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中金 互联网银行:详解行业业态 科技能力是核心要素

中金 互联网银行:详解行业业态 科技能力是核心要素

  2014年成立,近两年体现出较强的成长性和盈利性。我们认为,金融科技赋能的数字化运营模式支持其低成本获客和经营,场景数据以及后续分析运用能力决定了其成长潜力和风控质量。

  互联网自2014年成立至今,除百信为银行系独立法人的直销银行外,其他均为民营银行属性。互联网银行股东背景大多包括互联网公司,目标客群以B/C端长尾为主。互联网银行获客几乎全部源自线上,与银行的网上银行等线上入口有重叠。目标客群定位亦有所区分:微众/网商/苏宁/亿联/新网专注小微、个人等群体,众邦/中关村银行则侧重于科创/企业客户。

  相当机构已进入业绩高增长阶段,微众银行指标领先。目标客群聚焦B/C端长尾客群且已盈利的互联网银行(微众/网商/苏宁/亿联/新网)整体资产/营收规模与常熟银行相当,营收在20-200亿元,在盈利上近两年增速表现突出远高于其他上市银行,但是盈利稳定性差。从ROE看只有微众银行表现非常突出2020年达到26%+。经营风险上,2020年苏宁银行和微众银行不良均控制良好(0.94%/1.20%),互联网银行普遍流动性(11%左右)不如上市银行。

  金融科技赋能数字化运营,场景数据决定风控质量。互联网银行基因更近于互联网公司,体现为显著超出行业水平的科技人员占比(50%~vs10%~)和科技投入占比(8%~vs3%~)。通过国产数据库替代,互联网银行得以摆脱海外硬件高昂的许可证费用,适应高并发、高处理能力的业务需求,大幅度降低运维成本。微众2018年单户IT运维成本降至3.6元,远低于传统银行100-300元左右的成本;同时可TDSQL支持微众完成日均3.6亿次的交易量。从获客-授信-风控的商业模式看,场景数据的获得和挖掘在各个环节成为重要壁垒,也决定了最终风控质量。高频/高时长/高活跃的用户平台流量数据积累将赋能互联网银行的数据获取端,同时深度的模型算法能力也帮助纯线上业务主动获客、控制风险、实现急速放贷,微众银行还在前沿算法隐私计算中领跑全行业。面向客户体验,互联网银行的流程体验优势也体现了其互联网基因和底层系统的可扩展性。

  从法人层面定义互联网银行:大部分属于民营银行,小部分属于直销银行。互联网银行的概念关键词定位于互联网,表现形式上的重要特征为轻或者无线下网点的银行,全部运营在线月启动民营银行试点以来,当年批筹的5家试点民营银行分别为前海微众银行、温州民商银行、天津金城银行、浙江网商银行与上海华瑞银行,至2020年共计有19家民营银行获准成立(2020年成立无锡锡商银行)。民营银行牌照中的互联网银行包括微众银行、网商银行、新网银行、银行、苏宁银行、亿联银行。此外,还有一部分互联网银行如百信银行,属于直销银行范畴,在这里也归为互联网银行讨论。直销银行概念起源于境外,境内的实践包括两种运营模式:1)银行内设部门(或事业部制)2)子公司(独立法人制)。截至2020年底,招商银行和邮储银行获批筹建招商拓扑银行和中邮邮惠万家银行,加上第一家获批的独立法人直销银行中信百信银行,共计三家独立法人的直销银行。

  互联网银行大多具备互联网公司的股东背景。目前市场上9家互联网银行分别为微众银行、网商银行、新网银行、华通银行、众邦银行、亿联银行、银行、苏宁银行、百信银行。从股东背景来看,控股股东大多为互联网巨头。微众银行、网商银行分别为腾讯和阿里巴巴的线上银行布局;亿联银行的第二大股东为美团旗下吉林三快科技;北京中关村银行由协同办公巨头用友网络发起;苏宁银行由零售巨头苏宁旗下的网购平台苏宁易购控股;新网银行的第二大股东为小米。只有众邦银行的第一大股东并非互联网机构而是一家高端制造业企业武汉卓尔,旗下拥有卓尔智联、汉商集团、华中数控、通商集团、兰亭集势等5家上市公司。

  从客群定位和运营模式角度看,互联网银行专注于B/C端长尾客群,在不同层面将于银行的网上银行、消费金融公司等展开竞争。除服务B/C端客群的常规贷款产品外,也有其他场景类产品,包括以汽车金融场景的微众银行的“微车贷”、以零售商超为场景的“亿商贷”。头部互联网银行还提供围绕小企业资产托管增值的理财服务,围绕个人存款展开的理财服务和小企业上下游的供应链金融服务。

