原文链接：https://tecdat.cn/?p=42761
在全球经济格局不断调整与金融科技加速迭代的背景下，银行业正面临前所未有的挑战与机遇。净息差持续收窄、数字化人才需求激增、数据要素价值凸显等趋势，推动着银行从传统经营模式向数字化、智能化转型。
本报告汇总解读基于《爱分析：2025爱分析·银行数字化应用实践报告》《智联招聘：2025中国银行业数字化转型人才报告》《BCG：2025未来金融：全球银行业结构性挑战与转型路径研究报告》《中国人民大学&中国光大银行：2025商业银行数据要素金融产品与业务探索研究报告》及文末200+份银行业研究报告的数据，最新报告合集及解读实时更新已分享在交流群，阅读原文进群咨询、定制数据报告和600+行业人士共同交流和成长。
这些报告从不同维度剖析了银行业的发展现状：从净息差下滑倒逼银行转型，到数字化人才的供需动态；从全球银行的结构性挑战，到数据要素在金融领域的创新应用。通过整合分析，我们旨在呈现一幅全面的银行业数字化转型图景，为行业参与者提供兼具深度与实用性的洞察。
一、银行业数字化转型的驱动因素：从压力到动力
银行业的数字化转型并非偶然，而是多重因素共同作用的必然结果。其中，净息差的持续下滑是推动转型的核心压力之一。2020 - 2025年中国商业银行净息差呈现出逐年下降的趋势。2020年净息差为2.3%，随后逐年走低，2021年降至2.1%，2022年跌破2%，为1.9%，2023年进一步降至1.8%，2024年为1.7%，预计2025年将跌破1.5%，达到1.5%。
2020-2025年中国商业银行净息差图表数据及PDF模板已分享到会员群
这一数据直观地反映了银行传统盈利模式面临的严峻挑战。在这样的背景下，银行若想维持利润增长，就必须摆脱对传统规模驱动模式的依赖，转向效率驱动与创新驱动。效率驱动意味着银行需要精简流程、压缩成本。例如，部分银行已将北极星指标从资产规模增长转为成本收入比，并通过建立新的成本控制指标体系来实现这一目标。智能分析技术在其中扮演着重要角色，它能提高运营管理取数效率，构建归因推演、趋势预测等深度推理能力。同时，核心业务流程的智能化改造也在推进，从过去的RPA等初级AI应用，到现在结合AI大模型能力的数字员工渗透到反洗钱、企业信贷等核心业务场景。创新驱动则体现在银行将重心转向企业信贷和非息创新业务。企业信贷方面，中腰部银行凭借地域本地化优势，在仍需大量线下工作的企业信贷领域找到了差异化竞争的亮点，而音视频中台成为解决线下展业中弱网环境数据留痕和业务办理难题的刚需。非息业务方面，智能投顾平台、AI驱动的产品个性化推荐等都为银行带来了新的增长点，部分银行通过个性化推荐使交叉销售率提升30%以上。
2025年银行业展望：全球银行业运行现状：不确定性中的韧性与增长
2024年，全球银行业在重重不确定性中前行。地缘政治方面，超40亿选民参与的选举年，选举结果与贸易保护主义政策加剧国际银行监管格局碎片化，给银行合规与决策带来难题。监管上，美国推迟采用《巴塞尔协议III》最新版，增添了监管不确定性。经济层面，尽管通胀控制取得进展，但GDP增长依旧乏力。技术领域，银行在新兴技术投资决策上举棋不定。然而，银行业展现出强大韧性。得益于对盈利能力的高度关注和贷款减值损失的持续低位运行，2024年全球银行业实现强劲业绩增长。预计当年全球银行业净资产收益率（ROE）略低于12%，虽较2023年金融危机后的峰值低约1个百分点，但鉴于利率走势和资产质量预期，这一结果好于年初预期。
数据与AI战略布局：驱动行业变革的核心力量
