“行业对科技浪潮的态度已从‘是否拥抱’的选择题转变为‘如何拥抱’的必答题。AI的价值，最终要体现在业务成效上。”2025年上半年，成功扭转去年增收不增利的一家民营银行人士告诉中国证券报记者，将AI技术嵌入核心业务场景，真正实现效能提升是民营银行摆脱传统业务模式、实现高效获客的关键。
然而，AI技术的落地尚存阻碍，安全、成本以及效益是银行的主要顾虑。
“近几年银行普遍面临IT预算紧缩的困境，而完整的智能化系统建设成本多在数千万元级别。”某中小银行科技部负责人告诉记者，尽管免费的AI模型可降低银行初始部署成本，但后续的算力资源投入、模型持续训练、团队人才建设等对部分民营银行来说也是不小的成本开支。
头尾阶梯分化态势显著
多家民营银行2025年上半年业绩指标随着其股东财报浮出水面。具体来看，浙江网商银行、江苏苏商银行、四川新网银行为“千亿俱乐部”成员。截至6月末，这三家银行的资产规模分别为4835.55亿元、1436.08亿元、1056.96亿元。福建华通银行、梅州客商银行、温州民商银行的资产规模分别为375.66亿元、430.95亿元、511.95亿元。
经营业绩方面，浙江网商银行、四川新网银行、江苏苏商银行排名居前。上半年，这三家银行分别实现营业收入100.05亿元、34.12亿元、29.36亿元；分别实现净利润20.47亿元、4.86亿元、4.19亿元。
而其他民营银行营业收入多在15亿元以下，净利润多在4亿元以下。例如，北京中关村银行上半年实现营业收入10.31亿元、净利润1.23亿元；福建华通银行上半年实现营业收入4.49亿元、净利润1.29亿元。
值得注意的是，资产规模为517.44亿元的湖南三湘银行上半年实现营业收入6.51亿元、净利润-2.41亿元。对比去年同期，该行资产规模、营业收入、净利润均有所下滑，其中净利润同比下降超400%。
对此，该行股东湖南汉森制药在其2025年半年报主要控股参股公司情况说明中表示，湖南三湘银行利润较去年同期大幅下降，主要原因是小微企业经营难度加大，作为主要服务普惠小微企业客户的金融机构，信用风险上升。
此外，需要说明的是，作为行业龙头，微众银行尚未披露2025年上半年业绩。根据微众银行2024年年报，截至2024年末，微众银行资产规模6517.76亿元。2024年，微众银行实现营业收入381.28亿元、净利润109.03亿元。
资源禀赋与科技能力是关键变量
“民营银行业绩分化显著的核心原因是在资源禀赋、生态支撑和科技能力等方面差距明显。”上海金融与发展实验室主任曾刚表示，例如网商银行背靠阿里巴巴生态，能够高效获取海量的小微企业客户和个人客户，同时能够深度利用阿里巴巴平台的大数据等资源，形成数字驱动的业务发展模式，从而实现业绩增长。
曾刚表示，许多中尾部民营银行自有客户基数有限，主要依赖传统存贷款业务，抗风险和盈利能力薄弱。此外，头部民营银行在金融科技、合规能力等方面投入较大，能够持续优化成本结构、快速响应市场变化，而不少中尾部民营银行在IT、人才、风控等方面存在明显短板，经营步伐落后，导致分化愈演愈烈。
事实上，民营银行聚焦发展零售信贷，主要为小微企业、个人消费等提供信贷支持，客户下沉特点明显。随着其他银行业务下沉，民营银行面临的同业竞争加剧，差异化竞争优势弱化。对于部分民营银行来说，业务结构相对单一，科技实力不足，导致其业务触角延伸受限，整体存贷款业务拓展均面临压力。
因而，常有民营银行以高息揽储来吸引客户，但长期维持过高、不合理的存款利率势必会增加银行自身经营成本，对经营利润形成挤压。业内人士普遍认为，民营银行应在运营管理中更多依赖金融科技，此举不仅有利于覆盖更多的客户群体，还能降低成本支出。
在人工智能技术飞速发展的当下，AI无疑成为民营银行破局的关键。
“我们的目标是人人AI，处处AI。让每位员工都能便捷使用AI工具，覆盖全行各条线。”2025年上半年营业收入、净利润同比实现两位数增长的新网银行信息科技总监毛航直言，该行正在实现从数字化到数智化的转型。2024年新网银行以试点形式落地了首个智能体应用，探索解决了十余个业务痛点，这些尝试为后续规模化应用积累了经验。
破解AI落地难题成转型“胜负手”
“从2023年小范围测试大模型到2025年规模化应用相关技术，我们能够明显感受到技术创新的周期越来越短，但真正将AI技术嵌入核心业务、实现AI技术落地在现阶段仍是难题。”一家民营银行科技部负责人告诉记者，主要原因有三：一是安全问题，出于安全考虑，各家银行一般会采取大模型技术的本地化部署，对于银行算力等科技能力提出了更高的要求。二是成本问题，近几年银行普遍面临着IT预算紧缩的困难，小银行IT预算整体规模小，与大银行每年数十亿元，甚至百亿元的科技投入形成鲜明对比。三是效益问题，业内鲜少有大模型技术嵌入核心业务场景当中，并带来实际效益的案例。
在中国邮政储蓄银行研究员娄飞鹏看来，AI技术在落地过程中面临多重挑战，如数据治理难，小银行普遍存在数据规模有限、质量不高、治理基础薄弱的问题。通用AI工具对金融行业的理解不够深入，难以契合中小银行的审批和数据流程。
幻觉问题也是一大困扰。AI大模型在金融场景中可能出现幻觉问题，导致决策失误。因此，需要在关键环节引入人工干预，确保大模型运行的可靠性。在此过程中，人工复核等环节对银行而言又是一笔支出。
此外，投入与产出不匹配也是重要问题。“AI项目的投入周期较长，见效慢，部分银行在短期内难以看到明显收益。此外，如果AI应用未能与业务紧密结合，可能会导致资源浪费。”娄飞鹏表示，中小银行在科技投入方面需要采取更加务实和精细化的策略，以确保投入与效益的平衡。
具体而言，应聚焦高价值场景，优先选择能解决具体痛点、快速见效的业务场景进行AI应用；轻量化部署，例如采用大模型训练后形成的小模型与客户进行交互；加强数据治理，建立或完善数据治理委员会，统一数据标准和口径；推动生态合作，借助开源生态的力量，与其他机构合作开发AI应用；持续优化与迭代，在实际应用过程中不断优化模型和服务。
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