工商銀行業(yè)績發(fā)布會現(xiàn)場
8月30日，工商銀行發(fā)布上半年業(yè)績，實現(xiàn)凈利潤為1,712.96億元，其中歸屬于母公司股東凈利潤為1,704.67億元， 集團(tuán)資產(chǎn)總額47.12萬億元，較年初增長5.4%，客戶存款34.11萬億元，較年初增長1.7%，各項貸款27.84萬億元，較年初增長6.7%，年化平均總資產(chǎn)回報率（ROA）和年化加權(quán)平均權(quán)益回報率（ROE）分別為0.75%和9.53%，資本充足率19.16%，不良貸款率1.35%，撥備覆蓋率218.43%。
基于良好的業(yè)績，董事會建議派發(fā)2024年度中期普通股現(xiàn)金股息，每10股人民幣1.434元（含稅），派息總額約為人民幣511.09億元。
截至發(fā)稿，六大行中報已經(jīng)全部出爐，總體看來，六大行業(yè)績表現(xiàn)較為穩(wěn)健，且均實現(xiàn)中期分紅，其中工行的營收、歸母凈利潤、分紅額度均穩(wěn)居首位。六大行凈息差持續(xù)收窄，銀行負(fù)重前行，能取得如此成績實屬不易。
上半年，六大行均在科技金融、綠色金融、普惠金融、養(yǎng)老金融、數(shù)字金融“五篇大文章”中持續(xù)發(fā)力，數(shù)字金融成為銀行提質(zhì)增效的重要抓手，是銀行發(fā)展自身新質(zhì)生產(chǎn)力的方向，更是服務(wù)其他“四篇大文章”的基石。因此，做好數(shù)字金融大文章對金融強國建設(shè)至關(guān)重要。
如果說哪項技術(shù)能代表即將到來的科技革命浪潮，人工智能當(dāng)仁不讓，2022年，ChatGPT的發(fā)布將人工智能帶入新紀(jì)元，通用大模型開始賦能各行各業(yè)，金融業(yè)作為最適合大模型落地的行業(yè)之一，誰能擁抱大模型，誰將占領(lǐng)未來的生產(chǎn)力的高地。所以，近年來，不只是各國在人工智能上展開競爭，各個企業(yè)也在持續(xù)加碼。
金融科技投入額度持續(xù)攀升。根據(jù)上市銀行年報顯示，六大行及股份制銀行金融科技投入持續(xù)增長，六大行以工行最為突出，股份行以招行為代表，其中工行金融科技投入一直領(lǐng)先行業(yè)，2021年、2022年、2023年，工行金融科技投入分別為259.87億元、262.24億元、272.46億元，分別占營收2.76%、2.86%、3.23%%。其中2023年金融科技投入較第二名建行高近22億元。
數(shù)據(jù)來源于工商銀行年報，鈦媒體APP制圖
全球傳統(tǒng)金融崗位持續(xù)縮減，金融科技人才招聘火爆。近年來，無論國內(nèi)還是國外，傳統(tǒng)金融崗位在持續(xù)縮減，據(jù)公開數(shù)據(jù)顯示，高盛、摩根士丹利、美國銀行、花旗銀行及富國銀行等外資銀行在 2023 年累計裁員約3萬人，而全球排名前列的大行2023年也已至少裁員6萬人。9月1日，據(jù)多家外媒綜合報道，有知情人士透露，美國高盛集團(tuán)計劃未來幾周內(nèi)在全球范圍裁員1300-1800人，占其員工總數(shù)的3%-4%。
相比傳統(tǒng)金融崗位的裁員，金融科技人員卻十分搶手。據(jù)鈦媒體APP觀察，如果搜索“銀行應(yīng)屆招聘”，會發(fā)現(xiàn)跳出來的80%都是和金融科技相關(guān)的崗位，而此前幾乎都被金融管培生、大堂經(jīng)理、柜員等崗位霸榜，而大行更是提前布局，將金融科技人才收入囊中。
工行科技人員數(shù)量超建行、中行之和。截至2023年末，國有六大行的科技人員總數(shù)超9萬人，其中工行金融科技人員達(dá)3.6萬人，占六大行科技人員總數(shù)的近40%，遙遙領(lǐng)先其他五大行，是排名第二、第三的建行、中行之和。工行科技人員占全行員工總數(shù)的比重為8.6%，也居六大行之首。
