界面新聞記者 | 安震 劉晨光

銀行業(yè)作為經(jīng)濟發(fā)展的重要支撐，對促進實體經(jīng)濟增長、維持金融穩(wěn)定和推動社會經(jīng)濟轉(zhuǎn)型具有舉足輕重的作用。6月13日，畢馬威中國發(fā)布《2024年中國銀行業(yè)調(diào)查報告》，圍繞近期熱點話題，界面新聞對畢馬威中國金融業(yè)合伙人、金融行業(yè)研究中心合伙人李礫進行專訪。

界面新聞：2023年銀行業(yè)信貸仍呈現(xiàn)企業(yè)強、居民弱的特征，如何看待這種現(xiàn)象？

李礫：從企業(yè)部門來看，2023年企業(yè)中長期新增貸款總額達13.6萬億元，較2022年多增2.5萬億元，增幅達22.7%。企業(yè)短期新增貸款總額為3.9萬億元，較2022年增加0.9萬億元，同比增幅達29.4%。去年政策端持續(xù)通過降準、降息等措施來降低企業(yè)融資成本，增加貸款便利性。2023年12月，貸款加權(quán)平均利率為3.83%，同比下降0.31個百分點，處于歷史低位。

從居民部門來看，2023年居民中長期新增貸款總額為2.6萬億元，較2022年減少2000億元，降幅達7.3%。居民中長貸主要與購房、教育投資等長期資金需求相關(guān)，在一定程度上受到了近兩年居民購房信心降低的影響。

今年我們預(yù)計企業(yè)的中長期貸款需求將保持增長態(tài)勢。此外，企業(yè)可能傾向于增加短期貸款，以便保持應(yīng)對經(jīng)濟波動的靈活性。

從居民部門來看，一季度居民貸款增加1.33萬億元，其中，中長貸增加9750億元，同比多增303億元，略顯恢復(fù)態(tài)勢。不過，結(jié)合2024年一季度數(shù)據(jù)來看，居民短貸新增規(guī)模為3568億元，同比減少4085億元，增長稍顯乏力，長期來看還需進一步促進居民收入增加和信心修復(fù)。

界面新聞：中小銀行和大型銀行在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中面臨著什么樣的機遇和挑戰(zhàn)，如何實現(xiàn)差異化發(fā)展？

李礫：近年來，數(shù)字化轉(zhuǎn)型是銀行業(yè)共同面臨的課題。大型銀行憑借在戰(zhàn)略規(guī)劃、資金投入、人才培養(yǎng)等方面持續(xù)發(fā)力，在數(shù)字化轉(zhuǎn)型上走在前面。一些大銀行利用資金人才優(yōu)勢，向小銀行輸出風(fēng)險管理等信息科技系統(tǒng)，這是大行差異化的一個抓手。

而中小銀行由于規(guī)模和能力參差不齊，在推進金融科技創(chuàng)新和數(shù)字轉(zhuǎn)型過程中往往面臨“缺資金、缺人才、缺技術(shù)”、獲客難、運營成本高等問題，與大銀行或平臺企業(yè)合作一定程度上可以共享資源和技術(shù)，加快推進金融科技創(chuàng)新和數(shù)字化轉(zhuǎn)型；大型銀行在資金實力、客戶基礎(chǔ)、風(fēng)險管理體系等方面具有優(yōu)勢，在金融科技發(fā)展上處于領(lǐng)先地位，小銀行加強與大型銀行的合作有助于加快自身數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

界面新聞：銀行在科技應(yīng)用上，有哪些處于前沿的探索？大模型及生成式AI給銀行業(yè)帶來哪些影響？

李礫：在前沿探索上：一方面，金融科技的人工智能、區(qū)塊鏈、云計算、大數(shù)據(jù)四大核心技術(shù)的應(yīng)用探索仍在持續(xù)深化，例如在大數(shù)據(jù)方面，從數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)平臺到數(shù)據(jù)應(yīng)用，最終實現(xiàn)數(shù)據(jù)賦能的數(shù)據(jù)全周期體系建設(shè)已成為銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵實施路徑；在決策式AI方面，機器學(xué)習(xí)、 NLP（自然語言處理）、知識圖譜和RPA（機器人流程自動化） 等與業(yè)務(wù)場景的融合愈發(fā)深入。另一方面，金融科技的技術(shù)分支和覆蓋領(lǐng)域呈現(xiàn)出與時俱進、不斷延展的趨勢，例如有隱私計算等安全技術(shù)、虛擬現(xiàn)實和數(shù)字孿生等元宇宙技術(shù)、5G/6G、高通量衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)等新一代通信技術(shù)等，其中，尤以大模型及生成式AI所帶動的技術(shù)熱潮最為受到關(guān)注。

