常熟农商银行：基于大数据和RPA技术的“智慧头寸管理”项目

来源：2025年度农村金融机构科技创新优秀案例评选

获奖单位：常熟农商银行

荣获奖项：数智应用创新优秀案例

一、项目背景及目标

随着我行各项业务的不断拓宽，以及村改支（村镇银行改设分支机构）的加快推进，全行头寸管理的精细化与复杂程度不断攀升，头寸管理已成为我行流动性风险防控与资金运营效率提升的核心问题。我行头寸管理主要涉及支付系统、农信银系统、数字人民币系统、三方存管系统等，各系统数据通过头寸管理系统进行预报、汇总、核销，而头寸管理高度依赖业务人员自身经验，稍有不慎就有可能造成计算错误，进而导致头寸匡算偏差，流动性风险面临严峻挑战。

我行研发的“智能头寸管理”项目，深度融合大数据与RPA（机器人流程自动化）技术，旨在精准攻克以下几大业务难题：

（一）破解头寸匡算效率瓶颈。当前，我行在头寸匡算流程中，分支机构完成头寸预报后，头寸管理岗依靠人工方式进行数据收集与汇总，不仅流程繁琐复杂，更消耗了大量时间与精力，匡算效率低下。

（二）提升头寸匡算精准程度。人工方式在头寸匡算过程中犹如在钢丝上行走，面临诸多不确定性。头寸管理岗不可避免地会出现数据计算错误、匡算不及时等问题。哪怕只是一个细微的数据差错，都可能引发整体头寸匡算结果的大幅偏差，影响决策的科学性和准确性。

（三）解决头寸调整决策滞后问题。因客户交易需要，分支机构进行头寸预报调整后，头寸管理岗汇总并进行转通知，缺乏数据共享机制，头寸变动数据难以实时传递至资金营运中心，导致资金营运中心无法及时、全面掌握资金供求的动态变化，对资金的预判和决策造成困扰。

二.创新点

（一）决策智能化支持

“智能头寸管理”项目将RPA技术的数据采集、存储与分析能力与大数据技术的数据处理与挖掘能力有机结合。RPA在业务流程中实现了数据的自动化采集、存储与初步分析，大数据则进一步对这些数据进行深度处理与洞察，为RPA提供决策支持，从而实现了技术之间的优势互补，突破了传统单一技术在处理复杂业务场景时的局限性。

（二）流程自动化处理

“智能头寸管理”项目实现从数据收集、匡算到结果推送的全流程自动化。RPA机器人按照预设规则自动登录头寸管理系统，收集分支机构的头寸预报数据，自动进行数据整合和计算，根据参数设置的推送路径和频率，将结果及时推送至相关业务群。整个过程无需人工干预，大大提高了业务处理效率，减少了人为错误和流程延误。

（三）规则参数化管理

“智能头寸管理”项目基于分支机构的头寸预报数据、客户大额进出款交易数据，根据预设的金额、频率进行分段计算，并根据预设的即时预警金额进行头寸监测，当单笔出款或进款出现超过风险边界时，系统自动发出预警信息；当客户头寸预报数据出现变动，包括临时新增、修改、取消、延期进出款时，动态汇总匡算变动数据并按预设的频率进行预警。

三、项目技术方案

（一）业务模式

1.固定时点报送。头寸管理过程中，工作人员根据业务需求将头寸自动匡算时点参数化设置，例如工作日上午8点30分、9点以及多个重要时点定点推送，工作日下午13点至16点每隔1小时固定频率匡算一次，通过大数据和RPA技术匡算头寸数据，并将其自动同步至关联部门消息群。

2.多维变量报送。一是头寸预报新增数据，即在指定时点系统自动匡算当日人民币大额预报登记簿收付款轧差金额与上一匡算时点的轧差金额。二是大额交易未预报数据，即在指定时点匡算支付系统大额交易未预报的收付款轧差金额。三是头寸预报变更数据，即在指定时点，按客户维度匡算上一时段内头寸新增、取消、变更预报的具体数据，以及上述三种变更类型（新增、取消、变更）叠加后的头寸匡算。

3.金额差异报送。一是头寸预报金额。若分支机构在头寸预报时，新增、变更、取消的头寸预报收、付金额超过头寸管理岗配置的大额预报预警金额，则立即匡算对应客户的头寸数据变动情况；若低于头寸管理岗配置的大额预报预警金额，则按照指定时点匡算。二是客户进出款金额。若客户账发生大额收、付款，且该金额超过头寸管理岗配置的大额收付预警金额，则立即匡算对应客户的头寸数据；若低于头寸管理岗配置的大额预报预警金额，则按照指定时点匡算。