  从贷款最高额度可以看出,互联网银行整体提供的产品最高额度范围在银行网上银行的贷款板块和消费金融贷款之间,银行网上银行的贷款上至超1000万元下至消费级别的贷款最高额度20万元左右均有,而消费金融提供的贷款产品基本最高额度都在20万元,而互联网银行提供的贷款产品最高额度从20万元起上至300万元/500万元。

  从贷款产品的适用对象看,与商业银行/农商行重叠部分主要在规模更小的小小微或经营类贷款层面,面对用户画像为农业、小微企业及个体户;与消费金融公司重叠部分主要在消费类贷款,消费金融公司会将消费类贷款进行详细的拆分,按照场景(教育、装修等等)拆分为不同类型的消费贷款,互联网银行不会像消费金融公司按不同对象在20万额度下设计不同产品,但是最低的产品最高额度会下达消费金融贷款层面。

  将线上的金融服务流量入口按照APP端、微信小程序端、公众号进行拆分,网上银行在这三个流量的入口端提供全品类的服务,包括贷款产品、理财产品、卡申请等个人金融业务;互联网银行和消费金融公司更多会在APP端和小程序端提供所有的贷款服务,尤其是APP端是重点经营的流量入口,小程序和微信公众号均会担当引导角色。由此可见APP端的活跃程度粘性程度可以一定程度上反映互联网银行线上运营的成效。

  图表:按照产品类型分类,互联网银行主要产品类型集中在小微/农业/个人的贷款类产品

  图表:从提供的产品和流量入口看,互联网银行更加侧重于在APP端提供快捷贷款产品

  目标客群定位的差异化特征。从披露的目标客户、战略愿景、部门设置上看,互联网银行因为股东资源禀赋呈现出一定差异性:微众、网商、苏宁、新网、亿联银行主要目标群体主体都是小微用户,不同点在于网商、新网、亿联同时聚焦于三农服务,而苏宁银行依附于的线上网购平台,主打科技驱动的“O2O银行”,在目标群体上纳入了微商群体,在部门设置上也独立出微商金融事业部。众邦银行主打互联网交易银行,在部门设置中设立投资银行部,打造特色的“自营+投资+资管+流转”的投行模式;中关村银行定位于“创新创业者的银行”,主要客户为科创企业,通过投贷联动的方式赋能科创企业。随着民营银行、互联网银行、消费金融、商业银行、城商行/农商行等不同角色大举进入户均贷款额度1000万元的普惠金融意义下和20万元以下的消费金融意义下的贷款需求领域,互联网银行自身的差异化定位和错位竞争尤为重要。以最主流的目标客户群体即小微企业来看,微众、网商、苏宁、亿联、新网五家银行的可比性更强。

  对头部互联网银行的经营数据拆解,微众银行在稳定性、盈利性、成长性上远超过其他上市银行和互联网银行。除微众银行和网商银行这两个经营很久的互联网银行外,其余银行整体的盈利性仍然处于剧烈的波动中。除前期亏损以外,互联网银行普遍在2019年后净利润回正;苏宁银行在近两年大规模扩张盈利能力,2019/2020年营收增速分别为126%/176%,但是非息收入由于投资收益大幅度亏损导致非息收入为负数;新网银行和亿联银行分别在2020年和2019年净利润增速为-38%/-202%,盈利波动较大。2018-2020年符合增速互联网银行普遍高于上市银行,每年以50%-100%高速扩张资产负债表,证明了现在互联网银行普遍仍然在处于成长阶段。对比头部互联网银行和上市银行,可以看到微众银行ROE水平远高于上市银行和其他互联网银行,2020年达到26.7%,展现出独树一帜的盈利能力。拆分ROE看,互联网银行的生息资产收益率(约6%-8%),计息负债成本率(约2.00%-4.00%)普遍高于上市银行平均,但是在资产减值损失上高于上市银行平均水平,符合互联网银行定位长尾高风险客群的定位特征。

  资料来源:公司公告,中金公司研究部注:上市银行指银行组覆盖主流国有行、股份行注:ROAE亿联银行采用披露值其他均为计算值(期初期末加权平均)

