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文/王恩博 銀行靠簡單的吸存放貸“躺著賺錢”，這種時代已一去不復返。 畢馬威中國發布的《2025年中國銀行業調查報告》顯示，在利率中樞持續走低、全球經濟環境不確定性加劇的背景下，我國商業銀行運行總體穩健、不乏亮點，但經營仍面臨挑戰，尤其利息凈收入和中間業務收入增長承壓。 健康、可持續的盈利能力，既能幫助銀行緩釋風險，又是其支持實體經濟的底氣。于是行業不得不思考：未來靠什么掙錢？ 畢馬威中國金融行業研究中心主管合伙人李礫近日接受中新社國是直通車采訪時表示，受存款定期化等影響，存款平均成本率降幅不及貸款收益率，衡量銀行盈利能力的主要指標——凈息差預計仍將承壓。 不過，這些挑戰正驅動銀行經營邏輯和業務端發生深層次變革，加之“AI時刻”已經到來，或將為行業發掘新的盈利增長點。 凈息差挑戰驅動銀行思變 國是直通車：近年來銀行業凈息差持續縮窄，對盈利能力的影響是否可控？各家銀行是怎樣應對的？ 李礫：根據國家金融監督管理總局的數據，今年一季度商業銀行凈息差為1.43%，較2024年四季度末下降了9個基點。在今年適度寬松的貨幣政策環境下，未來資產端利率可能進一步下調。同時，銀行平均存款付息率雖經歷多輪下調，但由于受存款定期化等影響，存款平均成本率降幅不及貸款收益率，預計凈息差仍將承壓。 凈息差持續收窄對銀行業既是挑戰，也驅動銀行經營邏輯從“以產品為中心”到“以人為中心”的深層變革，業務端從“存款產品驅動”向“客戶價值驅動”轉變。 例如，在低利率與市場波動加劇的背景下，個人客戶的存款需求呈現避險、保障與消費三位一體的特征。銀行正通過產品創新與服務升級，滿足客戶在資產配置、生活保障和消費規劃等方面的核心訴求，加速從“推銷存款產品”向“提供綜合服務”轉型。 我國部分銀行還在探索提高非息收入對營業收入的貢獻，主要手段包括探索業務創新模式，加強投、托、銷、撮聯動，聚焦交易型銀行、代客交易、結售匯、貴金屬交易、債券交易、外匯交易等重點業務，打造“一體化綜合金融解決方案”等。 國是直通車：畢馬威的報告中提到，過去一年里，銀行業在復雜的宏觀經濟環境下展現出強大韌性與發展活力。韌性與活力怎么理解？ 李礫：韌性與活力主要體現在資產質量、流動性和風險管理等方面。 商業銀行貸款不良率持續下降，截至2024年底為1.50%，較上季末下降6個基點。同期，商業銀行整體流動性比例為76.7%，較上年末增加8.9個百分點，增幅呈逐年擴大趨勢。2024年底，商業銀行資本充足率為15.74%，核心一級資本充足率為11.00%，分別較上年提升0.68個百分點和0.46個百分點，資本充足率穩中向好，抵御風險能力增強。 但也應看到，銀行業營業利潤負增長，面臨短期經營壓力。在低利率時代和人工智能迅速發展的當下，銀行既要正視短期經營壓力，也要優化戰略、組織與業務層面的長期布局，促進穩健發展。 在數據成為重要經營要素，AI成為核心生產力，以及合規治理作為機制保障，共同驅動銀行價值鏈深度重塑的背景下，銀行應持續向“智能化、數字化、多元化”方向邁進，打破傳統管理壁壘，建立跨職能協作機制，重構組織模式，并抓住生態系統演化的機遇，創新金融產品和服務。 銀行業“AI時刻”第二幕開啟 國是直通車：在年初的上市公司年報季中，“人工智能”“大模型”成為各大銀行業績發布會上的高頻詞。銀行業是否已經進入了“AI時刻”？ 