毕马威中国发布《2025年中国银行业调查报告》，指出银行业需加速数字化转型以应对挑战。

　　2.报告显示，中国银行业在大模型落地应用方面走在前列，已从国有大行、股份制银行扩展到头部区域性银行。

　　3.由于利率市场化、客户需求多元和技术加速迭代，银行业面临前所未有的挑战。

　　4.另一方面，AI将驱动人机协同深度融入金融运营与管理，实现运营自动化与智能化升级。

　　5.报告建议银行加强风险管理和合规管理，以应对复杂多变的信用风险、市场风险、操作风险及新型数字风险。

　　毕马威中国今天发布《曲张合律 稳掌机枢——2025年中国银行业调查报告》。毕马威亚太区及中国金融业主管合伙人张楚东表示，2025年，预计将看到更多银行积极拥抱AI，探索其在多个领域的应用潜力。新技术的应用也伴随着数据安全、模型治理、伦理合规以及人才技能升级等方面的挑战。

　　《报告》基于行业宏观综述和产业变革洞察两大部分，主要涵盖宏观层面经济金融形式分析、行业层面发展回顾。该系列报告已连续推出19年，特别值得关注的是，针对当下的战略洞察及监管政策，今年特在《报告》中新增国际同业比较板块，聚焦美国、欧盟和日本等主要发达经济体的国际同业比较，旨在帮助业界把握国内国际环境与政策导向。同时，在人工智能的背景下讨论为银行业的赋能与创新，旨在帮助银行业在复杂多变的大环境中提供多维度参考。

　　随着中国宏观产业结构深度调整和消费市场动能转换，“人工智能+”正推动金融服务向智能化、精准化方向深度转型，如何通过金融创新打通产业端与消费端的价值链条，成为推动经济高质量发展的重要议题。

　　《报告》认为，人工智能在银行业的应用场景正不断拓展和深化，从前台业务（智能投顾、产品咨询智能客服）到中后台业务（智能反洗钱、智能监管），人机协同的业务流程转型带来了前所未有的效率提升与创新突破。《报告》显示，中国银行业在大模型落地应用方面走在前列，应用范围已经从国有大行、股份制银行迅速扩展到头部区域性银行。目前，国有大行和股份制银行已全面启动大模型应用建设，并在前、中、后台均有正式投产的应用案例。

　　毕马威中国银行业主管合伙人史剑表示，利率市场化的持续深化、客户需求日趋多元、以及新技术的加速迭代，共同构成了行业必须面对的“新常态”，也带来了前所未有的挑战。在此背景下，加快并深化数字化转型，已不再是“可选项”，而是关乎未来核心竞争力的“必答题”。

　　《报告》提示，未来，专家级金融能力借开源生态与易于接入的AI模型，向小型机构及个人下沉普惠，冲击传统金融模式。AI也将驱动人机协同深度融入金融运营与管理，实现运营自动化与智能化升级。产品方面，金融产品将向“实时、动态、超个性化”演进，多模态大模型融合正重构金融服务逻辑，实现服务体验跃迁。数据管理方面，AI应用核心竞争力将转向“数据精炼”与“数据协同”，通过构建领域知识图谱等提升数据价值密度，使模型具备更强的专业知识和因果推理能力。此外，AI对金融稳定性的影响已上升为全球监管重要议题。监管科技升级与可信治理体系持续完善，使得监管端能力升级形成新的发展路径。

　　在智能化驱动的转型浪潮中，政策导向同步发挥着关键作用。《报告》认为，当前，政策持续强调金融服务服务实体经济高质量发展的本质，引导金融业聚焦“防风险、强监管、促发展”的三大任务主线。在支持实体经济方面，政策指向“突出金融功能性”，通过纳入经营发展战略、“一把手”负责、优化激励机制等方式引导优化金融资源配置，鼓励各类金融机构围绕实体经济需求创新金融产品和服务。同时利用数字技术手段为经营决策、风险管理、产品研发等环节赋能，使金融机构能够更好地满足实体经济的需求，在创新驱动下立足职能定位开展差异化竞争，提升市场竞争能力。

　　毕马威中国金融业审计主管合伙人陈少东表示，卓越的风险管理，不应再被视为业务发展的“安全网”，更应成为驱动价值创造的“导航仪”。它要求银行将风险管理深度融入战略决策、业务流程和企业文化之中，构建起全方位、前瞻性的防御体系，以应对日益复杂的信用风险、市场风险、操作风险及新型的数字风险。伴随着行业的转型升级，开云电竞官方网站合规管理的理念也正在发生深刻演变。行业领先者已经开始从传统的“被动响应式”合规，转向更为积极的“主动治理式”合规。这背后是数字化能力的强力支撑。

　　挑战亦同时蕴含着风险与机遇，针对整体环境变化等外部不确定性风险管理中存在的不足，《报告》强调，一方面要搭建全面、分层的信息分析与供给框架，统一业务与风险职能的会话基础与重要性理解，为宏观与微观决策者提供有效的信息支撑。另一方面，通过迭代的工作方法畅通信息循环，并充分发挥动态中的领导作用，解决管理体系中的结构性问题，以脱离局部最优获得整体最优。同时，促进战略管理与风险管理的有机整合，根据外部变化及时回顾战略目标适当性，以确保商业银行持续拥有正确的航向。

　　报告认为，国内监管机构正积极融入全球资本监管体系，推动商业银行建立完善的资本计量框架。各银行开始陆续发力金融风险模型体系建设，完善模型风险管理体系，但应做到看得见（清单管理）、管得住（生命周期管理）、用得好（技术赋能），形成“数据治理-模型管理-技术赋能”的闭环信息支撑平台，为模型开发和业务应用团队做好科技赋能。