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关于分析师
在此对YouMing Zhang对本文所作的贡献表示诚挚感谢，他在东北大学完成了信息与计算科学专业，专注机器学习、深度学习算法领域。擅长Python、Matlab，关注深度学习前沿动态，喜欢专研算法。YouMing Zhang曾在多个领域参与数据分析与建模工作，包括金融风控、用户画像和智能推荐系统。最近的参与包括为一家金融机构提供基于深度学习的信贷违约预测模型的设计与优化建议。
对于银行业从业者而言，2026年将是充满变数与挑战的一年。当我们谈论数字化转型时，常常陷入“投入高、见效慢”的焦虑；当我们面对新兴的 加密 **资产时，又往往因看不清趋势而感到迷茫。德勤金融服务行业研究中心于2025年底发布的《2026年银行业及资本市场展望报告》，正是为了解答这些困惑而来。它将带领我们穿透不确定性，看清这平衡AI战略与稳定币冲击这两大关键课题的底层逻辑。
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盈利增长的重重挑战
2026年美国经济前景存在较大不确定性，银行业正面临收益端的严峻考验。报告指出，尽管利率下行可能刺激贷款增长，但净利息收入仍将因贷款收益率下降而承压。与此同时，存款竞争依然激烈，尤其是在区域性银行中，存款贝塔值可能保持低位，这意味着存款成本的下降速度可能慢于贷款收益率的下降速度。
幸运的是，非利息收入日益多元，成为支撑营收增长的关键引擎。随着并购活动回暖和融资成本下降，投行业务与资本市场将迎来增长契机。在这一背景下，银行需要寻找新的增长点，而AI的规模化落地与应对稳定币带来的存款格局变革，就成了两个至关重要的战略支点。
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存款“大迁徙”：当稳定币开启货币新纪元
你是否想过，你的存款有一天可能不再趴在银行账户里，而是以数字代币的形式在区块链上7×24小时流动？这正是当前银行业面临的现实冲击。
德勤报告用一组极具冲击力的数据揭示了这一趋势：当前支付型稳定币市场规模约2500亿美元，但到2030年，保守估计将增长至5000亿美元，乐观情景下甚至可高达3.7万亿美元（见银行业稳定币市场规模预测信息图1和银行业稳定币市场规模预测刻度线图2）。
图：银行业稳定币市场规模预测信息图1
图：银行业稳定币市场规模预测刻度线图2
这不仅仅是数字的游戏。稳定币凭借其更快、更经济的支付与结算优势，正在对银行存款基础构成实质性威胁。报告明确指出，逾万亿美元资金面临流失风险，特别是那些低收益的对公交易账户营运资金、7×24小时点对点支付的零售交易余额，以及滞留于往来账户的跨境结算浮动资金。这无疑将给银行的流动性和信贷能力带来双重挑战。
面对这一“存款大迁徙”的潜在风险，银行并非无计可施。报告提出，代币化存款是关键反制策略。它与稳定币 类 **似，同样具备实时结算、可编程等特性，但作为银行负债，它仍处于现行监管框架内，享有原生现金结算和利息支付的优势。摩根大通、花旗等领先机构已同步推进支付型稳定币与代币化存款的双轨布局，为行业指明了方向。
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2025银行业转型：AI、网点与支付创新报告|附380+份报告PDF、原数据表汇总下载
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打破AI项目孤岛：五步走向规模化落地
“我们做了很多AI试点项目，但似乎总是在原地打转，无法在全行范围内推广。”这可能是许多银行高管的共同心声。德勤报告精准地戳中了这一痛点：当前，多数银行的AI项目困于零散的概念验证阶段，呈现“被动响应、孤岛式探索”的典型问题，难以释放持续价值。这就像一个工厂在各个车间分别试验了新工具，但没有改造整条生产线，最终效率提升有限。
如何打破这一局面？报告给出了一条清晰的五步破局之道（见银行业AI破局五步法信息图2）。
图：银行业AI破局五步法信息图2
这五大行动并非孤立的战术，而是一套组合拳，它要求银行从顶层设计开始，重塑整个AI应用的治理、采购和衡量体系。正如毕马威的观察，2025年下半年中国银行业 大模型项目 **已从知识问答全面转向智能体应用（见银行业大模型项目类型趋势折线图4），这印证了行业定制模型与AI智能体正成为竞争焦点。同时，安永的调研也显示，数据质量是银行AI规模化面临的最核心瓶颈，超70%的机构将其列为首要挑战（见银行业AI应用关键挑战横向比例条形图5），凸显了数据基础建设的紧迫性。
图：银行业大模型项目类型趋势折线图4
图：银行业AI应用关键挑战横向比例条形图5
值得注意的是，消费者的态度也正在转变。埃森哲的调查表明，86%的消费者信任其主力银行提供的AI助手，但82%要求保留最终审批权（见银行业消费者AI接受度信任度半圆面积组合图6），这要求在AI银行的客户旅程设计中必须内嵌“人机协同”的控制节点。
图：银行业消费者AI接受度信任度半圆面积组合图6
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筑牢地基：构建AI就绪的现代化数据基础
