一、项目背景及目标

近年来，随着银行数字化转型加速推进，客户对金融服务的便捷性、精准性提出更高要求。库存现金管理作为银行运营的重要组成部分，在服务实体经济、支撑普惠金融方面扮演着基础性角色。然而，传统加钞模式高度依赖人工经验，存在预测误差大、现金库存冗余、运维成本高等问题，已无法满足现代银行高效运营的需求。

特别是在偏远地区、小微商户、老年人群等现金依赖度较高的客户群体中，若现金供给不稳定，容易引发客户流失、金融服务“空白点”等问题，不利于普惠金融目标的实现。

为破解上述难题，山西银行推动库存现金管理模型项目，目标是借助数据科技手段提升现金供需预测的精准度与灵敏度，科学优化加钞频率与额度，实现库存压降与客户体验提升“双赢”，并通过模型化管理支撑全行统一调度和精细化运营，助力银行在数字金融与普惠金融领域持续发力。

二、创新点

本项目在模型构建、优化应用和服务覆盖等方面体现出显著创新性：

（1）模型算法创新：引入Prophet时间序列模型，对带有强周期性、季节性波动的现金需求进行灵活建模，显著提升预测精度。

（2）多机制融合优化：结合动态调整机制、误差修正机制、趋势识别与容错处理能力，使模型具备较强的自适应性和鲁棒性。

（3）差异化服务策略：模型特别针对偏远地区、县域、城乡结合部等现金高需求区域设计特殊权重策略，强化普惠金融保障。

（4）全流程数据闭环：实现“预测—执行—反馈—优化”闭环管理体系，通过持续数据回流与参数更新，不断提升模型精度。

（5）服务与运营并重：兼顾客户现金使用需求与银行资金使用效率，在服务优化的同时实现成本压降与风险可控。

三、项目技术方案

项目通过构建“数据驱动 + 模型预测 + 策略优化”三层架构，搭建了具有可扩展性与实用性的库存现金管理系统：

1.数据层

汇聚多源数据，包括自助设备设备类型场景划分、存取款明细、时间数据及节假日标注等，进行清洗、标准化、时间对齐与特征提取，确保模型输入的完整性与一致性。

2.模型层

以Prophet为核心预测引擎，结合历史交易趋势识别、时间周期特征建模（周、月、节假日）、短期波动校正机制、误差反馈动态调整模块，实现未来7天自助设备现金需求预测，为库存设定合理上下限提供依据。

3.策略层

基于预测结果，生成加钞建议值，通过山西银行集数据开发、管控、服务于一体的数据平台结合业务规则，最终输出具体加钞计划，指导一线运维执行。

四、项目过程管理

项目分调研立项、模型开发、试点应用、优化推广四个阶段采用“试点先行、逐步迭代、全行推广”策略进行推进。

（1）需求调研与方案设计阶段，明确问题痛点，调研业务需求，设计总体技术架构。

（2）模型开发与内部测试阶段，搭建数据平台，构建预测模型并进行回溯测试。

（3）试点验证与优化迭代阶段，在重点区域试点运行，收集反馈并优化机制。

（4）全行部署与推广阶段，实现自助设备全覆盖，模型全面上线，系统稳定运行。

项目全过程实行里程碑式管理，明确责任分工、设立关键节点，确保按期推进，落地效果可控。

五、运营情况

自库存现金管理模型全面部署上线以来，系统运行稳定，整体性能表现优异。模型预测结果具备较高的准确性和一致性，能实时响应业务变化，满足日常运营对预测效率和数据时效的高要求。生成的加钞建议值已全面嵌入至现金调拨、运维排班、调度执行等关键业务流程，有效提升了运营管理的系统化、协同化水平。在节假日、工资发放期及其他高波动时段，模型具备较强的敏感性和适应能力，能快速识别异常交易行为并及时调整预测策略，从而保障现金供给的连续性与稳定性。

六、项目成效

1.运营效率显著提升

模型预测精度提升约15%，优化后的加钞计划精准匹配客户需求，有效避免取现高峰现金短缺或冗余积压问题，提升客户体验。

2.现金库存压降效果显著

截至2025年3月，自助设备现金库存日均余额较去年同期压降幅度达到19.68%，沉淀资金减少，运营成本大幅压降，资金使用效率显著提高。

3.成本节约与资源配置优化

通过精准加钞减少重复加钞操作，降低押运频次与成本。同时释放更多流动资金支持其他高收益业务，提升资产配置效率。

4.增强普惠金融覆盖能力

偏远网点的现金供给稳定性显著提升，客户现金可得性增强，尤其在老年人、小微商户集中区域，金融服务的便捷性与连续性明显改善，助力普惠金融深入发展。

七、经验总结

1.技术赋能是高质量运营的核心支撑

将科技要素引入传统运营管理场景，能有效突破人工经验局限，提升银行运行效率和服务能力。时间序列预测技术尤其适用于高频、强周期金融业务，是推动精细化管理的利器。

2.模型运行需持续优化机制保障

面对复杂多变的市场环境与客户行为，仅依靠一次建模远远不够，需构建涵盖动态校正、误差反馈、区域策略等机制，保障模型在长期运行中的准确性与适应性。

3.差异化策略是普惠金融实现路径关键

现金服务具有区域性差异明显的特征，尤其在县域、农村等地。以“因地制宜”的策略赋予模型区域敏感性，能更好服务不同群体，有效推动金融服务公平可得。

4.数据驱动管理重构组织运行方式

该项目不仅优化了现金运维，还推动了运作模式从“经验决策”向“数据决策”转型，为银行构建现代化、智能化、高效化运营体系奠定基础。