新華財(cái)經(jīng)北京9月24日電（張佳琳 李蘊(yùn)奇）“行業(yè)對(duì)科技浪潮的民營(yíng)態(tài)度已從‘是否擁抱’的選擇題轉(zhuǎn)變?yōu)椤绾螕肀А谋卮痤}。AI的銀行欲乘價(jià)值，最終要體現(xiàn)在業(yè)務(wù)成效上。競(jìng)渡”2025年上半年，先算成功扭轉(zhuǎn)去年增收不增利的成本一家民營(yíng)銀行人士告訴記者，將AI技術(shù)嵌入核心業(yè)務(wù)場(chǎng)景，民營(yíng)真正實(shí)現(xiàn)效能提升是銀行欲乘民營(yíng)銀行擺脫傳統(tǒng)業(yè)務(wù)模式、實(shí)現(xiàn)高效獲客的競(jìng)渡關(guān)鍵。

　　然而，先算AI技術(shù)的成本落地尚存阻礙，安全、民營(yíng)成本以及效益是銀行欲乘銀行的主要顧慮。

　　“近幾年銀行普遍面臨IT預(yù)算緊縮的競(jìng)渡困境，而完整的先算智能化系統(tǒng)建設(shè)成本多在數(shù)千萬(wàn)元級(jí)別?！蹦持行°y行科技部負(fù)責(zé)人告訴記者，成本盡管免費(fèi)的AI模型可降低銀行初始部署成本，但后續(xù)的算力資源投入、模型持續(xù)訓(xùn)練、團(tuán)隊(duì)人才建設(shè)等對(duì)部分民營(yíng)銀行來(lái)說(shuō)也是不小的成本開(kāi)支。

　　頭尾階梯分化態(tài)勢(shì)顯著

　　多家民營(yíng)銀行2025年上半年業(yè)績(jī)指標(biāo)隨著其股東財(cái)報(bào)浮出水面。具體來(lái)看，浙江網(wǎng)商銀行、江蘇蘇商銀行、四川新網(wǎng)銀行為“千億俱樂(lè)部”成員。截至6月末，這三家銀行的資產(chǎn)規(guī)模分別為4835.55億元、1436.08億元、1056.96億元。福建華通銀行、梅州客商銀行、溫州民商銀行的資產(chǎn)規(guī)模分別為375.66億元、430.95億元、511.95億元。

　　經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)方面，浙江網(wǎng)商銀行、四川新網(wǎng)銀行、江蘇蘇商銀行排名居前。上半年，這三家銀行分別實(shí)現(xiàn)營(yíng)業(yè)收入100.05億元、34.12億元、29.36億元；分別實(shí)現(xiàn)凈利潤(rùn)20.47億元、4.86億元、4.19億元。

　　而其他民營(yíng)銀行營(yíng)業(yè)收入多在15億元以下，凈利潤(rùn)多在4億元以下。例如，北京中關(guān)村銀行上半年實(shí)現(xiàn)營(yíng)業(yè)收入10.31億元、凈利潤(rùn)1.23億元；福建華通銀行上半年實(shí)現(xiàn)營(yíng)業(yè)收入4.49億元、凈利潤(rùn)1.29億元。

　　值得注意的是，資產(chǎn)規(guī)模為517.44億元的湖南三湘銀行上半年實(shí)現(xiàn)營(yíng)業(yè)收入6.51億元、凈利潤(rùn)-2.41億元。對(duì)比去年同期，該行資產(chǎn)規(guī)模、營(yíng)業(yè)收入、凈利潤(rùn)均有所下滑，其中凈利潤(rùn)同比下降超400%。

　　對(duì)此，該行股東湖南漢森制藥在其2025年半年報(bào)主要控股參股公司情況說(shuō)明中表示，湖南三湘銀行利潤(rùn)較去年同期大幅下降，主要原因是小微企業(yè)經(jīng)營(yíng)難度加大，作為主要服務(wù)普惠小微企業(yè)客戶的金融機(jī)構(gòu)，信用風(fēng)險(xiǎn)上升。

