電力企業(yè)資金管控信息化系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)

［摘 要］電力企業(yè)資金管控信息化系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)是現(xiàn)代電力企業(yè)提升經(jīng)營效益的關(guān)鍵舉措。該系統(tǒng)采用五層架構(gòu)，包含預算管理、資金計劃、支付管理等核心功能模塊，通過數(shù)據(jù)集成、工作流引擎、數(shù)據(jù)可視化和移動應(yīng)用等關(guān)鍵技術(shù)實現(xiàn)。系統(tǒng)的實施采用敏捷開發(fā)方法，分三個階段完成。系統(tǒng)上線一年后的評估結(jié)果顯示，其效果顯著。為進一步提升系統(tǒng)效能，文章提出性能優(yōu)化和功能增強的建議，旨在持續(xù)提高電力企業(yè)的資金管理水平和市場競爭力。

［關(guān)鍵詞］電力企業(yè)；資金管控；信息化系統(tǒng)；系統(tǒng)設(shè)計；系統(tǒng)實現(xiàn)

doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2024.22.026

［中圖分類號］F275；TP311 ［文獻標識碼］A ［文章編號］1673-0194（2024）22-00-03

0" " "引 言

作為資金密集型企業(yè)，有效的資金管控對電力企業(yè)的經(jīng)營效益和可持續(xù)發(fā)展至關(guān)重要。然而，傳統(tǒng)的人工管理模式已難以滿足現(xiàn)代企業(yè)對資金管理精細化、實時化要求。因此，運用信息化手段構(gòu)建全面、高效的資金管控系統(tǒng)成為電力企業(yè)的迫切需求。本文旨在探討電力企業(yè)資金管控信息化系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)，以期為提升電力企業(yè)資金管理水平提供參考。

1" " "電力企業(yè)資金管控現(xiàn)狀

電力企業(yè)作為資金密集型企業(yè)，具有資金規(guī)模巨大、流動頻繁、來源多樣等特點。當前，電力企業(yè)資金管控存在信息獲取滯后、人工操作效率低、部門間“信息孤島”現(xiàn)象嚴重等問題。傳統(tǒng)管控模式難以應(yīng)對市場化改革帶來的新挑戰(zhàn)，如電力現(xiàn)貨市場的資金結(jié)算等。信息化應(yīng)用雖有進展，但系統(tǒng)集成度不高、智能化水平不足，難以實現(xiàn)全面預算管理和精準資金決策［1］。

2" " "電力企業(yè)

系統(tǒng)設(shè)計的具體目標包括使資金計劃準確率達到95%以上，將資金結(jié)算周期縮短至T+1，實現(xiàn)資金池集中度超過90%，將資金成本降低0.5個百分點。系統(tǒng)設(shè)計原則涵蓋集成性、實時性、安全性、可擴展性和智能化。系統(tǒng)采用面向服務(wù)的結(jié)構(gòu)（Service-Oriented Architecture，SOA），實現(xiàn)與企業(yè)資源計劃（Enterprise Resource Planning，ERP）、辦公自動化（Office Automation，OA）等系統(tǒng)的無縫對接，確保數(shù)據(jù)的一致性。分布式處理技術(shù)支持百萬級日交易量的實時處理。多因素認證、數(shù)據(jù)加密、審計跟蹤等技術(shù)確保系統(tǒng)安全。

2.1" "系統(tǒng)總體架構(gòu)設(shè)計

系統(tǒng)采用五層架構(gòu)設(shè)計，包括基礎(chǔ)設(shè)施層、數(shù)據(jù)層、服務(wù)層、接口層和應(yīng)用層?；A(chǔ)設(shè)施層采用云架構(gòu)，支持彈性擴展。數(shù)據(jù)層使用分布式數(shù)據(jù)庫集群，支持PB級數(shù)據(jù)存儲和毫秒級查詢響應(yīng)。服務(wù)層基于微服務(wù)架構(gòu)，包括資金計劃、支付管理、資金監(jiān)控等核心服務(wù)。接口層提供表述性狀態(tài)轉(zhuǎn)移（Representational State Transfer，REST）應(yīng)用程序編程接口（Application Programming Interface，API），支持多渠道接入。應(yīng)用層包括Web門戶和移動App，支持個人計算機（Personal Computer，PC）端和移動端操作。

