大數(shù)據(jù)技術(shù)在應(yīng)收賬款管理中的應(yīng)用研究

閆勁松 張?jiān)茲?

(1.廣西財(cái)經(jīng)學(xué)院 廣西南寧 530000;2.廣西民族大學(xué) 廣西南寧 530006)

1 大數(shù)據(jù)時(shí)代下企業(yè)財(cái)務(wù)管理的新要求

近年來，中央與地方政府制定了許多措施與方法以保障大數(shù)字科技的發(fā)展和使用，例如：大力支持5G技術(shù)的開發(fā)與完善；在政府部門的日常工作中大力推行物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈等新技術(shù)的使用等。習(xí)近平總書記在中國共產(chǎn)黨第二十次全國代表大會(huì)上的報(bào)告《高舉中國特色社會(huì)主義偉大旗幟——為全面建設(shè)社會(huì)主義現(xiàn)代化國家而團(tuán)結(jié)奮斗》一文中指出要構(gòu)建新一代信息技術(shù)、人工智能等一批新的增長引擎；2021 年11 月印發(fā)的《會(huì)計(jì)改革與發(fā)展“十四五”規(guī)劃綱要》也指出，要切實(shí)加快會(huì)計(jì)審計(jì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型步伐，即積極推動(dòng)會(huì)計(jì)工作數(shù)字化轉(zhuǎn)型、審計(jì)工作數(shù)字化轉(zhuǎn)型、會(huì)計(jì)管理工作數(shù)字化轉(zhuǎn)型[1]。目前，我國正處于向大數(shù)字經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)變的關(guān)鍵時(shí)期，在未來5年，中國大數(shù)據(jù)行業(yè)將迎來全新的挑戰(zhàn)與機(jī)會(huì)。由此可見，我國的大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展正處于政策紅利期，企業(yè)應(yīng)當(dāng)穩(wěn)妥推進(jìn)會(huì)計(jì)行業(yè)管理信息化進(jìn)程，充分發(fā)揮會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的作用，暢通跨平臺(tái)的數(shù)據(jù)接口，運(yùn)用大數(shù)據(jù)手段來管理會(huì)計(jì)業(yè)務(wù)，在政策驅(qū)動(dòng)與技術(shù)支持的指引下對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)流程進(jìn)行優(yōu)化。

1.1 提高企業(yè)財(cái)務(wù)人員集中處理業(yè)務(wù)的能力

大數(shù)據(jù)時(shí)代下，企業(yè)要想提高自身的競(jìng)爭(zhēng)力，降低成本，占據(jù)更大的市場(chǎng)份額，則需要建立一個(gè)可以處理所有地區(qū)業(yè)務(wù)的部門，將原先分散的財(cái)務(wù)人員集中起來進(jìn)行工作，對(duì)不同業(yè)務(wù)制定一套標(biāo)準(zhǔn)化的處理流程，提高財(cái)務(wù)人員處理業(yè)務(wù)的效率。

1.2 提高企業(yè)的財(cái)務(wù)一體化程度

在傳統(tǒng)的模式下，企業(yè)的財(cái)務(wù)部門與業(yè)務(wù)部門之間經(jīng)常存在著信息差，雙方無法快速地交換信息，海量的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的錄入與核對(duì)占用了財(cái)務(wù)人員大部分的時(shí)間，因此企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)的相關(guān)技術(shù)，讓各個(gè)部門的負(fù)責(zé)人員進(jìn)行數(shù)據(jù)的錄入，從而提升信息錄入的效率與準(zhǔn)確性。此外，財(cái)務(wù)人員也需要提升自身的能力，不僅要深入了解企業(yè)的財(cái)務(wù)工作，也應(yīng)該對(duì)企業(yè)的各項(xiàng)業(yè)務(wù)有一定的了解，從而更好地為企業(yè)提供服務(wù)。

1.3 建立標(biāo)準(zhǔn)化業(yè)務(wù)流程

對(duì)于現(xiàn)代企業(yè)來說，上文中的“一體化”僅僅是初步的要求，接下來還需優(yōu)化業(yè)務(wù)流程以提升效率和管理水平，這對(duì)企業(yè)至關(guān)重要，特別是在共享服務(wù)模式下。構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化的流程，就是要對(duì)現(xiàn)有的流程進(jìn)行梳理并適當(dāng)進(jìn)行刪減，達(dá)到流程能夠高效、簡(jiǎn)潔地運(yùn)行，并避免重復(fù)某一環(huán)節(jié)的效果。同時(shí)，要不斷改進(jìn)流程，依據(jù)企業(yè)特點(diǎn)進(jìn)行有針對(duì)性的設(shè)置，以適應(yīng)未來的一體化發(fā)展趨勢(shì)。

