精准为王：2025全球银行业竞争新法则

引言：历史性利润背后的隐忧

2024年，全球银行业创造了令人瞩目的成就——实现利润约1.2万亿美元，刷新了所有行业的历史纪录。资金中介规模达到426万亿美元，接近全球名义GDP的四倍；资本充足率攀升至13.0%；股东回报率达到10.3%，为20年新高。表面上看，银行业正处于一个黄金时代。

 

然而，资本市场对此反应冷淡，银行板块估值较其他行业平均水平折价近70%。这一反差揭示了市场深层的担忧：银行业当前的辉煌更多是顺周期带来的短期高点，而非可持续的商业模式胜利。在全球宏观局势复杂演变、客户需求不断升级、技术革命加速渗透的背景下，传统银行业正面临前所未有的结构性挑战。

 

中国银行业的情况尤为典型。过去五年间，中国银行业面临需求增长放缓、息差水平走低和风险成本提升三大压力，好银行与一般银行的差距正在急剧拉大。截至2025年11月，中国A股上市银行中最出色银行的市净率是平均水平的1.64倍，是最低水平的3.22倍，且这种分化在国有银行、股份制银行、城商行和农商行中日益显著。

 

在此背景下，“精准经营”从行业概念上升为生存法则。麦肯锡2025年全球银行业报告将“精准化”作为标志性主题，明确指出：在AI时代，精准而非规模，才是新的平衡杠杆。即便体量较小的银行，通过在各战略环节嵌入精准化能力，仍可获取超额回报。

 

第一部分：银行业面临的结构性挑战

1.1 顺风因素的消散

银行业近年来的优异表现建立在多重利好基础上：全球财富周期见顶、高利率推高利润率、风险成本保持低位。但这些顺风因素正在逐渐消散。利率环境正从高位回落，全球经济增长放缓，风险成本可能随经济周期波动而上升。与此同时，银行还面临着更根本的结构性挑战。

 

1.2 竞争格局的重塑

非银行机构正在持续蚕食银行业的高回报业务领域。金融科技公司通过更敏捷的技术架构和更优的用户体验，在支付、信贷、财富管理等环节获取市场份额；私募信贷机构以其灵活的风险定价和快速决策机制，吸引了大量企业客户；财富管理机构则通过个性化的资产配置服务，分流了银行的高净值客户。这些新型竞争者不受传统银行监管框架的约束，能够以更低的成本结构运营。

 

1.3 技术革命的冲击

以生成式AI和智能体为代表的新一轮人工智能革命，正在从根本上改变银行业的成本结构和商业模式。AI技术不仅能够大幅降低运营成本（部分环节可削减高达70%），更可能重塑客户与银行的交互方式。当智能体成为个人财务常规助手，能够自动优化存款配置以获得更高利率时，客户的“惰性粘性”将被打破，银行传统的存款稳定性将面临挑战。

 

据预测，若银行未能及时调整商业模式应对第三方智能体的威胁，未来十年全球银行利润池可能缩减1700亿美元，降幅约9%；平均有形股本回报率将下降1至2个百分点，使许多银行跌破股东要求的最低回报门槛。

 

1.4 客户行为的变迁

当代消费者的数字依赖更强、忠诚度更低，选择金融服务商时更为审慎。在美国，新开活期账户的客户中，仅4%会不加比较直接选择原有银行，远低于2018年的25%。移动端已成为最主要的银行服务渠道，而生成式AI的普及提升了客户对全渠道无缝衔接和极致个性化体验的期待，尤其是对于年轻客群。

 

第二部分：精准化工具箱——银行业的新竞争法则

面对这些挑战，传统的宏观聚焦与规模护城河已不再是有效屏障。银行业需要一套全新的“精准化工具箱”，从四个维度重构战略：

 

