摘 要：為探索金融科技賦能商業(yè)銀行流動(dòng)性提升的有效途徑，本文采用理論分析的方法，對(duì)影響商業(yè)銀行流動(dòng)性提升的關(guān)鍵因素進(jìn)行了剖析，研究了金融科技在提升銀行流動(dòng)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(cè)、人工智能資金調(diào)度、云計(jì)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(yùn)用人工智能調(diào)度與預(yù)測(cè)、提升風(fēng)險(xiǎn)管理自動(dòng)化水平、構(gòu)建跨機(jī)構(gòu)協(xié)作平臺(tái)等方面，提出了金融科技賦能銀行流動(dòng)性提升的實(shí)踐路徑，期望能夠助力商業(yè)銀行提升流動(dòng)性管理水平 。

關(guān)鍵詞：金融科技;商業(yè)銀行;流動(dòng)性管理;風(fēng)險(xiǎn)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(dòng)性管理至關(guān)重要。流動(dòng)性不僅關(guān)乎銀行日常運(yùn)營(yíng)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(dòng)性管理模式面臨著諸多挑戰(zhàn)，如難以精準(zhǔn)預(yù)測(cè)資金流動(dòng)、資金調(diào)度效率不高、風(fēng)險(xiǎn)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(yùn)而生。大數(shù)據(jù)、人工智能、云計(jì)算、區(qū)塊鏈等新興技術(shù)，為商業(yè)銀行解決流動(dòng)性管理難題提供了新的思路與方法。通過(guò)運(yùn)用金融科技，商業(yè)銀行有望打破傳統(tǒng)束縛，提升流動(dòng)性管理水平，實(shí)現(xiàn)更高效、更安全的資金運(yùn)作。

一、影響商業(yè)銀行流動(dòng)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(fù)債結(jié)構(gòu)對(duì)流動(dòng)性影響顯著。在資產(chǎn)端，若貸款期限過(guò)長(zhǎng)、流動(dòng)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(dòng)性。例如，大量資金投放于長(zhǎng)期基礎(chǔ)設(shè)施項(xiàng)目貸款，在短期內(nèi)無(wú)法收回，當(dāng)儲(chǔ)戶集中取款時(shí)銀行便可能陷入流動(dòng)性困境。在負(fù)債端，若過(guò)于依賴短期存款或同業(yè)拆借資金，在市場(chǎng)波動(dòng)時(shí)資金來(lái)源不穩(wěn)定，易引發(fā)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)。而且，內(nèi)部資金調(diào)度機(jī)制若不夠高效，各分支機(jī)構(gòu)間資金調(diào)配不靈活，會(huì)導(dǎo)致資金在部分區(qū)域閑置，而在急需的地方卻無(wú)法及時(shí)到位，從而會(huì)阻礙流動(dòng)性的提升。以某區(qū)域性銀行為例，其在業(yè)務(wù)拓展過(guò)程中過(guò)度追求長(zhǎng)期大額項(xiàng)目貸款，導(dǎo)致資產(chǎn)端流動(dòng)性資產(chǎn)占比降至極低水平。當(dāng)突發(fā)某一重大事件時(shí)，居民可能出現(xiàn)恐慌性群體取款行為，這時(shí)，銀行由于無(wú)法快速變現(xiàn)長(zhǎng)期貸款，可能會(huì)導(dǎo)致資金鏈緊張。同時(shí)，該銀行負(fù)債端短期同業(yè)拆借資金占比較高，市場(chǎng)利率稍有波動(dòng)，其資金成本便大幅上升，進(jìn)一步加劇了流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)，凸顯了內(nèi)部管理不善對(duì)流動(dòng)性的嚴(yán)重負(fù)面影響。