科技人員擴(kuò)張之路并未停止。比如，上半年，工行業(yè)務(wù)研發(fā)中心發(fā)布2024年度春季校園招聘公告，公告顯示該行科技菁英計劃就大數(shù)據(jù)應(yīng)用崗、信息安全崗、技術(shù)研發(fā)崗招聘80人，其中大數(shù)據(jù)應(yīng)用崗包括大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈等新技術(shù)前瞻性研究，數(shù)字化轉(zhuǎn)型業(yè)務(wù)場景創(chuàng)新，大數(shù)據(jù)分析及建模等；信息安全崗包括攻防技術(shù)研究及滲透測試、機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)分析、信息安全標(biāo)準(zhǔn)制定與安全測試工具開發(fā)等；技術(shù)研發(fā)崗包括金融科技領(lǐng)域相關(guān)技術(shù)研發(fā)、自動化研發(fā)、技術(shù)難題攻關(guān)等。
圖片來源于網(wǎng)絡(luò)
搶人是一方面，培養(yǎng)人才，用好人才是關(guān)鍵。一直以來，技術(shù)與業(yè)務(wù)之間都存在著這樣那樣的問題，如何協(xié)調(diào)二者關(guān)系，增進(jìn)理解，發(fā)揮出二者的合力，都是管理藝術(shù)的重要體現(xiàn)。在半年報中，工行披露，深化業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)、科技融合，促進(jìn)境內(nèi)外跨機(jī)構(gòu)跨部門人才交流，實現(xiàn)科技創(chuàng)新與業(yè)務(wù)經(jīng)營互促發(fā)展。
此外，工行在用好人才方面還通過組織數(shù)據(jù)菁英實踐項目、數(shù)據(jù)分析師大賽等，產(chǎn)出高價值的數(shù)據(jù)成果，持續(xù)提升數(shù)字化發(fā)展動能。圍繞“數(shù)字金融”大文章，組織數(shù)據(jù)領(lǐng)導(dǎo)力管理人員培訓(xùn)項目，聚焦金融科技和數(shù)字化轉(zhuǎn)型培訓(xùn)主線，持續(xù)開展數(shù)字化人才分層培訓(xùn)。
普林斯頓&牛津大學(xué)在《大模型在金融領(lǐng)域的應(yīng)用、前景和挑戰(zhàn)》一文中探討了大模型基于語言任務(wù)、情感分析、金融時間序列分析、金融推理、基于代理的建模、云計算集成、自動化客戶服務(wù)、合規(guī)性檢查等方面在金融領(lǐng)域的應(yīng)用，可以說，大模型在智慧辦公、智能客服、智能營銷、智能運營、智能風(fēng)控等方面有著廣泛用途，國內(nèi)已有不少金融機(jī)構(gòu)在這些方面的落地上取得進(jìn)展，其中六大行中，工行、建行走在前列。
早在2015年，工行便發(fā)布了互聯(lián)網(wǎng)金融品牌“e-ICBC”，2022年，工行對其進(jìn)行了戰(zhàn)略升級，推出了集團(tuán)數(shù)字化品牌“數(shù)字工行”。其中的D（Digital）代表“數(shù)字生態(tài)、數(shù)字資產(chǎn)、數(shù)字技術(shù)、數(shù)字基建、數(shù)字基因”五維數(shù)字化整體布局。上半年，數(shù)字工行持續(xù)推進(jìn)。
“AI大模型技術(shù)實現(xiàn)56個新增業(yè)務(wù)場景落地應(yīng)用。”在8月30日，工行2024年中期業(yè)績發(fā)布會上，工行行長劉珺表示。
