项目编号： 财务数字化转型 基于 AI 大模型的流水分类系统 设 计 方 案 目 录 1. 引言...............................................................................................................6 1.1 背景介绍.................. AI 大模型流水分类系统，以提高企业在数据分类和处理 上的效率，进而优化决策支持和资源配置。 随着业务规模的扩大，企业面临数据量激增的挑战，传统的分 类方法已难以满足高效的运营需求。因此，利用 AI 大模型进行自 动化的数据分类，能够显著降低人工成本，并提高分类的准确性和 效率。该系统将基于深度学习和机器学习技术，结合大数据处理的 能力，确保能够实时响应企业需求。 该流水分类系统主要设计目标包括： 模型推理模块 调用训练好的 AI 大模型进行实时分类。 结果反馈模块 收集用户反馈与分类结果，以用于模型的持续优化。 可视化展示模块 将分类结果以图表、报表的形式直观展示给用户。 综上所述，AI 大模型流水分类系统的设计方案将有效提升企业 数据处理的自动化水平和准确性，优化资源配置与决策支持，增强 企业在市场中的竞争力。系统设计的可行性和实用性将为企业数字 化转型提供强有力的支持。 1.1 背景介绍

资金流程 B 卖品采购到付款流程 C 影城销售到收款流程 D 资金 & 业务配合流程 第 32页 讨论点清单 讨论点 1 ：资金划拨业务流程及各系统定位 讨论点 2 ：银行流水信息的流转，以及收付款账务处理的相关信息流 讨论点 3 ：院线对自营影城与加盟影城的对账及结算流程（需院线业务部门支 持） 讨论点 4 ：赠票 / 会员卡业务的处理流程（需影管总部业务部门支持） ，属于有单据的资金划拨 第 34页 银行流水信息的流转，以及收付款账务处理的相关信息流 讨论点 2 EBS 银行对账 费控 匹配相关单据 EBS 生成凭证 源于结算平台 的收款 结算 匹配应收单等 结算 不明款项认领 CBS 银行流水 线下账户 银行流水 结算 接收银行流水 所 有 银 行 流 水 待处理 银行流水 待处理银行流水类型 1. 所有收款信息（除资金划 银行流水信息的流转，以及收付款账务处理的相关信息流 ——待确认点 1 讨论点 2 待确认点 1 ：结算平台如何区分待处理的银行流水？ 结算平台取得所有的银行流水：  首先，对不需要结算平台处理的银行流水进行标记 暂定 CBS 银行流水中的【摘要】或【用途】字段标识对应的来源系统（如费控、 PS 等），结算平 台对有来源系统的银行流水进行标记  其次，剩余的未标记的银行流水，后续在结算平台进行处理

内部业务系统产生的结构化数据  商城日常零售业务处理过程中产生的结构化数据，存储在关系型数据库中，如：供应商信息、采购信息、商品信息、销售流水……  消费企业日常业务处理过程中产生的结构化数据，存储在关系型数据库中，如：客户信息、账户信息、企业产品信息、交易流水……  企业内部非结构化数据  日常业务处理过程中产生的非结构化数据，存储形式多样，主要包括用户访问日志、用户投诉、用户点评…… 贴源区 / 集市区构成一个 Hadoop 集群 （ Hive ）  无单点故障， 7×24 小时 + 非工作日有限停机  贴源数据模型  不保存历史  业务系统前日快照数据和一段时间的流水数据  数据标准化，为后续主题模型、集市和沙盘演练提供数据 临时数据区 贴源数据区 Page26 企业数字化转型总体架构——数据存储层（续）  企业内外部非结构化、半结构化数据  采集 准实时连续 ETL 处理 +SQL 批量处理  独立的内存数据库集群  无单点故障， 365×24 小时不停机  贴源数据模型  依赖用户业务需求  面向应用的业务系统快照数据和一段时间的交易流水  为实时获准实时分析应用提供数据服务 增值产品数据区 实时数据区 Page30 企业数字化转型总体架构——数据存储层数据流 数据集成层 操作型聚合数据 临时数据区 实时数据区 公共汇总数据主题明细数据

