
毕马威最新发布的《2025年银行业战略对标洞察报告》揭示了全球银行业在多重挑战下的转型路径。报告基于对全球300多家银行的调研数据,深入分析了银行业在宏观经济不确定性加剧、监管趋严背景下的战略调整方向。本文将聚焦银行业数字化转型的深度推进、成本管理模式的革新以及人工智能技术的应用落地这三大核心趋势,通过详实的数据和案例,为行业参与者提供有价值的战略参考。
关键词:银行业战略对标、数字化转型、成本优化、生成式AI、客户体验、风险合规、ESG风险管理
一、银行业面临的多维挑战与战略转向
2024-2025年,全球银行业正处于一个充满复杂性和不确定性的环境中。毕马威报告显示,中国银行业在宏观经济增速放缓和自身结构转型的双重压力下持续探索前进路径,而全球银行业同样面临着地缘政治紧张和监管环境变化的严峻挑战。在这种背景下,战略对标成为银行高管制定决策的重要工具,通过比较分析行业最佳实践,银行能够更清晰地定位自身优劣势,找到突破困境的有效路径。
报告指出,当前银行业面临的核心挑战主要集中在五个方面:一是持续的外部宏观经济不确定性带来的机遇与威胁;二是不断增强的监管强度和审查水平;三是数字化转型进程中客户体验提升、成本优化和IT架构现代化的平衡;四是生成式人工智能从"过度炒作"到"价值低估"的认识转变;五是疫情后办公模式变革带来的员工期望管理难题。值得注意的是,参与调研的银行中只有不到10%已制定清晰的人工智能战略,这表明大多数机构在新兴技术应用方面仍处于探索阶段。
从区域发展差异来看,不同地区的银行呈现出鲜明的特点。北美银行在技术投资和创新应用上保持领先,平均IT成本占比达到24.3%;欧洲银行则面临较高的直接财务成本,平均达到3.2%;亚太地区银行的外包比例最高,平均达到42%,反映出该地区对运营效率的追求;而中东银行在治理与变革活动上的投入明显偏低,仅占6.1%,可能面临未来转型动力不足的风险。
表:2023/2024年全球各地区银行关键指标对比
指标 | 北美 | 欧洲 | 亚太 | 中东 | 北欧 |
---|---|---|---|---|---|
总财务成本占比 | 2.5% | 3.9% | 3.2% | 2.4% | 4.3% |
IT成本占比 | 24.3% | 17.8% | 22.5% | 15.0% | 28.7% |
外包比率 | 31.7% | 35.2% | 42.0% | 23.8% | 31.0% |
价值创造活动占比 | 33.1% | 31.2% | 30.2% | 30.3% | 29.9% |
面对这些挑战,银行业正在经历深刻的战略转向。68%的全球银行业CEO对经济增长前景保持信心,但同时他们也认识到必须通过战略调整来应对短期压力并把握长期机遇。近半数CEO倾向于通过外源性增长和战略联盟实现发展目标,仅有18%的受访者将内源性增长作为主要战略。这种战略取向的变化反映出银行业正在从封闭式发展转向更加开放、协同的生态化发展模式。
二、数字化转型进入深水区:从技术应用到体验重构
银行业数字化转型已经进入以客户体验为核心的新阶段。报告显示,数字客户体验差距正在成为决定银行竞争力的关键因素。一项研究发现,68%的用户在开户阶段因流程复杂而放弃,51%更换银行的消费者是为了获得更好的数字体验。这种"体验经济"趋势迫使银行重新审视其数字化战略,从单纯的功能实现转向全方位的体验优化。
从用户旅程的具体案例分析可以看出新型银行与传统银行之间的显著差距。在美国市场,新型银行注销借记卡并申请新卡的流程仅需9步,而某大型区域性银行相同流程多达25步,其中包括繁琐的身份验证环节。同样,在新设备首次登录场景中,新型银行的流程设计(21步)也远优于某英国四大行(82步)。这些微观层面的体验差异累积起来,对客户留存和获客成本产生巨大影响。
毕马威通过专有的1000分制评分方法对银行用户体验进行量化评估,结果显示美国新型银行平均得分(752分)显著高于传统银行(706分),加拿大新型银行(751分)与传统银行(611分)之间的差距更为明显。这种差距主要源于新型银行在三个关键领域的专注投入:一是精简的开户流程设计,利用数字身份识别工具实现分钟级开户;二是先进的数字银行卡服务,支持实时激活/停用和限额调整;三是智能化的个人财务管理工具,提供深度个性化服务。
