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精益管理下的企业现金流预测
把钱花在刀刃上，并最大程度实现盈利，想必是现金流预测的终极目标。精准地预测现金流是对财务人员的考验。本文由铂略财务培训带企业财务管理者深入了解精益管理下的企业现金流预测。
随着全球经济发展放缓，资金短缺成为一个普遍现象，对许多企业来说，最主要的影响表现在营业利润的下降。重视营运资金管理已经成为财资管理者的共识。仅仅把现金为王作为一句口号已远远不够，资金管理者应该调查现金的来源和走向，对现金进行精益化管理。获知现金赤字或者盈余的时间轴对于企业制定未来的计划至关重要。
现金为王的精益生产
古人云：“凡事预则立，不预则废。”在将资金管理提高到核心目标后，管理者首先需要破除常见的误区和迷思。例如，认为只有首席财务官才有能力解决营运资金管理中出现的问题。事实上，企业资金的高效管理源于各个部门的贡献。现金循环周期是企业在经营中从付出现金到收到现金所需的平均时间，它被用来衡量企业的资金使用效率，数值较低的企业资金使用效率较高。现金循环周期=存货周转天数＋账款周转天数－应付账款周转天数。而这几项指标很大程度上取决于工厂准确的生产预测、销售的快速回款和采购获得更长的赊销账期。因此资金管理的效果就取决于财务部门和业务部门的理解和通力协作，制造行业的精益生产同样适用于企业资金的精益化管理，强调降低资金成本，提高资金利用效率。既然应付账款周转天数越长越好，拖欠供应商货款有助于改善现金流吗？铂略对此抱否定态度，认为拖欠供应商的账款并不可取。虽然资金循环周期表面上有所改善，但这种行为损失了企业信誉，会导致供应商在后续的订单和合同中提高价格，从长期来看无助于节省资金成本。采购所获取的账期应根据产业链的实际情况进行分析，信用销售本质上是客户占用供应商资金的行为。如果把供应商和客户作为一个整体来看，当供应商的融资成本相对客户较低时，增加账期和略微提高价格是理性的行为；但如果供应商的融资成本较高，那么客户的策略就应当是迅速付款以换取价格的降低，此时虽然看似现金循环周期增加了，但所需的营运资金却降低了。
现在金融业基于订单也推出了各类供应链融资产品。如果能够利用，也可达到适当转移风险、稳定供销关系的良好效果，提高产业链的整体竞争力。之前大家理解的“现金为王”更多侧重于企业账上的现金或现金流，而拓展到整个产业链条上，运用供应链金融的工具，将上下游的现金流打通，新时代下的“现金为王”更多强调企业能调动的资金资源的能力和响应时间。
现金流预测的多米诺骨牌
不准确的预测就像多米诺骨牌一样带来恶性循环，反之亦然。铂略发现市场上很多企业由于客户晚付货款，所以被迫对自己的供应商也只能拖欠货款，例如在约定支付现金的时点支付银行承兑汇票。对于一个企业，预测错误的后果可能是灾难性的，以贷款为例，融资的规划是按照预测制定的。贷款从规划到谈妥放款往往是六个月，这就造成预测必须满足六个月的提前量，否则就无法维系正常的经营。
既然现金流预测的工作如此重要，财务部门应如何提高预测精度呢？第一步是切实控制好财务部直接可控的资金。以支票为例，开具支票的限额宜低不宜高，因为支票无法确定托收时间。如果集团公司的子公司支付了一千万的支票，在客户托收时则可能导致整个集团的额度都爆仓而无法进行支付。有的数据虽然不是财务部可控的，却是财务部较容易预测的，比较典型的是日常经费，这个预测方法很多，比较现实的是基于历史数据的实际。但不能是简单地把每个月利润表上的销售、管理费用直接作为经费预测，因为会计是权责发生制有很多预提待摊的情况，而资金预测表还是收付实现制来进行的。第二步是要与业务部门取得资金管理的共识。以销售部门为例，财资管理者一定要清楚地知道销售部门预测收款的逻辑，再根据这个逻辑每一步进行核实，并不断选择能提高精度的方法。
