“行业对科技浪潮的态度已从‘是否拥抱’的选择题转变为‘如何拥抱’的必答题。AI的价值，最终要体现在业务成效上。”2025年上半年，成功扭转去年增收不增利的一家民营银行人士告诉中国证券报记者配资专业股票配资网站，将AI技术嵌入核心业务场景，真正实现效能提升是民营银行摆脱传统业务模式、实现高效获客的关键。
然而，AI技术的落地尚存阻碍，安全、成本以及效益是银行的主要顾虑。
“近几年银行普遍面临IT预算紧缩的困境，而完整的智能化系统建设成本多在数千万元级别。”某中小银行科技部负责人告诉记者，尽管免费的AI模型可降低银行初始部署成本，但后续的算力资源投入、模型持续训练、团队人才建设等对部分民营银行来说也是不小的成本开支。
头尾阶梯分化态势显著
多家民营银行2025年上半年业绩指标随着其股东财报浮出水面。具体来看，浙江网商银行、江苏苏商银行、四川新网银行为“千亿俱乐部”成员。截至6月末，这三家银行的资产规模分别为4835.55亿元、1436.08亿元、1056.96亿元。福建华通银行、梅州客商银行、温州民商银行的资产规模分别为375.66亿元、430.95亿元、511.95亿元。
经营业绩方面，浙江网商银行、四川新网银行、江苏苏商银行排名居前。上半年，这三家银行分别实现营业收入100.05亿元、34.12亿元、29.36亿元；分别实现净利润20.47亿元、4.86亿元、4.19亿元。
而其他民营银行营业收入多在15亿元以下，净利润多在4亿元以下。例如，北京中关村银行上半年实现营业收入10.31亿元、净利润1.23亿元；福建华通银行上半年实现营业收入4.49亿元、净利润1.29亿元。
值得注意的是，资产规模为517.44亿元的湖南三湘银行上半年实现营业收入6.51亿元、净利润-2.41亿元。对比去年同期，该行资产规模、营业收入、净利润均有所下滑，其中净利润同比下降超400%。
对此，该行股东湖南汉森制药在其2025年半年报主要控股参股公司情况说明中表示，湖南三湘银行利润较去年同期大幅下降，主要原因是小微企业经营难度加大，作为主要服务普惠小微企业客户的金融机构，信用风险上升。
此外，需要说明的是，作为行业龙头，微众银行尚未披露2025年上半年业绩。根据微众银行2024年年报，截至2024年末，微众银行资产规模6517.76亿元。2024年，微众银行实现营业收入381.28亿元、净利润109.03亿元。
资源禀赋与科技能力是关键变量
“民营银行业绩分化显著的核心原因是在资源禀赋、生态支撑和科技能力等方面差距明显。”上海金融与发展实验室主任曾刚表示，例如网商银行背靠阿里巴巴生态，能够高效获取海量的小微企业客户和个人客户，同时能够深度利用阿里巴巴平台的大数据等资源，形成数字驱动的业务发展模式，从而实现业绩增长。
曾刚表示，许多中尾部民营银行自有客户基数有限，主要依赖传统存贷款业务，抗风险和盈利能力薄弱。此外，头部民营银行在金融科技、合规能力等方面投入较大，能够持续优化成本结构、快速响应市场变化，而不少中尾部民营银行在IT、人才、风控等方面存在明显短板，经营步伐落后，导致分化愈演愈烈。
事实上，民营银行聚焦发展零售信贷，主要为小微企业、个人消费等提供信贷支持，客户下沉特点明显。随着其他银行业务下沉，民营银行面临的同业竞争加剧，差异化竞争优势弱化。对于部分民营银行来说，业务结构相对单一，科技实力不足，导致其业务触角延伸受限，整体存贷款业务拓展均面临压力。
因而，常有民营银行以高息揽储来吸引客户，但长期维持过高、不合理的存款利率势必会增加银行自身经营成本，对经营利润形成挤压。业内人士普遍认为，民营银行应在运营管理中更多依赖金融科技，此举不仅有利于覆盖更多的客户群体，还能降低成本支出。
在人工智能技术飞速发展的当下，AI无疑成为民营银行破局的关键。
“我们的目标是人人AI，处处AI。让每位员工都能便捷使用AI工具，覆盖全行各条线。”2025年上半年营业收入、净利润同比实现两位数增长的新网银行信息科技总监毛航直言，该行正在实现从数字化到数智化的转型。2024年新网银行以试点形式落地了首个智能体应用，探索解决了十余个业务痛点，这些尝试为后续规模化应用积累了经验。
破解AI落地难题成转型“胜负手”
“从2023年小范围测试大模型到2025年规模化应用相关技术，我们能够明显感受到技术创新的周期越来越短，但真正将AI技术嵌入核心业务、实现AI技术落地在现阶段仍是难题。”一家民营银行科技部负责人告诉记者，主要原因有三：一是安全问题，出于安全考虑，各家银行一般会采取大模型技术的本地化部署，对于银行算力等科技能力提出了更高的要求。二是成本问题，近几年银行普遍面临着IT预算紧缩的困难，小银行IT预算整体规模小，与大银行每年数十亿元，甚至百亿元的科技投入形成鲜明对比。三是效益问题，业内鲜少有大模型技术嵌入核心业务场景当中，并带来实际效益的案例。
在中国邮政储蓄银行研究员娄飞鹏看来，AI技术在落地过程中面临多重挑战，如数据治理难，小银行普遍存在数据规模有限、质量不高、治理基础薄弱的问题。通用AI工具对金融行业的理解不够深入，难以契合中小银行的审批和数据流程。
幻觉问题也是一大困扰。AI大模型在金融场景中可能出现幻觉问题，导致决策失误。因此，需要在关键环节引入人工干预，确保大模型运行的可靠性。在此过程中，人工复核等环节对银行而言又是一笔支出。
此外，投入与产出不匹配也是重要问题。“AI项目的投入周期较长，见效慢，部分银行在短期内难以看到明显收益。此外，如果AI应用未能与业务紧密结合，可能会导致资源浪费。”娄飞鹏表示，中小银行在科技投入方面需要采取更加务实和精细化的策略，以确保投入与效益的平衡。
具体而言配资专业股票配资网站，应聚焦高价值场景，优先选择能解决具体痛点、快速见效的业务场景进行AI应用；轻量化部署，例如采用大模型训练后形成的小模型与客户进行交互；加强数据治理，建立或完善数据治理委员会，统一数据标准和口径；推动生态合作，借助开源生态的力量，与其他机构合作开发AI应用；持续优化与迭代，在实际应用过程中不断优化模型和服务。
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