　　此外，需要說(shuō)明的是，作為行業(yè)龍頭，微眾銀行尚未披露2025年上半年業(yè)績(jī)。根據(jù)微眾銀行2024年年報(bào)，截至2024年末，微眾銀行資產(chǎn)規(guī)模6517.76億元。2024年，微眾銀行實(shí)現(xiàn)營(yíng)業(yè)收入381.28億元、凈利潤(rùn)109.03億元。

　　資源稟賦與科技能力是關(guān)鍵變量

　　“民營(yíng)銀行業(yè)績(jī)分化顯著的核心原因是在資源稟賦、生態(tài)支撐和科技能力等方面差距明顯?！鄙虾＝鹑谂c發(fā)展實(shí)驗(yàn)室主任曾剛表示，例如網(wǎng)商銀行背靠阿里巴巴生態(tài)，能夠高效獲取海量的小微企業(yè)客戶和個(gè)人客戶，同時(shí)能夠深度利用阿里巴巴平臺(tái)的大數(shù)據(jù)等資源，形成數(shù)字驅(qū)動(dòng)的業(yè)務(wù)發(fā)展模式，從而實(shí)現(xiàn)業(yè)績(jī)?cè)鲩L(zhǎng)。

　　曾剛表示，許多中尾部民營(yíng)銀行自有客戶基數(shù)有限，主要依賴傳統(tǒng)存貸款業(yè)務(wù)，抗風(fēng)險(xiǎn)和盈利能力薄弱。此外，頭部民營(yíng)銀行在金融科技、合規(guī)能力等方面投入較大，能夠持續(xù)優(yōu)化成本結(jié)構(gòu)、快速響應(yīng)市場(chǎng)變化，而不少中尾部民營(yíng)銀行在IT、人才、風(fēng)控等方面存在明顯短板，經(jīng)營(yíng)步伐落后，導(dǎo)致分化愈演愈烈。

　　事實(shí)上，民營(yíng)銀行聚焦發(fā)展零售信貸，主要為小微企業(yè)、個(gè)人消費(fèi)等提供信貸支持，客戶下沉特點(diǎn)明顯。隨著其他銀行業(yè)務(wù)下沉，民營(yíng)銀行面臨的同業(yè)競(jìng)爭(zhēng)加劇，差異化競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)弱化。對(duì)于部分民營(yíng)銀行來(lái)說(shuō)，業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)相對(duì)單一，科技實(shí)力不足，導(dǎo)致其業(yè)務(wù)觸角延伸受限，整體存貸款業(yè)務(wù)拓展均面臨壓力。

　　因而，常有民營(yíng)銀行以高息攬儲(chǔ)來(lái)吸引客戶，但長(zhǎng)期維持過(guò)高、不合理的存款利率勢(shì)必會(huì)增加銀行自身經(jīng)營(yíng)成本，對(duì)經(jīng)營(yíng)利潤(rùn)形成擠壓。業(yè)內(nèi)人士普遍認(rèn)為，民營(yíng)銀行應(yīng)在運(yùn)營(yíng)管理中更多依賴金融科技，此舉不僅有利于覆蓋更多的客戶群體，還能降低成本支出。

　　在人工智能技術(shù)飛速發(fā)展的當(dāng)下，AI無(wú)疑成為民營(yíng)銀行破局的關(guān)鍵。

　　“我們的目標(biāo)是人人AI，處處AI。讓每位員工都能便捷使用AI工具，覆蓋全行各條線。”2025年上半年?duì)I業(yè)收入、凈利潤(rùn)同比實(shí)現(xiàn)兩位數(shù)增長(zhǎng)的新網(wǎng)銀行信息科技總監(jiān)毛航直言，該行正在實(shí)現(xiàn)從數(shù)字化到數(shù)智化的轉(zhuǎn)型。2024年新網(wǎng)銀行以試點(diǎn)形式落地了首個(gè)智能體應(yīng)用，探索解決了十余個(gè)業(yè)務(wù)痛點(diǎn)，這些嘗試為后續(xù)規(guī)?；瘧?yīng)用積累了經(jīng)驗(yàn)。

