銀行業(yè)專(zhuān)題研究：互聯(lián)網(wǎng)銀行深度解析原理與實(shí)例

1、內(nèi)容目錄 HYPERLINK l _TOC_250007 銀行業(yè)舞于浪潮之巔4 HYPERLINK l _TOC_250006 純線上放貸的主要技術(shù)原理6 HYPERLINK l _TOC_250005 樣本銀行的財(cái)務(wù)分析9 HYPERLINK l _TOC_250004 資產(chǎn)負(fù)債結(jié)構(gòu)分析9 HYPERLINK l _TOC_250003 盈利能力分析10 HYPERLINK l _TOC_250002 主要結(jié)論與問(wèn)題 HYPERLINK l _TOC_250001 投資建議 HYPERLINK l _TOC_250000 風(fēng)險(xiǎn)提示12國(guó)信證券投資評(píng)級(jí)14分析師承諾14風(fēng)險(xiǎn)提示14證券投資咨詢(xún)

2、業(yè)務(wù)的說(shuō)明14圖表目錄圖1：早期以方式接入的手機(jī)銀行4圖2：Web1.0由網(wǎng)站主辦方提供內(nèi)容，較為有限5圖3：Web2.0由用戶(hù)行為生產(chǎn)內(nèi)容，最終積累大數(shù)據(jù)5圖4：被選中的客戶(hù)（左）才能看到貸款申請(qǐng)界面7圖5：信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的基本流程8表1：銀行業(yè)引進(jìn)信息技術(shù)的三個(gè)階段6表2：銀行利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)8表3：四家互聯(lián)網(wǎng)銀行基本信息9表4：互聯(lián)網(wǎng)銀行與行業(yè)的2018年末資產(chǎn)負(fù)債結(jié)構(gòu)對(duì)比9表5：互聯(lián)網(wǎng)銀行與行業(yè)的2018年杜邦分解對(duì)比10表6：重點(diǎn)個(gè)股估值表13截止目前，我國(guó)已經(jīng)有多家純線上運(yùn)營(yíng)的互聯(lián)網(wǎng)銀行，經(jīng)過(guò)幾年經(jīng)營(yíng)，其模式已得到初步驗(yàn)證，但其未來(lái)發(fā)展前景仍有待觀察。本報(bào)告首先詳細(xì)介紹其業(yè)

3、務(wù)模式、風(fēng)控模式，分析其 2018 年經(jīng)營(yíng)成果，然后討論該模式對(duì)整個(gè)銀行業(yè)可能的影響。銀行業(yè)舞于浪潮之巔互聯(lián)網(wǎng)銀行是現(xiàn)代信息技術(shù)在銀行業(yè)應(yīng)用的最高階段，而在過(guò)去半個(gè)多世紀(jì)以電子銀行階段：大約始于上世紀(jì)六七十年代，我國(guó)銀行電子化進(jìn)程略晚于西方，但差距并不算大。隨著二戰(zhàn)后全球經(jīng)濟(jì)快速增長(zhǎng)，金融交易的金額和筆數(shù)日益增加，原先的手工處理逐漸不堪重負(fù)，出錯(cuò)率還高，西方發(fā)達(dá)發(fā)明即為自動(dòng)取款機(jī)。前臺(tái)用計(jì)算機(jī)處理業(yè)務(wù)，后臺(tái)有存儲(chǔ)設(shè)備，內(nèi)部由算機(jī)系統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)配置。除了高效處理業(yè)務(wù)外，還能使管理層、監(jiān)管層能夠更高效地掌握數(shù)據(jù)，便于更科學(xué)的經(jīng)營(yíng)和監(jiān)管決策。后來(lái)，計(jì)算機(jī)在銀行業(yè)中的應(yīng)用逐漸深入，最終成為了行業(yè)基本配置。

4、1990 年代開(kāi)始，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)年由中國(guó)銀行推出了內(nèi)地第一例網(wǎng)上銀行，隨后各銀行持續(xù)跟進(jìn)，接入渠道有的是網(wǎng)銀軟件，有的是直接在網(wǎng)頁(yè)上登陸網(wǎng)銀。隨著手機(jī)功能增強(qiáng)， 2001（能手機(jī)成熟之前，以WAP等方式接入手機(jī)銀行體驗(yàn)不佳，未得推廣。圖 1：早期以 WAP 方式接入的手機(jī)銀行資料來(lái)源：浦發(fā)銀行， 整理（僅舉例之用，不代表對(duì)該行證券或產(chǎn)品的推薦）用戶(hù)生產(chǎn)內(nèi)容積累大數(shù)據(jù)用戶(hù)目前網(wǎng)上銀行、手機(jī)銀行已成為各家銀行的基本配置。網(wǎng)上銀行、手機(jī)銀行極大便利了客戶(hù)，實(shí)現(xiàn)隨時(shí)隨地業(yè)務(wù)辦理，且大幅降低了單筆業(yè)務(wù)辦理成本，使一家銀行實(shí)現(xiàn)了對(duì)大量零售客群的高效服務(wù)。但由于當(dāng)時(shí)技術(shù)條件所限，并無(wú)法實(shí)現(xiàn)所有業(yè)務(wù)的網(wǎng)絡(luò)化

