金融科技賦能商業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，對影響商業銀行流動性提升的關鍵因素進行了剖析，研究了金融科技在提升銀行流動性中的關鍵作用。結果表明，金融科技在大數據精準預測、人工智能資金調度、云計算構建資金池、區塊鏈提升清算效率等方面作用顯著。在此基礎上，從優化數據采集分析、建立智能化監控體系、運用人工智能調度與預測、提升風險管理自動化水平、構建跨機構協作平臺等方面，提出了金融科技賦能銀行流動性提升的實踐路徑，期望能夠助力商業銀行提升流動性管理水平 。

關鍵詞：金融科技;商業銀行;流動性管理;風險管理

在金融行業快速發展的當下，商業銀行的流動性管理至關重要。流動性不僅關乎銀行日常運營的穩定性，更是維持金融體系穩健的關鍵因素。然而，傳統的商業銀行流動性管理模式面臨著諸多挑戰，如難以精準預測資金流動、資金調度效率不高、風險管控存在局限性等。隨著科技與金融的深度融合，金融科技應運而生。大數據、人工智能、云計算、區塊鏈等新興技術，為商業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，商業銀行有望打破傳統束縛，提升流動性管理水平，實現更高效、更安全的資金運作。

一、影響商業銀行流動性提升的關鍵因素

（一）內部管理因素

商業銀行內部的資產負債結構對流動性影響顯著。在資產端，若貸款期限過長、流動性資產占比低，一旦出現突發資金需求，銀行難以快速變現資產以滿足流動性。例如，大量資金投放于長期基礎設施項目貸款，在短期內無法收回，當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拆借資金，在市場波動時資金來源不穩定，易引發流動性風險。而且，內部資金調度機制若不夠高效，各分支機構間資金調配不靈活，會導致資金在部分區域閑置，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。以某區域性銀行為例，其在業務拓展過程中過度追求長期大額項目貸款，導致資產端流動性資產占比降至極低水平。當突發某一重大事件時，居民可能出現恐慌性群體取款行為，這時，銀行由于無法快速變現長期貸款，可能會導致資金鏈緊張。同時，該銀行負債端短期同業拆借資金占比較高，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險，凸顯了內部管理不善對流動性的嚴重負面影響。

（二）外部環境因素

宏觀經濟形勢的變化是重要的外部影響因素。在經濟下行期，企業經營困難，還款能力下降，銀行不良貸款增加，資產質量惡化，銀行資金回籠便會受到嚴重影響，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，金融監管政策的調整對商業銀行流動性管理也提出了更高要求。如資本充足率、流動性覆蓋率等監管指標的收緊，會促使銀行持有更多的流動性資產，這對銀行資金的合理安排與流動性提升帶來挑戰[1]。在貿易摩擦加劇的時期許多外向型企業訂單減少，經營陷入困境無法按時償還銀行貸款，導致銀行不良貸款率上升、資金回籠困難。同時，央行為刺激經濟而調整利率政策，市場利率波動會加大銀行調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鍵作用

（一）大數據與精準流動性預測

大數據技術能夠收集海量的內外部數據，包括客戶交易記錄、市場宏觀經濟數據、行業動態信息等。通過對這些數據的深度挖掘與分析，銀行可以建立起精準的流動性預測模型。例如，借助客戶交易數據，銀行能夠精準掌握客戶的資金進出規律，預測不同客戶群體在特定時段的資金需求。同時結合宏觀經濟數據，如GDP增長率、通貨膨脹率等，銀行可以對整體經濟形勢下的資金流動趨勢做出預判。在實際應用中，當銀行獲取到某一地區房地產市場活躍度上升的大數據信息時，便能預測與之相關的房貸業務資金需求可能增加，提前做好資金儲備。這種基于大數據的精準流動性預測使銀行能夠更準確地把握資金供求關系，極大地提高了流動性管理的前瞻性。銀行還可利用大數據分析社交媒體數據，洞察公眾對金融產品的情緒與偏好。若發現某類理財產品在社交媒體上熱度飆升，可預測短期內對該產品的資金投入將增加，提前規劃資金分配進一步優化流動性管理。

