2025全球银行和金融市场展望报告：把握AI新时代，推动银行业绩增长

IBM商业价值研究院研究洞察 2025全球银行 和金融市场展望 把握AI新时代，推动银行业绩增长 IBM如何提供帮助 现代金融机构需要模块化、安全性、开放性、AI驱动的功能以及基于混合云的协作能力。IBM致力于帮助您改善客户体验、打造现代化核心银行基础架构、开拓创新性支付解决方案以及推动企业风险管理转型。如需了解更多信息，请访问ibmcomindustriesbankingfinancialmarkets。 序言 序言 银行业差异化发展新时代资本市场再度崛起 AI赋能银行业转型地区及国家市场概览 美国银行业加拿大银行业欧盟银行业英国银行业日本银行业中国银行业印度银行业 拉丁美洲银行业银行业五大行动 2025年银行业迎来关键时刻，既面临机遇也面临挑战，未来十年的发展方向由此决定。自2008年金融危机以来，银行受到监管强化、低利率及传统与新兴竞争对手的冲击，运营自由度不断缩小。这种趋势催生了一个利润受压、成本收入比攀升、市净率持续承压的环境。 随着宏观经济形势波动（如利率骤升和贸易紧张局势加剧），全球银行正经历着迥然不同的境遇。欧洲和印度银行业正享受着利率上升带来的红利，而北美银行业却面临着喜忧参半的局面，且结果更加两极分化。日本银行业刚刚显现复苏的迹象，而中国银行业则依然面临着持续的经济逆风。舞台已经搭好，决战一触即发：能够适应变化的银行将蓬勃发展，而其他银行则可能被进一步甩在后面。 然而，在重重挑战之下，一个不可否认的趋势正在改变行业格局：AI。AI不再只是一个流行词。它正迅速成为银行战略的核心基石，重塑运营转型和商业模式，在追求更健康的财务成果的同时，满足风险与合规要求。然而，成功并非易事。只有那些将技术投资与强有力的转型战略相结合，并依托数字化基础设施和成熟的AI风险管理文化的银行，才能在整个组织内有效地推广创新。 《2025全球银行和金融市场展望》深入解析了重要转变的关键洞察，并提供了战略行动框架，以助力金融机构在变革中抓住机遇、实现成功。 对银行业高管而言，这不仅仅是一份指南，更是一场变革的号召。当下的决策将决定组织在AI时代的成败。本报告深入剖析区域差异、技术创新及行业新趋势，为银行机构提供数据支持和战略指引，以助力其在全球复杂竞争环境中取得长期成功。 ShankerRamamurthy IBMConsulting银行和金融市场全球管理合伙人 1 目录 序言1 摘要3 银行业差异化发展新时代5 资本市场再度崛起13 AI赋能银行业转型21 地区及国家市场概览26 美国银行业26 加拿大银行业28 欧盟银行业30 英国银行业32 日本银行业34 中国银行业36 印度银行业38 拉丁美洲银行业40 银行业五大行动42 需要建立新的风险管理文化即让每一位银行从业者都具， 企业级AI创新的规模化落地 备AI风险管理意识。 摘要 银行业的趋同趋势正在消退，取而代之的是绩效分化的加剧。 在全球经济和政治环境日益复杂的背景下，拥有强大技术、广泛应用AI、具备整合的商业模式和市场主导力的银行，将有更大机会脱颖而出，获得市场优势，超越竞争对手。 超过60的银行CEO表示，为了充分发挥自动化的竞争优势，他们必须承担重大风险。1 企业级AI创新的规模化落地需要建立新的风险管理文化，即让每一位银行从业者都具备AI风险管理意识。 生成式AI的应用正迎来爆发式增长。 截至2024年，仅有8的银行在系统性推进生成式AI，而78的银行仍停留在战术性部署阶段。2随着其从小规模试点转向全面实施，越来越多的银行正重新审视、调整战略，以更好地利用AI技术进行服务扩展，包括引入代理型AI （agenticAI）。 新兴数字银行的盈利能力正在重塑金融科技领域的竞争格局。 目前，全球已有超过16的客户愿意接受无网点、完全数字化的银行作为其主要银行业务平台。