2025爱分析·银行数字化应用实践报告

2 | 2025 爱分析·银行数字化应用实践报告 报告编委 报告指导人 张扬 爱分析 联合创始人&首席分析师 外部专家（按姓式拼音排序） 岑润哲 数势科技 数据智能产品总经理 王磊 网易云信 金融行业解决方案负责人 3 | 2025 爱分析·银行数字化应用实践报告 特别鸣谢（按拼音排序） 4 | 2025 爱分析·银行数字化应用实践报告 目录 1. 报告综述!" 2. 智能分析!#$ 3. 音视频中台!%% 4. 结语!&$ 关于爱分析!&# 产品服务!&% 法律声明!&& 5 | 2025 爱分析·银行数字化应用实践报告 报告综述 | 2025 爱分析·银行数字化应用实践报告 6 1. 报告综述 近年来，随着宏观货币政策让利实体经济，中国商业银行贷款利率不断下调，导致净息差持续走低。2022 年净息差跌破 2%，2025 年预计将跌破 1.5%。净息差也成为银行业利润下滑的主要原因之一。根据国家金融监管总局披露的数据，2024 年中国商业银行累计实现净利润 2.3 万亿元，同比下滑约 0.1 万亿元。 图 1 2020-2024 年中国商业银行净息差 低息差时代倒逼银行必须突破传统规模驱动的模式，转向效率驱动与创新驱动模式。 1. 效率驱动：流程精简与成本压缩 在收入增长困难的背景下，银行亟需通过提高运营效率来控制成本。部分银行的北极星指标已经从资产规模增长转为成本收入比。 | 2025 爱分析·银行数字化应用实践报告 7 首先，围绕新的北极星指标，银行运营管理的核心指标体系将发生变化。行内需要将成本收入比指标，逐级拆解至各个地区、业务部门、职能部门，进而在全行范围内建立新的成本控制指标体系。这对于银行的运营指标分析体系提出了新的要求。结合 AI 大模型技术的智能分析，成为诸多银行2025 年内部落地的重要数字化项目。通过智能分析服务，银行不光能提高运营管理取数效率，更需要在经营分析层面构建归因推演、趋势预测等深度推理能力。 其次，银行将大力推进核心业务流程的智能化改造，降低人力依赖，以实现端到端的流程打通与实时监控。过去，RPA 等初级 AI 应用在银行后台运营方面已经落地普及；现在，结合 AI 大模型能力的数字员工将在反洗钱、企业信贷等核心业务场景中生根发芽。AI 数字员工不再是承担简单的重复劳动职责，而是逐步渗透到有一定专家属性的业务场景，提高核心业务产出。 第三，与流程智能化改造同步，银行还需要匹配以组织架构优化工作以实现降本。比如，在骨干团队内部推行矩阵式管理，减少层级审批环节，加速决策与执行的闭环。 综合来看，银行通过运营指标体系重塑、流程智能再造、组织优化等多管齐下的效率举措，在压降运营成本的同时，在行业中塑造起新的竞争力。 2. 创新驱动：企业信贷与非息收入增长 面对低息差时代的盈利困境，银行纷纷将重心转向企业信贷和非息创新业务，以寻求新的增长点。 首先，企业信贷成为银行之间差异化竞争的亮点。零售信贷通过互联网发放形式，规模实现了大幅增长，但零售客群被头部大型银行和股份制银行占据，中腰部银行的零售业务收到挤压。反观，企业信贷依然有大量线下工作无法被线上取代，中腰部银行的地域本地化优势得以凸显。正是由于线下展业不可替代，客户现场的弱网环境导致数据留痕和业务办理难度增高，音视频中台成为银行企业信贷业务的刚需。 | 2025 爱分析·银行数字化应用实践报告 8 其次，银行在财富管理、投顾服务等非息业务重点发力。多家银行推出智能投顾平台，通过算法模型为不同风险偏好客户提供资产配置建议，并结合线上线下渠道实现客户生命周期管理，推动客户从单一存贷黏性向持续性理财转化。 第三，AI 驱动的产品个性化推荐，也是银行重点发力方向之一。部分银行通过内嵌 AI 的数字平台，实现产品推介的个性化推荐，使交叉销售率提升 30%以上，有效提升单客收入贡献度。 综上所述，通过聚焦企业信贷、财富管理、投顾服务、AI 驱动的精准营销等方式，银行在创新驱动路径上不断探索，持续为低息差时代的可持续增长注入新动能。 以下，我们从智能分析、音视频中台两个维度，具体介绍银行在数字化实践层面的最新进展。 | 2025 爱分析·银行数字化应用实践报告 9 智能分析 | 2025 爱分析·银行数字化应用实践报告 10 2. 智能分析 银行作为数据密集型金融机构，每天产生并积累海量的客户信息、交易记录和市场数据。这些数据蕴含着巨大的潜在价值，能够为业务决策、风险管理和客户服务提供支持。同时，银行也是数据驱动运营的典型代表，需要大量数据分析工作以支撑日常运营决策。 然而，传统的数据分析方法往往依赖人工操作，效率低下且易出错，无法满足快速变化的市场需求和日益严格的监管要求。例如，许多银行在处理分支行业绩报告时，需要数据分析师和业务人员耗费数天时间手动提取数据并撰写分析报告。这种低效模式不仅增加了运营成本，还可能因延误决策而错失市场机会。因此，引入智能分析技术，快速实现从数据获取到数据洞察的全流程，成为银行提升竞争力的迫切需求。此外，智能分析还解放了大量数据分析师和业务人员的时间，使其工作效率得以提升、人员规模得以减少。 银行落地智能分析的关键成功要素之一是数据质量与数据治理。智能分析的可靠性依赖于数据的准确性、完整性和一致性。如果数据质量不过关，分析结果可能出现偏差，影响决策效果。因此，银行业已建立起来的完善数据治理体系，成为智能分析项目成功的关键基石。数据治理不仅是技术问题，还涉及组织协作，要求银行打破数据孤岛，实现跨部门的数据共享与标准化。只有夯实这一基础，智能分析才能发挥最大价值。 技术选型是另一个关键要素。银行需要选择数据获取准确性高，且可以做归因分析的智能分析工具。技术选型时，准确性是核心。一旦数据准确性出现问题，业务人员对此丧失信心，智能分析项目失败概率陡增。此外，数据洞察是另一个关键要点，业务人员能力参差不齐，能够做数据洞察、归因分析的智能工具才能真正在项目落地过程中产生价值。 人才与组织文化的转型同样不可忽视。智能分析的落地需要复合型人才，他们既懂数据分析技术，又熟悉银行业务，能够将技术与实际需求结合。尽管智能分析工具降低了业务人员上手的门槛，但 | 2025 爱分析·银行数字化应用实践报告 11 长期沉淀的分析模板才是银行持久的经验 knowhow。这些沉淀离不开具备业务洞察的数据团队支持。 综上所述，智能分析对银行业的重要性体现在其提升数据分析效率和降低成本等方面，尤其在数据爆炸的背景下已成为不可或缺的竞争力来源。然而，成功落地需要银行在数据治理、技术选型及人才文化三方面全面发力。以下，我们以某城商行为例，具体介绍智能分析落地案例。 案例 1：城商行借助数势科技 Agent 实现智能分析，降本增效 随着智能化转型的加速，越来越多的银行开始探索大模型技术的应用，以提升运营效率、优化服务质量、优化成本结构。数据分析作为大模型落地的重要场景之一，备受关注。然而，许多银行基于大模型的数据分析项目仅停留在取数阶段，无法实现报告生成