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，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，略顯恢復態(tài)勢。不過，結合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。

界面新聞：中小銀行和大型銀行在數(shù)字化轉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)字轉型過程中往往面臨“缺資金、缺人才、缺技術”、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，加快推進金融科技創(chuàng)新和數(shù)字化轉型；大型銀行在資金實力、客戶基礎、風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)字化轉型。

界面新聞：銀行在科技應用上，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)四大核心技術的應用探索仍在持續(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)應用，最終實現(xiàn)數(shù)據(jù)賦能的數(shù)據(jù)全周期體系建設已成為銀行數(shù)字化轉型的關鍵實施路徑；在決策式AI方面，機器學習、 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)務場景的融合愈發(fā)深入。另一方面，金融科技的技術分支和覆蓋領域呈現(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、虛擬現(xiàn)實和數(shù)字孿生等元宇宙技術、5G/6G、高通量衛(wèi)星網(wǎng)絡等新一代通信技術等，其中，尤以大模型及生成式AI所帶動的技術熱潮最為受到關注。

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，關注可場景落地、可服務業(yè)務、可解決問題的具象化實操能力。隨著上下文學習、指令遵循與逐步推理等關鍵能力的涌現(xiàn)，大模型成為金融機構AI應用場景落地的錨點，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)或買入基礎算法框架，或與頭部研究機構、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用，力爭收益風險均衡。

畢馬威報告中總結了行業(yè)整體應用呈現(xiàn)出前臺業(yè)務提升、中臺精益管理、后臺經(jīng)營決策的發(fā)展格局。此外，基于全景應用視圖，可從技術成熟度、需求頻次和場景價值這三大維度分析AIGC的行業(yè)應用落地路線：營銷、渠道、風控是銀行業(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，避免過度集中風險。

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

風險方面，在短期，銀行通過債務重組以時間換空間保住了本金，規(guī)避了相關資產(chǎn)質(zhì)量波動風險，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)模參與地方債務重組可能會侵蝕銀行凈利潤，影響銀行風險抵御能力。

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成額外壓力？

李礫：銀行業(yè)金融機構積極支持房企融資“白名單”和存量房收儲等，助力構建房地產(chǎn)發(fā)展新模式。從銀行負債成本看，央行將設立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，需要適應房地產(chǎn)供求市場關系發(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)展新模式的構建為銀行提供了增量業(yè)務空間，銀行可以抓住房地產(chǎn)市場的結構性機會，進一步優(yōu)化金融產(chǎn)品和服務，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，助力構建房地產(chǎn)發(fā)展新模式。

從長期看，我國的信貸投放結構逐步優(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)風險的暴露，減少銀行在房地產(chǎn)領域的風險敞口。

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)結構調(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)負債結構，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)結構和收入結構，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的方向，也是銀行機構為保持ROE水平和應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、風險暴露等將導致部分業(yè)務基礎薄弱的銀行經(jīng)營情況加速惡化。未來商業(yè)銀行的分化將進一步加速，領先銀行將利用更牢固的客戶基礎、更高的資本使用效率、更多元的收入構成、更低的負債成本、更強的風險經(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，科學規(guī)劃未來的資產(chǎn)負債結構，構建業(yè)務轉型戰(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)務和風險經(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，打造學習型、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等新技術領域