5、，只能辦理查詢(xún)、理財(cái)、支付、轉(zhuǎn)賬等之類(lèi)的標(biāo)準(zhǔn)化業(yè)務(wù)，但開(kāi)戶(hù)、貸款等業(yè)務(wù)仍然無(wú)法純線上辦理，辦理放貸業(yè)務(wù)，銀行仍然需要在線下審核貸款申請(qǐng)人。用戶(hù)生產(chǎn)內(nèi)容積累大數(shù)據(jù)用戶(hù)212004概念被提出， 又稱(chēng)UG（User Geerated Content，即用戶(hù)創(chuàng)造內(nèi)容，泛指各種用戶(hù)主動(dòng)參與的互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用。而與之對(duì)應(yīng)的，就是 Web1.0，即由網(wǎng)站主辦方UGC 信息、內(nèi)容的生產(chǎn)創(chuàng)造速度大幅度提高，各種互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用平臺(tái)開(kāi)始快速積2008“大數(shù)據(jù)”圖 2：Web1.0 由網(wǎng)站主辦方提供內(nèi)容，較為有限用戶(hù)用戶(hù)用戶(hù)用戶(hù)用戶(hù)用戶(hù)用戶(hù)用戶(hù)用戶(hù)用戶(hù)網(wǎng)站：內(nèi)容發(fā)布網(wǎng)站：內(nèi)容發(fā)布資料來(lái)源： 整理圖 3：Web2.0 由用戶(hù)行為

6、生產(chǎn)內(nèi)容，最終積累大數(shù)據(jù)用戶(hù)用戶(hù)網(wǎng)站：提供平臺(tái)用戶(hù)用戶(hù)網(wǎng)站：提供平臺(tái)資料來(lái)源： 整理用戶(hù)幾乎所有人都意識(shí)到了大數(shù)據(jù)深藏巨大的價(jià)值，但價(jià)值密度很低，有用的提煉等工序才能得到金子，即有用的信息。于是，部分互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)開(kāi)始進(jìn)用戶(hù)最后，互聯(lián)網(wǎng)金融（具體到銀行業(yè)則是互聯(lián)網(wǎng)銀行）的概念被提了出來(lái)， 通過(guò)大數(shù)據(jù)刻畫(huà)客戶(hù)特征、辨別風(fēng)險(xiǎn)，最終開(kāi)始嘗試純線上放貸，從而突破了網(wǎng)絡(luò)銀行時(shí)代的局限。因此，“互聯(lián)網(wǎng)金融”一名顯得有些不夠準(zhǔn)確， 網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在第二階段便已成熟了，第三階段的創(chuàng)新之處在于大數(shù)據(jù)。我國(guó)最早嘗試純線上放貸的機(jī)構(gòu)是大型銀行，它們擁有巨大的客群和數(shù)據(jù)， 為了更好地服務(wù)客戶(hù)，開(kāi)始探索純線上放貸。但后來(lái)以螞蟻微

7、貸為代表的互聯(lián)網(wǎng)小貸公司則將其作為主要業(yè)務(wù)，進(jìn)行了更大力度的開(kāi)發(fā)和推廣。而當(dāng)純線上放貸業(yè)務(wù)趨于成熟之后，才誕生了真正意義的、與客戶(hù)可以自始自終不用見(jiàn)面的互聯(lián)網(wǎng)銀行。表 1：銀行業(yè)引進(jìn)信息技術(shù)的三個(gè)階段階段第一階段第二階段第三階段主要特征金融電子化金融網(wǎng)絡(luò)化金融智能化大致時(shí)期1960 年代開(kāi)始1990 年代開(kāi)始2010 年之后主要技術(shù)引進(jìn)計(jì)算機(jī)主要用于代手工包括專(zhuān)網(wǎng)和互聯(lián)網(wǎng)利用所積累的大數(shù)據(jù)進(jìn)行客戶(hù)特征刻畫(huà)主要成果業(yè)務(wù)處理和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)備資料來(lái)源： 整理網(wǎng)上銀行、網(wǎng)上證券等精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)與大數(shù)據(jù)風(fēng)控當(dāng)然，以上三個(gè)階段的劃分是非常粗略的。比如，第一階段在銀行內(nèi)部其實(shí)也已經(jīng)有了網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。再比如在第二個(gè)階段，即