　　破解AI落地難題成轉(zhuǎn)型“勝負(fù)手”

　　“從2023年小范圍測(cè)試大模型到2025年規(guī)?；瘧?yīng)用相關(guān)技術(shù)，我們能夠明顯感受到技術(shù)創(chuàng)新的周期越來(lái)越短，但真正將AI技術(shù)嵌入核心業(yè)務(wù)、實(shí)現(xiàn)AI技術(shù)落地在現(xiàn)階段仍是難題?！币患颐駹I(yíng)銀行科技部負(fù)責(zé)人告訴記者，主要原因有三：一是安全問(wèn)題，出于安全考慮，各家銀行一般會(huì)采取大模型技術(shù)的本地化部署，對(duì)于銀行算力等科技能力提出了更高的要求。二是成本問(wèn)題，近幾年銀行普遍面臨著IT預(yù)算緊縮的困難，小銀行IT預(yù)算整體規(guī)模小，與大銀行每年數(shù)十億元，甚至百億元的科技投入形成鮮明對(duì)比。三是效益問(wèn)題，業(yè)內(nèi)鮮少有大模型技術(shù)嵌入核心業(yè)務(wù)場(chǎng)景當(dāng)中，并帶來(lái)實(shí)際效益的案例。

　　在中國(guó)郵政儲(chǔ)蓄銀行研究員婁飛鵬看來(lái)，AI技術(shù)在落地過(guò)程中面臨多重挑戰(zhàn)，如數(shù)據(jù)治理難，小銀行普遍存在數(shù)據(jù)規(guī)模有限、質(zhì)量不高、治理基礎(chǔ)薄弱的問(wèn)題。通用AI工具對(duì)金融行業(yè)的理解不夠深入，難以契合中小銀行的審批和數(shù)據(jù)流程。

　　幻覺(jué)問(wèn)題也是一大困擾。AI大模型在金融場(chǎng)景中可能出現(xiàn)幻覺(jué)問(wèn)題，導(dǎo)致決策失誤。因此，需要在關(guān)鍵環(huán)節(jié)引入人工干預(yù)，確保大模型運(yùn)行的可靠性。在此過(guò)程中，人工復(fù)核等環(huán)節(jié)對(duì)銀行而言又是一筆支出。

　　此外，投入與產(chǎn)出不匹配也是重要問(wèn)題?！癆I項(xiàng)目的投入周期較長(zhǎng)，見(jiàn)效慢，部分銀行在短期內(nèi)難以看到明顯收益。此外，如果AI應(yīng)用未能與業(yè)務(wù)緊密結(jié)合，可能會(huì)導(dǎo)致資源浪費(fèi)?！眾滹w鵬表示，中小銀行在科技投入方面需要采取更加務(wù)實(shí)和精細(xì)化的策略，以確保投入與效益的平衡。

　　具體而言，應(yīng)聚焦高價(jià)值場(chǎng)景，優(yōu)先選擇能解決具體痛點(diǎn)、快速見(jiàn)效的業(yè)務(wù)場(chǎng)景進(jìn)行AI應(yīng)用；輕量化部署，例如采用大模型訓(xùn)練后形成的小模型與客戶進(jìn)行交互；加強(qiáng)數(shù)據(jù)治理，建立或完善數(shù)據(jù)治理委員會(huì)，統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和口徑；推動(dòng)生態(tài)合作，借助開(kāi)源生態(tài)的力量，與其他機(jī)構(gòu)合作開(kāi)發(fā)AI應(yīng)用；持續(xù)優(yōu)化與迭代，在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中不斷優(yōu)化模型和服務(wù)。

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