金融科技賦能商業(yè)銀行流動性提升的路徑研究

摘要：為探索金融科技賦能商業(yè)銀行流動性提升的有效途徑，本文采用理論分析的方法，對影響商業(yè)銀行流動性提升的關(guān)鍵因素進行了剖析，研究了金融科技在提升銀行流動性中的關(guān)鍵作用。結(jié)果表明，金融科技在大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)預(yù)測、人工智能資金調(diào)度、云計算構(gòu)建資金池、區(qū)塊鏈提升清算效率等方面作用顯著。在此基礎(chǔ)上，從優(yōu)化數(shù)據(jù)采集分析、建立智能化監(jiān)控體系、運用人工智能調(diào)度與預(yù)測、提升風(fēng)險管理自動化水平、構(gòu)建跨機構(gòu)協(xié)作平臺等方面，提出了金融科技賦能銀行流動性提升的實踐路徑，期望能夠助力商業(yè)銀行提升流動性管理水平。關(guān)鍵詞：金融科技;商業(yè)銀行;流動性管理;風(fēng)險管理在金融行業(yè)快速發(fā)展的當(dāng)下，商業(yè)銀行的流動性管理至關(guān)重要。流動性不僅關(guān)乎銀行日常運營的穩(wěn)定性，更是維持金融體系穩(wěn)健的關(guān)鍵因素。然而，傳統(tǒng)的商業(yè)銀行流動性管理模式面臨著諸多挑戰(zhàn)，如難以精準(zhǔn)預(yù)測資金流動、資金調(diào)度效率不高、風(fēng)險管控存在局限性等。隨著科技與金融的深度融合，金融科技應(yīng)運而生。大數(shù)據(jù)、人工智能、云計算、區(qū)塊鏈等新興技術(shù)，為商業(yè)銀行解決流動性管理難題提供了新的思路與方法。通過運用金融科技，商業(yè)銀行有望打破傳統(tǒng)束縛，提升流動性管理水平，實現(xiàn)更高效、更安全的資金運作。一、影響商業(yè)銀行流動性提升的關(guān)鍵因素（一）內(nèi)部管理因素商業(yè)銀行內(nèi)部的資產(chǎn)負債結(jié)構(gòu)對流動性影響顯著。在資產(chǎn)端，若貸款期限過長、流動性資產(chǎn)占比低，一旦出現(xiàn)突發(fā)資金需求，銀行難以快速變現(xiàn)資產(chǎn)以滿足流動性。例如，大量資金投放于長期基礎(chǔ)設(shè)施項目貸款，在短期內(nèi)無法收回，當(dāng)儲戶集中取款時銀行便可能陷入流動性困境。在負債端，若過于依賴短期存款或同業(yè)拆借資金，在市場波動時資金來源不穩(wěn)定，易引發(fā)流動性風(fēng)險。而且，內(nèi)部資金調(diào)度機制若不夠高效，各分支機構(gòu)間資金調(diào)配不靈活，會導(dǎo)致資金在部分區(qū)域閑置，而在急需的地方卻無法及時到位，從而會阻礙流動性的提升。以某區(qū)域性銀行為例，其在業(yè)務(wù)拓展過程中過度追求長期大額項目貸款，導(dǎo)致資產(chǎn)端流動性資產(chǎn)占比降至極低水平。當(dāng)突發(fā)某一重大事件時，居民可能出現(xiàn)恐慌性群體取款行為，這時，銀行由于無法快速變現(xiàn)長期貸款，可能會導(dǎo)致資金鏈緊張。同時，該銀行負債端短期同業(yè)拆借資金占比較高，市場利率稍有波動，其資金成本便大幅上升，進一步加劇了流動性風(fēng)險，凸顯了內(nèi)部管理不善對流動性的嚴(yán)重負面影響。（二）外部環(huán)境因素宏觀經(jīng)濟形勢的變化是重要的外部影響因素。在經(jīng)濟下行期，企業(yè)經(jīng)營困難，還款能力下降，銀行不良貸款增加，資產(chǎn)質(zhì)量惡化，銀行資金回籠便會受到嚴(yán)重影響，進而削弱了銀行資金的流動性。同時，市場利率波動也會產(chǎn)生影響。利率上升時，儲戶傾向于將資金存入銀行獲取更高利息，銀行負債成本增加;而利率下降時，貸款需求雖可能增加，但存款流出會影響銀行資金的流動性。此外，金融監(jiān)管政策的調(diào)整對商業(yè)銀行流動性管理也提出了更高要求。如資本充足率、流動性覆蓋率等監(jiān)管指標(biāo)的收緊，會促使銀行持有更多的流動性資產(chǎn)，這對銀行資金的合理安排與流動性提升帶來挑戰(zhàn)[1]。