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一家数字银行的年报,藏着中小银行突围的新答案

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每一轮技术浪潮,都会重新定义银行业的竞争方式。

过去,银行竞争主要看网点、资本、牌照和客户基础;之后,移动互联网改变了银行触达客户的方式;如今,以大模型为代表的新一轮人工智能浪潮,正在把竞争推向更深一层:谁能把数据、算法、算力和业务流程真正打通,谁就可能在下一轮银行业竞争中获得新的位置。

苏商银行2025年年报,值得放在这个背景下观察。如果只看资产规模、营业收入和利润,这是一份稳健的年报。2025年末,苏商银行总资产达到1655.16亿元,全年实现营业收入58.08亿元,净利润11.60亿元;不良贷款率1.37%,流动性比例139.04%,优质流动性资产充足率397.03%,主要风险指标保持在较稳健区间。

但更值得关注的,并不只是这些经营数字。

真正藏在年报里的,是一家数字银行如何在银行业息差收窄、信用环境下迁、客户竞争加剧的大背景下,用金融科技和金融大模型寻找自己的确定性。换句话说,这不只是一份银行年报,也是一份中小银行数字化突围的观察样本。

一、破除规模执念:越是不确定,越要做“确定性”的事

看银行年报,不能只看规模,也不能只看利润。尤其在当前银行业环境下,真正关键的是:一家银行有没有形成穿越周期的能力结构。

2025年,银行业面对的压力并不轻松。经济动力换挡、房地产行业调整、民间投资承压、企业现金流压力上升、息差收窄、优质客户竞争加剧,这些都让银行经营进入更精细、更审慎、更拼能力的阶段。

在这样的环境中,苏商银行仍实现资产规模、营业收入、存款规模、科技投入和风险管理能力的同步推进,说明其增长并非单纯依靠规模冲动,而是建立在相对清晰的经营逻辑之上。

这套逻辑可以概括为一句话:越是不确定,越要做确定性的事。

苏商银行反复强调“研发先行,做确定性的事”。这不是一句口号,而是一种经营理念。它意味着银行不能只凭经验投放,不能只靠价格竞争获客,也不能只在宏观趋势中被动摇摆,而要通过研究、技术、数据和组织机制,把不确定的市场拆解成一个个可识别、可验证、可经营的小场景。

这也是中小银行尤其需要回答的问题。

大行有规模优势、网点优势、综合牌照优势和客户沉淀优势。中小银行如果仍然在同一套规模逻辑里竞争,很容易陷入价格战、流量战和同质化竞争。真正的出路,不是简单“做大”,而是先把自己做“深”、做“细”、做“准”。苏商银行展示了一种可能性:中小银行也可以通过数字技术、场景研究和组织响应能力,把规模约束转化为能力优势。

二、跨越基建狂热:金融科技从成本项,走向核心生产力

过去很长时间里,银行谈金融科技,容易被理解为系统建设、渠道改造、线上化运营,甚至是成本投入。但从苏商银行的年报看,金融科技正在从后台支撑,走向前台经营,成为一种生产力。

年报显示,苏商银行每年将营业收入的6%—8%投入科技研发,自2023年起,又将科技投入的10%专项用于人工智能领域,每年投入3000多万元,已连续投入3年。更重要的是,这些投入并没有停留在“建系统”“上平台”的层面,而是进入了真实业务链条。

截至2025年,苏商银行AI技术已在超过110个业务场景中落地,2025年新增AI场景69个,形成“技术研发—场景落地—价值转化”的闭环。它还设立了南京市金融大模型工程技术研究中心,把金融大模型从技术概念转化为持续研发和业务应用的工程能力。

这里面有一个值得注意的变化:金融科技不再只是提高效率的工具,而正在成为银行识别客户、管理风险、优化流程和配置资源的基本能力。

这也是为什么“研发先行”四个字很关键。在银行经营中,很多风险并不是突然出现的,而是早就埋在行业、客户、场景和交易结构之中。谁研究得更早、更细,谁就更可能提前识别机会,也更可能提前避开风险。



苏商银行围绕125个细分行业开展研究,重点关注产业聚集、需求共性、交易活跃度高的小场景、微客户和重点产业链,并由业务经理、风险经理、产品经理、合规经理、行业研究员组成研究团队。这种机制,实际上是在把“人”的行业经验、“数据”的识别能力和“技术”的处理能力结合起来。

金融科技最好的证明,不是实验室里的模型参数,而是业务流程里的效率提升、风险收敛和客户可得。如果技术不能进入业务,金融科技就容易变成展示;如果技术不能改善风控,金融科技就只是包装;如果技术不能服务实体经济,金融科技就失去了金融本身的意义。

