對(duì)銀行從業(yè)者來說，這是一個(gè)難得的學(xué)習(xí)機(jī)會(huì)，因?yàn)榫W(wǎng)商與微眾兩大互聯(lián)網(wǎng)銀行陸續(xù)公布了2017年年報(bào)，這里面隱含了兩大巨頭做普惠金融的奧秘。
網(wǎng)商與微眾分別從企業(yè)與個(gè)人的不同視角詮釋了普惠金融客戶群體，從做生態(tài)與做平臺(tái)的不同定位展現(xiàn)了普惠金融業(yè)務(wù)模式，資產(chǎn)增速、盈利能力和資產(chǎn)質(zhì)量各有特色。然而歸根結(jié)底兩者核心競(jìng)爭(zhēng)力本質(zhì)是相同的，即基于大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)風(fēng)控和強(qiáng)大的技術(shù)驅(qū)動(dòng)能力。這些或許為商業(yè)銀行小微業(yè)務(wù)和消費(fèi)金融業(yè)務(wù)的發(fā)展提供思考空間，讓我們一起來細(xì)細(xì)的解剖分析一下吧。
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一、定位：金融普惠的關(guān)鍵一步
金融機(jī)構(gòu)根據(jù)自身優(yōu)勢(shì)特點(diǎn)科學(xué)合理圈定服務(wù)客群是金融服務(wù)普惠化、可持續(xù)化的關(guān)鍵一步。我國的現(xiàn)實(shí)狀況是，6000萬戶至7000萬戶小微企業(yè)主和商戶、1.2億至1.5億低收入工薪階層人群、1.8億至2億農(nóng)戶中仍然有相當(dāng)比例的人尚未享受到完善的普惠金融服務(wù)。然而網(wǎng)商和微眾并不是向以上所有未享受到金融服務(wù)的群體都提供服務(wù)。
網(wǎng)商服務(wù)生態(tài)內(nèi)的碼商。網(wǎng)商銀行服務(wù)阿里電商生態(tài)內(nèi)持有二維碼交易的小微商戶、農(nóng)村商戶（又稱為“碼商”），各類中小金融機(jī)構(gòu)。從行業(yè)看，“碼商”主要以服務(wù)行業(yè)的經(jīng)營者為主，其中服裝店、超市便利店、煙酒雜貨等零售商家占19%，餐飲、教育、美容、維修、家政等純服務(wù)性商家達(dá)81%。截至2017年末，網(wǎng)商銀行累計(jì)服務(wù)商戶571萬戶，累計(jì)向小微企業(yè)和小微經(jīng)營者發(fā)放貸款4468億元。以“高頻、小額、短期”借貸為主，線下小微經(jīng)營者平均每筆貸款約7600元，平均資金使用時(shí)長50天，6個(gè)月內(nèi)貸款超過3次的經(jīng)營者達(dá)35%。
微眾主動(dòng)授信白名單客戶。微眾銀行以白名單主動(dòng)授信的個(gè)人客戶為主，七成貸款客戶為大專及以下學(xué)歷，其中大部分從未在任何金融機(jī)構(gòu)獲得過融資。商業(yè)銀行的個(gè)人信貸覆蓋了高信用資質(zhì)的4.2億客戶，互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)性融資則是重點(diǎn)面向7.31億網(wǎng)民中的剩余人群，主要是缺乏信貸記錄的年輕白領(lǐng)、藍(lán)領(lǐng)，特別是90后新興消費(fèi)群體。截至2017年末，服務(wù)了6000多萬用戶，累計(jì)發(fā)放個(gè)人貸款1億多筆，在線發(fā)放貸款8700億元，平均每筆貸款額度約8700元，充分體現(xiàn)了貸款“額度小、頻次高”的特點(diǎn)。
圖1：互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)性融資目標(biāo)人群
圖2：互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)性融資場(chǎng)景
資料來源：人民銀行，中信證券研究部
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二、網(wǎng)商與微眾的異與同
（一）網(wǎng)商銀行：“做生態(tài)”
