自2022年国务院国资委发布《关于推动中央企业加快司库体系建设进一步加强资金管理的意见》以来，央企司库管理体系建设已驶入快车道，合规风控体系与财务数智体系构建成为了司库建设的核心要素，共同推动着国央企集团向一流司库管理体系迈进。

　　司库数智体系的构建，为司库管理提供了智能技术平台底座，使国央企集团能够实现对资金流、信息流、物流的简单易用、实时分析、穿透可视、智能监控和测算预测，提高财资管理的安全性、准确性和高效性。在司库数智体系的基础上，对标世界一流司库体系，构建契合各行业国央企集团战略发展与财务战略规划的司库合规风险监测系统，成为大中型集团建设一流司库管理体系的新趋势。

　　司库体系建设的根本在于通过信息系统固化和规范资金管理内控流程。2024年国资委司库验收要求不断升级，建设应收应付管理、虚假贸易风险识别与挂靠经营识别成为国央企司库建设的三项重点任务：

　　应收应付管理功能验收标准是客商信息实现全级次统一管理，建立黑名单；应收账款信息实现全级次统一管理，实现账龄分析；应付账款信息实现全级次统一管理；

　　虚假贸易风险识别验收标准是贯通账务、资金、合同、、仓储、工商等数据，构建智能识别模型，在合同签订、核算挂账、资金结算等环节动态筛查、有效拦截疑似虚假贸易，实现事前、事中、事后全流程防控；

　　挂靠经营识别验收标准是通过与工商系统企业信息比对，监测挂靠费等异常资金收支，建立模型，定期开展识别挂靠经营行为。

　　久其数智司库风险监控系统通过应收应付管理的全面升级、虚假贸易风险的智能识别以及挂靠经营识别的精准监测，为企业资金安全筑牢防线。系统通过集成基础平台、财务数据集市、司库场景应用管理与智能风险预警管理等功能，为企业构建了一个全面、高效的风险防控体系，提高企业风险防控的智能化水平，为企业稳健运营提供有力保障。

　　负责对用户、角色、权限、业务参数等进行科学合理配置与管理；通过智能规则引擎，能够自动识别和执行预设的规则，确保数据处理的准确性和高效性；同时，借助AI大模型的强大算力，能够不断学习和优化，提升风险识别和防控的智能化水平。

　　通过集成、导入、手工录入等多种方式，全面采集企业内部的应收应付凭证、资金与数据、合同与仓储数据，同时汇聚企业外部的工商数据，形成一个全面、度的财务数据集市，这个集市不仅提供了丰富的数据资源，为后续的风险监控和预警提供了强大的数据支撑。

　　实现了客商信用管理、账龄管理、风险预警处置与综合查询分析四类应用业务，使得企业能够根据不同场景的风险特点，进行精准的风险防控和管理，提高了风险防控的针对性和实效性。

　　包括了应收应付风险预警、挂靠经营识别预警与虚假贸易风险识别预警三项内容，助力企业及时发现并应对各类财务风险，有效降低财务风险损失，保障企业的稳健运营。

　　久其女娲平台作为新一代智能技术平台，其总体技术架构从概念、模型和业务设计出发，定义系统的执行、开发和运行环境，同时在业务、应用、数据和技术多个领域，并结合大型企业集团信息化系统建设的特点和要求，针对技术平台进行方案规划和设计细化。

　　久其女娲平台以其独特的技术创新，助力企业打造一流的数智司库风险监控系统，实现对资金流、信息流的高效管理，提升司库运作的效率和准确性，企业可以灵活定义资金划拨、风险预警等业务逻辑，实现司库管理的智能化升级和决策支持的智能化提升，为企业的稳健发展注入新的动力。

　　往来款项财务数据集市管理旨在高效整合国内主流核算系统中的应收应付凭证数据，通过数据采集、映射、清洗等精细化操作，构建集团层面统一的应收应付凭证数据池，全面覆盖各单位的往来科目账务数据。

　　通过实时同步核算系统数据，实现集团各层面多口径的财务数据输出。基于集团统一的财务数据标准体系，构建功能层次分明的往来款项财务数据集市，包括数据源层、采集层、数据整合层、接口层、应用层以及系统管理层等。