2.1 技术聚焦：从跟随大流到价值创造

生成式AI和智能体技术对银行业具有重大价值，但FOMO（错失恐惧症）驱动的跟风投入和撒胡椒面式的分散投入带来的价值将非常有限。全球AI应用领先的银行更关注能给一整个业务领域带来降本增效的高价值场景，而非来自组织自下而上的点状需求；更关注能给业务带来核心竞争力的高价值场景，比如依托AI的新一代客户交互模式，利用AI加强在风险管理和反欺诈上的核心能力。

 

精准技术投入要求银行以镭射般的精度识别能带来切实收益的场景，围绕三个核心原则展开：

 

业务价值导向：技术投入必须直接与核心业务价值创造挂钩，避免为技术而技术的无效投资。

 

规模化应用：优先选择能够规模化复制的高价值场景，而非孤立的点状解决方案。

 

组织适配：意识到组织和流程的变革管理与人工智能技术应用需要双管齐下，才能真正捕捉技术应用的业务价值。

 

AI先行者可凭借领先优势重塑商业模式和捕获价值，将有形股本回报率提升最多4个百分点。反之，行动迟缓者可能面临长期利润侵蚀。

 

2.2 新消费人群：从宽泛分层到“一人一策”

传统基于资产规模的客群划分（私行、财富、大众财富、长尾）已不足以满足当代消费者的个性化需求。银行需要从宽泛的传统客群划分，转向基于数据的“一人一策”，提供极致个性化的产品和服务。

 

在公司银行业务中，除了传统的客户分层（战略、规上、中小、小微企业）和客户性质分类（国企、民企、科创等），真正落实行业专业化经营至关重要。这需要将行业专业化融入公司业务的获客模式、产品服务体系、授信政策和审批团队、甚至专业服务团队。例如，针对科技企业的银行服务，需要深入理解科技企业的现金流特征、知识产权估值、股权融资节奏等特殊需求，提供与传统制造业完全不同的金融解决方案。

 

在零售银行业务中，需要高度关注特异性较高的重点高价值客群的经营模式差异化：

 

女性客群：女性在家庭财务决策中的影响力持续上升，且其财务行为与男性存在系统性差异，需要针对性的产品设计和沟通策略。

 

95后年轻客群：数字原生代对移动体验要求极高，偏好社交化、游戏化的互动方式，对传统银行品牌忠诚度低。

 

企业主客群：个人财富与企业经营高度交织，需要公私联动的综合服务方案。

 

全球领先银行正在依托人工智能技术突破针对零售客户的“一人一策”经营模式，通过数据分析预测客户生命周期中的关键时刻，提前介入提供个性化建议。

 

2.3 资本效率：从粗放配置到精细管理

在低息差和风险成本累积的经营环境下，银行必须摒弃粗放式资本配置，转向细致入微的资产负债表管理。精准化资本配置意味着从单个产品、单个客户，到单笔风险加权资产，都能精准撬动沉淀资本，投入高回报业务。

 

这要求银行建立更为精细化的资本回报评估体系：

 

产品层面：准确计算每个产品的风险调整后收益，淘汰“资本黑洞”型产品，聚焦高回报产品创新。

 

客户层面：基于客户全生命周期价值而非单笔交易利润进行资源配置，加大对高潜力客户的投入。

 

资产层面：通过资产证券化、风险转移工具等手段，优化风险加权资产结构，释放资本用于更高回报业务。

 

领先银行正在通过行业研究驱动的公司业务风控政策和审批体系建设，数据分析和人工智能驱动的零售/小微信贷反欺诈体系建设、存量贷款预警和清收体系建设，构建起更为精准化、前瞻性的风险管理体系。

 

2.4 精准并购：从规模扩张到能力补位

传统银行业并购多出于规模扩张考虑，但在当前环境下，这种逻辑已经失效。精准并购要求银行围绕特定微市场或关键能力开展精准收购，实现优势补位而非简单叠加。

 

