在当前市场环境中，中小微企业融资需求日益呈现"短、小、频、急"的典型特征：借款周期短、金额有 限、用款频次高、需求时效强，亟须高效便捷的金融服务以支持临时周转与日常运营，从而提升资金流 动性与企业竞争力。 此外，据官方数据显示，截至2025年6月末，微业贷已辐射30个省/自治区/直辖市，累计超600万企业客 户申请，累计授信客户超170万家，累计授信金额1.7万亿元。同时这些获得微业贷授信的中小微企业 中，年营业收入在1000万以下占客户总数超70%，约50%的客户系企业征信白户，累计有38万企业在微 众银行获得第一笔企业贷款。以上数据凸显出微业贷真正助力中小微企业融资"面扩"，不仅让普惠金融 惠及更广泛的中小微企业，还显著增强了中小微信贷可得性。 为有效满足中小微企业金融需求，微众银行于2017年创新推出国内首个线上无抵押企业流动资金贷款产 品"微业贷"。凭借无需抵质押、无须提供纸质资料、支持灵活借款、全天候、全线上审批等特色，微业 贷迅速成为小微企业的融资新选择，而"微业贷正规吗"也成为众多企业法定代表人关注的话题。 总体而言，从风控能力到实践成果，微众银行以科技驱动金融普惠，不仅破解了小微企业融资门槛高 ...

行业核心观点 - 汽车金融作为汽车产业链的“血液”，其地位日益凸显，正从传统信贷增长转向结构优化和产品创新，并与汽车全生命周期进行产业级融合，数字化与智慧金融是未来发展大趋势 [1][5][6][8][9] 行业现状与市场数据 - 今年前10个月乘用车累计零售19250万辆，同比增长7.9% [2] - 今年前10个月二手车累计交易1649万辆，同比增长3.53% [2] - 今年前三季度规模以上汽车制造企业营业成本同比增长8.6%，利润总额同比增长3.4% [2] - 产业链面临“增量不增收，增收不增利”的压力，整体盈利和质量亟待提升 [2] - 今年前10个月汽车类社会消费品零售额为4万亿元，同比下降0.2% [2] - 今年上半年汽车经销商亏损比例上升至52.6%，新车销售的毛利贡献为-22.3% [2] - 目前市场基本面情况是仅有20%的经销店盈利 [3] 汽车金融的作用与价值 - 汽车金融是降低消费者购车门槛、稳定市场的关键选择，提升了消费者购买信心并为市场增长注入新动力 [3] - 在经销商毛利构成中，金融保险的毛利贡献为36.2%，远高于新车销售，售后贡献为63.8% [3] - 金融机构的支持对帮助经销商应对销售毛利低、市场竞争激烈、价格倒挂等困难至关重要 [3] - 金融需要与汽车全生命周期进行产业级融合，从新车、二手车金融贯通至后市场的保险、租赁、置换等服务 [6] 政策支持方向 - 政策提出要加大汽车消费的金融支持力度，积极开展汽车贷款业务，合理确定贷款比例、期限和利率 [4] - 政策引导金融机构针对首次购买、以旧换新、二手车等不同场景优化创新金融产品，并加大对新能源汽车消费的金融支持 [4] - 政策举措旨在守住风险底线、强化金融支持，织密筑牢汽车金融的服务网 [4] 产品与结构优化趋势 - 行业趋势正从单一汽车金融产品，转向为车主提供保险、维保、出行、权益等一站式解决方案的全生命周期生态服务 [5] - 以花生好车为例，其通过“以租代购”等多元化金融产品满足不同人群购车需求 [5] - 北汽汽金推出“车电分离”金融方案，让消费者按车身价贷款、电池采用租赁，以规避电池衰减导致的残值风险 [6] - 厂商系金融正通过数据与场景重构消费成本曲线，成为主机厂销量增长和用户黏性的放大器 [6] - 企业正整合新能源车车联网数据，构建风险评级模型，以实现产品利率和还款方式的动态调整 [6] 数字化与智慧金融发展 - 大数据、人工智能、区块链正在重塑汽车金融的底层逻辑和技术架构，推动其向智慧金融发展 [8] - 金融机构运用“人工+AI”结合的方式精准识别客户风险，并整合多维度数据提升风险识别精准度 [8] - 数字化风控和数字化运营能力是风险部门和科技部门对产品及市场部门的重要赋能 [8] - AI技术在汽车金融的应用场景包括信贷的自动化风控、自动化年报等 [9] - 科技不仅是降本增效的工具，更是创造新商业模式的核心驱动力 [9] 海外市场机遇与挑战 - 随着中国汽车出海加速，汽车金融配套亟待跟进，目前存在“车出去了，但金融跟不上”的挑战 [7] - 相关企业正探索突破，例如花生好车正在探索用跨境租赁的方式支持南非的网约车业务拓展 [7]

