Невозможно выиграть в процентной марже, на чем будет держаться следующий десятилетний период банков?

Вопрос к AI · Как банки могут с помощью числового и интеллектуального преобразования преодолеть трудности сужения процентной маржи?

Вступление: всесторонне реконструировать бизнес-логику, структуру активов и модели обслуживания банков с помощью числового и интеллектуального преобразования.

После завершения «золотого десятилетия» банковская отрасль Китая вошла в период глубокой трансформации.

Совместное действие структурной настройки макроэкономики, углубления рыночного ценообразования ставок, ужесточения финансового регулирования и шока от технологической революции продолжает усиливать в отрасли четыре давления: низкие ставки, низкая процентная маржа, высокий риск и сильное регулирование.

По состоянию на 29 марта, 13 банков, уже опубликовавших финансовые отчеты, в среднем в 2025 году сократили чистую процентную маржу примерно до 1,5%, что на 10 б.п. ниже в годовом исчислении и на почти 60 б.п. меньше, чем в 2020 году. Данные Государственного управления финансового надзора Китая показывают, что в 2025 году коммерческие банки в совокупности получили около 2,4 трлн юаней чистой прибыли, что на ~2,3% больше в годовом исчислении.

На фоне общего давления на отрасль усиливается банковская дифференциация; прежняя модель расширения за счет масштаба уже не может продолжаться.

Часть банков придерживается традиционных направлений, попадая в затруднения с «дефицитом активов», высокой стоимостью фондирования и ростом рисков; также есть банки, которые пытаются решить проблему с помощью цифровой трансформации.

По состоянию на май 2025 года, крупные и средние банки на уровне центрального офиса и региональных филиалов провинциального уровня создали специализированные подразделения по технологическим финансам; по всей стране создано 2178 технологических филиалов.

Согласно отраслевому опросу, национальные коммерческие банки в целом уже разработали цифровые стратегии; крупные и средние банки в большинстве своем создали цифровые специализированные подразделения. Однако у большинства банков цифровизация все еще находится на начальном этапе: «замена труда инструментами» — онлайн-каналы, мобильный офис, электронные согласования.

Отчет McKinsey по глобальной банковской отрасли за 2025 год показывает, что сейчас финансовые учреждения с массовым применением AI-агентов составляют менее одной десятой. Но по мере того, как технологии AI глубоко встраиваются в ключевые бизнес-процессы, формируется интеллектуальный замкнутый цикл «восприятие—решение—исполнение». У лидирующих банков есть шанс снизить операционные затраты на 15%-20% и повысить ROE на 4 процентных пункта.

Некоторые банки начали изучать более глубокие пути трансформации; числовое и интеллектуальное преобразование уже перестало быть «вопросом на выбор» и стало «вопросом, на который надо ответить».

В 2024 году Чжашан Банк запустил стратегию «AI + финансы», применяя искусственный интеллект в сценариях, таких как интеллектуальное инвестконсультирование и контроль рисков. Пинъань Банк, опираясь на технологические преимущества группы, создает систему интеллектуальных финансовых услуг, продвигая глубокую интеграцию искусственного интеллекта и финсервисов. Промышленно-коммерческий банк (ICBC) формирует экосистему «Digital ICBC» и переводит весь бизнес-процесс в цифровой формат.

Синсин Банк, напротив, использует числовое и интеллектуальное преобразование как главный двигатель: перестраивает бизнес-логику, оптимизирует структуру активов и закладывает основу для новых перспективных направлений, обеспечивая устойчивый рост через цикл. Его выручка и чистая прибыль в 2025 году демонстрируют положительный рост уже второй год подряд; общие активы превысили 11 трлн юаней, банк стабильно занимает второе место среди акционерных банков, а доля проблемных кредитов удерживается на низком уровне 1,08%. Он стал типичным примером акционерного банка, реализующего трансформацию с опорой на числовой и интеллектуальный подход.

Прощание с «золотой эпохой»

За прошлое десятилетие банковская отрасль Китая опиралась на выгоды урбанизации и индустриализации, обеспечивая быстрый рост за счет кредитного размещения, доходов от процентной маржи и традиционного бизнеса по корпоративным услугам, сформировав бизнес-инерцию «больше масштаба, больше залога, больше офлайна, больше традиционных отраслей». По мере смены модели экономического развития эта зрелая схема быстро стала неэффективной, а сужение процентной маржи превратилось в общую проблему отрасли.

