2026 年 9 月 9 日，第三届中国司库年会在北京隆重举行。本届年会以“司库启新，数智致远”为主题，聚焦穿透式监管下的世界一流财资价值重构。会上颁发了第三届中国司库建设标杆企业大奖“司南奖”，并正式发布《2026 中国司库建设高质量发展报告》。
本届“司南奖”评选吸引了近 300 家机构参与。中兴新云凭借在司库建设领域的深厚积累与突出实践，荣获“年度最佳中国司库建设财税服务商”；其推荐的企业、个人以及服务的多家客户企业也榜上有名，斩获多项大奖。中兴新云副总裁兼首席技术官扶冰清受邀出席大会，并发表题为《司库 2.0：支撑穿透式监管，迈向 AI 时代》的主旨演讲。
现将现场发言内容整理如下，以飨读者。
司库 2.0：支撑穿透式监管，迈向 AI 时代
各位来宾，大家下午好。非常荣幸有机会与大家分享中兴新云在司库领域的一些实践和探索。
政策演进与司库 2.0：从集中管控到穿透监管
从司库相关政策演进的脉络来看，可以发现：国务院国资委不只是出台指导意见，还配套开展了验收和报数工作，并对央企的司库体系建设进行了验收和评价，后续这一工作也逐步推广至地方国有企业，充分体现了国家对司库体系建设的高度重视。
以今年国务院国资委的“数智化一号文”、“穿透式监管二号文”为例：一份指向 DRP 建设，一份提出穿透式监管的要求。穿透式监管是目的，DRP 建设是路径和方法，司库体系正是 DRP 建设中重要的一环。从未来财务体系建设的整体布局看，可以概括为“一个核心、两个支柱”——以战略财务为核心，以共享服务中心和司库为两大支柱。
先谈谈我对司库 1.0 和 2.0 的界定。司库 1.0 的核心目标，是让企业资金“看得见、管得住、调得动”；司库 2.0 则进一步追求“连得透、调得优、看得全、控得严”。1.0 阶段的验收重点关注三项指标：银企直联率、系统结算率、资金集中率。过去几年，中兴新云帮助众多中央企业及省属、市属企业搭建了司库体系。就建设进度看，目前中央企业已全部完成司库 1.0 建设，绝大多数先进省份的省属、市属企业也已基本完成。
进入司库 2.0 阶段，司库管理的重点从资金的集中高效转向价值创造，决策支持与风险预警能力成为建设重点。核心是把资金作为一种金融资源，让其发挥更大价值，同时防范相应风险。相应地，2.0 阶段需要重点关注三个方面：一是业财融合的深度，二是资源统筹的能力，三是如何更好地支撑穿透式监管；而贯穿这三者的，是如何让 AI 找到真正的场景、产生实质价值。
这种转向，同样体现在司库系统整体架构中。参见上图，整体上，一侧是司库管理系统，覆盖国务院国资委要求的十一个域，中兴新云均有相应的平台和能力承接；另一侧是司库数字化平台，包含两部分：一部分将司库相关数据用于业务洞察，另一部分为“司库监管与风险预警”模块，负责监控系统运行数据、识别风险并推进风险闭环。而整个架构的底座，正是 AI 决策能力。
AI 已在办公、个人生活等大量面向个人的场景中得到广泛应用。但 AI 如何进入面向企业的领域、走进企业内部，又如何减少“幻觉”对业务的影响？围绕这些问题，我们团队花了较多时间探索。沿着这条主线，接下来我重点讲三个方面的实践。
业财深度融合，贯通全链条数据
第一项实践，是深度推动业财融合。
一方面，从 DRP 建设的要求看，企业需要建立自己的应用集群，把各业务领域的系统都建设起来；另一方面，从穿透式监管的要求看，每一笔资金的收与支，都必须能穿透到业务端，看到合同、看到订单，实现逐级穿透。
