人工智能模型在中小银行头寸管理中的应用
本文以中原银行在头寸管理中部署的人工智能模型为例，展示了其在中小银行资金管理中的创新应用。中小银行在预测现金流、管控流动性指标及避免合规风险方面面临挑战。基于LSTM和周期因子的人工智能模型比ARIMA模型更有效地预测存贷款数据，实现了精准头寸管理、主动流动性控制、避免资金缺口和合规风险，并推动银行发展。未来将拓展数据来源和优化模型结构，持续提升预测能力和模型表现，增强人工智能在中小银行资金管理中的作用。
头寸管理
人工智能模型
预测现金流
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| 出版日期 | 2024年05月28日 |
| 单位 | 中原银行股份有限公司 |
| 作者 | 郭磊、李巍、梁妍、宋哲泉、魏巍、党永亮、段建康、王雨坤、钟武台、张晓、秦浩、尚伟华 |
| 正文范围 | 30页以上 | 关键词 | 头寸管理；人工智能模型；预测现金流 |
| 案例类型 | 现场案例 |