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不爱尖叫的鸡|敢喷中国银行业仍是“当铺思维”! 马云底气何在? 秘密就在“小微之王”网商银行( 二 )


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盈利能力
从盈利能力来看 ， 高净息差带来高ROE ， 净利润成长性强 。
2015年才成立的网商银行无论在营收和净利润的增速上都表现了快速的增长 。 依赖着互联网的流量获客上风 ， 网商银行2016至2019年的营收和归母净利润的年复合增长率达到36.0%和58.5% 。 网商银行2019年的营收和归母净利润分别为66.28亿元和12.56亿元 ， 占民营银行整体的比例分别为15.4%和15.2% 。
详细来看 ， 网商银行比拟传统银行有更高的净息差 ， 2019年网商银行的净息差为4.51% ， 高出上市银行整体净息差2.36个百分点 。 网商银行较高的净息差主要是得益于银行服务客群主要是较难获得传统银行借贷的长尾客户 ， 这类贷款的利息通常比传统银行的贷款利息要高 。 但是因为网商银行的贷款期限短金额小 ， 通常以日利率显示 ， 降低了客户对利率的敏感性 。
2019年网商银行的利息净收入和手续费及佣金净收入占比和传统银行并没有显著的区别 。 而网商银行的高ROA及ROE属性主要是得益于网商银行轻资产的平台式经营 ， 因此ROA和ROE比上市银行整体要高出19bp和3.45个百分点 。
从本钱收入比来看 ， 网商银行的本钱收入比显著高于传统银行 ， 2019年本钱收入比达到42.74% ， 主要是互联网银行相对传统银行有较高的倾销用度和科技研发用度 。 截至2019年底 ， 网商银行的科技人员达439人 ， 占总员工的52.2% ， 科技研发用度为5.51亿元 ， 营收占比为8.3% ， 而传统银行的科技研发用度占收入比例多在1-3%之间 ， 网商银行的研发用度占比显著更高 。
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科技能力
通过大数据科技应用的加持 ， 网上银行的资产质量得到保障 。
目前 ， 网商银行的不良率并没有由于客群较高信用风险而导致不良率抬升 。 并且从拨备覆盖率来看 ， 19年底网商银行的拨备覆盖率为376.32% ， 高于农商行的324.8% ， 拨备覆盖率属于较高水平 。
网商银行的信用风险控制除了水文模型外还得益于与阿里巴巴团体的数据平台合作 ， 拥有一套信用评估系统即芝麻信用 ， 通过云计算、机器学习等方式对小微企业信用情况进行分析 ， 将企业纳入不同维度进行精准的风险度量和刻画 ， 将企业客户的信用风险进行打分 。
而且针对信贷风险的联系关系风险 ， 芝麻信用引入研发风险联系关系云图 ， 挖掘企业之间的联系 ， 评估企业、个人、企业群、行业、地域、产业链等多维度的联系关系风险 ， 有效降低了企业信用风险的多米诺骨牌效应 。 而传统银行对复杂企业授信意愿较低以及中小银行普遍存在数据库较小的题目 ， 对较高信用风险的贷款投放谨严 。
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通过建立在大数据之上的风控模型 ， 网商银行实现了较低的不良率 ， 19年的不良贷款率为1.31% ， 低于19年上市银行的整体不良率水平 。 而银保监会表露的19年农商行整体的不良率为3.90% ， 网商银行的不良率显著低出2.59个百分点 ， 显示了其风险管控上的上风 。
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网商银行在业务上为小微企业提供金融服务外 ， 还与多家金融机构开展合作实现技术的输出 ， 实行“自营+平台”的经营模式 。 网商银行在2018年6月提出启动“凡星计划” ， 包括向同业全面开放蚂蚁金服、阿里巴巴所有的生态场景 ， 以及开放人工智能风控体系和智能化的经营能力 ， 也就是除了面向小微企业的信贷业务外 ， 网商银行还将自身toB真个技术开放给金融同业 ， 从中收取技术费 ， 加强平台属性和中收业务收入 。


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