Особисте кредитування — 9 трлн юанів. Високопосадовець Банку будівництва детально пояснює застосування ШІ.

Запитання до ШІ · Як AI у ПАТ «China Construction Bank» (Будівельний банк Китаю) може забезпечити, щоб кількість клієнтів, яких обслуговує менеджер, перевищувала 20 тисяч?

Журналіст від «China Jingji Daily» Ян Цзіньсін, Пекінський репортаж

27 березня Будівельний банк скликав брифінг щодо фінансових результатів за 2025 рік. На відміну від попередніх заходів, застосування штучного інтелекту в державних банках стало одним із ключових тем, які прозвучали під час обговорення.

Згідно з річним звітом Будівельного банку, станом на кінець 2025 року його операційний дохід досяг 761.05B юанів, що на 1,88% більше, ніж роком раніше; чистий дохід від комісій і агентських послуг — 110.31B юанів, що на 5,13% більше; чистий прибуток — 339.79B юанів, що на 1,04% більше; чистий прибуток, що належить акціонерам — 338.91B юанів, що на 0,99% більше; частка проблемних кредитів — 1,31%, зниження на 0,03 відсоткового пункту в річному вимірі; коефіцієнт покриття резервами — 233,15%, без змін порівняно з відповідним періодом 2024 року.

Репортер «China Business News» звернув увагу на те, що за цією яскравою «заліковою відомістю» Будівельного банку стоїть тісний зв’язок із активним розвитком роздрібного бізнесу. Наразі кількість індивідуальних клієнтів Будівельного банку вже перевищує 785 млн осіб, а обсяг кредитного розміщення — аж до 9 трлн юанів. Водночас багато напрямів роздрібного бізнесу, зокрема іпотечні/споживчі кредитні продукти, управління добробутом, приватнобанківські послуги тощо, потребують «індивідуального підбору», і в цьому штучний інтелект відіграє ключову роль.

Закріплення переваг роздрібного бізнесу

На думку голови правління Будівельного банку Чжан Ї, у 2025 році «ключові сфери кредитування» цього банку забезпечили двозначне зростання; це ефективно підтримало розвиток реальної економіки та втілило фінансові «п’ять великих статей».

Згідно з даними, станом на кінець 2025 року залишок технологічних кредитів Будівельного банку становив 5,25 трлн юанів, приріст — 18,91%; залишок «зелених» кредитів — 6 трлн юанів, приріст — 20,54%; залишок кредитів для підтримки доступного фінансування (普惠金融) — 3,83 трлн юанів, приріст — 12,37%; залишок кредитів для ключових галузей цифрової економіки — 90k юанів, приріст — 18,7%; масштаби кастоді (custody) пенсій — 2,06 трлн юанів, приріст досяг 16,87%.

Як стало відомо, загальний обсяг кредитів і позик (кредитування та аванси) Будівельного банку за 2025 рік перевищив 27,7 трлн юанів, з яких обсяг кредитів і авансів для внутрішніх компаній становив 15,69 трлн юанів, що на 8,7% більше, ніж торік. Серед них кредити, спрямовані у виробництво, становили 3,52 трлн юанів, приріст — 15,83%; кредити в стратегічно нові галузі — 3,52 трлн юанів, приріст — 23,46%. Крім того, Будівельний банк надавав фінансову підтримку в обсязі 1,32 трлн юанів для ланцюгів постачання 19,17 тис. підприємств ланцюга для 6594 цифрових ланцюгів постачальників — ключових підприємств.

Однак, порівняно з цими корпоративними (для бізнесу) операціями, Чжан Ї вважає, що роздрібний бізнес є вигіднішим за використання капіталу та нормою прибутковості. Він чітко заявив: «Стан кредитування домогосподарств у межах країни Будівельного банку становить 9 трлн юанів. Частка таких операцій із низьким використанням капіталу та високою віддачею досягає 32,59%, і в галузі це — рівень, що лідирує».

З погляду внеску в прибуток: у 2025 році прибутковість за роздрібними кредитами Будівельного банку була суттєво вищою, ніж за корпоративними кредитами. Згідно з даними річного звіту банку за 2025 рік, прибутковість за корпоративними кредитами становила 2,76%, тоді як прибутковість за роздрібними кредитами — 3,15%. Крім того, роздрібні бізнеси, як-от управління добробутом і банківські/кредитні картки, також здатні суттєво стимулювати зростання безпроцентних доходів.

Насправді репортер виявив у цьому річному звіті й чимало яскравих показників роздрібного бізнесу. Так, обсяг персональних операційних кредитів (особисте кредитування для ведення бізнесу) досяг 1,32 трлн юанів, що на 28,77% більше; обсяг персональних споживчих кредитів — 52.5k юанів, що на 29,41% більше. Заступник голови правління Будівельного банку Тан Шо оцінив: персональні споживчі кредити вже три роки поспіль отримують щорічне додаткове збільшення понад 1 трлн юанів.