大模型及生成式AI的發(fā)展空間方面，國內(nèi)銀行正審慎擁抱以AI大模型為代表的新技術(shù)變化，以先向內(nèi)賦能，充分驗證可行性和可靠性之后，再向外推廣的思路推進，關(guān)注可場景落地、可服務(wù)業(yè)務(wù)、可解決問題的具象化實操能力。隨著上下文學(xué)習(xí)、指令遵循與逐步推理等關(guān)鍵能力的涌現(xiàn)，大模型成為金融機構(gòu)AI應(yīng)用場景落地的錨點，以之為代表的數(shù)智能力將促進銀行業(yè)生態(tài)與價值鏈的再次升級，重塑銀行與社會和客戶的鏈接，催化“未來銀行”迭代發(fā)展。

2023年第四季度至今，AIGC（生成式人工智能）熱潮加速涌現(xiàn)，銀行業(yè)或買入基礎(chǔ)算法框架，或與頭部研究機構(gòu)、獨角獸公司開展深度合作，逐步明晰大模型落地路徑，競相培育潛在場景應(yīng)用，力爭收益風(fēng)險均衡。

畢馬威報告中總結(jié)了行業(yè)整體應(yīng)用呈現(xiàn)出前臺業(yè)務(wù)提升、中臺精益管理、后臺經(jīng)營決策的發(fā)展格局。此外，基于全景應(yīng)用視圖，可從技術(shù)成熟度、需求頻次和場景價值這三大維度分析AIGC的行業(yè)應(yīng)用落地路線：營銷、渠道、風(fēng)控是銀行業(yè)高頻價值場景；代碼助手和數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理是中后臺管理的高頻需求；智能投顧與智能投研ROI趨近良好。

界面新聞：金融管理部門曾多次提到讓金融支持地方政府化債，您怎樣看銀行參與地方化債可能的路徑？

李礫：我們認為，銀行參與化債是在“量、價、險”三個方面尋求平衡。

量方面，銀行合理控制參與地方債務(wù)化解規(guī)模。目前，銀行主要通過對貸款展期降息和非標債務(wù)置換等方式參與地方債化解，兩種方式的本質(zhì)是用長期低息貸款置換短期高息貸款，對銀行凈息差、資產(chǎn)利潤率等指標產(chǎn)生影響。銀行需要根據(jù)自身資本實力和風(fēng)險承受能力，合理控制對地方政府的貸款規(guī)模，避免過度集中風(fēng)險。

價方面，銀行通過對債務(wù)方進行債務(wù)重組影響利息收入，進而使凈息差和資產(chǎn)利潤率承壓。

風(fēng)險方面，在短期，銀行通過債務(wù)重組以時間換空間保住了本金，規(guī)避了相關(guān)資產(chǎn)質(zhì)量波動風(fēng)險，減少潛在的信用損失。但是長期來看，銀行維持穩(wěn)健經(jīng)營、防范金融風(fēng)險，需保持合理利潤和凈息差水平，如果銀行大規(guī)模參與地方債務(wù)重組可能會侵蝕銀行凈利潤，影響銀行風(fēng)險抵御能力。

界面新聞：目前房企融資白名單和存量房收儲都需要銀行深度參與，這些政策會不會對銀行凈息差構(gòu)成額外壓力？

李礫：銀行業(yè)金融機構(gòu)積極支持房企融資“白名單”和存量房收儲等，助力構(gòu)建房地產(chǎn)發(fā)展新模式。從銀行負債成本看，央行將設(shè)立3000億元保障性住房再貸款，利率1.75%，期限1年，可展期4次，和MLF（中期借貸便利）、定期存款等其他負債成本相比，保障性住房再貸款利率相對具有優(yōu)勢。

從銀行資產(chǎn)收益看，目前銀行對房企融資“白名單”項目貸款利率為4%左右。央行數(shù)據(jù)顯示，2024年3月，企業(yè)貸款加權(quán)平均利率為3.73%。也就是說銀行對房企融資“白名單”項目的資產(chǎn)端收益不低于對其他企業(yè)的貸款，短期看對企業(yè)的凈息差影響不大。

房地產(chǎn)在經(jīng)過二十多年的高速發(fā)展后，傳統(tǒng)的發(fā)展方式難以為繼，需要適應(yīng)房地產(chǎn)供求市場關(guān)系發(fā)生重大變化的新形勢。今年四月底召開的政治局會議提出“統(tǒng)籌研究消化存量房產(chǎn)和優(yōu)化增量住房的政策措施”，多地實施商品房“以舊換新”政策、部分城市政府收購商品住房用作保障性住房等舉措，探索消化存量房產(chǎn)。房地產(chǎn)發(fā)展新模式的構(gòu)建為銀行提供了增量業(yè)務(wù)空間，銀行可以抓住房地產(chǎn)市場的結(jié)構(gòu)性機會，進一步優(yōu)化金融產(chǎn)品和服務(wù)，在房地產(chǎn)開發(fā)貸款、個人住房按揭貸款、并購貸款、債券投資、債券承銷與投行服務(wù)等方面加大資源投入，支持剛性和改善性住房、租賃住房、保障性住房等，助力構(gòu)建房地產(chǎn)發(fā)展新模式。

