2026年是中国银行业站在“十五五”开局之年的关键节点。面对净息差收窄、资产质量承压、监管趋严等多重挑战，银行正从“规模扩张”转向“价值深耕”。

深耕普惠金融，实现金融服务的进一步下沉，一方面解决个人/家庭与中小企业的金融服务难题，另一方面构建“微场景”深入经济循环的毛细血管，以金融赋能促进提振消费。同时要发挥国际金融优势，凭借银行庞大的服务网络与全面高效的服务体系，为出海企业“走出去”提供全球一体化的金融服务支撑。

▲2026银行升维布局

与此同时，生成式人工智能、区块链、量子计算等前沿技术取得突破性进展，这些新兴技术正在彻底重塑银行业态。2025年被称为“智能体元年”，“一场景一应用、一岗一助手、一客一管家”的智能服务体系初步成型，推动银行业从“数字化”向“智能化”的全面跨越。

伴随而来的是网络与数据安全的崭新课题，对银行在组织架构、风控流程与风控模式等方面提出了更高的要求。

▲中国银行风险雷达图

图源：毕马威

01 场景金融：从“产品中心”到“场景嵌入”，实现金融服务下沉与客户共生

场景金融的核心是“推动金融服务下沉，解决客户具体问题”。传统银行的“产品货架”模式已难以触达真实需求，尤其是在B端产业场景和C端生活场景中。银行应通过数据+场景深度融合，构建“金融即服务”的能力：

产业场景融合：围绕供应链、产业链构建闭环服务，例如通过供应链金融平台，基于真实交易数据为中小微企业提供信用贷款。

民生场景渗透：嵌入政务、医疗、教育、养老等高频场景，提供无感化、便捷化的金融服务。

生态共建：与科技平台、行业龙头、政务系统合作，共建场景生态，实现“金融+产业+服务”一体化。

2026年1月1日起新增值税在银行业的变化👇

1 视同发生应税交易

2 进项抵扣范围调整

部分营销费用进项税抵扣

常见购进餐饮服务、居民日常服务和娱乐服务用于激励、回馈客户的情形。在新法下这类营销活动购进的上述服务将具备抵扣进项税的政策依据。

非应税交易进项税不得抵扣

除法定非应税交易外，其他非应税交易项目主要包括各类信贷资产转让交易、取得非保本、非固定收益和非保底收益的各项投资(同业投资、基金投资、股权投资等)。银行需建立其进项税不得抵扣的管理方案，并关注“混合用途”的成本费用中涉及非应税交易项目的抵扣政策。

长期资产进项税抵扣

本次立法调整了固定资产、无形资产和不动产(统称“长期资产”)的进项税抵扣政策，新增了原值500万以上混合用途长期资产的进项税按照折旧、摊销年限逐年调整要求。

赋能实践视角

通过企业税务数据合规授权与智能分析，为银行提供企业真实经营画像，帮助银行在供应链、园区金融等场景中实现精准获客、动态风控与自动化审批，真正实现“场景即风控、数据即信用”。

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数据采集、金融场景应用、风控

02 科技金融：从“信贷支持”到“全周期陪伴”，服务新质生产力与未来产业

围绕科创企业全周期，从“产品体系、平台赋能、风险管控、业务生态、专业团队”五个方面,打造精准适配、动态响应、嵌入企业成长周期的科技金融服务体系。

1 产品体系:融入科技企业生命周期

(1)初创期：强化政银企协同联动，提供简化审批流程、批量化授信的定制化方案，进一步拓宽早期科创企业的融资渠道。

(2)成长期：聚焦链主企业与上下游关键环节，围绕产业集群设计一体化服务方案，通过上下游协同增信，有效降低单体企业信用风险。

(3)成熟期：基于“商行+投行+资管”的业务模式，为企业上市保荐、再融资、并购重组等资本运作提供综合化一揽子金融服务。

2 平台赋能:夯实科技金融底层能力

在数据层面，整合政府公共数据、园区运营数据、税务信息、知识产权数据、司法征信等多源数据，构建科创企业全维度数字信用画像;

在业务层面，实现线上化智能获客、自动化授信审批、批量化资金投放及全流程可视化管理，将传统数周的审批周期压缩至可控时效内;

在风控层面，嵌入专属风控模型与动态预警规则，对企业研发进展、订单波动、舆情风险等关键指标实施实时监测，将风险管控体系嵌入到科创企业发展的全周期。

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主动找客户、找补贴、查风险

3 风险管控:优化科技金融风控模式

风险定价方面，采用分层定价、组合定价等方式，将政府补贴、风险补偿、股权增值收益等因素纳入整体收益测算模型，实现风险与收益匹配。风险处置方面，探索“不良资产处置+知识产权运营“等新模式，最大限度体现技术价值与产业价值，实现风险与价值的有机统一。

4 业务生态:实现科技金融多元协同

针对风险分散机制，引入政府风险补偿基金、专业担保机构、科技保险公司等主体，共同承担企业潜在风险，有效分散科技金融业务风险；通过增值服务为科创企业提供技术成果对接、市场资源拓展、高端人才引进等发展助力。

03 智能风控：从“人工审批”到“模型驱动”，构建“数据+AI+场景”三位一体体系

风险防控是银行“穿越周期的根本保障”。数字时代的银行风控必须具备实时性、精准性、适应性：

大数据风控：整合企业税务、工商、司法、行为等多维数据，构建企业全景画像。

AI模型赋能：运用机器学习、知识图谱等技术，可以采用“深寻”大模型，实现贷前反欺诈、贷中监控、贷后预警的全流程自动化。

▲大模型思维链

场景化风控：针对供应链、跨境贸易、绿色金融等不同场景，设计差异化风控模型。

赋能实践视角

通过税务数据建模，可帮助银行建立基于“经营健康度”的企业信用评估体系，显著提升中小微企业贷款的风控精度与效率，实现“数据驱动力授信、模型支撑决策”。

04 科技应用促新兴：从“工具赋能”到“能力输出”，大模型与智能体重构银行内核

生成式人工智能、区块链、量子计算等前沿技术取得突破性进展，这些新兴技术正在彻底重塑银行业态。

▲2023-2025年部分战略性新兴行业四个维度指标

大模型在对公信贷中的应用：实现智能审单、合规审查、报告生成，提升审批效率80%以上。

AI智能体：逐步实现“一客一管家”“一岗一助手”，提升客户服务与内部运营的智能化水平。

科技赋能安全：强化数据安全、网络安全、模型风险管理，确保创新不越监管红线。

2026年的中国银行业，不再是简单的资金提供方，而是场景共建者、科技赋能者、风险共担者。通过深度融合场景金融、科技金融、智能风控与前沿科技，银行能够在政策引导与市场变革中找到“立衡”之道，在服务实体经济与自身转型中实现“向新致远”。

赋能实践视角

银行可通过开放API、平台化输出等方式，将自身风控、数据、场景能力赋能给产业生态伙伴，实现从“金融中介”到“科技赋能平台”的转型。