1.4 利用技術(shù)手段推進(jìn)信息化發(fā)展

隨著整個(gè)社會(huì)信息化程度的不斷深入，會(huì)計(jì)電算化、電子支付和數(shù)據(jù)分析等新技術(shù)的涌現(xiàn)，正逐漸改變甚至取代原有的手工操作模式，這為財(cái)務(wù)共享的產(chǎn)生提供了先決條件，企業(yè)應(yīng)充分利用這一優(yōu)勢(shì)，積極尋求信息技術(shù)的突破。

2 應(yīng)收賬款管理的意義及風(fēng)險(xiǎn)

作為集團(tuán)公司需要重點(diǎn)關(guān)注的一項(xiàng)流動(dòng)資產(chǎn)，能否有效管理應(yīng)收賬款已成為企業(yè)能否降低財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的重要指標(biāo)。但是，隨著企業(yè)為了不斷擴(kuò)大市場(chǎng)規(guī)模，信用賒銷方式也開始成為了公司首選的營銷方法，這就意味著企業(yè)需要由財(cái)務(wù)人員負(fù)責(zé)的應(yīng)收賬款工作量也將進(jìn)一步增加；同時(shí)，如何更迅速地掌握公司不同業(yè)務(wù)部門的經(jīng)營情況、對(duì)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的記錄和復(fù)核等，都成了企業(yè)當(dāng)前亟待改革的難點(diǎn)。在大數(shù)據(jù)分析的時(shí)代背景下，過去僅可見于計(jì)算機(jī)領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)分析技術(shù)越來越被運(yùn)用于財(cái)務(wù)管理方面，作為財(cái)務(wù)管理共享中開展應(yīng)收賬款管理的一種“利器”，這種技術(shù)手段能夠高效地優(yōu)化管理過程，使之更加易于被實(shí)施，并符合公司運(yùn)營管理的要求。

企業(yè)在應(yīng)收賬款管理方面所面臨的主要風(fēng)險(xiǎn)是由于主觀原因和客觀原因?qū)е沦~款無法收回，針對(duì)這種風(fēng)險(xiǎn)，事前評(píng)價(jià)客戶的信用程度和事后及時(shí)、準(zhǔn)確預(yù)測(cè)壞賬風(fēng)險(xiǎn)顯得尤為重要。在評(píng)價(jià)客戶信用程度方面，企業(yè)需要了解客戶的運(yùn)營情況、資金周轉(zhuǎn)情況、過往年度是否能按時(shí)履約償還貨款的信息，以便在應(yīng)收賬款產(chǎn)生前規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)[2]，可以使用聚類算法進(jìn)行信用評(píng)級(jí)和信用評(píng)級(jí)分析。針對(duì)預(yù)測(cè)壞賬風(fēng)險(xiǎn)這一方面，由于逾期賬款會(huì)增加企業(yè)的壞賬風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)企業(yè)的經(jīng)營利潤產(chǎn)生不利影響，為避免上述情況的發(fā)生，企業(yè)可以運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法及時(shí)評(píng)估應(yīng)收賬款的壞賬風(fēng)險(xiǎn)，并根據(jù)評(píng)級(jí)結(jié)果對(duì)不同級(jí)別的客戶采用適宜的回款管理方式。

