陈国汪：中国银行业已进入低息差、贷款过剩和AI赋能“三个时代”
作者：金融界银行研究院院长陈国汪
当前，中国银行业正经历深刻的结构性变革，低息差时代、贷款过剩时代与AI赋能时代三重叠加，共同构成行业发展的新范式。研究表明：银行业净息差从2019年末的2.20%降至2026年一季度的1.40%，累计收窄80个基点，低息差环境具有长期性；2025年社会融资规模增量中直接融资占比达46.9%，债券与股票融资合计占比47%，首次超过贷款占比45%，融资结构变迁不可逆；全行业金融科技年投入超1800亿元，AI大模型从试点走向规模化落地，智能化转型进入深水区。银行业需以非息收入破局息差收窄，以综合金融服务应对贷款降速，以AI全面赋能实现减量提质，走出差异化高质量发展之路。
一、低息差时代：盈利模式的根本性重构
（一）息差持续收窄的趋势性特征
净息差持续收窄是近年来中国银行业最显著的阶段性特征，且具有长期性、不可逆性。从官方披露数据看，商业银行净息差已从2019年四季度末的2.20%高位，持续下行至2026年一季度末的1.40%，累计收窄80个基点。分年度看，2023年全年净息差为1.69%，2024年降至1.53%，2025年进一步降至1.42%的历史低位，下行趋势十分明确。
分机构类型看，各类银行息差普遍承压但存在分化。截至2025年末，国有大行净息差为1.30%，股份制银行为1.56%，城市商业银行为1.37%，农村商业银行为1.60%，均处于历史低位。值得关注的是，截至2026年一季度，已有18家中小银行净息差跌破1%，个别省份的银行业出现亏损，中小银行息差压力尤为突出。
2026年二季度以来，随着高息存款集中到期重定价、存款利率自律机制生效，部分银行息差出现边际企稳迹象。但这种企稳属于阶段性修复，从长期趋势看，息差回到2%以上的历史高位已无可能。
（二）低息差形成的深层动因
息差持续收窄是多重因素共同作用的结果，具有深刻的宏观经济背景：
一是实体经济融资成本持续下行的政策导向。 近年来，货币政策坚持服务实体经济，持续推动融资成本下降。2026年6月新发放企业贷款加权平均利率约为3%，比上年同期低约20个基点；新发放个人住房贷款利率约为3.1%，处于历史低位。贷款利率下行速度快于存款利率，直接挤压息差空间。
二是存款定期化推高负债成本。居民风险偏好下降，存款呈现定期化、长期化趋势，银行付息成本刚性较强。以某国有大行为例，其定期存款占比从2020年的约55%上升至2025年的约68%，导致综合负债成本下降幅度远小于资产端收益率的下行幅度。
三是有效信贷需求不足加剧价格竞争。优质信贷资产稀缺，银行间“抢资产”现象突出，贷款定价内卷，进一步压低资产端收益率。
四是利率市场化改革的必然结果。随着LPR改革深化、存款利率市场化推进，银行自主定价空间扩大，但也加剧了同业竞争，息差向国际成熟市场水平靠拢是长期趋势。
（三）国际经验：低利率环境下的银行业转型
从全球视角看，低息差是成熟经济体的普遍特征。日本银行业净息差长期低于1%，目前约为0.6%；德国银行业净息差稳定在1%左右；欧元区在负利率时期息差也持续下行。美国银行业净息差相对较高，约为2.5%-3%，但主要得益于其独特的市场结构和存款成本优势。
国际银行业应对低息差的经验可资借鉴：
德国模式：全能银行+差异化定位。德国绝大多数银行采用混业经营模式，非息收入占比达40%以上。德意志银行2024年非息收入占营收比重达56.58%，通过证券、保险、资产管理等业务有效对冲息差收窄影响。同时，德国银行业分层清晰，大型银行做综合化，储蓄银行和合作银行深耕本地，避免同质化竞争。
日本模式：国际化+综合化+成本优化。面对国内超低息环境，日本大型银行加速海外布局，拓展海外高收益资产；同时大力发展中间业务，提升手续费及佣金收入；通过数字化和网点优化持续压降运营成本。
美国模式：精细化定价+零售业务深耕。美国银行通过精细化的资产负债管理，聚焦零售与中小企业等高收益业务，同时通过财富管理、交易银行等业务提升非息收入占比。