8、網(wǎng)絡(luò)銀行階段，就已經(jīng)有了互聯(lián)First Network Bank）在美國(guó)成立，但并沒(méi)有類(lèi)似現(xiàn)在的大數(shù)據(jù)等資源和技術(shù)，也只能實(shí)現(xiàn)類(lèi)似傳統(tǒng)銀行的網(wǎng)上銀行的服務(wù)功能，因此經(jīng)營(yíng)效果并不理想，后來(lái)被其他傳統(tǒng)銀行收購(gòu)。從以上三個(gè)歷史發(fā)展階段，我們發(fā)現(xiàn)，銀行業(yè)在新科技的應(yīng)用上非常積極，在各行各業(yè)中居于較為領(lǐng)先的水平。同時(shí)，很多新應(yīng)用的普及程度也較快，大部分卓有成效的技術(shù)最后都會(huì)變成行業(yè)基本配置，實(shí)現(xiàn)技術(shù)普及。目前，傳統(tǒng)銀行和互聯(lián)網(wǎng)銀行均已進(jìn)入第三階段，先后推出純線上放貸業(yè)務(wù)，極大拓展了原先的信貸客群，挖掘了新的業(yè)務(wù)空間，是銀行史上革命性的技術(shù)突破。純線上放貸的主要技術(shù)原理純線上放貸是指不與客戶(hù)見(jiàn)面，完全依靠

9、所掌握的數(shù)據(jù)和信息，在線上就實(shí)現(xiàn)了客戶(hù)拓展與營(yíng)銷(xiāo)、完成風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)（信用評(píng)價(jià)）實(shí)現(xiàn)放貸。傳統(tǒng)銀行和無(wú)物理網(wǎng)點(diǎn)的互聯(lián)網(wǎng)銀行均可從事這樣的業(yè)務(wù)，但傳統(tǒng)銀行是作為自己傳統(tǒng)業(yè)務(wù)的補(bǔ)充，而互聯(lián)網(wǎng)銀行則將此作為主營(yíng)業(yè)務(wù)。本報(bào)告主要以互聯(lián)網(wǎng)銀行為樣本，介紹這種純線上放貸業(yè)務(wù)。互聯(lián)網(wǎng)銀行并無(wú)精確定義，我國(guó)的銀行監(jiān)管分類(lèi)上也無(wú)互聯(lián)網(wǎng)銀行一類(lèi)，本報(bào)告所指的互聯(lián)網(wǎng)銀行，是指無(wú)物理網(wǎng)點(diǎn)（或雖有個(gè)別物理網(wǎng)點(diǎn)，但并不在全行業(yè)務(wù)中起主要作用，只是起到類(lèi)似旗艦店的形象功能，比如新網(wǎng)銀行、蘇寧銀行這些銀行均依靠互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)客戶(hù)的拓展和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)，但根據(jù)其主要客戶(hù)、數(shù)據(jù)是來(lái)源于體系內(nèi)和體系外，又可區(qū)分為專(zhuān)屬客群模式和全客群模式。

10、專(zhuān)屬客群模式。這一模式下，由于機(jī)構(gòu)本身便已對(duì)客戶(hù)非常熟悉，因此事先精“邀請(qǐng)制APP 界面上都看不到申請(qǐng)貸款的鏈接。圖 4：被選中的客戶(hù)（左）才能看到貸款申請(qǐng)界面資料來(lái)源：微信界面， 整理（或僅能少量提供大數(shù)據(jù)主要用于客戶(hù)拓展與營(yíng)銷(xiāo)、信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)，本報(bào)告主要討論信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)授信決策。任何授信決策必然包括對(duì)客戶(hù)還款能力、還款意愿的分析，同時(shí)還“壞人壞人，需要及時(shí)拒絕。還款能力：利用大數(shù)據(jù)預(yù)判客戶(hù)的還款能力，即大數(shù)據(jù)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)（時(shí)簡(jiǎn)稱(chēng)大數(shù)據(jù)風(fēng)控前后相連的三個(gè)階段：首先是建模期，先選定一些變量（表 2：銀行利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)階段主要功能建模期（過(guò)去）選定變量（a,b,c）及其歷史數(shù)據(jù)與信用結(jié)果

