案例背景及面临挑战随着国内宏观经济结束高增长、金融体制改革的进一步深化，银行业依赖规模扩张和利差收入的传统盈利模式难以为继，赢利越来越微利化，必须以低成本、高效益的精细化管理去拓展市场空间，从而占有商业银行市场份额的一席之地。
现阶段，我国各大银行在运行过程中，最核心的业务内容就是现金管理业务，同时这一业务也是不同银行之间竞争的关键环节。而库存现金管理是现金管理业务中的重要组成部分。就日常金融活动中不同货币媒介而言，随着支付宝、微信支付、卡支付、人行支付系统等线上线下支付体系的不断完善，现金的使用比例呈现出下降趋势。
通过对浙江农信过去6年全省的网点数、ATM台数、现金日均余额（包括中心库库存、网点库存、ATM余额）等数据的初步分析（表1.1），可以发现：全省的网点数、ATM台数以及现金日均余额均呈现上升趋势，现金总量的攀升与日常的支付需求存在一定的差异。现金规模如何从“经验判断”到“数据设定”，需要对现金进行“全覆盖分析-精细化管理-高效率运营”设模分析，从而使现金头寸更为合理和科学。
在此背景下，如何利用大数据技术，挖掘出历史数据中的规律和价值，实现在保证现金支付的前提下，尽可能地降低现金库存规模，既可以减少商业银行的经营成本，也可以控制操作风险。
项目实施时间
2017年1月，前期可行性研究分析，理论储备。
3月初，正式启动项目开发，采用敏捷开发方式，完成第一版系统原型设计。
4月，系统调研，收集余杭、江山等行社需求。
5月，完成系统整体框架设计，持续迭代开发。
6月，系统正式生产上线，实现主体功能；完成2家行社(江山、余杭)培训试点工作。
7月，持续系统优化，完成ATM、网点预测功能上线；完成11家行社（临安、乐清、联合、萧山、温岭、上虞、普陀、定海、柯城、义乌、禾城）推广培训工作。
8月，完成7家行社（瑞安、鹿城、苍南、龙游、安吉、慈溪、永康）推广培训工作；持续系统优化，启动ATM盈利分析功能开发。
9月，完成7家行社（临海、德清、富阳、长兴、镇海、桐乡、浦江）推广培训工作。
10月，完成3家行社（常山、衢江、开化）推广培训工作。
应用技术/实施过程
浙江农信现金库存的结构主要由中心库存、网点库存（主要为柜员尾箱）、ATM设备占款和在途现金组成。根据全省近六年的历史数据，进行趋势分析、预测性分析、特殊日历分析、现金进出分析、实时现金头寸匡算，从而合理制定中心库存大小、柜员尾箱限额、网点限额、ATM钞箱的建议值及阀值，为基层行社现金管理提供精细化指引；同时，分析ATM交易情况、手续费收入、成本分析、手续费欺诈以及结合ATM位置信息，做好ATM的布局分析。该系统主要有下列三个创新点：
（一）总体现金资产历史数据趋势分析
为了分析库存、ATM设备占款、在途现金存量的变化趋势，在全省农信系统近六年数据的基础上，我们采用大数据的方法，统计中心库存现金、柜员尾箱、ATM钞箱的不生息现金资产的流动情况，从而分析农信系统现金的总量趋势以及占比情况，进而为科学指导行社日常管理决策提供理论支持。
图3.1展示了总体现金规模中库存现金、在途现金及在设备占款（对应101101、101102、101103）各自的占比。图中颜色对应相应的核算码，大小对应余额的均值，标记部分包含机构号和余额均值。
图3.2显示了某个机构从2016年1月到2017年9月每天的现金总量变化趋势。图中颜色对应相应核算码，分别为库存现金（101101）、在途现金（101102）以及设备占款（101103），反映对应机构的各类现金整体变化趋势。系统可支持按现金类型按机构查询分析近六年的历史趋势。
（二）实时数据分析及预警
提供ATM及网点现金实时余额查询，并根据现金管理模型提供的参考值对余额过高或过低的ATM或网点进行实时短信预警，从而降低现金库存量、减少现金短缺情况，在降低总体现金存量的同时提升客户体验。
现金管理模型采用大数据分析和优化模型相结合的方法，通过每日现金流量和现金管理成本建立数学模型确定现金持有量上限H、下限L以及最优值R。
如图3.3所示，当现金余额处于上下限之间时，不进行现金调拨；当现金余额处于现金持有量上限之上（下限之下）时，需要通过调拨付出（调拨收入）使现金余额达到最有现金持有量。
图3.3 现金管理模型决策示意图
1.模型中L值的确定。下限L为现金的安全持有量，即当现金调拨不能及时到位的情况下，仍能满足一段时间内客户的取现需求。L的估计一方面要满足一段时间内（如一天）的取现需求，另一方面要尽可能降低以减少现金持有成本。因此，现金管理模型采用每日最大净支出的预测值作为L的取值。具体实现步骤如下：
（1）清理每日现金收支数据；
（2）求每日最大净支出；
（3）极大值处理；
（4）平滑化处理；。
（5）使用经过上述过程的数据构建ARIMA时间序列模型，来预测之后的最大净支出，并将预测值作为现金管理模型的最小值。
图3.4为ARIMA模型对于某网点的拟合预测结果，模型使用该网点2016年6月1日至2017年5月31日的数据进行模型训练，并预测未来两周（6月1日至6月14日）的最大净支出。图中红线为模型预测值，蓝线为真实日最大净支出，黑线为日最大净支出的过去5天内的最大值。
