存取款作为银行日常经营中最基本、频繁的业务，其效率与效益对银行整体业务经营状况有着不可忽视的影响。科学合理管理库存现金，将增强对银行的服务体验和经营管理。本文阐述了科学计算网点库存现金限额的必要性，并列举利用大数据技术作为分析工具的优势，为减少非生息资金占用，提升资金运作效率，降低经营成本，提高市场竞争力打下基础。

    科学计算网点库存现金限额

    1.降低机会成本的内在必须。银行根据业务发展需要设立营业网点，即存在库存现金作为非生息资金的占用问题。假设以每个营业网点库存现金日均节余1万元计算，某金融机构3000个营业网点一年即可节余现金3000万元，按一年期定期储蓄存款利率3.3%可盈利99万元。作为服务机构，数量众多的自动存取款机内也存放了大量现金资产。如果这些非生息资金得到合理利用，按照贷款或债券业务计算平均收益，将产生规模不小的机会成本。

    2.提高服务水平的外在要求。存取款业务在银行所有业务当中占到大多数。对顾客来说，取款方便、没有障碍是保证服务体验的首要条件。在实际经营过程中，普通取款发生频度高、时间节点不确定、金额数不大。客户大额取款需要提前预约尚可接受，但如果客户只是取少部分现金，却被告知现金不够需要等待或者不得不去选择其他网点取款时，将会降低客户体验。因此，合理设定库存现金限额也是为了提升服务水平。

    3.推动转型发展的实践需要。不管是为了实现管理水平的提升，还是为了达到增收节支的目标，实现发展转型、盈利提升始终是银行改革的首要目标。网点库存现金管理最为基本、常见，改进其计算方法、提升管理水平将不仅仅影响到现金资产运用的效率与效益，还将对银行整体经营业务产生影响。采用大数据技术计算库存现金限额不仅可以进一步降低经营成本，提升财务管理质效，同时以此为契机，为银行经营管理提供新思路与发展路径。

    大数据技术的优势

    大数据技术（或称巨量资料），指所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到提取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的信息。大数据不用随机分析法（抽样调查），而采用所有数据进行分析处理。大数据技术让我们更加了解事物的真相，而非假设事态的发展。

    一是以全部数据（或接近总体的数据）为样本，较一般计算方法具有更高的可靠性。

    二是以数据统计为依据，模型建立为辅助，弥补了人工计算下主观性强的不足，能够将库存现金的最小单元状态缩小到每笔业务，真实反映实际业务运行过程。

    三是依靠现代计算技术进行计算，短期内处理大量数据，能够快速计算库存现金并进行实时调整，具有快速性、及时性和准确性。

    四是能够根据既有数据和模型预测未来发展趋势，为库存现金调整提供预测性决策依据。在此基础上，根据多方因素，联动预测综合收益，以确定最佳库存现金额度。