（二）人工智能與智能資金調度

人工智能技術會賦予銀行智能資金調度的能力。一方面，人工智能算法可以根據銀行實時的資金頭寸狀況、各分支機構的資金需求以及市場利率波動等多維度信息，快速制定最優的資金調度方案。例如，當某個分支機構出現臨時性資金短缺，而其他分支機構有閑置資金時，人工智能系統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配。另一方面，人工智能能夠通過機器學習不斷優化資金調度策略。隨著處理的數據量不斷增加，它能更好地適應復雜多變的市場環境，預測資金流動的潛在變化，從而動態調整資金調度，實現銀行資金的高效配置，提升整體流動性水平[2]。在面對突發金融市場波動時，人工智能可以迅速分析海量歷史數據與實時行情，對比多種相似場景下的資金調度效果，快速給出應對當下波動的最佳資金調配方案，避免因決策遲緩導致的流動性風險。

（三）云計算與靈活資金池的構建

云計算為銀行構建靈活資金池提供了強大的技術支持。云計算的強大計算能力和存儲能力，使銀行能夠對海量資金數據進行實時處理和分析，準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，構建起一個靈活的資金池。在這個資金池中，資金可以根據業務需求進行靈活調配。例如，當銀行面臨季節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業務規模的變化，靈活調整資金池的規模和結構，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務拓展計劃下資金池的運行狀況。如計劃開拓新的信貸業務領域，通過云計算模擬可提前知曉資金池需儲備的資金量，以及對現有業務資金分配的影響，提前做好資金池的適應性調整。

（四）區塊鏈技術與資金清算效率提升

區塊鏈技術具有去中心化、不可篡改、可追溯等特性，能夠顯著提升銀行資金清算效率。在傳統的資金清算模式下，涉及多個中間環節和復雜的對賬流程，導致清算速度慢、成本高。而區塊鏈技術構建的分布式賬本，使得交易雙方可以直接進行點對點的資金清算，無需經過多個中間機構。每一筆交易信息都被記錄在區塊鏈的區塊中，且不可篡改，所有參與方都可以實時共享財務信息，實現交易的快速確認和清算[3]。例如，跨境支付中，以往需要數天才能完成的資金清算，利用區塊鏈技術可以縮短至數小時甚至幾分鐘。這便大大提高了資金的周轉速度，減少了資金在途時間，增強了銀行資金的流動性。在供應鏈金融場景中，區塊鏈技術能讓銀行、供應商和核心企業之間的資金清算更高效。供應商發貨后，銀行基于區塊鏈智能合約能夠自動清算貨款，解決供應商資金回籠慢的問題，從而提升整個供應鏈資金的流動性。

三、金融科技賦能銀行流動性提升的路徑

（一）優化數據采集與分析機制

優化數據采集與分析機制是金融科技賦能銀行流動性提升的基礎。在數據采集方面，銀行應拓寬數據來源渠道，不僅涵蓋傳統的客戶交易數據、財務報表數據，還應納入社交媒體數據、互聯網行為數據等外部數據。通過建立多維度數據采集體系，全面獲取客戶的消費習慣、投資偏好以及市場動態等信息。例如，利用網絡爬蟲技術收集電商平臺上客戶的消費數據，分析其消費周期和金額波動，為預測客戶資金需求提供更豐富依據。在分析機制上，引入先進的數據挖掘算法和機器學習模型[4]。對海量數據進行深度分析，挖掘數據間的潛在關聯。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測資金流動趨勢，提前發現流動性風險隱患。通過優化數據采集與分析機制，銀行能夠更精準地把握流動性狀況，為后續決策提供有力支持。

