商业银行资产负债管理问题与优化

鞠华彬 周晓洁

      【摘要】经济高质量发展背景下，深化利率市场化改革、金融科技冲击与严监管等多方面因素，给商业银行资产负债管理带来严峻挑战。传统粗放式管理模式已难以为继。本文分析了经济高质量发展背景下加强商业银行资产负债管理的意义，梳理了商业银行资产负债管理现状及问题，针对性提出优化路径。【关键词】资产负债管理；商业银行；风险管控
引言
      我国正从高速增长阶段转向高质量发展的全新阶段，这一宏观层面的转变，对于商业银行而言既是机遇又是挑战。过去几十年，商业银行习惯于搭乘国家经济总量快速扩张的“便车”，依托存贷利差和规模红利实现资产规模与盈利能力的跨越式提升。然而，经济高质量发展对商业银行提出更高要求，其服务实体经济需从简单满足资金量转向期限匹配、风险可控，以支持实体经济转型升级。
一、经济高质量发展背景下加强商业银行资产负债管理的意义
      （一）支持商业银行稳健发展
      在复杂市场环境中，做好资产负债管理是稳健经营的核心支撑。利率市场化改革不断深化，金融领域的竞争也日益激烈，商业银行的利润空间被压缩，传统的规模扩张模式已难以为继。通过开展精细化的资产负债管理，商业银行能合理把控资产的投放方向和负债的构成。平衡经营收益、资金流动性和运营安全性，避免因期限错配、运营成本过高引发经营风险。对于大中型银行，一套完善的资产负债管理体系能帮助其将资源配置得更合理，进一步提升自身的核心竞争力。对于中小银行而言，强化资产负债管理能够切实弥补自身资源禀赋短板，降低对单一业务及单一负债渠道的依赖，防范流动性危机与信用风险的集中爆发，进而实现长期稳定经营。
      （二）服务实体经济高质量发展
      商业银行作为金融资源配置的核心机构，其资产负债管理水平直接影响对实体经济的支持效率。高质量发展需聚焦科创、绿色、小微企业等重点领域。这些领域的融资需求往往与银行传统信贷逻辑不匹配。加强资产负债管理，能推动银行主动调整资产结构，打破路径依赖，将信贷资源精准投向实体经济薄弱环节与新兴产业。通过优化负债成本管控与资产定价机制，银行可在控制自身风险的前提下，降低新兴领域企业融资门槛，降低其融资成本，为产业升级、绿色转型提供金融支撑。
      （三）维护金融体系稳定
      商业银行是金融体系的重要支柱，其经营稳健性影响金融体系安全。在经济高质量发展阶段，金融监管趋严，加强资产负债管理可提升商业银行对多元风险的识别、计量与管控能力，从源头防范风险扩散。银行普遍强化资产负债管理，既能降低个体机构的信用、流动性和利率风险，又能减少行业内同质化竞争与风险积聚，增强金融体系抗冲击能力。规范的资产负债管理有助于银行契合监管要求、合规经营，为金融供给侧改革和宏观经济稳定提供保障，助力经济高质量发展。
二、经济高质量发展背景下商业银行资产负债管理现状和存在问题
      在经济高质量发展的政策导向与市场环境倒逼下，国内商业银行已逐步意识到资产负债管理的重要性。多数商业银行已建立起基础的资产负债管理体系。配备专门团队管控利率风险，部分大中型银行还引入了金融科技手段进行动态监测与调控。但整体管理水平受人才、技术、资金等因素限制，仍停留在基础阶段，与高质量发展的要求存在明显差距。存在资产结构失衡、负债稳定性不足、风险管控能力薄弱、管理机制僵化等问题。
      （一）资产结构失衡
      随着房地产市场供求关系发生重大变化以及地方政府债务管理趋严，商业银行长期依赖房地产和基建行业驱动的模式难以为继。但部分银行在资产投向方面存在路径依赖，房地产类资产具有规模大、期限长、抵押物足等特点，这使商业银行信贷资源仍倾向于向房地产等传统领域集中。而高质量发展要求金融资源向科技创新、绿色发展、先进制造等领域倾斜。然而，新兴领域企业普遍具有轻资产、高风险、回报周期长的特点，商业银行现有的风险评估模型仍高度依赖财务报表与实物抵押，与新兴领域行业发展特点不匹配，银行出于风险考量往往不敢贷、不愿贷。