投资系统、采购系统、资产管理系统）分散建设且标准不统一（如数据格式、统计口径 差异），导致监管信息分散在多个孤立平台中，无法实现实时共享。缺失深度分析，传 统统计手段（如人工汇总报表、抽样检查）难以对海量经营数据（如日均交易流水、供 应链上下游协同数据、客户信用记录）进行深度挖掘，无法通过关联分析（如资金异常 流动与关联交易的关联性）识别潜在风险；基于大数据的风险预警模型（如预测债务违 约概率、评估投资风险）应用不足，监管决策仍依赖经验判断而非数据支撑。 中央企业“严禁开展融资性 贸易和虚假贸易”，并要求 建立健全贸易业务内控体 系，加强对贸易背景真实 性、货权流转等关键环节的 审核。 成因：业绩考核压力（如 “营收不 达标就换人”）、融资需求（通过 虚假流水美化报表）、内控机制形 同虚设。 危害：税务风险（虚开增值税发 票）、银行抽贷引发流动性危机、 信用评级下调。 ⑧ “捞偏门” 《中央企业贯彻落实〈国有 企业领导人员廉洁从业若 资产负债率（预警线：＞75%；重 点监管线：＞85%） 现金短债比（预警线：＜1.2 倍） 隐性债务占比（永续债、明股实债 /总债务＞15%） 财务报表、融资 合同台账、银行 流水 自动识别债务合 同中的“回购条 款”“固定分 红”等明股实债 特征。 ②无关多元 非主业投资额占比（＞年度投资 总额 10%） 非主业子公司数量增长率（同比 ＞5%）

作开发产品进行管控。管控要素需要包括产品的来源、产品成分、产品合规及产 品服务支持、安全应急响应。 对于第三方商采和合作开发的供应商，需要从其能力资质，人员组织稳定性， 服务水平、财务信用状况，资金流水，信誉评级，营业执照及其相关行业认证等 多方面进行供应商的评估管理，确保第三方产品供应商的可信。 对于开源软件、软件依赖组件来源，需要可追溯确保源头的安全可信，要可 跟踪识别到开源软件官网、 DevOps 体系 信创 DevOps（开发测试持续集成自动化流水线）是企业 IT 持续交付能力的 基础，通过信创 DevOps 将 IT 运维能力前移，既可以加快软件的交付效率，降低 交付风险，还可以满足系统在高并发下自动伸缩的要求，再加上统一的运营监控， 为应用提供全方位的保驾护航。针对开发、测试、运维的各个阶段的需求，通过 自动化的流水线，集成主流的信创/开源工具链，打通端到端的研发交付过程。 生态。 2. 稳定可靠，性能卓越：采用软件定义的方式实现高可靠的分布式集群，提供 多数据副本和原生容灾技术，自动化故障预测和恢复为客户业务保驾护航。 在性能方面支持数据本地化、条带化、IO 流水线等技术，三节点信创集群性 能提供 40 万+IOPS，满足业务需要。 3. 安全有效，功能领先：信服云内置全面安全体系，软件开发严格遵守 SDL 策 略，从端到云统一安全防护，东西向流量可视化，提供一致化安全策略。与

出具单独的利润表，用以分析和 考核的目的。 在 SAP COPA 中，本身已经可以 出具针对每个省区的利润分析 表，但是要做成利润表的格式， 就需要开发报表。 南方家居采用的方案是： 收入和成本通过实际值流水自 动进入 COPA 管理 / 销售 / 财务等费用通过 COPA 的分摊进入 COPA 中 将无法明确到物料维度的损益 金额通过自上而下的分摊，分 摊到物料维度 COPA 与 FI 物料，编码规则： 3-8 位按顺序流水编号；虚拟物 料（按套件或组件库存管理）例如“沙发 + 床”，“床 + 衣柜” 套件 81000000 81999999 生产性 成品物料，虚拟物料按实物库存管理，编码规则： 3-8 位按顺序流 水编号，例如“沙发 1 人 +2 人 +4 人” 组件 82000000 82999999 生产性 组件，编码规则： 3-5 位系列号， 6-8 位流水；例如“ 1 人位”、“