（二）外部環(huán)境因素

宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)的變化是重要的外部影響因素。在經(jīng)濟(jì)下行期，企業(yè)經(jīng)營(yíng)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(huì)受到嚴(yán)重影響，進(jìn)而削弱了銀行資金的流動(dòng)性。同時(shí)，市場(chǎng)利率波動(dòng)也會(huì)產(chǎn)生影響。利率上升時(shí)，儲(chǔ)戶傾向于將資金存入銀行獲取更高利息，銀行負(fù)債成本增加;而利率下降時(shí)，貸款需求雖可能增加，但存款流出會(huì)影響銀行資金的流動(dòng)性。此外，金融監(jiān)管政策的調(diào)整對(duì)商業(yè)銀行流動(dòng)性管理也提出了更高要求。如資本充足率、流動(dòng)性覆蓋率等監(jiān)管指標(biāo)的收緊，會(huì)促使銀行持有更多的流動(dòng)性資產(chǎn)，這對(duì)銀行資金的合理安排與流動(dòng)性提升帶來(lái)挑戰(zhàn)[1]。在貿(mào)易摩擦加劇的時(shí)期許多外向型企業(yè)訂單減少，經(jīng)營(yíng)陷入困境無(wú)法按時(shí)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(shí)，央行為刺激經(jīng)濟(jì)而調(diào)整利率政策，市場(chǎng)利率波動(dòng)會(huì)加大銀行調(diào)整資金定價(jià)策略的頻率，從而便會(huì)增加流動(dòng)性管理的難度與成本。

二、金融科技在提升銀行流動(dòng)性中的關(guān)鍵作用

（一）大數(shù)據(jù)與精準(zhǔn)流動(dòng)性預(yù)測(cè)

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(chǎng)宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)、行業(yè)動(dòng)態(tài)信息等。通過(guò)對(duì)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(dòng)性預(yù)測(cè)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(jìn)出規(guī)律，預(yù)測(cè)不同客戶群體在特定時(shí)段的資金需求。同時(shí)結(jié)合宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，如GDP增長(zhǎng)率、通貨膨脹率等，銀行可以對(duì)整體經(jīng)濟(jì)形勢(shì)下的資金流動(dòng)趨勢(shì)做出預(yù)判。在實(shí)際應(yīng)用中，當(dāng)銀行獲取到某一地區(qū)房地產(chǎn)市場(chǎng)活躍度上升的大數(shù)據(jù)信息時(shí)，便能預(yù)測(cè)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(chǔ)備。這種基于大數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)流動(dòng)性預(yù)測(cè)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(dòng)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(duì)金融產(chǎn)品的情緒與偏好。若發(fā)現(xiàn)某類理財(cái)產(chǎn)品在社交媒體上熱度飆升，可預(yù)測(cè)短期內(nèi)對(duì)該產(chǎn)品的資金投入將增加，提前規(guī)劃資金分配進(jìn)一步優(yōu)化流動(dòng)性管理。

（二）人工智能與智能資金調(diào)度

人工智能技術(shù)會(huì)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(shí)時(shí)的資金頭寸狀況、各分支機(jī)構(gòu)的資金需求以及市場(chǎng)利率波動(dòng)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(gè)分支機(jī)構(gòu)出現(xiàn)臨時(shí)性資金短缺，而其他分支機(jī)構(gòu)有閑置資金時(shí)，人工智能系統(tǒng)能夠迅速評(píng)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(guò)機(jī)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(chǎng)環(huán)境，預(yù)測(cè)資金流動(dòng)的潛在變化，從而動(dòng)態(tài)調(diào)整資金調(diào)度，實(shí)現(xiàn)銀行資金的高效配置，提升整體流動(dòng)性水平[2]。在面對(duì)突發(fā)金融市場(chǎng)波動(dòng)時(shí)，人工智能可以迅速分析海量歷史數(shù)據(jù)與實(shí)時(shí)行情，對(duì)比多種相似場(chǎng)景下的資金調(diào)度效果，快速給出應(yīng)對(duì)當(dāng)下波動(dòng)的最佳資金調(diào)配方案，避免因決策遲緩導(dǎo)致的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)。