行业竞争正在从普惠性数字产品向高价值服务转型，例如场景金融和面向高净值投资者和中小企业（SMEs）的咨询服务。3 风险承受能力与维持金融稳健性之间找到平衡。 面对长达十多年的盈利压力，银行业CEO需在强化机构 第一部分 银行业差异化发展新时代 序言 银行业差异化发展新时代 资本市场再度崛起AI赋能银行业转型地区及国家市场概览 美国银行业加拿大银行业欧盟银行业英国银行业日本银行业中国银行业印度银行业 拉丁美洲银行业银行业五大行动 银行业过去15年的趋同与整合 银行业在严格监管下运行，其盈利水平通常受利率波动、资本市场动态、经济周期及金 融风险管理的综合影响。2008年金融危机后，利率持续走低，贷款机构的利差缩减，暴露出其成本收入比（CIR）方面的结构性问题。 这一时期，金融衍生品监管趋严，且被动投资引发了“零费率”竞争，银行的中介业务收入也大幅降低。为降低系统性风险贷款机构的杠杆率，监管机构大幅提高了核心一级资本（CET1）比率。这一举措虽然将银行的风险偏好控制在可持续范围内，但也提高了资本成本，进一步压缩了银行的盈利空间。 面对长达十多年的盈利压力，银行业CEO需在强化机构风险承受能力与维持金融稳健性之间找到平衡。 银行业高管通常将市场波动视为利好，因为这有助于他们调整金融产品定价，并更好地满足客户需求。然而，2022年主要发达经济体突发的通胀，引发利率骤升，却是一把双刃剑。一方面，借贷利差的扩大直接推动了银行盈利能力的提升。另一方面，货币政策由宽松转向紧缩，给原本已面临政治动荡、军事冲突升级及供应链碎片化等挑战的全球经济带来了压力。经济下行导致信用风险上升，威胁到银行近期盈利增长的长期可持续性。 银行绩效表现日益分化 2022年之前，银行绩效相对稳定且趋于一致，但疫情以来，不同地区乃至同一市场内部的银行绩效分化加剧（见图1）。 2022年利率大幅上升，但宏观经济的正面影响在各地区表现不一。欧洲银行业在经历了长达十年的负利率限制后，获得了显著的收入增长，提高了平均股本回报率（ROAE）。印度银行业的绩效也从2020年的历史低点复苏，当时的利率还不到2011年峰值的一半。相比之下，中国经济增长放缓，中国银行业陷入了国内信贷环境恶化的困境（见图2和图3）。 在美国和加拿大，金融机构的表现则呈现出两极分化。一些机构取得了卓越的业绩：拥有投资银行业务的美国大型银行首先利用利率快速上升的机会进行资本运作，然后在2024年利率开始下降时增加债券交易量。数字银行的出现使资金流动更加高效，客户可以更迅速地将资金转移到更安全的机构或更高收益的账户。小型银行不得不迅速调整其借款成本，但这也导致了其盈利能力下降。2023年硅谷银行的破产不仅是市场警钟，也揭示了金融体系中卖方和买方之间日益变化的系统性风险。许多机构不得不提高准备金，以应对不确定经济周期中潜在的信贷损失。美国和加拿大银行业的ROAE中位数下降，而其分布范围却有所扩大。在美国，大型银行的盈利远超小型机构：按总资产计算的十大银行占据了行业利润的50以上，这是自2015年以来的最高比例。4总体而言，大多数市场的平均股本回报率分布差异有所扩大。 总更加体分而化言，不全同球市银场行间业差平距均明股显本扩回大报。率的表现 图1 自2019年以来，核心一级资本（CET1）整体有所增强，但主要发达经济体的表现却出现分化，且由于市净率（PBR）偏低，前景依然充满挑战。 中位数中位数平均值 R中O位数AECIRCET1PBR 2019 2024 美国 101 96 569 611 114 120 14 13 加拿大 138 93 566577 116 130 14 10 欧盟 150 585 456 150 157 11 11 74 英国 56 109 702 556 138 143 08 05 日本 36 63 676 635 103 110 04 05 中国 92 72 306 283 100 96 10 06 印度 28 142 524532 112 142 18 19 拉丁美洲 173 157 492498 135 141 18 15 其他地区 99 119 505 473 130 136 13 12 拉丁美洲地区是指其三个最大经济体的总和：巴西、哥伦比亚和墨西哥（不包括阿根廷）。 