银行家密集发声：银行业破题信号已经摆上台面

文 | 中国金融网CFN 大河

图 | 微摄

2026年二季度，商业银行净息差1.41%。比一季度高了0.01个百分点。

0.01个百分点是什么概念？一亿元贷款，一年下来多赚一万块。在北京金融街买一杯美式，找零还能剩点。但国家金融监管总局的数据说，这是2022年一季度净息差跌破2%以来，近四年首次环比回升。于是“息差拐点”的讨论迅速升温，仿佛银行业熬过了最难的日子。

同一时间，上海黄浦江边，2026可持续全球领导者大会和外滩年会上，工行、农行、建行、兴业、民生、浦发、苏商银行的高层轮番上台。王景武讲绿色贷款超过7万亿，王文进讲涉农贷款11.9万亿，郝超讲绿色金融融资余额2.67万亿，黄金老讲AI把单次研判从2小时压到5分钟。

场面很热闹。但把这两组信息摆在一起，一个不太体面的问题就浮出来了：当息差修复的幅度小到需要用基点来数的时候，银行家们集体转向绿色、科技、AI，到底是在开辟新战场，还是在给一个越来越窄的旧战场找体面的出口。

绿色是唯一还在两位数增长的资产，但它正在变成“大行的游戏”

先给绿色金融一个公道。截至2026年二季度末，本外币绿色贷款余额48.63万亿元，同比增长14.5%，增速约为全部贷款平均增速的三倍。在整体信贷需求偏弱的背景下，这是一个实打实的增量方向。

更让银行家们愿意在台上多讲几句的，是资产质量。2026年绿色金融白皮书披露，绿色贷款不良率控制在0.87%，比行业平均不良率好大约1.6个百分点。同期商业银行整体不良率是1.52%。做绿色，既符合政策方向，又不用太担心坏账，这种好事在信贷市场里不常有。

但绿色金融有一个容易被台上演讲忽略的结构性事实：它的增长高度集中于大型银行和大型项目。工行一家绿色贷款超过7万亿，农行6.53万亿，兴业绿色贷款1.21万亿。48.63万亿的总盘子里，头部机构的集中度肉眼可见。绿色贷款投向的前三大领域——基础设施绿色升级21.74万亿、能源绿色低碳转型8.73万亿、生态保护修复5.42万亿——每一个都是资本密集型、长周期、大玩家才能上桌的品类。

中小银行不是不想做，是做不了。绿色项目的前期尽调、碳核算、环境风险评估，需要一套专门的能力和系统，而这些能力的固定成本不会因为贷款规模小而等比例缩小。兴业银行能把碳金融做到138笔、105亿元，是因为它有兴业碳金融研究院和二十年的绿色金融积累。一家资产规模几百亿的城商行，连一个懂碳核算的专职人员都未必配得齐。

所以绿色金融的“爆发”，在机构维度上是一场不对称的增长。大行拿走大头，中小行在门口看。而银行家们集体讲绿色故事的时候，很少有人主动提这件事。

科技金融的不良率低得可疑，获贷率低得诚实

科技金融的故事，数据同样好看。浙江科技型企业贷款不良率0.60%，专精特新“小巨人”0.19%，邮储科技贷款不良率0.53%，兴业0.91%，建行上海分行人工智能领域0.42%。每一个数字拿出来，都比全行平均不良率体面得多。

但“科技贷款不良率低”这件事，不能只看分子，要看分母。能拿到科技贷款的企业，本身就已经经过了银行和监管的多层筛选。浙江的0.60%背后，是科技特色支行超过350家、从业人员突破1万人、理工科背景占比超20%、62个政府部门1.2万余条数据字段的支撑。这套筛选机器把最可能出问题的企业挡在了门外，留下来的样本不良率当然好看。

真正诚实的数据在获贷率那一栏。2026年二季度末，科技型中小企业获贷率50.8%，高新技术企业58.3%。将近一半的科技型中小企业，连银行的门都没有真正进去。银行家们在台上讲科技金融风控有多聪明的时候，台下那一半没拿到钱的企业，构成了这个叙事里最沉默的背景板。

这不是说银行做得不对。科技金融的风险识别本来就难，银行愿意把获贷率从50.4%提到50.8%，已经是进步。但0.4个百分点的半年度改善速度，和“破题”这两个字之间的距离，比黄浦江还宽。浙江金融监管局局长周家龙说得很直白：关键是以“培育思维”取代“筛选思维”。培育意味着陪企业穿越研发和验证周期，意味着在财务报表还不漂亮的时候就敢介入。这件事，靠几场大会的演讲是完不成的。

AI在银行家的嘴里是风控工具，在资产负债表上是另一回事

苏商银行董事长黄金老讲了一个很有冲击力的数字：AI辅助审批的大额贷款不良率控制在1.5%以内，单次研判从2小时压到5分钟，部署240张算力卡、60 Pflops算力集群。工行王景武讲智能风控平台迭代，建行张毅讲“善建科评”科创评价工具，工行刘珺在外滩年会上则把AI的身份困境摊开：AI是主体还是客体，责任归属怎么定，算法黑箱怎么穿透，跨境数据怎么属地存储。

这些讨论都有价值。但AI对银行业的短期财务影响，大概率不是“多放了多少贷款”，而是“少雇了多少人”。净息差1.41%意味着利差收入的空间已经被压到极薄，银行要维持ROE，只能在成本端找空间。AI在审批、合规、贷后巡检上的效率提升，最终会以运营成本下降的形式体现在利润表里，而不是以资产收益率上升的形式。

这意味着，银行家们口中的AI故事，本质上是一个成本故事，不是一个增长故事。它对个体银行是理性的，对就业市场是冷酷的，对“银行业破题”这个宏大命题来说，它解决的是“怎么在低息差环境里活下去”，而不是“怎么让信贷真正流到该去的地方”。

信号的方向需要被准确解读

银行家密集发声，释放的破题信号是真实的，但这个信号的方向需要被准确解读。

绿色贷款14.5%的增速和0.87%的不良率，说明大行在优质资产荒里找到了一个体面的避风港。科技贷款0.53%到0.91%的不良率和50.8%的获贷率，说明风控能力在进步，但覆盖面还远远不够。净息差1.41%的四年首升，靠的是前期高息存款到期重定价的负债端红利，而不是资产端定价能力的修复。AI和数字化，更多是在成本端做减法，而不是在收入端做加法。

银行业真正的破题，不在于把绿色贷款从48万亿做到60万亿，也不在于把科技型中小企业获贷率从50.8%做到55%。而在于一件事：当净息差在1.4%附近长期趴着的时候，银行还能不能找到一种不依赖“负债端挤牙膏”的盈利模式。绿色和科技是目前看起来最像答案的方向，但它们对资本消耗、专业能力和风险容忍度的要求，正在把银行业推向一个更残酷的分化——能做这些生意的银行，和做不了这些生意的银行，未来五年大概率不在同一个故事里。台上的银行家们讲的是同一个“可持续”的词，台下坐着的，是几十家正在被“减量提质”的中小机构。破题信号摆上台面了，但答题的资格，不是每家有份。