每一輪技術浪潮，都會重新定義銀行業的競爭方式。

過去，銀行競爭主要看網點、資本、牌照和客戶基礎；之后，移動互聯網改變了銀行觸達客戶的方式；如今，以大模型為代表的新一輪人工智能浪潮，正在把競爭推向更深一層：誰能把數據、算法、算力和業務流程真正打通，誰就可能在下一輪銀行業競爭中獲得新的位置。

蘇商銀行2025年年報，值得放在這個背景下觀察。如果只看資產規模、營業收入和利潤，這是一份穩健的年報。2025年末，蘇商銀行總資產達到1655.16億元，全年實現營業收入58.08億元，凈利潤11.60億元；不良貸款率1.37%，流動性比例139.04%，優質流動性資產充足率397.03%，主要風險指標保持在較穩健區間。

但更值得關注的，并不只是這些經營數字。

真正藏在年報里的，是一家數字銀行如何在銀行業息差收窄、信用環境下遷、客戶競爭加劇的大背景下，用金融科技和金融大模型尋找自己的確定性。換句話說，這不只是一份銀行年報，也是一份中小銀行數字化突圍的觀察樣本。

一、破除規模執念：越是不確定，越要做“確定性”的事

看銀行年報，不能只看規模，也不能只看利潤。尤其在當前銀行業環境下，真正關鍵的是：一家銀行有沒有形成穿越周期的能力結構。

2025年，銀行業面對的壓力并不輕松。經濟動力換擋、房地產行業調整、民間投資承壓、企業現金流壓力上升、息差收窄、優質客戶競爭加劇，這些都讓銀行經營進入更精細、更審慎、更拼能力的階段。

在這樣的環境中，蘇商銀行仍實現資產規模、營業收入、存款規模、科技投入和風險管理能力的同步推進，說明其增長并非單純依靠規模沖動，而是建立在相對清晰的經營邏輯之上。

這套邏輯可以概括為一句話：越是不確定，越要做確定性的事。

蘇商銀行反復強調“研發先行，做確定性的事”。這不是一句口號，而是一種經營理念。它意味著銀行不能只憑經驗投放，不能只靠價格競爭獲客，也不能只在宏觀趨勢中被動搖擺，而要通過研究、技術、數據和組織機制，把不確定的市場拆解成一個個可識別、可驗證、可經營的小場景。

這也是中小銀行尤其需要回答的問題。

大行有規模優勢、網點優勢、綜合牌照優勢和客戶沉淀優勢。中小銀行如果仍然在同一套規模邏輯里競爭，很容易陷入價格戰、流量戰和同質化競爭。真正的出路，不是簡單“做大”，而是先把自己做“深”、做“細”、做“準”。蘇商銀行展示了一種可能性：中小銀行也可以通過數字技術、場景研究和組織響應能力，把規模約束轉化為能力優勢。

二、跨越基建狂熱：金融科技從成本項，走向核心生產力

過去很長時間里，銀行談金融科技，容易被理解為系統建設、渠道改造、線上化運營，甚至是成本投入。但從蘇商銀行的年報看，金融科技正在從后臺支撐，走向前臺經營，成為一種生產力。

年報顯示，蘇商銀行每年將營業收入的6%—8%投入科技研發，自2023年起，又將科技投入的10%專項用于人工智能領域，每年投入3000多萬元，已連續投入3年。更重要的是，這些投入并沒有停留在“建系統”“上平臺”的層面，而是進入了真實業務鏈條。

截至2025年，蘇商銀行AI技術已在超過110個業務場景中落地，2025年新增AI場景69個，形成“技術研發—場景落地—價值轉化”的閉環。它還設立了南京市金融大模型工程技術研究中心，把金融大模型從技術概念轉化為持續研發和業務應用的工程能力。

這里面有一個值得注意的變化：金融科技不再只是提高效率的工具，而正在成為銀行識別客戶、管理風險、優化流程和配置資源的基本能力。

這也是為什么“研發先行”四個字很關鍵。在銀行經營中，很多風險并不是突然出現的，而是早就埋在行業、客戶、場景和交易結構之中。誰研究得更早、更細，誰就更可能提前識別機會，也更可能提前避開風險。

蘇商銀行圍繞125個細分行業開展研究，重點關注產業聚集、需求共性、交易活躍度高的小場景、微客戶和重點產業鏈，并由業務經理、風險經理、產品經理、合規經理、行業研究員組成研究團隊。這種機制，實際上是在把“人”的行業經驗、“數據”的識別能力和“技術”的處理能力結合起來。

金融科技最好的證明，不是實驗室里的模型參數，而是業務流程里的效率提升、風險收斂和客戶可得。如果技術不能進入業務，金融科技就容易變成展示；如果技術不能改善風控，金融科技就只是包裝；如果技術不能服務實體經濟，金融科技就失去了金融本身的意義。