С 2020 года ставки LPR неоднократно снижались, а рынок ставок по депозитам продвигался вперед; доходность на стороне активов банков продолжала снижаться, тогда как на стороне обязательств сохранялась жесткость затрат. Чистая процентная маржа ежегодно сокращалась.

При этом государственные крупные банки благодаря сети отделений и клиентской базе имеют относительно более высокую устойчивость процентной маржи; акционерные банки и небольшие банки, не располагая преимуществом масштаба, испытывают более заметное падение маржи.

В 2025 году чистая процентная маржа у большинства государственных крупных банков в целом опустилась ниже 1,5%, тогда как у акционерных банков она в среднем удерживалась выше 1,6%. При этом давление на снижение чистого процентного дохода все равно сохранялось. Чтобы стабилизировать маржу, большинство банков вынуждены сокращать стоимость фондирования. Однако тенденция к «депозитам с фиксированным сроком» и «долгосрочности» становится все более очевидной; у некоторых небольших банков даже появляется «внутриотраслевая» гонка за ростом ставок ради привлечения средств, что дополнительно сжимает пространство для прибыли.

В период экономической трансформации спрос на финансирование в традиционных секторах — инфраструктуре, недвижимости, оптовой и розничной торговле — замедлялся; предложение качественных активов было недостаточным, и банки попадали в ситуацию «есть деньги — но некуда их инвестировать», то есть дефицит активов. Одновременно традиционное кредитование, опирающееся на принцип «смотрите отчетность и смотрите залог», плохо подходит для особенностей новых отраслей с легкими активами, высокой долей НИОКР и высоким ростом. Финансовое обеспечение государственных стратегических направлений, таких как технологии, «зеленые» проекты и высокотехнологичное производство, серьезно недостаточно.

Кто имеет качественные, стабильные и низкорисковые активы реального сектора, тот получает инициативу в процессе смены игроков в отрасли. Но традиционная модель управления активами сильно зависит от человеческого опыта, что затрудняет точное ценообразование и динамический риск-контроль.

Характеристики компаний в сфере «кэпитал-производственных технологий» («легкие активы, дефицит залогов, высокий риск») изначально противоречат традиционным системам оценки кредитоспособности; многие стартапы в раннем периоде не могли получить финансирование из-за отсутствия залогов. С другой стороны, в традиционных сегментах, таких как недвижимость и платформы финансирования местного уровня, риски продолжают высвобождаться; у части банков растет доля проблемной задолженности, усиливается давление по урегулированию рисков, формируя ситуацию «дефицит активов при наличии высоких рисков».

Хотя все национальные коммерческие банки уже разработали цифровые стратегии, подавляющее большинство все еще остается на начальном этапе «инструменты вместо людей», сосредотачиваясь лишь на оптимизации процессов и снижении затрат/повышении эффективности, не встраивая числовое и интеллектуальное преобразование в ядро бизнес-логики.

Например, часть банков выпустила обновления мобильного банка и интеллектуальные службы поддержки, но кредитное одобрение, оценка рисков и управление клиентами все равно опираются на человеческий опыт. Некоторые банки вкладывали крупные средства в строительство технологических систем, но проблема «островов данных» остается серьезной: корпоративные и розничные данные, а также данные по межбанковскому/сектору не могут быть объединены, что затрудняет точный маркетинг и интеллектуальный риск-контроль.

Если сравнить с зарубежными рынками, JPMorgan, Goldman Sachs и другие международные банки уже применяют AI в ключевых звеньях — ценообразование сделок, моделирование рисков, отраслевые исследования, анализ настроений/событий. Внутри страны трансформация банков на основе числового и интеллектуального подхода все еще отстает.

Структура банковского бизнеса сильно сближается: корпоративный бизнес сосредоточен на крупных госкомпаниях и недвижимости, розничный — на ипотеке и кредитных картах; в посреднических услугах упор на расчеты и агентские/дистрибьюторские операции. Недостаточно дифференцированной конкурентоспособности. При ограниченном количестве качественных клиентов банки попадают в ценовую войну и «войну ресурсов», а совокупный доход продолжает снижаться.