      （二）负债稳定性不足
      存款作为银行最核心、最稳定的负债来源，近年来面临持续流失的压力。随着居民财富管理意识的提升，贵金属理财、互联网理财、基金、保险等产品分流了大量储蓄资金，银行不得不通过提高存款利率、发行高成本结构性存款等方式揽储，这推高了负债成本。市场利率（如贷款市场报价利率 LPR）在政策引导下持续下行。但存款市场的竞争依然呈现非理性特征。部分中小银行仍固守“存款立行”的传统思维。不惜通过高息揽储争夺市场份额，这导致负债端成本未能随资产端收益同步下行，进而形成了存贷款利率变动幅度不对称的倒挂格局。
      （三）资产负债期限不匹配
      经济高质量发展强调金融服务实体经济的深度与广度，制造业技术改造、新基建以及绿色能源项目往往具有资金需求量大、回报周期长的特点，需要商业银行提供长期稳定的信贷支持。然而，商业银行的负债结构却呈现出明显的短期化与波动化趋势。由于互联网金融的普及，客户资金在不同银行及金融产品间的调度更加便捷，存款的黏性大幅下降，资金来源的波动性显著增强。当商业银行利用短期、不稳定的负债资金去匹配长周期的项目贷款时，其资产负债的期限缺口被动拉大。在市场流动性充裕时尚可维持，一旦宏观政策收紧或市场情绪波动，这种严重的期限错配极易诱发流动性风险，甚至引发系统性的支付危机。
      （四）风险管控能力薄弱
      在利率市场化背景下，市场利率波动频繁，部分商业银行对利率风险的识别、计量与管控能力不足，仍沿用传统的风险管控工具，缺乏精细化的风险定价机制与对冲工具。对于汇率风险、流动性风险等多元风险，也未能建立起全面的风险管控体系，尤其是中小银行，缺乏专业的风险管控人才与先进的技术系统，对市场变化的响应滞后，风险抵御能力较弱。
      （五）管理机制僵化
      传统资产负债管理模式下，银行内部部门壁垒明显，资产负债管理部门与业务部门、风控部门、科技部门协同不畅，导致管理决策难以快速落地。业务部门在拓展信贷业务时，往往忽视资产负债结构的整体平衡，而资产负债管理部门又难以有效约束业务部门行为。
      （六）科技赋能不足
      商业银行虽然普遍加大了科技投入，但资产负债管理系统的建设仍相对滞后。多数银行仅将科技用于数据统计与基础监测，未能实现对资产负债组合的智能化分析、精准化定价与动态化调控，管理效率与精细化程度不高。多数银行的数据治理能力不足，存在严重的数据孤岛问题，信贷系统、资金交易系统与风险管理系统之间的数据尚未完全打通共享。这使得商业银行资产负债管理多停留于事后的统计分析，缺乏基于大数据与人工智能的流动性压力测试及动态情景模拟能力。在面对复杂的市场利率波动时，缺乏前瞻性的预测手段，导致决策往往依赖经验判断而非数据驱动，难以实现资产负债的主动、动态与精准管理。
三、经济高质量发展背景下商业银行资产负债管理优化路径
      （一）优化资产结构
      针对资产结构失衡问题，需要打破传统路径依赖，实现资源精准投放。商业银行应主动跳出房地产、基建领域的信贷舒适区，严格控制此类资产的投放规模与占比，结合政策导向设定行业信贷上限，逐步降低对单一传统领域的依赖度。针对性适配新兴领域融资需求，重构风险评估体系，不再单纯依赖财务报表与实物抵押，引入知识产权、技术专利、供应链信用等多元评估维度，为轻资产科创、绿色企业开辟专属信贷通道。组建专业产业研究团队，深度研究新兴产业，精准研判行业周期与企业价值，避免盲目跟风投放，通过差异化资产配置，既满足实体经济多元需求，又分散信用风险。