3 基于RPA的開票、應(yīng)收賬款對(duì)賬和收款對(duì)銷賬過程優(yōu)化

3.1 基于RPA技術(shù)的自動(dòng)化開票流程

首先將各子公司業(yè)務(wù)合同的簽訂過程進(jìn)行優(yōu)化，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)生成合同方的數(shù)據(jù)并可以根據(jù)情況修改或刪除；雙方簽署后的合同無須再像傳統(tǒng)模式只保存紙質(zhì)材料，造成查閱的不便，財(cái)務(wù)共享中心的合同管理系統(tǒng)可以保存合同的所有信息；子公司根據(jù)識(shí)別后的合同向業(yè)主提供產(chǎn)品或勞務(wù)；負(fù)責(zé)收回應(yīng)收賬款的資金結(jié)算中心進(jìn)行登記工作時(shí)，可利用機(jī)器人流程自動(dòng)化（Robotics Process Automation，RPA）技術(shù)自動(dòng)讀取之前儲(chǔ)存在財(cái)務(wù)共享中心合同管理系統(tǒng)中的合同信息并進(jìn)行匹配，同時(shí)完成自動(dòng)開票和記賬；當(dāng)共享中心的出納人員實(shí)際收到對(duì)方支付的款項(xiàng)后，無須再手動(dòng)填制收款登記手續(xù)，資金結(jié)算中心將自動(dòng)處理該手續(xù)；并會(huì)與最初錄入的信息進(jìn)行自動(dòng)比對(duì)；如果審核通過，總賬核算崗的工作人員會(huì)收到系統(tǒng)發(fā)送的憑證以備核查，負(fù)責(zé)該項(xiàng)應(yīng)收賬款的業(yè)務(wù)部人員會(huì)根據(jù)收款登記信息再次審核是否為自己所負(fù)責(zé)的業(yè)務(wù)。只有兩次審核一致，該收款款項(xiàng)才會(huì)被核銷[3]。

3.2 對(duì)賬與收款核銷流程的優(yōu)化

公司業(yè)務(wù)部門與財(cái)務(wù)共享中心核對(duì)賬目時(shí)，可以利用RPA 工具調(diào)取之前保存在財(cái)務(wù)共享中心的相關(guān)數(shù)據(jù)。另外，企業(yè)如果希望核實(shí)更為細(xì)致的數(shù)據(jù)，RPA系統(tǒng)還能夠在財(cái)務(wù)系統(tǒng)的企業(yè)管理系統(tǒng)中，自動(dòng)匹配企業(yè)客戶名、應(yīng)收賬款賬齡、所欠賬款的賬期等詳細(xì)信息；而ERP 系統(tǒng)還能夠主動(dòng)核實(shí)企業(yè)業(yè)務(wù)部門與財(cái)務(wù)部門之間的關(guān)系數(shù)據(jù)，從而保證了統(tǒng)一性，并主動(dòng)檢測(cè)雙方所辦理的是否為同一項(xiàng)業(yè)務(wù)。如果業(yè)務(wù)名稱、應(yīng)支付的金額均一致，總賬核算崗才可進(jìn)行收款的核銷。如果出現(xiàn)賬款到期仍未支付，財(cái)務(wù)共享中心將會(huì)提示賬目不相符的地方，并要求業(yè)主及時(shí)繳清所欠賬款。

4 應(yīng)收賬款風(fēng)險(xiǎn)管理模型的構(gòu)建

4.1 基于RPA技術(shù)和K-Means聚類算法的業(yè)主信用評(píng)級(jí)

4.1.1 數(shù)據(jù)收集

應(yīng)收賬款的管理始于協(xié)議的履行，要防止與資信較差的公司進(jìn)行合作造成壞賬的發(fā)生，必須以公司的金幣財(cái)務(wù)信息為分析的切入點(diǎn)，以直接或間接地體現(xiàn)公司的誠信管理水平。首先，分公司、子公司工作人員將客戶基本信息，例如客戶單位的名稱、納稅人識(shí)別號(hào)、銀行賬戶信息以及基本財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)等，輸入CRM 系統(tǒng)，從而生成一張客戶基本信息表，以方便進(jìn)行統(tǒng)一管理；RPA 技術(shù)則根據(jù)客戶基本信息表設(shè)計(jì)一套評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行K-Means聚類算法以評(píng)估業(yè)主信用等級(jí)。如果信用水平較低，企業(yè)會(huì)有較大的壞賬風(fēng)險(xiǎn)，則應(yīng)避免與之合作。其中，可以將公司公開發(fā)表的相關(guān)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)作為相應(yīng)的評(píng)價(jià)指標(biāo)，具體評(píng)價(jià)指標(biāo)如表1所示。

4.1.2 評(píng)級(jí)