精细化的现金流预测
业务部门预测收款的逻辑千变万化，其中最坏的结果是预测人员“拍脑袋”来填数字。财务人员往往会认为自己不是一线人员而无法管理，但其实仍然有许多可用的方法，例如精细化管理。现金流预测包括未来一周（特殊行业预测的颗粒度更细）、一个月、三到六个月、一个年度、产品（项目）/全周期的现金流，每月实际与预算进行对比，支出部分准确控制，让公司对现金流保持把控，所以对企业的经营来说，精细化现金流预测体系的建设异常重要。
如何引入现金流预测的精细化管理方法：
首先是对历史数据的梳理，找出差异的主要来源。差异的来源多种多样，在进行预测时未必要面面俱到，根据80/20原则将公司主要的客户付款习惯摸清就可以有效提高预测的准确程度，这是效率和质量的平衡。
其次是通过合适的程序修正数据来提高精度。在长期预测中，由于缺乏订单或合同进行参照，只能依赖于对业务部门提供的数据进行预测，财务部门需要根据业务部门提供数据的习惯鼓励业务部门提供更精确的预测。有的财务部门习惯直接在业务部门提供的数据上打折或者自己建立模型来推导。铂略财务培训建议更好的做法是让业务部门认识到其提供的数据精度不符合要求，进而自行修改。财务总监可以提供往年数据、预算与实际的比较来提醒业务部门其数据的精度不足。当销售给出乐观的回款预估时，财务总监不应采取不信任的态度，而应提醒销售该数据是基于最可能的情况而非最乐观的情况，财务需要做的是通过信息交叉比对和对同事性格的了解去确定业务部门是否深思熟虑后提供的这些数据。如果不是，则需要让业务部门根据业务逻辑重新调整，因为只有业务部门掌握的信息是最充分的，对预测也最有价值。
如果财务部门自行在业务部门提供的数据上打折或者自己建立模型来推导，实际上只是用一种不准确的预测去替代另一种不准确的预测。因为数据源不准确的问题不是财务部门能解决的，财务部门能提供的帮助是为业务部门梳理逻辑，进行精细化管控。有的企业适合按市场（地区）进行精细化预测，有的适合按照客户进行精细化预测，还有的则适合按照产品进行精细化预测。财务部如果越俎代庖，就难以使用最适合的预测方式和获得第一手的信息。
而在短期预测中，如果公司都是以合同或订单来进行现金流预测，且这种预测的逻辑是认为客户能够遵守合同，将合同或订单中约定付款的时间作为参照。这时就要研究客户长期以来的付款习惯，划分出准时付款的客户和每次都会利用银行承兑汇票或各种借口拖延付款的客户。对于习惯拖延的客户，铂略建议一方面要提高合作的价格以减少客户占用公司资金所造成的损失，另一方面要根据其付款习惯来调整收款时间的预测。
行业化的现金流预测
不同行业的业务经营存在差异性，这同样体现在资金运作和现金流预测上，行业特性对现金流的预测同样影响巨大。
例如工程机械销售行业，销售额比起普通行业会更大，赊销的情况非常严重。比较典型的是采取分期收款的模式，还有很多客户是通过融资租赁的渠道操作，最终将导致主营业务项下的现金流量巨大，而在流出方面则相对比较简单，这就是行业特点。
再如，装备制造行业的特点是除了经销商的销售以外还有大宗销售，对象是一些国有大中型企业、路桥公司等，这些公司可能习惯性拖延付款，且单笔金额达到数千万。
有些企业没有良好的付款习惯，甚至把拖欠供应商账款作为资金管理的一种手段，对于这类企业就需要对收款的精度进行预测。铂略财务培训认为财务部门完全有责任对销售提供的数据进行复核，如果销售提供的数据总是出现问题，财务甚至可以做多个版本的资金预测表。
现金流从预测到经营
预测要做到和现实情况100%匹配很难，但预测人员可以进行事后的差异分析，公司每个月可对过去三个月的资金预测和实际的情况做比较。特别是对于重要项目5%或者10%以上的偏差，铂略建议要逐一进行原因说明，同时分析出日后如何改进的方案。资金预测不是目的而是手段，资金预测精度再高，如果没有和筹资或者投资环节匹配好，那整个预测工作都将白费。建立现金流管理体系的前提是财务管理者首先要意识到资金的获得是有成本的。