李爍：早在大模型前，AI和大數據、云計算等新興技術就已隨金融科技發展，廣泛滲透到銀行的核心業務流程中，成為提升效率、控制風險和改善客戶體驗不可或缺的工具。生成式AI可以說正開啟銀行業“AI時刻”的第二幕，可能為銀行業務帶來顛覆性變化。 比如，在智能客服方面，從回答標準化問題，到能進行有深度、有情感、個性化的多輪對話，甚至主動為客戶提供財務規劃建議；在代碼生成與系統優化方面，幫助銀行IT人員自動生成代碼、調試程序，加速金融產品迭代；在組織架構方面，能用自然語言與數據進行交互，讓非技術人員也可以進行復雜的數據分析和洞察，從而實現人機協同。 應該將銀行的“AI時刻”看作一個新起點，而不是終點。它標志著銀行業從“信息化”“數字化”邁向“智能化”的關鍵轉折。當前，大部分銀行正處于從“AI工具化”(應用AI解決單點問題)向“AI能力化”(將AI整合成平臺級核心能力)的過渡階段。未來，隨著生成式AI等新技術的成熟和深化應用，這場變革還將觸及銀行的組織架構、商業模式和文化內核。 未來五年銀行業或現四大趨勢 國是直通車：面向“十五五”時期，對銀行業發展趨勢有何預測？ 李礫：一是低利率市場環境將持續，凈息差仍將處于低點。我國金融市場主要包括債券市場利率、貸款利率和存款利率等，近年來這三種利率均出現不同程度下降。展望未來，預計市場將維持偏寬的流動性狀態，低利率市場環境成為常態。銀行業資產端業務收益率下降，負債端由于存款剛性等負債成本下降較慢，凈息差仍將處于較低水平。 二是銀行業實施AI戰略成為趨勢。銀行業正以前所未有的決心和速度擁抱大模型技術。領先的金融機構已經意識到，人工智能的真正價值不僅在于降低成本，更在于通過提供智能化的產品和服務，無縫嵌入生態系統，從而以前所未有的方式吸引和服務客戶，最終實現收入增長，這種轉變促使越來越多銀行采取“人工智能優先”戰略。 三是金融“五篇大文章”從“框架構建”轉向“量化落地”，強化政策工具與市場機制協同。比如，科技金融方面，試點“科創銀行”，推動知識產權證券化規模化應用。養老金融方面，推動個人養老金賬戶全國統籌，探索“保險+信托”融合養老模式。數字金融方面，拓展數字人民幣跨境支付場景，構建央行數字貨幣跨境清算網絡。 四是風險防控從“傳統領域”向“全球化數字場景”延伸，監管工具與新興風險同步迭代。構建智能化風險預警平臺，強化氣候風險與加密資產跨境流動監測，推動風險監測智能化；推行區塊鏈技術支持的全流程穿透式監管，完善跨境業務追溯機制；推動中小銀行資本補充與治理改革，嚴控平臺企業金融業務杠桿水平。

文/陳昊星 3月29日，一輛小米SU7在安徽某高速路段上發生碰撞后爆燃，駕駛員和乘客不幸遇難。此次事故發生前，駕駛員開啟了智能駕駛系統，智駕安全再次被推上風口浪尖。 如今，幾乎所有車企都在積極布局智能駕駛技術，而不少駕駛員在日常行駛中也逐漸養成了使用智駕系統的習慣。 那么，當前的智駕系統，究竟該如何正確使用？哪些道路最好不要使用智駕系統？智駕系統現在面臨的最大問題是什么？ 智能駕駛現階段仍是輔助工具 業內專家普遍認為，目前新能源汽車搭載的智能駕駛技術仍處于輔助駕駛階段，其本質是幫助駕駛員提高行車安全性和便利性，而非真正意義上的自動駕駛或無人駕駛。 因此，將其統稱為“智能駕駛”并不完全準確，更恰當的稱謂應是“智能輔助駕駛”，重點在于“輔助”而非“智能”。 當前，大多數智能駕駛系統仍處于L2級，主要承擔輔助駕駛角色，駕駛員仍需時刻保持專注，隨時準備接管車輛。 國際智能運載科技協會秘書長張翔接受中新社國是直通車采訪時表示，L2智能輔助駕駛的主要作用是減輕駕駛員疲勞，提高行車便利性。