  资料来源:公司公告,中金公司研究部注:上市银行指银行组覆盖主流国有行、股份行

  资料来源:公司公告,中金公司研究部注:上市银行指银行组覆盖主流国有行、股份行

  资料来源:公司公告,中金公司研究部注:上市银行指银行组覆盖主流国有行、股份行

  从风险管理看,互联网银行的资产质量、流动性指标稍欠上市银行。随着互联网银行在近两年资产规模的迅速扩张,不良率有所波动,在近两年部分互联网银行如亿联银行/网商银行不良率1.67%、1.52%均超过了上市银行平均水平1.39%,而苏宁银行在2019/2020年净利润超100%增长的同时不良情况保持良好,2020年不良率0.94%;同时资本充足率互联网银行普遍低于上市头部银行,苏宁银行和亿联银行两个银行在2019年前资本充足率26.3%/22.7%均高于上市银行代表工行和招行15.4%/15.7%,但在2019年后维持在12%/11%左右,与互联网银行平均水平(约12%)基本持平,只有新网银行资本充足率不断提高,在2020年达到18.3%。从资产和负债的配置看,互联网银行与传统银行的配置相似,都是以贷款和存款作为资产和负债端的主要配置对象,贷存比除新网和亿联银行之外基本与上市银行持平。

  资料来源:公司公告,中金公司研究部注:上市银行指银行组覆盖主流国有行、股份行

  资料来源:公司公告,中金公司研究部注:上市银行指银行组覆盖主流国有行、股份行

  从客户画像上看,互联网银行用户更加下沉,同时实现线上快速获客推动。互联网银行在C端的受众画像为年轻的消费群体和小微企业的企业主,从产品的类型可以看出互联网银行C端的产品分布范围从100万元左右的小微企业贷款到20万元左右的消费类贷款。统计2020年互联网银行贷款中普惠口径下的贷款增速和小微客户增速得到,相比于传统银行互联网银行的普惠贷款增速更快,新网银行/微众银行/苏宁银行增速在193%/156%/79%,远高于四大行50%-60%左右;同时小微企业客户增速在100%以上,远高于传统银行40%-60%左右。互联网银行中的贷款中普惠口径下的贷款占比远高于传统银行,微众/众邦分别为40%/36%远高于上市银行5%-10%区间,而且户均贷款更加下沉,微众银行/苏宁银行的户均贷款分别低于15万元和10万元,真正实践普惠价值。

  图表:互联网银行中普惠口径下贷款占比更高,同时客户更加下沉,户均贷款在20万元以下

  相比于传统银行,互联网银行的基因更加接近于互联网公司。由于互联网银行所有的获客、用户运营、业务开展都放在线上进行,因此对于IT支持能力提出了高要求。从研发支出占营业收入的比例看,披露该数据的互联网银行,包括微众、新网、网商银行,其研发支出占营业收入比例在2020年分别为9.8%/9.0%/8.5%已经超过集团8.5%;科技人员比例远高于上市银行,微众银行、网商银行、苏宁银行、新网银行科技人员占比均超过50%,相比于上市银行平均在10%左右,更加接近互联网公司的人员占比。结果导致人均营收产出互联网银行普遍远高于上市其他银行,因此在整体基因上互联网银行更加接近于互联网公司而非银行,基因的不同业务发起的逻辑也相应不同。

  资料来源:公司公告,中金公司研究部注:2020年腾讯研发人员比例参照《腾讯研发大数据报告》

  通过国产数据库替代和深度挖掘数据实现运维成本减低。传统商业银行运营模式中的物理网点和个人业务相关人员开支是占比较重的一块成本投入科目,纯线上经营的互联网银行无需负担,但对IT系统高处理能力、高可用性、高并发能力有更高的要求。依托于互联网巨头的国产自主数据库构建的新一代核心系统架构不仅仅能满足互联网银行业务拓展带来的处理需求,同时也可以节省大量的数据库订阅费用,大幅度降低运维成本。互联网银行如微众、网商银行均将分别采用自研的TDSQL/Oceanbase数据,完全建立在开源的MySQL上,省去了给Oracle等国外数据库厂商的许可费用,根据微众银行自身披露其单户IT运维成本降至3.6元(2018年),网商银行单户贷款可降至2.3元(2018年)。亿联银行与神舟信息合作2019年完成了“多地多活分布式核心系统”,采用第三代数据库NewSQL,也是国内首个核心系统适配分布式数据库TiDB的案例。以国产替代开源的数据库作为单元形成的分布式系统解决方案,在峰值处理能力上已经完全可以满足银行的日常需求,例如:当前微众银行的TDSQL SET个数已达350+(生产+容灾),数据库实例个数已达到1700+,整体数据规模已达到PB级,承载了微众银行数百个核心系统,在以往的业务高峰中,最高达到日3.6亿+的金融交易量,最高的TPS也达到了10万+。相比于传统银行在数字化转型后线上+线下的审核模式,互联网在贷前-贷中-贷后全程依赖数据+风控模型进行判断,在省去了网点的运营成本的同时对数据挖掘的要求更高。不良水平较低的互联网银行微众银行和苏宁银行均在反欺诈、客户画像、智能安全监控等方面有着较大投入,如微众银行将内部的社交数据与外部的人行征信数据、金融交易类结合共同刻画用户的信用水平;苏宁银行在反欺诈系统中建立了全链路的风险检测体系,数据来自与生态合作伙伴数据互通、自身数据,如客户中心、反欺诈系统历史数据等,采用特征工程和无监督的机器学习方法,对风险特征进行自动识别。