在智慧辦公方面，工行推出了工銀e辦公，支持多種在線辦公服務(wù)，包括郵件處理、溝通交流、審批流程、資訊閱讀、掌上信用卡、掌上決策等功能，比如掌上決策，提供資金流向監(jiān)控功能，展現(xiàn)跨行匯款、第三方支付、大額消費、現(xiàn)金存取等項目的資金流向情況，幫助管理層做出決策。該應(yīng)用使辦公更加輕松快捷、信息溝通更加及時，降低溝通成本。上半年，工銀 e 辦公上線全新功能，可移動辦理事項占比不斷提高。
在智能客服方面，智能客服作為人工智能最早落地的場景，早期人們對于智能客服的評價較為負(fù)面，隨著大模型技術(shù)的加持，智能客服也越來越被客戶接受。
工行在2016年推出了“工小智”，主要功能包括業(yè)務(wù)咨詢、信息查詢、業(yè)務(wù)辦理、優(yōu)惠分享等，截至2024年，“工小智”經(jīng)過多次迭代升級，目前智能客服識別率已達(dá)98%，處于行業(yè)領(lǐng)先水平，可以通過短信、融e聯(lián)、微信、手機(jī)銀行、網(wǎng)上銀行等多個主流渠道提供服務(wù)，還可以結(jié)合大數(shù)據(jù)、客戶畫像、自學(xué)習(xí)等技術(shù)，提供個性化產(chǎn)品推介、優(yōu)惠信息等增值服務(wù)。最新推出的“工小智”數(shù)字經(jīng)理，采用3D高仿真數(shù)字人形象，提供“語音播報+圖文展示”的創(chuàng)新服務(wù)模式，顯著提升了客戶黏性和交互滿意度。工行中報披露，該行遠(yuǎn)程銀行電話人工接聽率和智能分流率保持同業(yè)領(lǐng)先。
智能風(fēng)控是大模型落地金融業(yè)的又一高地。風(fēng)控是金融的生命線，正因為它重要，在技術(shù)的應(yīng)用上，業(yè)內(nèi)也更加謹(jǐn)慎，不同于智能客服的廣泛應(yīng)用，金融業(yè)在智能風(fēng)控上還處于在單點業(yè)務(wù)上的使用，還未形成智能風(fēng)控體系。
工行在智能風(fēng)控的落地上走在行業(yè)前列，其中報披露，依托大數(shù)據(jù)、人工智能等數(shù)字化手段提升線上平臺智能風(fēng)控水平，增強風(fēng)險管理的精準(zhǔn)性和有效性。強化電子銀行支付限額動態(tài)管理，推廣企業(yè)網(wǎng)銀和企業(yè)手機(jī)銀行人臉識別風(fēng)控措施，動態(tài)優(yōu)化線上風(fēng)險交易智能化識別防控機(jī)制，依托設(shè)備指紋、遠(yuǎn)程音視頻等新技術(shù)主動應(yīng)對新型欺詐風(fēng)險，有效保護(hù)客戶資金安全。持續(xù)強化網(wǎng)絡(luò)金融反洗錢和客戶信息保護(hù)，加強線上平臺信息監(jiān)測和業(yè)務(wù)連續(xù)性管理。此外，工行還持續(xù)向中小金融機(jī)構(gòu)提供風(fēng)控技術(shù)和系統(tǒng)服務(wù)。
隨著科技的持續(xù)投入，數(shù)字技術(shù)與金融仍在持續(xù)碰撞出火花，二者的結(jié)合還有無限的想象空間和探索路徑，這不僅僅體現(xiàn)在數(shù)字技術(shù)對金融的重塑，更體現(xiàn)為數(shù)字金融對各行各業(yè)的賦能。
數(shù)字技術(shù)作為通用性技術(shù)，正深刻地影響著各行各業(yè)，而金融作為經(jīng)濟(jì)的血脈，其天生就有服務(wù)各行各業(yè)的使命，而數(shù)字金融，作為二者的合體，其賦能實體經(jīng)濟(jì)的基石作用不言而喻，更是寫好其他四篇大文章的基礎(chǔ)。