彌補(bǔ)阿里生態(tài)內(nèi)的融資服務(wù)版圖，數(shù)據(jù)閉環(huán)有利于資產(chǎn)質(zhì)量表現(xiàn)平穩(wěn)。通過分析供應(yīng)鏈內(nèi)容的交易結(jié)構(gòu)，引入核心企業(yè)、第三方企業(yè)等新的風(fēng)險(xiǎn)控制變量，以豐富的交易場(chǎng)景源源不斷地積累沉淀客戶數(shù)據(jù)，是授信與風(fēng)控的基礎(chǔ)。從2016年到2017年，網(wǎng)商不良率基本平穩(wěn)，信用成本（提取準(zhǔn)備金/貸款平均余額）從4.7%降至1.3%。
圖3：網(wǎng)商的信用成本顯著下降
圖4：網(wǎng)商存款規(guī)模約是微眾5倍
數(shù)據(jù)來源：網(wǎng)商與微眾2016、2017年年報(bào)
構(gòu)建完整的小微企業(yè)金融服務(wù)體系，業(yè)務(wù)協(xié)同有利于提高客戶粘性。以支付為入口，通過提供交易、收款、保險(xiǎn)、理財(cái)、到貸款等一系列綜合金融服務(wù)，不斷提升客戶粘性與活躍度（如圖5）。截至2017年末，碼商已超過4000萬家，小微商家通過收錢碼收款將轉(zhuǎn)化為信用積累，即“多收多貸”。網(wǎng)商銀行的存款規(guī)模約是微眾銀行的5倍。
圖5：網(wǎng)商貸作為阿里集團(tuán)服務(wù)小微商戶生態(tài)系統(tǒng)的重要環(huán)節(jié)
資料來源：螞蟻金服公眾號(hào)
（二）微眾銀行：“做平臺(tái)”
做客戶與金融機(jī)構(gòu)的“連接”。依托場(chǎng)景和科技優(yōu)勢(shì)，一端向個(gè)人大眾客戶和小微企業(yè)提供金融產(chǎn)品，一端向金融機(jī)構(gòu)輸出經(jīng)數(shù)據(jù)模型篩選過的客戶，可視為持有銀行牌照的一個(gè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)。
圖6：微眾銀行做平臺(tái)的業(yè)務(wù)模式
資料來源：微眾銀行
微眾資產(chǎn)規(guī)模高速擴(kuò)張受益于消費(fèi)金融行業(yè)紅利。從社會(huì)融資結(jié)構(gòu)看，自2015年至今短期信貸的消費(fèi)貸整體增速顯著高于商戶經(jīng)營貸（如圖5）。2017年底“微粒貸”管理貸款規(guī)模超過1000億元，同比近乎翻倍。
圖7：短期信貸中消費(fèi)貸整體增速顯著高于經(jīng)營貸
數(shù)據(jù)來源：Wind，中國人民銀行
做平臺(tái)的業(yè)務(wù)模式助力微眾獲取高利潤。一是社交入口帶來的流量紅利，微信獲客成本較低。二是較高的貸款收益率。微粒貸利率水平（14-18%）高出網(wǎng)商小微企業(yè)貸款利率3個(gè)百分點(diǎn)以上，生息資產(chǎn)收益率微眾（10.5%）高于網(wǎng)商（8.2%）約2.3個(gè)百分點(diǎn)。三是聯(lián)合貸款業(yè)務(wù)模式提供了較高的手續(xù)費(fèi)收入。手續(xù)費(fèi)收入占比微眾（33.7%）高于網(wǎng)商（13.2%）。微眾與50家銀行聯(lián)合放貸向合作銀行收取5%左右的手續(xù)費(fèi)收入，聯(lián)合放貸貢獻(xiàn)微粒貸75%業(yè)務(wù)量貸款資金的80%由合作銀行提供，降低自有資金投入和資本占用，又大大提高了盈利能力，體現(xiàn)了做“平臺(tái)金融”的互聯(lián)網(wǎng)思維。2017年微眾營收同比增長176%至67.5億元，凈利潤同比增長216%至14.5億元。
（三）相同的核心競(jìng)爭(zhēng)力：數(shù)據(jù)與技術(shù)
盡管網(wǎng)商與微眾的客戶群體、創(chuàng)立定位、業(yè)務(wù)模式等方面有所差異，但其核心邏輯鏈?zhǔn)窍嗤模磩?chuàng)設(shè)場(chǎng)景——導(dǎo)入流量——大數(shù)據(jù)分析——征信并授信，可為商業(yè)銀行發(fā)展普惠金融借鑒學(xué)習(xí)。伴隨金融科技進(jìn)入下半場(chǎng)，客戶的互聯(lián)網(wǎng)培育階段已基本完成，嫁接場(chǎng)景與導(dǎo)入流量對(duì)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)和銀行業(yè)都不是難點(diǎn)。大數(shù)據(jù)處理、分析和決策能力才是整個(gè)邏輯鏈中最具價(jià)值的環(huán)節(jié)，才是銀行做普惠金融的核心競(jìng)爭(zhēng)力。具體體現(xiàn)三方面：
