IMA：2022智能财务背景下企业跨国结算业务风险管理研究报告

智能财务背景下企业跨国结算业务风险管理研究33IMATheInstituteofManagementAccountantsIMA于1919年，国际管理会计师组织，为企业内部的管理和财务专业人士提供最具有含金量的资格认证 智能财务背景下企业跨国结算业务风险管理研究本告基于对风险管理和智能财务的分析，讨论了智能财务对管理跨国结算业务风险的影响，并以蒙牛集团跨金管理和派安盈公司反欺诈两个案例为基础，探索了智能财务在国际结算风险管理实践中的应用。报告认为，风险管理和智能财务的结合点在于风险管理属于管理会计的一个领域，而智能财务是技术驱动下的对财务活动的模拟、延伸和拓展。在企业具备一定财务信息化水平的情况下，智能财务可以为跨国结算风险管理提供更强大的风险识别技术和风险评估系统，以及选择风险管理工具和策略时更值得依赖的信息。企业应积极实施财务智能化44智能财务背景下企业跨国结算业务风险管理研究55 4 智能财务背景下企业跨国结算业务风险管理研究跨 风险对于企业在海外市场拓展、跨境投资等活动中顺利合约至关重要。然而，跨境交易流程复杂、交易真实性难以验证、监管变动频繁等因素使跨国结算风险管理极具挑战。智能财务的发展给企业提高风险管理能力带来了新契机。本报告主要探讨了智能财务对企业跨国结算风险管理的影响。报告首先分析了智能财务对一般性风险管理活动的影响和对跨国结算风险管理的影响，进而以蒙牛集团和派安盈公司的实践为案例讨论了智能财务在国际结算风险管理中的实际应用，最后进行了总66智能财务背景下企业跨国结算业务风险管理研究国结算风险跨国结算，又称国际结算，指“国际间由于政治、经济、文化、外交、军事等方面的交往或联系而发生的以货2009)。跨国结算风险按企业内外部来源可以分为内部的操作风险，外部的市场风险和政治与法律风险，以及内外部结合的信用风险、平台风险、结算方式风险、信息系统风险和外部操作风险。在图1所示的跨国结算业务流程示意图中，企业在交易活动之初应分析交易对手方的资信情况和履行合约能力，防范信用风险(韩超，2018；陈成，作或未能识别第三方欺诈而造成损失，同时应谨慎选择结算平台和结算方式，避免平台风险和结算方式风险(王小定的结算活动而给企业带来的负面影响(王应贵，余珂，刘浩博，2021)。结算方式风险则指不同结算方式的固有社会因素导致的交易习惯与偏好不同的摩擦风险(陈欢欢，管晓永，2021)。信息系统风险则是在跨国结算电讯化的趋势下，各参与方采用的信息系统自身设计或适用性问题给企业带来的可能损失，同时也包括信息系统漏洞被恶77智能财务背景下企业跨国结算业务风险管理研究88管理实践中的挑战风险管理即是对不确定性波动的管理，意味着企业在风险和收益之间的持续权衡。由于商业模式、经营目标和的分布符合企业的风险偏好。实践中，如图2风险绩效曲线示意图所示，在给定风险偏好和企业战略、经营目标的情况下，风险与绩效成正相关关系。若风险管理能力不足，当业务部门实现远超期望的业绩表现时，企业存在着巨大的风险敞口。而不同的风险管理举措有着不同的资源投入、风险敞口和绩效表现，所以风险管理的首要挑战在于如何结合企业的内部情况和市场环境、监管环境等外部信息选择最为匹配的风险管理方式。而且某些风险管理举措只有满足一定条件的情况下才可行，企业需要实时掌握这些选项的变化。例如跨国企业很难为其全球经营活动的政治风险购买保险，因为很少有保险公司提供这种产品。因此，企业需要拥有持续搜集、处理、分析、报告复杂信息经营决策。其次，企业面临着风险管理策略、工具和技术自身带来的挑战，例如信息系统运行的稳健性和模型的适用性等。这些挑战表明，风险管理并非某种策略、工具或技术的孤立运用，而是在与业务流程、组织架构、治理体财务在风险管理领域的应用现状近年来，大数据、人工智能、云计算、区块链等技术迅速发展，不仅改变了传统的商业模式和生产模式，也给“是一种新型的管理模式，它基于先进的管理理论、工具和方法，借助智能机器(包括智能软件和智能硬件)和人类财务专家共同组成的人机协同智能管理系统，通过人和机器的有机合作，去完成企业复杂的财务管理活动，并在管理智能财务背景下企业跨国结算业务风险管理研究99志，刘勤等，2020)。