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解码江苏银行高质量发展背后的稳健基因
财经无忌
1周前
通过收集和标注大量地址数据,江苏银行持续迭代优化模型,当省、市、区信息不完全一致但街道和门牌号等关键信息一致时,大模型仍能准确判断多个地址是否指向同一地点,风险识别准确率达99%。
在2024年复杂多变的金融市场环境中,韧性与稳健成为衡量各大银行经营的两个关键词。
一方面,银行板块股价逆势上扬,全年涨幅超40%,成为资本市场的“稳定器”;另一方面,净息差收窄、信贷增速放缓、中间业务收入下滑等问题持续考验着行业的韧性。
在此背景下,
江苏银行以一份“不良率连续9年下降、净利润双位数增长”的亮眼成绩单,展现了头部城商行的经营智慧。
其经营稳健、风险掌控得力的特质,不仅成为穿越周期的关键密码,更为银行业高质量发展提供了新范式。
江苏银行的核心竞争力,源于其始终如一的“稳健基因”。自2016年上市以来,江苏银行并没有“随大流”一味的追求增速,而是一直坚持规模、质量“两手抓”的发展模式。
截至2024年底,江苏银行总资产达3.95万亿元,同比增长率为16.12%,但其贷款余额增速(10.67%)显著低于存款增速(12.83%)。
这一数据背后,是江苏银行通过优化负债结构、严控资产投放节奏实现的“有质量的增长”。例如,江苏银行主动压缩高风险领域贷款敞口,将资源倾斜至绿色金融、先进制造业等政策支持的优质赛道,既降低了风险集中度,又提升了资产收益率。
这种积极主动作为的战略定力,使其在行业净利润整体下滑2.27%的背景下,仍能保持10.76%的归母净利润增速,稳居上市银行前列。
此外,江苏银行资产质量的持续改善是其坚持规模与质量“双轮驱动”的另一种体现。截至2024年末,该行拨备覆盖率为350.10%,不良贷款率降至0.89%,相较2023年末下降0.02个百分点,实现了上市9年来的9连降,创上市以来最低水平。
与行业数据相比,2024年四季度末商业银行平均不良率为1.50%,江苏银行不良率较行业均值低0.61个百分点,资产质量核心指标稳居行业第一梯队。
数据只是结果的呈现,而背后的内因更值得我们深究。
江苏银行连续9年实现不良贷款率的下降,得益于其多方面的努力。
比如,在贷前,江苏银行利用大数据、人工智能等技术对客户进行全面的风险评估,筛选出优质客户;在贷中,江苏银行严格执行审批流程,确保贷款用途合规;在贷后,江苏银行建立动态监测机制,及时将潜在风险化解在萌芽状态。
而江苏银行之所以能取得如此优良的成绩,
是江苏银行将风险管理从“技术工具”升级为“文化基因”所形成的长期竞争优势。
这种竞争优势便是股神巴菲特所说的:“长长的坡,厚厚的雪”。
在数字化浪潮下,传统风控手段面临数据孤岛、响应滞后等痛点。为此,
江苏银行借助科技力量,以“智慧小苏”大模型为核心,推动风险管理从“人防”转向“技防”。
智慧小苏客服解决方案
为了解决风控模型中规则数量庞大、命名不规范、重复规则多等问题,江苏银行通过剖析数百个风控模型的底层逻辑,提炼出超4000条适用规则,生成约800项常用组件。这些组件支持通过特征标签查询,方便进行单产品回溯和多产品对比,极大地提高了风险管控能力。
依托“智慧小苏”大语言模型服务平台,风控模型组件化管理充分发挥大模型在代码生成、文本字段提取、语义理解与泛化能力等方面的优势,配合自动化脚本,实现了组件的高效生成与精准合并,组件准确率超90%。
目前,江苏银行已实现风控模型从建模、编译、部署到监控的全生命周期管理,未来还将进一步完善组件化管理规则,集成至模型全生命周期管理中,确保模型的版本控制、性能监控和安全合规,支持组件的灵活调用和组合。
在企业贷款贸易合同审核场景中,传统AI模型难以统一识别和提取复杂合同中的关键信息,导致审批效率低下。江苏银行利用“智慧小苏”大模型的语义理解和实体识别能力,结合先进的OCR技术,实现了对非制式合同的高效扫描,准确提取合同供需方、签订时间、交易货物等多种文本信息。
基于这些提取的信息,江苏银行构建了专业的风险控制模型,通过外部数据等途径对合同双方信息进行智能检测,在授信过程中对高风险交易提前发出预警,有效防范潜在信贷风险。自该系统上线以来,已实现数千份贸易合同的智能质检,文本提取准确率超95%,大大简化了合同质检流程,提高了受托支付合规性审核效率。
在小微个体户贷款业务中,地址校验是一个难题。商户法人手动填写的门店地址与工商注册地址常存在描述差异,传统规则匹配对比方式难以满足需求。江苏银行采用“智慧小苏”大模型与规则匹配相结合的方法,对地址信息进行预处理、拆解及相似度计算等操作。
通过收集和标注大量地址数据,江苏银行持续迭代优化模型,当省、市、区信息不完全一致但街道和门牌号等关键信息一致时,大模型仍能准确判断多个地址是否指向同一地点,风险识别准确率达99%。这种方法不仅增强了地址验证的灵活性和准确性,还被广泛应用于其他相关业务场景,提升了整体业务处理效率和风险防控能力。
江苏银行的实践证明,在不确定性成为常态的当下,“稳健”不是保守的代名词,而是高质量发展的基石。其以科技为矛、以风控为盾的经营哲学,不仅为自身赢得了穿越周期的底气,更为中国银行业提供了“稳中求进”的样本。
