正略咨询：专业制胜的时代 | AI浪潮下零售银行的转型之路

“当前银行业AI应用已经走出概念炒作阶段，进入工程落地阶段。竞争的焦点不再是‘是否拥有大模型’，而是能否把AI场景做密、做深、做出实效。”6月30日，在第十一届“融城杯金融科技创新案例评选”启动仪式上，中国邮政储蓄银行原行长刘建军在主题演讲中表示。
在他看来，零售银行最大的潜力，就藏在过去被人力、数据约束而无法深耕的客户与场景里。现阶段可落地、可大规模推广的场景包括：智能客服、营销推荐、风险预警、运营提效。这些场景不涉及最终的重大风险决策，受“幻觉”影响较小，落地门槛低、实用性强。

一、新旧动能交替银行开启专业制胜时代

01旧模式失效、新工具成熟

当下，科技界与金融界有两件大事同步发生：一是商业银行经营模式正在重写；二是人工智能工程能力日益成熟。银行业同时经历旧模型失效与新工具成熟，二者叠加，将推动零售银行完成一次系统性重构。

从银行经营模式重写来看，当前银行面临利率下行、资本约束等问题。更关键的是客群代际切换，过去银行主要服务50后、60后、70后、80后客群，如今00后、千禧一代年轻人的金融消费特征完全不同，如何做好客群切换至关重要。同时，传统获客逻辑开始失效。过去银行依靠线下营业厅获客，重点深耕网点获客、交叉获客能力。随着数字化的发展，如今客户到店越来越少，线下获客模式难以为继，传统经营模式必须重构。

与传统模式失效对应的，是AI工程能力日益成熟。大模型持续迭代、相互竞赛，模型能力实现宽度与深度的双重突破；全球范围内数据治理加速推进，监管与市场主体共同完善数据规范体系，为金融AI应用夯实基础；基于技术进步的AI流程自动化逐步铺开，替代大量人工重复性工作；AI智能体（Agent）协作开始成型，人工智能系统与人工协同作业的路径逐渐打通。

这两件事叠加，不是简单的技术升级，而是银行经营模式的代际更新。在AI浪潮下，零售银行必须完成重构与升级。

02结构性新常态到来，专业制胜时代开启

基于五项行业数据可以判断：当前银行业面临的不是一个周期性的低谷，而是结构性新常态。

第一，行业净息差持续下行，目前约1.4%，较2020、2021年高点回落近80个BP（基点）。

第二，银行ROE（净资产收益率）基本腰斩，过往行业13%-14%的ROE是常态，当前普遍仅7%-8%。

第三，居民存款规模达167万亿，近年持续高速增长，近期受资本市场分流影响，增速出现下降。

第四，个人房贷规模约37万亿，整体增速持续走低。

第五，行业理财平均收益率约1.98%，居民金融资产结构失衡问题突出，固收、存款占比过高，权益资产配置严重不足，多数居民未能分享本轮科技驱动的资本市场成长红利。

综上，银行依靠资产、客户、业务、收入规模扩张的粗放式发展时代结束了，专业制胜的新时代正式开启，未来银行的核心竞争力将依托专业经营能力构建。

接下来重点探讨三个问题：零售业务为何仍然重要、AI带来的机会在哪里、商业银行应当从哪些地方重构打法。当前行业普遍存在AI焦虑：不布局AI会落后被动，加大投入又面临成本高、效果不明确等问题。需要明确的是，零售银行布局AI，不是追逐科技新概念、跟风热点，而是依托AI完成经营逻辑的重构与重写，这是所有转型工作的核心前提。

二、零售业务是银行穿越周期的压舱石

在资本极度稀缺、核心一级资本补充困难的当下，零售业务不再是银行的可选项，而是穿越周期、实现稳健经营的基础能力，其压舱石定位持续凸显，体现在四大维度。

一是宽零售账户体系。零售账户承载结算、支付等高频基础业务，既能为银行沉淀低成本负债资金，更能搭建与客户的高频触点。无论线上远程渠道还是线下网点，高频客户连接是建立客户关系、实现业务转化、达成产品销售的核心前提。

二是财富管理业务。当前居民资产配置升级需求旺盛，财富管理市场空间巨大。本轮科技驱动的资本市场上涨，让大众切实感受到公募、科技基金的资产增值价值。对银行而言，做大财富管理、提升资产配置服务能力，能够大幅提升非息收入，有效摊薄经营成本、拉动盈利增长。

三是普惠小微业务。作为金融“五篇大文章”的核心内容，普惠小微是商业银行的重要责任。这类业务不仅能够分散银行经营风险，更能支持实体经济发展。

四是存款负债主场。零售客户能够为银行带来长期、稳定、低成本的存款资金，涵盖活期、定期等各类存款产品。在资本、利润、资金三重压力之下，零售业务是为银行沉淀客户关系、稳定资金来源、分散经营风险，构筑长期稳健经营的核心底座。

零售业务压舱石地位凸显了三条机制。

第一，资本效率机制，零售业务资本消耗较对公业务低约70%，同等资本规模下，零售业务可撬动的业务体量是对公业务的3倍。

第二，利润稳定机制，中收、财富等业务带来的非息收入，能降低银行对净息差的依赖。

第三，资金主场机制，庞大的零售客群，能够持续沉淀低成本居民存款，长期维护的客户关系具备极强的稳定性。

同时，这个压舱石正在承受三重冲击：

一是客户结构两头夹击，高净值专业客户需要精细化、专业化的资产配置与理财服务，海量长尾客户需要低成本、全覆盖的支付、信贷、基础金融服务，客户分层经营压力陡增。

二是经营模式升级，从产品销售转向风险管理、长期客户陪伴，对银行专业能力提出更高要求。

三是入口层脱媒，传统银行APP的流量入口优势弱化，AI智能助手、各类智能服务入口可绕过银行自有渠道直达客户，客户触达逻辑发生迁移。

因此，银行业上一轮竞争的是渠道，本轮竞争的关键是守住入口和客户信任。

三、零售业务有三类真正的AI机会

当前银行业AI应用已经走出概念炒作阶段，进入工程落地阶段。竞争的焦点不再是“是否拥有大模型”，而是能否把AI场景做密、做深、做出实效。邮储银行的做法是，自主打造“邮智”智能操作系统，完成多业务、全流程的AI布局，实现数据层、流程层的多方位技术赋能。

