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6400億!國有六大行金融科技投入全景圖

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導言

2019年,是金融數(shù)字化進程提速的關(guān)鍵一年。央行當年印發(fā)了《金融科技(FinTech)發(fā)展規(guī)劃(2019-2021年)》,推動金融機構(gòu)部署科技戰(zhàn)略,加大科技投入和研發(fā)應用。

自此,以國有大行和股份行為代表,開展了激烈的金融科技競賽。也是從2019年開始,各大行在年報中,開始完整的披露科技戰(zhàn)略、科技投入和科技人員等信息,作為銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型力度的關(guān)鍵量化指標。

如今,已至第六個年頭。國有六大行的金融科技累計投入也達到了6400億元。



出品 | 厚雪研究

作者 | 潘言

近年來,金融科技已成為銀行業(yè)轉(zhuǎn)型的核心驅(qū)動力。國有六大行(工商銀行、建設(shè)銀行、農(nóng)業(yè)銀行、中國銀行、郵儲銀行、交通銀行)憑借其資源與規(guī)模優(yōu)勢,持續(xù)引領(lǐng)行業(yè)數(shù)字化浪潮。

當前,國有六大行2024年財報均已披露。厚雪研究根據(jù)歷年年報的數(shù)據(jù)統(tǒng)計顯示,從2019年到2024年,國有六大行的整體科技投入從716.76億元,持續(xù)增長到2024年的1254.59億元,六年累計投入約6400億元。在2024年,六大行金融科技投入占營收比均達到了3%以上,科技人才占全部員工基本在4%以上。

具體來看,2024年,國有六大行的金融科技投入特點有:

  • 工商銀行以285.18億元蟬聯(lián)榜首,占營收的3.63%,并且擁有3.6萬名科技人員,人數(shù)遙遙領(lǐng)先;
  • 農(nóng)業(yè)銀行(249.7億元)、建設(shè)銀行(244.33億元,-2.36%)、中國銀行(238.09億元)緊隨其后;
  • 農(nóng)業(yè)銀行科技投入首次超越建設(shè)銀行,中國銀行繼續(xù)追趕,差距快速縮小;農(nóng)業(yè)銀行調(diào)整了科技人員的披露口徑(科技與數(shù)字化運行管理人員),人數(shù)達到2.7萬人,列第二;
  • 郵儲銀行科技投入122.96億元,同比增速9.03%,成為增速最快的國有大行;
  • 交通銀行科技投入同比下降較多(114.33億元,-4.94%),但其科技人員占比達9.44%,比例居六大行之首。

01

科技總投入:金額走高,增速放緩

2024年,國有六大行金融科技投入總額達1254.59億元,近六年累計投入達到6396.85億元。



年報數(shù)據(jù)顯示,從2019年到2021年,國有六大行的整體科技投入分別為716.76億元、956.86億元和1074.93億元,2020年和2021年的整體增速高達33.5%和12.34%。到了2022年,六大行的科技投入總額為1165.49億元,同比增速跌破兩位數(shù),放緩到8.42%。在2023年,六大行的科技投入總額1228.22億元,增速繼續(xù)放緩到5.38%,在2024年增速進一步放緩到2.15%。微觀看,在2023年六大行的科技投入同比均實現(xiàn)增長,在2024年則有兩家下降,一家微增。

這反映出,國有六大行的科技投入在達到了一定量級后,基礎(chǔ)設(shè)施基本建成,資本投入的增長自然放緩,后續(xù)更注重業(yè)務(wù)應用和數(shù)字運營。

02

工行優(yōu)勢拉大,農(nóng)行反超建行

從近幾年科技投入金額來看,逐步形成了三個梯隊,在2024年,這三個梯隊的構(gòu)成出現(xiàn)變化。

此前,工商銀行和建設(shè)銀行是科技投入第一梯隊,在2019年,建行科技投入176.33億元,比工商銀行還高,之后幾年一直是工商銀行領(lǐng)先。在2024年,工商銀行的科技投入為285.18億元,同比繼續(xù)增長4.67%。建設(shè)銀行則跌落到第二梯隊。



2024年,建設(shè)銀行科技投入為244.33億元,同比下降2.36%,被農(nóng)業(yè)銀行首次反超。2024年,農(nóng)業(yè)銀行科技投入249.7億元,同比微增0.48%,中國銀行科技投入238.09億元,大幅增長6.3%,已逼近建設(shè)銀行及農(nóng)業(yè)銀行水平。

科技投入金額的第三梯隊是郵儲銀行和交通銀行,二者科技投入從2019年的81.8億元和50.45億元,增長到2024年的122.96億元和114.33億元。交通銀行在2022年開始科技投入金額反超了郵儲銀行,不過在2024年同比下降了4.94%,又跌至了第六位。

從2019年到2024年的科技投入總體增速看,交通銀行和中國銀行增速最高,達到126.62%和104.30%,之后是農(nóng)業(yè)銀行的95.23%。建設(shè)銀行和郵儲銀行增速最低,為38.56%和50.32%。

