界面新闻记者|安贞·刘晨光

银行业作为经济发展的重要支撑，在促进实体经济增长、维护金融稳定、推动社会经济转型等方面发挥着重要作用。6月13日，毕马威中国发布《2024年中国银行业调查报告》。围绕近期热点话题，界面新闻采访了毕马威中国金融行业研究中心合伙人李莉。

界面新闻:2023年银行信贷仍呈现企业强、居民弱的特点。如何看待这种现象？

李莉:从企业部门来看，2023年企业中长期新增贷款总额达到13.6万亿元，比2022年增加2.5万亿元，增长22.7%。企业短期新增贷款总额3.9万亿元，较2022年增加0.9万亿元，同比增长29.4%。去年，政策面继续通过降低RRR、降息等措施，降低企业融资成本，提高贷款便利性。2023年12月，贷款加权平均利率为3.83%，同比下降0.31个百分点，处于历史低位。

从居民部门来看，2023年居民中长期新增贷款总额为2.6万亿元，较2022年减少2000亿元，下降7.3%。居民中长期贷款主要与购房、教育投资等长期资金需求有关，一定程度上受到近两年居民购房信心降低的影响。

今年，我们预计企业的中长期贷款需求将保持增长。此外，企业可能倾向于增加短期贷款，以保持应对经济波动的灵活性。

从居民部门来看，一季度居民贷款增加1.33万亿元，其中中长期贷款增加9750亿元，同比多增303亿元，呈现小幅回升态势。但从2024年一季度数据来看，居民短期贷款新增规模为3568亿元，同比少增4085亿元，增长略显乏力。从长远来看，需要进一步促进居民增收和信心恢复。

界面新闻:中小银行和大型银行在数字化转型过程中面临哪些机遇和挑战，如何实现差异化发展？

李莉:近年来，数字化转型是银行业的共同话题。随着在战略规划、资本投入和人员培训方面的不断努力，大型银行在数字化转型方面走在了前面。一些大银行利用资金和人才优势，向小银行输出风险管理等信息技术系统，这是大银行差异化的一个起点。

中小银行由于规模和能力参差不齐，在推进金融科技创新和数字化转型过程中，往往面临“缺资金、缺人才、缺技术”、获客难、运营成本高等问题。与大型银行或平台企业合作，可以在一定程度上共享资源和技术，加速金融科技创新和数字化转型；大型银行在资金实力、客户基础和风险管理体系方面具有优势，在金融科技发展方面处于领先地位。小银行与大银行加强合作，有助于加速其数字化转型。

界面新闻:银行在科技应用方面有哪些前沿探索？大模型和生成式人工智能对银行业有什么影响？

李莉:关于前沿探索:一方面，人工智能、区块链、云计算、大数据等金融科技四大核心技术的应用探索持续深入。比如在大数据方面，从数据治理、数据平台到数据应用，最终实现数据赋能的数据全周期体系建设，成为银行数字化转型的关键实施路径；在决策AI中，机器学习、NLP(自然语言处理)、知识图谱、RPA(机器人流程自动化)越来越多的与业务场景结合。另一方面，金融科技的技术分支和覆盖领域也在与时俱进，如隐私计算等安全技术，虚拟现实、数字孪生等元技术，5G/6G、高通卫星网络等新一代通信技术等。其中，由大型模型和生成式人工智能推动的技术热潮最受关注。

在大模型和生成式人工智能空的发展方面，国内银行正在谨慎拥抱以AI大模型为代表的新技术变革，思路是先向内赋能，充分验证可行性和可靠性，再向外推广，注重落地场景、服务业务、解决问题的具体实践能力。随着上下文学习、指令跟随、分步推理等关键能力的出现，大模型成为金融机构AI应用场景的锚点，以其为代表的数字智能将推动银行生态和价值链的再次升级，重塑银行与社会、客户的链接，催化“未来银行”的迭代发展。

2023年第四季度以来，AIGC(Generative Artificial Intelligence，生成式人工智能)热潮加速，银行业或买断基础算法框架，或与头部研究机构、独角兽公司展开深度合作，逐步明确大模型落地路径，竞相培育潜在场景应用，力求收益与风险的平衡。

毕马威报告总结，行业整体应用呈现前台业务推动、中台精益管理、后台业务决策的发展格局。此外，基于全景应用视图，可以从技术成熟度、需求频率、场景价值三个维度分析AIGC行业应用的落地路线:营销、渠道、风控是银行业高频价值场景；代码助手和数据资产管理是中后台管理的高频需求；智能投资和研究的投资回报率很高。

【/h/]界面消息:金融管理部门多次提到金融要支持地方政府债券。如何看待银行参与地方债的可能路径？

李莉:我们认为银行参与债转股是为了寻求“数量、价格、风险”三方面的平衡。

在数量上，银行要合理控制参与地方债务化解的规模。目前，银行主要通过贷款展期时的降息和非标债券置换参与地方债务化解。两种方法的本质都是用长期低息贷款代替短期高息贷款，对银行的净息差、资产利润率等指标产生影响。银行需要根据自身资本实力和风险承受能力，合理控制对地方政府的贷款规模，避免风险过度集中。

