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金融智汇面对面 打造数据驱动的动态资产负债管理新范式
发布时间:2025-08-10
 随着我国利率、汇率市场化改革深入推进,利率汇率波动加剧对银行业利息净收入和经济增加值的影响不断扩大。利息收入是我国商业银行主要收入来源,净息差的持续收窄导致银行净利润减少,内源性资本增长受限,削弱银行抗风险能力以及支持实体经济能力。为助力银行业金融机构积极应对“低利率时代“,破解净息差收窄、非息不稳、营收承压等困局,进一步强化资产负债管理的“智慧大脑”和“神经中枢”作用,基于安永团队在银行资产

  随着我国利率、汇率市场化改革深入推进,利率汇率波动加剧对银行业利息净收入和经济增加值的影响不断扩大。利息收入是我国商业银行主要收入来源,净息差的持续收窄导致银行净利润减少,内源性资本增长受限,削弱银行抗风险能力以及支持实体经济能力。为助力银行业金融机构积极应对“低利率时代“,破解净息差收窄、非息不稳、营收承压等困局,进一步强化资产负债管理的“智慧大脑”和“神经中枢”作用,基于安永团队在银行资产负债管理领域多年持续深耕的经验,结合强大的金融科技和自主研发能力,我们倾力打造了数据驱动的资产负债动态管理体系建设方案。该方案通过构建资产负债管理“三大智能引擎”,夯实数字化转型“六大支柱”,为银行业金融机构实现高质效发展提供了全新范式。

  在数字化浪潮席卷和低利率时代到来的双重冲击下,商业银行正面临前所未有的挑战。如何通过引进新技术、发挥数据价值,搭建一套数据与技术双轮驱动的资产负债动态管理体系,成为当今乃至未来一段时间银行资产负债管理的重中之重。本文将带您共同探索主动资产负债管理的新机遇、新思路、新路径,努力打开新局面。

  2020年新冠疫情爆发以来,我国经济处下行期,融资需求低迷,为提振经济,加快动能转换,贷款市场报价利率(LPR)连续下调,银行业净息差水平持续收窄。根据安永最新洞察,银行业金融机构正面临以下四大痛点。

  低利率对净息差的影响是广泛且深远的,核心矛盾在于资产端收益率快速下行与负债端成本粘性之间的失衡。未来净息差管理水平的高低将成为银行分化的重要因素,银行需通过加速业务转型、客户分层经营和差异化风险定价等,积极应对因净息差收窄带来的各种挑战。

  受“减费让利”政策影响,在利息收入持续下滑的同时,传统信贷手续费收入萎缩,而财富管理、投行等新兴中间业务尚处培育阶段,客户基础薄弱、产品体系不全,暂未形成规模化效应。因此银行陷入旧业务支撑减弱、新业务承接不足的“青黄不接” 断档阵痛期,中收业务待突破。

  低利率时代,债务人更偏好长期限固定利率贷款,而负债端则以短期存款为主,借短贷长进一步加剧了期限错配风险。为此,通常银行通过拉长久期或降低信用标准(如增持高风险债券)等方式追求高收益,导致资产组合风险上升,全面风险管理精细化水平待提升。

  净息差收窄导致净利润下降,留存收益减少,内源性资本积累放缓。为保持财务可持续,银行加大高风险资产配置,风险加权资产增速超资产规模增速,或导致资本充足率下行压力上升。银行需加强资本规划,拓宽资本补充渠道。

  面对上述挑战,领先银行正通过构建数据驱动的资产负债动态管理体系实现突围。该体系以银行战略为引领,以数据资产为依托,以新兴技术为抓手,通过打造三大智能引擎,实现资产负债动态管理和最优配置。

  该引擎通过全面深度解读宏观经济数据,借助机器学习算法等新技术,对核心宏观指标进行前瞻性预判。其核心在于通过建立政策事件库,利用算法量化各类政策事件的传导路径和影响程度,从而提升宏观经济预测的精准度。此外,该引擎通过梳理行业内外部关键驱动因素,搭建多维行业指标体系,绘制全产业链图谱,结合模型算法生成行业景气度指数,实现对不同行业发展态势的全面深刻洞察,为银行把握行业发展机遇、规避潜在风险等提供决策支持。

  在外部环境洞察的基础上,该引擎围绕宏观经济趋势、中观行业动态和微观客户需求,构建覆盖银行全业务线、灵活可扩展的分析模型库;通过海量数据挖掘,穿透业务表象洞察发展规律与潜在机会,为资产配置和资源分配提供科学依据;同时,支持根据银行战略规划和经营实际,精准识别驱动业务发展的内外部核心因子,从而构建场景化、动态化、多维化的业务预测模型。