（三）云計(jì)算與靈活資金池的構(gòu)建

云計(jì)算為銀行構(gòu)建靈活資金池提供了強(qiáng)大的技術(shù)支持。云計(jì)算的強(qiáng)大計(jì)算能力和存儲(chǔ)能力，使銀行能夠?qū)Ａ抠Y金數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)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(lái)源、不同期限的資金進(jìn)行整合，構(gòu)建起一個(gè)靈活的資金池。在這個(gè)資金池中，資金可以根據(jù)業(yè)務(wù)需求進(jìn)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(shí)能夠迅速?gòu)馁Y金池中提取資金滿足信貸投放。而且，云計(jì)算的彈性特點(diǎn)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(qiáng)銀行流動(dòng)性管理的靈活性。云計(jì)算還能助力銀行模擬不同業(yè)務(wù)拓展計(jì)劃下資金池的運(yùn)行狀況。如計(jì)劃開(kāi)拓新的信貸業(yè)務(wù)領(lǐng)域，通過(guò)云計(jì)算模擬可提前知曉資金池需儲(chǔ)備的資金量，以及對(duì)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(gè)中間環(huán)節(jié)和復(fù)雜的對(duì)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(jìn)行點(diǎn)對(duì)點(diǎn)的資金清算，無(wú)需經(jīng)過(guò)多個(gè)中間機(jī)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(shí)時(shí)共享財(cái)務(wù)信息，實(shí)現(xiàn)交易的快速確認(rèn)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(shí)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(shí)間，增強(qiáng)了銀行資金的流動(dòng)性。在供應(yīng)鏈金融場(chǎng)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(dòng)清算貨款，解決供應(yīng)商資金回籠慢的問(wèn)題，從而提升整個(gè)供應(yīng)鏈資金的流動(dòng)性。

三、金融科技賦能銀行流動(dòng)性提升的路徑

（一）優(yōu)化數(shù)據(jù)采集與分析機(jī)制

優(yōu)化數(shù)據(jù)采集與分析機(jī)制是金融科技賦能銀行流動(dòng)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(lái)源渠道，不僅涵蓋傳統(tǒng)的客戶交易數(shù)據(jù)、財(cái)務(wù)報(bào)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(guò)建立多維度數(shù)據(jù)采集體系，全面獲取客戶的消費(fèi)習(xí)慣、投資偏好以及市場(chǎng)動(dòng)態(tài)等信息。例如，利用網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)技術(shù)收集電商平臺(tái)上客戶的消費(fèi)數(shù)據(jù)，分析其消費(fèi)周期和金額波動(dòng)，為預(yù)測(cè)客戶資金需求提供更豐富依據(jù)。在分析機(jī)制上，引入先進(jìn)的數(shù)據(jù)挖掘算法和機(jī)器學(xué)習(xí)模型[4]。對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析，挖掘數(shù)據(jù)間的潛在關(guān)聯(lián)。如通過(guò)聚類分析將客戶按資金流動(dòng)特征分類，針對(duì)不同類別客戶制定差異化的流動(dòng)性管理策略。同時(shí)，利用時(shí)間序列分析預(yù)測(cè)資金流動(dòng)趨勢(shì)，提前發(fā)現(xiàn)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)隱患。通過(guò)優(yōu)化數(shù)據(jù)采集與分析機(jī)制，銀行能夠更精準(zhǔn)地把握流動(dòng)性狀況，為后續(xù)決策提供有力支持。

（二）建立智能化流動(dòng)性監(jiān)控體系

智能化流動(dòng)性監(jiān)控能夠借助金融科技實(shí)現(xiàn)對(duì)銀行流動(dòng)性的實(shí)時(shí)、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(dòng)性數(shù)據(jù)視圖。可以考慮設(shè)置關(guān)鍵指標(biāo)和預(yù)警閾值，當(dāng)流動(dòng)性指標(biāo)觸及預(yù)警線時(shí)，系統(tǒng)自動(dòng)發(fā)出警報(bào)。例如，設(shè)定流動(dòng)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(shí)，運(yùn)用人工智能技術(shù)對(duì)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行智能分析，它不僅能發(fā)現(xiàn)當(dāng)前流動(dòng)性問(wèn)題，還能預(yù)測(cè)潛在風(fēng)險(xiǎn)，如通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，提前預(yù)判可能出現(xiàn)的流動(dòng)性緊張局面，并提供相應(yīng)的應(yīng)對(duì)建議。智能化流動(dòng)性監(jiān)控體系能夠讓銀行及時(shí)掌握流動(dòng)性狀況，快速響應(yīng)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)，保障銀行穩(wěn)健運(yùn)營(yíng)。

（三）采用人工智能進(jìn)行資金調(diào)度與風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)