　　采集层：连接数据源层和数据整合层，通过数据提取工具，实现凭证池与基础数据源的集成，自动抽取财务数据；

　　数据整合层：将抽取的财务数据在此完成数据的清洗、转换、整合等一系列的标准化处理，并按照一定规则对汇总数据及明细数据进行稽核，保证数据整合的准确，形成标准的数据集市，为数据应用层提供数据支撑；

　　应用层：基于凭证池的标准化数据，进行后续会计处理，包括账龄管理、逾期管理、数据追溯、综合查询、风险预警管理、往来款项-催收管理与往来款项-清欠管理等，满足集团内部多样化的业务需求；

　　系统管理层：即系统门户层，这一层作为系统的核心管理和信息发布平台，负责系统的整体监控、信息发布等重要任务，确保系统的稳定运行和信息的及时传递。

　　在产业征信方面，针对战略与重点客户，为集团提供战略重点客户信用评级，完善战略重点客户股权树；支持打造客户信控体系，建立客户额度与账期的管控机制，及客户逾期分解预警和闭环处理机制，有效压降应收账款风险。针对供应链合作伙伴，提供供应商评级，支撑对民营、中小企业的供应商应付清欠。

　　建立客商信息管理机制与系统，完善准入管理、信用评级体系及应用；设置客商黑名单及准入名单，针对性高效开展管理工作。客商信用评价体系建设客商信用评价机制、规范客商信用评价规则，形成客商信用评价结果并应用，以信用评价结果确定对客商的信用等级杏彩体育、信用额度、信用期限与账期等。

　　通过与外部企查查/天眼查等公共工商信息的客商股东信息融合，基于司库数据中台为集团公司构建战略客户/供应商的应收应付股权树型，构建核心企业的产业链生态，为客商信用评级提供业务交易异常数据，还为中小企业的供应链金融产品服务提供了真实交易信息凭据。

　　基于核算科目的账龄数据，搭建往来款项账龄分析模块，实时查询客商往来款项的账龄情况；增加催收清欠报表功能，根据客商的往来款项的账龄、信用余额、结算周期等控制数据，形成清欠报表作为各企业往来款项清欠的依据。

　　司库账龄管理的两大特色功能包括：首先，从集团角度出发，实现了按报表披露账龄段区间的功能，通过往来款项凭证池的数据支持，出具全集团统一的账龄分析报告，并自动生成应收应付披露账龄表。其次，针对各板块出具管理口径的账龄分析表，以满足综合性集团不同行业账龄区间段的需求，为各二级板块提供管理口径的账龄分析表。

　　根据风险预警展示的数据结果，可以支持业务人员和财务人员勾选对应的预警数据推送预警待办或生成预警任务跟踪单，推进预警信息的线上化跟踪，跟踪人可以将预警信息的原因和事件处理说明进行补充，形成预警事项库，实现预警事件触发-处理-任务下发-任务跟踪-任务反馈的闭环管理。

　　综合查询是为用户个性化信息探索配置的自助式查询功能，基于统一的指标体系作为入口，通过灵活拖拉选择指标，自动匹配维度，智能生成合理的查询结果表样和准确的查询结果。应收款项管理分析主题包括应收款项总额分析、应收款项周转分析、应收款项账龄分析、应收款项坏账准备分析、应收款项客户分析与应收款项股权穿透分析六项内容，应付款项管理分析主题包括应付款项总额分析、应付款项账龄分析、应付款项供应商分析与应付款项股权穿透分析四项内容。

　　监测分析功能设置往来款项监测指标体系，划分为管理分析类、业务分析类与预警类指标，实现监测点风险信息实时监测。搭建按时期、产权或管理口径组织、客商属性、往来科目等维度，综合查询各类核算款项的客商结算明细与余额。通过自定义模型，既可以从整体展示应收应付情况，也可以站在分析视角，选取往来款项的账龄、预期情况、月度情况等财务指标进行分析。

　　为了精准把握各单位的往来业务状况，往来款项风险预警系统以集团总体业务架构为基础，以降本增效为导向，通过单位往来核心业务能力定位关键指标，构建适用于集团的监测预警指标分析体系，为集团往来业务数据库和风险智能监测建设提供数据基础，有效提升集团数据价值创造能力和科学决策水平。该功能提供风险管理规则，并将规则系统化，系统根据规则对存在风险的业务情景自动预警，通过系统待办提示给相关人员，同时根据预警信息生成预警处理单，对风险事项进行相应处理及跟踪。

