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銀行業復甦又遇低谷,麥肯錫和花旗銀行都看中同一味藥方

近年來銀行們似乎總在追趕新金融的步伐,但他們其實曾經也走在改革前沿。花旗銀行全球銀行業研究團隊負責人Ronit Ghose在近期的2018雲棲大會上指出,英美兩國在上世紀60年代有過一次消費者革命,銀行開始發信用卡,ATM應運而生。當時有句口號叫「花旗銀行永不眠」,因為ATM一天24小時都能用,在那之前存取款只能配合銀行上班的時間。

Ronit Ghose和麥肯錫全球資深董事合伙人Joydeep Sengupta都注意到,現在全球各地都在重塑銀行業的基本業態,很多人問整個行業是否還穩定,甚至質疑它將來會否繼續存在——銀行業在這個過程當中會怎麼進化向前?銀行向平台企業的轉型會是如何?

諮詢公司和傳統銀行的角度各有不同,Joydeep Sengupta從行業現狀、數字化生態圈的戰略和競爭三方面分析;Ronit Ghose則站在從業者的立場加以解讀。雷鋒網AI金融評論將他們在雲棲大會上的演講精編如下,以饗讀者。

銀行業現狀:瀕死而復生,又遇低谷?

眾所周知,整個銀行業曾在2008年全球經濟危機之後陷入低潮,而過去幾年裡整個行業正穩步復甦:

  • 資本準備金非常雄厚,2017年銀行業一級資本率達到十年來最高,為12.4%;

  • 高流動性,2017年貸款存款比跌至93%,為幾十年來最低位,而2007年這一數據為120%,很多銀行也受到流動性的衝擊;

  • 創新熱潮湧動,所有銀行確實都在以某種形式參與創新,或激進或謹慎,但沒有銀行是完全與創新隔離、坐視不管的;

  • 效率出現顯著提升:看成本結構這個重要特徵,其實銀行過去六年的成本/資產比率也已經從2.1降到了1.5左右。

這是可持續的發展嗎?

先聚焦亞洲。確實還在持續發展,但是速度也確實放緩,所以有一些讓人擔憂的信號。整個銀行業雖然說現在比較穩定,但是未來肯定會遇到很大的挑戰,其中最大的挑戰不是來自資產,而是利潤率,這對於回報率來說是非常大的壓力。

銀行業復甦又遇低谷,麥肯錫和花旗銀行都看中同一味藥方

2010-2014年間有非常強勁的增長,銀行的利潤率和投資回報率都很高。而過去三年可以看到很多的變化,比方說回報率在下跌;從市場投資的角度來看,銀行就是按照市凈率來估值,意味著大家不期望銀行的評級會繼續提高;存貸比也在提高——而同期GDP還在增長,大多數或者說特別大的市場,還是按照5%到7%的比例在增長的,有些甚至還有兩位數的增長。

尤其在中國,核心指標在大幅下滑,包括消費市場還有存款市場,大多數業務線的利潤率似乎都在下降,並且這種下降趨勢被認為還將持續。

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(雷鋒網注,上圖四組數據分別為:

①行業凈資產收益率下滑迅速,從2011年一季度的21%下跌至2017年一季度的14.8%;

②凈利潤增長明顯放緩,從2013年一季度的13.1%下跌至2017年一季度的4.6%;

③凈息差波動下滑,從2013年一季度的2.57%下跌至2017年一季度的2.03%;

④不良貸款率持續上升,從2013一季度的0.96%上漲至2017年一季度的1.74%)

這些指標都說明了問題,如果我們能看到銀行的損益表,能看出發展是在逐漸減緩,利潤下滑,成本上升,壞賬率也在上升,壞的因素都好像聚集到一起了。與此同時,行業還有其他變化:

  • 在科技平台的助力下,銀行的客戶去中介化的程度越來越高。其實現在很多客戶在用小金融服務的時候都不去銀行了,銀行不再是客戶能夠得到融資的唯一場所;