在貿(mào)易摩擦加劇的時期許多外向型企業(yè)訂單減少，經(jīng)營陷入困境無法按時償還銀行貸款，導(dǎo)致銀行不良貸款率上升、資金回籠困難。同時，央行為刺激經(jīng)濟而調(diào)整利率政策，市場利率波動會加大銀行調(diào)整資金定價策略的頻率，從而便會增加流動性管理的難度與成本。二、金融科技在提升銀行流動性中的關(guān)鍵作用（一）大數(shù)據(jù)與精準(zhǔn)流動性預(yù)測大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠收集海量的內(nèi)外部數(shù)據(jù)，包括客戶交易記錄、市場宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)、行業(yè)動態(tài)信息等。通過對這些數(shù)據(jù)的深度挖掘與分析，銀行可以建立起精準(zhǔn)的流動性預(yù)測模型。例如，借助客戶交易數(shù)據(jù)，銀行能夠精準(zhǔn)掌握客戶的資金進出規(guī)律，預(yù)測不同客戶群體在特定時段的資金需求。同時結(jié)合宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)，如GDP增長率、通貨膨脹率等，銀行可以對整體經(jīng)濟形勢下的資金流動趨勢做出預(yù)判。在實際應(yīng)用中，當(dāng)銀行獲取到某一地區(qū)房地產(chǎn)市場活躍度上升的大數(shù)據(jù)信息時，便能預(yù)測與之相關(guān)的房貸業(yè)務(wù)資金需求可能增加，提前做好資金儲備。這種基于大數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)流動性預(yù)測使銀行能夠更準(zhǔn)確地把握資金供求關(guān)系，極大地提高了流動性管理的前瞻性。銀行還可利用大數(shù)據(jù)分析社交媒體數(shù)據(jù)，洞察公眾對金融產(chǎn)品的情緒與偏好。若發(fā)現(xiàn)某類理財產(chǎn)品在社交媒體上熱度飆升，可預(yù)測短期內(nèi)對該產(chǎn)品的資金投入將增加，提前規(guī)劃資金分配進一步優(yōu)化流動性管理。（二）人工智能與智能資金調(diào)度人工智能技術(shù)會賦予銀行智能資金調(diào)度的能力。一方面，人工智能算法可以根據(jù)銀行實時的資金頭寸狀況、各分支機構(gòu)的資金需求以及市場利率波動等多維度信息，快速制定最優(yōu)的資金調(diào)度方案。例如，當(dāng)某個分支機構(gòu)出現(xiàn)臨時性資金短缺，而其他分支機構(gòu)有閑置資金時，人工智能系統(tǒng)能夠迅速評估各方面因素，在保證資金安全的前提下，以最快速度和最低成本完成資金調(diào)配。另一方面，人工智能能夠通過機器學(xué)習(xí)不斷優(yōu)化資金調(diào)度策略。隨著處理的數(shù)據(jù)量不斷增加，它能更好地適應(yīng)復(fù)雜多變的市場環(huán)境，預(yù)測資金流動的潛在變化，從而動態(tài)調(diào)整資金調(diào)度，實現(xiàn)銀行資金的高效配置，提升整體流動性水平[2]。在面對突發(fā)金融市場波動時，人工智能可以迅速分析海量歷史數(shù)據(jù)與實時行情，對比多種相似場景下的資金調(diào)度效果，快速給出應(yīng)對當(dāng)下波動的最佳資金調(diào)配方案，避免因決策遲緩導(dǎo)致的流動性風(fēng)險。（三）云計算與靈活資金池的構(gòu)建云計算為銀行構(gòu)建靈活資金池提供了強大的技術(shù)支持。云計算的強大計算能力和存儲能力，使銀行能夠?qū)Ａ抠Y金數(shù)據(jù)進行實時處理和分析，準(zhǔn)確把握資金的流入流出情況。基于此，銀行可以將不同來源、不同期限的資金進行整合，構(gòu)建起一個靈活的資金池。在這個資金池中，資金可以根據(jù)業(yè)務(wù)需求進行靈活調(diào)配。例如，當(dāng)銀行面臨季節(jié)性的貸款需求高峰時能夠迅速從資金池中提取資金滿足信貸投放。