［摘要］应收账款是企业向客户提供的一种商业信用，在大数据时代背景下，企业面临的应收账款风险越来越大，需要加强对这一风险的管理。智能化财务共享平台可以为应收账款管理提供技术支持，帮助企业降低风险发生概率。本文阐述了智能化财务共享和应收账款的概念，讨论了大数据智能化财务共享下应收账款管理的优势，同时对企业应收账款风险管理存在的问题进行了分析，针对问题提出了相应的策略，旨在为企业提供有益的参考。

　　［关键词］大数据；智能化；财务共享；应收账款；风险管理

　　0引言

　　在大数据智能化技术飞速发展的背景下，企业财务共享模式逐渐从传统的财务核算型向智能化决策型转变，这一转变不仅提高了企业财务管理的效率，还为应收账款风险管理提供了新的思路和方法。随着市场竞争的加剧，企业为了扩大市场份额，往往采用赊销等灵活的销售策略，导致应收账款规模不断扩大，风险也随之增加。基于此，企业应该不断探索更为有效的实施路径，提升应收账款风险管理水平，以降低风险发生概率，减少风险带来的损失。

　　1智能化财务共享和应收账款概述

       1.1智能化财务共享

　　智能化财务共享是现代企业财务管理的重要发展趋势，其主要通过技术手段实现财务活动的数字化、自动化和智能化管理，使传统的财务共享中心实现自动化及智能化的转型升级。企业在智能化财务共享的支持下，可以大大提高财务核算的精准性，实现财务数据的实时共享与深度分析，为企业提供更加全面、精准的财务信息支持。通过智能化财务共享，企业能够实现财务流程的优化和再造，降低财务成本，提升财务管理水平，为企业战略决策提供有力支撑。

　　1.2应收账款

　　应收账款是企业因销售商品、提供劳务等日常经营活动而应向客户收取的款项，是企业资产的重要组成部分。应收账款的管理直接关系到企业的资金流动性和财务健康，有效的应收账款管理可以加速企业资金周转，降低坏账风险，提高企业的盈利能力和市场竞争力。随着市场竞争的加剧和商业信用的普及，企业应收账款规模逐渐扩大，管理难度也日益增加，需要企业建立更加完善的应收账款管理制度和流程，加强对应收账款的监控和催收，以促进资金及时回笼，降低财务风险[1]。

　　2大数据智能化财务共享下应收账款管理的优势

       2.1有助于加强内部控制管理

　　大数据智能化财务共享平台通过集成各业务系统的数据，实现了对应收账款全生命周期的实时监控和预警。企业借助大数据智能化财务共享平台能够自动识别异常交易和潜在风险，及时提醒相关人员采取应对措施，从而加强了企业内部控制管理。此外，通过在该平台上设定审批流程和权限控制，能够保证应收账款管理的规范性和合规性，减少人为错误和舞弊风险，进而有助于强化内部控制效果，帮助企业提升财务管理水平和风险防控能力。

　　2.2有助于加强对账款的催收管理

　　在应收账款管理过程中，企业可以借助智能化财务共享平台中的自动化功能，实现对账款的自动化催收和全程跟踪，从而极大地提高催收效率和准确性。财务共享平台能够根据客户的历史还款记录、信用评级以及当前财务状况等多维度数据，智能化地分析并制定出个性化的催收策略，不仅可以避免传统催收方式中存在的盲目性和低效性，还使催收工作更加具有针对性和有效性[2]。此外，平台还能自动发送催收通知和提醒，无须人工频繁介入，这种方式不仅降低了催收成本，还减少了因人为疏忽导致的催收延误，有效降低了坏账风险，从而保障了企业的资金安全和稳定运营。

　　2.3有助于提升资金周转速率

　　大数据智能化财务共享平台通过实时监控和分析应收账款数据，可以帮助企业更好地掌握资金流动状况，优化资金配置。在财务共享平台的支持下，能够自动计算应收账款的账龄、回收期等指标，为企业的资金调度和融资决策提供数据支持。此外，企业通过财务共享平台能够实现与银行等金融机构的对接，使应收账款能够快速融资和贴现，提高企业的资金周转速率，有助于企业抓住市场机遇，实现快速发展。

