从“一刀切”到“分档定”，科技助力存款定价精细化

引言

在利率市场化深化与金融脱媒加速的背景下，商业银行面临息差持续收窄的压力。数据显示，2025 年一季度商业银行净息差已降至 1.43% 在此环境下，存款定价的精细化成为银行业优化成本结构、提升竞争力的核心命题。通过“科技化”服务体系的构建，以数据驱动、智能决策为突破口，推动辖内农商银行实现利率分档、成本监测、风险预警等全流程数字化升级，为存款定价科学化提供了系统性解决方案。

一、科技支撑存款定价的底层逻辑

（一）数据集成：构建全量存款数据库

联合银行通过整合核心系统、CRM、FTP 等模块数据，建立了覆盖存款产品全生命周期的数据仓库。每日利息计提功能的实现，使农商行可每日核算新增计提利息，结合客户贡献度、资金留存周期等指标，形成动态定价模型基础。例如，通过分析客户账户的“资金沉淀曲线”，系统可自动识别高价值客户的资金闲置时段，为其匹配阶梯利率产品，提升资金黏性。

（二）算法赋能：AI 模型驱动动态定价

引入机器学习技术后，存款定价从静态规则转向动态优化。系统通过监督学习算法，对历史利率、市场供需、客户行为等数据进行训练，生成差异化定价策略。某农商行应用后，低效客户付息成本降低 18% ，同时高净值客户留存率提升 23% 。算法还可预测利率敏感型客户的流失风险，触发自动利率上浮挽留机制，实现成本与收益的精准平衡。

二、科技化服务体系的五大突破

（一）利率分档定价：从“一刀切”到精准分层

基于客户存入金额、历史贡献度、产品黏性等维度，系统将存款客户划分为5-10 个等级，并在人行自律机制框架内设定浮动区间。例如，对单笔金额超 50 万元的客户提供“金额 + 期限”复合定价，较基准利率上浮 30BP；而对低频交易客户则执行基准利率下浮 20BP. 。这种分级策略使农商行付息成本同比降低1.2 个百分点。

（二）多维监测体系：成本可视化与风险预警

新增了“实时数据看板”，实现分钟级实时数据的移动端展示，辖内农商行能更直观、更实时的了解自身发展情况，及时做出相应调整。针对全省农商银行流失客户比较严重的情况下，新增“流失客户预警”功能，为辖内农商行对流失客户进行系统化监测、把控及找回提供有力支持。

（三）期限结构优化：动态匹配市场利率曲线

新增的“核心存款报表”与“利率期限结构”模块，实现了成本结构的穿透式管理，辖内农商行能清晰全面地看到各期限存款的占比及成本情况。同时系统通过对比挂牌利率与实际执行利率的偏差，识别非理性定价行为；当某网点存款利率异常上浮超阈值时，自动触发预警。

（四）跨部门协作机制：打破数据孤岛的关键

传统存款定价的痛点在于部门数据割裂，客户信息分散在业务、运管、风控等系统中，导致定价策略之后。农商联合银行通过“三横三纵”协作框架破解此困局：

横向打通：科技部门整合核心系统（存款规模）、CRM（客户贡献度）、FTP（资金成本）等数据源，生成客户综合价值评分；

纵向贯穿：省行制定分档定价权限规则，辖内农商银行根据区域竞争动态在授权区间内浮动。

（五）客户行为预测模型：从定价响应到需求预判

为解决“定价滞后于市场变化”问题，引入LSTM（长短期记忆神经网络）模型，实现存款需求的前置预判：

输入维度：历史利率敏感性（客户流失率与利率波动的相关性）、生命周期事件（购房、教育等资金需求节点）、区域经济指标（GDP 增速、同业定价）；

输出决策：动态生成“利率弹性系数”，指导分档定价的浮动空间。高弹性客群（系数 >0.8 ）可上浮利率，低弹性客群（执行挂牌利率）。

三、实践案例：南丰农商银行的数字化转型

（一）差异化利率策略的落地

南丰农商银行通过联合银行系统，将存款客户细分为“战略客户”“价值客户”“长尾客户”三类。针对企业客户推出“对公活期存款 + 协定存款”组合产品；针对零售客户推出“智能定存”产品，根据资金留存天数自动升级利率档次。

（二）RPA 技术提升运营效率

在利率审批环节引入机器人流程自动化（RPA），将定价申请至批复的周期从 3 天缩短至 2 小时。系统通过规则引擎自动匹配客户画像与定价模型，减少人为干预导致的定价偏差。

四、未来展望：技术融合与生态构建

（一）区块链技术的深度应用

正探索将存款合约上链，利用智能合约实现利率自动执行与利息实时清算。此举可减少 15% 的运营成本，并增强客户对定价透明度的信任。

（二）行为金融学的定价创新

借鉴心理定价法，未来可设计“锚定利率”产品。例如，在手机银行界面突出显示“基准利率”，同时提供“达标增值利率”，利用锚定效应引导客户选择目标利率产品，预计可提升 30% 的定价策略有效性。

（三）开放银行生态的协同

通过与电商平台、支付机构的数据共享，辖内农商行可捕捉客户的消费场景资金流，推出“消费返利存款”“薪资自动增值计划”等场景化产品。

结语

科技驱动的存款定价精细化，已从技术工具升级演变为经营模式的重构。通过系统化、智能化的服务体系建设，不仅帮助辖内农商行实现付息成本的有效管控，更开辟了客户价值深挖、生态场景融合的新路径。未来，随着量子计算、联邦学习等技术的渗透，存款定价将迈向“实时响应、全景洞察”的更高阶形态，为银行业的可持续发展注入更强动能。

作者简介：胡佳佳（1989 年2 月-），女，汉族，江西新余人，硕士，初级经济师，从事银行工作。