企业资金管理中存在一个不可能三角：安全性、流动性与高收益。在“现金为王”的时代，财务管理有三个核心任务：帮助企业活下来、活得好，活得长，这需要活用数字化手段深化资金集中管理，并构建多元化、低成本融资渠道,塑造现金流动能力，支持企业的可持续、高质量发展。

6月15日，诺亚控股CFO潘青先生与司库立方资深顾问专家Kane做客CXO星球频道世说新语栏目，深度解读如何打破资金管理的“不可能三角”，分享了AI助力企业降本增效的独家洞察。

打破资金管理“不可能三角”

如何突破资金管理的“不可能三角”？潘青先生表示关键在于验证安全性、流动性与收益这三者的比重配置，并随着不同的宏观环境而调整侧重点。

诺亚控股在企业自有资金配比层面建立了一个广义的“求解方程式”。

第一，根据不同资产流动性和收益性特征，严格分级划分投资比率，确保流动性合理充裕。

第二，精准研判集团运营现金流需求，确定自有资金在不同类资产中的投资分配比例并动态调仓。

第三，追踪宏观周期走势，运用组合管理和资产轮动理论，调配固收/权益投资配比以实现最优组合收益率。

第四，进行战略投资布局，投资孵化与公司发展有协同效应的公司。

在整个资金框架之上，对偏后端的CFO而言，把握决策权的前提在于和CEO、董事会取得一致，理解战略布局上的优先级，洞察他们对收益的期待、对流动性的要求，做到心中有账、敢于决策。

企业活下来、活得好、活得长的秘诀

常态化抗“疫”影响之下，潘青先生建议企业决策者需要做好持久战的思想准备，正视坏消息，因为“越是正视已经摔倒这个事实的人，越是最快爬起来的人”。

无论什么时候，财务管理的三大任务都是帮助企业活下来、活得好、活得长。活得好就是提升企业的经营能力，稳住基本盘；活得长需要保持长期投入，关注报表背后的核心能力，包括客户忠诚度、品牌、团队等。

活下来，最重要的就是现金流。潘青先生总结为——“打好铁算盘，量入为出”。

第一，优化固定成本：人力成本是最大的“固定成本”；充分利用租金缓缴、免缴政策；

第二，必要时“唱黑脸”：财务端、人力端负责人要做好“唱黑脸”的准备，以更好地执行人力优化、成本管控的方案；

第三，强化安全链：提前完成压力测试，设置现金流预警；确保最坏情况下拥有至少6个月现金储备；

第四，建设绿色通道：在疫情等特殊时期，及时建设如快速绿色通道类的特殊费用审批机制，确保在紧急情况下能迅速做出反应。

企业活得长需要找到长期投入方向，任正非曾言：现在固然是冬天，但如果现在不播种，春天来了能收获什么？

无论是将资源投向客户回馈、研发或是销售，抑或是企业亘古不变的核心竞争力——人才，企业都需要以长期主义思维应对新常态。

AI智能机器人：助力资金管理降本增效

纵观企业资金管理的现状，可以发现40%以上的企业都面临着无法监控到资金使用情况、动向、来源的痛点。如何通过AI智能机器人帮助企业降本增效，是企业非常看重的策略。

资金管理系统涵盖了诸多层——知识层、交易操作层、能源资源配置层、决策分析层，同时与前端业务系统、对外接口模块直联，作为业财银中间的桥梁，助力企业实现业财银一体化，节省人力与财务成本。

对于资金管理给企业带来的价值，Kane先生表示，企业不仅能够通过资金的动态可视，保证资金链条的正常运转，确保安全规范；还能够提升资金利用率、加速业财融合、增加日常收益、降低运营资本。

然而，在资金管理业务过程中，企业也面临着诸多挑战：操作效率低、各系统独立分散、准确性低、人力成本高……而AI智能机器人能够有效助力企业优化财资管理。

凭借高效执行重复性的标准化任务、7×24小时不停机运作、安全系数高、自动填报的数据、支持跨系统跨平台、不受底层数据结构更改影响等特点，司库立方的AI智能机器人受到了诸多企业的青睐。Kane先生表示，AI赋能财资在账户可视化管理、日常对账、资金支付等诸多场景中皆能以优秀的表现助力企业实现降本增效的目标。

AI智能机器人价值点

1、降低成本比例

通过AI智能机器人的技术可以实现人工重复化标准化任务的自动化，节省人力成本。

2、降低差错概率

AI智能机器人能够无差别地处理明确的任务，避免因人为因素所产生的错误。

3、提高生产效率

通过不间断地运作，AI智能机器人能够提高企业财资业务管理效率。

4、提高流程效率

AI智能机器人的每一步骤可以被监控和记录，助力企业流程的优化。

5、提高实施效率

AI智能机器人是一个可通过自动化脚本快速搭建的流程，可以在短期快速产生效益。

随着财资管理工作的重心从手工支付、填报单据、对账逐步转化为管理性工作，企业需要依托智能化的财资管理系统、AI智能机器人等数字化手段最大限度发挥财资数据的价值，推动实现传统财资管理向数据共享和信息传输自动化、财资智能化、机械学习智慧化的转型。

Kane表示，AI智能技术能够以短平快的方式解决企业现有系统的数据孤岛问题，推动财务部门从多维度、高质量和准确及时的数据中获益，最终实现企业的降本增效。