而且，云計算的彈性特點使得銀行能夠根據(jù)業(yè)務(wù)規(guī)模的變化，靈活調(diào)整資金池的規(guī)模和結(jié)構(gòu)，降低資金閑置成本，提高資金使用效率，增強銀行流動性管理的靈活性。云計算還能助力銀行模擬不同業(yè)務(wù)拓展計劃下資金池的運行狀況。如計劃開拓新的信貸業(yè)務(wù)領(lǐng)域，通過云計算模擬可提前知曉資金池需儲備的資金量，以及對現(xiàn)有業(yè)務(wù)資金分配的影響，提前做好資金池的適應(yīng)性調(diào)整。（四）區(qū)塊鏈技術(shù)與資金清算效率提升區(qū)塊鏈技術(shù)具有去中心化、不可篡改、可追溯等特性，能夠顯著提升銀行資金清算效率。在傳統(tǒng)的資金清算模式下，涉及多個中間環(huán)節(jié)和復(fù)雜的對賬流程，導(dǎo)致清算速度慢、成本高。而區(qū)塊鏈技術(shù)構(gòu)建的分布式賬本，使得交易雙方可以直接進行點對點的資金清算，無需經(jīng)過多個中間機構(gòu)。每一筆交易信息都被記錄在區(qū)塊鏈的區(qū)塊中，且不可篡改，所有參與方都可以實時共享財務(wù)信息，實現(xiàn)交易的快速確認和清算[3]。例如，跨境支付中，以往需要數(shù)天才能完成的資金清算，利用區(qū)塊鏈技術(shù)可以縮短至數(shù)小時甚至幾分鐘。這便大大提高了資金的周轉(zhuǎn)速度，減少了資金在途時間，增強了銀行資金的流動性。在供應(yīng)鏈金融場景中，區(qū)塊鏈技術(shù)能讓銀行、供應(yīng)商和核心企業(yè)之間的資金清算更高效。供應(yīng)商發(fā)貨后，銀行基于區(qū)塊鏈智能合約能夠自動清算貨款，解決供應(yīng)商資金回籠慢的問題，從而提升整個供應(yīng)鏈資金的流動性。三、金融科技賦能銀行流動性提升的路徑（一）優(yōu)化數(shù)據(jù)采集與分析機制優(yōu)化數(shù)據(jù)采集與分析機制是金融科技賦能銀行流動性提升的基礎(chǔ)。在數(shù)據(jù)采集方面，銀行應(yīng)拓寬數(shù)據(jù)來源渠道，不僅涵蓋傳統(tǒng)的客戶交易數(shù)據(jù)、財務(wù)報表數(shù)據(jù)，還應(yīng)納入社交媒體數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)行為數(shù)據(jù)等外部數(shù)據(jù)。通過建立多維度數(shù)據(jù)采集體系，全面獲取客戶的消費習(xí)慣、投資偏好以及市場動態(tài)等信息。例如，利用網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)收集電商平臺上客戶的消費數(shù)據(jù)，分析其消費周期和金額波動，為預(yù)測客戶資金需求提供更豐富依據(jù)。在分析機制上，引入先進的數(shù)據(jù)挖掘算法和機器學(xué)習(xí)模型[4]。對海量數(shù)據(jù)進行深度分析，挖掘數(shù)據(jù)間的潛在關(guān)聯(lián)。如通過聚類分析將客戶按資金流動特征分類，針對不同類別客戶制定差異化的流動性管理策略。同時，利用時間序列分析預(yù)測資金流動趨勢，提前發(fā)現(xiàn)流動性風(fēng)險隱患。通過優(yōu)化數(shù)據(jù)采集與分析機制，銀行能夠更精準(zhǔn)地把握流動性狀況，為后續(xù)決策提供有力支持。（二）建立智能化流動性監(jiān)控體系智能化流動性監(jiān)控能夠借助金融科技實現(xiàn)對銀行流動性的實時、全方位監(jiān)控。利用大數(shù)據(jù)技術(shù)整合銀行內(nèi)部各業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，包括存貸款業(yè)務(wù)、資金交易業(yè)務(wù)等，形成統(tǒng)一的流動性數(shù)據(jù)視圖?？梢钥紤]設(shè)置關(guān)鍵指標(biāo)和預(yù)警閾值，當(dāng)流動性指標(biāo)觸及預(yù)警線時，系統(tǒng)自動發(fā)出警報。