换言之，智能财务既是在场景中根据不同技术的特征选择技术或技术组合，也是从技术出。从场景和发展阶段看，智能财务可以分为弱智能财务和强智能财务。弱智能财务主要是对人工智能技术中的感和记忆存储能力”，对应场景是传统财务会计中重复性较强的业务，例如通过传感器搜集数据、通过机器人流程自刘勤等，2020；张庆龙，2021a)。弱智能财务是强智能财务的基础，强智能财务是弱智能财务的发展方向。发展完善的智能财务系统是针对性地部署技术组合全方位覆盖企业的业务活动流程、财务会计流程和管理会计流程，提高财务工作的价值，赋能业务的发展(刘勤，惠尚红等，2020)。目前我国智能财务整体仍然处于萌芽阶段，从弱智能到强智能，以及从个别场景的点状应用到同一技术跨场景的网状应用是两项长期发展趋势(杨寅，赵健，吕晓雷，2021；吴践志，刘勤等，2020)。在风险管理领域，根据杨寅等(2021)关于智能财务应用现状的问卷调查分析，风险管理是企业财务信息系统15个模块中采用率、智能化程度和智能化迫切程度较低的模块之一。但该问卷调查同时显示，与其他模块相比，风险管理模块在采用率上与受访者行业、所有制类型相关联的变异系数最大，说明不同行业、不同所有制类型的企业在风险管理领域应用智能财务的区别较大。这也是我国智能财务处于初级阶段的一个体现，企业此时更倾向于提升会计核算、费用报销和发不同智能技术在风险管理领域中有着不同的应用潜力。刘勤、尚惠红等(2020)总结了AI、大数据、RPA等常评分、评级以及企业破产预测等方面。智能技术同样适用于非银企业的风险管理，特别是在财务、业务稽核方面(王刚，取私利的可能性(杜海霞等，2021)。神经网络ANN云计算、物联网和区智能财务背景下企业跨国结算业务风险管理研究1010财务背景下的风险管理变革智能财务和风险管理互相影响。本质上，智能财务是一种相对静态的管理模式，为风险管理提供了效率和效用上提升的空间，它本身也会带来风险，特别是在信息安全方面(刘勤，惠尚红等，2020；张庆龙，2021b；刘勤，交叉点在于，与智能财务相关的风险属于风和价值的创造。在图3智能财务影响风险管理示意图中，横轴代表智能财务，纵轴代表风险管理，象限内容代表了智能财务影响风险管理的范围和内容，包括风险管理技术(此处指包括信息技术在内的风险识别、评估方法)、工具和策略。其中的斜线代表智能财务风险、风险管理智能化水平以及智能财务对价值创造的影响。随着智能财务从弱智能向强智能转变，它对企业的战略决策、业务，或者说对价值创造活动的影响更深更广，对风险管理的作用范围也从技术层面上升至工具和策略层面。同时，智能财务介入决策和业务程度越深，它自身带来的风险也越大。例如，人工智能技术使企业可以建立更复杂的模型，也“显著增加了产生损失(以及利润)的机会”(米歇尔·克劳伊等，2016)。实践中，由于智能财务本身也在持续的风险管理活动的范围内，风险管理对智能财务有着“反作用”，智。管理智能化水平务对价值创造的影响具体而言，智能财务对一般性风险管理活动的影响表现在三方面。首先，智能财务的部署改变了企业面临的风险类型和分布情况。例如，财务及业务的自动化、标准化、智能化显著降低了各类人工操作风险，例如信息录入错务提供了新的风险管理技术(technology)，也提高了很多其他风险管理技术(technique)的应用效率，例如通过AI分析非结构化的数据识别风险和蒙特卡罗模拟法模拟情景评估风险。最后，智能财务，特别是强智能财务，对风险管理工具和策略的选择提供了信息支持，甚至在某些场景下代替人类智能决策。虽然越复杂的系统其固有风险越大，但AI和机器学习等技术远超人类的优赖、更具前瞻性的信息。智能财务背景下企业跨国结算业务风险管理研究1111财务对跨国结算风险管理的影响不同企业有着不同的财务智能化目标、实施环境、路径和进程，结合上述智能财务对风险管理影响的分析，部理跨国结算风险会形成三种可能的情景。