Параллельно новые финансовые институты, такие как интернет-банки и компании потребительского финансирования, за счет более легкой операционной модели и преимуществ числового и интеллектуального подхода перехватывают розничное кредитование и рынок МСБ, дополнительно оттягивая клиентов у традиционных банков.

Отрасль в целом осознает, что трансформация уже не «вопрос на выбор», а вопрос выживания, на который нужно ответить. Но как именно «взломать ситуацию», стало сложной задачей для всех банков.

Как «взломать» дефицит активов

2026 год Национальных двух сессий (двух палат парламента) указывает направление решения этой дилеммы. Впервые в докладе о работе правительства предложено «создавать новую форму интеллектуальной экономики», а в проект по новому базовому строительству записано «содействие в расчете и электросотрудничество» (“算电协同”). Инвестиции в электросети в период «15-5» оцениваются в 4 трлн юаней. Зеленый водород, а также новые системы накопления энергии впервые включены в шесть крупных будущих отраслей.

В сфере технологических финансов доклад правительства прямо обозначил «усилить финансирование инноваций в науке и технологиях по всей цепочке и на всем жизненном цикле», потребовав от финансовых учреждений перейти от режима «краткосрочного извлечения прибыли» к модели терпеливого капитала «долго сопровождать». Для технологических компаний в ключевых областях основных и критически важных технологий предусмотрено на постоянной основе реализовывать «зеленый коридор» для листинга и сделок по слиянию и поглощению.

Под влиянием этой политики банковская отрасль продолжает искать способы использовать числовое и интеллектуальное преобразование для поддержки промышленного финансирования, заново осмысливая и формируя методы оценки и ценообразования для промышленных активов.

Например, в сфере технологических финансов все больше банков начинают переводить показатели легких активов — патенты, НИОКР, технологические барьеры, исследовательские команды — в поддающиеся количественной оценке, кредитоспособные и поддающиеся риск-контролю «технологические активы кредитного доверия», реально обеспечивая финансирование технологических инноваций на всем жизненном цикле.

Так, Строительный банк (CCB) создал систему динамической оценки инновационных способностей с опорой на четыре измерения — таланты, технологии, капитал и рынок — и выпустил продукты «善新贷» («добро на новое кредитование») и «善科贷». Промышленно-коммерческий банк (ICBC) использует преимущества группы ICBC в связке «займы—долговые/капитальные инструменты—гарантии—акции под залог», выстраивая матрицу услуг на всем жизненном цикле для технологических компаний. Ситибанк (CITIC Bank) запустил полностью онлайн-продукт чистого кредитования на доверии «科创e贷», где ключевыми основаниями для предоставления кредита выступают баллы инноваций предприятий и квалификация в сфере техинноваций.

Синсин Банк же использует «технологический поток» как ключевой механизм оценки: опираясь на способности к технологическим инновациям, он осуществляет точное кредитование технологических компаний. По состоянию на конец 2025 года «технологический поток» Синсин Банка обслуживал более 365 тыс. клиентов — технологических компаний.

В промышленном сегменте кредитование промышленности Синсин Банком приближается к 1 трлн юаней, что значительно выше среднего уровня отрасли. Одновременно корпоративные кредиты под недвижимость: остаток по ним в годовом исчислении сократился более чем на 50 млрд юаней, а средства точечно направлялись в ключевые сферы реальной экономики.

Эти результаты структурной оптимизации без исключения отражают точное ценообразование и возможности динамического риск-контроля, которые дает числовое и интеллектуальное преобразование.

От числового и интеллектуального к интеллектуализации

Перед лицом отраслевых трудностей ведущие банки одна за другой запускают поиски трансформации; ключевые направления сосредоточены в четырех плоскостях: модернизация числового и интеллектуального подхода, оптимизация структуры активов, закладка новых направлений и комплексная операционная модель.

Государственные крупные банки, опираясь на преимущества масштаба, продвигают всестороннюю цифровую и интеллектуальную трансформацию. Промышленно-коммерческий банк, Строительный банк, Сельскохозяйственный банк и другие государственные лидеры благодаря преимуществам капитала, клиентской базы и сетей отделений используют числовое и интеллектуальное преобразование как ключевой рычаг для всесторонней модернизации.