從長期看，我國的信貸投放結(jié)構(gòu)逐步優(yōu)化，房地產(chǎn)貸款、地方融資平臺等傳統(tǒng)動能貸款增勢放緩，普惠小微貸款、綠色貸款等新動能貸款持續(xù)保持高速增長。房地產(chǎn)貸款在貸款總額中占比下降一定程度上減輕銀行對地產(chǎn)風(fēng)險的暴露，減少銀行在房地產(chǎn)領(lǐng)域的風(fēng)險敞口。

界面新聞：在《2024年中國銀行業(yè)調(diào)查報告》中有提及，銀行業(yè)實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展仍面臨什么挑戰(zhàn)，有何解決方案？

李礫：銀行業(yè)要實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展，還需解決核心四大挑戰(zhàn)：

一是，資產(chǎn)收益率持續(xù)下滑與優(yōu)質(zhì)資產(chǎn)稀缺將在一段時間內(nèi)成為常態(tài)。這主要是受到宏觀經(jīng)濟及企業(yè)融資需求走弱的雙重影響，特別是房地產(chǎn)救市、地方債和國債降息等因素的影響下，貸款市場報價利率（LPR）仍將緩慢下行，銀行需要補充能平衡價格或風(fēng)險的“優(yōu)質(zhì)信貸資產(chǎn)”來替代現(xiàn)有的房地產(chǎn)和平臺類信貸資產(chǎn)，但優(yōu)質(zhì)資產(chǎn)的市場供給明顯不能滿足銀行資產(chǎn)結(jié)構(gòu)調(diào)整的需求。

二是，凈息差可能繼續(xù)收窄，銀行營收和盈利增長承壓。根據(jù)國家金融監(jiān)管總局的數(shù)據(jù)，2023年銀行業(yè)季度凈息差持續(xù)走低，2024年一季度凈息差進一步收窄。雖然隨著銀行負債成本的下降和銀行主動調(diào)整資產(chǎn)負債結(jié)構(gòu)，凈息差或?qū)⒅鸩狡蠓€(wěn)，但中國銀行業(yè)明顯進入了一個低息差時代。如果不改變資產(chǎn)結(jié)構(gòu)和收入結(jié)構(gòu)，銀行的營收和盈利增長將面臨巨大的壓力。

三是，以量補價的發(fā)展模式不可持續(xù)，銀行業(yè)整體資產(chǎn)規(guī)模增速也將放緩。這既是宏觀金融政策引導(dǎo)的方向，也是銀行機構(gòu)為保持ROE水平和應(yīng)對補充資本的壓力的主動選擇，股份制銀行在2023年的資產(chǎn)規(guī)模增速明顯放緩，2024年一季度開始六大行主動放緩規(guī)模增速，力求資產(chǎn)質(zhì)量保持穩(wěn)定，在“量、價、險”之間尋求新的平衡點。

四是，息差收窄、競爭加劇、風(fēng)險暴露等將導(dǎo)致部分業(yè)務(wù)基礎(chǔ)薄弱的銀行經(jīng)營情況加速惡化。未來商業(yè)銀行的分化將進一步加速，領(lǐng)先銀行將利用更牢固的客戶基礎(chǔ)、更高的資本使用效率、更多元的收入構(gòu)成、更低的負債成本、更強的風(fēng)險經(jīng)營和科技與數(shù)字化能力在競爭中獲取優(yōu)勢，擠壓競爭對手的生存空間。

在這樣的背景下，畢馬威中國發(fā)布的《2024年中國銀行業(yè)調(diào)查報告》中，提出了六大戰(zhàn)略原則：一是明確基準，科學(xué)規(guī)劃未來的資產(chǎn)負債結(jié)構(gòu)，構(gòu)建業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略的底線；二是聚焦客戶，制定聚焦的、長期的核心客戶發(fā)展戰(zhàn)略；三是沖出紅海，打造專業(yè)化、精細化和體系化的業(yè)務(wù)和風(fēng)險經(jīng)營能力；四是降本增效，圍繞價值創(chuàng)造進行戰(zhàn)略性成本優(yōu)化；五是以人為本，打造學(xué)習(xí)型、專業(yè)化的高效能團隊；六是擁抱創(chuàng)新，積極布局數(shù)字化和AI等新技術(shù)領(lǐng)域