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  该引擎以业务逻辑为核心、数据资产为支撑、专业模型为工具,通过市场波动模拟、业务发展推演和客户行为预测,动态优化资产负债布局,实现安全性、流动性、效益性等多重目标的动态平衡,助力银行提升核心竞争力。在技术应用层面,该引擎适度融合图神经网络、强化学习和联邦学习等新技术,结合银行实际打造基于大模型的资产配置方案知识库,为业务人员科学制定方案提供参考;依托生成式AI技术,融合内外部多模态数据,结合产业链特征和客群画像,构建集智能问答交互、意图识别、大模型可视化分析于一体的定价闭环,实现穿透式智能综合定价;基于估值引擎,结合市场走势预测和多情景分析,构建特色化的套期策略模拟试算引擎,为科学制定套期策略、评估套期有效性及管理套期风险奠定坚实基础。

  银行业作为信息技术密集型行业,自动智能的信息系统是银行提供高效、便捷、多元服务的关键。在数字经济大背景下,银行发展科技能力取得突破的关键是构建数字化思维,需要将数字化思维融入资产负债管理全生命周期中,构建覆盖全业务、全场景的智能技术体系,为促进内部管理质量提升提供助力。例如,在组合管理中,可通过智能算法整合多维度数据动态优化资产负债结构,平衡收益与风险;定价管理依托生成式AI工具生成差异化定价方案,在防范风险的前提下提升资产收益水平;资本管理借助实时监控与模拟技术,动态计量资本充足率并预警;绩效管理则通过流程引擎与大数据技术,实现从指标到考核的全流程自动化与智能化,确保目标与执行高效联动,让数字化思维贯穿资产负债管理各环节,推动管理效能全方位提升。

  聚焦资产负债管理关键领域,通过构建以“资本约束、风险管理、价值创造”为核心的价值管理体系,发挥创新技术和数据资产的多重价值,打造资产负债动态管理体系,为银行资产负债管理注入新活力。为有序有效构建数据驱动的资产负债管理体系,安永建议采用“四步走”实施策略。

  随着5G、边缘计算和流处理技术日益成熟,资产负债管理正突破传统时效限制,迈向全域实时动态监控。依托分布式数据架构,银行可实时抓取信贷投放、存款流失、同业交易等全量业务数据,结合物联网设备获取银行经营动态,同步更新资产负债重定价缺口,确保风险敞口始终处于可控范围内。这种实时能力不仅将风险处置响应时间从小时级压缩至分钟级,更能让管理层动态掌握业务全貌,为科学决策提供数据支撑。

  创新技术正从辅助工具升级为资产负债管理核心引擎,在策略优化、情景模拟、压力测试、报告生成等领域实现全面渗透。情景模拟时,机器学习算法可融合宏观政策、市场行情、突发事件等多模态信息,精准推演资产负债表演变过程,较传统蒙特卡洛模拟更高效、更智能。在生成报告时,基于大模型的智能写作能力可将分散的监管指标、业务数据转化为结构化分析报告,支持多维拆解和自然语言交互查询,增加管理报告可读性。

  通过开放API打通产业链数据壁垒,资产负债管理从银行内部闭环走向银行、企业、监管等的生态循环。在客户层面,银行可通过对接核心企业ERP系统获取上下游交易数据,结合税务、海关等政务数据,构建覆盖全产业链的风险评估模型;通过与同业机构共建数据共享联盟,实时交互同业存单发行利率、质押式回购成交量等信息,优化同业业务定价策略。在监管层面,通过API直连监管平台,实现监管指标的实时报送与动态校验,在提升合规效率的同时动态接收解读监管政策,为资产负债提前布局预留缓冲期。这种生态化模式打破了数据孤岛,使风险评估从单一机构视角升级为全域生态视角,未来必将提升资产负债管理的精准度和前瞻性。

  “在充满不确定性的时代,数据洞察力就是风险免疫力,动态管理能力就是核心竞争力。”商业银行能否在低利率环境中破茧重生,取决于今天对资产负债管理数字化转型的决心、定力和投入。数据驱动的资产负债动态管理解决方案,必将助您在新一轮资产负债管理变革中赢得先机,未来已来,唯变不变。

  本文是为提供一般信息的用途所撰写,并非旨在成为可依赖的会计、税务、法律或其他专业意见。请向您的顾问获取具体意见。返回搜狐,查看更多