价格方面，银行通过债务人的债务重组影响利息收入，从而对净息差和资产利润率造成压力。

风险方面，短期内银行通过债务重组以时间换取[/k0/]的方式节省了本金，从而规避了相关资产的质量波动风险，减少了潜在的信用损失。但从长期来看，银行需要保持合理的利润和净息差水平，以维持稳健经营，防范金融风险。如果银行大规模参与地方债务重组，可能会侵蚀其净利润，影响其抗风险能力。

界面新闻:目前房企融资白名单和存量房收储都需要银行的深度参与。这些政策会给银行的净息差带来额外压力吗？

李莉:银行业金融机构积极支持房企融资“白名单”和存量房收储，助力构建房地产开发新模式。从银行负债成本来看，央行将设立3000亿元保障房再贷款，利率1.75%，期限1年，4次展期。与MLF(中期借贷便利)、定期存款等其他负债成本相比，保障房再贷款的利率相对更有优势。

从银行的资产收益来看，目前银行对于房企融资“白名单”项目的贷款利率在4%左右。央行数据显示，2024年3月，企业贷款加权平均利率为3.73%。也就是说，银行从房企融资“白名单”项目中获得的资产端收益并不低于向其他企业发放的贷款，短期内对企业的净息差影响不大。

经过20多年的快速发展，传统的发展方式难以为继，需要适应房地产市场供求关系发生重大变化的新形势。在今年4月底召开的政治局会议上，提出了“研究消化存量房地产，优化增量住房的政策措施”，实施了商品房“以旧换新”政策、部分城市政府购买商品房作为保障性住房等多项措施，探索消化存量房地产。房地产开发新模式的构建，为银行提供了增量业务空。银行可以抓住房地产市场的结构性机遇，进一步优化金融产品和服务，增加房地产开发贷款、个人住房抵押贷款、M&A贷款、债券投资、债券承销和投资银行服务的资源，支持刚性和改善型住房、租赁住房和保障性住房，帮助构建新的房地产开发模式。

长期来看，我国信贷投放结构逐步优化，房地产贷款、地方融资平台等传统动能贷款增速放缓，普惠小额贷款、绿色贷款等新动能贷款保持较快增长。房地产贷款占总贷款比例的下降，在一定程度上降低了银行对房地产风险的敞口，减少了银行在房地产领域的风险敞口。

界面新闻:2024年中国银行业调查报告中提到，银行业实现高质量发展仍面临哪些挑战，有哪些解决方案？

李莉:银行业要实现高质量发展，仍需解决四大核心挑战:

第一，资产收益率的持续下降和优质资产的稀缺将成为一段时间的常态。这主要是受宏观经济和企业融资需求疲软的双重影响，尤其是房地产救市、地方债和国债降息等。，贷款市场的报价利率(LPR)将继续缓慢下降。银行需要补充能够平衡价格或风险的“优质信贷资产”来替代现有的房地产和平台信贷资产，但优质资产的市场供给显然不能满足银行资产结构调整的需要。

二是净息差可能继续收窄，对银行收入和利润增长构成压力。国家金融监督管理总局数据显示，2023年银行业季度净息差继续下降，2024年一季度净息差进一步收窄。虽然随着银行负债成本的降低和资产负债结构的主动调整，净息差会逐渐趋于稳定，但中国银行业显然已经进入了低息差时代。如果不改变资产结构和收入结构，银行的收入和利润增长将面临巨大压力。

第三，以量补价的发展模式不可持续，银行业整体资产规模增速也将放缓。这既是宏观金融政策导向的方向，也是银行机构维持ROE水平、应对补充资本压力的主动选择。2023年股份制银行资产增速明显放缓，2024年一季度六大行主动放缓增速，努力保持资产质量稳定，寻求“量、价、风险”的新平衡。

第四，息差收窄、竞争加剧和风险暴露将导致部分业务基础薄弱的银行经营状况加速恶化。未来，商业银行的分化将进一步加快。领先银行将利用更强大的客户基础、更高的资本使用效率、更多的收入结构、更低的债务成本、更强的风险管理以及技术和数字化能力，在竞争中获得优势，挤压竞争对手的生存空间。

在此背景下，毕马威中国《2024年中国银行业调查报告》提出了六大战略原则:一是明确基准，科学规划未来资产负债结构，构筑业务转型战略底线；二是以客户为中心，为核心客户制定有针对性的长期发展战略；三是冲出红海，打造专业化、精细化、系统化的业务和风险管理能力；第四，降本增效，围绕价值创造优化战略成本；第五，以人为本，打造学习型、专业型、高效型团队；第六，拥抱创新，积极布局数字化、AI等新技术领域。