信息来源：IBM商业价值研究院对标准普尔全球数据的分析。 绩（R效O改AE善提高、CIR降低、CET1提高、PBR提高）绩（R效O下AE滑降低、CIR提高、CET1降低、PBR降低） 银行利润受宏观经济和消费习惯变动影响，而其运营模式的效率仍然徘徊在长期平均水平以下。全球金融危机（GFC）过后，银行业的成本收入比（CIR）仍然居高不下，尤其是在主要发达经济体中。2024年，美国银行业的平均成本收入比高达616，相比之下，欧盟银行业为536，拉丁美洲银行业为504，而中国银行业仅为309。 尽管市场环境充满挑战，技术进步仍在推动行业格局发生变化。部分完全数字化的银行 （新兴数字银行）成功实现盈利，证明了其运营模式比许多银行业高管预期的更具韧性。因此，金融科技独角兽企业正在从支付和个人银行业务扩展至商品化程度较低的细分市场，如中小企业银行业务和财富管理，这些领域目前仍然由传统银行主导。然而，这些银行仍处于技术升级的关键阶段。传统银行在拓展中小企业市场时面临的最大阻碍之一是技术基础问题，65的银行高管认为云迁移尚未完成，57则认为核心架构需要更加模块化和更具灵活性。5不少传统银行仍在艰难推进基础架构升级。 部证分明完了全其数运字营化模的式银比行许（多新银兴行数业字高银管行预）期成的功更实具现韧盈性利。， 图2 2019年至2024年的平均股本收益率（ROAE）：大部分经济体的分化程度加剧。 20192575百分位数20242575百分位数中位数1090百分位数 美国 加拿大 欧盟 英国 日本 30 20 10 0 120 297 30 20 10 0 负数中国 印度拉丁美洲 信息来源：IBM商业价值研究院对标准普尔全球数据的分析。 AI赋能银行业深度转型，推动行业创新升级 科技创新加速推进，生成式AI的兴起尤为值得关注。大型语言模型（LLMs）商业化落地， AI的应用门槛大幅降低，触达更广泛的用户群体。大型推理模型（LRMs）将通过更强的文本理解、生成和分析能力，推动AI技术进一步升级。结合代理型人工智能（agenticAI），AI应用正从任务自动化向自主决策演进，推动银行业在最关键的领域：复杂金融决策，实现更精准的数据分析和决策支持。 AI的飞速发展令人瞩目，其成为了银行高层会议的热门话题，但银行业高管仍需解决技能短缺问题，并克服企业文化转型的阻力。超过60的银行CEO表示，为了充分发挥自动化的竞争优势，他们必须承担重大风险。6 尽管AI技术变得更加普及和易于使用，但它并不是解决银行业所有问题的灵丹妙药。只有那些近年来通过战略性投资重构了其架构基础和企业文化的银行，才能成功利用第三方AI服务。安全的企业级AI创新的规模化落地需要建立新的风险管理文化，即让每一位银行从业者都具备AI风险管理意识。 然而，IBM商业价值研究院（IBMIBV）的调研显示，2024年仅8的银行在全企业范围内战略性应用生成式AI，而78的银行仍停留在战术性部署阶段。72025年，8能否大幅跃升至80？ 图3 央行政策利率是影响银行盈利能力的重要因素。 美加国拿大 16 14 12 10 8 6 4 2 0 2 2006200720082009201020112012201320142015201620172018201920202021202220232024 欧英日本盟国 16 14 12 10 8 6 4 2 0 2 2006200720082009201020112012201320142015201620172018201920202021202220232024 中国 印度 16 14 12 10 8 6 4 2 0 2 2006200720082