人工智能在資金調(diào)度與風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)方面具有顯著優(yōu)勢(shì)。在資金調(diào)度上，人工智能系統(tǒng)可根據(jù)實(shí)時(shí)的資金供求信息、市場(chǎng)利率變化以及各分支機(jī)構(gòu)的資金狀況，運(yùn)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(shí)其他分行有閑置資金時(shí)，人工智能系統(tǒng)能綜合考慮資金轉(zhuǎn)移成本、市場(chǎng)利率波動(dòng)等因素，快速?zèng)Q策并完成資金調(diào)配，實(shí)現(xiàn)資金的高效配置。在風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)方面，人工智能可以通過(guò)深度學(xué)習(xí)大量的金融數(shù)據(jù)和市場(chǎng)信息，構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型[5]，該模型能夠識(shí)別復(fù)雜的風(fēng)險(xiǎn)模式，提前預(yù)測(cè)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生概率和影響程度。例如，分析宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)、行業(yè)趨勢(shì)以及銀行自身業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)經(jīng)濟(jì)下行周期中可能出現(xiàn)的流動(dòng)性危機(jī)，并提前制定應(yīng)對(duì)策略降低風(fēng)險(xiǎn)損失。

（四）提升金融風(fēng)險(xiǎn)管理的自動(dòng)化水平

提升金融風(fēng)險(xiǎn)管理的自動(dòng)化水平是金融科技賦能的重要體現(xiàn)。銀行可利用自動(dòng)化技術(shù)實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、監(jiān)測(cè)和控制的全流程自動(dòng)化。在風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估環(huán)節(jié)，可基于預(yù)設(shè)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，由系統(tǒng)自動(dòng)收集和分析各類風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)，快速生成風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估報(bào)告。例如，在信貸業(yè)務(wù)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方面，系統(tǒng)能夠自動(dòng)抓取企業(yè)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、信用記錄等信息，運(yùn)用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型計(jì)算違約概率和風(fēng)險(xiǎn)等級(jí);在風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)方面，系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)控業(yè)務(wù)交易過(guò)程中的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)，一旦發(fā)現(xiàn)異常立即啟動(dòng)預(yù)警機(jī)制，如對(duì)投資組合的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)，自動(dòng)化系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)跟蹤資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)因子變化等，當(dāng)風(fēng)險(xiǎn)超出設(shè)定范圍時(shí)及時(shí)發(fā)出警報(bào);在風(fēng)險(xiǎn)控制方面，系統(tǒng)能夠根據(jù)預(yù)設(shè)的風(fēng)險(xiǎn)控制策略，自動(dòng)采取措施進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)化解，如自動(dòng)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(duì)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的能力。

（五）構(gòu)建跨機(jī)構(gòu)協(xié)作的流動(dòng)性管理平臺(tái)

構(gòu)建跨機(jī)構(gòu)協(xié)作的流動(dòng)性管理平臺(tái)有助于銀行在更大范圍內(nèi)優(yōu)化流動(dòng)性管理，該平臺(tái)能夠通過(guò)區(qū)塊鏈技術(shù)實(shí)現(xiàn)不同金融機(jī)構(gòu)之間的數(shù)據(jù)共享和信息交互。例如，銀行能夠與其他銀行、證券、保險(xiǎn)等金融機(jī)構(gòu)在平臺(tái)上共享流動(dòng)性信息，包括資金頭寸、可用資金額度等。當(dāng)一家銀行出現(xiàn)流動(dòng)性緊張時(shí)，可以通過(guò)平臺(tái)快速了解其他機(jī)構(gòu)的資金狀況尋求流動(dòng)性支持。同時(shí)，利用云計(jì)算技術(shù)搭建平臺(tái)的底層架構(gòu)，確保平臺(tái)能夠處理海量數(shù)據(jù)和高并發(fā)交易。平臺(tái)可以引入智能合約，自動(dòng)執(zhí)行跨機(jī)構(gòu)間的資金拆借、擔(dān)保等業(yè)務(wù)協(xié)議，提高協(xié)作效率，降低操作風(fēng)險(xiǎn)。通過(guò)跨機(jī)構(gòu)協(xié)作的流動(dòng)性管理平臺(tái)，金融機(jī)構(gòu)能夠?qū)崿F(xiàn)資源共享、優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，共同應(yīng)對(duì)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)，提升整個(gè)金融體系的穩(wěn)定性。

參考文獻(xiàn)：

[1]熊一博.金融科技對(duì)商業(yè)銀行流動(dòng)性創(chuàng)造的影響研究[D].昆明：云南師范大學(xué)，2024.

[2]樊冰璐.金融科技發(fā)展對(duì)商業(yè)銀行流動(dòng)性創(chuàng)造的影響研究[D].武漢：武漢紡織大學(xué)，2024.

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

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

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