（二）建立智能化流動性監控體系

智能化流動性監控能夠借助金融科技實現對銀行流動性的實時、全方位監控。利用大數據技術整合銀行內部各業務系統的數據，包括存貸款業務、資金交易業務等，形成統一的流動性數據視圖。可以考慮設置關鍵指標和預警閾值，當流動性指標觸及預警線時，系統自動發出警報。例如，設定流動性覆蓋率、凈穩定資金比例等關鍵指標，一旦這些指標低于安全閾值，系統立即通知相關管理人員。同時，運用人工智能技術對監控數據進行智能分析，它不僅能發現當前流動性問題，還能預測潛在風險，如通過機器學習算法對歷史數據和實時數據進行學習，提前預判可能出現的流動性緊張局面，并提供相應的應對建議。智能化流動性監控體系能夠讓銀行及時掌握流動性狀況，快速響應流動性風險，保障銀行穩健運營。

（三）采用人工智能進行資金調度與風險預測

人工智能在資金調度與風險預測方面具有顯著優勢。在資金調度上，人工智能系統可根據實時的資金供求信息、市場利率變化以及各分支機構的資金狀況，運用優化算法制定最優資金調度方案。例如，當銀行總部發現某地區分行資金短缺，同時其他分行有閑置資金時，人工智能系統能綜合考慮資金轉移成本、市場利率波動等因素，快速決策并完成資金調配，實現資金的高效配置。在風險預測方面，人工智能可以通過深度學習大量的金融數據和市場信息，構建風險預測模型[5]，該模型能夠識別復雜的風險模式，提前預測流動性風險的發生概率和影響程度。例如，分析宏觀經濟數據、行業趨勢以及銀行自身業務數據，預測經濟下行周期中可能出現的流動性危機，并提前制定應對策略降低風險損失。

（四）提升金融風險管理的自動化水平

提升金融風險管理的自動化水平是金融科技賦能的重要體現。銀行可利用自動化技術實現風險評估、監測和控制的全流程自動化。在風險評估環節，可基于預設的風險評估模型，由系統自動收集和分析各類風險數據，快速生成風險評估報告。例如，在信貸業務的風險評估方面，系統能夠自動抓取企業的財務數據、信用記錄等信息，運用風險評估模型計算違約概率和風險等級;在風險監測方面，系統能夠實時監控業務交易過程中的風險指標，一旦發現異常立即啟動預警機制，如對投資組合的風險監測，自動化系統能夠實時跟蹤資產價格波動、市場風險因子變化等，當風險超出設定范圍時及時發出警報;在風險控制方面，系統能夠根據預設的風險控制策略，自動采取措施進行風險化解，如自動調整投資組合、限制業務規模等，有效提升銀行應對流動性風險的能力。

（五）構建跨機構協作的流動性管理平臺

構建跨機構協作的流動性管理平臺有助于銀行在更大范圍內優化流動性管理，該平臺能夠通過區塊鏈技術實現不同金融機構之間的數據共享和信息交互。例如，銀行能夠與其他銀行、證券、保險等金融機構在平臺上共享流動性信息，包括資金頭寸、可用資金額度等。當一家銀行出現流動性緊張時，可以通過平臺快速了解其他機構的資金狀況尋求流動性支持。同時，利用云計算技術搭建平臺的底層架構，確保平臺能夠處理海量數據和高并發交易。平臺可以引入智能合約，自動執行跨機構間的資金拆借、擔保等業務協議，提高協作效率，降低操作風險。通過跨機構協作的流動性管理平臺，金融機構能夠實現資源共享、優勢互補，共同應對流動性風險，提升整個金融體系的穩定性。

參考文獻：

[1]熊一博.金融科技對商業銀行流動性創造的影響研究[D].昆明：云南師范大學，2024.

[2]樊冰璐.金融科技發展對商業銀行流動性創造的影響研究[D].武漢：武漢紡織大學，2024.

[3]田斌.金融科技賦能商業銀行客戶服務轉型研究[J].金融客，2024（05）：7-9.

[4]文學舟，周志慧，范歆婷，等.金融科技賦能下商業銀行小微企業信貸供給精準性的影響因素研究——基于雙中介模型[J].金融理論與實踐，2024（02）：97-109.

[5]宋曉陽，楊袁紫薇，劉芬華，等.金融科技賦能商業銀行的勞動要素替代效應[J].科技管理研究，2023，43（22）：192-200.