  • 產品和服務的分散化程度越來越高。銀行過去為什麼那麼成功?因為有獨特的業務模式,比如某方面有補貼,總體而言它還是賺錢的。但是現在已經不這樣了,客戶可以用銀行來配送(服務)但是未必會真的用到銀行,這對銀行的經濟回報還是很大的影響;

  • 價格透明性提高致使銀行產品商品化。以前可能是銀行家告訴你房子車子這些的價格,但現在你可以通過網站搜索幣價,這對銀行也構成了很大壓力;

  • 銀行的存在感正在降低。銀行過去強大是因為大家看中銀行的品牌,他們對銀行的品牌是信任的,所以銀行其實就是和信任有關,銀行家也享受這種信任感,藉助信任感提供服務。但是現在大家會有其它工具,會發生更多互動,銀行面目越來越模糊,越來越多的客戶也都會逐漸忘記銀行的品牌。

所有的這些意味著:指標下滑會繼續,發展也會變緩,銀行的前景將會變得撲朔迷離。

我們先看銀行業務現在的利潤趨勢有怎樣的變化。

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比如左邊顯示的,這些銀行的收益通常是來自於向客戶提供存貸款。但是右邊的業務分布里可以提供十幾種服務,基本上實現了盈利的60%和20%的凈資產收益率;而左邊的凈資產收益率只有4.4,這是一個非常差的業績表現——可以看到,新增利潤的情況都是來自新興的收費業務。這是銀行業所遭遇的常見瓶頸情況,數據也說明客戶其實正在流失到其它的部門。

可以預見銀行的利潤率是有限的,甚至可能會進一步降到5%以下,那很少有投資者願意繼續把錢投進銀行——展望銀行業的未來似乎很是悲觀,現在要做的是要改變想法和認知。

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比如全面的數字化,會讓銀行面臨很多的技術挑戰和整合的挑戰。在這過程當中,我們也需要去了解在生態圈裡面其他參與者的業務發展進度,了解那些以客戶為中心的銀行如何為他們的客戶使用體驗提供額外的價值,並且跟上服務跟整合的進度。也可以順應工業化進程的潮流從而降低銀行業的現有成本,這會是銀行未來增加利潤跟投資回報率的一個重要舉措。

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對比了運營和攬客成本之後會發現,其實銀行的運營成本還是有很大的降低空間的。同時,要進行產業化的改革舉措,必須要間化產品的供應,並且通過新的技術和模型改變分銷模式。而同時我們也需要與不同的銀行合作夥伴進行合作,從而能夠為客戶提供更好的一體化的服務。以埃勞德銀行為例,他們積極實行的產業化舉措提升他們的生產率。三年前他們剛進行改革的時候,的客戶轉型達到了80%。

打造生態圈勢在必行

埃勞德銀行通過產業化的舉措,能夠實現他們在分銷數字化等方面的一些進步。那麼我們發現,即使數字化可以實現50%的降低成本的目標,但可能並不夠。

據估算,到2025年,數字化的轉型會促使成本資產比降低到30%的水平。未來客戶會有多種需求,比如住宅、教育、醫療、健康和旅行,這些是對個人而言比較複雜的需求,但這些需求會被成千上百的行業所分解所滿足。客戶需求的多樣化自然會推動不同行業發展,比如B2B、市場營銷、全球商業服務和財富管理保障、公共服務等等。

市場上也有很多新的參與者,比如阿里巴巴、騰訊、谷歌都會參與到這些新行業的競爭當中,那麼銀行將怎樣適應新的競爭格局呢?他們必須要在產業的生態圈內從事銀行以外的業務,以客戶的需求為本,拓寬服務,在新世界重新定位自己。比如幫助客戶來購買住房,幫助進行個人金融服務;幫助預定旅行和出行的酒店等等,同時銀行也可以提供一些個人財富管理和報帳的服務,對企業就可以提供全球的融資或者B2B的服務等等,擴展自己非銀行傳統範疇的業務線,彌補客戶需求當中的空白點。

