江苏银行：稳健经营实力彰显，风险防控筑牢“安全堤”

作者 | 胜马财经 李察

在竞争激烈且复杂多变的金融市场环境下，江苏银行在业绩增长、资产质量把控及风控体系建设等方面展现出独特优势，为金融业发展提供了值得借鉴的样本。

胜马财经注意到，2024年，江苏银行在经营发展中呈现出诸多亮点。从业绩快报数据来看，该行实现营业收入808.15亿元，同比增长8.78%；归母净利润达318.43亿元，同比增长10.76%。资产质量上，2024年末不良贷款率低至0.89%，处于上市以来最低水平，拨备覆盖率为350.10%，风险抵补能力较强。风控工作成效显著，通过构建“1+3+N”风控管理体系，并借助自主研发的“智慧小苏”大语言模型赋能风控领域，在规则组件化、合同智能质检、地址智能比对等方面取得突破，提升了整体风控水平。这些成绩表明江苏银行经营具备稳健性，在行业内竞争力不断增强。

2024年，江苏银行在业绩方面取得了显著增长，多项数据体现出其良好的发展态势。从营业收入来看，808.15亿元的成绩相较于上一年增长8.78%，这一增长幅度在已发布快报的上市银行中表现突出。与已披露2024年业绩快报的16家上市银行平均约3.53%的营业收入增长率相比，江苏银行优势明显；其净利润也同样实现可观增长，达到318.43亿元，同比增长10.76%。这一增速在同业中也处于前列位置，反映出江苏银行盈利能力不断提升。这种利润增长并非偶然，而是多种因素共同作用的结果。

胜马财经注意到，资产规模的扩张是业绩增长的重要支撑。江苏银行2024年末总资产达到 39518.14亿元，同比增长16.12%，显示出江苏银行在市场中的影响力不断扩大。各项存款余额和贷款余额也保持稳定增长，存款余额21158.51亿元，较上年末增长12.83%，贷款余额20952.03亿元，较上年末增长10.67%。存贷款规模的增长，一方面反映出客户对江苏银行的信任和认可，另一方面也为银行开展各类业务提供了充足的资金保障。

在效益指标上，江苏银行的加权平均净资产收益率为13.59%，近年来净资产收益率（ROE）与资产收益率（ROA）两项指标一直居于行业头部水平。这表明江苏银行在资产运营和股东回报方面表现出色，能够高效利用资产创造价值，为股东带来良好的收益。

从业务布局来看，江苏银行多元化的业务结构为业绩增长提供了有力保障。在公司金融领域，通过加大对实体经济的支持力度，为企业提供多样化的金融服务，推动了公司业务的发展；在零售金融方面，不断优化产品和服务，如江苏银行App月活跃客户已超700万，稳居城商行榜首，增强了客户粘性，促进了零售业务的增长；金融市场业务也在不断创新和拓展，提升了银行的整体盈利能力。

胜马财经注意到，江苏银行在资产质量把控上成效显著，不良贷款率连续9年下降，从2016 年末的1.43%降至2024年末的0.89%，这一数据直观地反映出其信贷资产质量的持续优化。

在银行业整体面临息差收窄、资产质量承压的背景下，江苏银行能够取得这样的成绩，得益于其严格的信贷管理和风险防控措施。在贷款审批过程中，江苏银行建立了一套完善的风险评估体系，对客户的信用状况、还款能力、行业前景等进行全面评估，确保贷款投放的安全性。同时通过加强对贷款资金流向的监控，及时发现潜在风险并采取相应措施，有效降低了不良贷款的产生。

拨备覆盖率作为衡量银行风险抵补能力的重要指标，江苏银行在2024年末达到350.10%，远高于行业平均水平。2024年四季度末，商业银行平均拨备覆盖率为211.19%，江苏银行与之相比高出138.91个百分点。充足的拨备为银行应对潜在风险提供了坚实的保障，当面临经济波动或不良贷款增加时，能够及时进行核销和处置，减少对银行经营的影响。

横向对比不良贷款率，2024年四季度末商业银行平均不良率为1.50%，江苏银行的不良贷款率较行业均值低0.61个百分点，处于行业领先地位。这使得江苏银行在资产质量方面稳居商业银行第一方阵，资产安全性得到充分保障。稳定的资产质量不仅增强了投资者对江苏银行的信心，也为其可持续发展奠定了坚实基础。

在数字化时代，江苏银行积极创新风控体系，构建了“1+3+N”风控管理体系，全方位提升风险识别、评估和控制能力。这一体系以大数据为基础，将风险防控贯穿于银行业务的各个环节，实现了对风险的全面、精准监控。

胜马财经了解到，在AI技术赋能各个领域的当下，江苏银行自主研发的“智慧小苏”大语言模型在风控领域发挥了重要作用。在规则组件化方面，江苏银行剖析数百个风控模型的底层逻辑，提炼出超4000条适用规则，生成约800项常用组件。这些组件支持通过特征标签进行查询，并基于规则进行单产品回溯和多产品对比，提高了风险管控能力。

依托“智慧小苏”大语言模型服务平台，规则组件化工作通过数据收集清洗、组件智能生成与人工审核三大阶段，实现组件高效生成与精准合并，组件准确率超90%，规范了风控模型的开发和维护流程。

在合同智能质检方面，传统AI模型在处理复杂合同信息时存在困难，江苏银行利用“智慧小苏”的语义理解和实体识别能力，结合OCR技术，实现对非制式合同的高效扫描，提取合同供需方、签订时间、交易货物等多种文本信息。基于提取的关键字段，构建专业的风险控制模型，对合同双方信息进行智能检测，在授信过程中对风险较高的交易提前发出预警。自上线以来，该场景已实现数千份贸易合同的智能质检，文本提取准确率超 95%，简化了合同质检流程，助力分支行更高效地完成受托支付合规性审核。

针对小微个体户贷款中地址校验难题，江苏银行采用“智慧小苏”与规则匹配相结合的方法，对地址信息进行预处理、拆解及相似度计算等操作。通过收集与标注大量地址数据，持续迭代优化模型，减少边缘情况的影响。

例如，当省、市、区信息不完全一致但街道和门牌号等关键信息一致时，大模型仍能准确判断多个地址是否指向同一地点，风险识别准确率达99%。该方法已逐步推广至行内其他与地址相关的业务场景，提升了整体业务处理效率和风险防控水平。

江苏银行在2024年的经营发展中，通过稳健的业绩增长、稳定的资产质量以及创新的风控体系，展现出强大的竞争力和发展潜力。未来，随着金融科技的不断发展和市场环境的变化，江苏银行有望继续深化金融创新，进一步优化业务结构，提升服务实体经济的能力。