在普惠金融方面，一直以來，普惠金融都面臨著拓客成本高、風(fēng)控難度大等問題，對于很多銀行來說，面對普惠金融往往心有余而力不足，數(shù)字技術(shù)為普惠金融業(yè)務(wù)的開展提供了可能。比如，工行推出了數(shù)字普惠貸款產(chǎn)品“e 擴(kuò)快貸”“養(yǎng)殖e貸”等，升級打造工銀“興農(nóng)通”線上觸達(dá)服務(wù)體系，全面提升金融服務(wù)水平，助力金融服務(wù)下沉，累計服務(wù)線上縣域鄉(xiāng)村客戶超1.74 億戶。構(gòu)建統(tǒng)一縣域鄉(xiāng)村用戶數(shù)據(jù)監(jiān)測體系，完善用戶標(biāo)簽、客戶畫像，提升縣域鄉(xiāng)村客戶的觸達(dá)服務(wù)水平。
在科技金融方面，科技創(chuàng)新需要長期投入，而產(chǎn)出的不確定性又極高，把穩(wěn)健經(jīng)營作為基本要求的銀行如何匹配科技創(chuàng)新的資金需求，做好科技金融這篇大文章，是行業(yè)面臨的共同困擾，服務(wù)科技既需要產(chǎn)品的創(chuàng)新，又需要更精準(zhǔn)的風(fēng)控。
比如，據(jù)工商銀行軟件開發(fā)中心副總經(jīng)理高鴻升介紹，在汽車行業(yè)綜合服務(wù)上，工行利用物聯(lián)網(wǎng)、隱私計算等技術(shù)，引入供應(yīng)鏈核心企業(yè)生產(chǎn)訂單、上游供應(yīng)商零件信息、汽車實物資產(chǎn)信息、下游經(jīng)銷商訂單信息等外部數(shù)據(jù)，為上游供應(yīng)商與下游經(jīng)銷商提供了“訂單授信”“以數(shù)定貸”等創(chuàng)新服務(wù)。
在綠色金融方面，如何判斷一個項目或企業(yè)的綠色屬性是發(fā)展綠色金融的難點之一，對此，工行利用其數(shù)字技術(shù)構(gòu)建了“智慧識綠”體系，該體系應(yīng)用該企業(yè)或項目的內(nèi)外部數(shù)據(jù)，如企業(yè)或項目的信息、所屬行業(yè)、環(huán)保報告、貸款用途等內(nèi)部信息，融合如蔚藍(lán)環(huán)保數(shù)據(jù)、數(shù)庫產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)等外部信息及綠色產(chǎn)業(yè)指導(dǎo)目錄等國家政策文件，通過OCR、NLP等技術(shù)構(gòu)建智慧識綠小模型、大模型來判斷綠色企業(yè)或項目等認(rèn)定，并將認(rèn)定結(jié)果應(yīng)用于綠色信貸、綠色債券等多個綠色金融場景。
工行“智慧識綠”體系
在養(yǎng)老金融方面，老年人在手機(jī)銀行等場景下存在著使用障礙，但這并非意味著，養(yǎng)老金融就可以沒有數(shù)字技術(shù)的賦能，比如工行圍繞養(yǎng)老金融推出了“1134工程”，針對該工程，工行軟件開發(fā)中心成立了養(yǎng)老金融賦能小組，并從全周期客戶服務(wù)、全方位生態(tài)串聯(lián)、多維數(shù)字化運營等方面展開賦能。
數(shù)字金融是金融機(jī)構(gòu)發(fā)展自身新質(zhì)生產(chǎn)力的要求，也是賦能實體經(jīng)濟(jì)，賦能其他“四篇大文章”的基石，目前業(yè)內(nèi)在數(shù)字金融方面對大模型落地展開了積極探索，其中工行在數(shù)字金融的投入、產(chǎn)出、賦能方面均領(lǐng)先行業(yè)，但相比大行，中小銀行限于資金和人才，進(jìn)展并不明顯，在此期待大行負(fù)起“以大帶小”，“以強帶弱”的責(zé)任，推動金融強國的建設(shè)。（本文首發(fā)于鈦媒體APP，作者｜劉洋雪，編輯｜何俊妮）
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