近日，工商银行、农业银行、光大银行、兴业银行、北京银行等多家上市银行相继召开年中工作会议，分析上半年经营情况，并围绕聚焦支持实体经济、提升经营质效等方向，部署下半年重点工作。其中，“提振消费”“反内卷”“AI+”等成为核心关键词。专家表示，银行业需要杜绝“规模情结”“速度情结”，提升创新发展能力，力争为各类主体提供高质量金融服务。
做好做实金融“五篇大文章”
在支持实体经济方面，多家国有大行、股份行均强调履行主责主业，做好做实金融“五篇大文章”。
7月30日，工商银行2025年党建暨年中经营管理工作会议在北京召开。会议提出，围绕支持“四稳”完善现代化布局，扎实做好“五篇大文章”，靠前做好制造业、科技创新、提振消费、小微企业、稳定外贸等金融服务。
7月下旬召开的农业银行2025年年中党建和经营工作会议要求，要保持县域和涉农贷款良好增长势头。优先保障县域乡村融资供给，突出强化粮食安全等重点领域信贷投放。要持续巩固重点地区金融帮扶成效。深入推进各项惠农政策落实，及时优化帮扶政策，“一县一策”做好精准支持。
光大银行在学习贯彻金融系统党的建设工作会议精神暨2025年年中工作会议上指出，要努力把金融“五篇大文章”做好做实、做出特色，切实提升科技金融服务质效，构建绿色金融发展长效机制，提升普惠金融线上化服务能力，发挥养老金融协同服务优势，加快推进数字金融布局。
7月23日至25日，兴业银行在福州召开2025年半年工作会议。会议指出，坚持以人民为中心的价值取向，走好群众路线，服务民之所盼，着力做好稳楼市、促消费、强文旅、反内卷等重点工作，继续做好金融“五篇大文章”，积极履行社会责任，加强ESG管理，持续做好慈善公益事业、消费者权益保护工作。
在强调支持实体经济的同时，各家银行把防控风险摆在突出位置。例如工商银行提出，要聚焦防风险强合规，坚持三道防线同题共答、平行作业，巩固深化全面风险管理体系。农业银行表示，更好统筹发展和安全，坚决守牢风险底线。继续抓好重点领域信用风险化解，前瞻防范市场风险，慎终如始守护好IT和网络安全。
降本增效做强特色
在利差空间持续收窄、实体经济对金融服务的精准度等要求不断提升的背景下，商业银行近年来将降本提质增效作为战略重点，持续深化内部变革，着力打造差异化的特色竞争优势。
在年中工作会议上，光大银行提出，通过降本提质增效提升可持续发展能力。要加大信贷投放和项目储备力度，平稳有序优化调整业务结构，有效推动存款量质提升，推进信用卡业务转型发展，坚持带头过“紧日子”。
浦发银行2025年年中会议强调，聚焦客户获取、客户分层分类经营、差异化服务以及客户体验提升，持续提升客户经营能级；聚焦市场，提升需求洞察、归类服务、产品创新能力，集中精力做好超级产品、超级平台、超级系统的建设与推广，建立专项行动方案，提升市场竞争力。
兴业银行要求全行要持续提升精细化管理能力，加强存量客户挖掘、负债成本管理、风险偏好调整、重点区域分行发展；要深入推进风险管理体制改革，进一步强化风险前瞻性预判和有效预警，完善风险管控机制，压实各方管理责任。
市场尤为关注的是，工商银行将“反内卷”列为下半年重点工作。该行要求落实落细稳经济各项存量和增量政策，坚持产品客户对位，带头整治“内卷式”竞争，有效防范化解重点领域风险，稳固经营基本盘。
中国邮政储蓄银行研究员娄飞鹏表示，银行业自身需要端正发展理念，依法合规开展经营，杜绝“规模情结”“速度情结”，规范与中介机构合作，自觉维护良好的市场竞争秩序。面对市场环境和客户需求变化，银行需要加大调查研究力度，提升创新发展能力，力争为各类主体提供高质量金融服务。提升定价能力，根据客户资信状况合理确定利率水平。
推动数智化跃迁
当前，银行业正在经历一场深刻的技术变革，数智化跃迁已成为银行抢占未来发展制高点的重要手段。
毕马威今年6月发布的《2025年中国银行业调查报告》指出，数字化经营沉淀的数据资产，为AI应用提供了充足的养料。AI技术增强了经营效率与风险管控能力，在AI加持下的风险与合规管理，则为智慧银行经营探索划定了安全边界。这种“智能-经营-合规”的联动模式，不仅重塑了银行价值链，更加速了银行业生态系统的演化进程。
记者注意到，各家银行部署下半年工作时，频频提及数智化。例如工商银行提出，围绕场景应用增强数字化动能，抓好领航“AI+”行动，优化“工银智涌”人工智能大模型平台，更好服务客户、赋能员工，着力建设面向未来的数字工行。浦发银行表示，深化创新，加速基础技术能力建设，向全场景、全业务链条推进技术渗透升级，推进AI架构及信创建设增效提速。北京银行要求，加快全面数字化经营，确保20个科技重大项目圆满收官。
“银行业需要通过连接或者本地化部署外部开源大模型，自主研发大模型等，不断增强对AI技术的应用。”娄飞鹏表示，在经营管理中，从客户营销、产品和服务创新、机构运营、风险防控等多个领域积极运用AI。银行业充分运用数据要素做好数据安全保护，强化数据治理，围绕数据应用建立全生命周期数据安全管理体系，在自身应用AI时建立好数据标签体系，做好数据溯源，定期清理幻觉数据等，同时推动为社会公众提供安全可靠的信息来源，降低技术风险可能造成的危害，积极呼吁加快AI技术相关法律的制定完善，不断推动AI规范治理完善，推动AI向善发展。