行业活动与监管支持 - 期货日报联合投教专业委员会在西安举办2025年期货行业投资者教育业务专题交流活动暨年度总结会议 [1] - 上期所、郑商所、大商所、中金所、广期所相关业务负责人肯定"期货赋能产业创新"投教案例征集活动并介绍各家交易所推进国内投教体系化建设的成果与规划 [1] - 资本市场学院以及23家期货公司代表分享各自投教活动开展情况及经验 [1] 投资者教育的重要性与产业服务深化 - 投资者教育与保护被视为资本市场健康发展的基石，期货市场的根本使命在于服务实体经济，脱离产业需求会使市场失去发展根基 [2] - 行业呼吁加强协作，建议交易所在资源上给予投教工作更多支持，以更好地服务广大投资者 [2] - 期货公司积极践行金融服务实体经济使命，根据不同客户群体全生命周期需求提供高度定制化专业服务 [2] - 通过构建多元化产教融合平台，推动投教与业务、产业服务、国民教育融合发展，为实体经济高质量发展注入金融动能 [2] 期货公司投教实践案例 - 南华期货围绕产业客户需求打造六大品牌，两年开展近1000场产业投教活动，建立覆盖广、层次多、持续性强的产业投教服务体系 [3] - 申银万国期货面向产业机构客户打造"申万智远"服务品牌，以AI智能套保、风险管理培训、风险管理赋能、综合金融服务四大平台助力产业客户 [3] - 中原期货侧重面向中小公司的专业化、特色化服务，积极申报交易所产业基地，多次举办"稳企安农护航实体"产业活动 [3] - 多家期货公司与高校合作开展校园投教活动，覆盖数千名学生，为行业培育后备人才 [3] - 银河期货、申银万国期货、中信建投期货等公司通过校企合作开展国民教育，形成"教育赋能产业、产业反哺教育"的良性循环 [3][4] 投教工作发展趋势与技术应用 - 行业投教工作呈现多元化、精准化、数字化、品牌化和融合化发展趋势，注重利用AI技术与新形式驱动模式重构 [5] - 广发期货通过海报、漫画、动画及真人演绎形式将专业化内容生动展现，提升受众关注度与知识传递效果 [5] - 广发期货在投教作品全流程使用AI工具，效率提高70%，已结合AI工具制作百余条漫画、视频作品，全网传播量达300万人次 [6] - 长江期货在新品种上市宣传中引入大模型工具，计划加强AI在更广泛投教场景的应用 [6] - 平安期货将人工智能技术融入监控系统，利用AI工具生成易理解的投教内容，如品种解读和创新板块 [6] 数字化平台建设与风控创新 - 新世纪期货完成投教模块系统搭建并嵌入公众号，通过数字化平台整合资源、跟踪服务、统计数据，实现投教工作标准化高效化管理 [6] - 银河期货依托互联网投教基地、公众号、小程序等平台搭建"知识中心+投保活动+政策解读"线上矩阵，通过趣味答题挑战赛提升投资者参与度 [6] - 西部期货探索与外部平台合作直播，有效拓展投教覆盖面 [6] - 永安期货深度融合大数据技术打造智能化风控体系，智能客服"安仔"实现全天候答疑，智能风控系统升级全时段风险预警，投资者保护指数算法实现精准干预 [7] - 兴业期货利用企业微信等数字化工具加强分支机构员工行为管理，通过设定敏感词等方式规范客户服务流程，防范运营风险 [7] 未来发展方向与行业协作 - 行业嘉宾希望进一步强化协同，共享平台、渠道等资源，共建内容生态，形成行业合力 [7] - 呼吁交易所加大资源投入，促进期货公司在监管引导下联合更多领域主体，共同做好内容挖掘与转化，打造高质量投教活动 [7]