因此，实现数据的互联互通，是司库 2.0 建设必须优先解决的问题。这项工作并不轻松，数据治理、系统集成都面临不少挑战；但我始终认为，这些基础工作虽辛苦，却非常值得做、也必须做实。因为无论后续要应用 AI，还是要做风险的穿透识别，数据互联互通都是必要的前提。
全域金融资源统筹：AI 决策支持
第二项实践，是引入 AI，以 AI 决策支持全域金融资源的统筹。
中兴新云对 AI 的探索始于 2022 年，彼时 ChatGPT（GPT-3.5）刚刚发布。自那时起，我们便通过各种技术手段将 AI 引入企业内部，逐步搭建起AI工作流和财务智能体。
但在运用过程中，我们始终在思考一个问题：AI 与企业的结合点到底在哪里？
搭一个数据大屏，就算用上 AI 了吗？用 AI 问数，就真的创造了价值吗？是发挥 AI 对业务的理解与规划能力，还是让 AI 生成代码、直接解决业务问题？
我们做了大量尝试，也研发了很多智能体产品，路径逐渐清晰：让懂业务的人，借助 AI 的编程能力，在业务与数字世界之间架起一座桥梁。
目前，AI 的编程能力已达到可以直接用于实际生产，成果可量化、可落地的水平。编程与算法，正在从一种职业技能，慢慢变成一项通用技能。当业务人员能通过代码与数字世界沟通、影响业务，时机便已到来：业务人员借助 AI 编程能力实现算法、落地业务需求。
如今，这件事正在中兴新云公司内部发生，我们也在推动客户侧应用相关产品——业务人员可以直接在系统中完成算法的实现，在其中体现业务洞察、呈现业务结果。
为什么要坚持这条路？在我看来，AI 的价值不在于生成一份多么好看的报告，而在于把算法能力和编程能力交到业务人员手中。因此，我们向最懂业务的产品经理开放了 AI 编程能力，让他们借助 AI 去理解算法、应用算法、实现算法，直接完成现金流预测、投资方案设计、融资方案推荐。
全球资金可视、境内外本外币一体化，是 AI 决策支持的又一个实质场景。国内市场竞争加剧，越来越多的企业走向境外，也随之面临更多风险：如何把外币业务纳入司库体系管理？如何借助算法生成套保方案、借助金融产品降低成本？在这些方面，中兴新云已做了一些实践，也帮助部分客户取得了成效。一方面，我们大量对接外部金融机构；另一方面，我们沉淀算法、汇聚内外部数据，对汇率、利率等风险作出判断，用算法推演出套保方案。业务人员基于方案操作，再不断用实际情况与方案比对，辅助管理层作出更好的决策。
穿透式监管：AI 识别到业务与责任
第三项实践，是穿透式监管，这也是我们参与最深的一件事。
穿透式监管的探索，可以追溯到 2022 年。彼时，中兴新云率先参与了国务院国资委的司库监管工作，并组建专业团队持续深耕。到今天，我们已沉淀 500 多个风险指标与模型，能够较为全面、立体地洞察企业的经营状况。
资金，常被比作企业的血液。体检抽血、化验之后，身体健康状况便一目了然；司库管理也是如此：投融资、应收应付、流水等数据，都可以作为穿透式监管模型的数据输入；模型据此结合所在行业进行风险测算，生成相应的风险指标，再推动业务端尽快完成风险闭环。
这将是未来司库体系建设中重要的一环。当然，它离不开前面提到的数据治理，数据中台与财务中台的搭建，以及数据的互联互通。有了这些基础，我们才谈得上识别风险、防患于未然。
今天与大家分享主要是中兴新云在司库体系建设中的一些实践经验，非常期待未来在这个领域与大家有更多互动。在 DRP 建设、司库体系建设、穿透式监管、财务共享等方面，我们都有非常丰富的实践和产品，欢迎进一步深入交流。谢谢大家！
