数智驱动重塑价值：2026银行定价与息差管理研讨会深度解析

行业背景：息差收窄下的“阵痛期”与“黄金窗口期”

在当前的宏观经济环境下，我国银行业正处于一个极其复杂的转型节点。随着利率市场化的纵深推进，传统的靠利差驱动的盈利模式正面临前所未有的挑战。本次在浙江德清举办的“定价质效提升 聚焦价值经营”2026银行定价管理与息差管理研讨会，正是为了应对这一核心痛点而设立。会议汇聚了包括中国科学技术大学国际金融研究院在内的学术力量、神州信息等科技巨头以及近30家重点银行机构，共同探讨在息差持续承压、同业竞争加剧的背景下，如何通过数智化手段寻找新的增长点。

当前银行业的生存环境呈现出以下几个显著特征：

• 监管层面的刚性约束：制度体系已从早期的“引导”转向“刚性约束”，要求银行在合规前提下追求更高质量的利润。
• 利差困局的长期化：微弱的利差反弹并不意味着行业拐点的到来，息差问题已成为银行必须面对的“生死题”。
• 转型路径的迫切性：传统的经验驱动模式已难以应对复杂的市场波动，AI深度赋能不再是可选项，而是银行数字化转型的必由之路。

会议强调，银行不应单纯陷入价格战的泥潭，而应将当前的低息差“阵痛期”视为技术升级与模式变革的“黄金窗口期”，通过差异化竞争和价值经营来重塑核心竞争力。

技术变革：从“经验驱动”到“数智驱动”的定价重构

研讨会的深度聚焦于定价逻辑的“三维重构”。中国科学技术大学国际金融研究院副院长翁清雄提出的观点具有极强的指导意义。他认为，银行的定价基础必须经历从“财务报表”走向“全量数据”的跨越，这意味着定价不再仅仅基于历史成本，而是基于实时流动的市场数据。同时，定价方法需要从“静态”转向“动态”，即能够根据风险波动实时调整；而最核心的转变是定价逻辑从“单笔博弈”走向“关系定价”，即从关注单笔贷款的利差，转向关注客户的综合价值画像。

与此同时，神州信息展示了如何利用企业级AI平台来实现这一重构。通过“智能体市场+Skill商店+Prompt工厂”三大协同引擎，神州信息为银行提供了一套可规模化生产AI能力的架构。其核心创新点包括：

• 智能体管理：将复杂的资产负债管理逻辑转化为AI智能体，实现自动化处理。
• 全场景覆盖：目前的AI应用已覆盖数据治理、流动性风险管理、经营分析等多达18个核心场景。
• 对话式管理：通过“问数、问策”的双中心体系，让业务人员只需通过自然语言交互，即可完成复杂的息差透视与归因分析，极大地降低了管理门槛。

这种从“被动承压”到“主动破局”的转变，本质上是利用技术能力跑赢息差收窄拐点。通过AI在定价智能审批、息差透视化管理、客户行为预测和风险预警四个场景的深度嵌入，银行能够建立起更加精细化的资产负债管理体系。

实战经验：多维策略协同下的价值经营路径

研讨会不仅有理论高度，更有丰富的实战落地案例。浙商银行分享的三年定价管理能力提升专项规划，为同业提供了极具参考价值的“三步走”战略：筑基落地、优化稳价、精细深耕。通过搭建覆盖指导价、成本价、底线价的三层价格管控体系，并引入“议价池”管理机制，浙商银行实现了从“经验判断”到“数据驱动”的跨越。

此外，毕马威中国金融风险管理咨询合伙人陶进伟从专业咨询视角给出了四大主动管理策略，为银行在低利差环境下的生存提供了“避雷针”：

• 深化价值管理：不能仅盯住NIM（净息差），应引入ROTE（调节后运营利润率）和ROIC（投入资本回报率）等综合指标来衡量盈利质量。
• 主动优化资产负债表：从“发起并持有”转变为“发起并分销”，通过加快资产周转来对冲利差收窄。
• 动态模型预测：利用动态资产负债表模型进行情景模拟，实现滚动式的风险预测。
• 强化套期保值：通过利率互换、久期对冲等金融工具，在短期内平抑净利息收入波动，在长期内保护经济价值。

综上所述，本次研讨会传递的核心信号是：数智化是银行定价与息差管理的生存底线。银行必须建立起涵盖监管机构、科技赋能方与同业机构的“协同治理”生态。通过将AI能力融入资产负债经营的每一个毛细血管，从“经验驱动”迈向“数智驱动”，银行才能在复杂的市场波动中，实现从简单的“利差获取”到深层次的“价值经营”的质变。

未来，随着AI智能体技术的成熟，银行的资产负债管理将进入一个感知、洞察、决策、执行、复盘的智能闭环时代，这不仅是技术的胜利，更是银行管理逻辑的全面重塑。