（二）技术架构

“智能头寸管理”项目通过模块化分层设计，使用RPA技术实现从业务需求到自动化落地的无缝衔接。系统以流程设计模块为业务入口，提供直观的组件仓库与灵活的任务调度工具，其中组件仓库预置可复用的标准化流程片段，开发人员可像搭积木一样快速组装流程；任务调度支持定时触发、事件驱动、人工一键执行三种模式。原子能力层作为核心支撑，将表格处理、浏览器界面操作、异常值检测等高频操作封装为标准化‘积木块’，通过自由组合满足跨场景需求；底层技术支撑层则依托执行引擎、运维监控模块，支持多线程并发处理、单机器人多任务流处理、异常预警、日志分析等功能，确保RPA自动化流程的稳定运行与高效管理。这一架构兼顾了业务友好性与技术可靠性，既能快速响应头寸管理的个性化需求，又能通过标准化能力复用降低开发成本，为我行数字化转型提供敏捷高效的自动化基座。

同时，该项目将Quartz定时任务框架纳入行内自研的HELP开发平台，实现一套高度自动化的预报和交易数据监测流程：资金头寸管理系统为业务人员提供UI接口，配置头寸匡算任务的相关信息（支持任务启停，修改定时配置，调整阈值等），通过文件推送和OMS等数据同步形式实时获取行内支付系统大额交易信息，再结合当日资金头寸管理系统内的预报信息，通过并发的定时任务进行预警逻辑轮询和匡算，在触发预设的预警规则后，向行内统一消息平台推送相关头寸匡算信息。

四、项目过程管理

“智能头寸管理”整个项目周期为2个月。2025年2月中旬项目启动，业务部门完成头寸管理规则梳理。2025年3月初完成需求分析，拟定开发计划。2025年4月完成主体功能开发。2025年5月测试完成并成功验收上线。

五、运营情况

“智能头寸管理”项目上线以来运行平稳，能有效监测我行头寸变动情况。截止2025年9月末，系统处理头寸预报数据共计6146笔，金额2509.07亿元，处理大额收付款数据89149笔，金额5974.67亿元，头寸匡算及时、有效，为节约人力资源、提高头寸管理效率提供了有效保障。

六、项目成效

项目上线后，能有效提升我行头寸管理能力，弥补人工匡算的缺陷，更好地为全行业务发展提供流动性安全保障。我行结合自身业务开展情况，合理设置头寸匡算时点、即时预警金额、匡算规则等逻辑，高效完成每日头寸匡算处理，主要成效包括：

（1）头寸匡算智能化。通过RPA和大数据技术，根据预设规则自动收集、汇总、计算头寸变动和预报数据，替代人工监测，让数据收集、处理与报送等重复性工作实现自动化，极大提升工作效率。

（2）变动预警实时化。RPA机器人可根据预设规则，全天候运行，对资金头寸进行全方位、不间断监测，实时捕捉来自支付系统的交易数据，一旦头寸发生异常变动即可实时预警。

（3）风险识别主动化。凭借强大的主动监测能力，当发生大额进出款时，系统能够主动识别、主动预警，通过预设算法对交易数据进行实时分析和深度挖掘。

（4）分析决策数字化。“智能头寸管理”项目为我行资金营运提供丰富且精准的数据支撑，能在第一时间将异常信息通过消息平台发送至相关管理人员，及时采取有效措施调整资金头寸、优化资产配置，从而避免资金闲置或流动性风险等问题，提升我行应对市场风险的能力，在复杂多变的金融环境中稳健发展。

七、经验总结

（一）做好前期调研

充分做好前期调研工作，深入了解业务需求及操作过程中的痛点，学习掌握业务日常操作及业务规则。

（二）明确项目目标

让团队成员深刻理解项目目标及计划，制定项目整体及阶段性目标，分解任务明确到人，及时通报进度。

（三）及时整理问题

指定专人收集项目运行过程中遇到的问题，定期组织例会通报新增及存量未解决问题，对问题一一分析讨论，查询问题原因并做记录。

（四）加强团队协作

项目团队由不同部门的专业人员组成，包括产品经理、业务经理、开发工程师、测试工程师。项目初期注重团队成员之间的磨合，加强团队成员之间的沟通。

（五）及时调整方案

项目实施过程中，经常会出现某一需求点无法实现，或实施效果无法达到预期，需及时与项目经理及业务经理进行沟通，在多方意见达成一致后微调方案。

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