3月21日能配资平台，交通银行发布2024年度业绩，这也是六大国有银行中首家发布财报的大行。
财报数据显示，交行集团资产总额达到14.9万亿元，较上年末增长5.98%。实现营业收入2598.26亿元、净利润（归属于母公司股东）935.86亿元，分别同比增长0.87%和0.93%。
就各界最为关注的问题，包括净息差走势、分红前景、人工智能应用等，交行高管集中进行了回应。
息差压力仍存但有望改善
2024年，银行业息差普遍面临压力。交行执行董事、副行长周万阜表示，将通过优化资产负债结构、提升低成本存款、控制高成本负债等措施，保持息差稳健。
但他也提及，短期内息差仍存在下行风险，主要原因包括：在资产端，受LPR（贷款市场报价利率）下调、存量房贷利率调整等政策性因素影响，行业竞争加剧，资产收益率存在下行压力；在负债端，外部环境变化及客户行为调整，导致存款长期化、定期化趋势延续，推高负债成本。
周万阜认为，尽管息差仍面临挑战，但2025年整体情况预计优于前两年，主要受益于财政刺激、货币宽松、利率治理机制优化，息差稳定性有望增强。
具体而言，在资产端，一揽子增量政策逐步显现效果，支持经济回升，为银行业务发展提供良好环境；积极财政政策落地，“两重”（重大基础设施、重大技术攻关）和“两新”（新型城镇化、新基建）政策加快推进，有助于信贷需求增长；促消费专项行动实施，进一步刺激相关领域的贷款需求，为银行信贷投放和结构优化创造机会。
就负债端来看，适度宽松的货币政策优化银行负债结构，降低融资成本；结构性货币政策工具（如绿色信贷、民营小微企业贷款支持）为银行提供低成本资金来源，提升盈利能力。
此外，利率治理机制也推动竞争秩序改善，有助于降低负债成本，提高净息差稳定性。
在谈及交行的息差管理策略时，周万阜称，主要措施包括：优化资产端，即提升客户贷款占比，特别是“五篇大文章”（战略新兴产业、制造业、科技创新、绿色发展、普惠金融）相关贷款及零售贷款；加强债券投资，优化资产组合，提高整体收益率。
优化负债端亦至关重要，即加大低成本存款拓展，增强客户结算资金留存能力；控制高成本存款规模，持续压降负债成本。
连续13年保持30%以上现金分红率
国有大行作为典型的高分红、高股息标的，分红是投资者最为关注的事项之一。
财报数据显示，交行董事会审议通过2024年利润分配方案，每股派发现金股息0.67元。结合2024年1月已派发的半年度股息，全年合计每股分红0.379元。现金分红总额占归母净利润的32.68%。
交行董事会秘书何兆斌表示，交行已连续13年保持30%以上的现金分红率，在此期间，保持明确的分红预期和稳定的分红比例，增强投资者信心。自2023年起，交行增加分红次数，旨在提升股东的获得感。
不过，相较于2022年和2023年，2024年的股息率略有下降。按照最新分红方案计算，交行A股股息率约5.26%，H股股息率约5.8%，2023年分别为6.77%和8.5%。何兆斌表示，这主要是由于交行股价上涨，但投资回报仍具吸引力。
谈及未来分红情况，何兆斌表示，交行承诺保持分红政策的长期稳定性、可预期性，确保股东回报的连续性。
更深层面推动AI创新实践
值得一提的是，数字化转型始终是交行战略突破口之一，目前AI、大语言模型等技术在银行业有哪些应用场景？交行未来是否会加大投入，重点方向有哪些？此轮AI变革后，管理层认为银行业的金融科技战略会有哪些新的变化？这些问题都受到关注。
交行副行长、首席信息官钱斌表示，交行始终高度关注AI技术的快速发展，并于2021年提出“人工智能+”战略，致力于将AI打造成为交行的新名片。目前，交行主要围绕降成本、控风险、创价值、优体验四大方向推进AI应用。
考虑到AI在实际应用中仍存在不确定性，甚至可能产生“AI幻觉”（即AI生成虚假或不准确的信息），交行采取“先对内、后对外，先局部、后整体”的策略，以确保AI应用的可靠性和可控性。在此基础上，交行优先聚焦降成本和控风险，同时积极探索价值创造和客户体验优化。
AI也有助于银行降低成本。例如，钱斌提及，通过RPA（机器人流程自动化）、OCR（光学字符识别）等技术优化信贷风控流程，减少人工采集、录入、复核、对比的工作量，显著提升效率；推进人机协同，结合大模型+小模型规则，实现一键生成零贷尽调报告和普惠授信报告，使客户经理的报告撰写时间减少超过50%。
同时，在反洗钱、反电诈等领域深度应用AI，也可以提高识别精准度。反洗钱可疑事件核实任务量减少30%，反电诈任务耗时压降30%。
当前，AI还被银行用来设定智能营销策略。例如，依托AI强化客户画像能力，银行可以使大额存单销售转化率提升4倍，有效提升营销效率。
目前，交行的科技投入占营收的5.41%，科技人员在占集团总人数中占比达9.44%。展望未来能配资平台，钱斌提及，交行已正式发布《交通银行“人工智能+”行动方案（2025-2026年）》，将进一步深化核心业务AI应用，在更广范围、更深层面推动AI创新实践，释放智能化红利。