三、告別外圍打樣：大模型的價值，必須在信貸主流程里驗證

今天，幾乎所有銀行都在談大模型。但大模型在銀行業真正的價值，不在于能不能寫材料、做問答、生成報告，而在于能不能進入最復雜、最核心、最需要專業判斷的業務流程。

對銀行來說，這個流程首先就是信貸。

信貸是銀行的核心業務，也是風險最集中的地方。獲客、盡調、審批、合同、預警、貸后、催收、審計，每一個環節都涉及大量數據、復雜判斷和風險責任。AI如果只能停留在外圍場景，價值有限；只有進入信貸主流程，才能真正檢驗其能力。

從蘇商銀行年報看，它的大模型應用正在向這一方向推進，技術落地已經呈現出規模化特征：

產業鏈地圖AI助手： 動態識別產業鏈關鍵節點，配合差異化營銷與風控模型，提高營銷獲客效率；

AI盡調助手： 支持遠程自證盡調，將單戶材料審核從一天壓縮至5分鐘；

AI審批助手： 圍繞納稅、流水、財報構建“黃金三角”風控體系，使500萬至2000萬元級貸款全流程自動化率提升至85%以上，500萬元以上審批時效壓縮50%；

流水解析助手： 突破第三方銀行模板限制，解析行級準確率超過99.9%，單份處理效率提升30倍。

這組數據背后，真正值得關注的不是“快”，而是“可控地快”。

銀行信貸不能只追求效率。沒有風控的效率，是風險的加速器；沒有解釋的智能，是治理的黑箱。蘇商銀行把AI用于信貸，不只是壓縮時間，更是通過數據解析、模型判斷、人工復核和流程治理，把信貸決策變得更結構化、更可追溯。

這也是金融大模型區別于一般通用大模型的地方。通用大模型強調語言生成能力，金融大模型更強調場景理解、風險識別、合規邊界和業務閉環。銀行不是簡單追求“模型更聰明”，而是要讓模型在真實經營中更可靠、更穩健、更可審計。

四、拒絕盲目跟風：中小銀行的突圍，是底層能力的重構

蘇商銀行年報最值得討論的地方，恰恰不只是它做了哪些AI項目，而是這些項目背后呈現出的能力重構。

一家數字銀行的競爭力，不只在前端應用，更在底層基礎設施。

蘇商銀行在年報中提到，持續深化數據底座自主可控建設，打通數據采、管、湖、資、用全鏈條；構建多源異構數據高性能安全交換能力，數據安全流轉效率較上年提升約2倍；通過計算資源智能彈性調度，提高算力有效利用率超過30%；LLMOps平臺算力達到22.6Pflops，支撐千億級模型部署。

這些內容聽起來不像前端應用那樣容易傳播，但恰恰是金融科技真正的底座。

因為大模型不是“接入一個模型”就能解決問題。沒有高質量數據，大模型就缺少金融語境；沒有算力調度，大模型就難以穩定運行；沒有安全治理，大模型就不可能進入核心業務；沒有流程重構，大模型就只能停留在辦公輔助。

所以，真正的金融科技競爭，表面看是應用，背后看是基礎設施；表面看是模型，背后看是組織機制。

對中小銀行來說，這一點尤其重要。中小銀行不可能簡單復制大行的規模路徑，也不應該盲目追逐大而全的技術體系。更現實的選擇，是圍繞自身客戶、區域、行業和場景，形成“小切口、深研究、快響應、強風控”的能力閉環。

蘇商銀行的探索，正是在這個方向上提供了一個樣本。它服務的不是抽象的金融科技概念，而是普惠小微、科創企業、消費金融、綠色金融、產業鏈金融這些具體領域。

這說明，金融科技的落點最終還是金融服務。如果AI只是讓銀行內部流程更快，卻沒有讓小微企業融資更方便、讓科創企業融資更匹配、讓消費者服務更有溫度、讓風險管理更穩健，那么它的價值就是不完整的。

金融科技不是為了讓銀行顯得更“科技”，而是為了讓金融更簡單、更普惠、更安全、更有效。

五、結語：數字銀行價值重估的下一程

縱觀蘇商銀行的2025年，其最大的啟示在于：中小銀行在“十五五”規劃開局之年的生存之道，絕不是與國有大行拼規模、拼資本，而是拼技術基因與組織敏捷度。

當DeepSeek等大模型正以肉眼可見的速度重塑千行百業時，蘇商銀行通過前瞻性的“科技密集、知識密集”布局，已率先將AI熔鑄進了信貸審核、風險治理與業務創新的血脈之中。數字技術疊加“以奮斗者為本”的敏捷體制機制，構筑了其堅實的底層壁壘。

歷史反復證明，真正能穿越周期的金融機構，永遠是那些敢于在低谷期向內重構、在不確定性中擁抱技術演進的先鋒。蘇商銀行這份穩健與科技感并存的財報，不僅是自身高質量發展的一座里程碑，也為整個銀行業在智能時代的價值重估，提供了一個極具穿透力的注腳。