人工智能教育应用 - 云蝶科技开发AI教研助手 实现课堂师生对话自动分析和课堂改进意见自动生成 解决基层教师高频指导难题 [1] - 公司业务量上涨和技术研发费用增加导致资金缺口 获得工商银行1100万元信贷资金支持 [1] 银行金融支持举措 - 工商银行启动支持上海人工智能产业发展生态伙伴行动计划 提供不低于1000亿元意向性融资支持 [2] - 通过九大专项行动加速人工智能技术攻关 资源集聚 场景落地与生态构建 [2] - 构建四位一体综合金融服务体系 覆盖三大板块16个产业场景 [3] - 提供股贷债租顾五类服务 支持算力芯片设计 芯片制造 智算中心建设等领域 [3] 产业合作与落地成果 - 工商银行上海分行科技贷款余额超2000亿元 人工智能等新兴产业贷款余额近1600亿元 [2] - 服务硬科技头部企业覆盖率达85% 覆盖GPU芯片到高端算力 语料到算法等多领域头部客户 [2][3] - 联合仪电智算 上海交通大学人工智能学院等成立工银模速创新中心 探索科技金融融合新路径 [3] - 与沐曦 库帕思 无问芯穹等AI头部企业开展金融级算力调度 算法安全部署等深度合作 [4] 行业发展态势 - 人工智能技术成为培育新质生产力的核心引擎 催生巨大融资需求 [1] - 金融行业与人工智能呈现双向奔赴趋势 银行积极承担产业蹚水探路角色 [1][2] - 2025世界人工智能大会推动全球讨论热潮升温 展示最新技术成果 [1]

金融支持政策 - 中国人民银行牡丹江市分行牵头建立红色金融服务联盟 联合21家银行业金融机构 6家保险机构和4家证券经营机构制定专项行动方案[2] - 截至2025年6月末牡丹江市革命老区贷款余额达298亿元 同比增长15.7%[2] - 金融机构主动减费让利 为老区小微企业减免手续费 利息等费用800余万元[7] 信贷投放情况 - 累计投放红色旅游产业贷款13.4亿元 支持开发红色研学线路23条[2] - 为老区特色农业提供信贷支持64亿元 助力黑木耳 石板水稻等特色农产品发展[2] - 邮储银行牡丹江市分行为红色旅游项目提供500万元低息贷款[3] - 农业银行牡丹江分行累计发放贷款8000万元 支持建设2万亩高标准水稻种植基地[4] - 交通银行牡丹江分行为黑木耳产业累计发放贷款3.6亿元[5] - 中国银行牡丹江分行为重大项目累计投放贷款18亿元[7] 普惠金融服务 - 设立农村金融服务站136个 布设助农取款机具582台 实现基础金融服务行政村全覆盖[6] - 龙江银行牡丹江分行为创业群体提供最高300万元贴息贷款 累计扶持1200余个创业项目 带动就业5000余人[6] - 哈尔滨银行牡丹江分行对15个老区村进行集中评级授信 授信总额达2.3亿元[6] 产业振兴成效 - 红色旅游项目年接待游客突破10万人次 带动周边村民人均年增收1.2万元[3] - 上官地村"响水大米"成为国家地理标志产品 品牌价值突破15亿元[4] - 形成黑木耳种植 加工 销售一体化全产业链条[5] 党建与服务创新 - 金融机构与革命老区村党支部开展结对共建 组织党员干部到抗联遗址开展主题党日活动[7] - 工商银行牡丹江分行建立红色金融宣讲团 开展金融知识宣讲惠及群众两万余人次[7] - 农发行牡丹江分行发放粮食收购贷款保障农民权益[7]

