在銀行業，零售金融一直被視為“必爭之地”。然而，面對市場波動與周期考驗，真正實現高質量、可持續的零售金融轉型并非易事。
從近期公布的A股上市銀行半年報看，在42家上市銀行中，有28家銀行披露了截至2025年6月末和2024年年末的個人貸款不良率，其中，僅3家銀行2025年6月末的個人貸款不良率較2024年年末有所下降。
信用卡不良率仍呈上升趨勢
Wind數據顯示，上述28家銀行中，僅江蘇銀行、興業銀行和平安銀行3家2025年6月末的個人貸款不良率較2024年年末減少，1家持平，其余24家銀行個人貸款不良率有所上升。
招商銀行副行長王穎在2025年中期業績發布會上表示，今年以來，零售信貸全行業，無論是在發展端還是在風險端都遇到了前所未有的挑戰，零售信貸風險上升趨勢未見拐點。王穎指出，在發展端，受市場環境、信貸需求等多方面的影響，零售信貸全市場的增量大幅下降；在風險端，受整個經濟增速放緩、房地產市場下行、居民收入水平下降、客戶還款能力和還款意愿等因素的影響，零售信貸也出現了全行業的風險上升趨勢。
南開大學金融發展研究院院長田利輝認為，目前零售信貸風險呈現上升趨勢，這是經濟周期與結構轉型的疊加結果。當前居民收入增速放緩、房地產下行壓力持續，導致還款能力弱化，而信用卡客群下沉更放大風險敏感度。
田利輝向《中國經營報》記者分析稱，目前信用卡業務風險壓力最大。客群下沉導致資產質量承壓，行業不良率持續攀升，成為零售信貸風險的“先導指標”。其次，住房裝修、教育貸等大額消費貸款因資金用途監管難、收入波動影響大，風險也較高。而且，如果經濟持續承壓，信用卡業務風險仍可能上行。
在王穎看來，信用卡的客群相較零售信貸更加下沉，對風險的敏感度更高。因此信用卡風險形勢的變化，可作為零售信貸風險變化的先導和重要的參考。信用卡全市場的不良率仍然呈明顯的上升趨勢，未見拐點。從信用卡看零售信貸，零售信貸風險的明顯上升是從去年開始，風險還在暴露過程中。
某城商行零售部門負責人王潤石向記者補充道，目前平臺合作類消費貸款風險等級最高，其核心癥結在于“數據依賴陷阱”——銀行過度依賴平臺提供的用戶畫像，而助貸機構通過流量壟斷形成數據黑箱，導致風控模型失真。助貸新規要求銀行自主開展風險評價后，部分機構因缺乏原生數據積累，不得不面對“停貸則規模暴跌、續貸則不良高企”的兩難。
另外，王潤石提示道，高房價城市抵押經營貸的隱性風險值得警惕，深圳方面的數據顯示房價每下跌10%，抵押貸逾期概率上升1.2個百分點；更復雜的是“用途穿透難”問題，約15%的此類貸款違規流入樓市，一旦抽貸將引發連鎖反應。
零售信貸風險壓力或延續
面對零售信貸風險上升，銀行業正在積極應對。部分銀行已在風險防控方面取得顯著成效。
Wind數據顯示，截至2025年6月末，興業銀行和平安銀行的信用卡不良率以及個人住房不良率均較2024年年底有所減少，其中興業銀行信用卡不良率降低0.36個百分點，個人住房不良率降低0.06個百分點；平安銀行信用卡不良率降低0.26個百分點，個人住房不良率降低0.19個百分點。
興業銀行副董事長、行長陳信健說，這幾年，興業銀行下大力氣，推動房地產、地方政府融資平臺、信用卡三大領域風險化解和業務轉型，通過總行領導掛鉤督導與風險防控敏捷小組攻堅等機制，取得良好成效，新發生不良峰值已經過去。
平安銀行黨委書記、行長冀光恒在業績說明上強調，該行零售業務的風險結構已發生顯著變化。冀光恒表示，兩年前該行就開始主動調整，如今零售貸款不良已出現明顯拐點，高風險資產壓降成效顯著。
平安銀行管理層透露，上半年該行持續壓降“新一貸”、信用卡等中高風險業務規模，其中，信用卡余額較高峰時期壓降超過1000億元。
王潤石認為，當前零售信貸風險仍處于結構性釋放期，拐點尚未出現，這種壓力至少將延續至2026年一季度。從數據看，今年二季度行業零售貸款不良率雖微降至1.27%，但結構性矛盾突出，部分銀行的平臺合作類消費貸不良率更是高達12.37%，形成顯著風險敞口。
王潤石建議，銀行零售業務的風控體系需進行范式革新，擺脫對抵押品的過度依賴。可參考廣州市試點的“信用融資服務官”制度，通過網格化服務采集企業用電、用工等非財務數據，將小微貸審批通過率提升15個百分點的同時，不良率控制在1.5%以下。
談及下一步零售業務的發力方向，田利輝認為，零售業務突圍的關鍵在于“質效雙升”。一是科技賦能精準風控，實現不良率下降；二是聚焦高價值客群，放棄低質量增量，轉向“優質客戶+優質區域”；三是深化場景化服務，將金融嵌入教育、醫療等民生場景，提升黏性。務必避免盲目擴張，以“質量換增長”才是可持續路徑。
王潤石向記者分析稱，銀行突圍的核心是從“資金放貸”轉向“價值創造”，構建“服務－數據－生態”三位一體模式。在客戶經營層面，可借鑒“生命周期陪伴”理念：針對Z世代設計“職業培訓分期+實習對接”產品，結合養老金上調政策開發“養老社區入住權+理財”組合產品，將金融服務嵌入生活場景。另外，B+C聯動是關鍵突破口。通過C端消費數據反哺B端服務，例如為社區商戶提供“收銀系統+庫存融資+會員管理”一攬子方案，既降低獲客成本30%以上，又通過交易數據優化風控模型。在技術應用上，聯邦學習技術可實現“數據可用不可見”，解決小微客戶信息不對稱難題。
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