Рознично ориентированные акционерные банки фокусируются на цифровизации розницы, создавая преимущество в управлении капиталом. Такие акционерные банки с розничной моделью, как Чжашан Банк и Пинъань Банк, глубоко связывают числовое и интеллектуальное преобразование с wealth management и розничным кредитованием.

Банки, ориентированные на промышленное финансирование, глубоко работают с реальным сектором и развивают технологические и «зеленые» направления.

В отличие от всестороннего покрытия государственных крупных банков и C-end фокуса розничных банков, у этой категории банков трансформационный приоритет — решить болевые точки промышленного финансирования с помощью числового и интеллектуального подхода и добиться дифференцированной конкуренции через характерные направления.

Промышленно-финансовые банки с фокусом на инновации, представленные Синсин Банком, выходят за рамки традиционного каркаса корпоративного бизнеса и ошибочного понимания «поверхностности». Они используют числовое и интеллектуальное преобразование как связующее звено, соединяя технологии, «зеленые» проекты и обрабатывающую промышленность — и перестраивают базовую бизнес-логику.

Переход от «цифровизации» к «интеллектуализации» — это высшая точка конкурентной борьбы для банков.

По мнению председателя правления Синсин Банка Лу Цзяцзинь, цифровая трансформация — это битва за жизнь и смерть. Этот банк поднимает числовое и интеллектуальное преобразование до стратегического ядра, создает рабочую группу по искусственному интеллекту и «действиям лидерства», в течение трех лет подряд технологические вложения составляют около 8 млрд юаней, а численность технологических команд превышает 8000 человек. В настоящее время, при поддержке числового и интеллектуального преобразования, прирост клиентов с высокой чистой стоимостью превысил 12%, срок IT-доставки сокращен более чем на 30%, а кумулятивные касания интеллектуальным маркетингом через AI составили 21,39 млн раз.

Эффект числового и интеллектуального преобразования напрямую отражается и в финансовых показателях.

Платежная ставка по процентам по обязательствам у Синсин Банка в годовом исчислении снизилась на 43 б.п., а чистая процентная маржа удерживается на уровне 1,71%, что существенно лучше среднеотраслевого показателя. Чистый процентный доход демонстрирует положительный рост уже третий год подряд.

Со стороны активов числовое и интеллектуальное преобразование способствует глубокой оптимизации кредитной структуры: банк прощается с традиционной зависимостью «недвижимость + инфраструктура» и смещается в три стратегических направления: «зеленое», технологическое и промышленность (обрабатывающая). В 2025 году зеленые кредиты банка составили 1,1 трлн юаней, рост на 19,05% в годовом исчислении; кредиты промышленности — почти 1 трлн юаней, рост на 15,10%; по недвижимости снижение было значительным.

В сфере технологических финансов, учитывая, что традиционные кредитные модели трудно адаптируются к особенностям технологических компаний «легкие активы, высокий рост», Синсин Банк разработал систему оценки «технологический поток»: он оценивает компанию по 15 измерениям, включая изобретательские патенты, научные команды, технологические преимущества и т.д.

В 2025 году сумма одобренных кредитов по системе «технологический поток» составила 1,15 трлн юаней, а остаток по технологическим кредитам — 1,12 трлн юаней, что является первым местом среди акционерных банков. Доля проблемной задолженности составила всего 0,85%. Банк с помощью механизма связывания кредитования/облигаций через AIC (инвестиционную компанию по инвестированию финансовых активов) становится для технологических компаний «партнером в росте»; в том же году он направил 24k юаней.

Числовое и интеллектуальное преобразование выходит из «бэк-офиса» на «фронт», превращаясь из инструмента в движок. Этот тренд трансформации уже стал отраслевым консенсусом.

Строительный банк «встраивает умное управление (智慧政务)» в государственные услуги; Сельскохозяйственный банк «умное село (智慧乡村)» обслуживает сельских клиентов; Банк Китая «умный трансграничный» помогает компаниям выходить на зарубежные рынки.

А трансформация Синсин Банка реализует качественный скачок: от применения инструментов к перестройке парадигмы.