如图4智能财务下的跨国结算风险管理示意图所示，在情景一中，智能财务降低了跨国结算风险且仅弱智能财务就贡献了较大风险管理价值。在情景二中，智能财务同样降低了跨国结算风险，但弱智能财务的效果有限，强智能财务贡献了较大的风险管理价值；在情景三中，跨国结算风险先降低后上升，这是由于虽然前期智能财务一定程度上降低了跨国结算风险，但由于应用不当或对信息技术的过分依赖等因素后续又拉高了风险。很多企业当下的现状可能是情境一，随着智能财务的部署、推进朝着情境二迈进。情景一情景二情景三固有风险剩余风险弱智能财务固有风险剩余风险弱智能财务固有风险剩余风险固有风险剩余风险弱智能财务强智能财务强智能财务强智能财务规避和降低风险。例如，将繁琐的信用证开具、处理和兑付过程线上化、自动化可以大幅降低人工录入错误数据的概率。强智能财务例如AI技术可以通过构建模型对跨国结算交易对手方的信用水平进行评级，进而仅开展与信用智能财务还可以赋能企业的风险管理策略。例如，企业可以实时掌握己方资金流动性情况和汇率波动情况，采取各RPA据可视化等技术的智能财务险管理能力。智能财务背景下企业跨国结算业务风险管理研究企业资金管理难题坚持国际化发展战略，在新西兰、印度尼西亚、澳大利。全球化的布局在提升蒙牛资源配置效率的同时，也带来了跨境资金管理的难题。首先，从风险管控角度出发，资金集中结算过程中存在着“资金支付不及时、资金支付不安全、资金支付数据不准确、资金支付数据泄露”等内部风险，而且企业还需要对市场、汇率、国际政治等外部风险因素进行管理(吴践志，刘勤等，2020)。其次，从财务赋能业务角度来说，集团如何最大化境内外数百家子公司或业务单元资金的利用效率，。企业资金管理难题坚持国际化发展战略，在新西兰、印度尼西亚、澳大利。全球化的布局在提升蒙牛资源配置效率的同时，也带来了跨境资金管理的难题。首先，从风险管控角度出发，资金集中结算过程中存在着“资金支付不及时、资金支付不安全、资金支付数据不准确、资金支付数据泄露”等内部风险，而且企业还需要对市场、汇率、国际政治等外部风险因素进行管理(吴践志，刘勤等，2020)。其次，从财务赋能业务角度来说，集团如何最大化境内外数百家子公司或业务单元资金的利用效率，。能司库的应用蒙牛集团采取了智能司库的模式来统一管理跨境资金，司库的主要职能包括现金管理、投融资管理以及资金风险管控(张超等，2021)。蒙牛希望司库一方面可以实现“资金的筹措、营运和增值”，另一方面“管理日益增加的各类风险，包括财务风险和经营风险”(李电子票据、银企直联等技术将线下数据线上化、人工流程自动化，实现了线上跨境支付、跨境收款、国际信用证结算、自动报表生成等国际结算基础功能。同时，通过汇集公司内部资金信息和外部市场信息，自动生成各类信息看板并相应配置了结售汇处理，理财产品审批、购买等外汇和理财功能。而且，蒙牛司库通过供应链金融业务和体系化的保险业务覆盖了上下游企业，实现了对整个业务生态的统筹管理。通过实施智能司库，蒙牛管理了国际结算中的人工操作风险、外汇风险、信用风。112智能财务背景下企业跨国结算业务风险管理研究1313欺诈交易的挑战派安盈(Payoneer)是一家创立于2005年的跨境收款平台，总部位于纽约，2021年6月在纳斯达克上市。派快速上升的交易规模不仅给派安盈带来了信息处理上挑战，也造成了巨大的风险敞口。由于派安盈业务遍及全球，受到美国、欧洲、香港、日本和澳大利亚等国家政府严格监管，保护客户财产、识别客户真实身份、上报可疑交易是其法定义务，违反该义务或无法妥善履行该义务可能使派安盈受到监管机构处罚甚至取消牌照。同时，派安盈的客户群体以中小企业为主，规范性差，用于评估信用水平的常规数据普遍缺失。所以派安盈风险管理的主要挑战之一是在每天庞大的交易规模中识别伪装成正常交易的欺诈行为和相关账户。派安盈的最初举措是设立全面的反称“KYC”)”和“客户尽职调查(简称“CDD”)”流程对客户进行初筛和持续监测。然而，当前的合规程序和的更深程度赋能。