例如，一家在传统企业信贷领域有优势但数字渠道薄弱的银行，可以考虑收购一家在中小企业数字信贷方面有专长的金融科技公司；一家在零售存款方面有优势但财富管理能力不足的银行，可以收购一家独立的财富管理机构。这种能力导向的并购，能够帮助银行在特定领域快速建立竞争优势，而非仅仅扩大资产负债表规模。

 

第三部分：中国银行业的精准化路径

对于中国银行业而言，“精准经营”不仅是一种竞争策略，更是穿越经济周期的关键利器。结合麦肯锡在全球和中国服务领先银行的经验，中国银行业应在六个方面推进精准化转型：

 

3.1 精准客群经营：从分类到真正理解

中国银行业需要超越传统的客户分类框架，真正深入理解不同客群的核心需求和痛点。这要求银行建立以客户为中心的数据分析能力，通过内外部数据整合，构建360度客户视图，预测客户需求变化，提前布局产品和服务。

 

例如，针对科创企业客群，银行需要建立专门的服务团队，深入理解科技研发周期、知识产权融资、股权激励设计等特殊需求，提供与传统企业完全不同的金融解决方案。针对老龄客群，则需要关注财富传承、养老医疗、资产保值等特定需求。

 

3.2 精准产品服务：从求全求繁到专注核心

中国银行业的产品服务体系普遍存在“求全求繁”的特点，产品数量众多但同质化严重，不仅增加了银行的运营复杂度，也未能真正满足客户需求。银行需要转向更为匹配客户高敏感需求的精准产品创新和包装。

 

“标签式的差异化产品特色”成为关键。银行应该聚焦少数具有高客户流量和高客户转介潜力的拳头产品，通过极致化的设计和体验，形成市场辨识度。例如，针对年轻客群的“社交化储蓄产品”，针对小微企业主的“一站式数字信贷解决方案”，针对跨境客户的“无缝跨境支付体验”等。

 

3.3 精准风险管理：从事后应对到前瞻预判

在风险成本上升的背景下，风险管理能力直接转化为银行竞争力。中国银行业需要从一刀切、事后导向的风险管理，向精准化、前瞻性的风险管理体系转型。

 

这要求银行：

 

建立行业深度研究能力，将行业洞察融入公司业务风控政策。

 

利用人工智能和机器学习技术，构建实时风险预警系统，从事后清收转向事前预防。

 

针对不同类型风险（信用风险、操作风险、市场风险、声誉风险）建立差异化的管理策略。

 

3.4 精准人才管理：从泛化培养到关键岗位聚焦

中国银行业正普遍面临关键管理人才断层和前线优质客户经理来源断流的问题。传统的人才管理模式已经无法满足未来竞争对人才数量和密度的需要。

 

银行需要制定与战略解码高度匹配的关键岗位驱动的人才战略：

 

识别关键岗位：明确哪些岗位对银行战略实施最为关键（如行业专家、数据科学家、数字化产品经理等）。

 

差异化人才策略：针对不同关键岗位设计差异化的选用育留酬机制。

 

建立人才梯队：通过内部培养和外部引进相结合的方式，建立可持续的人才供应链。

 

3.5 精准资源配置：从线性分配到战略导向

大多数中国银行业的资源配置仍然遵循线性和分散的老路，导致战略重点与资源配置错配。在“十五五”期间，银行需要围绕全行精细化的经营重点（如客群、产品、分行）更为有力地优化资源配置。

 

这要求银行建立战略导向的资源分配机制：

 

基于价值的资源分配：将资源优先投向高回报的业务领域和客群。

 

动态调整机制：根据市场变化和战略实施进展，动态调整资源配置。

 

成本精准管控：避免一刀切的成本削减，而是有针对性地优化低效环节，同时加大对高潜力领域的投入。

 

