财务数据和关键指标变化 - 2024年公司营业收入为7286亿元，贷款为300亿元，净利润为3363亿元，不良贷款率为1.34%，较上一年下降0.03个百分点 [6] - 净息差为1.51%，资产收益率为0.85%，净资产收益率为10.69%，资本充足率为19.69%，成本收入比为29.58% [6] - 2024年净利息净利润为3060亿元，同比增长1.15%，ROE、NIM和成本收入比处于市场领先水平 [27] - 2024年总资产为40万亿元，利息收入同比增长1.8%，佣金和非利息收入达1090亿日元，其他非利息收入为330亿日元 [28][31] - 2024年日均人民币存款为27.6万亿元，同比增长6.5%，存款和Casa占比62%，领先市场，付息率为1.65%，较2022年下降12个基点 [33] - 2024年运营收入增长170%，成本收入比为29.8%，风险准备金覆盖率在2025年为233% [33][35] - 2024年非利息收入为1387亿元，同比增长8%，佣金收入为1049亿元，同比下降9.35%，其他非利息收入为338亿元，同比增加210亿元 [69][74] - 2024年个人住房贷款余额为1.19万亿元，预付款较上一年减少6.6%，不良贷款率为0.63% [76][80][81] - 2024年股息为每股0.43元，总规模为1100亿元，中期股息总计492.5亿元，每股股息为0.197元 [116] 各条业务线数据和关键指标变化 - 2024年战略新兴产业和科技相关行业贷款均超3.5万亿元，战略新兴产业贷款为2.84万亿元，绿色贷款为4.7万亿元，较上一年显著增加，普惠金融贷款累计余额为3.41万亿元 [7][8] - 2024年对农业领域的支持连续三年排名第一，养老金金融业务有品牌和三大支柱支持，活跃用户和社保卡使用量创新高，向公众发放贷款近8000亿元 [9] - 2024年集团行业贷款为25.85万亿元，政策性银行金融贷款超1000亿元 [10] - 2024年个人客户减少7700亿元，贷款余额为4.54万亿元，增长9.84%，贸易融资超5500亿元 [11] - 2024年公司拥有超1100万企业客户和超5亿在线客户，资产管理规模为5.56万亿元 [12] - 2024年零售贷款风险上升，但公司零售业务不良贷款率处于较低水平，较上一年降低0.636个百分点 [55] - 2024年公司承销超1000亿元国债和市场领先水平的地方债券，分销超4000亿元人民币债券，债券交易增长60% [62][64] - 2024年新增700万财富管理客户，信用卡持有人数超1亿，托管服务规模首次超30万亿元，实施超200个并购项目，同比增加30% [72] 各个市场数据和关键指标变化 - 2024年M2增长7.3%，M1增长1.3%，公司定期存款和活期存款均增长5.241.3%，活期存款占每日存款的40%，较上半年提高0.07个百分点 [109][110] 公司战略和发展方向和行业竞争 - 2025年公司将加强金融体系能力，专注银行业务，坚持无金融风险原则，适应低利率环境，探索高质量发展路径 [16] - 2025年公司将保持贷款稳定增长，支持实体经济，优化资产、债务和收入结构，提高净息差，管理资产质量，增加非利息收入 [17][18] - 2025年公司将采取措施促进消费市场，提升在消费金融领域的地位，利用基础设施金融服务优势，发展五大金融领域 [19][20] - 2025年公司将提供绿色金融服务，加强普惠金融，整合线上线下金融平台，提升养老金融服务竞争力，支持民营企业高质量发展 [21] - 2025年公司将支持城乡协调发展，提供高质量海外服务，支持CNH和CNY整合，深化数字金融，加强生态系统、供应链和产业链合作 [22] - 2025年公司将提供综合服务，满足客户需求，提升客户服务质量，加强内部管理机制，确保运营系统高效安全 [23] - 2025年公司将加速资产数字化转型，建立内部风险控制系统，加强对海外子公司的穿透式管理，深化消费者保护机制 [24] 管理层对经营环境和未来前景的评论 - 2024年公司在稳定中取得进展，克服了低利率挑战，主要指标表现强劲，处于行业领先地位 [27] - 2025年随着中国经济复苏和政府出台更多有利政策，公司有信心保持稳定的资产质量，关键指标处于合理范围，具备足够的风险补充能力 [58] 其他重要信息 - 公司的SE评级提升至AAA，是中国大陆第一家获此评级的银行，也是全球前10家实现AAA评级的银行之一 [8] - 公司在伦敦的Clarence银行仍是亚洲以外最大的人民币清算银行 [11] - 2024年公司启动了股票回购，支持金融管理公司和资产管理公司在上海、北京、苏州和合肥开业 [11] - 2024年公司开始使用大语言模型，截至2024年底测试了16个版本的金融大模型，金融模型在内部资格考试中表现优异 [95][96] - 截至2024年底，公司金融大模型应用覆盖46条业务线和超200个场景，提升了员工工作效率，减轻了员工负担 [98] 问答环节所有提问和回答 问题: 公司业绩表现的驱动力是什么，面对宽松财政政策如何调整政策，如何看待今年的收入和利润水平？ - 2024年公司在稳定中取得进展，克服了低利率挑战，净利润增长，ROE、NIM和成本收入比处于市场领先水平 [27] - 公司在收入、成本和风险控制三个方面采取措施，优化资产结构，加强零售贷款发展，扩大客户基础，协调金融产品，提高净息差，增加非利息收入贡献 [28][36] - 公司通过优化资产结构、调整信贷服务结构、灵活安排主动负债工具、协调金融产品等措施，保持净息差市场领先水平，提高金融服务能力，增加非利息收入贡献 [36] 问题: 2024年贷款服务稳定扩张，贷款目标是哪些行业，能否预测2024 - 2025年的贷款增长和可能的目标行业？ - 2024年公司支持实体经济，贷款增加1.98万亿元，增长9.83%，在个人住房贷款、消费贷款、信用卡贷款等领域处于市场领先地位 [40] - 科技、绿色和制造业贷款实现两位数增长，房地产贷款增加54.4亿元，京津冀、长三角和珠三角地区贷款也有所增加 [41][42] - 2025年公司将加速适应性实体政策，以科技引领经济增长，支持民营企业，重点关注高科技公司、能源行业、交通运输、养老金贷款、基础设施等领域 [42][43][44] 问题: 公司净息差处于行业领先地位，政策变化和贷款发放变化对净息差有何影响，今年净息差压力是否会缓解？ - 2024年公司净息差为1.51%，处于行业领先地位，公司通过优化资产配置、增加高收益贷款和债券投资占比、响应政府号召增加地方贷款投入等方式，维持净息差水平 [47][48][49] - 公司加强对海外机构的定价指导和控制，优化负债结构，降低负债成本，通过线性管理和有效工具管理定价，使贷款收益率和储蓄利率保持行业领先水平 [50][51] - 由于政策和市场变化，今年净息差仍面临一定压力，公司将加强结构优化和定价系统管理，有信心保持净息差在行业内的竞争力 [52][53] 问题: 去年整个银行业零售贷款风险上升，公司采取了哪些措施，今年是否有信心保持优质的资产管理？ - 2024年公司努力确保贷款平衡稳定，加强风险控制能力，优化风险控制系统，整体风险控制更加有序、集中和可控，零售业务不良贷款率处于较低水平，较上一年降低0.636个百分点 [54][55] - 公司借鉴经验，创新风险控制方法，监测风险，建立预警系统，优化风险控制框架和流程，提高效率，对增量业务采取加速产品升级和优化客户服务等措施 [55][56] - 2025年公司将坚决执行国务院指示，积极应对风险，特别是房地产领域的风险，加强风险缓解能力，优化信贷结构，加强主要战略领域的服务，优化风险管理系统，促进内部风险控制系统，实现对海外机构和子公司风险的穿透式管理 [57] - 公司相信随着中国经济复苏和政府出台更多有利政策，有信心保持稳定的资产质量，关键指标处于合理范围，具备足够的风险补充能力 [58] 问题: 在中央经济工作会议上提到了财政赤字和长期特别国债，公司是否会在这方面加大投入，金融市场服务可能会有哪些变化？ - 2025年政府将实施更宽松的货币政策和积极的财政政策，公司将继续作为主要承销商，加强承销地方和国债的能力，预计债券在总资产中的占比将增加 [61][62] - 公司将充分利用表内外资金，加强信用债券业务，提高债券分销能力，增加债券交易量，针对中小机构，成为优秀的做市商，提高定价和交易能力，促进价格发现和市场流动性 [63][64][65] - 公司将利用包括债券通在内的不同渠道，为持有人民币债券的海外投资者提供高水平金融服务 [65] 问题: 今年公司佣金收入全年增长较前三季度有所改善，驱动因素是什么，第四季度代理服务是否有增长，其他非利息收入项目对利润是否有积极贡献？ - 2024年非利息收入为1387亿元，同比增长8%，佣金收入为1049亿元，同比下降9.35%，与行业趋势一致，但全年降幅较前三季度收窄0.9个百分点，第四季度收窄5%，并实现产品供应正增长 [69][70] - 公司抓住市场机会，实现权益类基金连续三个月增长，保险业务保费占比同比增加6%，佣金收入在总收入中的占比为14.4%，消费金融、财富管理等新领域收入占比达60% [70][71] - 公司拥有更稳定的客户基础，新增700万财富管理客户，信用卡持有人数超1亿，托管服务规模首次超30万亿元，实施超200个并购项目，同比增加30% [72] - 2025年公司将围绕消费市场趋势，加强信用卡、在线支付等服务发展，抓住财富管理和投资多元化机会，推广财富管理基金和保险，为房地产提供服务，增加佣金收入贡献 [73][74] - 2024年其他非利息收入为338亿元，同比增加210亿元，公司抓住市场机会，优化金融资产结构，增加金融投资和交易服务，更好控制保险结构化存款费用，实现同比下降 [74] - 2025年公司将动态优化股权、投资债券和衍生品结构，加强负债成本管理，实现非利息渠道稳定收入 [75] 问题: 中国政府出台政策支持个人购房，2025年个人购房者需求是否有变化，是否有提前还款情况，如何缓解住房贷款风险？ - 个人住房贷款是公司的传统优势和服务重点，公司个人住房贷款余额为1.19万亿元，处于行业领先地位 [76] - 中央政府出台政策支持房地产市场发展，公司个人住房贷款申请显著增加，去年平均申请量全球增长73%，申请受理和发放保持良好势头 [77] - 产品结构方面，二手房贷款稳步增长，占比增加，部分关键城市新房贷款增长迅速，市场需求更加多样化，人们对改善居住环境的需求增加，公司需满足多样化需求，提供更便捷服务 [78][79] - 提前还款较上一年减少6.6%，今年第一季度继续减少，公司将继续提高业务流程效率，但个人住房贷款风险控制仍面临较大压力 [80] - 公司在执行相关政策的同时，加强风险控制措施，个人住房贷款风险暴露得到控制，质量稳定，不良贷款率为0.63%，处于较好水平，公司将优化还款计划，减轻客户还款压力，优化预警系统，利用大数据和数字工具提高风险控制水平，采取多种措施增强处理不良贷款的能力，保持整体资产质量稳定 [81][82] 问题: 公司在MSE ESG评级中获得最高评级AAA，下一步ESG工作有何计划？ - 公司ESG理念追求社会、经济和环境效益，与中国现代化需求和以人民为中心的发展理念一致，公司将ESG关键要素纳入发展框架，形成闭环管理流程 [84][85] - 公司在治理方面，完善具有中国特色的管理体系，明确管理层在ESG中的责任和角色，构建长期协同工作机制，制定详细目标和路线图，提高全行ESG意识 [85][86] - 公司在环境方面，深化绿色金融工作，发挥多牌照优势，加强绿色金融产品创新和服务，实现绿色金融增长20.99%，完善ESG风险控制系统，实施差异化信贷授权政策和风险分类，开展低碳运营，实施无纸化政策，建立内部碳排放管理系统检查，披露范围一和范围二数据，继续完善范围三数据披露工作 [87][88] - 公司在社会方面，积极拓展普惠金融，服务公众养老金融需求，推出首批60个养老金融项目，结合社区养老和老龄人口服务，坚持以客户为中心，倾听客户声音，完善系统和管理框架，定期检查和考核工作，开展培训，重视员工价值，员工满意度保持良好水平 [88][89][90] - 公司在信息披露方面，作为上市公司，密切关注ESG监管政策，完善ESG信息披露系统，参考国际标准，满足各利益相关者需求，重视监管机构建议，努力提高ESG工作水平，促进高质量发展 [91] - 自去年以来，政府、监管机构和香港交易所不断出台ESG政策和法规，明确了目标，公司将关注这些新问题，安排工作，将ESG与五大优先事项相结合，稳步推进ESG工作 [92][93] 问题: 公司是否会考虑使用DeepSeek和相关技术推进银行数字化，能否介绍技术应用案例？ - 公司高度重视AI及相关技术的研发和应用，早在2023年就开始使用大语言模型，利用自身人才和高质量金融数据，对开源模型进行预训练、微调，开发了适合银行规模的金融大语言模型，包括大语言模型、图像生成、代码和编程、多模型大语言模型等，可应用于不同场景，不影响现有系统 [94][95] - 截至2024年底，公司测试了16个版本的金融大模型，使公司能够跟上金融大模型迭代，在不同业务线实现更高性能，金融模型在内部资格考试中表现优异，平均成绩比员工高20分，在22个科目中取得最高分 [96] - 去年12月，DeepSeek推出新模型，公司利用金融数据对其进行微调，并于今年2月部署到工作环境中，提升了全行应用水平和性能 [97] - 截至目前，金融大模型应用覆盖公司一半员工的46条业务线和超200个场景，如生成工作表、信用风险管理、支付结算、托管、ITRND代码检查等，提高了员工工作效率，缓解了风险 [98] - 例如，在信贷审批中，模型可利用金融专家思维链分析企业客户财务状况，自动生成高质量财务分析报告，解决客户经理财务分析能力不足的痛点，将工作时间从几天压缩到几小时；在个人金融中，结合大数据和大金融模型，从大量数据中提取客户信息进行分析，使客户经理能更好满足客户需求，将营销时间从平均30分钟缩短到5分钟 [98][99] - 公司还开发了AI辅助工具、代码解释器和向量知识库等应用，供全集团使用，减轻员工负担，如AI工具包支持员工可视化制定工作计划，解决日常工作中的具体问题，如自动生成普惠贷款尽职调查报告、资产转让和贷款催收通知、检查采购合同等，目前员工已开发数千项不同能力，且数量不断增加，代码解释器可利用金融大模型生成的编程代码进行数据分析，满足员工数据需求，模型可自动编程和分析结果，这些应用无需专业背景，一线员工经过最少培训即可高效解决日常