区域性银行生态研究(一):浙江篇:市场经济(17)
发布时间:2021-06-07
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区域性银行生态研究(一):浙江篇:市场经济引领者,优质银行聚集地
行业研究/深度研究 | 2021年01月03日
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总资产(亿元) 18008 10241 2365 1764 13177 1443 2230 2078 1572 2343 2305 利润表科目/平均资产 营业收入 2.51% 2.69% 2.20% 3.55% 2.92% 2.88% 3.14% 4.73% 5.11% 3.22% 2.95% 1.85% 利息净收入 1.78% 1.97% 1.61% 3.26% 1.50% 1.61% 2.05% 3.76% 3.86% 1.78% 1.53% 1.57% 利息收入 4.15% 4.61% 3.99% 5.19% 3.52% 3.71% 4.39% 5.87% 6.29% 4.97% 4.25% 4.64% 利息支出 -1.84% -2.65% -2.38% -1.93% -2.02% -2.10% -2.34% -2.12% -2.43% -3.20% -2.72% -3.06% 中间业务收入 0.28% 0.27% 0.17% 0.12% 0.15% 0.64% 0.19% 0.07% 0.37% 0.32% -0.16% 0.20% 其他非息收入 0.45% 0.46% 0.42% 0.17% 1.27% 0.64% 0.90% 0.90% 0.88% 1.13% 1.57% 8.00% 管理费用 -0.68% -0.71% -0.63% -1.09% -0.60% -0.99% -1.14% -1.73% -2.29% -1.67% -0.95% -0.78% 信用减值损失 -0.80% -1.10% -0.80% -1.07% -1.14% -0.61% -0.38% -0.34% -0.59% -0.75% -0.95% -0.69% 所得税 -0.12% -0.09% -0.07% -0.29% -0.18% -0.12% -0.32% -0.58% -0.45% -0.21% -0.21% -0.05% 其他因素 -0.03% -0.04% -0.02% -0.02% -0.14% -0.03% -0.02% -0.02% -0.09% -0.04% -0.03% -0.03% ROA 0.89% 0.76% 0.68% 1.08% 0.85% 1.13% 1.27% 2.05% 1.69% 0.56% 0.81% 0.30% 权益乘数 13.65 14.96 16.25 10.32 12.08 13.38 10.04 11.13 12.77 13.58 12.86 17.13 ROE 12.12% 11.41% 11.03% 11.11% 10.31% 15.16% 12.76% 22.78% 21.57% 7.60% 10.41% 5.18% 利润表科目/平均总资产 样本内排名 营业收入 9 10 3 7 8 5 2 1 4 6 11 利息净收入 5 7 3 11 7 4 2 1 6 10 9 利息收入 6 9 3 11 10 7 2 1 4 8 5 利息支出 8 6 1 2 3 5 4 7 11 9 10 中间业务收入 4 7 9 8 1 6 10 2 3 11 5 其他非息收入 9 10 11 3 8 5 5 7 4 2 1 管理费用 3 2 7 1 6 8 10 11 9 5 4 信用减值损失 10 7
9 11 4 2 1 3 6 8 5 所得税 3 2 8 5 4 9 11 10 6 6 1 其他因素 8 1 1 11 5 1 1 10 9 5 5 ROA 8 9 5 6 4 3 1 2 10 7 11 资料来源:公司财报,华泰证券研究所
小微业务:IPC 模式严控下沉客群质量
小微市场空间广阔,台州模式特色鲜明。目前小微业务主要通过三种模式开展,IPC 、信
贷工厂和互联网金融。IPC 模式主要适用于传统的小微特色小行,信贷员通过深入社区的
方式,获得客户的多维信息,根据人工经验决定是否授信;信贷工厂模式则主要适用于全
国性银行,将客户信息处理为标准化数据后,输入模型决定授信结果,效率有一定提升;
互联网模式则主要适用于互联网银行,对大数据源的要求较高,客户覆盖面较窄,但可实
现小范围内客户的批量自动化授信。浙江小微客户资源丰富,铸就众多小微特色行,有“全
国小微看浙江,浙江小微看台州”的说法。省内小微银行主要采用IPC 模式展业,其中特
色最为鲜明的则为“台州模式”。
图表37: 小微业务三种主要模式总结
IPC 信贷工厂 互联网金融 主要原理 信贷员收集客户的多维度数据,包括软信息,基于人工经验判断是否授信。业务全流程均依靠人工处理。 将客户信息处理为标准化数据后,可输入模型,进行授信决策。 利用线上现有大数据,通过模型自动对客户
进行贷前审批,并实时跟踪客户信用情况,
进行贷后预警。
优势 对客户及时跟踪,为客户提供优质服务,与客户粘性较高。 流程相对标准化,可复制性提升,效率提高,但对系统建设有一定要求。 自动化程度高,放款效率高,除研发投入外,放贷成本较低。
劣势 人均覆盖客户数有上限,且流程难以标准化,不利于快速异地复制,对客户经理要求较高。 贷前调查仍需大量员工,模型需要不断迭代升级。
依赖大数据源,客户覆盖范围较为有限。
适用银行
小微特色小行 全国性银行 互联网银行 资料来源:德国国际项目咨询公司官网,新加坡淡马锡金融控股集团官网,网商银行官网,华泰证券研究所
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