文/王恩博

　　銀行靠簡單的吸存放貸“躺著賺錢”，這種時代已一去不復返。

　　畢馬威中國發布的《2025年中國銀行業調查報告》顯示，在利率中樞持續走低、全球經濟環境不確定性加劇的背景下，我國商業銀行運行總體穩健、不乏亮點，但經營仍面臨挑戰，尤其利息凈收入和中間業務收入增長承壓。

　　健康、可持續的盈利能力，既能幫助銀行緩釋風險，又是其支持實體經濟的底氣。于是行業不得不思考：未來靠什么掙錢？

　　畢馬威中國金融行業研究中心主管合伙人李礫近日接受中新社國是直通車采訪時表示，受存款定期化等影響，存款平均成本率降幅不及貸款收益率，衡量銀行盈利能力的主要指標——凈息差預計仍將承壓。

　　不過，這些挑戰正驅動銀行經營邏輯和業務端發生深層次變革，加之“AI時刻”已經到來，或將為行業發掘新的盈利增長點。

　　凈息差挑戰驅動銀行思變

　　國是直通車：近年來銀行業凈息差持續縮窄，對盈利能力的影響是否可控？各家銀行是怎樣應對的？

　　李礫：根據國家金融監督管理總局的數據，今年一季度商業銀行凈息差為1.43%，較2024年四季度末下降了9個基點。在今年適度寬松的貨幣政策環境下，未來資產端利率可能進一步下調。同時，銀行平均存款付息率雖經歷多輪下調，但由于受存款定期化等影響，存款平均成本率降幅不及貸款收益率，預計凈息差仍將承壓。

　　凈息差持續收窄對銀行業既是挑戰，也驅動銀行經營邏輯從“以產品為中心”到“以人為中心”的深層變革，業務端從“存款產品驅動”向“客戶價值驅動”轉變。

　　例如，在低利率與市場波動加劇的背景下，個人客戶的存款需求呈現避險、保障與消費三位一體的特征。銀行正通過產品創新與服務升級，滿足客戶在資產配置、生活保障和消費規劃等方面的核心訴求，加速從“推銷存款產品”向“提供綜合服務”轉型。

　　我國部分銀行還在探索提高非息收入對營業收入的貢獻，主要手段包括探索業務創新模式，加強投、托、銷、撮聯動，聚焦交易型銀行、代客交易、結售匯、貴金屬交易、債券交易、外匯交易等重點業務，打造“一體化綜合金融解決方案”等。

　　國是直通車：畢馬威的報告中提到，過去一年里，銀行業在復雜的宏觀經濟環境下展現出強大韌性與發展活力。韌性與活力怎么理解？

　　李礫：韌性與活力主要體現在資產質量、流動性和風險管理等方面。

　　商業銀行貸款不良率持續下降，截至2024年底為1.50%，較上季末下降6個基點。同期，商業銀行整體流動性比例為76.7%，較上年末增加8.9個百分點，增幅呈逐年擴大趨勢。2024年底，商業銀行資本充足率為15.74%，核心一級資本充足率為11.00%，分別較上年提升0.68個百分點和0.46個百分點，資本充足率穩中向好，抵御風險能力增強。

　　但也應看到，銀行業營業利潤負增長，面臨短期經營壓力。在低利率時代和人工智能迅速發展的當下，銀行既要正視短期經營壓力，也要優化戰略、組織與業務層面的長期布局，促進穩健發展。

　　在數據成為重要經營要素，AI成為核心生產力，以及合規治理作為機制保障，共同驅動銀行價值鏈深度重塑的背景下，銀行應持續向“智能化、數字化、多元化”方向邁進，打破傳統管理壁壘，建立跨職能協作機制，重構組織模式，并抓住生態系統演化的機遇，創新金融產品和服務。

　　銀行業“AI時刻”第二幕開啟

　　國是直通車：在年初的上市公司年報季中，“人工智能”“大模型”成為各大銀行業績發布會上的高頻詞。銀行業是否已經進入了“AI時刻”？

　　李爍：早在大模型前，AI和大數據、云計算等新興技術就已隨金融科技發展，廣泛滲透到銀行的核心業務流程中，成為提升效率、控制風險和改善客戶體驗不可或缺的工具。生成式AI可以說正開啟銀行業“AI時刻”的第二幕，可能為銀行業務帶來顛覆性變化。

　　比如，在智能客服方面，從回答標準化問題，到能進行有深度、有情感、個性化的多輪對話，甚至主動為客戶提供財務規劃建議；在代碼生成與系統優化方面，幫助銀行IT人員自動生成代碼、調試程序，加速金融產品迭代；在組織架構方面，能用自然語言與數據進行交互，讓非技術人員也可以進行復雜的數據分析和洞察，從而實現人機協同。

　　應該將銀行的“AI時刻”看作一個新起點，而不是終點。它標志著銀行業從“信息化”“數字化”邁向“智能化”的關鍵轉折。當前，大部分銀行正處于從“AI工具化”(應用AI解決單點問題)向“AI能力化”(將AI整合成平臺級核心能力)的過渡階段。未來，隨著生成式AI等新技術的成熟和深化應用，這場變革還將觸及銀行的組織架構、商業模式和文化內核。

　　未來五年銀行業或現四大趨勢

　　國是直通車：面向“十五五”時期，對銀行業發展趨勢有何預測？

　　李礫：一是低利率市場環境將持續，凈息差仍將處于低點。我國金融市場主要包括債券市場利率、貸款利率和存款利率等，近年來這三種利率均出現不同程度下降。展望未來，預計市場將維持偏寬的流動性狀態，低利率市場環境成為常態。銀行業資產端業務收益率下降，負債端由于存款剛性等負債成本下降較慢，凈息差仍將處于較低水平。

　　二是銀行業實施AI戰略成為趨勢。銀行業正以前所未有的決心和速度擁抱大模型技術。領先的金融機構已經意識到，人工智能的真正價值不僅在于降低成本，更在于通過提供智能化的產品和服務，無縫嵌入生態系統，從而以前所未有的方式吸引和服務客戶，最終實現收入增長，這種轉變促使越來越多銀行采取“人工智能優先”戰略。

　　三是金融“五篇大文章”從“框架構建”轉向“量化落地”，強化政策工具與市場機制協同。比如，科技金融方面，試點“科創銀行”，推動知識產權證券化規模化應用。養老金融方面，推動個人養老金賬戶全國統籌，探索“保險+信托”融合養老模式。數字金融方面，拓展數字人民幣跨境支付場景，構建央行數字貨幣跨境清算網絡。

　　四是風險防控從“傳統領域”向“全球化數字場景”延伸，監管工具與新興風險同步迭代。構建智能化風險預警平臺，強化氣候風險與加密資產跨境流動監測，推動風險監測智能化；推行區塊鏈技術支持的全流程穿透式監管，完善跨境業務追溯機制；推動中小銀行資本補充與治理改革，嚴控平臺企業金融業務杠桿水平。