（四）应对策略：打造非息收入增长极
适应低息差时代，核心是降低对利息收入的依赖，构建多元化盈利格局。
一是大力发展财富管理与资产管理业务。从“资金提供者”向“资源整合者”转型，通过理财业务，代销基金、保险等产品获取手续费收入，通过资产管理业务赚取管理费。
二是做强交易银行与供应链金融。围绕企业客户结算、现金管理、贸易融资等需求，提供综合化金融服务，获取稳定的中间业务收入，同时沉淀低成本结算存款，改善负债结构。
三是优化资产负债管理。资产端加大高收益资产配置，适度提升信贷以外的生息资产占比；负债端加强存款成本管控，优化存款期限结构，扩大活期存款占比。
四是推进全面成本管理。通过数字化手段压降运营成本，优化物理网点布局，提升人均效能，以成本节约对冲息差收窄影响。
二、贷款过剩时代：融资结构变迁与银行角色重塑
（一）贷款需求走弱的客观现实
中国经济进入高质量发展阶段后，传统的信贷高增长模式难以为继，贷款增速持续下行已成定局。2026年6月末，人民币贷款余额同比增长5.2%，显著低于过去两位数的增长水平。中国人民银行行长潘功胜在2026陆家嘴论坛上明确指出：“贷款‘降速提质’或将成为宏观运行的新常态之一”。
贷款增速下降的背后，是全社会融资需求结构的深刻变化：
从增量结构看，直接融资占比首次超过贷款。2025年社会融资规模增量中，人民币贷款占比45%，而债券和股票融资合计占比47%，直接融资增量首次超过间接融资。2025年全年直接融资增量达16.7万亿元，在社融增量中的占比为46.9%，较2020年提升7.8个百分点。
从存量结构看，间接融资占比持续下降。上世纪90年代，间接融资在社融存量中占比接近100%；2025年末已降至三分之二左右，直接融资占比上升至三分之一左右。
从增速对比看，债券融资增长显著快于贷款。2026年上半年，社会融资规模增量20.84万亿元，其中人民币贷款新增10.72万亿元，债券融资新增8.51万亿元，债券融资比重持续提升。股权融资也实现较快增长，2026年上半年非金融企业境内股票融资2933亿元，同比多增1224亿元。
（二）贷款过剩的深层根源
贷款需求走弱并非短期波动，而是经济发展阶段演进的必然结果，具有深刻的产业结构背景：
一是传统产业供给过剩，资本开支意愿不足。经过多年高速发展，钢铁、煤炭、水泥、化工、建材等传统产业普遍面临产能过剩压力，产品价格持续走低，企业利润率下降，扩大再生产的信贷需求萎缩。2026年上半年数据显示，黑色金属冶炼行业利润同比下降25.0%，非金属矿物制品业下降47.8%，汽车制造业下降19.5%，传统产业盈利承压直接抑制信贷需求。
二是新兴产业轻资产特征降低信贷依赖。经济增长动能从传统的房地产、基建、制造业转向科技创新、数字经济、绿色低碳等新赛道。新兴产业企业的核心资产是技术、数据、人才和品牌，而非土地、厂房、设备，单位GDP增长所需银行贷款相应下降。这类企业更倾向于通过股权融资、债券融资等直接融资方式获取资金。
三是多层次资本市场发展拓宽融资渠道。注册制改革深化、债券市场扩容、REITs试点推进等，为企业提供了更多融资选择。优质企业特别是大型企业，更多通过发行债券和股票融资，对银行贷款的替代效应明显。
四是地方政府融资行为规范化。隐性债务管控趋严，地方政府融资平台市场化转型，传统基建类大额信贷需求下降。
（三）融资结构变迁的国际规律
从国际经验看，融资结构从间接融资主导向直接融资主导演进，是经济发展到一定阶段的普遍规律。美国、英国等市场主导型金融体系，直接融资占比长期在70%以上；德国、日本等银行主导型经济体，直接融资比重也随经济成熟度提升而稳步上升。
这一规律背后的逻辑是：在工业化快速推进阶段，重资产特征明显，银行信贷凭借抵押担保模式具有天然优势；进入后工业化和创新驱动阶段后，轻资产、高风险、高回报的创新型企业增多，资本市场的风险定价和风险分散功能更能适配其融资需求。