　　3大数据智能化财务共享下企业应收账款风险管理存在的问题

　　3.1缺乏风险管理意识

　　在大数据背景下，虽然大部分企业已经开始重视智能化财务共享的应用，但是却没有意识到其能够提升应收账款管理效率，降低风险发生概率。管理层往往将注意力集中在短期的销售业绩和市场份额增长上，而对应收账款潜在的财务风险缺乏足够的认识和重视，进而导致企业在资源配置上对应收账款风险管理的投入严重不足。具体表现为，企业没有建立起完善的风险管理机制，缺乏对应收账款风险的全面评估和监控，使风险隐患难以被及时发现和有效应对，不仅增加了企业的财务风险，还会对企业的长期发展造成不利影响。

　　3.2风险管理手段落后

　　企业在应收账款管理中，虽然利用智能化财务共享技术可以降低风险发生率，但是由于一些企业在实际操作中仍然依赖传统的手工操作或简单的信息系统进行风险管理，这些落后的管理手段在面对大规模、高复杂度的数据时显得力不从心，无法快速准确地识别和分析潜在风险[3]。例如，传统风险管理方式准确率和工作效率较低，难以满足大数据背景下的应收账款管理工作需求；而简单的信息系统缺乏智能化处理能力，无法深入挖掘数据背后的风险信息，这种落后的风险管理手段，使企业难以及时发现和应对应收账款风险，增加了企业的财务损失和信用风险。

　　3.3风险监管体系不完善

　　在大数据智能化财务共享的背景下，企业应收账款风险监管体系因缺乏完善性，给企业带来了更大的风险。部分企业因缺乏系统、全面的风险评估和监控机制，导致对应收账款风险的识别、评估和应对存在滞后性。具体而言，企业缺乏对应收账款风险的动态监控手段，无法实时掌握风险状况的变化；也缺乏有效的风险预警机制，未能在风险初露端倪时及时采取措施进行干预。此外，企业的风险应对措施较为单一且灵活性不足，难以根据不同风险情况制订有针对性的解决方案，进而导致企业在应收账款风险监管方面存在诸多不足之处，极大地增加了财务风险的发生概率[4]。

　　4大数据智能化财务共享下企业应收账款风险管理实施策略

　　4.1强化风险管理意识，树立大数据管理思维

　　在大数据智能化财务共享背景下，企业在加强应收账款风险管理的过程中，首要任务是强化全员的风险管理意识，尤其是针对管理层和财务部门的人员，应不断强化其风险管理意识。为了让企业认识到大数据、智能化技术在应收账款风险管理中的重要性，企业应做好以下工作：一是企业应组织定期的风险管理培训，邀请行业专家或内部资深人士，针对大数据智能化技术在应收账款风险管理中的应用进行深入讲解，使管理人员和财务人员等能够掌握大数据技术的基本原理、在风险管理中的具体应用案例以及如何通过数据分析识别潜在风险等相关知识和技能，帮助管理层和财务人员建立起对大数据技术的正确认识，理解其在提升风险管理效率和准确性方面的巨大潜力[5]。二是企业应积极分享成功案例，通过实例展示大数据智能化技术在应收账款风险管理中的实际效果，让管理层和财务人员通过案例分享，看到大数据技术的实际应用价值，激发相关人员的学习兴趣和动力。三是企业还应通过设立专项基金等方式，鼓励管理层和财务人员主动学习和探索大数据智能化技术，支持员工参加相关培训课程、研讨会或购买专业书籍。同时，建立内部交流机制，鼓励员工分享自己的学习心得和实践经验，形成良好的学习氛围，从而强化管理层和财务人员的大数据管理思维，使其能够在日常工作中，主动运用大数据技术进行风险识别、评估和控制，提高决策的科学性与准确性。