系統(tǒng)采用分布式架構(gòu)，通過負載均衡實現(xiàn)高可用性。關(guān)鍵指標包括支持5 000+并發(fā)用戶，90%請求響應(yīng)時間小于1 s，系統(tǒng)可用性達99.99%。數(shù)據(jù)一致性采用兩階段提交協(xié)議，確?？绶?wù)數(shù)據(jù)的一致性。

2.2" "系統(tǒng)核心功能模塊設(shè)計

系統(tǒng)核心功能模塊包括預算管理、資金計劃、支付管理、資金監(jiān)控和風險管理。預算管理模塊支持多維度預算編制、調(diào)整和控制，采用滾動預算方法，預算準確率提升15%。資金計劃模塊基于機器學習算法，實現(xiàn)資金流入與流出的精準預測，預測準確率達到92%。支付管理模塊集成銀企直連接口，支持批量支付和智能審批，日均處理支付筆數(shù)10萬+。資金監(jiān)控模塊提供實時資金頭寸展示功能，支持多維度資金分析，資金使用率提升12%［2］。風險管理模塊基于規(guī)則引擎和異常檢測算法，實現(xiàn)實時風險預警，風險事件發(fā)現(xiàn)率提升30%。

2.3" "系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫設(shè)計

系統(tǒng)采用混合數(shù)據(jù)庫架構(gòu)，包括分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、列式存儲和內(nèi)存數(shù)據(jù)庫。交易數(shù)據(jù)使用分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（如TiDB），支持原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔離性（Isolation）、持久性（Durability）等特性，確保數(shù)據(jù)一致性。歷史數(shù)據(jù)采用列式存儲（如ClickHouse），支持高效的聯(lián)機分析處理（Online Analytical Processing，OLAP）。實時數(shù)據(jù)使用內(nèi)存數(shù)據(jù)庫（如Redis），支持毫秒級查詢。

數(shù)據(jù)庫主要數(shù)據(jù)表包括資金計劃表、支付交易表和資金池表。系統(tǒng)采用分庫分表策略，按年度和業(yè)務(wù)線水平分片，單表數(shù)據(jù)量控制在1 000萬行以內(nèi)，確保查詢性能。使用物化視圖技術(shù)優(yōu)化常用報表查詢，將復雜查詢響應(yīng)時間控制在3 s內(nèi)。

2.4" "系統(tǒng)安全設(shè)計

系統(tǒng)安全設(shè)計遵循縱深防御原則，涵蓋身份認證、訪問控制、數(shù)據(jù)加密、審計日志和安全監(jiān)控等多個方面。身份認證采用雙因素認證方式，結(jié)合生物識別技術(shù)，降低賬號被盜風險。訪問控制使用基于角色的訪問控制（Role-Based Access Control，RBAC）模型，實現(xiàn)細粒度的權(quán)限管理，支持動態(tài)授權(quán)。數(shù)據(jù)加密采用高級加密標準（Advanced Encryption Standard，AES）中的AES-256算法加密存儲，傳輸過程使用傳輸層安全（Transport Layer Security，TLS）中的TLS 1.3協(xié)議加密［3］。審計日志記錄所有操作，支持實時分析和異常檢測，日志存儲采用區(qū)塊鏈技術(shù)，確保其不可篡改。安全監(jiān)控部署網(wǎng)站應(yīng)用級入侵防御系統(tǒng)（Web Application Firewall，WAF）、入侵檢測系統(tǒng)（Intrusion Detection System，IDS）等安全設(shè)備，實現(xiàn)全方位安全監(jiān)控，平均檢測時間（Mean Time To Detection，MTTD）小于5 min。

3" " "系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)實現(xiàn)

3.1" "數(shù)據(jù)集成技術(shù)