常見功能包括車道居中保持(LCC)、自適應巡航(ACC)、自動跟車、前車啟動提醒等。 此次事件中的小米SU7屬于L2級，依據《汽車駕駛自動化分級》國家標準，為“輔助駕駛”，責任明確歸于駕駛人。張翔進一步舉例，在AEB(自動緊急制動)等功能支持下，L2級系統可以保持車道居中行駛，并在遇到障礙物時觸發剎停。然而，這些功能并非100%可靠，因此駕駛員必須隨時保持注意力，并隨時準備接管車輛。 他強調，目前L2級在開啟智駕模式后，如發生事故，駕駛員無法將責任歸咎于智駕系統。車企無需承擔責任，駕駛員是唯一的責任人。 智駕系統適用于哪些場景？ 多位專家在采訪時強調，智能輔助駕駛絕非萬能，甚至在某些特定情況下，使用智能輔助駕駛功能可能會帶來嚴重的駕駛安全隱患。 在張翔看來，理論上，L2級輔助駕駛可用于城市道路和高速公路，但在實踐中，其在高速公路上的使用效果更佳。由于城市道路環境復雜，駕駛員需要頻繁介入，影響整體體驗。 汽車自媒體博主、有17年汽車工程研發經驗的項目負責人楊悅卿接受中新社國是直通車采訪時表示，盡管高速公路道路狀況相對簡單，被認為是較適合使用智能輔助駕駛的場景，但在道路養護、臨時施工、交通事故等特殊情況下，智駕系統的高精地圖可能無法實時更新，攝像頭、雷達等感知設備也可能無法準確識別新設置的路障或限速標識，進而有一定的安全隱患。 其次，城區復雜路況，如學校門口、非機動車流量大的街道、狹窄道路等，也并不適合使用智駕系統。這類路況中，行人和非機動車的不確定性較高，智駕系統難以精準預測行人行為，可能導致安全隱患。 此外，在夜間、暴雨、大霧等能見度低和惡劣天氣條件下，智駕系統的傳感器可能會因識別精度下降而出現誤判，攝像頭也可能因水霧、泥濘等遮擋導致感知失效，從而影響車輛的安全判斷。此時，如果駕駛員此時過度依賴智駕功能，極易引發交通事故。 智駕既要發展也要明確法律邊界 當下，智能駕駛技術雖然在某些場景下仍存在局限，體驗也并非始終穩定，但不改行業向著更高階、更智能方向發展的大趨勢。 4月1日，《北京市自動駕駛汽車條例》正式實施。該條例的正式施行，意味著L3級及以上智駕級別的私家車首次被允許合法上路。 在剛剛閉幕的中國電動汽車百人會論壇(2025)上，工業和信息化部副部長辛國斌就自動駕駛的話題發言提出，工信部將加快自動駕駛產業化發展，推進智能網聯汽車準入和上路通行試點，完善標準體系，并有條件批準L3級自動駕駛車型生產準入。 但有觀點認為，在當前L2向L3過渡的關鍵階段，消費者不僅需要了解智能駕駛技術的優勢，更要深刻認識其局限性。現在有部分車企在宣傳中往往過度強調智能駕駛的潛力，往往以營銷為主，而忽視了實際能力的差異。 楊悅卿直言，不得不承認，目前國內車企在智能駕駛技術上取得了一定突破，但不同品牌、不同車型的智能輔助駕駛能力參差不齊。許多車企在營銷過程中夸大了系統的功能性，甚至弱化了“輔助”這一概念，容易讓消費者產生誤導。 他舉例，例如，一些車企宣稱其智駕系統可以實現“點對點導航駕駛”，卻未明確指出該功能需要在高精地圖的覆蓋范圍內，并且仍需駕駛員的實時監控。這種宣傳策略可能讓消費者誤以為智駕系統能夠在任何場景下安全運行，從而放松警惕，甚至誘發脫手駕駛或分心操作等危險行為。 “所以，賣給消費者的智駕車型，要明確強調智能輔助駕駛僅作為輔助使用，并清楚告知用戶，在發生車禍時，駕駛員是唯一的責任人，從而增強消費者的風險防范意識。這種提醒應成為車企營銷策略的必備內容，而不應該為了賣車而夸大智能駕駛功能、掩蓋智能駕駛風險。”楊悅卿說。