富民銀行逆勢邁入業績高增區間！科技驅動，業務第二增長極正成型

　　用時9年，富民銀行已經低調長成民營銀行梯隊里極具分析價值的樣板。

　　之所以説它極具分析價值，是因為多家民營銀行規模擴展與經營業績進入低速增長區間的眼下，富民銀行在今年上半年交出了一張堪稱「逆勢增長」的答卷。

　　截至今年6月末，富民銀行資產規模657億元，較上年末增幅5.5%，穩健擴表。盈利動能強勁，2025年上半年富民銀行營收13.8億元，同比增長26.53%；淨利潤3.2億元，同比增長43.11%；上半年年化后的淨資產收益率約12.76%，居於同業前列。

　　這在助貸新規已經前置顯效、疊加居民信貸需求仍未大規模回暖的複雜經營境況下，並不常見。

　　僅以粗略統計半年報信息，不少民營銀行資產總額增速放緩。新網銀行上半年總資產規模為1.99%、華通銀行資產規模增速為2.23%、客商銀行上半年資產規模增速為3.12%、民商銀行資產規模增速4.92%，均不超過5%；而三湘銀行的總資產更是較年初負增長1.94%。盈利表現上，三湘銀行的上半年營收同比大幅下滑28.85%；民商銀行營收同比下降了14.70%。

　　更值得一提的是，除了業績韌性，富民銀行科技輸出特色逐漸鮮明。其大模型在金融場景創新案例入圍了首批人行重要監管沙盒項目，就是其科技輸出實戰經驗足夠有效的力證。

　　富民銀行何以取得逆勢強勁的經營業績，並締造「數字化」特色競爭力？該行新的業務增長極在哪里？富民銀行黨委副書記、行長趙衞星日前接受訪談，詳解富民銀行新的戰略願景和成熟的科技驅動方法論。

　　穩健擴表

　　四大因素支撐增利又增收

　　趙衞星將富民銀行營收和淨利同比高增歸因如下：

　　一是對資產結構進行調整，戰略放棄盈利能力不達標項目，新發產品收益上升。

　　「我們對2020年1月至今的信貸項目運營數據如放款額、業務余額、日均資金佔用、實際創利進行了全面盤點，建立了營收和成本的數字動態監控模型，項目的營銷成本、數據成本、科技投入等全部量化和動態更新，尤其風險成本可精準預測，項目營收與之對應，則項目的盈虧平衡點一目瞭然。我們發現22%的信貸項目貢獻了83%的業務投放金額和營業收入。所以我們果斷進行了戰略放棄，那些市場前景不好、投放潛能不足、風險隱患較大、盈利能力不達特定標準甚至虧損的項目全面暫停投放，有序退出。」趙衞星説。

　　截至今年8月末，富民銀行已戰略放棄約40%的項目，人力成本下降超20%，科技成本下降超40%；同時2025年新投放金額加權平均收益率較去年同期增長50BP左右。「降本增效」正經由對零售資產結構的調整變為現實。

　　二是壓降負債端成本，對存款利率和重定價期限進行重新調整。

　　依託用户標籤、定向觸達等智能化私域運營能力，「我們採取‘數據決策、小步快跑’的方式，緊跟市場利率變動情況，選擇不同層級代表性用户進行利率下調壓力測試，來觀測對客户的吸引力和存款流入流出情況，並最終形成大範圍利率政策、產品結構和營銷策略。」趙衞星説。

　　截至2025年6月，富民銀行新發行3年期、5年期存款利率下降至2.25%、2.15%，該利率相較2024年年初執行利率下降了接近210BP。重定價方面，通過產品結構調整、設置利率倒掛的方式減少對較長期限存款的獲取，並專注於吸收2年期、3年期存款產品，以期提升重定價權力。截至2025年6月，富民銀行在1年內享有重定價權力的存款為246億元，佔全部存款的比例為59.1%。

　　三是數字化在獲客、復購和風控場景全面落地，大幅減少各類運營及風險成本。

　　據趙衞星介紹，富民銀行對人行個人徵信報告數據進行了深度挖掘，累計開發超8000個變量，涵蓋客户基本信息、貸款和貸記卡賬户信息、還款信息、額度使用率、逾期、負債水平、變化趨勢等。

