界面新闻记者 |
银行业作为经济发展的重要支撑，对促进实体经济增长、维持金融稳定和推动社会经济转型具有举足轻重的作用。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，界面新闻对毕马威中国金融业合伙人、金融行业研究中心合伙人李砾进行专访。
界面新闻：2023年银行业信贷仍呈现企业强、居民弱的特征，如何看待这种现象？
李砾：从企业部门来看，2023年企业中长期新增贷款总额达13.6万亿元，较2022年多增2.5万亿元，增幅达22.7%。企业短期新增贷款总额为3.9万亿元，较2022年增加0.9万亿元，同比增幅达29.4%。去年政策端持续通过降准、降息等措施来降低企业融资成本，增加贷款便利性。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，降幅达7.3%。居民中长贷主要与购房、教育投资等长期资金需求相关，在一定程度上受到了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态势。此外，企业可能倾向于增加短期贷款，以便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，中长贷增加9750亿元，同比多增303亿元，略显恢复态势。不过，结合2024年一季度数据来看，居民短贷新增规模为3568亿元，同比减少4085亿元，增长稍显乏力，长期来看还需进一步促进居民收入增加和信心修复。
界面新闻：中小银行和大型银行在数字化转型过程中面临着什么样的机遇和挑战，如何实现差异化发展？
李砾：近年来，数字化转型是银行业共同面临的课题。大型银行凭借在战略规划、资金投入、人才培养等方面持续发力，在数字化转型上走在前面。一些大银行利用资金人才优势，向小银行输出风险管理等信息科技系统，这是大行差异化的一个抓手。
而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，与大银行或平台企业合作一定程度上可以共享资源和技术，加快推进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、风险管理体系等方面具有优势，在金融科技发展上处于领先地位，小银行加强与大型银行的合作有助于加快自身数字化转型。
界面新闻：银行在科技应用上，有哪些处于前沿的探索？大模型及生成式AI给银行业带来哪些影响？
李砾：在前沿探索上：一方面，金融科技的人工智能、区块链、云计算、大数据四大核心技术的应用探索仍在持续深化，例如在大数据方面，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已成为银行数字化转型的关键实施路径；在决策式AI方面，机器学习、 NLP（自然语言处理）、知识图谱和RPA（机器人流程自动化） 等与业务场景的融合愈发深入。另一方面，金融科技的技术分支和覆盖领域呈现出与时俱进、不断延展的趋势，例如有隐私计算等安全技术、虚拟现实和数字孪生等元宇宙技术、5G/6G、高通量卫星网络等新一代通信技术等，其中，尤以大模型及生成式AI所带动的技术热潮最为受到关注。
大模型及生成式AI的发展空间方面，国内银行正审慎拥抱以AI大模型为代表的新技术变化，以先向内赋能，充分验证可行性和可靠性之后，再向外推广的思路推进，关注可场景落地、可服务业务、可解决问题的具象化实操能力。随着上下文学习、指令遵循与逐步推理等关键能力的涌现，大模型成为金融机构AI应用场景落地的锚点，以之为代表的数智能力将促进银行业生态与价值链的再次升级，重塑银行与社会和客户的链接，催化“未来银行”迭代发展。
2023年第四季度至今，AIGC（生成式人工智能）热潮加速涌现，银行业或买入基础算法框架，或与头部研究机构、独角兽公司开展深度合作，逐步明晰大模型落地路径，竞相培育潜在场景应用，力争收益风险均衡。
毕马威报告中总结了行业整体应用呈现出前台业务提升、中台精益管理、后台经营决策的发展格局。此外，基于全景应用视图，可从技术成熟度、需求频次和场景价值这三大维度分析AIGC的行业应用落地路线：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；智能投顾与智能投研ROI趋近良好。
界面新闻：金融管理部门曾多次提到让金融支持地方政府化债，您怎样看银行参与地方化债可能的路径？
李砾：我们认为，银行参与化债是在“量、价、险”三个方面寻求平衡。
