伴隨ChatGPT火速躥紅，國內(nèi)銀行也躍躍欲試，部分大行發(fā)布以ChatGPT為代表的大語言模型，還有多家銀行宣布接入百度的生成式AI對話產(chǎn)品“文心一言”，引發(fā)了業(yè)內(nèi)對于銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的新一輪思考。

從已經(jīng)披露的銀行財(cái)報(bào)來看，盡管去年銀行業(yè)面臨多重經(jīng)營挑戰(zhàn)，但在金融科技領(lǐng)域的投入規(guī)模依然很大，僅記者不完全統(tǒng)計(jì)的16家上市銀行去年科技投入就超過1700億元，科技人員占比進(jìn)一步提升。

(資料圖片)

不過，去年，多數(shù)銀行科技投入增速呈下降趨勢，銀行間的分化現(xiàn)象依然嚴(yán)重，尤其對于中小銀行來說，在資源稟賦較弱、試錯成本較高、經(jīng)營壓力更大等背景下，數(shù)字化轉(zhuǎn)型投入產(chǎn)出比至關(guān)重要。記者采訪的多方人士均表示，數(shù)字化與金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)相融合是大勢所趨，中小銀行面對困境一方面可以聚焦產(chǎn)品創(chuàng)新等細(xì)分領(lǐng)域，另一方面可以借力第三方科技企業(yè)提高數(shù)字化轉(zhuǎn)型效率。

銀行金融科技大手筆投入

記者根據(jù)已披露的上市銀行2022年年報(bào)不完全統(tǒng)計(jì)，去年有數(shù)據(jù)可查的6家國有大行、8家股份行、3家城農(nóng)商行共計(jì)投入科技資金約1761億元，其中，僅六大行就投入接近1166億元。

具體來看，工商銀行以262.64億元金融科技投入領(lǐng)先，建設(shè)銀行（232.9億元）、農(nóng)業(yè)銀行（232.11億元）、中國銀行（215.41億元）科技投入也均在200億元以上，交通銀行、郵儲銀行分別以116.31億元、106.52億元緊隨其后。

股份行中，招商銀行是唯一一家金融科技投入在百億元以上的上市銀行，去年相關(guān)投入同比增長6.6%達(dá)到141.68億元，中信銀行、興業(yè)銀行金融科技投入在80億元以上，浦發(fā)銀行去年科技投入突破70億元。已公布年報(bào)且有該項(xiàng)數(shù)據(jù)披露的城商行、農(nóng)商行中，北京銀行以24.52億元科技投入領(lǐng)先。

從科技投入占營收比重來看，各類型銀行占比普遍維持在2%～5%之間，目前僅交通銀行科技投入占比超過5%達(dá)到5.26%。

除了投入真金白銀搞研發(fā)，科技團(tuán)隊(duì)也是科技創(chuàng)新的關(guān)鍵。國有大行中，工商銀行去年末金融科技員工達(dá)到3.6萬人，占公司員工總數(shù)比例為8.3%，數(shù)量和占比均居首位，其中數(shù)據(jù)分析師超過7700人。此外，建設(shè)銀行、中國銀行、農(nóng)業(yè)銀行、招商銀行科技人員也在萬人以上，交通銀行科技人員雖不及6000人，但占員工比重較高，為6.38%。

整體來看，銀行業(yè)科技投入和人員占比整體仍在上升，但隨著數(shù)字化從多點(diǎn)突破向深入發(fā)展邁進(jìn)，加上去年行業(yè)營收普遍面臨增速放緩甚至負(fù)增長，多數(shù)銀行科技投入的增長速度有所下降。

以工商銀行為例，該行去年科技投入增速為0.91%，較2021年增速9.1%明顯回落；建設(shè)銀行科技投入則罕見下降，較上年的235.76億元減少1.21%。從經(jīng)營情況來看，兩家大行去年?duì)I業(yè)收入均出現(xiàn)不同程度的增速下滑。交通銀行則是少有的科技投入逆勢猛增的銀行，去年增速32.93%較2021年的23.6%加快不少。