在金融服务行业，数据优先战略正成为推动AI创新的关键因素。越来越多的企业意识到，数据是AI发展的基石，只有通过有效的数据战略，才能充分挖掘数据价值，驱动AI创新。调查显示，70%的金融服务行业受访者已制定正式的数据战略，明确对当前或计划中的IT部署位置的要求，确保数据存储在对用户有利的位置，同时满足硬件支持和法规要求。66%的受访者正在实施正式的AI战略，积极将AI技术应用于业务或产品服务中，期望借此提高运营效率、缩减成本，开拓新的业务领域。
然而，实现数据和AI战略并非一帆风顺。在从数据中获取洞察的过程中，56%的受访者表示最大障碍是对数据系统、基础设施和分析工具的投资不足。这一问题不仅限制了企业从数据中提取有价值信息的能力，也阻碍了AI战略的有效实施。此外，缺乏领导层的明确授权、数据隐私法规的限制以及数据孤岛等问题，也给数据战略的推进带来了挑战。
二、数字化转型中的人才与技术：供需与应用
数字化转型的推进，离不开人才与技术的支撑。银行业对数字化人才的需求呈现出多元化态势，而各类技术的应用也在重塑银行的业务模式。从数字化岗位跨行业求职意愿来看，不同岗位的意愿比例存在差异。人工智能岗位的求职意愿最高，达到70%；前端开发为68%；移动研发为67%；数据工程师为65%；测试工程师为67%；合规风控为60%；项目管理为58%；高管为55%；产品经理为57%；运营管理为56%。这一数据表明，技术类岗位的人才迁移成本较低，有利于银行快速补充相关人才。银行亟需的数字化人才涵盖金融科技架构设计、关键技术研发、数据安全与数据资产管理、合规与风控、业务创新与场景应用、数字化转型战略规划等多个领域。在技术应用方面，智能分析和音视频中台是银行数字化实践中的重要进展。以某城商行为例，其借助数势科技Agent实现了智能分析的降本增效。通过引入先进技术和架构，该银行从自然语言取数到深度洞察报告生成的过程效率大幅提升，报告生成时间从原来的2.5天缩短至30分钟，效率提升约40倍。音视频中台则在企业信贷展业中发挥着重要作用。杭州银行通过与网易云信合作，构建了全新的音视频能力中台，解决了原有平台的诸多痛点。新平台实现了业务拓展能力倍增、多渠道无缝接入、端侧统一覆盖，服务效率与稳定性也显著提升，线上贷款业务成功率和线上业务服务替代率均达到90%以上。
技术投资困境与突破：优化投资实现价值释放
2025 年全球银行 IT 技术投入将达到 1760 亿美元，高于 2024 年的 1670 亿美元和 2022 年的 1470 亿美元，但仅有 39% 用于 “业务变革” 项目，如提升客户服务能力和开发新产品。银行在释放技术投资价值时面临诸多阻碍，包括僵化的预算编制周期、业务方案侧重短期回报、业务与技术部门缺乏协同以及难以评估多年转型项目的合理性等。在技术投资中，银行挖掘人工智能潜能对于实现业务变革至关重要。银行需结合自身战略目标与优先级，充分发掘人工智能的应用潜能。若将成本效率视作首要任务，银行应聚焦规模最大的职能部门。此外，某些流程因其性质决定了人工智能可带来显著的效率提升或成本规避效益，包含此类流程的职能部门也应重点推进人工智能应用。我们对二级流程的分析显示，技术、风险和合规以及客户体验具有较高的成本节约潜力。我们依据职能部门的相对规模、成本效率水平和 / 或成本规避期望，列出了最有可能借助人工智能实现成本效率的二级流程。同理，若降低风险为首要任务，风险与合规、数据治理、服务运营和法务等职能的应用潜力则最大。需注意的是，我们发现成本效率和降低风险这两大优先要务的重点领域存在重合之处，例如交易监测、金融犯罪和监管合规等，因为这些领域的风险事件会产生重大成本影响。
银行应重视数据在AI应用中的关键作用，确保数据安全、规范且适用于AI。同时，银行需从根本上改变技术投资和实施方法，营造持续学习的企业文化，优先考量新技术的价值而非单纯关注成本，积极收集客户和员工反馈，重塑技术实施工作流程。