Крім того, загальна кількість індивідуальних клієнтів Будівельного банку становить 785 млн осіб; обсяг фінансових активів індивідуальних клієнтів у керуванні — понад 23 трлн юанів; а кількість клієнтів із управління добробутом також забезпечила двозначне зростання.

Застосування ШІ «у 6 сферах»

«Під час обслуговування клієнтів один клієнтський менеджер може завдяки власній пам’яті обслуговувати 20 клієнтів, 30 клієнтів, навіть 100 клієнтів. Але з “помічником” системою він може керувати понад 20 тисячами клієнтів». Так заявив заступник голови правління Будівельного банку Лей Мін.

Під так званою системою «помічник» мається на увазі застосування штучного інтелекту, розроблене Будівельним банком для клієнтських менеджерів. Воно застосовується в роздрібному та в бізнесі доступного фінансування (普惠) і допомагає менеджерам у здійсненні таких функцій, як інсайти щодо клієнтів, рекомендації продуктів, фінансовий аналіз, контакт із клієнтами тощо.

Будівельний банк заявив, що він активно просуває перехід до «цифрового та інтелектуального» (数智化) трансформування, оснащуючи персональних клієнтських менеджерів «цифровими двійниками», глибоко інтегруючи технології штучного інтелекту в робочі процеси менеджерів. В межах ключових бізнес-сценаріїв, таких як інсайти щодо потреб клієнтів і розподіл активів, банк створив кілька вертикальних інтелектуальних агентів. Завдяки підходу, керованому даними та інтелектуальним аналізом, це допомагає менеджерам точно виявляти потенційні потреби клієнтів і точніше «бачити» ринкові можливості; спираючись на можливості професійного аналізу продуктів, це допомагає менеджерам надавати диференційовані фінансові послуги та гарантує, що планування активів «обслуговує краще»; завдяки автоматизації великими моделями обробки робочих процесів це скорочує затримки в обробці операцій для менеджерів, забезпечуючи «швидшу реакцію» на запити клієнтів. Масове застосування «помічника» значно підвищило можливості інтелектуально-цифрового обслуговування в команді персональних клієнтських менеджерів, забезпечивши дві переваги — ефективність і якість обслуговування клієнтів — з одночасним посиленням роздрібного бізнесу, високоякісного розвитку за рахунок міцних технологічних можливостей.

Як стало відомо, наразі Будівельний банк у напрямі прямого обслуговування індивідуальних клієнтів формує замкнений цикл роботи «інсайт — відповідність — доставка», і в онлайн-режимі обслуговує понад 74 млн клієнтів. Системно просувається побудова застосувань ШІ: технологія великих моделей ШІ вже масштабовано надає можливості для 398 сценаріїв застосування в межах групи.

Лей Мін заявив, що на сьогодні Будівельний банк у сфері ШІ вже впровадив найсучасніші алгоритмічні моделі, зокрема DeepSeek,通义千问 тощо, створив 400 продуктово-застосункових рішень і повністю охопив шість ключових сфер: інтелектуальний маркетинг, інтелектуальне клієнтське обслуговування (客服), інтелектуальний інвестконсалтинг (投顾), інтелектуальне операційне управління (运营), інтелектуальне управління (管理) та інтелектуальне ризик-менеджментування (风控).

Як стало відомо, у процесах надання кредитів (授信) Будівельний банк уже просунув «застосування ШІ в усьому ланцюгу процесу затвердження позики/кредитного ліміту», формуючи модель затвердження «ШІ-помічник + експертне рішення». Зміни на рівні технологій допомагають домогтися двозначного зростання якості та ефективності в процесі затвердження. Це застосування спирається на професійну базу знань із затвердження позик/кредитних лімітів, яка охоплює дані публічної та приватної зон (公私域), і використовує можливості автономного сприйняття та планування великої мультимодальної моделі. На основі носіїв, як-от історичні приклади затвердження та дослідження високого рівня професійності, воно повністю «екстрагує» прихований досвід досвідчених експертів з оцінки та перетворює його на явні можливості, зокрема у вигляді ланцюгів міркувань (思维链). Так формується база знань із ключових ризик-пунктів для аналогічного бізнесу та відмінних кредитних (позикових) стратегій банку. Весь процес повністю розчищає канал передавання ризикових уподобань. Крім того, при застосуванні цієї технології в межах 1 хвилини здатна сформувати первинний проєкт думки щодо рейтингового перегляду, що включає 5 модулів; автоматично порівнює відповідність комплексних політик фінансування вимогам дотримання та пише 10+ сторінок первинних проєктів думок щодо перевірки; максимальна частка генерування досягає 90%, і експерту достатньо лише трохи доопрацювати, щоб подати.

Згідно з даними, після «застосування ШІ в усьому ланцюгу процесу затвердження позики/кредитного ліміту» обсяг штучно автоматизованих (за допомогою ШІ) рішень щодо кредитних заявок у 2025 році Банку зріс, однак середній чистий час розгляду в річному вимірі знизився більш ніж на 30%.

（Редактор: Чжан Маньйоу, перевірка: Хе Шаша, коректура: Ян Юйся）