　　經過富民銀行樣本訓練學習，常用超1000個變量進入策略或模型支撐風險審批決策。當前在用超20個信用評分模型基於人行徵信變量開發，在某自擔風險項目貸前審批階段，模型KS（累計不良客户佔比與優質客户佔比的差值絕對值的最大值）達到0.32, 頂部5%Lift（評價尾部分組客户比率與總體相比的倍數）突破3.2倍, 模型上線后助力該產品不良率下降超20%。

　　同時，富民銀行引入IPC風控技術對智能分流的複雜經營主體開展實地盡調與數據交叉驗證，將風控覆蓋拓展至「數據盲區」客羣。據趙衞星總結，該行的數字化能力在項目開發上線、合作方對接、資產及資金分流、貸前風險識別、貸中及貸后管理、消費者保護及客訴回覆等方面都大幅提升了運營效率。

　　趙衞星的評價得到了多個業務指標支撐：一是富民銀行APP月人均打開次數11次，明顯超出行業平均水平，説明富民銀行線上經營主陣地跟用户交互程度更深、頻次更高；二是富民銀行在年內已實現新增小微客户轉化率同比提升15%；三是在自營消費貸款項目中，來自於復借客户的放款佔比達到55%，這大幅降低該行獲客成本和數據成本，如某款自營消費貸產品，數據成本降低了23BP；四是2025年上半年，富民銀行各項業務新增不良金額較2024年同期大幅減少35%，今年6月末的不良率僅1.47%。

　　四是富民銀行在今年上半年的債市波動中，實現了不錯的投資收入。

　　今年一季度，債市經歷了快速的牛熊轉換，隨着中美貿易戰升溫和降準降息落地，債市利率在二季度收復一定跌幅后保持低位震盪走勢。由7名成員組成的富民銀行金融市場業務團隊，在劇烈波動的行情中通過AI智能引擎增加債券配置和交易規模，2025年上半年實現交易淨收入約0.7億元。

　　以上四點，構成了富民銀行「增收又增利」的核心原因。這些做法里，又都能被觀察並且提煉出一個重要驅動力——科技，「科技」切實助推了富民銀行資產端結構調整、負債端成本壓降、客户運營和風控效率提升。

　　業績向好支撐了富民銀行的分紅底氣：富民銀行延續了自2023年起的分紅動作，堅持將上一年淨利潤的30%以現金股利的方式分配給股東，截至今年6月末累計分紅金額接近3.4億元。

　　加碼B端供應鏈金融

　　打造新業務增長極

　　在零售信貸之外，富民銀行錨定對公領域，試圖打造新的業務增長極。

　　富民銀行在2024年初提出打造「富有特色的產業生態銀行」戰略。在此后一年半里，富民銀行將「特色」框定在對公領域的供應鏈金融，沿着真實業務發生場景，向B端客户推出「極速貼、極速保、到樂融」三大產品。

　　據趙衞星介紹，「極速貼」是商業票據及銀行票據直接貼現服務，遠程化、純線上嵌入採購、賬務、融資等場景。通過大數據、OCR智能識別、分佈式文件系統等技術優化業務流程和KNN臨近節點算法解決小微企業融資需求，它的「極速」體現在支持客户在線隨時申請貼現，跨行提現；無人化覈對及審批，即時簽約，大數據智能風控評估耗時僅30秒。2024年年初至今年6月末，該產品累計發生額位居民營銀行前三。

　　「極速保」產品是為中小微企業研發的非融資性保函業務，核心業務邏輯是以「保函」替代「保證金」。富民銀行搭載百億級數據訓練的AI風控模型，可精準識別招投標、採購貿易等場景需求，動態生成定製化解決方案。這種「智能中樞+場景延伸」的生態化服務架構，不僅重塑了保函業務的服務標準，解決傳統保函業務錄入資料多、審批流程長、效率低下、保函模板繁複、製作耗時的痛點，讓用户（中小微企業）的費率更低、資料錄入更少、效率更高，更通過API無縫對接為合作方打造了可生長的數字信用基礎設施，從去年初至今年6月，該產品累計發生額約300億元。

