预测和实际需求的偏差，这和现金流预测的根本目的之一提高资金效能是相背离的。

从企业既往历史海量现金流数据中，我们可以挖掘存量资金分布规律，根据客户、供应商以及企业自己各种格式的行为数据判断流量资金的趋势，基于大数据分析、利用机器学习构建现金预测模型实现现金流智能预测，“以流量换存量”，辅助现金流管理。

那么，如何在数据视角重新认识现金流？如何进行现金流分析和预测？对标广州港股份所在行业的现金流规律，挖掘企业经营性特征，韩琦在本次现金流预测预算与分析实训中分享了最新的现金流分析方法论。

见知专注于企业财务和资金管理方向的数据挖掘及应用，将近十数年的财务和资金管理经验，结合各行业现金流特征指标库的研究成果，应用于资金管理实训体系，为集团型企业CFO、财务总监、财务共享中心核心团队及银行对公客户开展前沿的资金管理培训，助力企业财务数字化转型。