使用因子之間的線性組合來表示該階段的函數(shù)，公式為

構(gòu)建模型首先要確定評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，即通過哪些數(shù)據(jù)反映客戶的信用情況，財(cái)務(wù)分析中常用的盈利、償債、發(fā)展及營運(yùn)能力的分析非常適合作為信用評(píng)級(jí)的評(píng)價(jià)指標(biāo)。F為提取的因子，其權(quán)重記為α。針對(duì)集團(tuán)公司的數(shù)據(jù)集，需統(tǒng)一儲(chǔ)存在數(shù)據(jù)庫中。接著，將所有的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理（SQL語句），完成模型的構(gòu)建。

其次，利用因子分析的方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行初步處理?？赏ㄟ^巴特利特球度檢驗(yàn)可獲取因子間線性相關(guān)的程度。若巴特利特球度檢驗(yàn)的數(shù)據(jù)值預(yù)期接近零，則指標(biāo)間的線性相關(guān)性成立。為保留70%信息，選擇5 個(gè)因子并構(gòu)建Z值得分系數(shù)矩陣[4]。該矩陣表明5 個(gè)主成分與14 個(gè)原始變量存在轉(zhuǎn)換關(guān)系，其中Y為主成分，X為原始變量，其得分用K表示，具體公式如下：

為了方便判斷業(yè)主信用評(píng)級(jí)，需要制定評(píng)級(jí)標(biāo)準(zhǔn)。首先將業(yè)主按Z值分類，根據(jù)Z值的大小對(duì)業(yè)主進(jìn)行分類。然后根據(jù)K-Means 聚類算法，按照與中心點(diǎn)的距離確定信用等級(jí)。

4.2 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的壞賬風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)

反向傳播算法（Backpropagation Algorithm，BP）是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的通用訓(xùn)練算法，由Williams 等人于1986 年提出。BP算法的基礎(chǔ)是基于梯度下降的誤差函數(shù)優(yōu)化，因?yàn)槔昧松窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的層次結(jié)構(gòu)，顯著提高了計(jì)算效率。

若BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入、隱含及輸出層的節(jié)點(diǎn)數(shù)分別為c、e和d。輸入與隱含層間的權(quán)值為Viw，隱含與輸出層間的權(quán)值為Vjw，而隱含層及輸出層函數(shù)分別為f1和f2，則隱含層及輸出層節(jié)點(diǎn)的輸出公式分別如下：

在輸入x1，x2，…，xc個(gè)學(xué)習(xí)樣本后，其輸出值為yjc（j=1，2，…，c），采用平方型誤差函數(shù)即可得到誤差值，若當(dāng)時(shí)輸入的是p個(gè)學(xué)習(xí)樣本，則其誤差值的計(jì)算公式為

式（5）中，tjp指的是期望輸出數(shù)值，整體誤差值計(jì)算公式為

為降低整體誤差，則需利用累計(jì)誤差算法調(diào)整權(quán)值，若γ表示該模型的學(xué)習(xí)率，則誤差調(diào)整公式為

為了進(jìn)行壞賬風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測(cè)，可以將其視為一個(gè)非線性映射的輸入和輸出。一個(gè)3層的BP網(wǎng)絡(luò)可以被構(gòu)建，其中3個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)為輸入層的神經(jīng)元，而輸出層只有1個(gè)神經(jīng)元，這個(gè)神經(jīng)元的取值范圍是1～7的任何整數(shù)。這個(gè)神經(jīng)元代表了評(píng)價(jià)的結(jié)果。為了減少誤差，可以使用梯度下降法來訓(xùn)練選取的樣本數(shù)據(jù)。一旦評(píng)價(jià)結(jié)果確定，業(yè)務(wù)人員就可以選擇恰當(dāng)?shù)幕乜畈呗?。逾期賬款問題由業(yè)務(wù)部門和法務(wù)部門共同承擔(dān)責(zé)任。

5 優(yōu)化方案的實(shí)際案例應(yīng)用

Z 企業(yè)是一家建筑施工類型企業(yè)，其主要經(jīng)營范圍包括基礎(chǔ)建設(shè)業(yè)務(wù)、礦山開發(fā)、采礦隧道的建設(shè)、設(shè)備安裝等。目前，Z 企業(yè)在國內(nèi)外參加了數(shù)個(gè)地區(qū)的礦山、城市及其他工程的建設(shè)。

5.1 業(yè)主信用評(píng)級(jí)的優(yōu)化

根據(jù)案例企業(yè)特點(diǎn)，進(jìn)行業(yè)主信用評(píng)級(jí)的優(yōu)化時(shí)使用的數(shù)據(jù)是從各數(shù)據(jù)庫中選取Z 企業(yè)相關(guān)行業(yè)（即建筑施工類企業(yè)）中部分上市公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)。