项目获奖与行业地位 - 金融壹账通联合平安产险、平安科技、深圳市大湾区金融研究院申报的《基于数据要素驱动的保险风控服务项目》荣获2025年"数据要素×"大赛全国金融服务赛道总决赛二等奖 [1] - 该大赛由国家数据局联合20多个部委及机构共同主办，设置13个行业赛道，全国参赛项目达2.2万个 [1] - 项目凭借在数据融合、安全合规与智能风控领域的系统创新，成为金融行业数据要素落地的典型代表 [1] 项目技术创新与数据能力 - 项目构建了行业首个"数据-风控-生态"数字化风控体系，覆盖保单、赔案、车辆、气象、灾害等十大高质量数据库，总数据量超过PB级 [2] - 项目融合了370家以上权威数据源，形成行业首个合规数据融合模式与理赔知识工程体系，数据标准达到DCMM五级水平 [2] - 项目构建了保险垂域大模型与知识工程体系，基于万亿保险语料和亿级理赔数据，知识自动化率达70%、数据知识化率达50% [2] 项目应用成效与行业赋能 - 项目模型已在理赔风控、风险定价、欺诈识别等场景落地，显著提升风险识别精度与风控效率 [2] - 项目通过普惠金融开放平台向行业输出能力，已赋能20家以上保险机构，带来经济与社会效益超过百亿元 [2] 公司数据与AI战略实力 - 公司沉淀超过30万亿字节数据，覆盖近2.5亿个人客户，积累3.2万亿高质量文本语料、31万小时标注语音语料及75亿图片语料 [3] - AI已全面赋能公司核心业务：车险89%单件平均一分钟智能出单，人伤案件理赔自动化率达63%，最快结案仅需51秒 [3] - 2025年前三季度，AI坐席服务量超12.92亿次，覆盖集团80%客服总量；AI辅助销售金额达990.74亿元 [3] 科技输出与未来方向 - 作为公司对外金融科技输出的唯一窗口，金融壹账通正以SaaS化模式将AI、大数据、智能风控等领先成果向行业与生态输出 [3] - 未来将继续发挥科技输出窗口作用，携手生态与行业探索数据要素驱动的智能金融新模式，助力金融业高质量发展 [4]

行业核心挑战 - 市场利率下行和行业内卷式竞争被超过65%的机构视为经营管理的主要挑战 [1][2] - 人身险公司更关注利率下行影响，财产险公司则聚焦竞争压力 [1][2] - 行业正值深度转型与谋划布局的关键时期，风险管理精细化有所提升但在技术、模型和工具领域存在改善空间 [1][7] 人身险领域动态 - 人身保险产品预定利率研究值从1.99%微降至1.90%，低利率环境被视为主要挑战因素之一 [2] - 行业积极应对低利率环境，业务结构不断优化，浮动收益型产品转型初见成效 [4] - “报行合一”的深入开展及预定利率与市场利率挂钩机制的推进使得降本增效成绩显著 [4] 财产险领域动态 - “报行合一”制度已从人身险和车险领域延伸至财险非车险领域，旨在解决经营不规范和非理性竞争问题 [2] - 部分财产险公司在风险管理领域出现恶化趋势，需将监管要求分解至全业务流程并明确部门职责 [1][4] - 中小财险公司需从依靠费用投放的粗放式经营转向风险减量和科技赋能，面临人才与科技投入的大考 [4] 数字化与内控管理 - 在数字化与人工智能方面，行业的风控合规应用总体上还处于早期阶段，多数机构持观望态度 [3] - 保险公司内部控制矩阵与业务结合、内控与操作风险管理工具融合是行业普遍面临的管理难点 [3] - 财险公司内部控制存在管理层重视不够、风险评估手段滞后、信息沟通有阻碍等问题 [3] 风险管理战略转型 - 风险管理应从“被动应对”转向“主动管理”，成为机构稳健经营和价值创造的核心竞争力 [7] - 风险管理需覆盖从顶层治理到数据和系统的分层级要素，并与业务协调配合以保驾护航 [7] - 行业专家建议从完善风险识别体系、优化流程、加大科技投入和坚守合规四方面应对风险管理 [8] 监管与合规驱动 - 中央及金融监管机构强调强监管和防风险，保险公司经营需在风险承受能力框架下确保可持续 [5] - 公司高度重视风险管理一方面为应对持续趋严的监管态势，另一方面为抵御外部风险提升竞争力 [6] - 行业聚焦风险管理调研因风险环境复杂、稳健发展需求增强及数字化风控仍处探索阶段 [6]