表:各区域新型银行与传统银行功能覆盖对比
功能类别 | 美国新型银行 | 美国传统银行 | 英国新型银行 | 英国传统银行 | 加拿大新型银行 | 加拿大传统银行 |
---|---|---|---|---|---|---|
理财功能 | 237 | 192 | 180 | 126 | 163 | 87 |
开放银行功能 | 35 | 28 | 20 | 15 | 18 | 12 |
登录与安全功能 | 75 | 68 | 60 | 45 | 50 | 40 |
转账功能 | 120 | 110 | 95 | 72 | 66 | 72 |
值得注意的是,传统银行并非在所有领域都处于劣势。在信用卡忠诚度计划、高端理财服务和线下网点支持等需要深厚积累的领域,传统银行仍保持明显优势。特别是在加拿大市场,传统银行在理财业务方面占据主导地位,为保守型客户提供全面服务。这种差异化竞争格局提示行业参与者应当根据自身资源禀赋和目标客群特点,制定有针对性的数字化战略,而非简单模仿新型银行模式。
区域分析还揭示了开放银行发展的不均衡性。美英两国的传统银行已开始整合开放银行功能,而加拿大在这一领域明显滞后。随着金融数据共享成为全球趋势,加拿大银行可能面临创新不足的风险。报告预测,到2025年,能够成功融合数字技术与人性化服务的"混合型"银行将最具竞争力,它们既能提供无缝的数字体验,又在复杂金融需求场景下保持专业人工支持的优势。
三、成本管理革命:从简单削减到价值优化
在利率环境变化和盈利压力加大的背景下,成本管理已成为全球银行业最关注的三大议题之一。报告数据显示,2023年银行业平均成本收入比为60%,较2014年的65%有所改善,但这一进步主要得益于收入增长而非真正的成本优化。随着经济增长放缓,银行正寻求更可持续的成本管理方法,其中服务成本( Cost to Serve )理念日益受到重视。
传统的成本削减方法往往导致"一刀切"式的裁员和预算压缩,不仅效果难以持续,还可能损害客户体验和员工士气。相比之下,服务成本管理提供了一种更精细、更具战略性的替代方案。数据显示,53%的银行认为降低服务成本是最有效的降本方法,远高于降低员工成本(42%)等传统手段。这种方法的核心是将成本与客户价值直接关联,通过分析服务不同客户群体的实际成本来识别优化机会。
毕马威研究发现,银行在成本结构上呈现三种典型模式:第一种是"低附加服务"模式,典型特征是单个全职员工服务客户数高(平均800-1000人)、单客成本低(约100美元),主要通过标准化和自动化实现规模效应;第二种是"高附加服务"模式,员工-客户比低(约200:1)、单客成本高(超过500美元),专注于高净值客户的深度服务;第三种是"混合型"模式,试图在效率和体验间取得平衡。重要的是,这三种模式本身无优劣之分,关键在于成本结构是否与银行的整体客户战略保持一致。
从职能成本分析来看,银行业普遍存在前台活动效率低下的问题。许多银行的前台人员花费大量时间处理本可标准化、集中化的操作型工作。报告展示了一个典型案例:通过将分散在前台的常规操作集中到中台运营部门,并进行自动化处理,一家银行成功减少了30%的相关成本,同时将释放出的人力资源转向更高价值的客户服务工作。这种"结构性成本优化"相比简单的预算削减更能产生持久效果。
表:银行降本策略有效性评估
降本策略 | 成效显著占比 | 成效一般占比 | 成效欠佳占比 |
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降低服务成本/单客成本 | 53% | 39% | 7% |
推出客户自助服务 | 51% | 38% | 10% |
剥离非增值业务 | 47% | 42% | 11% |
更新IT基础设施 | 47% | 45% | 7% |
降低员工成本 | 42% | 47% | 11% |