　　风险监测预警信息自动提醒，并可根据提醒对预警事项进行处理，反馈，跟踪，定期统计预警事项。根据虚假贸易风险监控模型，抽取虚假贸易事前、事中、事后监测时自动形成预警疑点线索，计算相应逻辑，形成系统待办事项及预警事项统计列表。

　　挂靠经营风险预警包括股权关系监测和挂靠费异常监测。第一，股权关系监测，调用企业信息通道，获取企业基本信息及股权关系信息，监测企业股权关系变动，并对发生变动的企业进行预警提示，实现法人公司列表差异校验。第二，建立挂靠企业信息台账，支持分子公司填报，并进行流程审核，提供挂靠企业名称、参股比例、银行账户等统计信息。获取挂靠企业的挂靠费银行流水，监测历史年度挂靠费，进行异常预警。

　　随着全球经济的深度融合与金融市场的不断创新，投资集团在融资性贸易中扮演着越来越重要的角色。融资性贸易作为投资集团重要的融资方式之一，既带来了市场机遇，也伴随着各种风险。某投资集团深知风险防控的重要性，积极引入先进的科技手段，打造了一套融资性贸易风险监测预警系统。

　　系统以久其财务智能引擎与AI大模型作为技术平台，采集ERP等前端业务系统的贸易品类、客商信息、购销合同信息、收付款单、发货单与物流协议信息构建融资性贸易业务数据池，基于虚假贸易风险监测场景规则库，形成存在特定利益关系的上下游贸易、合同信息异常管控、货权异常管控、资金与核算异常管控和内控机制异常管控等算法库，支持应收清收账龄分析表层层穿透至会计凭证信息，再通过会计凭证信息穿透到 ERP 前端业务单据，查看合同、等信息。实现“事前防范、事中管控、事后审查”的全流程风险管控与预警。

　　采集ERP系统相关贸易业务数据和外部企查查等客商数据，构建虚假贸易业务数据集市。虚假贸易风险监控预警系统与前端业务系统集成内容包括货品品类、客商数据、购销合同、收付款单、收发货单与物流信息等结构化与非结构化数据。

　　在合同订立环节开展风险检索。合同签订前，业务人员可进行交易对手关联关系查询、合规购销货品校验或价格异常审核，全面了解交易合规风险，特别是上下游企业存在关联关系或特定利益关系等关键风险点。

　　在合同收付款环节进行履约监控预警。业务员提交付款申请时，付款供应商须与采购合同签订供应商一致，并且系统自动筛查付款供应商与上下游客户关联关系；业务员在认领来款时杏彩体育，来款客户须与销售合同签订客户一致，并且系统自动筛查来款客户与采购商的关联关系。如存在关联关系，那么需提交说明或专项报告。

　　事后大数据风险排查分析。针对已完成的贸易业务，系统对融资性贸易业务数据池进行排查，生成异常风险提醒待办事项。企业查看待办事项，及时对可疑线索进行综合分析判断，防范融资性贸易业务风险。

　　电力行业作为国民经济的基础性、支柱性、先导性产业，其安全稳定运行对于保障国家能源安全、促进经济社会发展具有重要意义。对于大型电力集团而言，资金管理是确保企业稳健运营的关键环节。由于电力行业项目周期长、资金量大，往来款项的监测管理尤为重要。某电力集团通过构建司库往来款项监测管理系统，精准进行资金调度，提高资金使用效率，在保障电力供应稳定、优化资源配置等方面发挥了重要作用。

　　在客商管理应用部分，搭建客商信息管理、客商信用管理、客商黑名单管理、供应商准入等功能，满足国资委司库建设管理要求，实现客商信息的集团化、精益化管理，挖掘客商价值，赋能电力集团业务；

　　在数据管理监测应用部分，设计往来款项管理监测指标体系，融合单位、科目、客户、供应商、地域、板块等维度与发生额、余额、逾期金额、未到期金额、账龄等指标，提供按客商维度查询往来款项、度账龄分析、定制化监测预警、个性化综合查询等功能，实现从变动趋势、地域、TOP排名、账龄、逾期提醒等维度分析，从单位和客商两个主要分析视角展开，层层穿透到往来款项凭证明细数据，帮助用户防范客商信用信息风险和往来资金风险，提高资金运营效率，杏彩体育登录入口提升往来款项管理能力。