住房重建金融支持 - 中国人民银行临夏州分行联合住建和财政部门出台专项政策 提供原址重建户每户不超过5万元5年期财政全额贴息贷款 集中安置户每户不超过10万元10年期财政全额贴息贷款 [3] - 农业银行积石山县支行作为金融重建排头兵 持续投放农户灾后重建贷款5698万元 累计投放2.89亿元 惠及2907户受灾家庭 [3] - 积石山县农信联社创新推出灾后住房贷等专属信贷产品 累计发放灾后重建类贷款10668户 金额8.04亿元 信贷支持覆盖面达60%以上 [3] 产业振兴信贷支持 - 邮储银行积石山县支行为志刚养殖合作社办理20万元极速贷信用贷款 后增信10万元 支持养殖场重建和发展 [4] - 农业银行向农资经销商马艾有布发放180万元惠农e贷抵押贷款 保障春耕备耕期间农资供应 [4] - 11家金融机构与县域21家企业现场签约授信7.74亿元 推动产业振兴 [5] 央行政策工具运用 - 中国人民银行临夏州分行开辟再贷款审核绿色通道 采用线上审核+线下发放方式 地震以来向积石山县农信联社发放（含展期）再贷款17.64亿元 [5] - 再贷款资金撬动农信联社累计发放涉农贷款38.65亿元 普惠小微贷款3.6亿元 [5] 创新信贷产品与服务 - 金融机构推出抗震复市惠商贷、抗震复工支持贷、复兴E贷、富民贷等10余款信贷产品 [6] - 农业银行临夏分行累计投放富民贷等农户贷款2.99亿元 支持牛羊养殖、餐饮经营等小微商户 [6] - 邮储银行临夏州分行发放三农贷款1.6万笔、金额21.38亿元 小企业贷款247笔、金额2.73亿元 [6] - 工商银行临夏分行推出抗震复市复商贷 累计发放贷款117笔、金额3.5亿元 [6] 融资成本优化措施 - 金融机构累计下调存量贷款利率816笔、金额2.82亿元 平均下调幅度50个基点 [8] - 新发放贷款加权平均利率较地震前下降近100个基点 [8] - 减免支付业务收费项目 包括评估费、保险费、抵质押手续费等 累计让利1300余万元 [8] 普惠金融服务延伸 - 农业银行积石山县支行组建流动服务队 提供开卡、转账、贷款咨询等基础金融服务 [8] - 邮储银行积石山县支行通过移动展业设备为偏远地区群众提供上门服务 [8] - 积石山县农信联社创新推出乡村振兴畜禽贷 采用活畜抵押+保证方式 为鑫农养殖合作社提供80万元贷款 [7] 整体信贷投放成效 - 截至6月末积石山县各项贷款较2023年末增加35.64亿元 增长73.59% [1] - 地震以来金融机构累计发放贷款57亿元 助力1.7万户受灾群众重建家园 [1]

中国人民银行授权决定 - 中国人民银行决定授权中国工商银行（土耳其）股份有限公司担任土耳其人民币清算行 [1] 合作备忘录依据 - 授权决定基于《中国人民银行与土耳其中央银行合作备忘录》 [1] 授权时间 - 授权公告发布于7月2日 [1]

核心观点 - 金融机构通过创新服务模式和政策引导 加大对初创科技企业的融资支持 推动科技成果转化和产业发展 [2][5][7] 政策导向 - 中国人民银行等七部门发布《关于扎实做好科技金融大文章的工作方案》 明确以投早、投小、投长期、投硬科技为导向 [2] - 国务院审议通过《加大力度支持科技型企业融资行动方案》 将支持初创期科技企业作为重中之重 加快形成股权投资为主、"股贷债保"联动的金融服务体系 [5] - 国家发展改革委与7家银行建立投贷联动试点合作机制 促进民间投资和扩大有效投资 [5] 银行创新服务模式 - 兴业银行推出"技术流"授信评价体系 从发明专利、科研团队等15个维度评估企业 已服务企业超1.5万户 提供贷款近8500亿元 [3] - 北京中关村银行以人才评价为核心推出"惠创贷" 通过学历背景、技术能力等维度综合测算授信额度 [4] - 工商银行苏州分行探索投贷联动模式 与政府产业基金、天使投资等外部金融资源联动 [6] - 兴业银行完善股债结合的全生命周期金融服务体系 聚焦专精特新企业 运用"商行+投行"工具搭建生态圈 [7] 具体案例与成效 - 安徽泽升科技通过兴业银行"技术流"体系获得3500万元贷款（1800万项目贷款+1700万流动资金借款） 