在国资监管趋严、集团企业司库体系建设加速推进背景下，财务资金管理正由传统事后核算、规则风控，向预测预判、智能预警、科学优化的智能决策模式转型。面对现金流预测不准、资金舞弊隐蔽难防、现金存量难以科学优化、风险识别高度依赖人工等行业痛点，企业亟需一套覆盖数据处理、模型开发、训练调优、统一管理、业务落地的全链路机器学习底座。
作为浪潮数据智能体系的关键组成部分，海岳机器学习平台2.0打通从数据准备、模型构建、训练优化、部署运行到资产沉淀复用的全生命周期（883436）闭环，深度落地集团资金预测、风险智能识别等财务核心场景，为大型企业司库财务数字化转型提供坚实AI支撑。
一
创新AI原生建模，大幅降低建模门槛
平台支持对话式AI原生建模，业务人员通过自然语言描述业务诉求即可自动生成建模流程，搭配可视化拖拽、自定义编程多种开发模式，财务业务人员无需深度算法背景也能自主构建业务模型，通过模型超市实现财务AI模型统一纳管、版本管控、权限管理、开箱复用，解决模型分散、重复开发难题。平台内置时间序列、异常检测、集成学习等丰富算法算子，引入表格大模型、时序大模型等前沿建模能力，支持Python、SQL多语言自定义开发与云端、边缘多环境推理，助力AI能力快速向财务业务场景输出落地。
二
模型能力升级，多场景精准预测
内置自研表格基础模型，覆盖表格分类、表格回归、时序预测的模型体系，适配风险等级评估、价格成本预测、需求销量预测等多元场景。在小样本、多特征、非线性波动的数据场景下，表格模型预测准确率和泛化性明显优于传统机器学习算法，为集团企业财务预测、风险识别提供更加精准高效的AI底座。
依托平台强大能力，面向省属及集团型企业资金管理、风险管控真实痛点，浪潮海岳机器学习平台2.0三大标杆财务AI应用场景，将算法能力转化为看得见的业务价值。
场景一：智能化现金流预测与最佳现金持有量测算
平台构建“短期计划+中期预测+长期规划”三级周期（883436）现金流预测模型，区分经营、投资、筹资业务活动搭建差异化子模型，打通ERP、司库、供应链、投资项目多源数据，并结合历史资金波动、债务到期、投融资计划等要素，通过机器学习动态测算最优现金储备区间，规避流动性缺口风险、减少资金沉淀闲置。
平台对接大模型智能分析助手，自动完成趋势研判、缺口识别，输出资金调拨、投融资配置建议，支持多情景推演，告别静态预算模式。
该场景已在多家集团企业落地，显著提升现金流预测准确性与前瞻性，为集团资金统筹调度提供量化依据。
场景二：精准识别“蚂蚁搬家”式资金拆分舞弊
针对资金支付风控痛点，构建金额、交易频次、时间分布等多维交易行为特征，学习企业账户正常交易基线，精准识别“蚂蚁搬家”式大额资金拆分舞弊等隐蔽异常模式，以“规则+AI”混合架构输出分级处置结果，配套风险监控看板，预警次数、涉险金额、资金流向直观可视，做到风险可识别、可预警、可追溯，推动风控从“事后核查”转向“事前预警、主动防御”，有效防范资金舞弊损失。
该场景已在多家企业落地，风险交易识别更加精准及时，人工筛查工作量显著下降。
场景三：海外资金风险智能监控，守护跨境国资安全
针对出海集团海外资金“难识别、难穿透、难管控”困难，平台依托自研数据合成技术破解高危风险样本稀缺难题，搭建“1+4”智能风控模型架构，融合企业业务数据与国别风险、主权评级外部信息，实现国别环境、交易合规、账户状态、支付结算多维度风险量化评分，构建“风险识别-预警推送-处置反馈-模型自学习”业务闭环，守护跨境国有资产安全。
三
落地成效：AI赋能财务价值升级
浪潮海岳机器学习平台2.0赋能财务场景，带来多维度业务价值提升：
1.风险防控提效：AI模型捕捉传统规则难以发现的隐蔽资金风险，实现交易风险前置预警；
2.资金效益优化：现金流预测结合最佳现金持有量动态测算，优化集团资金配置，降低整体融资成本；
3.人力成本压降：把财务人员从重复统计、人工筛查工作中释放，模型自动完成预测、风险识别、分析解读，提升跨部门协同效率。
未来，浪潮数字企业（HK0596）将持续深耕企业级人工智能（885728）技术，依托浪潮海岳机器学习平台2.0，持续丰富财务、司库领域算法组件与行业模型，助力更多集团企业构建智能原生财务能力，以AI驱动企业数字化转型迈向更高水平。
