日前，財務公司完成“集團財務風險預警與投融資平臺二期”（以下稱“投融資平臺”）項目的總體開發和上線試運行。本項目既是集團公司在財務數據的分析、預測與應用領域的創新式探索，也是財務公司踐行“服務集團”的實質性舉措。

投融資平臺是一個集投融資能力預測、集團整體財務信用風險管控的財務量化分析信息系統，系統內置62個數據處理單元、10個預測處理模型、110個數據維度以及89張數據展示頁面，以集團存量數據集市為搭建基礎，以現金流預測為中心，以投融資計劃為業務場景，以滾動預測財務報表為過程，以模型設計為手段，用多樣化圖表為集團及主要板塊提供相關決策輔助服務。據悉，國內類似功能性預測信息化平臺尚屬空白。

與傳統信息系統實施方式不同，投融資平臺是在IBM商務智能分析開發環境和數據挖掘軟件平臺上實現財務量化分析和預測，平臺內每個單元、模型、配置、維度和數據處理腳本均由項目團隊分析后進行源代碼開發和表單設計，僅數據處理單元的腳本代碼就超過5萬行。滾動預測期間，預測單位在要經過十余項的數據處理流程，包括數據抽取與預處理、主題數據集市搭建、投融資業務場景建模、預測邏輯配置、表項預測建模平臺、反復預測、現金流短缺分析與補足、組織架構更新、合并與抵消、信用與指標模型計算等進行逐期滾動，并遵循當期期末與下期期初、本期發生與本年累計等嚴密財務數據勾稽關系。

投融資平臺試運行后，每月可根據實際數據的增加逐月滾動預測，能在一天內完成80余家單位的7年數據指標滾動預測，平臺每滾一年能產生30萬枚以上數據，每枚數據均可追溯其不同計算邏輯和來源。其開放的預測挖掘模型，可根據宏觀政策、業務場景、業態特性和歷史趨勢，持續調整和訓練挖掘模型，提高預測與實際數據擬合度。項目除采用國內知名第三方信用評級機構為集團公司設計的評級量化測算模型外，還引進武漢理工大學數學系博士生導師黃樟燦教授團隊，為集團主要公司的收入預測攻關研發了“SEP自適應收入預測算法”模型，該模型2018年的預測精度對比實際數據效果良好。

投融資平臺能在集團信用風險預警與評估、投融資能力測算、管理經營輔助分析、數據共享和集團預算評估等領域發揮預警和分析作用，還能利用平臺內部融合的實際、預測乃至預算、規劃數據，進行多維度的立體財務數據分析，挖掘揭示集團各單位的財務、經營異常波動或預實偏差隱藏的非系統性風險。

在項目歷時13個月開發實施中，投融資平臺建設工作得到了集團領導的關心、集團相關部門和兄弟公司的大力支持，財務公司也始終將平臺建設作為公司重點工作落實，充分利用自身的財務信息化專業優勢進行自主創新，為財務公司后續承接的集團對標管理、財務經營數據庫等系統建設打好基礎。? ?（財務公司? ? 葛斌? ?朱弘歷）