从初创企业成长为国家级专精特新"小巨人" [3] - 工银投资与苏州创投合作成立200亿元产业集群基金 投向电子信息、装备制造、生物医药、先进材料四大主导产业 [7] - 建设银行江苏省分行通过"创业者港湾"为超2000家企业提供超10亿元信贷支持 连接政府、创投、科研院所等资源 [8] 行业协作生态 - 金融机构积极拓展"朋友圈"和"生态圈" 通过跨领域合作满足科技企业资金、人才、技术等多元需求 [8] - 招商银行指出科技金融生态需要各类主体打破服务边界 形成"科技-金融"相互促进的耦合效应 [8]

银行对公业务场景金融创新面临的挑战 场景体系分散 - 银行合作方多为大型平台或集团企业 需求个性化与碎片化导致难以形成通用标杆产品 品牌化与标准化形象难以呈现[1] - 资金监管业务在不同领域和地区要求各异 场景建设只能一事一议[1] 技术孤立性问题 - 银行缺乏自主控制的非银场景 依赖外部合作导致自主研发比例低[2] - 不同场景间技术标准难统一 科技资源与客户数据共享困难形成技术孤岛[2] - 自研率和复用率低 技术版本多 难以通过规模化和标准化降低成本[2] 内部统筹缺失 - 场景建设职责分散于各前台业务部门 后台科技部门专注研发运维 缺乏统筹管理导致效率低下[3] - 公司业务部 零售信贷部 个人金融部项目目标客户重叠但局限于自身业务 忽视跨部门协同[3] 数据割裂现象 - 采购外部服务时因法律监管 技术水平等因素导致系统与数据独立 场景间难以共享数据与交叉销售[4] - 自建场景外仅嵌入链接或对接接口 难以获取客户信息与行为数据 导致与传统业务间存在数据壁垒[4] 场景效益未凸显 - 场景建设成本高 收益实现面临挑战[5] - 低频金融与高频非金融服务结合虽吸引客户流量但转化率低 客户运营能力待提升[6] - 营销投入力度不及互联网企业 长期依靠补贴难培养客户忠诚度与使用习惯[7] - 部分场景为满足监管要求或仅将线下业务线上化 服务效率与客户体验不佳 缺乏竞争优势[8] 银行对公业务场景金融创新的突破点 重点场景突破与平台化发展 - 初期筛选特色场景重点拓展 如企业支付结算服务 绑定金融服务至企业核心非银场景打造特色品牌[10] - 长远整合场景构建数字化服务平台 提供金融加非金融综合化全生命周期服务[10] - 与美团企业版等互联网平台优势互补 快速搭建核心场景和多维生态提升用户黏性[10] 内部组织管理优化 - 建立场景金融部门或团队负责场景设计开发与推广 部分领先银行已设一级部门[11] - 推动跨部门协作打破壁垒 结合对公零售科技风险管理等部门形成合力[11] - 区域化管理依区域产业特点设对公团队提供本地化定制化服务[11] 人才与科技能力提升 - 培养复合型人才通过内训与外引打造懂金融科技与产业的人才队伍[12] - 优化激励机制挂钩绩效考核与激励激发创新动力 构建人才梯队确保创新可持续[12] - 加大科技投入提升重点技术与核心能力 构建开放平台用数字技术API对接企业系统提服务效率[13] - 优化数据治理加强数据采集清洗与分析构建高质量数据资产[13] - 建设智能风控体系利用大数据与人工智能构建动态风险管理体系[13] - 提升场景化风险评估能力设差异化模型提风险识别能力 用物联网区块链等技术监控企业经营降风险[13] 场景运营能力提升 - 向互联网企业学习运营理念以客户为中心 跨场景渠道与系统共享资源与交叉营销[14] - 以大数据应用驱动绘制客户画像精准匹配需求与产品[14] - 以渠道整合为手段统筹技术渠道提取数据生成营销策略精准推送[14] - 以考核激励为支撑跟踪运营策略价值转化效率落实业绩至部门网点或个人提升长期价值[14] 