為了縮減原始變量，同時(shí)保障原始信息的完整，首先要進(jìn)行因子分析操作，其步驟如下：（1）分析選取的樣本是否能夠進(jìn)行因子分析；（2）提取每個(gè)樣本中的因子；（3）對(duì)因子進(jìn)行命名；（4）計(jì)算因子得分，得出因子得分系數(shù)矩陣。

進(jìn)行因子分析后，運(yùn)行K-Means 聚類算法。KMeans 聚類算法的流程為：（1）根據(jù)需求，對(duì)輸入的樣本數(shù)據(jù)集合設(shè)置K個(gè)起始聚類中心；（2）利用K-Means算法的迭代與分類計(jì)算出各目標(biāo)數(shù)據(jù)集類別與起始聚類中心的距離；（3）根據(jù)數(shù)據(jù)點(diǎn)與聚類中心之間的距離，按照距離最小的原則將數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類；（4）KMeans 算法會(huì)在完成劃分后，自動(dòng)計(jì)算每個(gè)類別數(shù)據(jù)集的平均值，以此作為最終聚類中心；（5）當(dāng)最終聚類中心和每次聚類中心之間的差異低于閾值時(shí)，或完成最大迭代次數(shù)時(shí)，K-Means模型停止聚類過程，否則返回第二步；（6）輸出聚類結(jié)果。

5.2 壞賬風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)的優(yōu)化

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法具體操作步驟如下。

（1）收集數(shù)據(jù)集。在2017—2022年上市公司中選取100 家ST 公司（即連續(xù)兩年虧損或者凈資產(chǎn)低于股票面值的公司）與100家非ST公司，將這些公司公開的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)作為研究對(duì)象。

（2）整理好上述200家公司的相關(guān)數(shù)據(jù)后，將其分為兩部分，一部分用于測(cè)試，其余部分用于訓(xùn)練。

（3）對(duì)用于訓(xùn)練的樣本進(jìn)行歸一化。利用最大最小區(qū)間映射法完成該步驟。

（4）計(jì)算最大隱含層的節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)。將最大隱含層的節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)設(shè)為M，輸入節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)記為n，輸出節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)記為m，常用公式如下：

基于本文的案例計(jì)算，本模塊隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)量為三，而計(jì)算層節(jié)點(diǎn)數(shù)量為一。隱藏層三節(jié)點(diǎn)分別是現(xiàn)金百分比、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率和庫存周轉(zhuǎn)率。一作為因變量，轉(zhuǎn)數(shù)與速動(dòng)比率的聚類評(píng)級(jí)為七。通過訓(xùn)練，最優(yōu)估計(jì)正確率超過了99.6%，誤差小于預(yù)期偏差1×10-13。模型已實(shí)現(xiàn)了對(duì)所有數(shù)據(jù)的輸入。為了檢驗(yàn)精度，筆者進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)ST 公司正確預(yù)測(cè)的數(shù)量為總樣本的82%，而非ST 公司的正確預(yù)測(cè)數(shù)量約為76.00%。具體數(shù)據(jù)如表2所示[5-6]。

表2 模型精確度檢驗(yàn)

研究數(shù)據(jù)表明：該模型在預(yù)測(cè)公司應(yīng)收賬款的壞賬風(fēng)險(xiǎn)方面具有可行性，運(yùn)用該模型可以有效幫助企業(yè)準(zhǔn)確判斷壞賬所帶來的風(fēng)險(xiǎn)程度，從而及時(shí)加強(qiáng)應(yīng)收賬款的管理。

5.3 運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)現(xiàn)企業(yè)財(cái)務(wù)管理的建議