AI技术在反欺诈中的应用派安盈需要从庞大的正常交易记录中识别异常行为和相关异常账户，进而重点调查这些异常账户，但难点在于如何定义、确认“正常”的交易行为。派安盈曾使用事后追溯的方法，即当欺诈行为发生后封锁账户并追查过往交易，也曾根据离线数据训练机器学习模型预测欺诈账户，如图5所示(特征向量可理解为包含了对象一组特征的数据组)。但这些尝试都有着重大缺陷——无法从海量数据中实时预测欺诈行为，这意味着巨大的信用风险、合规风o整合成以客户名称和具体交易为中心的结构化数据，然后预测器(Predictor)函数会读取该数据，并将AI模型处理后的结果写入执行队列(Queue)中；一旦一项交易被机器认定可疑，相关账户会被自动冻结①。该AI模型可以对每笔交易中的90个参数做判断，以决定某项交易是否表现出欺诈特征，并将欺诈行为的识别时间从原来的40分钟提高到几乎实时(12秒钟)，大幅提高了风险管理效率，降低了风险敞口。实践中，评价AI模型有两条重要的标准，一是投资回报率，二是模型将正常交易判定为可疑交易的概率(falsepositive)。Iguazio称该AI模型四个ableathttpsgoiguaziocompayoneercasestudy智能财务背景下企业跨国结算业务风险管理研究1414SQL服务器(运营数据库)数据仓库Nuclio函数通过以上两个案例可以发现，数据和智能财务驱动下的风险管理及价值增值是三位一体的。一方面，数据是后两者的基础。没有数据，就谈不上智能财务。没有数据流程自动化没有意义，因为要自动化的内容就是数据的传输和处理。没有数据也谈不上算法、模型，因为大量数据集的训练是建立可靠算法的基础。在蒙牛集团的案例中，蒙在给定风险偏好的情况下，风险敞口往往随着业务的发展而增大，智能财务使管理后的风险——剩余风险——大大持企业绩效的提升和战略发展空间的拓展，如图7所示。这也符合财务从管控型到赋能型转变的大趋智能财务背景下企业跨国结算业务风险管理研究1515因此，部署智能财务管理国际结算风险的前提条件是企业拥有较高的财务信息化水平，企业收集的信息结构化程度高，时效性强，可以真实、全面地反映其经营、财务状况。而且，有必要将企业外部的交易对手方或关联方纳入风险管理的范围。例如，蒙牛智能司库不仅从多个角度对接银行，还连接了上万家供应链服务商。其次，通过利用RPA等计算机感知、运算智能的技术，企业可以降低国际结算业务中人在低附加值事务中的参与程度，规范流程，更高效地整合多维度内外部信息，降低操作风险、信用风险等。再者，AI等计算机推理智能可以应用在更加复杂的环境中，管理国际结算市场风险、合规风险等。但值得注意的是，由于不同企业有着不同的文化、经营、财务廖筱燕,2019)。国内外法律法规不同，派安盈的实践也无法直接应用到国内企业中。但正是由于部署智能技术创造现“业财技”融合更值得借鉴。智能财务背景下企业跨国结算业务风险管理研究报得依赖的信息。企业跨国结算风险管理能力的提高会进但企业应用智能财务管理国际结算业务中的风险也存在着至少三个方面的挑战。首先，智能财务给企业带模型风险以及变革的风险等。其次，应用智能财务需要持续的资金、人力等资源投入，而风险管理特别是跨国结算风险管理的价值无法在短期呈现，管理层的支持非常关键。最后，应用智能财务管理跨国结算风险要求企业配备信息技术、财务、风险管理方面的专业人才和复合人才，团队建设难度和运营成本都会上升。但这些挑战无法否认智能财务在跨国结算风险管理上的价值。企业应拥抱变革，有序推进财务智能化转型，加强跨国结算业务风险管理，实现技术、财务、业务和风险管理的 风险、风险管理和智能具体内容，分析了智能财务对一般性风险得依赖的信息。企业跨国结算风险管理能力的提高会进但企业应用智能财务管理国际结算业务中的风险也存在着至少三个方面的挑战。首先，智能财务给企业带模型风险以及变革的风险等。其次，应用智能财务需要持续的资金、人力等资源投入，而风险管理特别是跨国结算风险管理的价值无法在短期呈现，管理层的支持非常关键。