股份行也有類似趨勢，比如浦發(fā)銀行、招商銀行、興業(yè)銀行去年科技投入增速分別為4.49%、6.6%、29.65%，較2021年的17.34%、11.58%、30.89%均有下降。平安銀行科技投入則減少了6.15%。城商行中，北京銀行去年科技投入占營收比重較上年提升0.2個百分點(diǎn)達(dá)到3.7%，但其中研究開發(fā)類投入8.4億元，同比增速56%，較2021年的142%回落不少。

中小銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型亟需破局

與科技投入、研發(fā)人員增長一致的，是銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的突飛猛進(jìn)。從前臺到中臺、后臺，從產(chǎn)品到系統(tǒng)、渠道，“數(shù)字化”在各行財(cái)報(bào)中出現(xiàn)的頻率越來越高，不論是對公、零售業(yè)務(wù)，還是金融市場風(fēng)險(xiǎn)控制，多數(shù)銀行都在加大數(shù)字化能力建設(shè)。

尤其面對當(dāng)前火爆的AI大模型，銀行業(yè)也火速試水，有銀行推出類ChatGPT的大模型應(yīng)用，有銀行宣布接入百度的“文心一言”，也有股份行趁勢推出基于ChatGPT創(chuàng)作的親情信用卡（附卡）文案。有機(jī)構(gòu)分析，銀行坐擁垂直行業(yè)的高價(jià)值量數(shù)據(jù)，在相關(guān)AI大模型落地方面優(yōu)勢明顯。

波士頓咨詢金融機(jī)構(gòu)專項(xiàng)中國區(qū)負(fù)責(zé)人何大勇認(rèn)為，此次ChatGPT熱潮，的確增加了銀行業(yè)對智能化的焦慮感，當(dāng)前銀行業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面，“既要補(bǔ)以前信息化的短板，又要補(bǔ)移動化的短板，還要在開發(fā)方面迅速連接生態(tài)伙伴”。

但相比大型銀行在追趕智能化潮流方面的敏感性，不少中小銀行尤其城商行、農(nóng)商行還停留在彌補(bǔ)短板階段。尤其在下沉市場競爭加劇的背景下，資金、人才不具備優(yōu)勢，試錯成本更高的地方銀行亟需提升科技創(chuàng)新方面的投入產(chǎn)出比。

從去年財(cái)報(bào)數(shù)據(jù)來看，營收增速下滑是銀行業(yè)普遍問題，尤其在息差壓力方面，去年降幅超過20基點(diǎn)的主要以地方中小銀行為主。何大勇指出，盡管數(shù)字化對銀行盈利的貢獻(xiàn)并沒有顯性指標(biāo)，但其中的益處已經(jīng)超出預(yù)期，疫情以來尤為明顯，馬太效應(yīng)下，中小銀行壓力較大，亟需改善數(shù)字化發(fā)展模式。

中小銀行如何突破困境？中國科學(xué)院院士鄭志明日前在第六屆中國金融科技創(chuàng)新大會上接受記者采訪時(shí)表示，數(shù)字化賦能金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)是大勢所趨，中小銀行應(yīng)該跳出傳統(tǒng)范式，從細(xì)枝末節(jié)抓起，結(jié)合自身在下沉市場的敏感性優(yōu)勢，重點(diǎn)創(chuàng)新金融產(chǎn)品。

不少機(jī)構(gòu)指出，借助外力也是當(dāng)下中小銀行實(shí)現(xiàn)高效數(shù)字化的重要選項(xiàng)。中國銀保監(jiān)會黨校原副校長、國有重點(diǎn)金融機(jī)構(gòu)監(jiān)事會正局級監(jiān)事陳偉鋼也對記者表示，很多中小銀行因?yàn)橘Y金、人才資源短缺，加上所對應(yīng)的客戶群體對數(shù)字化需求較低，因此數(shù)字化轉(zhuǎn)型動力不足。他建議，未來在省聯(lián)社等農(nóng)信系統(tǒng)統(tǒng)籌的基礎(chǔ)上，中小銀行可以借力第三方科技企業(yè)，量身打造具有自身特色的數(shù)字化系統(tǒng)。

同時(shí)，何大勇建議，中小銀行應(yīng)該利用好自身存量優(yōu)勢，一方面增加存量客戶粘性，提升高回報(bào)率業(yè)務(wù)占比，在保證生存的基礎(chǔ)上，為數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供更充足的支撐；另一方面，要實(shí)事求是，避免盲目創(chuàng)新。