每一轮技术浪潮，都会重新定义银行业的竞争方式。

过去，银行竞争主要看网点、资本、牌照和客户基础；之后，移动互联网改变了银行触达客户的方式；如今，以大模型为代表的新一轮人工智能浪潮，正在把竞争推向更深一层：谁能把数据、算法、算力和业务流程真正打通，谁就可能在下一轮银行业竞争中获得新的位置。

苏商银行2025年年报，值得放在这个背景下观察。如果只看资产规模、营业收入和利润，这是一份稳健的年报。2025年末，苏商银行总资产达到1655.16亿元，全年实现营业收入58.08亿元，净利润11.60亿元；不良贷款率1.37%，流动性比例139.04%，优质流动性资产充足率397.03%，主要风险指标保持在较稳健区间。

但更值得关注的，并不只是这些经营数字。

真正藏在年报里的，是一家数字银行如何在银行业息差收窄、信用环境下迁、客户竞争加剧的大背景下，用金融科技和金融大模型寻找自己的确定性。换句话说，这不只是一份银行年报，也是一份中小银行数字化突围的观察样本。

一、破除规模执念：越是不确定，越要做“确定性”的事

看银行年报，不能只看规模，也不能只看利润。尤其在当前银行业环境下，真正关键的是：一家银行有没有形成穿越周期的能力结构。

2025年，银行业面对的压力并不轻松。经济动力换挡、房地产行业调整、民间投资承压、企业现金流压力上升、息差收窄、优质客户竞争加剧，这些都让银行经营进入更精细、更审慎、更拼能力的阶段。

在这样的环境中，苏商银行仍实现资产规模、营业收入、存款规模、科技投入和风险管理能力的同步推进，说明其增长并非单纯依靠规模冲动，而是建立在相对清晰的经营逻辑之上。

这套逻辑可以概括为一句话：越是不确定，越要做确定性的事。

苏商银行反复强调“研发先行，做确定性的事”。这不是一句口号，而是一种经营理念。它意味着银行不能只凭经验投放，不能只靠价格竞争获客，也不能只在宏观趋势中被动摇摆，而要通过研究、技术、数据和组织机制，把不确定的市场拆解成一个个可识别、可验证、可经营的小场景。

这也是中小银行尤其需要回答的问题。

大行有规模优势、网点优势、综合牌照优势和客户沉淀优势。中小银行如果仍然在同一套规模逻辑里竞争，很容易陷入价格战、流量战和同质化竞争。真正的出路，不是简单“做大”，而是先把自己做“深”、做“细”、做“准”。苏商银行展示了一种可能性：中小银行也可以通过数字技术、场景研究和组织响应能力，把规模约束转化为能力优势。

二、跨越基建狂热：金融科技从成本项，走向核心生产力

过去很长时间里，银行谈金融科技，容易被理解为系统建设、渠道改造、线上化运营，甚至是成本投入。但从苏商银行的年报看，金融科技正在从后台支撑，走向前台经营，成为一种生产力。

年报显示，苏商银行每年将营业收入的6%—8%投入科技研发，自2023年起，又将科技投入的10%专项用于人工智能领域，每年投入3000多万元，已连续投入3年。更重要的是，这些投入并没有停留在“建系统”“上平台”的层面，而是进入了真实业务链条。

截至2025年，苏商银行AI技术已在超过110个业务场景中落地，2025年新增AI场景69个，形成“技术研发—场景落地—价值转化”的闭环。它还设立了南京市金融大模型工程技术研究中心，把金融大模型从技术概念转化为持续研发和业务应用的工程能力。

这里面有一个值得注意的变化：金融科技不再只是提高效率的工具，而正在成为银行识别客户、管理风险、优化流程和配置资源的基本能力。

这也是为什么“研发先行”四个字很关键。在银行经营中，很多风险并不是突然出现的，而是早就埋在行业、客户、场景和交易结构之中。谁研究得更早、更细，谁就更可能提前识别机会，也更可能提前避开风险。

苏商银行围绕125个细分行业开展研究，重点关注产业聚集、需求共性、交易活跃度高的小场景、微客户和重点产业链，并由业务经理、风险经理、产品经理、合规经理、行业研究员组成研究团队。这种机制，实际上是在把“人”的行业经验、“数据”的识别能力和“技术”的处理能力结合起来。

金融科技最好的证明，不是实验室里的模型参数，而是业务流程里的效率提升、风险收敛和客户可得。如果技术不能进入业务，金融科技就容易变成展示；如果技术不能改善风控，金融科技就只是包装；如果技术不能服务实体经济，金融科技就失去了金融本身的意义。