集團(tuán)優(yōu)勢(shì)帶來豐富數(shù)據(jù)沉淀。全面梳理摸清集團(tuán)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)情況是大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用的基礎(chǔ)，集團(tuán)內(nèi)數(shù)據(jù)互聯(lián)互通是全面了解客戶的起點(diǎn)。網(wǎng)商銀行可以獲得基于阿里電商體系內(nèi)的海量交易數(shù)據(jù)，微眾銀行可以獲取基于騰訊社交體系內(nèi)的海量社交數(shù)據(jù)。本質(zhì)就是將客戶在集團(tuán)內(nèi)的一切行為和現(xiàn)象轉(zhuǎn)變?yōu)榭闪炕臄?shù)據(jù)，記錄、分析、融入，實(shí)現(xiàn)對(duì)客戶全方位的描摹。
優(yōu)化算法模型提高實(shí)時(shí)風(fēng)控能力。數(shù)據(jù)只是起點(diǎn)，如何用好數(shù)據(jù)，基于數(shù)據(jù)做出科學(xué)的策略選擇才至關(guān)重要。第一，在客戶群體選擇上，風(fēng)控前置，做有把握的客戶群。一旦篩選出符合條件的客群，就將客群規(guī)模做大，以此分散風(fēng)險(xiǎn)。第二，在具體客戶選擇上，引入新的數(shù)據(jù)和及其學(xué)習(xí)、人工智能等新模式?？蛻艟C合信用評(píng)分體系中，社會(huì)基礎(chǔ)標(biāo)量有2000多個(gè)，中間變量?jī)扇f多個(gè)，關(guān)鍵變量20-30個(gè)。第三，采用“養(yǎng)客戶”策略，從微貸開始，培養(yǎng)客戶的誠信意識(shí)，積累信用積累，真正做到“有借有還、再借不難、額度漸增、價(jià)格漸優(yōu)”。
圖8：綜合信用評(píng)分體系
資料來源：微眾銀行
技術(shù)支撐并引領(lǐng)業(yè)務(wù)。技術(shù)的價(jià)值不只是支持業(yè)務(wù)運(yùn)轉(zhuǎn)，更重要的價(jià)值在于驅(qū)動(dòng)乃至引領(lǐng)業(yè)務(wù)發(fā)展。以強(qiáng)大的信息系統(tǒng)能力實(shí)現(xiàn)降本增效。網(wǎng)商銀行是第一家將核心系統(tǒng)架構(gòu)在金融云上的銀行?！霸啤焙诵男畔⑾到y(tǒng)具備處理海量、突發(fā)性交易請(qǐng)求的能力，擁有復(fù)雜的數(shù)據(jù)模型和數(shù)據(jù)處理邏輯，具備實(shí)時(shí)與高質(zhì)量的服務(wù)處理性能。商業(yè)銀行發(fā)放一筆小微貸款的平均人力成本在2000元，而網(wǎng)商銀行每筆貸款的平均運(yùn)營成本僅為2塊3，其中2塊還是電費(fèi)和存儲(chǔ)硬件費(fèi)用。微眾銀行基于“數(shù)據(jù)分布、管理集中”為原則，設(shè)計(jì)新一代IT架構(gòu)，按客群拆分計(jì)算節(jié)點(diǎn)，有效降低單點(diǎn)節(jié)故障影響面，控制運(yùn)營風(fēng)險(xiǎn)。IT成本方面，單位賬戶每年成本下降4-20%，每客戶整體運(yùn)營成本降至傳統(tǒng)銀行的15%-25%。以開放平臺(tái)引領(lǐng)業(yè)務(wù)合作。將服務(wù)與產(chǎn)品發(fā)布到該平臺(tái)上，外部商業(yè)平臺(tái)及同業(yè)機(jī)構(gòu)等合作伙伴通過開放平臺(tái)可以自主對(duì)接、快速接入。未來將引入?yún)^(qū)塊鏈技術(shù)，更加高效的開展業(yè)務(wù)協(xié)同和資金清算等業(yè)務(wù)合作。
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三、對(duì)傳統(tǒng)銀行普惠金融業(yè)務(wù)的啟示
