一、项目简介

通过分析四川农商银行辖内营业网点（简称“网点”）多年现金需求数据并结合网点实际运营状况，建设全新的数字化现金管理模型，在现有网点现金管理流程不变、现有钞车押运方式不变、且不额外增加一线业务人员负担的前提下，为四川农商银行每个网点设置合理的尾箱限额，试点推广取得了良好效果。经测算，在每日调拨现金条件下，网均现金限额降幅达45%以上，有效降低了现金管理风险。压降现金可统筹用于同业拆借等，不仅能增加网点经营效益，又能降低网点运行成本。

二、项目背景

数智化作为现代社会发展的重要驱动力，已融合到经济社会发展各领域，各商业银行也积极推进数字化转型。但对于现金管理方面，各商业银行仍普遍粗放，主要依赖存贷规模指标和人员经验进行限额设置与调拨决策，导致网点普遍存在现金积压，增加了查库、碰库难度，加大了现金管理风险。

通过数智化现金管理模型分析四川农商银行各网点上年同月实际现金数据作为计算当月尾箱限额依据， “降本、控险、增效”成效显著，总结提炼出可复制推广经验，为全辖各农商银行优化现金管理提供实践参考。

三、技术方案

（一）预测网点实际现金需求量

四川农商银行各网点多年现金数据表明，在实际的生产经营环境中，相邻年度同月营业状况具有相似性（如图1所示：以安岳农商银行为例），使用2022年网点现金使用数据作为样本数据预测现金需求量、2023年网点现金使用数据验证预测现金需求覆盖率。

图1安岳农商行日均现金需求量走势图

1.计算预测现金需求量基础值

一是普通移动平均，依托移动平均思路作为某日实际现金需求量预测依据，根据多次回测发现，10天的移动平均预测当日实际现金需求量效果最好，即：T日预测现金需求量=第T-1日到第T-11日实际现金需求量的和/10，计算每日预测现金需求量基础值为D。

二是加权移动平均，网点在实际生产环境中，存在日期间隔越短实际现金需求量越接近的情况，因此在计算去年同月每日预测现金需求量赋予前10天不同权重（越靠近当日的日期权重越高，选择前10天为1-10的权重用于计算），即：第T日预测现金需求量=T-1日到第T-11日实际现金需求量与权重的乘积和除以权重总和，计算每日预测现金需求量预测值为D’。

2.利用基础值计算预测现金需求量

将2022年同月划分为上中下三旬，并利用简单移动平均和加权移动平均计算出D1—D10，D11—D20,D21—D30(或D31)三旬的预测现金需求量平均值，为满足一个月的现金需求量，选取最大平均预测现金需求量作为计算当月预测现金需求量。

3.利用中位数计算预测现金需求量

由于各网点每日实际现金需求量可能会出现波动较大的情况，相较于平均值易受极端数据的影响，中位数更能代表一段时间内各网点的实际现金需求量。并利用简单移动平均和加权移动平均计算出D’1—D’10，D’11—D’20, D’21—D’30(或D’31)三旬的预测现金需求量中位数，为满足一个月的现金需求量，选取最大的预测现金需求量中位数作为计算当月计算当月预测现金需求量。

针对上述4种预测方法（方法一为平均值预测平均数、方法二为平均值预测中位数、方法三为加权值预测平均数、方法四为加权值预测中位数）综合考虑每个网点限额的有效性和限额最小值，在满足现金实际需求量最低要求前提下，选择数额最低的预测现金需求量计算方法。

（二）尾箱推荐限额设置及可视化

1.尾箱推荐限额设置

由于各网点实际现金调拨周期不同，在预测现金需求量接近的情况下设置尾箱限额不同，实际余额尾箱限额=当月预测现金需求量*调拨周期。如网点每日均可调拨现金则调拨周期设置为1，如网点每2天调拨一次现金则调拨周期设置为2。