三、告别外围打样:大模型的价值,必须在信贷主流程里验证

今天,几乎所有银行都在谈大模型。但大模型在银行业真正的价值,不在于能不能写材料、做问答、生成报告,而在于能不能进入最复杂、最核心、最需要专业判断的业务流程。

对银行来说,这个流程首先就是信贷。

信贷是银行的核心业务,也是风险最集中的地方。获客、尽调、审批、合同、预警、贷后、催收、审计,每一个环节都涉及大量数据、复杂判断和风险责任。AI如果只能停留在外围场景,价值有限;只有进入信贷主流程,才能真正检验其能力。

从苏商银行年报看,它的大模型应用正在向这一方向推进,技术落地已经呈现出规模化特征:

产业链地图AI助手: 动态识别产业链关键节点,配合差异化营销与风控模型,提高营销获客效率;

AI尽调助手: 支持远程自证尽调,将单户材料审核从一天压缩至5分钟;

AI审批助手: 围绕纳税、流水、财报构建“黄金三角”风控体系,使500万至2000万元级贷款全流程自动化率提升至85%以上,500万元以上审批时效压缩50%;

流水解析助手: 突破第三方银行模板限制,解析行级准确率超过99.9%,单份处理效率提升30倍。

这组数据背后,真正值得关注的不是“快”,而是“可控地快”。

银行信贷不能只追求效率。没有风控的效率,是风险的加速器;没有解释的智能,是治理的黑箱。苏商银行把AI用于信贷,不只是压缩时间,更是通过数据解析、模型判断、人工复核和流程治理,把信贷决策变得更结构化、更可追溯。

这也是金融大模型区别于一般通用大模型的地方。通用大模型强调语言生成能力,金融大模型更强调场景理解、风险识别、合规边界和业务闭环。银行不是简单追求“模型更聪明”,而是要让模型在真实经营中更可靠、更稳健、更可审计。

四、拒绝盲目跟风:中小银行的突围,是底层能力的重构

苏商银行年报最值得讨论的地方,恰恰不只是它做了哪些AI项目,而是这些项目背后呈现出的能力重构。

一家数字银行的竞争力,不只在前端应用,更在底层基础设施。

苏商银行在年报中提到,持续深化数据底座自主可控建设,打通数据采、管、湖、资、用全链条;构建多源异构数据高性能安全交换能力,数据安全流转效率较上年提升约2倍;通过计算资源智能弹性调度,提高算力有效利用率超过30%;LLMOps平台算力达到22.6Pflops,支撑千亿级模型部署。

这些内容听起来不像前端应用那样容易传播,但恰恰是金融科技真正的底座。

因为大模型不是“接入一个模型”就能解决问题。没有高质量数据,大模型就缺少金融语境;没有算力调度,大模型就难以稳定运行;没有安全治理,大模型就不可能进入核心业务;没有流程重构,大模型就只能停留在办公辅助。

所以,真正的金融科技竞争,表面看是应用,背后看是基础设施;表面看是模型,背后看是组织机制。

对中小银行来说,这一点尤其重要。中小银行不可能简单复制大行的规模路径,也不应该盲目追逐大而全的技术体系。更现实的选择,是围绕自身客户、区域、行业和场景,形成“小切口、深研究、快响应、强风控”的能力闭环。

苏商银行的探索,正是在这个方向上提供了一个样本。它服务的不是抽象的金融科技概念,而是普惠小微、科创企业、消费金融、绿色金融、产业链金融这些具体领域。

这说明,金融科技的落点最终还是金融服务。如果AI只是让银行内部流程更快,却没有让小微企业融资更方便、让科创企业融资更匹配、让消费者服务更有温度、让风险管理更稳健,那么它的价值就是不完整的。

金融科技不是为了让银行显得更“科技”,而是为了让金融更简单、更普惠、更安全、更有效。

五、结语:数字银行价值重估的下一程

纵观苏商银行的2025年,其最大的启示在于:中小银行在“十五五”规划开局之年的生存之道,绝不是与国有大行拼规模、拼资本,而是拼技术基因与组织敏捷度。

当DeepSeek等大模型正以肉眼可见的速度重塑千行百业时,苏商银行通过前瞻性的“科技密集、知识密集”布局,已率先将AI熔铸进了信贷审核、风险治理与业务创新的血脉之中。数字技术叠加“以奋斗者为本”的敏捷体制机制,构筑了其坚实的底层壁垒。

历史反复证明,真正能穿越周期的金融机构,永远是那些敢于在低谷期向内重构、在不确定性中拥抱技术演进的先锋。苏商银行这份稳健与科技感并存的财报,不仅是自身高质量发展的一座里程碑,也为整个银行业在智能时代的价值重估,提供了一个极具穿透力的注脚。

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