《财务共享模式下应收账款管理优化》
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【摘 要】 近年来,各个集团公司纷纷建立起财务共享中心,以降低成本和提供决策数据信息支持,但在财务共享模式下应收账款管理中系统的衔接性、深度集成与自动化方面尚显不足,大数据智能化为解决上述问题提供了很好的思路与发展方向.基于此,文章利用大数据技术设计了财务共享模式下应收账款管理的优化方案,即开票流程、应收账款对账及收款核销流程自动化和构建业主信用评级、坏账风险预测模型,并以某建筑行业上市公司为例展示了该方案的具体实施过程.该方案的实用性和可行性较高,对提高集团公司应收账款管理水平、降低财务风险有所裨益.
【关键词】 财务共享模式;应收账款管理;大数据智能化
【中图分类号】 F232 【文献标识码】 A 【文章编号】 1002-5812（2020）06-0066-04
以单一报表进行合规分析及基础核算的传统财务会计已无法满足集团公司经营管理的需求.同时集团公司在扩张过程中分、子公司众多,为充分挖掘财务会计的多元化价值,促进管理职能的有效发挥,财务组织应积极开展自我变革.在此背景下,众多集团公司纷纷建立起财务共享中心,以应对当前的发展状况.应收账款是集团公司的一项重要的流动资产,完善应收账款管理机制对于加快货款回收、防范财务风险具有重要意义.随着集团公司规模的扩大,财务共享中心需要处理的应收账款工作量也逐渐增多,其中涉及的跨系统调取数据、人工反复复核及流程繁琐等问题日益突出.在大数据智能化背景下,积极运用RPA技术、K-Means聚类算法和BP神经网络等大数据技术优化财务共享中心应收账款管理,提高管理流程的自动化、智能化和标准化程度,事前及事后相结合管控应收账款风险,可有效解决当前集团公司应收账款管理存在的弊端,为集团公司管理水平的提高添砖加瓦.
一、财务共享模式下应收账款管理优化方案设计
(一)设计目标及整体框架
在大数据时代背景下,应收账款管理的主要目标为：一方面,理清应收账款管理流程,借助系统功能优势充分融合信息技术、业务及财务管理流程;另一方面,充分利用现有的大数据技术积极实现集团公司应收账款管理需求,使业务流程更加标准化和简便化.基于大数据智能化的应收账款管理优化,首先需要将涉及的各管理环节有效闭合,构建可以进行资金流监督及跨系统管控的规范化和完整化的流程闭环,同时为RPA技术的应用提供便利.应收账款管理优化可以从开票、对账及收款流程优化和风险管理两方面来实现,财务机器人自动化可应用于重复率高、工序繁琐且容易出问题的流程,而风险管理则需要分为事前管理与事后管理.事前管理可以通过RPA技术筛选财务指标、降维并计算信用评分,后续使用K-Means聚类算法进行分析得出业主信用评级模型,针对不同信用等级设定不同的应收账款额度及标准;事后管理则需要借助K-Means聚類算法建立风险预测模型,在此基础上利用BP神经网络构建坏账预测模型,共同监管财务共享中心的应收账款管理风险.综上所述,应收账款管理优化的整体框架如右图所示.
（二）基于RPA的开票、应收账款对账及收款核销流程优化
1.开票流程自动化.优化起点为各子公司业务合同的签订,系统会依照指令进行业主数据创建、修改与注销;确定合作关系后签订的合同经过OCR技术识别后上传至财务共享中心合同管理系统;子公司向业主提供合同规定的劳务或服务;当资金结算中心进行收款登记后,RPA技术会自动提取财务共享中心合同管理系统的相关数据进行匹配,并对数据进行同步更新,同时实现跨系统自动开票和录入账务信息;财务共享中心出纳岗切实收到款项后,系统会自动在资金结算中心进行收款登记,并与自动录入信息进行校验;审核通过后,系统自动生成凭证发送至总账核算岗,收款登记信息由子公司业务部门人员认领,相当于二次审核;两次审核均一致,则核销该收款款项.
2.应收账款对账及收款核销流程自动化.子公司业务部门发起对账申请,RPA技术会自动提取财务共享中心ERP系统中相关的应收、实收数据;同时,为便于对应收账款精准管理,RPA技术还会从财务共享中心合同管理系统自动匹配选取业主账户、账龄、账期和打款备注等详细信息;ERP系统会自动验证两方信息的一致性并自动对账,若支付款项与账目款项一致,则在总账核算岗自动收款核销;反之,财务共享中心会向子公司业务部门发送邮件,提醒相关业务人员核对账目,督促业主按时足额缴纳款项.
(三)应收账款风险管理模型的构建
1.基于RPA技术和K-Means聚类算法的业主信用评级.
（1）数据收集.应收账款管理的起点为签订合同,因此,进行信用评级首先需要收集业主相关数据信息.子公司人员可将业主相关信息录入CRM系统之中,通过RPA技术从中提取信息形成相应的财务指标,然后根据相互之间的关联规则代入模型自动对信用进行评级.
（2）评级.该阶段函数可用因子之间的线性组合来展示,公式为：
Z等于α1F1+α2F2+等+αmFm（1）
其中,F为通过因子分析提取的因子,α为因子的权重.构建模型首先需要建立评价指标体系,相应的评价指标可从公司年报及工商数据中从盈利、偿债、发展及营运四方面选取,具体指标见下页表1.
集团公司需要将采集的数据统一储存在数据库,并建立资产负债表及利润表,之后通过SQL语句进行标准化处理,最后通过上述公式将结果数值存储在数据表的相应位置.各项数据还要通过因子分析来进行预处理,因子间线性相关的程度可借由巴特利特球度检验、平均值计算和KMO检验获取,其中,前者检验的数据值预期接近零则说明指标间的线性相关性成立.其中,5个因子保留了原变量百分之七十的信息,因此选取5个因子进行后续分析,并构建Z值得分系数矩阵.在该矩阵中,可以得到5个主成分与14个初始变量的转换关系,Y为主成分,X为初始变量,初始变量的得分记作K,具体公式为：
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