行业核心挑战 - 市场利率下行和行业“内卷”竞争被超过65%的机构视为当前经营管理的主要挑战[2] - 人身险公司更关注利率下行影响，财产险公司则聚焦竞争压力[2] - 低利率环境是人身险行业面临的主要挑战因素之一，普通型人身保险产品预定利率研究值为1.90%，相较于此前的1.99%再次微降[2] 风险管理现状 - 行业风险管理的精细化有所提升，但在技术、模型和工具领域还存在很多改善空间[1] - 产寿险之间开始产生分化，财产险公司甚至在部分领域出现恶化趋势[1] - 在数字化与人工智能方面，行业的风控合规应用总体上还处于早期阶段，多数机构仍持观望态度[3] - 保险公司内部控制矩阵与业务结合、内控与操作风险管理工具融合等方面是行业普遍面临的管理难点[3] 监管政策影响 - “报行合一”制度已在人身险领域和车险取得显著成效，如今已向财险公司的非车险领域延伸[2] - 监管机构印发通知加强非车险业务监管，旨在优化考核机制、规范产品开发使用、规范保费收入管理[2] - “报行合一”的深入开展使得降本增效成绩显著，经营服务质效稳步提升[4] 公司应对与转型 - 面对低利率环境，人身险行业业务结构不断优化，浮动收益型产品转型初见成效[4] - “报行合一”在非车险领域的全面实施，正在倒逼中小公司从依靠费用投放的粗放式经营，转向真正的风险减量和科技赋能[4] - 财险公司需将“报行合一”的要求逐条分解至精算定价、产品开发、销售管理、费用核算、客户服务等全业务流程[4] 未来发展方向 - 风险管理不应仅是合规需求，更是保险机构稳健经营和价值创造的核心竞争力，应从“被动应对”转向“主动管理”[7] - 保险公司需在增长、盈利与安全之间寻求平衡[7] - 风险管理需要覆盖从顶层治理、组织与职能、政策制度、模型与工具到数据和系统的分层级要素[7] - 保险公司可从完善风险识别体系、优化流程、加大信息技术投入、坚守合规经营理念四方面应对风险管理[8]

行业竞争格局 - 商业银行行业出现洗牌，城商行乘势而上，对末位股份行构成增长压力 [1] - 行业内座次移位成为主旋律，例如农业银行市值反超工商银行，江苏银行规模反超北京银行，释放“强者未必恒强”信号 [2] - 竞争趋势已从同类型银行间蔓延至城商行与股份行之间 [2] 华夏银行业绩表现 - 2025年前三季度公司实现营收648.81亿元，同比下降8.79%，归母净利润179.82亿元，同比下降2.86% [1] - 营收和净利润增速在A股42家上市银行中分别排名第40位和第37位，增势疲软 [2] - 第三季度单季营收同比下降15.02%，但净利润同比增长7.62%，呈现V型反转，前三季度利润增速分别为-14.04%、-2.48%和7.62% [7] 利润驱动因素分析 - 利润改善主要依靠节流而非开源，利息净收入同比下滑1.62%，占营收七成 [9] - 营业支出通过“南泥湾”行动压降12.03%，信用减值损失同比下降16.19% [11] - 拨备覆盖率从年初的161.89%降至149.33%，通过减少拨备计提反哺利润 [11] 资产质量与资本状况 - 三季度末不良贷款率为1.58%，为A股股份行最差水平 [4] - 资本充足率为12.63%，虽高于8%监管要求，但处于同业末游水平 [14] - 关注类贷款余额较年初减少7.4%，占比降至2.32%，损失类贷款余额较年初减少12.26%，占比降至0.38% [21] 业务结构与增长挑战 - 核心信贷营收贡献率从2020-2024年的近9成下滑至不足7成，利息净收入增速由26.96%降至-11.89% [12] - 三季度末净息差为1.55%，较年初下降0.04个百分点，贷款总额较年初增长2.93%，扩表谨慎 [12] - 公司面临两难选择：放松风控换取增长可能引发风险，严抓风控则可能被城商行蚕食市场份额 [5] 战略改革与管理层变动 - 2025年公司完成管理层换血，原北京银行行长杨书剑空降任董事长，10月任命首席运营官、首席风险官和首席财务官 [18] - 进行组织架构优化，设立资金运营中心，拆分计划财务部，合并贸易金融部与产业数字金融部 [20] - 零售转型和数字化风控被定为全行级战略，重点服务新质生产力、科技创新和绿色金融领域 [29] 市场竞争压力 - 公司利润已被宁波银行、北京银行、上海银行、南京银行和江苏银行5家城商行超越 [3][27] - 资产规模已被江苏银行和北京银行超越，在主战场京津冀和长三角地区面临激烈竞争 [25][28] - 近一年内公司撤销分支机构24家，新设4家，网点结构呈现收缩态势 [14]

徽商银行监管处罚事件 - 徽商银行因贷款产品管理不审慎、贷款三查不到位等问题，被国家金融监督管理总局安徽监管局处以240万元罚款，相关责任人被禁止从事银行业工作10年或受到警告[3] - 徽商银行合肥包河工业园支行因贷前调查不尽职被罚30万元，徽商银行合肥宁国路支行相关责任人因贷前、贷后管理不到位被终身禁业[3] - 公司此前已多次因贷款管理问题受罚，包括淮北分行因信贷数据不真实被罚41万元，芜湖政务区支行因贷前调查不审慎被罚35万元[3] 公司业务与风控状况 - 截至2025年6月末，徽商银行客户贷款和垫款总额为人民币11,005.33亿元，较上年末增加983.67亿元，增幅9.82%[4] - 公司不良贷款余额为107.65亿元，不良贷款率为0.98%，不良贷款拨备覆盖率为289.94%[4] - 分析指出公司风控体系失效，内部核查存在漏洞，信贷全流程检查流于形式，同时人员管理缺位，对信贷人员的流程合规性监督不足[4] 行业普遍问题与根源 - 中小银行普遍陷入“一放就乱、一管就紧”的循环，本质是多重压力下的资源错配，在市场竞争和利润考核压力下追求规模扩张，却难以将充足资源倾斜到风控领域[2] - 多数银行仍将信贷规模作为核心考核指标，基层员工薪酬、晋升与贷款发放额度挂钩，例如有员工发放一笔贷款可赚8元至300元，发放3000万元贷款每月提成约400元[7] - 行业存在“重处罚轻整改”的问题，部分机构沿用传统风险标准应对快速更新的信贷产品，为违规问题埋下隐患[8] 解决方案与发展方向 - 破解困境的核心路径是数字化风控的深度落地，在制度设计与执行端引入大数据、AI等技术，通过自动化核验提升风控效率[8] - 建议完善流程监管的穿透性，从制度层面细化信贷全流程的每一步监管要求，明确核查标准、责任主体与问责机制，并严格落实“双罚制”以强化对直接责任人的处罚[8] - 政策层面持续强化，金融监管总局于2024年2月发布相关贷款管理办法，进一步提高银行业信贷管理精细化、规范化水平[8]

行业格局演变 - 助贷新规推动银行与互联网平台合作向抖音、京东、蚂蚁、度小满等头部平台集中，大量中小型流量平台被挤出赛道，行业步入“强者恒强”的整合阶段 [1] - 银行筛选合作平台时更倾向于选择品牌强、运营规范、风控能力好的头部平台，以降低合作风险，部分银行已停止与中腰部流量平台合作 [3][4] - 行业将呈现“头部平台主导、多元主体互补”的生态格局，银行可通过与多家头部机构合作形成互补，避免单一平台依赖 [5] 银行战略分化 - 大型银行将助贷渠道作为补充选项，重点仍放在自营贷款业务上，因其具备品牌影响力和自营贷款能力 [1][9] - 