Он использует числовое и интеллектуальное преобразование, чтобы связать корпоративные финансы, розницу и межбанковские данные, продвигая совместное развитие «промышленного финансирования + экосистемных услуг». После запуска CRM-системы создана карта отраслей (industry map/промышленная карта), что обеспечивает переход от «получения клиентов точечно» к «привлечению клиентов через экосистему». Платформа охватывает целевую базу, включающую 1800 клиентских генеалогий, 2023 ключевых клиента и 175 тыс. клиентов.

Эта трансформационная парадигма «числовое и интеллектуальное + промышленность + экосистема» дает акционерным банкам, представленным Синсин Банком, возможность выйти за рамки конкуренции по одинаковости и сформировать ключевую конкурентоспособность, позволяющую проходить через цикл.

Ответы на вопросы, которые нужно обязательно решить

Числовое и интеллектуальное преобразование — это не просто технологический апгрейд; это всесторонняя реконструкция бизнес-логики, структуры активов и моделей обслуживания. В будущем банковская трансформация, вероятно, проявит три ключевых тенденции:

Во-первых, числовое и интеллектуальное преобразование станет ключевой конкурентной силой банка и будет глубоко встраиваться во все бизнес-процессы. В будущем AI, большие данные и облачные вычисления станут базовой инфраструктурой банков: от маркетинга клиентов, кредитного одобрения, риск-контроля до инвестиционных сделок и операционного управления — все процессы будут реализованы в интеллектуальном режиме.

Банки, которые продолжают оставаться на уровне онлайнизации и инструментализации, будут постепенно вытеснены рынком. Банки, которые глубоко интегрируют числовое и интеллектуальное преобразование с основным бизнесом, получат конкурентное преимущество.

Во-вторых, специализация по характерным направлениям станет ключом к «взлому» и позволит уйти от конкуренции по одинаковости. Усиление отраслевой дифференциации будет продолжаться: государственные крупные банки сосредоточатся на всестороннем обслуживании, акционерные — на характерных направлениях, а небольшие банки — на региональных нишевых рынках. Технологическое финансирование, «зеленые» финансы, управление капиталом и промышленное финансирование станут ключевыми областями для акционерных банков. Только глубокая работа по нише и формирование дифференцированного преимущества позволят пройти через цикл.

В-третьих, обслуживание реальной экономики станет корнем трансформации; создание ценности заменит расширение масштаба. Банковская отрасль окончательно откажется от старой логики «масштаб превыше всего» и перейдет к логике «баланса качества, эффективности и рисков», то есть к ценностным банкам.

Вокруг размещения бизнеса по государственным стратегиям, таким как создание современной системы индустрий, технологические инновации и зеленое развитие, добиться единства экономического эффекта и социального эффекта — станет ключевым направлением банковской трансформации.

На новой точке старта многие банки уже рассматривают числовое и интеллектуальное преобразование как стратегическое направление на период «15-5».

Строительный банк выдвинул стратегию «Digital CCB» («цифровой Строительный банк»), Промышленно-коммерческий банк продвигает обновление «Digital ICBC», Сельскохозяйственный банк закладывает план трансформации «умный сельхозбанк (智慧农行)», а Синсин Банк четко определил для себя стратегическое направление «пять “-化”: числовое и интеллектуальное, озеленение, интернационализация, комплексность, экосистемность».

По мере ускорения итераций технологий AI глобальная банковская отрасль оказывается на перекрестке цифровой трансформации. Некоторые банки выбирают «инструментализацию», рассматривая AI как способ снизить затраты и повысить эффективность; другие выбирают «направленность по нишам», рассматривая AI как направление для инвестиционного планирования.

А действительно дальновидный выбор — «парадигмальность»: использовать числовое и интеллектуальное преобразование, чтобы переформатировать бизнес-логику банка, превращая интеллект в базовую операционную систему — от стратегии до исполнения.

Числовое и интеллектуальное преобразование — это не вопрос на выбор, а обязательный вопрос; не просто украшение сверху, а основа выживания.

Для всех банков только отказ от краткосрочного мышления и глубокая работа с числовым и интеллектуальным преобразованием и услугами для реальной экономики позволит устоять в условиях перемен отрасли и реально построить себя как ведущий ценностный банк с возможностями прохождения через цикл.