近几年，随着经济增速回落、利率市场化的推进，银行资产负债管理的作用愈发凸显，并逐渐占据了核心地位。
银行过去简单对若干资产负债指标进行跟踪、统计和管理的手段已不适应当前的外部经济形势和内部管理矛盾，资产负债管理能力迫切需要提升。
从数据的角度看资债管理
在银行现代资产负债管理中，业务数据量与场景数量指数级的增加，维度组合也更多、更灵活，业务功能也更为复杂且涉及到多个方面的功能和指标计算需求——涉及存款、贷款、RWA、流动性风险、利率风险、资产、负债、内外部定价、考核等上千个大小指标（>1000）的对接与计算，普遍存在着“找数难”、“查数难”、“取数难”、“用数难”的问题。
同时，海量数据处理量造成了资债管理场景难以展现统一视图，而且较为低频，还存在着银行业务人员很难与资产负债管理人员在同一个“频道”对话的窘境。
所以，在利率市场化的趋势下，银行迫切需要通过更加差异化、精细化、特色化的经营以实现业务转型和价值创造。
新形势下，在资本和风险的约束下，实现可持续的利润最大化，将成为银行资产负债管理工作之核心。
现有资债管理模式之痛点
（1）计算复杂度高、时效性差。传统的资产负债管理是低频场景，受限于各种指标计量的天文级计算复杂度——用关系型数据库或数仓实现的计算复杂度过高，动辄需要成百上千台机器，复杂的数据迁移、建模、构建复杂庞大的中间表需要花费数天、数周的计算时间，无法实时或T+0完成资债指标计量，更无法实现动态地溯源、归因、下钻和关联分析。
（2）颗粒度粗糙、灵活性差。资产负债管理模式多依赖于数据库或数仓跑批给出成表的结果，很难实现细粒度查询，更无法实现任一组合维度上的对任意一款产品进行实时查询计算，并实现关联计算。
例如，用户若想知道：“我行北京分行某经营团队下的建筑行业的战略客户结构性存款余额与其他行业对比增长百分比？”“我行深圳分行享受了银行利率较高的存款产品的VIP客户给银行带来的综合收益比全行客户平均水平要高多少？”……此类问题均属于典型的业务人员很关注的高级（复杂）查询问题，但是无法在任何一张现有的数仓或数据库成表中直接找到答案。
（3）效率低、成本高。针对诸如以上的痛点问题，银行的业务部门每次都要通过行内科技部门或外包厂家的定制开发来实现，包括特别小的业务需求，比如任何新的维度、新的指标需求均需要重新提交并要走一整套开发流程，造成了整体周期长、成本高且效率低的问题。
Ultipa实时资产负债管理图中台
（1）三大创新。Ultipa资产负债管理图中台系统是基于实时图数据库、图计算引擎、高并发图算法等第三代人工智能（图增强智能）技术而研发出的关于银行资产负债管理构图建模与计算引擎，旨在赋能银行业务层面以深度下钻、穿透、关联与实时计量的能力。
比如针对银行资产负债管理、管理会计、计划财务管理等，其推出了一整套解决方案，包括全量资产负债管理、定价管理、绩效考核、智能分析、投入产出分析、资本配置和管理，以满足银行风险管理和智慧经营的需求，实现银行对信用风险、市场风险、流动性风险的识别、量化、控制与监管，并能够为金融机构管理层与决策层提供全景式的决策服务。
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彻底改变了银行因业务数据量大、计算量大、系统割裂、算力低下而造成的低频场景。
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实现业务交易明细级颗粒度查询、任意维度组合查询（实时化）。
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无代码、高度表单化、可视化交互操作。
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结果与过程可溯源、任意维度的归因分析、贡献度变化分析清晰、流畅。
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压力测试与情景模拟可以完全由业务人员直接实现，所见即所得。
（2）八大模块。Ultipa实时资债管理图中台系统分为“全量资产负债管理”、“流动性管理“、“日内流动性管理”、“定价管理”、“绩效管理”、“智能分析”、“投入产出分析”、“资产配置与管理”八模块，并实现以下功效：
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全局视角，全行高度，综合协调，前瞻量化，集宏观趋势预判、同业对手分析以及行内外约束因素等为一体，自动生成多重目标平衡下的最优资产负债管理方案。
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全面、立体、动态量价险布局，实时形成最优息差方案。
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满足监管部门和集团对银行法人流动性管理的要求，提供多维度现金流动性分析，情景模拟和压力测试。日内流动性管理驾驶舱（Dashboard）展示实时头寸并预测头寸曲线，按照重要币种预测LCR/NSFR等监管指标，支持内外部不同模拟情景下（如客户行为模拟），对于流动性缺口及LCR/NSFR指标的影响，为用户提供查实时询和分析报表。
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以自动生成报告替代人工编写，以图数据深度挖掘代替统计分析和回归分析，以深度关联因子归因分析迭代因果判断，智能推送预警，自动归因溯源，实现全量、全行、全币种、全场景、深层次、多维度智能分析。
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精准预测资源投入产出，提升资源投入盈利水平。
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实现资本分配和资本效益精准分析与管理。
时至今日，随着数字经济时代的全面开启，算力即是生产力，高性能图计算即实现了几万倍于传统二维表格的计算效率，且对于海量数据的增、删、改、查、算有着异乎寻常的便捷优势。
某商业银行资产负债管理图中台系统上线后，该行150亿条全量逐笔业务的明细数据实现全景式呈现与管理，毫秒级返回对任意情景的查询和模拟计算结果，同时还成功地破开了甲骨文公司（Oracle）“现金流引擎”和“规则引擎”这两个“黑盒子”……打破了国外厂商在国内银行风险计量领域的垄断地位。在今年6月17日伦敦举办的“流动性风险管理”国际会议上，我们受邀代表亚洲金融科技公司做了产品和应用案例的主题发言，受到欧洲监管部门的关注和国际大银行司库专家的强烈反响。
Ultipa资产负债智能管理图中台为某商业银行创造的价值
（3）价值赋能。我们知道，金融行业对于数据的实时性、安全性、稳定性的要求非常高，Ultipa资产负债管理图中台系统经过在真实严苛的金融环境中的使用检验后，已实现以下功能价值：
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实时对风险进行识别预警、评估量化、管理与控制：实时评估市场因素波动对银行利息收入所产生的影响。
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提高不同宏观经济周期下的净利息收入，净利息收入持续增长；提高经济资本使用的效益和效率。
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实时指导银行管理者与各部门的经营活动，如产品定价、营销策略、市场分析。
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实时多维度分析业务、产品、部门、条线、区域、渠道、客户、币种、分支机构等，深度搜索，反映出真实的盈利能力。
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实时计量考核指标，细化到最小的颗粒度，结果应用于考核与激励，合理设置薪酬等。
作者介绍
孙宇熙，云计算、大数据、高性能存储与计算系统架构专家。Ultipa CEO。曾任哈尔滨工业大学计算机学院客座教授、中国云计算专家委员会专委、Allhistory.com首席执行官、EMC卓越研发集团首席技术官、EMC中国研究院院长。
封军雷，注册会计师，国际注册内部审计师，曾就职于平安银行总行审计部、中银富登村镇银行总部风险管理部，6年神州数码银行核心系统咨询实施经验，曾为中信银行、华夏银行、招商银行、上海银保监局、宁波银保监局提供风险管理咨询和培训。
（消金界）