高效的资金管理在保证支付的前提下可以减少闲置资金，并取消不必要的融资以帮助盈利。另一方面，现金流量预测将决定企业偿付能力。评级机构的评级是基于现金流量预测的状况，这会进一步影响企业发行债券的成本；证券分析师对折现现金流的评估也是基于此，而这会直接影响企业股票的估值。
除了直接效益，现金流预测对管理的支持作用也不可小觑。良好的资金流月预测能力是企业管理能力提升的结果。对于支付程序、时点、方式的严格控制确保了资金流出的可控，而对于客户的信用管理、严格的收款节点控制则直接决定了现金流入的可控。良好的控制带来良好的预测，良好的预测带来管理和决策的提升。
联想集团的案例
为了更好地理解精益管理下的企业现金流预测，铂略财务培训给读者带来了联想集团现金流预测的案例。联想集团的现金流预测是为供应链金融服务的。在此方面联想面临三大挑战：如何支持公司业务高速增长；如何解决30多万个客户的资金问题；如何管理客户信用风险。
作为一个大型集团公司，联想集团认为，以交易为中心引入金融机构低成本的资金供应链供上下游企业使用，是最大化自身优势的策略。资金管理工作围绕四个大点展开：降低风险（decreaserisk），增进合作（strengthcooperation），优化财务（optimizefinancialstate）及扩大市场（expandmarketshare）。在具体方针上，联想集团采取了四个策略：以间接授信替代直接授信，适当转移或降低信用风险；稳定与上下游企业的购、销关系，增进合作，提升供应链整体竞争力；配合银行为上下游企业授信，优化报表，节约财务成本，改善自身资金流；改善单一的产品销售，扩大产销量及客户群体，提升企业整体竞争力和品牌地位。
经过对供应链交易的信息、业务流程、融资方式进行整合后，联想绘制出了自身的供应链融资体系，并充分利用体系中的各项优势资源引入金融机构来提供低成本的营运资金。见图。
Q1：资金的预测频度应当如何选择？
A1：不同行业的预测会有不同的频度。以大型机械设备企业为例，通常会对未来的4个月进行预测，但这4个月的侧重点是不同的，前两个月会要求高精度。如果公司的很多交易对象——不管是经销商还是供应商——都有比较好的付款习惯，那么只要集中管理几个时点就足够了。只有在这几个时点当中现金流量会发生比较明显的变化。只要在这期间没有大宗的变化，就可以把这期间的金额汇总之后放到上一个节点的资金预测当中去，根据谨慎的原则做出你的预测了。但如果行业每天的现金波动非常大，最极端的以天为单位来进行现金预测也不为过。
Q2：如何确定安全现金保有量模型，以及需要考虑那些因素？
A2：安全现金保有量模型有米勒•奥尔模型和鲍莫尔模型等，但严重依赖于交易成本和机会成本的计算，过于理论化，在实务工作中鲜有运用。实务中比较典型的做法是考虑保留“多少个月”的现金存量。具体做法是测算典型状态下一个月全部现金的流出（或仅限经营活动现金流出）金额，再考虑以这个金额的多少倍保留现金。比如“1个月”，意思是极端条件下即使当月完全没有现金流入，公司持有的现金至少能维持1个月运营，以负担全部支出。但1个月还是2个月，3个月，甚至6个月，由于受到公司现有融资渠道、额度、便利性和现金流入的稳定性等影响，很难有现成的答案。基本上现有融资渠道、额度、便利性的程度越高，需要保有的现金余额越低。其实很多跨国公司鼓吹的是零现金余额目标，即越低越好，这是建立在背后有强大融资支持，且现金流比较稳定（期望现金流入>现金流出）的基础上。对于国内一般公司而言，在目前的银行体系下，铂略建议至少应维持1个月的现金保有量。涉及到具体行业，比如现金流入极其不稳定又没有融资渠道的，2~3个月的保有量也不为过，当然6个月还是太高了。