中国目前正处于产业结构转型升级的关键期，融资结构变迁符合国际一般规律，且有明确的政策导向。相关战略规划和中央金融工作会议均明确提出提高直接融资比重，这一战略方向不会改变。
（四）应对策略：从“放贷者”到“综合金融服务商”
贷款过剩时代，银行业必须跳出传统信贷思维，重构业务模式：
一是深度参与直接融资市场。从单纯的贷款发放者，转向债券承销、股权投资顾问、并购融资顾问等多元角色。通过投贷联动、债贷组合等模式，在企业全生命周期融资中获取综合收益。
二是大力发展债券相关业务。把握债券市场扩容机遇，做强债务融资工具承销、债券投资、债券交易等业务。2025年企业债券净融资2.39万亿元，同比多增4825亿元，承销业务空间广阔。
三是做优财富管理业务，对接居民资产配置需求。融资端从间接转向直接，意味着居民端金融资产配置也从存款转向证券、基金、理财等。银行需从“吸收存款”转向“管理资产”，通过财富管理业务捕捉居民金融资产迁徙的红利。
四是深耕细分客群的差异化信贷需求。虽然总量增速下降，但科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数字金融“五篇大文章”领域仍有大量结构性机会。近10年来，金融“五篇大文章”领域新增贷款占比已升至70%以上，科技型中小企业贷款增速保持在20%左右。
五是发展资产证券化盘活存量。通过信贷资产证券化、不良资产转让等方式，盘活存量信贷资产，提高资产周转效率，从“持有到期”转向“流量经营”。
三、AI赋能时代：智能化转型的全面深化
（一）银行业AI发展的阶段性特征
如果说前两个时代是压力与挑战，AI赋能时代则是银行业实现破局的关键抓手。当前，中国银行业AI应用已从早期试水探索转向深耕细作，从单点工具升级为全面赋能，进入规模化落地的新阶段。
投入层面，科技投入持续加码。2025年，13家主要上市银行金融科技投入合计超过1800亿元。其中，六大国有银行科技投入总规模达1300.91亿元，较2024年增长约3.69%，占营收比重维持在4.0%-4.5%区间。
应用层面，大模型场景爆发式增长。2025年被视为银行业AI大模型从试点走向规模化的关键年份。截至2026年，全行业约半数银行已落地大模型应用。国有大行凭借资源优势全面领跑，股份制银行特色化突围。
（二）AI赋能的核心价值维度
AI对银行业的赋能是全方位、深层次的，核心价值体现在三个维度：
一是降本增效，对冲息差收窄压力。通过智能客服、智能运营、智能风控等应用，大幅替代重复性人工劳动，降低运营成本。以某银行为例，1556万小时的人工替代，相当于节省约8000名全职员工的工作量，直接压降人力成本。
二是风险管控，提升信贷决策质效。AI大模型可处理多维度、非结构化数据，在反欺诈、信用评估、预警监测等方面展现传统模型难以比拟的优势。通过对企业经营数据、舆情信息、供应链数据等的综合分析，更精准识别信用风险，尤其在普惠金融、小微企业信贷领域效果显著。
三是客户体验与产品创新。AI赋能个性化产品推荐、智能投顾、智能营销，大幅提升客户服务的精准度和响应速度。某银行推出绿色金融专属AI智能体，帮助客户经理自动加工绿色项目数据、交叉验证多维信息、智能生成尽调报告，显著提升办贷效率。
（三）中小银行的AI路径：轻量化与差异化
AI时代并非大行的独角戏，中小银行也有自身的破局之道。与大行自研基座、重资产投入不同，中小银行更适合走“轻量化、场景化、差异化”的AI发展路径。
一是轻量化部署，避免重资产投入。不追求自研大模型基座，而是基于已有大模型进行本地化部署和垂直微调，聚焦具体业务场景的深度适配。
二是聚焦核心业务场景，不求大而全。某银行重点推进企业掌银、尽调、坐席语音分析、财报商机挖掘等5个智能体项目，覆盖超200个应用场景；某银行在办公、营销、研发、风控、质检等领域落地100余个AI应用场景，一线客户经理人均有效客户触达量提升45%。这些实践证明，中小银行只要选准切入点，同样能通过AI创造显著价值。