網(wǎng)商銀行與微眾銀行關(guān)于數(shù)據(jù)整合、客戶定位、數(shù)據(jù)應(yīng)用及業(yè)務(wù)模式等方面的理念與做法，著實(shí)為商業(yè)銀行普惠金融的業(yè)務(wù)開展提供四點(diǎn)思考與啟示。
一是銀行不缺數(shù)據(jù)，但缺數(shù)據(jù)整合。銀行有上萬家遍布全國的營業(yè)網(wǎng)點(diǎn)，有上億人次下載的手機(jī)銀行APP，一切觸達(dá)客戶的渠道都在實(shí)時(shí)產(chǎn)生并沉淀數(shù)據(jù)，如何打破部門與條線壁壘集中數(shù)據(jù)資產(chǎn)、消除“數(shù)據(jù)孤島”現(xiàn)象是實(shí)現(xiàn)“又普又惠”的前提。
二是銀行不缺客戶，但缺有效普惠客戶。新時(shí)代銀行以金融科技為支撐，破解小微企業(yè)與三農(nóng)群體融資難、融資貴的難題。網(wǎng)商銀行之所以能將“服務(wù)農(nóng)村市場(chǎng)”作為發(fā)展戰(zhàn)略之一，就在于聚合阿里巴巴、螞蟻金服整個(gè)生態(tài)協(xié)同的力量，構(gòu)建覆蓋農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的信息數(shù)據(jù)價(jià)值鏈，為鏈上的企業(yè)及農(nóng)戶提供從農(nóng)資采購到農(nóng)產(chǎn)品銷售的整體金融服務(wù)方案，極大提升客戶粘性。商業(yè)銀行也應(yīng)結(jié)合自身優(yōu)勢(shì)資源稟賦和地域經(jīng)濟(jì)發(fā)展特點(diǎn)，明確定位普惠客戶類別（如廣東省可選擇五金類、家電類小微企業(yè)），針對(duì)性提供一攬子的金融服務(wù)方案。
三是銀行不缺人才，但缺數(shù)據(jù)分析專業(yè)人才。數(shù)據(jù)本身并無價(jià)值，只有經(jīng)過建模計(jì)算、分析預(yù)測(cè)并輔助決策，才產(chǎn)生價(jià)值。微眾銀行技術(shù)人員在全體員工中占比57%，成立3年來已聯(lián)合27家銀行共同挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，尋找提升銀行用戶體驗(yàn)的方法與路徑。商業(yè)銀行的技術(shù)人員數(shù)量不低，但數(shù)據(jù)分析專業(yè)團(tuán)隊(duì)較弱，應(yīng)組建跨技術(shù)部門與業(yè)務(wù)部門的數(shù)據(jù)分析師隊(duì)伍，專人專崗，深入挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值。同時(shí)建立完善數(shù)據(jù)分析師持續(xù)的培訓(xùn)與交流機(jī)制、通暢的晉升路徑。
四是銀行不缺服務(wù)普惠的業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)，但缺專業(yè)穩(wěn)定的普惠金融業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)。根據(jù)國務(wù)院要求，五大商業(yè)銀行全部建立了普惠金融事業(yè)部，單獨(dú)核算、單獨(dú)考核，現(xiàn)在全國銀行業(yè)機(jī)構(gòu)在村鎮(zhèn)的覆蓋率達(dá)95%左右，從機(jī)構(gòu)設(shè)置看銀行服務(wù)可以到每家每戶。但實(shí)際執(zhí)行過程中，還需進(jìn)一步理順普惠金融業(yè)務(wù)的授信管理、隊(duì)伍建設(shè)等問題。銀行應(yīng)借鑒“信貸工廠”模式實(shí)現(xiàn)普惠金融業(yè)務(wù)集中授信、精準(zhǔn)定價(jià)，降低運(yùn)營成本。建立專業(yè)的小微客戶經(jīng)理隊(duì)伍，通過專業(yè)化的崗位設(shè)置、系統(tǒng)化的培訓(xùn)、標(biāo)準(zhǔn)化的操作，保證小微業(yè)務(wù)人員各司其職，加之合理激勵(lì)和暢通晉升確保小微業(yè)務(wù)人員的穩(wěn)定性和專業(yè)性。
傳統(tǒng)銀行，加油吧！
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