通过收集和标注大量地址数据,江苏银行持续迭代优化模型,当省、市、区信息不完全一致但街道和门牌号等关键信息一致时,大模型仍能准确判断多个地址是否指向同一地点,风险识别准确率达99%。
在2024年复杂多变的金融市场环境中,韧性与稳健成为衡量各大银行经营的两个关键词。
一方面,银行板块股价逆势上扬,全年涨幅超40%,成为资本市场的“稳定器”;另一方面,净息差收窄、信贷增速放缓、中间业务收入下滑等问题持续考验着行业的韧性。
在此背景下,
江苏银行以一份“不良率连续9年下降、净利润双位数增长”的亮眼成绩单,展现了头部城商行的经营智慧。
其经营稳健、风险掌控得力的特质,不仅成为穿越周期的关键密码,更为银行业高质量发展提供了新范式。
江苏银行的核心竞争力,源于其始终如一的“稳健基因”。自2016年上市以来,江苏银行并没有“随大流”一味的追求增速,而是一直坚持规模、质量“两手抓”的发展模式。
截至2024年底,江苏银行总资产达3.95万亿元,同比增长率为16.12%,但其贷款余额增速(10.67%)显著低于存款增速(12.83%)。
这一数据背后,是江苏银行通过优化负债结构、严控资产投放节奏实现的“有质量的增长”。例如,江苏银行主动压缩高风险领域贷款敞口,将资源倾斜至绿色金融、先进制造业等政策支持的优质赛道,既降低了风险集中度,又提升了资产收益率。
这种积极主动作为的战略定力,使其在行业净利润整体下滑2.27%的背景下,仍能保持10.76%的归母净利润增速,稳居上市银行前列。
此外,江苏银行资产质量的持续改善是其坚持规模与质量“双轮驱动”的另一种体现。截至2024年末,该行拨备覆盖率为350.10%,不良贷款率降至0.89%,相较2023年末下降0.02个百分点,实现了上市9年来的9连降,创上市以来最低水平。
与行业数据相比,2024年四季度末商业银行平均不良率为1.50%,江苏银行不良率较行业均值低0.61个百分点,资产质量核心指标稳居行业第一梯队。
数据只是结果的呈现,而背后的内因更值得我们深究。
江苏银行连续9年实现不良贷款率的下降,得益于其多方面的努力。
比如,在贷前,江苏银行利用大数据、人工智能等技术对客户进行全面的风险评估,筛选出优质客户;在贷中,江苏银行严格执行审批流程,确保贷款用途合规;在贷后,江苏银行建立动态监测机制,及时将潜在风险化解在萌芽状态。
而江苏银行之所以能取得如此优良的成绩,
是江苏银行将风险管理从“技术工具”升级为“文化基因”所形成的长期竞争优势。
这种竞争优势便是股神巴菲特所说的:“长长的坡,厚厚的雪”。
在数字化浪潮下,传统风控手段面临数据孤岛、响应滞后等痛点。为此,
江苏银行借助科技力量,以“智慧小苏”大模型为核心,推动风险管理从“人防”转向“技防”。
智慧小苏客服解决方案
为了解决风控模型中规则数量庞大、命名不规范、重复规则多等问题,江苏银行通过剖析数百个风控模型的底层逻辑,提炼出超4000条适用规则,生成约800项常用组件。这些组件支持通过特征标签查询,方便进行单产品回溯和多产品对比,极大地提高了风险管控能力。
依托“智慧小苏”大语言模型服务平台,风控模型组件化管理充分发挥大模型在代码生成、文本字段提取、语义理解与泛化能力等方面的优势,配合自动化脚本,实现了组件的高效生成与精准合并,组件准确率超90%。
目前,江苏银行已实现风控模型从建模、编译、部署到监控的全生命周期管理,未来还将进一步完善组件化管理规则,集成至模型全生命周期管理中,确保模型的版本控制、性能监控和安全合规,支持组件的灵活调用和组合。
在企业贷款贸易合同审核场景中,传统AI模型难以统一识别和提取复杂合同中的关键信息,导致审批效率低下。江苏银行利用“智慧小苏”大模型的语义理解和实体识别能力,结合先进的OCR技术,实现了对非制式合同的高效扫描,准确提取合同供需方、签订时间、交易货物等多种文本信息。
基于这些提取的信息,江苏银行构建了专业的风险控制模型,通过外部数据等途径对合同双方信息进行智能检测,在授信过程中对高风险交易提前发出预警,有效防范潜在信贷风险。自该系统上线以来,已实现数千份贸易合同的智能质检,文本提取准确率超95%,大大简化了合同质检流程,提高了受托支付合规性审核效率。
在小微个体户贷款业务中,地址校验是一个难题。商户法人手动填写的门店地址与工商注册地址常存在描述差异,传统规则匹配对比方式难以满足需求。江苏银行采用“智慧小苏”大模型与规则匹配相结合的方法,对地址信息进行预处理、拆解及相似度计算等操作。
通过收集和标注大量地址数据,江苏银行持续迭代优化模型,当省、市、区信息不完全一致但街道和门牌号等关键信息一致时,大模型仍能准确判断多个地址是否指向同一地点,风险识别准确率达99%。这种方法不仅增强了地址验证的灵活性和准确性,还被广泛应用于其他相关业务场景,提升了整体业务处理效率和风险防控能力。
江苏银行的实践证明,在不确定性成为常态的当下,“稳健”不是保守的代名词,而是高质量发展的基石。其以科技为矛、以风控为盾的经营哲学,不仅为自身赢得了穿越周期的底气,更为中国银行业提供了“稳中求进”的样本。
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