      （二）稳定负债端
      商业银行应深耕零售存款市场，通过优化网点服务、推出定制化存款产品、搭建线上线下融合的服务体系，提升客户黏性，稳定核心存款来源，引导理财、基金等分流资金回流存款。中小银行需跳出存款立行的传统认知，摒弃非理性揽储思维，在合规前提下合理定价，避免高息竞争，依托监管政策规范存款利率调整，减小存贷利率变动的不对称程度，守住净息差空间。
      （三）合理配置资产负债期限
      商业银行需要实现资产与负债期限动态平衡。资产端应合理控制长期信贷投放节奏，对制造业改造、新基建、绿色能源等长周期项目，采用分期投放、联合贷款等方式，分散期限压力，同时搭配中短期信贷业务，优化资产期限组合。负债端应主动吸收中长期存款，通过推出阶梯式期限存款产品，提升长期资金沉淀率。发行二级资本债、永续债及中长期金融债券补充资本，直接获取长期资金，弥补长期资金缺口。建立资产负债期限缺口动态监测机制也很重要，定期开展流动性压力测试，根据市场流动性变化调整期限结构，避免缺口被动扩大，筑牢流动性安全防线。
      （四）强化风险管控
      构建全面风险管控体系，将汇率风险、流动性风险、交叉风险纳入统一管控框架，特别是中小银行，应建立跨周期的流动性压力测试模型，充分考虑宏观政策收紧、舆情冲击等极端情景，制定分层级的应急预案，确保守住流动性安全底线。引入久期缺口分析、净现值分析等量化工具，建立动态利率风险计量模型，积极运用利率互换、远期利率协议等衍生工具对冲波动风险。
      （五）优化管理机制
      打破商业银行内部的部门壁垒，成立资产负债管理跨部门协同小组，明确资产负债管理部门、业务部门、风控部门、科技部门的职责边界，建立常态化沟通机制，确保管理决策快速传导落地。将资产负债结构平衡目标纳入业务部门绩效考核体系，弱化传统规模至上的考核导向，从绩效考核方面强化对结构优化、风险控制的激励，引导业务部门围绕商业银行整体目标开展工作，树立大局意识，提升对市场变化的响应速度。
      （六）深化科技赋能
      商业银行应该打破信贷系统、资产系统、风控系统等银行系统各自独立导致的数据孤岛，搭建统一的数据治理平台，整合多系统数据，实现数据实时共享与精准归集，为资产负债管理提供数据支撑。引入大数据、人工智能等新兴技术升级管理系统，不再局限于基础数据统计，而是实现资产负债组合的智能化分析、精准化定价与动态化调控。利用 AI 开展流动性压力测试、利率波动情景模拟，从被动事后统计转向主动事前预判，摆脱经验决策依赖，提升资产负债管理的前瞻性与精准度。
四、结语
      经济高质量发展背景下，利率市场化、金融科技冲击与监管趋严叠加，给商业银行资产负债管理带来了严峻挑战，传统粗放式管理模式已难以为继。当前商业银行在资产负债管理中存在资产结构失衡、负债稳定性不足、资产负债期限不匹配、风险管控能力薄弱、管理机制僵化、科技赋能不足等问题。优化资产负债管理，不仅是商业银行应对市场竞争、防范金融风险的内在需求，更是助力金融供给侧改革、服务经济高质量发展的重要举措。商业银行需从优化资产结构、稳定负债端、合理配置资产负债期限、强化风险管控、优化管理机制、深化科技赋能等方面，构建与高质量发展相适配的资产负债管理模式，实现自身稳健发展与服务实体经济高质量发展。
参考文献
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[2] 王帅 . 探究 LPR 变革对商业银行资产负债管理的影响 [J]. 中国集体经济 ,2025(29):117-120.