該系統(tǒng)采用抽取-轉(zhuǎn)換-加載（Extract-Transform-Load，ETL）和實時數(shù)據(jù)同步相結(jié)合的數(shù)據(jù)集成方案。ETL過程使用開源工具Kettle，支持50余種數(shù)據(jù)源，處理效率達到10萬條/秒。實時數(shù)據(jù)同步采用基于Kafka的消息隊列，吞吐量可達100萬條/秒，延遲控制在毫秒級。

數(shù)據(jù)質(zhì)量控制采用“預防+檢測+修復”三重機制。源頭數(shù)據(jù)通過正則表達式和業(yè)務(wù)規(guī)則進行實時校驗，準確率提升15%。數(shù)據(jù)加工過程中使用機器學習算法檢測異常，識別率達95%。數(shù)據(jù)倉庫層面實施主動修復策略，包括缺失值填充、異常值處理等，數(shù)據(jù)完整性提升至99.9%。

3.2" "工作流引擎

系統(tǒng)核心工作流引擎基于開源BPMN 2.0規(guī)范實現(xiàn)，采用基于有向無環(huán)圖（Direct Acyclic Graph，DAG）

的任務(wù)調(diào)度算法，支持復雜業(yè)務(wù)流程的靈活定義和高效執(zhí)行。引擎采用分布式架構(gòu)，單節(jié)點處理能力達到1 000 TPS，通過橫向擴展可線性提升性能。

工作流引擎支持動態(tài)分支、并行處理、子流程等高級特性。引入機器學習算法優(yōu)化任務(wù)路由，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)自動選擇最優(yōu)處理人，審批效率提升30%。采用基于時間的觸發(fā)機制和補償事務(wù)設(shè)計，確保長時間運行的流程具備容錯和恢復能力，流程完整性達到99.99%［4］。表1展示了工作流引擎的關(guān)鍵性能指標。

3.3" "數(shù)據(jù)可視化技術(shù)

系統(tǒng)采用基于Web圖形庫（Web Graphics Library，WebGL）的前端渲染技術(shù)，結(jié)合服務(wù)器端預計算，實現(xiàn)了大規(guī)模數(shù)據(jù)的高性能可視化。前端使用ECharts庫，支持60+種圖表類型，可流暢展示10萬級數(shù)據(jù)點。對于百萬級數(shù)據(jù)集，采用數(shù)據(jù)降采樣和漸進式渲染技術(shù)，將首屏加載時間控制在3 s內(nèi)。

為增強數(shù)據(jù)洞察能力，系統(tǒng)集成了多維分析（OLAP）引擎Apache Kylin?！邦A計算+內(nèi)存查詢”的方式將復雜分析查詢的響應(yīng)時間降至亞秒級，支持用戶進行實時交互式探索。

表2總結(jié)了數(shù)據(jù)可視化技術(shù)的主要性能指標。

3.4" "移動應(yīng)用技術(shù)

系統(tǒng)移動應(yīng)用采用Flutter跨平臺開發(fā)框架，實現(xiàn)了iOS和Android的代碼復用率達90%以上。使用Provider狀態(tài)管理模式，優(yōu)化了應(yīng)用性能，內(nèi)存占用降低30%，啟動時間縮短至1.5 s。

為解決移動網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定問題，應(yīng)用實現(xiàn)了離線操作功能。采用SQLite本地數(shù)據(jù)庫存儲關(guān)鍵業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，結(jié)合樂觀鎖機制，確保數(shù)據(jù)一致性。引入增量同步算法，將數(shù)據(jù)傳輸量減少60%，顯著提升了弱網(wǎng)環(huán)境下的用戶體驗。