2.针对柜面柜员尾箱和ATM/CRS机具尾箱区分限额

网点所处位置不同，柜面和机具现金交易占比差异较大，乡镇网点机具交易量占比可达70%以上，而城区网点则相反，柜面交易量占比可达65%以上。因此，在尾箱推荐限额设置中，当月预测现金需求量分为柜面预测现金需求量和机具预测现金需求量，分别按照柜面调拨周期以及机具清机加钞周期设置限额，两者合并为网点总限额。

3.尾箱推荐限额可视化

为便于各网点随时掌握网点现金使用情况及推荐限额，将各网点现金数据进行可视化展示，各农商银行业务人员登录系统可查询每日预测现金需求量、实际现金使用量、每月推荐限额等相关信息并做好现金管理。

四、创新点

数字化现金管理模式摒弃了商业银行原有粗放式现金管理模式，从现金实际使用量入手利用模型分析生产数据，重塑网点现金组织模式、业务模式和管理模式。在保证网点正常运营的前提下大幅压降库存现金，有效降低了现金管理风险。压降现金可统筹用于同业拆借等，不仅能增加网点经营效益，又能降低网点运行成本。

五、应用成效

数字化现金管理模式在四川农商银行多个农商银行试点推广以来取得了良好的效果，如德阳农商银行中江支行试点后全支行库存现金限额下降5000万元，安岳农商银行试点后全行库存现金限额下降5274万。下面，以安岳农商银行为例展示应用成效。

（一）库存限额压降情况

安岳农商银行于2024年6月推行数字化现金管理模式，各支行库存现金限额相较于实施前下降5274万元，为保证应对突发情况清算中心限额保持不变。详情如下表：

从支行布局来看，城区、乡镇网点网均库存现金限额下降值分别为76万元和55万元，降幅分别是46.8%和57.2%。详情如下表：

（二）现金供应及回收情况

对比过去两年同期，安岳农商银行推行数字化现金管理模式后日均供应现金金额都略有增加，但日均现金供应次数增幅明显大于金额增幅。详情如下表：

同时，由于各支行库存限额大幅降低缘故，2024年现金回收金额对比过去两年同期有明显增加，同样回收现金次数增幅明显大于金额增幅，详情如下表：

六、实践经验与启示

(一) 方法论创新，数据驱动替代经验判断。一是模型摒弃了依赖“存款规模”“业务量”等间接指标的粗放逻辑，直击“实际现金需求量”核心，从根本上解决了传统方法量化不准的痛点。二是采用“同期数据对比”预测（去年同月数据预测本月需求），实现了限额的月度动态调整，既响应了周期性波动（季节/节假日），又保证了短期内的操作稳定性，便于网点执行。三是区分柜面与自助机具（ATM/CRS）两大渠道进行独立预测与限额设置，有效解决了因网点类型（城区/乡镇）导致的渠道需求结构差异问题，使限额设置更贴合实际业务场景。

(二) 实践成效，降本控险效果显著。一是改变了以往主要依靠管理人员经验粗略估算备付金的模式，该模式主观性强、误差大，且易滋生操作风险。二是推广实践充分证明，该精细化管理模式能显著压降网点库存现金及闲置资金规模。三是在有效保障日常支付需求的同时，实现了运营效率提升， 降低现金占用，盘活资金用于创收（如同业拆借），减少押运、保管等成本。四是有效控制风险。大幅降低库存现金目标值，直接减少了查库、碰库工作量及潜在的操作风险敞口。

(三) 推广路径，具备普适性与可复制性。一是模型简洁高效，预测逻辑（移动平均、中位数筛选）清晰明了，计算过程不复杂，对技术资源要求适中。二是数据基础普适， 核心依赖的“相邻年度同月业务相似性”规律，在银行网点现金管理中具有普遍性，历史现金需求数据是推广实施的充分条件。三是配套机制成熟，结合已验证有效的大额预约制、应急预案等配套管理措施，形成了完整的、可复制的现金管理优化方案。该模式特别适用于拥有一定历史数据积累、网点数量众多且寻求现金管理精细化转型的商业银行，具备在全省乃至更广范围推广的坚实基础。