场景与网点资源融合 - 建统一数据中台整合场景与网点数据形成全景客户视图[16] - 开发智能推荐系统依大数据与AI技术推荐客户至合适网点或提供个性化服务[16] - 线上线下联动引导业务办理提服务效率[16] - 赋能客户经理用CRM系统与移动端工具实时获取场景化需求精准服务[17] - 客户需求触发后自动分配客户经理跟进 跨渠道协作确保需求一致性响应[17] - 依场景行为数据推送网点服务营销信息 将网点服务延伸至客户场景如商圈合作[18] - 优化客户旅程设计无缝衔接旅程[18] 未来展望 - 对公场景金融是商业银行落实客户为中心理念 服务模式转型及数字化转型的重要方向[19] - 需满足客群个性化差异化需求提升体验与黏性 打造一站式金融生态和服务平台[19] - 需加强用户研究能力与第三方深度整合探索适配场景与实现路径[19] - 持续优化场景服务提升运营和转化能力提升用户价值 实现从产品导向到用户导向转变[19]

政策导向与市场发展 - 2024年政府工作报告明确提出大力发展科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融和数字金融 "五篇大文章"首次被写入政府工作报告 [1] - 金融机构将进一步拥抱人工智能 推动网点运营改革成果落地 加速数字化转型进程 智能金融设备市场将迎来更多爆发点 [1] - 智能金融设备市场在金融信创等政策叠加影响下 2024年新增采购量保持稳定增长 [3] 银行网点现状与趋势 - 截至2024年年底 国内银行机构线下网点退出数量近3500家 新增网点数量超2000家 网点总量保持在22万家 [2] - 农业银行 中信银行 招商银行等银行网点总量实现净增长 城商行网点总量连续多年逆势增长 [2] - 线下网点在服务特定人群和非标准化业务办理方面无可替代 与线上渠道相辅相成 长远来看将继续维持现有规模 [2] 智能金融设备市场竞争格局 - 行业集中度持续提升 市场主导权掌握在少数头部厂商手中 2024年绝大部分市场份额由广电运通 长城信息 怡化等占据 [4] - 广电运通连续17年位列智能金融设备市场占有率第一 [4] - 六大行和12家股份制银行2024年智能金融设备新增采购中 信创金融设备采购比例接近100% [4] 设备更新与增量空间 - 信创现金设备整体存量占比不到50% 非现金设备占比更低 [4] - 随着旧设备逐渐达到规定使用年限 市场在政策和旧机替换叠加刺激下将持续打开增量空间 [4] - 头部厂商积极参与新一代智能金融设备研发与试点 在新一轮市场竞争中占据领先优势 [4] AI技术赋能设备创新 - AI技术赋能银行网点运营改革 传统智能金融设备正在拓展新形态和应用场景 [5] - 工商银行部署新一代智能柜员机 采用模块组合设计理念 将多款非现金终端转变为主柜 票据 制发卡等不同模块 [5] - 工商银行融合AI数字人技术升级智能设备UI 搭载数字员工"工小征"后客户可通过语音办理业务 [5][6] 传统产品应用场景扩容 - 建设银行2024年实施业界首个清分机上高柜模式 升级版清分机支持数十种国家货币 具备多币种AI动态自动识别和智能分拣能力 [6] - 该模式示范落地后吸引众多银行开展试点 有望实现规模化推广 [6] 新型终端与服务模式创新 - 邮储银行云柜项目2024年开启招标 通过"客户现场操作+云柜员远程集中作业"模式提供审核 办理 引导及咨询服务 [7] - 云柜模式有效利用闲置高柜资源 释放人力资源并提升服务能力 [7] - 工商银行等金融机构正研发集功能多元 高度集成 灵活组合于一体的智能低柜 [7] 助农终端升级与服务下沉 - 截至2023年末全国农村助农取款服务点达66.07万个 [8] - 2024年青岛农商银行等区域性银行启动新一代助农终端更新换代 应用活体检测 证件识别等AI技术 [8] - 助农终端从单一金融服务向"金融+政务"综合服务转型 山西部署2万多台自助服务终端集成40项高频业务 [8] AI与机器人技术应用 - 工商银行 农业银行等国有大行积极推进AI机器人在网点 金库等场景替代重复性工作 [9] - 工商银行引入本外币配钞数智化解决方案 实现"线上下单 线下直配"全流程数智化 [9] - 部分银行探索机器人在迎宾接待 介质交付等场景应用 通过机器人实现现金 银行卡 凭证等介质自助交付 [9] 大模型与未来发展趋势 - DeepSeek等大模型应用将使机器人承担更多角色 构建全旅程智能服务闭环 [10] - 智能金融设备将深度融合AI 大数据等前沿技术 通过替代重复性工作和赋能高价值业务巩固核心地位 [10] - 银行网点将从功能性交易场所进化为智慧金融生活空间 [10] - 国内智能金融设备市场迎来历史性转折点 行业领先企业已将业务拓展至智慧财政 数字支付 企业征信等专业领域 [11]

核心观点 - 中国人民银行发布通知扩大柜台债券投资品种并优化机制安排 自2024年5月1日起实施 旨在拓宽居民投资渠道和促进多层次债券市场发展[1][2] - 商业银行积极部署柜台债券业务 包括更新内部制度 增加报价债券品类和供给规模 并升级交易系统和服务以把握发展机遇[1][8][9] 市场现状与规模 - 截至2023年末中国债券市场余额达158万亿元 为全球第二大债券市场 但居民直接持有政府债券规模较小 有较大提升空间[2] - 目前全国有30家商业银行开办柜台债券业务 提供债券报价交易、登记托管等服务 但实际业务主要集中在头部银行 市场参与度和渗透率有待提高[4][5] - 柜台债券业务发展20多年 目前面临投资品种不够丰富、期限结构单一、收益率偏低等问题 市场规模相对较小且潜力尚未充分释放[5][6] 政策与机制优化 - 通知明确银行间债券市场交易流通的各类债券品种在遵守适当性要求前提下可通过柜台投资交易 并扩大投资者准入范围至境外机构[2] - 优化柜台债券规则有利于吸引境外机构投资国内债券市场 并在境内实践多级托管制度 推动多层次债券市场高质量发展[2] - 针对个人投资进一步优化机制安排 更好满足居民理财需求 柜台债券作为标准化金融产品具有收益稳定、资金安全和信息透明等优势[2] 商业银行部署与举措 - 中国银行拟于5月首个工作日向金融机构和对公客户发售信用债 增加报价债券品类和供给规模 并加强投资者教育[8] - 建设银行已对柜台服务全面升级 拓展信用类债券品种 优化交易体验和报价质量 并计划开展债券回购交易[8] - 工商银行推进内部制度办法更新修订 加强投资者适当性管理 并从增量、扩面、提质和降本等方面推动业务发展[9] - 商业银行将柜台债券业务作为落实普惠金融的重要途径 可拓展投融资渠道 盘活银行间市场存量债券并激发交易活力[3] 市场前景与机遇 - 随着理财刚性兑付打破和存款利率下行 柜台售卖的国债、地方债和政金债将成为收益率较高且收益波动较小的投资选择[7] - 柜台债券业务发展空间大 是一项长期的系统性工作 需要完善规则和系统建设 未来业务规模和客户持有规模将快速提升[3][7] - 预计会有更多中小金融机构及其管理的非法人产品通过柜台市场参与债券投资交易 市场潜力和发展空间将大幅提升[1][3]