例如，設(shè)定流動性覆蓋率、凈穩(wěn)定資金比例等關(guān)鍵指標(biāo)，一旦這些指標(biāo)低于安全閾值，系統(tǒng)立即通知相關(guān)管理人員。同時，運用人工智能技術(shù)對監(jiān)控數(shù)據(jù)進行智能分析，它不僅能發(fā)現(xiàn)當(dāng)前流動性問題，還能預(yù)測潛在風(fēng)險，如通過機器學(xué)習(xí)算法對歷史數(shù)據(jù)和實時數(shù)據(jù)進行學(xué)習(xí)，提前預(yù)判可能出現(xiàn)的流動性緊張局面，并提供相應(yīng)的應(yīng)對建議。智能化流動性監(jiān)控體系能夠讓銀行及時掌握流動性狀況，快速響應(yīng)流動性風(fēng)險，保障銀行穩(wěn)健運營。（三）采用人工智能進行資金調(diào)度與風(fēng)險預(yù)測人工智能在資金調(diào)度與風(fēng)險預(yù)測方面具有顯著優(yōu)勢。在資金調(diào)度上，人工智能系統(tǒng)可根據(jù)實時的資金供求信息、市場利率變化以及各分支機構(gòu)的資金狀況，運用優(yōu)化算法制定最優(yōu)資金調(diào)度方案。例如，當(dāng)銀行總部發(fā)現(xiàn)某地區(qū)分行資金短缺，同時其他分行有閑置資金時，人工智能系統(tǒng)能綜合考慮資金轉(zhuǎn)移成本、市場利率波動等因素，快速決策并完成資金調(diào)配，實現(xiàn)資金的高效配置。在風(fēng)險預(yù)測方面，人工智能可以通過深度學(xué)習(xí)大量的金融數(shù)據(jù)和市場信息，構(gòu)建風(fēng)險預(yù)測模型[5]，該模型能夠識別復(fù)雜的風(fēng)險模式，提前預(yù)測流動性風(fēng)險的發(fā)生概率和影響程度。例如，分析宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)、行業(yè)趨勢以及銀行自身業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，預(yù)測經(jīng)濟下行周期中可能出現(xiàn)的流動性危機，并提前制定應(yīng)對策略降低風(fēng)險損失。（四）提升金融風(fēng)險管理的自動化水平提升金融風(fēng)險管理的自動化水平是金融科技賦能的重要體現(xiàn)。銀行可利用自動化技術(shù)實現(xiàn)風(fēng)險評估、監(jiān)測和控制的全流程自動化。在風(fēng)險評估環(huán)節(jié)，可基于預(yù)設(shè)的風(fēng)險評估模型，由系統(tǒng)自動收集和分析各類風(fēng)險數(shù)據(jù)，快速生成風(fēng)險評估報告。例如，在信貸業(yè)務(wù)的風(fēng)險評估方面，系統(tǒng)能夠自動抓取企業(yè)的財務(wù)數(shù)據(jù)、信用記錄等信息，運用風(fēng)險評估模型計算違約概率和風(fēng)險等級;在風(fēng)險監(jiān)測方面，系統(tǒng)能夠?qū)崟r監(jiān)控業(yè)務(wù)交易過程中的風(fēng)險指標(biāo)，一旦發(fā)現(xiàn)異常立即啟動預(yù)警機制，如對投資組合的風(fēng)險監(jiān)測，自動化系統(tǒng)能夠?qū)崟r跟蹤資產(chǎn)價格波動、市場風(fēng)險因子變化等，當(dāng)風(fēng)險超出設(shè)定范圍時及時發(fā)出警報;在風(fēng)險控制方面，系統(tǒng)能夠根據(jù)預(yù)設(shè)的風(fēng)險控制策略，自動采取措施進行風(fēng)險化解，如自動調(diào)整投資組合、限制業(yè)務(wù)規(guī)模等，有效提升銀行應(yīng)對流動性風(fēng)險的能力。（五）構(gòu)建跨機構(gòu)協(xié)作的流動性管理平臺構(gòu)建跨機構(gòu)協(xié)作的流動性管理平臺有助于銀行在更大范圍內(nèi)優(yōu)化流動性管理，該平臺能夠通過區(qū)塊鏈技術(shù)實現(xiàn)不同金融機構(gòu)之間的數(shù)據(jù)共享和信息交互。例如，銀