如果说AI应用是跑车，那么数据基础就是高速公路。如果跑道崎岖不平、标识混乱，再好的跑车也跑不出速度。报告指出，若缺乏AI级数据底座，模型性能将受限，生成式AI试点可能停滞，AI智能体计划更无从启动。这意味着，数据就绪度决定了AI应用的天花板。
报告提炼了AI就绪数据架构的四大支柱，它们相辅相成，缺一不可（见银行业AI数据架构四大支柱信息图3）。
图：银行业AI数据架构四大支柱信息图3
值得注意的是，这四个维度并非简单的并列关系，而是一个动态平衡的协同系统。报告强调， 低延迟 **但缺乏可信度，只会更快传递劣质数据；覆盖面广但缺乏背景信息，只会增加干扰而非洞见。因此，银行面临的真正挑战在于协同推进这四个维度，确保数据基础能跟上现代AI的规模、速度与复杂程度。这就像打造一个完美的交响乐团，弦乐、管乐、打击乐和指挥缺一不可，且必须完美配合，才能演奏出宏伟的乐章。
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动态精准防御：AI赋能金融犯罪合规
随着AI的普及，金融犯罪也变得日益复杂和智能化。不法分子利用AI，尤其是生成式AI，可以模拟人类实施欺诈，甚至通过学习不断规避检测。面对急剧攀升的威胁，传统的、基于规则的被动式防控体系已力不从心。
德勤报告提出了一个全新的范式：构建技术驱动的一体化防御体系，将AI深度嵌入金融犯罪合规的全生命周期，实现从“人防”到“智防”的跨越（见银行业金融犯罪AI生命周期信息图4）。
图：银行业金融犯罪AI生命周期信息图4
这一框架的价值在于，它将原先分散的风险点（前端准入、中间监控、事后分析）通过AI串联成一个动态、智能的闭环。它不仅提升了效率，更重要的是，它让银行的合规体系从一个后台辅助职能，转变为能够主动预判和应对威胁的核心技术支柱，这在监管日益强调数据与技术系统重要性的今天，显得尤为关键。
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行动指南：中国银行业的应对之策
回到我们最关心的中国银行业，面对上述全球性趋势和挑战，应如何应对？
德勤报告在分析中国商业银行现状时提到，2025年三季度商业银行净息差为1.42%，环比企稳，但不良贷款余额和不良率有所上升，面临“盈利收缩、风险承压”的双重挑战（见银行业盈利核心指标半圆面积组合图7）。
图：银行业盈利核心指标半圆面积组合图7
同时，信贷结构正从依赖房地产、基建的高速规模扩张，显著转向科技、绿色、普惠等金融“五篇大文章”（见银行业重点领域贷款增速横向比例条形图8），而不同类型银行的资产质量分化依然显著，农商行不良率是国有大行的两倍以上（见银行业不良贷款率横向比例条形图9）。
图：银行业重点领域贷款增速横向比例条形图8
图：银行业不良贷款率横向比例条形图9
基于报告的核心观点和我们对中国市场的观察，我们提炼了以下三点行动指南：
第一，战略性地拥抱AI。与其零散试点，不如制定一个全行级的AI战略，明确价值衡量标准，并优先投资于数据基础设施建设，特别是打破内部数据孤岛。这对于深陷同质化竞争的中小银行而言，是实现差异化突围的关键。
第二，前瞻性布局支付新基建。虽然中国对加密货币交易采取禁止性政策，但 数字人 **民币的研发和应用正在加速。银行应积极研究代币化存款等创新模式，积极参与数字人民币生态建设，为未来货币形态的演变储备技术和能力。
第三，将风险管理升级为价值中心。借鉴报告中的理念，应用AI和高级分析技术构建主动式、一体化的风控体系。这不仅是为了满足日趋严格的监管要求，更能直接创造财务价值——更精准的信贷决策、更低的不良率和更高效的合规流程，最终都将转化为利润。
这份报告的核心意义在于，它为全球银行业在2026年这个关键转折点，提供了一份兼具战略视野和落地路径的行动纲领。无论是AI的规模化应用，还是面对稳定币带来的范式变革，行动速度将决定成败。快速适应能力，将重新定义未来十年的行业韧性与信任标准。
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本文引用的信息图与数据图表
- 银行业稳定币市场规模预测信息图1
- 银行业稳定币市场规模预测刻度线图2
- 银行业AI破局五步法信息图2
- 银行业AI数据架构四大支柱信息图3
- 银行业金融犯罪AI生命周期信息图4
- 银行业大模型项目类型趋势折线图4
- 银行业AI应用关键挑战横向比例条形图5
- 银行业消费者AI接受度信任度半圆面积组合图6
- 银行业盈利核心指标半圆面积组合图7
- 银行业重点领域贷款增速横向比例条形图8
- 银行业不良贷款率横向比例条形图9
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本专题内的参考报告（PDF）目录
- 德勤：2026年银行业及资本市场展望报告
- 毕马威：2026年中国银行业风险雷达图
- 毕马威：2026年中国银行业展望报告
- 埃森哲：2026年银行业报告
- EY安永：2026年AI银行白皮书
- 中诚信国际：中国银行业展望
- 中国人民银行：2025年第四季度中国货币政策执行报告
等其他100+份精选银行业报告（进群获取完整目录）
