AI预测2030年中国的银行数将至少减少30%

昨天和孩子聊天说到未来选择什么职业的时候，我提到银行还是不错的选择。因为刚和孩子聊过谷子文化的话题，提到过日本从经济衰退到目前复苏的全过程，孩子一句“等我毕业时候，银行和当时日本一样都关门了”，我竟无言以对。整个春节就都在和DeepSeek对话了，就把这个话题问了DeepSeek。

AI给我的答案是，2030年中国的银行数将至少减少30%。

DeepSeek说中国银行业机构数量从1949年的3家激增至2023年的4500余家，再到2030年预计缩减至2500-3000家，这一剧烈波动背后是宏观经济转型、监管逻辑迭代与技术革命的共同作用。当前银行业数量收缩的核心动因在于，经济增速换挡（GDP增速从10%降至5%区间）削弱规模扩张基础，金融风险显性化（中小银行不良率最高达3.6%）倒逼风险出清，技术替代加速（智能系统替代35%传统岗位）重构行业生态。预计未来七年，政策性重组、市场化并购与技术性淘汰将形成三重过滤机制，推动行业从“数量竞争”转向“质量竞合”。

AI是没有感情和相对客观的，看来的确中国银行业的未来存忧。

忆往昔，制度变迁与需求驱动的双重膨胀

（一）制度性扩张（1984-2015）

中国银行业数量膨胀本质是经济体制转轨的副产品。1984年央行-专业银行二元体系建立时，全国仅有5家银行；至2010年银监会批准首批民营银行时，机构数量已突破3800家。这一过程呈现明显的“政策驱动”特征：

分权化改革催生地方银行：1995年《商业银行法》允许设立城市商业银行，直接刺激机构数量从1994年的18家跃升至2003年的112家。地方政府通过控股城商行获取融资工具，如南京市商业银行（现南京银行）2001年改制时，市财政局持股占比达34%。

普惠金融政策推动基层覆盖：2006年银监会“县域金融服务全覆盖”工程启动后，村镇银行数量从2007年的19家暴增至2017年的1562家。在贵州、甘肃等省，单家村镇银行注册资本最低仅300万元，形成“一县多行”格局。

混业经营试点的机构增生：2012年金融综合改革试验区设立后，温州、珠三角等地涌现社区银行、科技支行等新型机构。仅温州金改三年间就新增各类银行网点217个，占全省增量51%。

（二）需求侧扩张（2001-2018）

经济高速增长期催生差异化金融需求，形成多层次银行体系：

城镇化融资需求:2001-2020年城镇化率从37.7%升至63.9%，对应年均1.3万亿元基建投资缺口。城商行基建贷款占比从2005年的18%升至2015年的41%，郑州银行等机构通过“银团贷款”模式深度绑定地铁、新区建设项目。

民营经济服务缺口：浙江台州三家小微专营银行（泰隆、民泰、台州银行）户均贷款仅68万元，不良率控制在1.2%以下，填补了国有大行的服务盲区。2015年民营银行试点后，微众、网商银行利用大数据将小微企业贷款审批时间从2周压缩至3分钟。

居民财富管理需求：2008-2018年居民储蓄率从38%降至32%，理财需求催生127家银行理财子公司。招商银行“金葵花”客户数突破400万，倒逼中小银行设立财富管理专营机构争夺高净值客户。

看今朝，风险、效率与技术的三重挤压

（一）风险显性化触发监管重组（2017-至今）

资产质量恶化倒逼出：2023年城商行、农商行不良率分别达1.9%和3.6%，河南、辽宁等地高风险机构数量占比超15%。包商银行（2019）、锦州银行（2020）风险事件后，监管层建立“高风险机构处置清单”，要求2025年前完成1600家机构风险化解。

资本约束强化淘汰机制：2024年实施的《商业银行资本管理办法》将操作风险资本计量复杂度提升300%，中小银行合规成本激增40%。河南某农商行测算显示，新规实施后资本充足率将从10.3%降至8.1%，触碰监管红线。

地方政府债务化解驱动整合：35万亿元隐性债务处置要求银行调整资产结构。贵阳银行2023年压降城投平台贷款427亿元，通过并入贵州银行实现资产重构。此类政策性重组预计涉及120家城商行、2.8万亿元资产。

（二）技术革命重塑规模经济边界

数字技术突破最小有效规模：微众银行依托分布式架构，单账户IT成本仅为传统银行的10%，使其能以3000名员工服务3亿客户。相比之下，某东部农商行维持同等客户规模需1.2万人，技术落差直接触发并购需求。

开放银行重构服务半径:招商银行API开放平台接入政务、医疗等287个场景，使其单个网点产能提升5倍。山东省16家城商行共建“齐鲁云”平台后，跨区域客户占比从8%升至35%，削弱了物理网点存在价值。