三是借力外部生态，降低创新门槛。通过与金融科技公司合作、采用SaaS化AI服务等方式，以较低成本获取AI能力。
（四）AI赋能与“减量提质”的协同
AI赋能与中小银行“减量提质”政策具有内在的协同效应。2025年以来，中小金融机构减量提质加速推进：2025年农村中小银行减少670家，村镇银行通过“村改支”批量整合，农信系统第二轮改革持续深化。
AI技术为“提质”提供了关键支撑：通过数字化手段提升单机构服务能力和覆盖半径，减少对物理网点和人员的依赖；通过智能风控提升资产质量，降低不良率；通过数据驱动的精准营销，提升客户价值挖掘能力。可以说，减量是机构数量的物理整合，AI是经营质效的化学提升，二者结合才能真正实现高质量发展。
四、三重时代叠加下的战略选择
（一）三个时代的内在逻辑关联
低息差、贷款过剩、AI赋能三个时代并非孤立存在，而是相互交织、互为因果的有机整体。低息差和贷款过剩是压力端，共同挤压传统盈利模式，倒逼银行转型。AI赋能是破局端，为应对前两大挑战提供技术工具和能力支撑。三个时代同步到来，既加大了转型的紧迫性，也提供了以技术创新穿越周期的战略机遇。
从国际经验看，日本银行业在低息差和贷款需求萎缩的双重压力下，因数字化转型相对迟缓，经历了长期的盈利低迷；而美国银行业凭借科技投入和业务创新，在息差波动中保持了较强的盈利能力。正反两方面的经验表明，能否以技术创新应对经营环境变化，是决定行业格局演变的关键。
（二）分类施策的转型路径
不同类型的银行应根据自身禀赋选择差异化的转型路径：
大型银行：综合化+科技引领。一是发挥规模优势，打造全牌照综合金融服务能力，提升非息收入占比至35%以上。二是加大AI基础研究投入，建设自主可控的大模型和算力底座，引领行业技术方向。三是国际化布局，拓展海外市场和高收益资产，分散国内息差收窄风险。
股份制银行：特色化+精益运营。一是聚焦优势领域打造差异化竞争力，如财富管理、交易银行、科技金融等。二是深度应用AI提升运营效率和风控能力，走精细化、轻型化发展道路。三是适度控制规模扩张，以ROE和价值创造为核心考核导向。
中小银行：本地化+数字化赋能。一是坚守“服务地方、服务小微、服务三农”定位，深耕区域市场，做深做透本地客户。二是采用轻量化AI方案，重点解决获客、风控、运营等痛点问题。三是积极参与兼并重组和省级整合，通过“减量提质”做大做强，避免同质化恶性竞争。
（三）政策建议
一是持续完善利率调控机制，维护银行合理息差水平。 把握好降息节奏和力度，健全存款利率市场化调整机制，防止息差过快过度收窄影响银行体系稳健性。
二是拓宽银行参与直接融资的渠道。支持银行获得更多债券承销、基金托管、股权投资等业务资质，鼓励银行通过子公司形式开展直接融资相关业务，平滑融资结构变迁对银行的冲击。
三是加大对中小银行数字化转型的政策支持。建立区域性银行科技服务共享平台，降低中小银行AI应用门槛；对中小银行金融科技投入给予税收优惠或监管激励。
四是深化中小银行改革化险。继续推进“一省一策”改革方案，通过兼并重组、注资引资、市场退出等多种方式，实现机构数量精简和质量提升的有机统一。
总之，中国银行业进入低息差、贷款过剩、AI赋能三个时代叠加的发展新阶段，是经济发展阶段演进、产业结构转型升级和技术革命深化共同作用的结果，具有客观必然性和长期趋势性。这既是对传统经营模式的严峻挑战，也是行业重塑格局、实现高质量发展的战略机遇。
站在新的历史起点，银行业金融机构唯有主动识变、科学应变、积极求变，以非息收入再造盈利引擎，以综合金融重构服务模式，以AI全面赋能提质增效，才能在时代变革中行稳致远。特别是广大中小银行，更要把握“减量提质”的政策窗口期，以差异化定位立身，以数字化能力强身，走出一条具有中国特色的地方银行高质量发展之路。
说明：本报告基于国家金融监督管理总局、中国人民银行及上市银行公开数据，结合国际银行业发展经验形成。