03

科技投入占營收比:交行領(lǐng)跑

觀察各家銀行的金融科技投入力度,絕對額容易受規(guī)模和當年經(jīng)營波動的影響,科技投入占營收比重指標則提供了另外一個觀察維度。

自2019年以來,國有六大行科技投入占營業(yè)收入的比例,均出現(xiàn)逐步抬升趨勢。在2019年,僅有交通銀行、郵儲銀行和中國銀行3家占比在3%以上,到了2024年,六大行占比均超過3%,多數(shù)抬升了0.5個百分點。



特別是交通銀行,2024年科技投入占營收比例高達5.41%,比2019年增長了2.16個百分點。

其他國有大行此數(shù)據(jù)均處于3%-4%之間,比較均衡。2024年,中國銀行、工商銀行相對較高,為3.76%和3.63%,建設(shè)銀行最低,為3.26%。

從2024年同比看,交通銀行、農(nóng)業(yè)銀行科技投入占營收比出現(xiàn)了下降,降幅分別為0.23和0.07個百分點。

04

科技人員:工行3.6萬人領(lǐng)跑

除了資金投入,科技人才的數(shù)量是另一個觀察銀行金融科技投入的維度。2024年,國有六大行科技人員數(shù)量均增長或持平。



從2024年金融科技人員數(shù)量和占比來看(注:各家披露統(tǒng)計口徑可能有所差異),工商銀行最多,擁有36000名科技人員,占員工總數(shù)的8.6%,與上年持平,自2019年以來維持小幅增長狀態(tài)。

農(nóng)業(yè)銀行調(diào)整了科技人員的披露口徑,科技與數(shù)字化運行管理人員達到27561人,占員工總數(shù)的6.1%。

建設(shè)銀行和中國銀行的科技人員均在1萬人以上,分別為16365人和14940人,占比4.34%和4.78%。

交通銀行和郵儲銀行科技人員分別為9041人和7200人,占員工數(shù)量比分別為9.44%和3.94%,分別是國有大行中科技人員占比最高和最低的銀行。

05

科技投入三大技術(shù)重點

通過分析2024年國有六大行財報可以發(fā)現(xiàn),金融科技投入呈現(xiàn)“技術(shù)攻堅與場景深耕并重”的特點:大模型、分布式架構(gòu)、數(shù)據(jù)安全等技術(shù)成為共性重點。

在大模型方面:

  • 工商銀行建成企業(yè)級千億金融大模型技術(shù)體系“工銀智涌”,賦能20余個主要業(yè)務(wù)領(lǐng)域、200余個場景,累計調(diào)用量超10億次。
  • 建設(shè)銀行發(fā)布千億級金融大模型 ,打造大語言模型 、文生圖大模型 、多模態(tài)大模型 、代碼大模型體系 。夯實人工智能平臺大模型訓練 、推理和運營能力 ,全面賦能193個行內(nèi)應用場景。
  • 郵儲銀行發(fā)布自主可控的大模型“郵智”,打造“算力、算法、數(shù)據(jù)、場景”四位一體安全可信的大模型服務(wù)體系。通過信貸報告AI助手,重塑信貸報告撰寫流程,貸前盡職調(diào)查報告生成率達40%以上。
  • 交通銀行搭建以國產(chǎn)GPU服務(wù)器為主的千卡異構(gòu)算力集群,構(gòu)建千億級金融大模型算法矩陣,完成大小模型場景建設(shè)超100個,全年釋放超1000人力工作量,在反洗錢反電詐、客戶服務(wù)、集中營運等領(lǐng)域發(fā)揮積極成效。

在分布式架構(gòu)方面:

  • 建設(shè)銀行全面完成核心系統(tǒng)分布式轉(zhuǎn)型 ,境內(nèi)外全量業(yè)務(wù)已由分布式核心系統(tǒng)承載 ,系統(tǒng)運行平穩(wěn)。
  • 農(nóng)業(yè)銀行在分布式框架應用方面,組合支付、對公存款、個人活期與借記卡等產(chǎn)品應用及配套業(yè)務(wù)平臺轉(zhuǎn)型升級為分布式核心單軌運行,轉(zhuǎn)型過程平穩(wěn)平滑、客戶無感。
  • 中國銀行持續(xù)完善以北京、上海、內(nèi)蒙古和林格爾、安徽合肥四地為核心節(jié)點的新型信息基礎(chǔ)設(shè)施,內(nèi)蒙古和林格爾金融科技園區(qū)一期投入運營,安徽合肥園區(qū)二期主體結(jié)構(gòu)封頂,形成服務(wù)覆蓋全國、面向全球的分布式架構(gòu)。分布式技術(shù)平臺對接326個應用,前端技術(shù)平臺推廣至153個應用,大數(shù)據(jù)技術(shù)平臺推廣至157個應用。

在數(shù)據(jù)安全方面:

  • 郵儲銀行在數(shù)據(jù)安全分類分級場景中,自主研發(fā)數(shù)據(jù)安全分類分級算法模型,分類和分級準確率約為85%和95%。
  • 工商銀行探索建立安全可信的銀行間數(shù)據(jù)共享平臺,聯(lián)合國家金融科技風控中心推出金融行業(yè)隱私計算平臺,提升數(shù)據(jù)要素資源配置效率。

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