为了提高数据预处理的效率，可以使用自动化工具和平台，如 Apache Spark、Pandas、Scikit-learn 等，这些工具能够高效地处 理大规模数据，并提供丰富的预处理功能。此外，可以构建数据预 处理流水线（Pipeline），将清洗、转换、标准化等步骤串联起 来，实现自动化的数据处理流程。 在数据预处理过程中，还需要注意数据隐私和合规性问题，尤 其是涉及敏感信息时，需要采取数据脱敏、加密等措施，确保数据 业务需求，并获取用户反馈。最终的测试报告作为项目交付的重要 依据，需清晰呈现系统的健康状况和改进建议。此外，为确保系统 的持续稳定性，建议引入持续集成（CI）和持续交付（CD）机 制，通过自动化流水线实现代码提交后的自动构建、测试和部署， 减少人为错误，提升交付效率。 在整个测试过程中，测试环境的设计至关重要，需与生产环境 尽可能保持一致，包括硬件配置、网络环境、数据量级等。同时， 测 节点，不仅可以缩短训练时间，还能提高系统的容错性和扩展性。 同时，建议定期对模型进行压缩和剪枝，减少模型的参数量，从而 降低计算资源的消耗。 在数据处理方面，建议优化数据预处理流程，采用并行处理和 流水线技术，提高数据处理的效率。例如，通过使用 Apache Spark 或 Dask 等分布式计算框架，可以实现对大规模数据的高效 处理。此外，建议引入数据质量管理工具，定期检查和清洗数据， 确保数据的一致性和准确性。

线上聚合消费，同屏比价 线下专属支付账户，自动记录消费流水 系统自动判断消费方案合规性 统一企业全场景消费账户 系统预制映射规则自动生成凭证 人工提交报销单并记录因公消费 人工控制费用合规 系统事中确认预算占用 系统预制报表模板 系统定时采集呈现费用数据 系统预制报表模板 系统实时采集呈现费用数据 消费供应商统一开票 人工对账 线下消费流水自动提报 系统事中确认预算占用 聚合消费平台统一开票 成本极高 归档：纸电档案分离归档，管理和利用成本不小 数据：海量数据利用效率低 L4 存在问题：缺智能统筹 L4 关键指标：聚合消费 1. 消费场景全覆盖，线上聚合平台同屏比价，线下交易 流水自动记录，消费行为得到进步一管控 2. 费控全流程闭环，“申请 - 消费 - 入账 - 归档”可全链路 无纸化 L3 L4 数据 事中消费数据与事前申请、事后报销数据关联 费用数据全链路贯通，自动生成凭证、实时呈现费用报表

34 造车1.0时代的整零关系 ◆造车1.0时代：过去110年汽车制造历史，经历了大规模流水线生产方式（福特T型 车）—精益生产方式（丰田全球崛起）—模块化生产方式（大众全球崛起）。 ➢ 模块化生产方式下我们看到了金字塔式供应链关系，产品一致性和稳定性要求硬件溯源追踪。 车企内部高度垂直一体化 流水线生产方式 精益生产方式 1905- 1960s 1960s- 2000s 日式封闭式供应链体系

团来说就是获客。 52 嘉宾访谈 ◼ 您认为酒店集团打造敏捷性组织的关键点是什么？ Q5 拆分明确 即将组织如何拆分到各个独 立的流水线，如果拆分模糊， 会消耗很多成本和资源。 管理需求和工时 每周对需求和工时进行评估， 争取做到各个流水线有一致 的评判标准，也有利于各个 部门的工作量分配和效率评 判的公平性。 迭代节奏 现在我们会两周进行一次迭 代。 绩效管理 使员工每天都可以根据看板 AI数字店长的迭代更新以及IT技术，如云计算、智能 语音以及人工智能等方面。 敏捷性组织是酒店集团的一种管理方法，且需要IT运营以及安全的组织架构来辅助进行。我们通过敏捷性组织架构 保证了集团的23条流水线能够高效运转。 我认为，打造敏捷性组织的关键点有以下4点。 现在，通过敏捷性组织以及成熟的技术理解体系建设，我们现在的需求交付率能够达到93%，重点项目的交付率 能达到100%，员工的稳定性指标也超出了预期。