技术特别是人工智能在成本优化中扮演着越来越重要的角色。88%的银行认为AI将在未来运营模式中占据更核心位置,60%预计AI明年就将在降本方面发挥更大作用。但报告也指出,目前AI应用大多停留在概念验证阶段,大规模部署的成功案例仍然有限。银行需要避免"为AI而AI"的陷阱,确保技术投资与具体的成本优化目标紧密对接。一个值得关注的趋势是,领先银行开始将AI应用于预测性成本管理,通过数据分析提前识别成本波动风险并采取预防措施。
四、生成式AI与ESG:从概念炒作到价值落地
生成式人工智能正在重塑银行业的竞争格局。报告显示,81%的银行业CEO将生成式AI视为首要投资领域,他们预计相关投资将在3-5年内产生回报。然而,在具体实施层面仍存在明显信心不足——仅有一半受访者相信自己能够通过治理框架安全部署AI,43%认为自身的网络安全计划能跟上AI发展步伐。这种"高期望、低准备度"的状态反映出银行业在AI应用上仍处于探索期。
从具体应用场景来看,AI在银行业的价值创造主要集中在四个领域:一是风险管理的模型优化,特别是在信用风险评估和欺诈检测方面;二是客户服务的智能化,如个性化推荐和24/7虚拟助手;三是运营流程的自动化,包括文件处理、合规检查等重复性工作;四是员工生产力的提升,通过AI辅助工具加速决策和分析过程。值得注意的是,挑战者银行在AI应用上展现出更强的进取心,36%的员工具备数据科学资质,远高于传统银行水平。
风险合规领域正在经历AI驱动的深刻变革。模型风险管理已成为监管重点,自2011年美国发布《模型风险管理监督指南》以来,全球监管机构已出台十余项相关指引。AI模型的复杂性和不透明性带来了新的挑战,银行需要建立覆盖模型全生命周期的治理框架。报告建议采用五支柱方法:一是全面的模型风险管理框架;二是详细的模型清单与分层;三是端到端的模型生命周期管理;四是跨部门的有效沟通机制;五是稳健的技术支持环境。
表:AI在银行各职能部门的潜在影响
职能部门 | 主要AI应用场景 | 预期效率提升 | 实施挑战 |
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风险管理 | 信用评分、欺诈检测、压力测试 | 40-50% | 模型可解释性、监管合规 |
客户服务 | 虚拟助手、个性化推荐 | 30-40% | 体验一致性、隐私保护 |
运营后台 | 文件处理、合规检查 | 50-60% | 流程重构、员工适应 |
财务控制 | 实时对账、异常检测 | 35-45% | 系统集成、数据质量 |
ESG风险管理也从边缘走向中心。毕马威2024年调查涵盖了28个国家的153家金融机构,发现ESG正从合规要求转变为价值创造手段。63%的银行已将ESG完全融入业务,79%相信自己能满足新报告准则要求。但不同银行在ESG成熟度上差异显著——领先银行将ESG视为差异化竞争优势的来源,而落后银行仍视其为合规负担。
生物多样性风险正成为新的关注焦点。54%的银行认为其长期影响不亚于气候风险,但数据缺乏制约了量化分析。在模型整合方面,多数银行将ESG因素纳入现有风险框架而非建立独立体系,这种做法既能利用现有资源,又能确保ESG与传统风险管理的协同。报告预测,2025年ESG领先银行将获得明显的市场溢价,因为它们不仅能满足监管要求,还能吸引具有可持续发展意识的客户和投资者。
五、组织与人才:敏捷转型中的人力资本重构
银行业的组织架构正在经历从"泪滴型"向"钻石型"的转变。传统上,银行组织呈金字塔结构,大量员工集中在基层操作岗位。随着自动化和AI的应用,这种结构变得效率低下。数据显示,私人银行和全能银行在这方面的转型较为领先,60%的私人银行已实现管理层(董事总经理至副总裁)占比25-50%,而零售银行仍主要维持传统架构。
财务职能的转型尤为深刻。报告预测,传统CFO角色将逐步演变为"首席价值官"(Chief Value Officer),工作重心从财务控制转向价值创造。这一转变源于两个趋势:一是云技术使核心财务工作(如月结)实现自动化,减少了对手工处理的需求;二是数据分析能力的提升使财务部门能够为战略决策提供更深入的洞察。未来财务团队将更多由数据专家和战略思想家组成,而非传统会计师。