量方面，银行合理控制参与地方债务化解规模。目前，银行主要通过对贷款展期降息和非标债务置换等方式参与地方债化解，两种方式的本质是用长期低息贷款置换短期高息贷款，对银行净息差、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，避免过度集中风险。
价方面，银行通过对债务方进行债务重组影响利息收入，进而使净息差和资产利润率承压。
风险方面，在短期，银行通过债务重组以时间换空间保住了本金，规避了相关资产质量波动风险，减少潜在的信用损失。但是长期来看，银行维持稳健经营、防范金融风险，需保持合理利润和净息差水平，如果银行大规模参与地方债务重组可能会侵蚀银行净利润，影响银行风险抵御能力。
界面新闻：目前房企融资白名单和存量房收储都需要银行深度参与，这些政策会不会对银行净息差构成额外压力？
李砾：银行业金融机构积极支持房企融资“白名单”和存量房收储等，助力构建房地产发展新模式。从银行负债成本看，央行将设立3000亿元保障性住房再贷款，利率1.75%，期限1年，可展期4次，和MLF（中期借贷便利）、定期存款等其他负债成本相比，保障性住房再贷款利率相对具有优势。
从银行资产收益看，目前银行对房企融资“白名单”项目贷款利率为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%。也就是说银行对房企融资“白名单”项目的资产端收益不低于对其他企业的贷款，短期看对企业的净息差影响不大。
房地产在经过二十多年的高速发展后，传统的发展方式难以为继，需要适应房地产供求市场关系发生重大变化的新形势。今年四月底召开的政治局会议提出“统筹研究消化存量房产和优化增量住房的政策措施”，多地实施商品房“以旧换新”政策、部分城市政府收购商品住房用作保障性住房等举措，探索消化存量房产。房地产发展新模式的构建为银行提供了增量业务空间，银行可以抓住房地产市场的结构性机会，进一步优化金融产品和服务，在房地产开发贷款、个人住房按揭贷款、并购贷款、债券投资、债券承销与投行服务等方面加大资源投入，支持刚性和改善性住房、租赁住房、保障性住房等，助力构建房地产发展新模式。
从长期看，我国的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势放缓，普惠小微贷款、绿色贷款等新动能贷款持续保持高速增长。房地产贷款在贷款总额中占比下降一定程度上减轻银行对地产风险的暴露，减少银行在房地产领域的风险敞口。
界面新闻：在《2024年中国银行业调查报告》中有提及，银行业实现高质量发展仍面临什么挑战，有何解决方案？
李砾：银行业要实现高质量发展，还需解决核心四大挑战：
一是，资产收益率持续下滑与优质资产稀缺将在一段时间内成为常态。这主要是受到宏观经济及企业融资需求走弱的双重影响，特别是房地产救市、地方债和国债降息等因素的影响下，贷款市场报价利率（LPR）仍将缓慢下行，银行需要补充能平衡价格或风险的“优质信贷资产”来替代现有的房地产和平台类信贷资产，但优质资产的市场供给明显不能满足银行资产结构调整的需求。
二是，净息差可能继续收窄，银行营收和盈利增长承压。根据国家金融监管总局的数据，2023年银行业季度净息差持续走低，2024年一季度净息差进一步收窄。虽然随着银行负债成本的下降和银行主动调整资产负债结构，净息差或将逐步企稳，但中国银行业明显进入了一个低息差时代。如果不改变资产结构和收入结构，银行的营收和盈利增长将面临巨大的压力。
三是，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引导的方向，也是银行机构为保持ROE水平和应对补充资本的压力的主动选择，股份制银行在2023年的资产规模增速明显放缓，2024年一季度开始六大行主动放缓规模增速，力求资产质量保持稳定，在“量、价、险”之间寻求新的平衡点。
四是，息差收窄、竞争加剧、风险暴露等将导致部分业务基础薄弱的银行经营情况加速恶化。未来商业银行的分化将进一步加速，领先银行将利用更牢固的客户基础、更高的资本使用效率、更多元的收入构成、更低的负债成本、更强的风险经营和科技与数字化能力在竞争中获取优势，挤压竞争对手的生存空间。
在这样的背景下，毕马威中国发布的《2024年中国银行业调查报告》中，提出了六大战略原则：一是明确基准，科学规划未来的资产负债结构，构建业务转型战略的底线；二是聚焦客户，制定聚焦的、长期的核心客户发展战略；三是冲出红海，打造专业化、精细化和体系化的业务和风险经营能力；四是降本增效，围绕价值创造进行战略性成本优化；五是以人为本，打造学习型、专业化的高效能团队；六是拥抱创新，积极布局数字化和AI等新技术领域