5.3.1 加強(qiáng)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的信息化程度

企業(yè)通過各種會(huì)計(jì)信息系統(tǒng)，可以將各種財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)集中保存，根據(jù)數(shù)據(jù)類型的不同建立不同的框架體系。這個(gè)框架體系要根據(jù)企業(yè)的具體情況進(jìn)行開展，以實(shí)現(xiàn)分門別類、有序全面地儲(chǔ)存數(shù)據(jù)。同時(shí)，企業(yè)需要保證財(cái)務(wù)基礎(chǔ)設(shè)施的穩(wěn)定運(yùn)行，包括各種系統(tǒng)的維護(hù)與更新等，同時(shí)裝配現(xiàn)代化的存儲(chǔ)服務(wù)器和精細(xì)化的數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)規(guī)劃設(shè)計(jì)方案，統(tǒng)一分類標(biāo)準(zhǔn)，以便隨時(shí)調(diào)用[7]。同時(shí)，提高工作人員的保密意識(shí)，確保企業(yè)與客戶信息不被暴露給未經(jīng)授權(quán)的第三方。

5.3.2 加快財(cái)務(wù)人員的轉(zhuǎn)型升級(jí)

進(jìn)入大數(shù)據(jù)時(shí)代后，企業(yè)需要轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)的理念，利用先進(jìn)的技術(shù)，實(shí)現(xiàn)市場(chǎng)調(diào)研、需求預(yù)測(cè)、營銷管理、生產(chǎn)管理和財(cái)務(wù)管理的創(chuàng)新和長遠(yuǎn)發(fā)展。與此同時(shí)，企業(yè)的財(cái)務(wù)人員也應(yīng)抓緊轉(zhuǎn)型升級(jí)，提升自身收集、整理、分析海量數(shù)據(jù)的能力。為提升企業(yè)績(jī)效，應(yīng)優(yōu)選財(cái)務(wù)管理人才，并注重日常培訓(xùn)。招聘有實(shí)力的專業(yè)技術(shù)人員加入團(tuán)隊(duì)，并定期為員工提供行業(yè)新聞、知識(shí)和技能的學(xué)習(xí)機(jī)會(huì)，以強(qiáng)化其工作能力。同時(shí)，建立有效的激勵(lì)機(jī)制，將薪酬與績(jī)效直接掛鉤，激發(fā)員工的積極性與創(chuàng)造力[8]。

5.3.3 完善企業(yè)內(nèi)部控制機(jī)制

在財(cái)務(wù)管理工作中，內(nèi)部控制的基礎(chǔ)工作是風(fēng)險(xiǎn)的識(shí)別和防范。但是，由于傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)模式對(duì)內(nèi)部控制的理解程度還不夠深入，因此不少公司由于對(duì)內(nèi)部控制的有關(guān)專業(yè)知識(shí)還不夠熟悉，將內(nèi)部控制完全當(dāng)作是財(cái)務(wù)部門的事，對(duì)內(nèi)部控制系統(tǒng)的建立和完成缺乏積極性和主動(dòng)性，而有的公司的內(nèi)部控制系統(tǒng)則僅僅停留在表面層次，缺乏具體的衡量指標(biāo)。因此，創(chuàng)新內(nèi)部控制機(jī)制是企業(yè)順應(yīng)現(xiàn)代管理發(fā)展必須采取的重要措施。加強(qiáng)針對(duì)應(yīng)收賬款的內(nèi)部控制，避免應(yīng)收賬款的壞賬等問題的發(fā)生。

6 結(jié)語

在大數(shù)據(jù)智能化的背景下，財(cái)務(wù)共享中心主要面臨繁瑣的業(yè)務(wù)處理流程，大量的重復(fù)工作，管理效率很低的問題，大數(shù)據(jù)技術(shù)則可以有效幫助企業(yè)解決這些問題。本文主要研究了大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)工作的要求、應(yīng)收賬款管理的意義與風(fēng)險(xiǎn)、財(cái)務(wù)領(lǐng)域一些常用的大數(shù)據(jù)技術(shù)；同時(shí)，以Z 公司為案例，將應(yīng)收賬款管理優(yōu)化模型進(jìn)行了實(shí)際應(yīng)用。其結(jié)果表明，使用RPA技術(shù)對(duì)應(yīng)收賬款流程進(jìn)行優(yōu)化，可以快速解決數(shù)據(jù)量太大難以迅速處理、財(cái)務(wù)人員忙于繁雜的基礎(chǔ)工作而無暇進(jìn)行財(cái)務(wù)分析、各部門沒有統(tǒng)一的信息傳輸通道等問題，從而大大精簡(jiǎn)了繁雜的開票、對(duì)賬和應(yīng)收核銷流程；同時(shí)，將大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)際運(yùn)用到應(yīng)收賬款管理工作中去，幫助企業(yè)更好地管理應(yīng)收賬款。