2026年对美国银行而言可能是一个定义性的年份。宏观经济不确定性、消费者情绪分歧和持续的高通胀可能考验银行的收入和盈利能力，尽管强劲的资本地位提供了弹性。银行可能被迫捍卫利润率，多元化服务收入，并准备应对来自非银行实体的竞争。
宏观经济展望
美国经济在2026年可能出现三种情景：下行情景（关税影响加剧，通胀上升，劳动力市场紧张）、上行情景（风险保持 dormant，经济保持稳定）和最可能的中线情景（经济短暂停滞后迅速复苏，GDP 增长率预计达到 1.4%，低于 2025 年的 1.8%）。消费者情绪可能进一步受到考验，从而影响支出。家庭债务达到 18.4 万亿美元的峰值，消费者信心下降，但富裕阶层继续消费并感到更自信，而中产阶级感到“被挤压”。企业支出前景不明朗，AI 相关项目可能推动投资，但关税的不确定性可能抑制企业信心。就业市场开始显示出疲软迹象，职位空缺减少，年轻工人失业率上升。通胀预计在 2026 年保持在约 3.2%，美联储可能降息至 3.125%。收益率曲线预计会变陡峭，长期收益率可能保持高位，而短期收益率可能下降。
银行收入和盈利能力
银行在 2025 年前三个季度的收益表现出韧性，但 2026 年净利息收入可能面临压力，主要受利率下降和经济增长放缓的影响。存款成本应继续下降，但存款竞争可能仍然激烈。贷款增长可能随着利率下降而回升，但非利息收入增长将继续成为关键收入驱动因素，包括投资银行、资本市场、财富管理和服务费。预计 2026 年银行将更加关注成本控制，但 AI 对生产力的积极影响预计将继续。
稳定币带来的机遇和挑战
2026 年可能是银行评估稳定币潜力的关键一年。稳定币可能对存款流量和传统支付渠道构成挑战。银行需要决定是否发行、托管、处理或合作。代币化存款可能成为银行的替代策略。稳定币的增长可能对银行存款构成威胁，超过 1 万亿美元的资金可能面临风险。银行需要加强基础设施和能力，并考虑在 GENIUS 法案规则最终确定之前制定策略。
AI 的应用和发展
2026 年可能是银行全面实现 AI 驱动的关键一年。目前，许多银行的 AI 实施受到数据基础设施薄弱、合规需求、遗留系统和内部变革阻力的影响。银行需要采取以下措施来超越孤立的 AI 项目：
- 制定更清晰、更统一的 AI 战略和愿景
- 建立更清晰的 AI 责任和治理结构
- 重新评估“自建还是购买”的决策
- 以纪律严明的方式衡量投资回报率
- 准备应对新的行业特定模型和自主 AI
- 加强现代、适合 AI 的基础设施和数据架构
金融犯罪风险
金融犯罪风险正在升级，AI 驱动的欺诈、制裁复杂性和成本上升都在加剧。银行需要转向更动态和技术驱动的方法来打击金融犯罪。AI 和技术创新可以帮助缓解风险，例如总结客户风险、评分警报和起草案例摘要。银行需要整合第一线和外部数据，并建立强大的数据平台来支持反洗钱工作。监管机构可能放宽一些监管负担，鼓励银行采取更灵活的方法来管理风险，并建立综合风险模型来应对未来的挑战。
