低利率背景下我国银行业应如何转型？

当前，世界经济金融环境发生剧烈变化，国内利率中枢整体下移，监管政策进一步加强，银行净息差持续承压。在资产端和负债端收益支出错位的背景下，传统增长方式和发展路径亟须换挡转型。

推进跨境发展，优化业务结构，提高资产端收益

进一步推进国际化发展，高质量服务对外开放。基于自身的经济发展水平、地缘政治要求、就业通胀等现实情况，各国基准利率调整节奏长期处于分化状态。近年来，欧美及部分新兴经济体处于高息环境，日本、德国处于低息环境，不同经济体的利息差异为优化业务结构、调整发展策略和改善净息差提供发力机会，进一步推进国际化发展可以让银行更好地把握机会，平衡资源配置。大量研究证明，低利率背景下我国银行业应如何转型？提高国际化程度可以通过资产负债利率变化的价格效应改善银行经营收益，通过提高全要素生产率，进一步提高银行的经营效率，加强在境外的布局和境内外业务的联动可以有效提升银行业的竞争力。

其次，进一步推进综合化发展，缓释净利差收窄压力。研究发现，银行收入多元化程度越高，非息收入占比越大，经营收入越高。而且非息收入占比的提升有助于提高银行经营的多元性，实现风险的分散，多元经营越丰富，风险的分散效果就越强。在利率中枢不断下行和经济转型换挡的背景下，我国银行业亟须调整业务结构，进一步做大投资银行、资产管理、金融市场等领域的资源投入、政策倾斜和人才培养，通过提升非息收入占比，减少净息差的限制，通过提高投资回报率进一步提高资产端收益。

强化科技赋能，扩展长尾客户，降低负债端成本

近年来，人工智能的发展取得显著进展，预训练生成聊天模型（ChatGPT）的投入，使得银行的科技体系产生了巨大的想象空间，科技赋能条件下实现降本增效的可行性逐步提升。在人工智能的加持下，可以在多方面满足过去难以充分顾及的长尾客户的需求，比如智能客服、风险管理、产品研发和智能投顾。

在智能客服方面，人工智能可以通过文本分析、大数据处理、语音图像识别等方式为客户提供及时、准确的回答，降低人工服务负担，提高客服满意度，充分挖掘客户需求。在风险管理方面，人工智能可以运用银行业的海量大数据进行机器学习，在授信管理、产品准入环节进行精准识别和检测，降低不良产生概率。在产品研发方面，人工智能可以通过银行用户使用习惯、市场趋势、网络文本分析和内部产品数据，为客户提供更多选择空间，充分满足客户各类金融服务需求。在智能投顾方面，人工智能可以结合客户自身资产、现金流、投资需求和风险等级，推荐符合要求的产品。通过加强对长尾客户的服务，降低对高议价能力头部的依赖，有效降低资金端成本。

贯彻国家战略，响应政策号召，扩大资负表规模

当前我国正处于经济转型换挡期，摆脱传统经济增长方式、生产力发展路径，转向具有高科技、高效能、高质量特征，符合新发展理念的新质生产力。中国银行业一方面需要积极响应支持房地产平稳健康发展要求；另一方面需要抓住历史机遇，在科技创新、绿色金融方面，提升服务质效，提前布局，主动推动业务发展。

在房地产保障支持方面，近期相关新政策的出台，使银行对于房地产贷款的自主空间得到了空前提升，银行可以根据客户资产与现金流状况，动态调整贷款价格和总量，原本因为价格或者总量无法发生业务的群体也进入了银行目标客户范围，个人住房贷款方面的业务规模提升有着巨大想象空间。

在科技创新方面，银行可以围绕专精特新和“卡脖子”领域重点企业，在把控风险的前提下动态调整授信额度，结合科技创新和技术改造再贷款政策、科创企业首贷贴息政策等政府政策支持，加大对科技型中小企业、重点领域技术的信贷投放规模。

在绿色金融方面，银行可以围绕“十四五”102项重大工程、基础设施建设、大型风电光伏基地、绿色制造等重点领域，加大绿色信贷的投放力度。同时加快绿色金融产品的创新，除了传统的绿色信贷和绿色债券，可以尝试发行绿色资产支持证券、绿色信贷资产证券化产品，还可以与证券公司、基金公司等金融机构合作，共同开发创新绿色债券投资产品，拓宽绿色金融产品货架，充分满足各类投资者需求。