三、数据要素与全球视角：创新应用与结构性挑战
数据作为新型生产要素，在银行业的应用潜力正不断释放。同时，从全球视角来看，银行业也面临着诸多结构性挑战。在数据要素应用方面，商业银行正积极探索数据托管与管理、数据资产信贷、数据要素证券化等业务模式。以数据资产信贷为例，银行通过对企业数据资产的权属认定与审核、价值评估，并制定专项贷后管理措施，为企业提供了新的融资渠道。数据要素证券化则通过资产支持票据、资产支持证券、投资信托基金等模式，实现了数据资产的商业化与价值最大化。从全球银行业来看，不同地区的表现存在差异。2024年，欧洲银行的RoTCE（return on tangible common equity）为10%，印度为8%，日本为3%，中国为4%，韩国为3%。这反映出欧洲银行在盈利能力上具有一定优势，而亚洲部分国家的银行则面临着较大的挑战。全球银行业还面临着价值迁移、非息收入增长乏力、成本效率提升放缓等结构性问题。非银行金融机构和数字攻击者银行正在获取更多的价值份额，银行的非息收入 productivity 持续下降，成本效率提升也遇到了瓶颈。面对这些挑战，部分银行通过采取 front-to-back 数字化、客户中心主义、聚焦业务模式、并购等战略姿态取得了优于同行的表现。人工智能作为一项关键技术，若能大胆且有重点地实施，有望为银行带来变革，但同时也需要解决规模化和员工、客户全面采用等问题。
四、行动清单与风险提示
基于以上分析，我们为银行业参与者提炼出可落地的3件事，并提示相关风险。
可落地的3件事
加强数字化人才储备与培养：鉴于技术类岗位人才跨行业求职意愿较高，银行可加强与人力资源服务机构的合作，精准引进人工智能、大数据分析等领域的专业人才。同时，内部开展针对性培训，提升现有员工的数字化技能。
推动智能分析技术的深度应用：借鉴某城商行的成功经验，引入先进的智能分析工具，优化数据分析流程，提升报告生成效率和决策支持能力。可先从分支行业绩报告等高频场景入手，逐步推广至全行业务。
探索数据要素金融产品创新：结合自身优势，积极探索数据资产信贷、证券化等业务模式。与数据交易所、第三方评估机构等合作，建立完善的数据权属认定、价值评估和风险控制体系，推动数据要素在金融领域的合规高效应用。
风险提示
技术应用风险：虽然AI等技术能提升银行效率，但中小企业在应用过程中可能面临数据安全合规风险。需密切关注相关政策法规，如《数据安全法》《个人信息保护法》等，确保技术应用合法合规。
人才管理风险：数字化人才需求旺盛，但人才流动也较为频繁。银行需建立完善的人才激励与保留机制，避免核心人才流失对转型进程造成影响。
市场竞争风险：非银行金融机构和数字攻击者银行的崛起加剧了市场竞争。银行需不断提升自身的创新能力和服务水平，巩固客户基础，避免在价值迁移中被边缘化。
本专题内的参考报告（PDF）目录
2025未来金融：全球银行业结构性挑战与转型路径研究报告 报告2025-06-26
中国手机银行十年发展白皮书（2015-2024） 报告2025-06-25
2025商业银行数据要素金融产品与业务探索研究报告 报告2025-06-25
中国手机银行十年发展白皮书（2015-2024） 报告2025-06-24
2025年中国富裕客群及企业家国际银行服务需求洞察与趋势报告 报告2025-06-22
2025年中国银行业大模型应用跟踪报告 报告2025-06-18
银行行业深度报告-谨慎乐观看待零售风险-新规过渡尚存调整空间 报告2025-06-17
2025年中国银行业调查报告-曲张合律 稳掌机杼 报告2025-06-17
2025中国银行业数字化转型人才报告 报告2025-06-17
2025年银行数字化应用实践报告 报告2025-06-17
。。。。。。