人力资源管理面临代际交替的挑战。到2025年,Z世代将占全球人口的27%,控制33万亿美元资产。与偏好线下服务的婴儿潮一代不同,年轻客户群体期待数字化、透明的银行体验。报告显示,93%的CEO预计2024/2025年员工人数将增加,但86%希望员工重返办公室,这反映出银行在混合办公政策上的矛盾心态。更根本的挑战在于技能缺口——仅35%的CEO认为员工已准备好充分利用新兴技术。
敏捷工作方式的推广要求银行重新设计管理流程。传统瀑布式项目管理在快速变化的环境中显得笨重低效,而敏捷方法通过短周期迭代和跨职能协作提升响应速度。这种转变对财务管控提出了新要求:从年度预算转向滚动预测,从固定计划转向灵活资源配置,从详细预算审批转向基于信任的授权。领先银行已开始建立"精益投资组合管理"机制,持续评估项目价值并动态调整优先级。
六、未来展望:在变革中寻找平衡的艺术
展望2025年,银行业将面临更加复杂的经营环境,但也蕴藏着巨大的转型机遇。成功的银行不会是那些在数字化和传统、效率和体验、全球化和本地化之间做极端选择的机构,而是能够在这些看似矛盾的需求中找到动态平衡的机构。
技术应用方面,生成式AI将从概念验证走向规模化部署,但过程不会一帆风顺。银行需要建立强大的治理框架来管理AI风险,同时保持足够的实验空间以探索创新应用。预计到2025年底,约30%的银行将在核心业务流程中实现AI的规模化应用,这些先行者将获得明显的效率优势和客户洞察能力。
客户体验领域,单纯的数字功能竞赛将让位于更精细的客户分层服务。领先银行将基于深入的客户行为分析,为不同细分群体设计差异化的服务模式和定价策略。特别是在财富管理等高端领域,结合数字便捷性和专业人工建议的"混合体验"将成为标配。
成本管理将继续是战略重点,但方法将更加成熟。服务成本分析将成为标准工具,帮助银行识别真正的价值创造环节并优化资源配置。外包和全球化人才招聘将扩大,但核心风险管理能力会保留在内部。预计到2025年,银行业平均成本收入比将降至55-58%,但领先银行可能达到45%以下的水平。
组织文化转型可能是最大的挑战。建立学习型组织、培养变革领导力、设计激励创新的绩效体系,这些"软性"因素将越来越决定银行的长期竞争力。报告特别强调,传统银行需要克服"非此地发明"(Not Invented Here)的文化障碍,以更开放的心态学习金融科技公司和新型银行的创新实践。
毕马威报告最后指出,中国银行业在吸收国际同业优秀实践的同时,也需要考虑本土市场的特殊性。一方面,中国活跃的数字生态和较高的客户数字化接受度为银行创新提供了良好基础;另一方面,复杂的宏观经济环境和独特的监管要求也带来了特殊挑战。中国银行业的高质量发展需要在这两者间找到恰当的平衡点。
常见问题解答(FAQs)
Q1:传统银行如何缩小与新型银行在数字体验上的差距?
A1:传统银行需要从三个层面采取行动:一是设立独立的数字创新单元,采用与母体不同的技术架构和运营模式;二是通过战略投资或合作获取金融科技能力;三是对核心系统进行渐进式现代化改造。关键在于保持传统业务稳定运行的同时加快创新步伐。
Q2:中小银行在资源有限的情况下如何推进AI战略?
A2:中小银行可采取"聚焦场景、快速迭代"的策略:选择2-3个高价值场景(如反欺诈、智能客服)重点突破;利用开源工具和云服务降低技术门槛;与专业AI供应商建立合作伙伴关系;建立跨职能的敏捷团队快速验证概念。应避免大规模基础设施投资,而是采用"按使用付费"的云服务模式。
Q3:银行如何平衡成本削减与客户体验的关系?
A3:有效的成本管理应以客户价值为中心,采用服务成本分析方法识别不同客户群体的盈利能力和服务成本,据此优化资源分配。削减成本时应保留甚至加强高价值客户体验的关键接触点,同时通过数字化和自动化降低低价值环节的成本。定期监测客户满意度指标可以防止过度削减影响长期关系。
Q4:ESG投资如何从合规要求转变为价值创造机会?
A4:银行可通过三种方式创造ESG价值:一是开发绿色金融产品(如可持续发展关联贷款),将ESG表现与融资成本挂钩;二是利用ESG数据优化风险定价,识别长期稳健的客户;三是将ESG融入品牌建设,吸引价值观一致的客户和员工。关键在于将ESG与核心业务战略紧密结合,而非视为独立的合规项目。