銀行業復甦又遇低谷,麥肯錫和花旗銀行都看中同一味藥方

從圖表可以看出,如果銀行能夠成功打造出一個產業生態圈,就有望通過這個數字化進程提高其核心業務收入,同時獲客成本降低,通過跨圈或跨行銷售來得到新的客戶,從而能夠產生銀行業務以外的其它業務收入,最終讓資產收益率重回到高位態勢。

實施生態圈戰略的同時,銀行必須要關注這些重要的問題:

  • 成為一家平台企業進行組織,包括大規模孵化器,建立分散式「小微企業」並創建非正式的知識網路;

  • 以前銀行有非常優質的人才,現在需要的是更多具備強大的IT能力或數據處理能力以及創新型的人才;

  • 建立廣泛深入的跨行業合作,獲得特定資源,與這些技術企業、銀行業、非銀行業的參與者共同建立起一個完整的產業生態圈,推進經濟共享;

  • 建立數據處理能力,提高可擴展性和靈活性,引入服務為導向的API架構和基於雲的基礎架構,才能夠有能力通過數據分析打造出以客戶為導向的服務。

哪些銀行更容易在技術變革中脫穎而出?

美國銀行們可以做很好的產品,比如債券交易、信用卡,但做平台企業的話,他們好像就不知所措了。銀行的技術在過去50年里已經做了很多的事情,架構和技術想再突破產品的垂直領域,已經很難了。

作為平台公司可以很快擴張。像韓國Kakao Bank,一周時間集結10%的人口成為他們的客戶,傳統銀行很難達到這種獲客速度。

銀行業復甦又遇低谷,麥肯錫和花旗銀行都看中同一味藥方

我們試著量化新舊商業模式下業務量的變化,業務模式顛覆較多的會是在中國、北美,而歐洲、香港、新加坡這些相對來說影響比較小。然後影響比較大的是支付、投資,另外還有一些中小企業貸款還有消費貸款,他們受到的影響程度各不相同。

銀行業並不是非常以消費者為中心。該圖右下角有中國,可以看到數字化、智能手機的數據化;在右上的象限,會看到利潤壓縮,銀行總體來說收入可能會降低;但在左下角,壓力主要是來自外部,比如你的客戶關係受到損失。

很多銀行實際上是技術公司的客戶,但他們的CEO都愛自稱技術公司,因為銀行里有成千上萬名的技術員工。像美國一些銀行,實際上佔比最多的人員是在做合規、法務,而不是技術——與其說是技術公司,不如說是最大的律所,因為他們律師的總數其實比律師事務所擁有的律師還要多。

下圖可以看到技術投入的變化,美國的銀行這方面上升很快,大型銀行大概是要花80億到100億美元是用於技術跟設備的提升。而歐洲的銀行在這方面上升的比較小,因為歐洲現在的經濟狀況比較捉襟見肘,預算緊張,可以看到投資重心還是在核心銀行體系。

銀行業復甦又遇低谷,麥肯錫和花旗銀行都看中同一味藥方

銀行有一種挑戰是,他們通常是產品驅動的,產品和數據的孤島還是要花很長的時間打通的。所以有了這個數據集,基於大數據來開發客戶。現在銀行在AI上投入不小,特別在機器學習,但是考慮到交易、運營等各方面因素,現在還沒有完全確定AI到底能夠帶來多少回報。

哪些銀行,或者哪些國家更有可能在這些技術變革當中脫穎而出?要問這四個問題:

  1. 銀行大多數的高管層有會計或財務的背景,這些銀行關注數字變革多長時間了?

  2. 銀行業務模式的複雜度如何?我們發現業務的複雜程度越高,轉型越難;

  3. 你要做轉型,你做的預算是多少?這意味著你能夠花多少錢;

  4. 監管機構對此有多少支持?支持銀行的監管者允不允許銀行做這些數字化的變革?

很多銀行的CEO實際上只是在過去的一年半載裡面才開始關注數字化的轉型,直到最近才開始覺得應該有轉型有創新,不再關注只資產負債表的穩健。但有些銀行關注這個問題已經十年之久了。

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