埃森哲的司库管理基于 SAP 系统，该系统与公司的ERP系统同步运行。这是我们数字化历程中的一个重要基础，因为它创建了一个我们信任的单一实例数据湖或真相源，使我们在利用先进技术方面实现跨越式发展。

我们首先开发了“智能现金”，它由三部分组成。第一部分是一个全面的仪表盘，便于财务职能部门的每个人使用。它列出了我们的现金所在地，以何种货币计价，交易对手是谁，以及我们持有的现金水平是否与警戒线相符。

第二个部分即预测。在过去，预测需要利用并简化历史数据。现在，我们使用自己的数据科学家和顾问开发的复杂算法，用于应付账款、应收账款或税款的每个现金流周期。机器会不断学习并改进算法。我们最新的英镑汇率预测在短期和中期都非常准确——预测结果与实际情况相差无几。它是如此的先进，其预测能力比过去的人工预测更加准确。

预测之后的第三个部分，即利用技术做出业务决策并决定最佳行动方案。例如，根据内部预测和外汇汇率等外部数据源，它可以告诉我们是否需要减持某种货币。机器处理这些繁重的工作，人就可以在运营上节省时间，而更多地考虑可能发生的风险。它还能加快我们的现金流动速度，而司库总是需要资金快速、无障碍地流动。

现在有很多公司声称拥有完美的智能现金工具，但目前我还没有看到有哪家金融科技公司能真正做到这一点。SAP等工具可以提供便利，但使用金融科技的风险在于，司库最终会根据自己的模式来调整流程，而不是根据流程来调整模式。司库主管还要考虑，他们要向第三方发送多少数据让其代为处理，因为金融科技和ChatGPT等技术需要将数据置于公共领域，这对企业司库来说并不合适。此外，技术发展如此之快，工具的发展跟上市场变化的步伐。此外，由于人工智能非常复杂，司库主管无法在内部孤立地实现整合，而且每天工作如此繁忙，所以最好的办法是使用值得信赖、有良好记录的顾问。

司库不能仅靠系统来运作，它是一个基于特定情境背景的领域，始终需要专家来做出最终决策。人工智能为司库部门提供了机会，让我们能够在一个越来越具有挑战性的环境中提高员工的技能。以增长为例，随着业务的发展，我们与各种货币、银行账户、合作伙伴和整合工作（埃森哲具备强大的收购能力）的接触使得在适合的时间、适合的地点获得适合的资金变得越来越具有挑战性。

设想有一天，我们可以像写散文一样与技术展开互动，机器则会建议行动方案并找出问题，我们也可以对其进行指导。一旦我们识别了风险并与它展开互动，我们就能指导它兑换货币、出具银行担保、缩减债务或增发债券。该工具将执行交易，并在后台管理会计，这对繁忙的企业司库人员来说简直就是天方夜谭一般的存在。

司库主管需要确定他们在技术方面的立场，意识到技术是快速多变的，以免作茧自缚。我的建议是，为未来的运营方式制定清晰的路线图，并开始朝着这个目标前进。人工智能是一个快速发展的领域，它对我们今天的运营方式的影响将不亚于工业革命时期的织布机。它正在彻底改变我们所处的行业。