缺乏自有场景和风控体系的民营银行及区域性中小银行高度依赖平台导流，面临获客成本持续攀升、流量质量下降的双重压力 [1][10] - 助贷平台会优先将优质客户留给自己的金融子公司，将次一级流量开放给外部银行，银行需在资质稍差的客户池中筛选 [10] 运营成本与获客 - 获客成本显著攀升，以头部助贷平台为例，获取一位有效客户的综合成本从此前约1400元涨至2000元左右 [10] - 客户转化链条存在多层损耗，包括曝光、点击、注册、申请、审批、放款等环节，最终成功放款的客户占比很低 [10] - 银行在合作中的流量分配机制依据响应速度、审批通过率、资金稳定性等表现动态调整 [10] 监管政策影响 - 监管明确年化利率24%为红线，并强化合作机构白名单管理，旨在防控金融风险 [1][6] - 监管政策倾向于将24%作为合规红线，向法律口径靠拢，以防止过度借贷引发大规模违约问题 [6] - 通过白名单管理将不合规、风控薄弱的小平台排除在合作体系之外，有助于净化市场环境，减少纠纷和投诉 [4] 资产质量与风险管理 - 部分原本依赖高息助贷维持资金周转的高风险客户，可能因融资渠道收缩而出现信用链条断裂，进而传导至银行端，引发信用卡逾期、消费贷违约上升 [1][7] - 银行需加快自建数字化风控体系，提升风险识别精度，并探索社会资本担保等创新模式弥补传统风控不足 [8] - 真正具备竞争力的银行已建立基于用户行为数据的“千人千面”定价模型，实现授信额度与利率的个性化匹配，并配备强大的贷后管理能力 [11] 未来发展方向 - 银行盈利模式需从“高息覆盖高风险”转向“薄利多销+服务增值”，通过联合开发场景化信贷产品提升客户黏性 [11] - 银行需通过客群精细化分层、数字化风控能力升级以及场景化服务创新，在合规底线与经营效益之间找到平衡点 [1][11] - 银行可对客群实施差异化定价，为信用良好客户提供优惠利率，对风险适中客户通过灵活贷款期限提高资金使用效率 [11]

行业格局演变 - 助贷新规于10月1日正式施行，推动银行与互联网平台的合作向抖音、京东、蚂蚁、度小满、美团等头部平台集中，行业步入“强者恒强”的整合阶段[1][3] - 大量中小型流量平台被逐步挤出赛道，银行通过白名单管理将不合规、风控薄弱的小平台排除在合作体系之外[1][4] - 行业将呈现“头部平台主导、多元主体互补”的生态格局，监管通过分级准入制度和技术标准化为区域性银行与本地合规科技企业合作创造空间[5] 银行应对策略分化 - 大型银行将助贷渠道作为补充选项，重点仍放在自营贷款业务上，因其在成本稳定性和中长期贷款方面更具优势[1][10] - 缺乏自有场景和风控体系的民营银行及区域性中小银行高度依赖平台导流，面临获客成本攀升和流量质量下降的双重压力[1][10][11] - 助贷平台会优先将优质客户留给自身金融子公司，外部合作银行只能在资质稍差的“客户池”中筛选，获客成本从约1400元/人上涨至约2000元/人[10][11] 监管核心与风险考量 - 监管明确24%年化利率为红线，并指出36%利率区域客户违约率高达60%以上，是系统性风险源头[6][7] - 利率限制旨在防止过度借贷引发大规模违约，政策导向倾向于将24%作为合规红线，向法律口径靠拢[7] - 部分原本依赖高息助贷维持资金周转的高风险客户可能因融资渠道收缩而出现信用链条断裂，进而传导至银行端，引发信用卡逾期、消费贷违约上升等连锁反应[1][8] 未来发展方向 - 银行需通过客群精细化分层、数字化风控能力升级以及场景化服务创新，在合规与盈利间找到新平衡点[1][12] - 盈利模式从“高息覆盖高风险”转向“薄利多销+服务增值”，通过联合开发场景化信贷产品提升客户黏性，并借助政府风险补偿基金等共担机制[12] - 真正具备竞争力的银行已建立基于用户行为数据的“千人千面”定价模型，实现授信额度与利率的个性化匹配，并配备强大的智能贷后管理能力[12]