数字化转型成效 - 公司通过"苏超"体育营销实现品牌曝光与业务增长，2025年6月江苏银行APP在iOS平台下载量超15万，跃居上市银行首位，赛事专区日均访问量突破200万次[6] - 公司数字化基础支撑流量洪峰，成熟的数字化系统避免了卡顿与延迟问题[8][9] - 2025Q1江苏银行APP综合得分56.95分，在商业银行中排名第16，城商行中排名第2，月活跃用户711.81万位居城商行第一[15][16] - 公司近十年营业收入与净利润年复合增长率分别为11.16%和12.86%，2024年营收同比增长8.78%，净利润同比增长10.97%，跑赢行业平均水平[28] 数字化产品与服务 - "苏银金管家"云财资平台2023年上线，截至2024年末服务近10万户企业，提供财资、薪税、票据等一体化服务[12] - "苏银e链"金融服务体系2022年推出，至2024年末信贷余额超2000亿元，覆盖生产、采购、销售等多样化场景[12] - 公司自主研发1760亿参数大语言模型平台"智慧小苏"，应用于客服、文本生成等多个场景，成为国内首家将AI大模型投入实际运营的区域性银行[13] 领导层与技术背景 - 董事长葛仁余拥有深厚信息技术背景，曾任职建行和南京银行信息技术部门，2013年加入公司后主导多项数字化产品研发[19][22][23][24] - 葛仁余推动公司数字化转型顶层设计，成立金融科技创新委员会，启动"智慧金融进化工程"，推进标准化体系建设[26][27] - 葛仁余提出未来三年实现全行数字化思维方式、业务发展和商业模式的全面转变，致力于打造"智慧银行"[28] 风险与挑战 - 2025年2月起公司连续挂牌9期个贷不良资产包，合计未偿本息规模达147.23亿元，相当于2024年净利润的44.21%[35] - 不良资产主要来自网贷平台借款，涉及约70多万户借款人，两轮拍卖流拍显示处置难度大[36] - 2025年一季度末公司不良贷款余额较上年末增加近30亿元，资本充足率等指标明显下降[40] - 2024年公司共收到27张罚单，累计罚没超500万元，2025年6月深圳分行因贷款管理不到位被罚款200万元[40][41]

行业背景与挑战 - 国内城商行面临利率市场化深化与同业竞争加剧的双重挑战，处于"规模不及大行、灵活难敌民营机构"的困境 [1] - 部分城商行通过特色化经营策略和创新产品构建差异化壁垒，成为行业领跑者 [1] 特色城商行案例 - 宁波银行、大连银行、九江银行、江苏银行、浙江稠州银行被列为中国最具特色的五家城商行 [1] - 这些银行的共同特点是深化科技赋能和服务实体经济的产品创新 [1] 普惠金融与区域特色 - 宁波银行普惠小微贷款余额达2199.41亿元，服务客户超27万户，不良率1.70%，显著优于行业平均水平 [2] - 宁波银行采用"四专"模式（专营机构、专属政策、专业服务、专注研究）服务小微企业 [2] - 宁波银行推出"线上小微贷"和"出口极贷"等产品，其中"线上小微贷"最快10分钟可提供最高300万元信用额度 [3] - 大连银行聚焦东北老工业基地振兴，推出"投融通"产品和"旅顺海带"质押融资项目 [3] - 九江银行深耕"三农"，推出"茶香贷"为33家企业及个人提供1300万元资金支持，普惠型涉农贷款余额10.64亿元 [4] 科技驱动创新 - 五家特色城商行均将科技金融作为重要战略，大幅增加线上化、智能化服务 [5] - 宁波银行推出"波波知了"企业综合服务平台和"财资大管家"全球化资金管理平台，后者服务超1.2万家集团企业，年交易量突破1.5万亿元 [5][6] - 江苏银行自主研发"智慧小苏"大语言模型，提炼超4000条规则，生成约800项常用组件，组件准确率超90% [6] - 稠州银行在跨境科技金融方面推出"直联"和"稠非通"产品，为跨境电商节约成本超2700万元 [6] 行业定位与未来展望 - 城商行被视为"区域金融毛细血管"，深度契合区域经济需求 [6] - 特色城商行在与区域经济发展的契合度上已显现领先优势，未来将进一步放大特色优势 [7] - 区域经济升级与数字金融深化将推动城商行从"同质竞争"迈向"百花齐放"的新阶段 [7]

行业趋势 - AI大模型如ChatGPT和DeepSeek正在影响商业银行的数字化发展策略，中小银行通过接入开源大模型低成本提升科技能力，缩小与大型银行的技术差距 [1] - 中小银行加速推动"AI+金融"场景落地和生态建设，智能化应用逐步替代人工重复劳动并打破服务半径，重构效率与价值 [1] 金融科技投入 - 2024年中小银行金融科技投入规模稳步增长，北京银行信息科技投入占营收比为4.6%，上海银行投入25.19亿元（同比增长3.15%），占营收5%，贵阳银行投入3.34亿元占营收2.5%，沪农商行投入13.35亿元（同比增长17.64%） [2] - 中小银行加快科技人才招聘，北京银行科技员工达1101人，宁波银行科技人员1905人（占总员工7.92%），上海银行科技人员1459人（占总员工11.45%），沪农商行科技人员904人（占总员工9.75%，同比增长10.51%） [3] AI大模型应用 - 北京银行完成DeepSeek全系列模型本地化部署，每日平均请求2000余次，并打造AIB人工智能创新平台 [4] - 宁波银行成立总行大模型项目部，探索人工智能大模型在银行业务中的应用 [5] - 江苏银行自主研发大语言模型平台"智慧小苏"，应用于数据分析及风控场景 [5] - 南京银行以DeepSeek为基座微调大模型，计划2025年落地100个AI场景覆盖营销、运营、风控等领域 [5] 场景落地与效率提升 - 北京银行上线智能中台服务170余项，部署算法模型540余个，支持240余个数字化应用场景 [6] - 杭州银行推出"杭小E"助手，应用于财富管理、业务辅助等场景 [6] - 长沙银行自主研发15项AI大模型场景，提升金融业务智能化水平 [6] - 上海银行运用大小模型提升智能客服知识检索效率60%，准确率80%，零售客户AUM净增超600亿元 [7] - 北京银行通过"RPA机器人工厂"完成840余个流程自动化改造，替代人工操作2600余人月，效率提升30%以上 [7]