现阶段可落地、可大规模推广的场景包括：智能客服、营销推荐、风险预警、运营提效。这些场景不涉及最终的重大风险决策，受“幻觉”影响较小，落地门槛低、实用性强。智能客服、贷款催收以沟通服务为主；营销推荐精准赋能获客转化；风险预警可人工复核校验；财富顾问用于客户沟通与资产配置引导，最终由人工决策兜底；运营提效则有效解决零售银行人力成本高、流程冗余的痛点。

从业务视角来看，AI为零售银行带来三大机会：

第一，人力结构优化。AI将批量替代客服、贷款催收、基础零售征信等重复性岗位；同时，客户经营、风险研判等高技能岗位需求将爆发式增长。未来银行员工将走向技能转型、能力升级，实现自动化增效与人才价值跃升的双向突破，而直面客户、承载信任连接的客户经理岗位，难以被AI替代。

第二，客户经营释放。过往银行高端客户专业化服务不足，长尾客户服务成本过高、难以覆盖。依托AI客户画像、需求识别、持续智能陪伴能力，银行可以规模化、低成本服务全层级客群，真正实现精准化、个性化、常态化的客户经营。

第三，金融五篇大文章再落地。这是党中央赋予银行的使命，也是银行赖以生存的基础，是银行重要的业务发展方向。

在人工智能大背景下，零售银行最大的潜力，就藏在过去被人力、数据约束而无法深耕的客户与场景里。

四、破除三大AI误区厘清转型真实成本

当前行业对AI转型普遍存在认知偏差，存在三大误区。

一是认为AI会大规模替代员工。实际上，AI替代是减法，增效是乘法。客户经理的核心价值是长期经营客户信任、提供人性化服务与情感连接，这是AI无法替代的。AI主要替代简单重复岗位，不会大规模替代员工，行业依旧渴求高技能专业人才。

二是认为AI投入可以短期回本、一年内见效。AI落地是长期系统性工程，短期很难实现显性回本。多数银行AI落地效果不佳，根源不在于模型技术，而在于组织适配滞后：合规审查体系不配套、员工培训运维不到位、业务流程未重构、运营模式未集约化。以邮储银行的实践为例，将零售信贷审批、贷后催收等业务集中化、集约化运营，统一进行模型训练、话术优化、流程再造，可有助于更好地发挥AI价值。

三是迷信通用大模型万能。通用大模型迭代快、能力强，但银行更需要基于自有闭环数据训练的垂直金融小模型，适配细分金融场景。同时AI应用必须做好场景分级与责任边界划分：低风险场景由AI直接自动化处理；中风险场景由AI给出建议、人工审核；高风险场景以人工决策、责任兜底为主，AI仅做辅助研判。

银行在AI投入方面，要坚持“方向押注、发展留白”，认准转型方向，同时为未来变化预留调整空间，严守合规与风控底线。银行AI转型的真实成本，不在于技术采购与模型研发，而在于组织适配成本。重大的场景，必须保留责任边界。

五、AI时代零售银行的六大新打法

从传统打法转向AI时代新打法，最难的不是技术、不是产品，而是组织体系、业务流程、考核指挥棒的真正调整。以下六条建议，是零售银行从旧模式转身的核心路径。

第一，决策机制重构：从“干了再算”转向“算了再干”。摒弃过往粗放式试错经营，依托AI数据研判、模型测算能力，提前核算成本、风险、收益，实现精细化、科学化决策。

第二，经营理念重构：从“规模为王”转向“单位资本产出为王”。彻底告别规模扩张思维，适配紧资本、低息差新常态，以资本效率、单位产出为核心经营目标。

第三，客户经营重构：从“千人千面”转向“千人千智能体”。突破传统个性化营销的局限，为每位客户匹配专属智能服务体系，实现全周期、陪伴式、智能化的精准服务。

第四，网点定位重构：从“业务办理点”转向“价值服务中心”。弱化网点基础交易、业务办理功能，聚焦高端客户经营、财富配置、信任构建、综合价值输出，打造线下核心服务场景。

第五，竞争策略重构：从“拼规模流量”转向“拼专业信任”。互联网流量红利消退、获客成本高企，流量竞争时代落幕，未来银行竞争的核心是专业能力与客户信任壁垒。

第六，组织能力重构：算力可以外购，但要培育属于银行自身的AI发展飞轮。依靠人才、流程、模型、反馈持续迭代，打造可持续运转的AI经营体系。

银行业真正的可持续发展，只能来自在低利率、紧资本、强监管的结构性新常态下，坚持做难而正确的事。中央金融工作会议明确，商业银行兼具盈利性和功能性双重职责，功能性是第一位的，要优先服务国之大者、服务实体经济。银行要耐得住寂寞、顶得住压力、保持激情，沉下心苦练内功，持续提升专业能力，深耕客户关系。过去十几年的行业发展理念没有过时，在AI浪潮的未来依旧成立。商业银行要守正创新，守住金融本源、创新经营模式，最终实现客户深耕、长期发展。