核心观点 - 中国全球系统重要性银行为满足2025年初TLAC监管要求 正积极发行TLAC非资本债券 工商银行率先发行国内首只此类债券 规模达300亿元 其他国有大行也陆续公布发行计划 总规模超2600亿元 此举旨在增强银行风险抵御能力并满足国际监管标准 [1][2][4] TLAC非资本债券特性 - TLAC非资本债券是为满足总损失吸收能力要求而发行的具有损失吸收功能的金融债券 不属于商业银行资本 国际市场上已得到广泛运用 [2] - 此类债券具有较高信用等级和安全性 因次级属性存在票面利率溢价 对投资者具吸引力 [5] - 债券采用固定利率形式 利率通过簿记建档和集中配售方式确定 [2] 工商银行发行细节 - 5月15日发行2024年总损失吸收能力非资本债券（第一期） 基本发行规模300亿元 [1] - 品种一规模200亿元为4年期固定利率债券 品种二规模100亿元为6年期固定利率债券 [2] - 此次发行系国内首只TLAC非资本债券 有助于提升工商银行国际形象和全球市场竞争力 [2] 其他国有大行发行计划 - 中国银行计划分批次发行不超过1500亿元减记型TLAC非资本债务工具 [4] - 农业银行拟发行不超过500亿元TLAC非资本债券 [4] - 工商银行拟发行规模不超过600亿元 [4] - 建设银行计划三季度向监管部门提交发行材料 [4] 监管背景与银行达标情况 - 中国人民银行与原银保监会2022年4月发布通知 推出TLAC非资本债券 [2] - 五家G-SIBs中交通银行有三年过渡期 其余四家需满足2025年初考核要求 [4] - 建设银行资本充足率接近18% 结合资本新规实施和存保基金补充 判断2025年TLAC达标问题不大 [4] - 2023年末大型商业银行资本充足率处于较高水平 使TLAC缺口进一步收窄 [6] 市场影响与行业意义 - 成功发行将标志中国版TLAC补充工具创设成功 为系统重要性银行低成本补充TLAC提供新路径 [3] - 债券发行丰富了银行主动负债工具 增强其服务实体经济能力 [3] - 发行规模已充分考虑市场承受能力 结合当前货币环境 大型银行发行计划可顺利完成 [6]

发行概况 - 工商银行于5月15日至17日发行我国首单TLAC非资本债券（第一期），基本发行规模300亿元，其中品种一（4年期附第3年末赎回权）规模200亿元，品种二（6年期附第5年末赎回权）规模100亿元，并附有合计不超过100亿元的超额增发权 [1][2] - 中国银行于5月16日至20日发行同类TLAC非资本债券（第一期），基本发行规模300亿元，品种结构（200亿元4年期附赎回权+100亿元6年期附赎回权）与工商银行一致 [2] 产品特性与市场定位 - TLAC非资本债券是具有损失吸收功能、不属于银行资本的金融债券，主要通过银行间债券市场发行，发行主体为信用资质优良的全球系统重要性银行（G-SIBs），安全属性突出 [3] - 相较于普通金融债，该品种期限灵活且投资回报率较高，因包含损失吸收条款而具备风险补偿定价优势，配置及交易价值受市场关注 [3] 监管背景与达标要求 - 我国2021年发布《全球系统重要性银行总损失吸收能力管理办法》，要求G-SIBs的TLAC风险加权比率2025年起不低于16%、2028年起不低于18%，TLAC杠杆比率2025年起不低于6%、2028年起不低于6.75% [4] - 监管引入存款保险计入TLAC机制，与国际规则接轨并为银行达标创造有利条件 [4] 银行发行计划与市场供给 - 国内五家G-SIBs（工行、农行、中行、建行、交行）计划发行TLAC非资本债券合计规模不超过4400亿元，其中工行600亿元、农行500亿元、中行1500亿元、建行500亿元、交行1300亿元 [5][6] - 2024年TLAC债券供给有限，预计与国债信用利差为40-50个基点，银行TLAC达标压力较小，建行表示资本新规实施对资本充足率有正向贡献，2025年达标问题不大 [6]