  资料来源:中国银行业协会,中金公司研究部注:为2018年披露数据微众IT成本,其余两者并非同时间数值,而是历史上的比较数据

  按照获客-授信-风控拆解商业模式,线上数据的获取和挖掘是核心要求。互联网银行获客无法依赖大规模的线下网点进行地推,全部需要来自于线上获客,后续的授信、风控、用户运营也以多元化的数据作为基石。核心壁垒仍然取决于数据的获取能力及全链路数据赋能、数据挖掘的能力。

  数据资源获取上:互联网银行在各个环节的数据来源主要途径为自身的APP或者小程序等入口、背后集团旗下APP进行用户推荐/跳转,合作的平台进行用户推荐/跳转。由于各大互联网/金融/政府机构积累的数据短期内依然不互通,因此互联网银行长远的数据获取仍然依赖于背后集团的数据资源和所能调动的社会上其他数据源,背后大股东的数据资源禀赋重要性凸显。从数据的量级和丰富度上,腾讯的微信均占据着无法取代的优势,2020年Questmobile统计看,微信月活覆盖了全国70%以上的人口,并且占据了移动端使用时长和频次。此外互联网银行与各大流量巨头的深度合作也是获客重要手段。

  数据挖掘的能力上:传统银行中部分头部银行(如建行)已经具备与头部互联网银行(如微众银行)相似的线上小微获客规模、底层系统架构的模式和数据全链路赋能,而头部互联网银行基于模型学习、挖掘、预测的能力是在相比而言缺乏线下面对面授信的下,保证资产质量的重要要素。例如微众银行的“微粒贷”产品,采用主动获客的方式,只有“白名单”允许的客户才能看到在微信入口端有“微粒贷”产品,“白名单”通过五维度综合评级体系,达到了授信审批时间仅需2.4秒,资金到账时间则最快只需要40秒的能力;网商银行推出的“310”贷款模式,通过大数据技术汇总形成的10万+项指标,创建了100多种预测模型和3000多项策略,能够实现3分钟申请、1秒钟放贷,以及0人工介入的效果。此外,面对数据安全的监管要求和数据源获取的问题上,微众银行还在隐私计算这一隐私方面前沿模型研发中业内领跑。2021年4月,微众银行AI团队联手富数科技隐私计算团队破解了不同联邦学习平台之间互联的技术难题,在行业内第一次实现了异构联邦学习平台的互通。

  图表:互联网银行背后流量入口MAU对比,微信活跃用户已经覆盖超过70%的全国人口

  资料来源:Questmobile,中金公司研究部注:人口数据采取最近一次人口普查数据公布全国总人口

  图表:相比于其他互联网平台,微信具备任何2C移动端难以企及的活跃率和使用频次

  资料来源:Questmobile,中金公司研究部注:人口数据采取最近一次人口普查数据公布全国总人口

  从用户体验上看,互联网银行的APP端更加流畅的流程也体现了互联网产品设计能力和底层系统的可扩展性。由于无线下人员面对面核实,互联网银行在申请开户、申请贷款的整个流程上必须保证流畅快捷。对比传统银行网上银行申请信用卡和互联网银行开户流程可以看出,传统银行在核心环节依然依赖于线下人员面对面核实,无形中增加了成本和时间;同时在流程设计上还有相当一部分银行网上银行信用卡开户流程卡顿,中间无明确原因步骤中断无法进行下去,且无后续人员跟进。而对比来看,互联网银行的开户环节全方位的运用OCR、生物识别等技术,保证在远程无人工干预无步骤中断的环境下可以流畅开户。客户体验上的区别源自于互联网基因与传统银行基因的区别,互联网银行具备更加市场化的线上产品设计理念、流程和设计人员组织。同时,流程环节的简单性也凸显了底层架构的可扩展性,相比于传统银行更加的简洁、模块化,可以避免流程逻辑上的突然中断和过于繁琐。

  图表:以传统银行网上银行申请信用卡开户为例与互联网银行开户类比,互联网银行流畅度更高

  资料来源:国有四大行网上银行APP、APP、微众银行APP、亿联银行APP,中金公司研究部


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