　　4.2加强应收账款风险管理，合理运用智能化财务共享技术

　　在智能化财务共享模式下，企业面临更多的财务风险，为了降低风险发生率，企业应做好以下工作：第一，建立智能化风险评估模型。企业可以构建智能化的风险评估模型，使该模型可以利用大数据和机器学习算法，对企业的客户进行全面的信用分析。具体而言，该模式通过对客户的历史交易记录、财务状况、行业地位等多维度数据进行深度挖掘，能够实时评估客户的信用状况和还款能力，并对应收账款的潜在风险进行精准预警，不仅可以极大地提高风险评估的准确性和效率，还能帮助企业及时发现并应对潜在风险，从而有效避免坏账损失。第二，实现自动化催收与对账。大数据智能化财务共享平台通过集成先进的自动化工具，可以实现应收账款的自动化催收和对账。在具体应用过程中，财务共享平台可以利用智能算法，根据客户的还款记录和信用状况，自动生成个性化的催收计划，并通过短信、邮件等多种方式自动发送催收通知，而且还能利用财务共享平台的自动化对账功能自动比对客户的付款记录和企业的应收账款记录，及时发现并处理差异，以此减少人为错误，提高数据的准确性和一致性。第三，优化数据整合与利用。在大数据时代，企业应该加强内部数据的整合和共享，打破部门之间的数据孤岛，通过大数据智能化财务共享平台，将各个业务系统的数据进行集成和统一管理，实现信息的实时共享。在此基础上，企业还需利用大数据分析技术，从海量数据中提取出有价值的信息，为应收账款风险管理提供有力的数据支持。此外，企业也应该及时建立数据可视化平台，将复杂的数据以直观的图表形式展现出来，以便管理层更好地了解应收账款的风险状况，从而做出更加明智的决策。

　　4.3建立客户信用体系，优化风险监管体系

　　为了能够对应收账款风险监管体系进行不断的完善，需要借助财务共享中心的优势，建立客户信用体系，以此增强应收账款风险管理的完善性。其一，使用RPA机器人完成信用评价数据采集。为了构建完善的客户信用体系，企业可以部署RPA（机器人流程自动化）机器人来完成信用评价数据的自动化采集工作。RPA机器人能够模拟人工操作，自动从各个数据源（如客户的财务报表、银行流水、行业报告等）中抓取关键信息，能够大大提高数据采集的效率和准确性。相比传统的人工采集方式，RPA机器人不受时间限制，能够24小时不间断工作，且出错率极低，可以在较大程度上增强评价数据的可靠性和真实性。其二，在客户识别和分类中采取K-Means聚类算法。在采集到大量客户信用数据后，企业可以利用K-Means聚类算法对这些数据进行深入分析，从而实现对客户的精准分类和识别。K-Means聚类算法是一种无监督学习算法，能够根据数据的内在特征将数据点划分为若干个簇，每个簇内的数据点具有较高的相似性，且不同簇之间的数据点则具有较大的差异性。通过应用该算法，企业可以将客户划分为不同的信用等级，如高风险、中风险和低风险等，便于企业针对不同信用等级的客户制定差异化的风险管理策略，实现风险的精细化管理。其三，将客户信用等级录入共享中心数据库。完成客户信用等级划分后，企业应将客户信用等级信息及时录入财务共享中心数据库，实现信息的共享和实时更新。财务共享中心作为企业的信息枢纽，能够将客户信用信息快速传递给销售、财务、法务等相关部门，使各部门在业务开展过程中能够及时获取客户的最新信用状况，以此降低企业与客户交易过程中的信用风险，提升企业的整体决策效率和风险应对能力。

　　5结束语

　　综上所述，企业为了能够在大数据时代背景下获得更为长远的发展，需要在应收账款管理中积极引入智能化工具和技术，以此提升管理效能，降低坏账发生的概率。企业在利用智能化手段加强应收账款管理的过程中，应该积极构建智能化财务共享平台，借助平台优势，帮助企业提升资金周转速率，节约企业的运营成本。当前企业在应收账款管理方面还存在风险管理意识薄弱、风险管理手段落后、风险监管体系不完善、内部建立制度不健全等弊端，需要企业积极采取相应的应对策略，以提升应收账款管理水平，帮助企业实现经济效益最大化。

主要参考文献

　　［1］李诗琪.风险控制背景下企业应收账款管理的优化路径［J］.商业文化，2024（18）：119-121.

　　［2］刘莉.大数据智能化财务共享下的应收账款管理：以A企业为例［J］.上海企业，2024（9）：172-174.

　　［3］陈思芮.大数据智能化财务共享下企业应收账款风险管理研究：以一汽集团为例［J］.上海商业，2024（8）：145-147.

　　［4］柏雪梅.企业应收账款风险成因及应对举措探究：以S企业为例［J］.投资与创业，2024，35（12）：101-103.

　　［5］石楚楚.大数据智能化财务共享下建筑企业的应收账款风险管理探析：以X公司为例［J］.国际商务财会，2024（4）：44-49.