技术革命冲击风控体系：2026年量子计算商用化后，传统风控模型的破译时间将从10年缩短至10分钟。中小银行因无力承担量子加密技术（单家年投入超2亿元）被迫寻求科技巨头并购，预计淘汰30%区域性银行。

（三）经济转型重构金融需求结构

产业结构升级压缩传统信贷空间：制造业占比从2006年的32%降至2023年的27%，对应企业贷款需求年均下降0.7个百分点。某股份制银行测算，每1个百分点服务业占比提升将减少20亿元传统流动资金贷款。

直接融资发展替代银行功能：2023年A股IPO融资额达5869亿元，债券融资占比升至37%。科创板企业平均直接融资占比达68%，使银行对公业务收入增速从15%降至5%。可以预计随着2024年下半年的股市进一步得到政策支持和全民重视，这块直接融资的功能将进一步加强。

人口结构变化重塑零售金融：90后群体储蓄率较70后低22个百分点，但数字信贷使用率高3倍。平安银行通过“智能化改造”将零售客户经理人均产能提升至1.2亿元，倒逼同业裁撤40%线下团队。

望未来，三层过滤机制下的数量调整

（一）政策性过滤：高风险机构强制退出

清单式处置：银保监会2023年划定“红橙黄”三色预警机构清单，对资本充足率低于7.5%的127家银行实施“生前遗嘱”，要求2025年前完成并购重组。有较高风险的村镇银行和农商行正在开展合并重组，这个过程是不可抗的。

跨区救援机制：借鉴四川银行重组模式（吸收攀枝花、凉山等11家城商行），在东北、西北地区推动形成3-5家省级银行，预计减少机构数量150家。

（二）市场化过滤：效率驱动的兼并浪潮

科技能力并购：目前很多传统银行已经通过联合贷和助贷模式变成科技银行的资金“钱袋子”和线下“卫星仓”，如果未来进一步开放整合重组，预计通过技术导向并购预计减少200家机构。

区域协同整合：长三角地区通过“上海银行+江苏银行+宁波银行”联盟，共享4000万企业数据，使区域内银行数量从58家减至35家。

（三）技术性过滤：数字鸿沟下的被动淘汰

最小规模门槛提升：智能风控系统将银行最小有效资产规模从50亿元提至300亿元，直接淘汰60%村镇银行（约2300家）。

监管科技合规成本：仅以反洗钱系统升级需年均投入800万元，叠加其他各种科技竞争因素，监管合规成本也将给中小银行带来重压，迫使380家农商行放弃独立法人资格。

银行从业人员何去何从

我们可以从日本失落的银行业汲取教训，1990年代银行业裁员38万人，因缺乏再培训导致45%永久退出劳动力市场。银行人一旦没有牌照的庇护，进入充分竞争的就业市场，是一件非常残酷的事情。但如果机构被大量兼并，这也是无法避免的情况。

（一）岗位结构的颠覆性调整

2023年430万银行业从业者中，41%集中在柜面操作等可替代岗位。到2030年，人力结构将发生根本性转变。首先会遇到岗位淘汰潮，柜面操作岗，现存178万人，预计保留48万人，主要转型智能设备督导。典型案例：建设银行"5G⁺智能银行"使单网点柜员从12人减至3人。现金管理岗，37万人中90%会被电子支付和数字人民币系统进一步替代，深圳试点显示，数字货币钱包减少现金处理需求72%，数字人民币发展将会有个奇点会再次加速柜面人员减少。传统信贷岗，92万人的45%被AI审批替代。借鉴网商银行"310模式"（3分钟申请、1秒放款、0人工干预）已处理小微贷款4.1万亿元。可能会有数字风控师、场景金融架构师、绿色金融分析师等新职业的到来，但这些都是不是重人力的了。

（二）区域人力市场的分化重构

银行业人力调整呈现显著地域差异，东部虹吸效应，长三角数字金融岗位占比将从12%升至35%，例如杭州借助AI红利优势，未来科技城集聚23万金融科技人才，上海陆家嘴设立"金融科技人才港"，提供落户、住房等政策红利，进一步做大金融中心。中西部转型阵痛和县域就业空心化， 1600家农商行合并为省级机构后，大量的县域总行机构将被合并，短期至一线消化，但中长期带来的是新增大学生就业的减少和存量竞争上岗。部分岗位会合并吸收至地级市，总体而言是大量减少了。

到2030年，中国银行业将形成"6大国有银行+30省级银行+500特色机构"的新格局。这场变革不仅是机构数量的精简，更是服务模式的质变，核心是数据资产。头部银行将掌控90%金融数据，数据资产规模突破2000万亿元。在此进程中，150万从业者的转型将重塑金融业人力资本结构。当银行员工从"柜面操作者"进化为"数字生态建筑师"，中国金融业将完成从规模驱动到智慧引领的历史跨越。这场人力资本革命，终将成为中国经济高质量发展的关键注脚。