可以看出模型拟合结果比较理想。预测值（红线）基本贴近每日最大净支出实际值。
对于ATM，现金持有量下限通过估计最大取现金额得出，方法与网点相同。
2.模型中R、H值的确定。通过模型的反复训练，模型中涉及的参数主要有现金的转换成本、机会成本、余额波动值等因素。具体公式如下简要列示。
ATM的最佳现金持有量可以通过EOQ模型计算得出。现金最优持有量（存取款机）： ；现金持有量上限：H=3H-2R。
对于网点，我们改进了EOQ模型，具现金最优持有量：；现金持有量下限：L现金持有量上限：H=3H-2R
3.模型应用举例
图3.5为现金管理模型针对某网点给出的应用实例，图中自上而下深蓝色、红色、绿色、紫色、橙色、浅蓝色线条依次为现金持有量上限、实际余额、最优现金持有量、调拨付出、调拨收入以及现金持有量下限。
图中现金余额水平在第一周高于模型预测水平。网点可以通过增加现金调拨付出金额减少现金持有量。系统将通过短信提醒余额较高、应通过调拨付出将余额降低。
图3.5 现金管理模型应用实例
5.ATM布局分析。结合GIS实现ATM全景视图展示，可视化分析ATM交易情况、手续费分析以及ATM数据采集信息，为行社ATM的合理布局提供数据支撑。后续可以扩展应用至网点科学布局。（下图3.6全景视图示例）
图3.6全景视图示例
应用效果
经过近三个月推广应用，智慧现金管理系统应用成效显著，预计全省日均库存现金可以实现下降15亿以上的目标，若按4%的年化收益，全年可新增营收超6000万，实现高效率的现金运营。以下分别从整体库存、中心库、网点、ATM、残破币等角度作具体分析。
图4.1 整体库存成效分析
如上图，全省80家行社（不含鄞州，下同）在8、9月份效果比较显著，2017年8月同比下降超14.2亿，9月同比下降超17亿。（注：数据为6月1日至9月30日的日均余额，下同）
下面将从中心库、网点、ATM、小币种以及残破币等方面给出2016年与2017年同期余额对比的典型示例。
（一）中心库成效典型行社。根据中心库日常现金流动数量可以提供现金存量建议值，从而对中心库进行精细化管理。上虞和临安于7月份开始推进中心库存压降工作，中心库现金量下降显著。
图4.2 中心库现金库存成效典型行社
图4.2显示，对于中心库现金总量：2016年6月-9月，上虞有一定程度的下降，临安库存量大幅上升；2017年6月-9月，上虞存量下降明显，临安存量基本维持在较低水平。
（二）网点成效典型行社。对于网点，系统提供网点现金存量建议值及限额瑞安和余杭分别从8月份、6月份开始根据建议值及限额对网点进行精细化管理，在网点现金存量控制方面效果明显。
图4.3显示，对于网点现金总量：2016年6月-9月，瑞安存量上升，余杭存量基本不变；2017年8月-9月，瑞安存量基本小幅下降，余杭存量环比下降明显。
3. ATM成效典型行社。系统根据ATM的种类，提供具体到每台ATM的实时操作策略，用来控制ATM现金存量、保证ATM科学运行。杭州联合和温岭从7月开始根据建议值及限额对ATM进行精细化管理。
图4.4 ATM现金成效典型行社
图4.4显示，对于ATM现金总量：2016年7月-9月，杭州联合现金存量基本不变，温岭存量上升幅度较大；2017年7月-9月，杭州联合存量下降较多，温岭存量基本不变。
4.小币种及残破币典型行社。系统可实时显示全行小额币种和残破币的数量和余额，同时支持历史趋势的查询。
图4.5 全省小额币和残破币存量对比
从图4.5展示的历史数据可以看出，2017年6月-9月，全省残破币总量下降明显，小额币总量基本不变。
图4.6展示出：2017年6月-9月，鹿城、上虞地区小币种和残破币存量都存在一定程度的下降，其中鹿城地区残破币存量与上虞地区的小额币下降幅度非常明显。
图4.6 小额币&残破币成效典型行社
单位介绍
浙江省农村信用社联合社是浙江省政府授权管理、指导、协调、服务全省81家农信系统金融机构(包括农村商业银行、农村合作银行、农村信用联社)的省级管理机构。浙江省农信联社始终坚持服务“三农”和小微企业的经营方向，以服务跨越发展、以造福民生、奉献社会为己任，抢抓机遇，开拓创新，持续推进农村信用体系建设，推出丰收小额贷款卡、丰收创业卡等重大创新型金融产品，建立科技服务中心、电子银行中心、资金运营中心、清算中心、教育培训中心等五大服务中心，不断优化管理手段，推动全省农信系统积极转变发展方式，实现了大跨越、大发展。到2016年末，浙江农信系统各项存款余额16429.8亿元，各项贷款余额10954.3亿元，存贷款总量居全省银行业第1；承担了浙江省二分之一的农户贷款和五分之一的小微企业贷款，支农支小贷款存量、历年增量、服务覆盖面均居全省银行业第一，拥有4100多个营业网点，5万多名员工，已发展成为全省网点人员最多、服务范围最广、资金规模最大的地方性金融机构。
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