三、告别外围打样：大模型的价值，必须在信贷主流程里验证

今天，几乎所有银行都在谈大模型。但大模型在银行业真正的价值，不在于能不能写材料、做问答、生成报告，而在于能不能进入最复杂、最核心、最需要专业判断的业务流程。

对银行来说，这个流程首先就是信贷。

信贷是银行的核心业务，也是风险最集中的地方。获客、尽调、审批、合同、预警、贷后、催收、审计，每一个环节都涉及大量数据、复杂判断和风险责任。AI如果只能停留在外围场景，价值有限；只有进入信贷主流程，才能真正检验其能力。

从苏商银行年报看，它的大模型应用正在向这一方向推进，技术落地已经呈现出规模化特征：

产业链地图AI助手： 动态识别产业链关键节点，配合差异化营销与风控模型，提高营销获客效率；

AI尽调助手： 支持远程自证尽调，将单户材料审核从一天压缩至5分钟；

AI审批助手： 围绕纳税、流水、财报构建“黄金三角”风控体系，使500万至2000万元级贷款全流程自动化率提升至85%以上，500万元以上审批时效压缩50%；

流水解析助手： 突破第三方银行模板限制，解析行级准确率超过99.9%，单份处理效率提升30倍。

这组数据背后，真正值得关注的不是“快”，而是“可控地快”。

银行信贷不能只追求效率。没有风控的效率，是风险的加速器；没有解释的智能，是治理的黑箱。苏商银行把AI用于信贷，不只是压缩时间，更是通过数据解析、模型判断、人工复核和流程治理，把信贷决策变得更结构化、更可追溯。

这也是金融大模型区别于一般通用大模型的地方。通用大模型强调语言生成能力，金融大模型更强调场景理解、风险识别、合规边界和业务闭环。银行不是简单追求“模型更聪明”，而是要让模型在真实经营中更可靠、更稳健、更可审计。

四、拒绝盲目跟风：中小银行的突围，是底层能力的重构

苏商银行年报最值得讨论的地方，恰恰不只是它做了哪些AI项目，而是这些项目背后呈现出的能力重构。

一家数字银行的竞争力，不只在前端应用，更在底层基础设施。

苏商银行在年报中提到，持续深化数据底座自主可控建设，打通数据采、管、湖、资、用全链条；构建多源异构数据高性能安全交换能力，数据安全流转效率较上年提升约2倍；通过计算资源智能弹性调度，提高算力有效利用率超过30%；LLMOps平台算力达到22.6Pflops，支撑千亿级模型部署。

这些内容听起来不像前端应用那样容易传播，但恰恰是金融科技真正的底座。

因为大模型不是“接入一个模型”就能解决问题。没有高质量数据，大模型就缺少金融语境；没有算力调度，大模型就难以稳定运行；没有安全治理，大模型就不可能进入核心业务；没有流程重构，大模型就只能停留在办公辅助。

所以，真正的金融科技竞争，表面看是应用，背后看是基础设施；表面看是模型，背后看是组织机制。

对中小银行来说，这一点尤其重要。中小银行不可能简单复制大行的规模路径，也不应该盲目追逐大而全的技术体系。更现实的选择，是围绕自身客户、区域、行业和场景，形成“小切口、深研究、快响应、强风控”的能力闭环。

苏商银行的探索，正是在这个方向上提供了一个样本。它服务的不是抽象的金融科技概念，而是普惠小微、科创企业、消费金融、绿色金融、产业链金融这些具体领域。

这说明，金融科技的落点最终还是金融服务。如果AI只是让银行内部流程更快，却没有让小微企业融资更方便、让科创企业融资更匹配、让消费者服务更有温度、让风险管理更稳健，那么它的价值就是不完整的。

金融科技不是为了让银行显得更“科技”，而是为了让金融更简单、更普惠、更安全、更有效。

五、结语：数字银行价值重估的下一程

纵观苏商银行的2025年，其最大的启示在于：中小银行在“十五五”规划开局之年的生存之道，绝不是与国有大行拼规模、拼资本，而是拼技术基因与组织敏捷度。

当DeepSeek等大模型正以肉眼可见的速度重塑千行百业时，苏商银行通过前瞻性的“科技密集、知识密集”布局，已率先将AI熔铸进了信贷审核、风险治理与业务创新的血脉之中。数字技术叠加“以奋斗者为本”的敏捷体制机制，构筑了其坚实的底层壁垒。

历史反复证明，真正能穿越周期的金融机构，永远是那些敢于在低谷期向内重构、在不确定性中拥抱技术演进的先锋。苏商银行这份稳健与科技感并存的财报，不仅是自身高质量发展的一座里程碑，也为整个银行业在智能时代的价值重估，提供了一个极具穿透力的注脚。