表3總結(jié)了移動應(yīng)用技術(shù)的關(guān)鍵指標。

4" " "系統(tǒng)實施與優(yōu)化建議

4.1" "系統(tǒng)實施方案

系統(tǒng)實施采用敏捷開發(fā)方法，分為需求分析與設(shè)計、開發(fā)與測試、試運行與優(yōu)化三個階段，總歷時11個月。實施團隊由20名開發(fā)人員、5名測試人員和3名項目經(jīng)理組成。項目采用DevOps持續(xù)集成/持續(xù)部署流程，平均每兩周發(fā)布一個迭代版本。系統(tǒng)部署采用混合云架構(gòu)，核心業(yè)務(wù)部署在私有云，非核心業(yè)務(wù)使用公有云。數(shù)據(jù)遷移采用增量遷移策略，共遷移5年歷史數(shù)據(jù)，總數(shù)據(jù)量達10 TB。系統(tǒng)采用灰度發(fā)布方式，從3個試點單位開始，逐步推廣至全集團200個單位。培訓采用線上線下相結(jié)合的方式，共開展50場培訓，覆蓋2 000名用戶。系統(tǒng)上線后設(shè)立7×24 h技術(shù)支持團隊，確保系統(tǒng)穩(wěn)定運行。整個實施過程總投資1 500萬元，較傳統(tǒng)瀑布式開發(fā)方法節(jié)省30%的時間和20%的成本。

4.2" "系統(tǒng)運行效果分析

系統(tǒng)上線運行一年后對其進行全面評估。技術(shù)指標方面，系統(tǒng)可用性達到99.99%，平均響應(yīng)時間小于0.5 s，日均處理交易量100萬筆，峰值可達300萬筆/天。

業(yè)務(wù)指標方面，資金計劃準確率從85%提升至97%，資金周轉(zhuǎn)率提高25%，資金成本降低0.8個百分點，年化節(jié)約資金成本1.2億元。

表4詳細展示了系統(tǒng)運行的主要技術(shù)和業(yè)務(wù)指標。

用戶滿意度調(diào)查結(jié)果顯示，90%的用戶認為系統(tǒng)顯著提高了工作效率，平均每人每天節(jié)省1.5 h工作時間。財務(wù)人員工作模式從事后核算轉(zhuǎn)變?yōu)槭虑邦A測、事中控制、事后分析，管理決策的及時性和準確性大幅提升。系統(tǒng)還帶來額外效益：通過大數(shù)據(jù)分析，發(fā)現(xiàn)并優(yōu)化了10個資金沉淀點，盤活沉淀資金50億元；智能預警功能成功預防3起重大資金風險事件，避免了約5 000萬元的潛在損失。

4.3" "系統(tǒng)優(yōu)化建議

基于系統(tǒng)運行情況和用戶反饋，本文提出以下優(yōu)化建議：性能方面，優(yōu)化數(shù)據(jù)庫索引結(jié)構(gòu)，引入列式存儲技術(shù)，預計查詢性能提升50%。功能方面，增加智能資金預測模塊，預測準確率目標在90%以上。集成方面，加強與ERP系統(tǒng)實時數(shù)據(jù)同步，將數(shù)據(jù)延遲縮短至5 min內(nèi)。用戶體驗方面，重新設(shè)計操作流程，減少30%的操作步驟；優(yōu)化移動端界面，控制App啟動時間在1 s內(nèi)。安全方面，引入?yún)^(qū)塊鏈技術(shù)保護關(guān)鍵財務(wù)數(shù)據(jù)，升級至后量子密碼算法［5］。

5" " "結(jié)束語

本文設(shè)計并實踐了一套適用于電力企業(yè)的資金管控信息化系統(tǒng)，該系統(tǒng)通過整合預算、資金計劃、支付管理等核心業(yè)務(wù)流程，實現(xiàn)了對資金全生命周期的精細化管理。系統(tǒng)的成功實施不僅提高了資金使用效率、降低了資金風險，還為企業(yè)管理決策提供了有力支持。未來，隨著大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)的不斷發(fā)展，資金管控信息化系統(tǒng)將向更智能、更精準的方向演進。

主要參考文獻

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［3］孟慧芳.基于財務(wù)共享模式的電力企業(yè)資金管控分析［J］.中小企業(yè)管理與科技，2023（21）：188-190.

［4］白卉.電力企業(yè)財務(wù)共享模式下的資金管控體系分析［J］.經(jīng)濟管理文摘，2019（24）：183-184.

［5］宋弘亮，廖海林，江涵，等.基于電力通信網(wǎng)絡(luò)的管理信息系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)［J］.中國新通信，2024（5）：19-21，172.