3.6 精准技术应用：从场景分散到价值聚焦

中国银行业在技术投入上往往存在“跟风”现象，缺乏清晰的业务价值导向。银行需要从跟随大流广泛分散投入技术，向以创造核心业务价值为目标的精准技术投入转型。

 

生成式AI的应用应聚焦于三个关键领域：

 

客户交互革命：通过AI助手提供7×24小时个性化服务，重塑客户体验。

 

运营效率提升：在合规审查、风险识别、客服运营等环节实现自动化，降低运营成本。

 

决策智能化：通过AI增强信贷审批、投资决策等核心业务流程的智能化水平。

 

第四部分：实施精准化转型的组织挑战与领导力要求

4.1 打破路径依赖

对于长期依赖传统路径和规模逻辑的银行而言，转向精准化并非易事。这需要银行克服多方面的组织阻力：

 

思维惯性：从“规模为王”转向“精准为王”需要根本性的思维转变。

 

数据壁垒：部门间数据孤岛阻碍了客户全景视图的构建。

 

考核体系：传统的考核指标往往与精准化战略不匹配。

 

组织架构：科层制组织难以适应精准化所需的敏捷响应。

 

4.2 领导力的重新定义

在AI赋能的精准化时代，银行领导力的内涵正在发生变化：

 

从命令控制到赋能引导：领导者需要创建环境，让数据科学家、产品经理等专业人才能够充分发挥创造力。

 

从短期业绩到长期价值：精准化转型往往需要先期投入，领导者需要在短期业绩压力与长期价值创造之间取得平衡。

 

从风险规避到智能冒险：在不确定的环境中，领导者需要基于数据和洞察做出明智的冒险决策。

 

从内部聚焦到生态视野：银行领导者需要将视野从内部运营扩展到整个金融生态系统，寻找合作伙伴弥补自身能力短板。

 

4.3 文化变革的重要性

精准化转型最终是一场文化变革。银行需要培养以下文化特质：

 

客户中心文化：真正将客户需求置于决策中心。

 

数据驱动文化：让基于数据的决策成为组织习惯。

 

实验学习文化：鼓励小步快跑的实验，从失败中学习。

 

协作共赢文化：打破部门墙，促进跨部门协作。

 

结论：精准化时代的银行业新生态

2025年及以后，全球银行业将进入一个分化加剧的时代。能够成功实施精准化转型的银行，将能够穿越经济周期，持续为股东创造价值；而固守传统模式的银行，则可能面临盈利能力的持续侵蚀。

 

精准化不是一次性的项目，而是一种持续的能力建设。它要求银行在以下方面建立持久优势：

 

数据优势：构建高质量的数据资产，通过数据治理确保数据的准确性、完整性和及时性，并通过数据分析提取商业洞察。

 

技术优势：选择性投资能够创造差异化竞争优势的技术，避免技术负债的积累。

 

人才优势：吸引和培养具备数据思维、客户洞察和业务理解能力的复合型人才。

 

组织优势：构建敏捷、协同、学习型的组织，能够快速响应市场变化。

 

生态优势：在专注核心能力的同时，通过合作伙伴扩展能力边界。

 

在AI全面落地的背景下，银行盈利模式可能被重塑。那些能够率先将AI深度嵌入端到端客户旅程，提供极致个性化体验的银行，将能够赢得消费者心智，进入客户的“初始考虑集”，从而在竞争中获得结构性优势。

 

最终，银行业的竞争法则正在从“大而全”转向“精而准”。规模仍然重要，但精准才是新时代的价值创造引擎。果断行动的先行者有望获得超额回报，在AI赋能的精准化时代，领导力不再源于体量，而来自聚焦与取舍的智慧。

 

对于中国银行业而言，这是一个挑战与机遇并存的时代。那些能够在一定程度上打破路径依赖，围绕全行精细化的经营重点优化资源配置的银行，将有更大可能成功转型，在全球银行业的新格局中占据有利位置。精准经营，不再是一种选择，而是一种必然。