　　「到樂融」產品聚焦到貨場景，依託「四流合一」貿易驗真+智能風控+全流程線上化，構建「脱核不離核」生態，為央國企核心企業的中小供應商提供綜合金融服務。通過鎖定回款賬户，借用下游核心企業信用（且無需核心企業確權），給予上游中小企業提供融資服務，做到「脱核不離核，確真不確權」。該產品經過近1年的探索和磨合，目前已經進入正式投放階段，單月投放金額接近5億元，成為服務B端客户的拳頭產品。

　　科技輸出特色鮮明

　　創新案例入圍監管沙盒項目

　　跟很多將經由內部驗證過有效的科技系統及服務向同業輸出的銀行一樣，富民銀行同樣走上了科技輸出之路——在零售信貸領域，提供貸前授信支持、貸中用信管理及流程管理、貸后風險監測及運營分析、差異化催收及清收策略支持、消費者保護及客訴處理、賬務與憑證管理、放款及回款領域涉及的資金清分等服務，以實現新的服務收入。

　　趙衞星透露，截至今年6月末，通過科技輸出形式實現的集成鏈接業務，已經有效服務6家同業機構，累計放款金額近280億元。

　　在這個過程中，富民銀行自然而然積累了充分的實戰經驗。其大模型在金融場景創新案例入圍首批人行重要監管沙盒項目，就是這些實戰經驗足夠有效的最新成果展示。

　　2025年8月28日，繼首批5項創新試點項目后，重慶金融科技創新監管工具實施工作組面向社會公示新一批創新應用，兩項創新應用入圍：一是富民銀行申請的「基於大模型技術的智慧信貸服務」; 二是重慶三峽銀行申請的「基於大數據技術的綠色信貸服務」。

　　趙衞星詳解了「基於大模型技術的智慧信貸服務」的邏輯。從技術手段上，該項目主要採用了大模型技術、知識圖譜技術、語音識別（ASR）和自然語言處理（NLP），每項技術有其攻克的環節。

　　首先運用大模型技術，可以通過大量專業信貸知識庫數據訓練大模型，使得大模型能夠模擬生成符合銀行風險偏好的成套授信方案，為信貸風險管理決策提供輔助參考；其次運用知識圖譜技術，可以通過對大量行內投訴數據、交易數據等，行外税務、司法等數據進行情感分析與風險等級分類，構建企業風險關聯知識圖譜，輔助風險管理人員提升風險決策的運營效率；最后是利用語音識別（ASR）和自然語言處理（NLP）技術對坐席錄音進行分析，可以識別坐席話術、語氣及客户反饋和情緒變化，及時發現並糾正違規行為，降低合規風險與客户投訴率。

　　「我們充分評估大模型的應用場景，建立‘機器評估+人工校驗’的雙重驗證機制，及時發現模型錯誤，不斷改進模型訓練結果。」趙衞星説。

　　重慶金融科技創新監管工具實施工作組對項目給予了高度肯定，稱富民銀行「基於大模型技術的智慧信貸服務」的項目，是私有化部署集成大模型，接入信貸相關業務平臺，參與信貸業務資料收集、數據分析等工作智能處理；運用多維度數據對大模型進行訓練，建設金融專用領域小模型，打造內部風險知識庫、風險評估報告助手、語音質檢助手等輔助運營人員提升效率的工具，構建安全、可持續的信貸服務體系，增強銀行風險管理水平和合規經營能力。

　　在不少業內人士看來，富民銀行大模型在金融場景創新案例入圍首批人行重要監管沙盒項目這件事本身，意味着作為中西部首個全流程智能化風控的開創性實踐，該項目為成渝雙城經濟圈金融科技協同發展提供了可複製推廣的模式。

　　趙衞星透露，截至目前，該項目已順利完成阿里Qwen3-235B-A22B大模型的私有化部署，並啟動與智能信貸平臺的集成工作，預計於今年年底正式投入運營。下一步，力爭2026年實現普惠信貸客户服務效率提升30%。

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