战略型司库是司库型财务发展的最终阶段。对此，企业需充分借助司库数字化平台的数据挖掘及分析技术，建立数据决策支持模型，加强集团对资金等金融资源的管控，实现决策分析场景化、动态化和智能化，将司库型财务打造为集团战略目标实现与业务运营的“智囊团”。
面对海量数据，传统人工变得越来越难以洞察其中的规律并预测未来，而司库数字化平台能够沉淀全级次资金和金融业务数据，从而构建数据资源池，运用数据挖掘、云计算、管理驾驶舱、多维分析、决策地图、管理报表等技术，开展资金预测和分析。其中涉及以下几个关键环节。
首先是数据集成。司库数字化平台对接内部财务和业务信息系统，以及外部的金融机构和上下游供应商系统，通过RPA（机器人流程自动化）技术，整合大量企业内外部结构化和非结构化数据，建立统一数据仓库，自动化收集、记录与企业金融资源相关的信息。
其次是数据展示。传统的数据决策支持系统都有“数据看板”的应用，它将各类指标的实时情况以可视化的形式反映在同一个界面中，以便管理者据此做出决策。通过数据看板，司库数字化平台可以展现当前时点金融资源在不同地区、板块、成员单位之间的分布情况，实时监控金融资源相关的重要指标，控制资金运营的计划性、合理性。
然后是数据建模。司库数字化平台引入各类模型分析，对海量相关数据建模，进行归因聚类分析、智能预测等，模拟人类专家推理过程，建立最优策略组合，自助灵活地出具各类管理报表并实现分析报告定期生成与推送，使决策者能够及时发现财务管理中的重点、难点和风险点，为企业经营管理和战略决策提供客观科学的参考模型以及准确的信息依据，增强企业事前预测、事中控制和事后分析的全过程、全链路管控能力。
最后是数据调用。企业根据业务和管理需求对数据进行调用，实现金融资源监管、分析和预测功能，帮助企业做出投融资、资金调拨等决策。比如通过NLP（自然语言处理）技术等，将非结构化的信息，比如以音频、图像和自然语句等形式存在的语言转化成机器能理解的结构语言，实现智能提示、语音问答等个性化信息查询，以满足企业战略决策需求。
为了强化战略经营决策赋能，领先企业需要不断提升数据挖掘与价值创造能力。比如中国钢研科技集团根据国务院国资委数据规范，建立统一的司库系统主数据，将银行账户、交易机构、资金用途等数据各项指标用统一的编制标准固化。在系统内部建立数据分析模型，通过多维度、全方面报表建立管理驾驶舱，将各类资金数据信息转化为赋能经营决策分析的数据面板。通过建立快捷、高效、准确的穿透查询功能体系，抽取采集不同业务、不同单位、不同时期的数据，协助管理层及时收集、分析资金运作情况，实现资金分析场景化、动态化、智能化，支持管理层高效开展经营决策。
“人工智能＋”时代下，大模型、生成型AI等技术快速发展，将赋予数据更多的价值和意义，企业能够从海量数据中挖掘更多、更丰富、更深入的信息，催生全新的商业价值。
一方面，企业可以通过大模型对经营数据进行深度分析，预测市场变化、优化资金配置、降低财务风险。基于数据、场景和算法，结合知识图谱技术构建司库领域大模型，企业可以在智能审核、收款智能认领、付款自动核销等场景开展司库智能助手应用，提升结算自动化水平；在司库业务操作、财经资讯等交互式、即席式场景下应用司库智能专家服务，提高运营管理效率。其中，垂直领域模型将成为数智司库新大脑，企业可以据此更加精准地分析财务报表、经营数据、市场数据等，预测未来的资金需求和市场变化，对业务趋势进行全方位的判断，为企业的战略决策提供更加精细化、智能化的数据支持。
另一方面，生成式AI将通过促进新产品和收入流的开发，提升客户体验，从而重新定义企业和价值链。在司库管理中，生成式AI可以用于自动生成财务报表等文档、自动审核、风险预警等，减少人为错误和疏漏，提高工作效率。生成式AI的另一个重要应用是人机交互，通过自然语言处理技术，生成式AI可以与用户进行自然语言交互，理解用户的需求并提供个性化的服务，这种交互方式能够在大大提高服务效率和质量的同时降低人工成本。