最后，应用智能财务管理跨国结算风险要求企业配备信息技术、财务、风险管理方面的专业人才和复合人才，团队建设难度和运营成本都会上升。但这些挑战无法否认智能财务在跨国结算风险管理上的价值。企业应拥抱变革，有序推进财务智能化转型，加强跨国结算业务风险管理，实现技术、财务、业务和风险管理的116智能财务背景下企业跨国结算业务风险管理研究—鉴于美国制裁域外适用的特性和美国金融体系在世界经济中的核心地位，本附录以美国经济制裁执行机构外国资产控制办公室(OficeofForeignAssetsControl，简称“OFAC”)的执法案例为基础，探索跨国企业管理制裁风险的最佳实践，希望在这方面做一些有益补充。本附录中，制裁风险特指企业因与被制裁的个人、企业或国家有商业联系而受制裁施加方处罚的风险，本附录不讨论这些制裁法律、法规的“合法性”，而是聚焦于如何控制或降我们对OFAC2003年至2020年的案例进行了统计分析，并将重点放在了2010年至2020年间181家企业的189条记录上。②OFAC称其执法行动适用于“在美国注册或经营、或与美国公民、或与美国来源的商品或服务有。如图表1和图表2所示，整体来看，OFAC在执法行动上经历了纽约州立大学奥尔巴尼分校Early教授和0200320042005200620072008200920102011201220132014201520162017201820192020OFAC官方数据参见：/policy-issues/inancial-sanctions/civil-penalties-and-enforcement-information117智能财务背景下企业跨国结算业务风险管理研究1818200200320042005200620072008200920102011201220132014201520162017201820192020数占同期款00,00000,000$500,000$10,000,000$50,000,000$100,000,000$1,000,0006/30/201404/09/201906/12/2012可能和公开报告的金额不一致，这是因为很多银行的罚款金额往往是其与不同监管机构签订的全球和解协议的一部分。智能财务背景下企业跨国结算业务风险管理研究191904/15/201912/11/201210/20/201503/12/201508/12/201001/23/201412/10/2012然而，非银企业的两极化特征更加明显，见图表4和图表5。罚款金额最高的三个案例在银行和非银企业总金 eatherfordInternationalLtd智能财务背景下企业跨国结算业务风险管理研究2020对非银企业所在国家的分析发现，美国是案例数量最多、金额最大的国家，见图表6和图表7。中国和荷兰的$0$50,000,000$100,000,000$150,000,000$200,000,000 荷兰 瑞士8智能财务背景下企业跨国结算业务风险管理研究2121图表图表8：按行业划分的处罚金额和案例数量(银行业除外)2010–2020$80$60$40罚款金额数量5050403020不涉及关联公司⑤后者主要是由评估目标单位是否“主动地或鲁莽地违法”和“意识到违法行为的存在”两方面得出。自愿披露是OFAC执法指引，见/system/iles/126/fr74_57593.pdf。智能财务背景下企业跨国结算业务风险管理研究22220000000额非自愿披露案例平均罚款金额00000000000000恶性案例罚款金额OFAC企业加重处罚因素分别是“主动地或鲁莽地违法”(59%的企业涉及)、“意识到违法行为的存在”(44%)和“损害制裁救措施”(31%)和“与OFAC合作”(26%)。eworkofacccpdf智能财务背景下企业跨国结算业务风险管理研究2323型科技公司，都因为向被制裁单位出口源自美国的商品、服务而被处罚，它们都选择不主动披露自身与美国制裁法tedSociétéInternationalede