11、（y）之間構(gòu)建模型：y=f(a,b,c,)驗(yàn)證期（過(guò)去）將其他樣本的變量歷史數(shù)據(jù)代入模型，得到預(yù)測(cè)的信用結(jié)果，與真實(shí)結(jié)果比對(duì)，驗(yàn)證模型有效性運(yùn)用期（未來(lái)）代入變量的現(xiàn)值，預(yù)判未來(lái)的信用結(jié)資料來(lái)源： 整理確定商數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和整合預(yù)測(cè)挖掘過(guò)程跟蹤和提高應(yīng)用知識(shí)表示和決確定商數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和整合預(yù)測(cè)挖掘過(guò)程跟蹤和提高應(yīng)用知識(shí)表示和決判決圖 5：信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的基本流程資料來(lái)源：劉新海征信與大數(shù)據(jù)：移動(dòng)互聯(lián)時(shí)代如何重塑“信用體系”， 整理型的有效性。但現(xiàn)在各類(lèi)技術(shù)發(fā)展后，開(kāi)始使用機(jī)器學(xué)習(xí)等方式，自動(dòng)從海量數(shù)據(jù)中找到相關(guān)性顯著的變量，有時(shí)出來(lái)的模型結(jié)果不一定具有可解釋性（無(wú)法解釋該變量和信用

12、的相關(guān)性）慮不法分子“刷分”起初，放貸機(jī)構(gòu)面對(duì)的可能是從未獲取貸款的客群（是指整個(gè)群體都未獲得過(guò)貸款只能先由征信專(zhuān)家挑選可能與還款相關(guān)的變量，嘗試性地放款，看到信用結(jié)果后，再慢慢積累經(jīng)驗(yàn)、完善模型。用。通過(guò)上述幾項(xiàng)系統(tǒng)，銀行或其他放貸機(jī)構(gòu)便可以客戶(hù)的大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，以合理成本，實(shí)現(xiàn)對(duì)陌生客戶(hù)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)，完成授信決策。專(zhuān)屬客群模式的原理也是一樣的，只是其數(shù)據(jù)來(lái)源可能更好一些。上述模式的主要成本包括營(yíng)銷(xiāo)成本、數(shù)據(jù)獲取成本、模型或系統(tǒng)開(kāi)發(fā)成本等，由于該模式興起年限還不算長(zhǎng)，因此整體成本水平不算低，這也導(dǎo)致了現(xiàn)有的幾家互聯(lián)網(wǎng)銀行放貸利率均較高，我們?cè)诤罄m(xù)的財(cái)務(wù)分析中分析這一點(diǎn)。樣本銀行的財(cái)務(wù)分析我國(guó)目前

13、有多家互聯(lián)網(wǎng)銀行從事（或主要從事）純線上放貸業(yè)務(wù)，也有傳統(tǒng)銀2018 年年報(bào)的互聯(lián)網(wǎng)銀行為樣本，基于他們A股上市銀行的合計(jì)值作為全行業(yè)的平均水平，用來(lái)對(duì)比。目前，列入樣本的是微眾銀行、網(wǎng)商銀行、新網(wǎng)銀行、蘇寧銀行。前兩家完全無(wú)物理網(wǎng)點(diǎn)，且屬于專(zhuān)屬客群模式，后兩家有一家總行網(wǎng)點(diǎn)，但并不在全行業(yè)（當(dāng)然股東方也會(huì)有一定的資源支持表 3：四家互聯(lián)網(wǎng)銀行基本信息銀行全稱(chēng)深圳前海微眾銀行浙江網(wǎng)商銀行四川新網(wǎng)銀行江蘇蘇寧銀行開(kāi)業(yè)時(shí)間2015 年 1 月2015 年 6 月2016 年 12 月2017 年 6 月注冊(cè)地廣東省深圳市浙江省杭州市四川省成都市江蘇省南京市主要股東騰訊、百業(yè)源、立業(yè)等螞蟻金股、復(fù)星

14、、萬(wàn)向等新希望、小米、紅旗連鎖等蘇寧云商、日了東方等主要貸款產(chǎn)品微粒貸、微業(yè)貸網(wǎng)商貸、旺農(nóng)貸等好人貸等蘇寧云貸、升級(jí)貸等總資產(chǎn)（2018 年底）2200959362237凈利潤(rùn)（2018 年）24.76.73.70.04資料來(lái)源：Wind，各銀行 2018 年報(bào)，國(guó)信證券經(jīng)濟(jì)研究整理（單位：億元）以下我們從資產(chǎn)負(fù)債結(jié)構(gòu)、盈利情況兩個(gè)方面，分析互聯(lián)網(wǎng)銀行的財(cái)務(wù)經(jīng)營(yíng)效果。資產(chǎn)負(fù)債結(jié)構(gòu)分析首先，我們對(duì)比互聯(lián)網(wǎng)銀行與行業(yè)的 2018 年末資產(chǎn)負(fù)債結(jié)構(gòu)：表 4：互聯(lián)網(wǎng)銀行與行業(yè)的 2018 年末資產(chǎn)負(fù)債結(jié)構(gòu)對(duì)比微眾銀行網(wǎng)商銀行新網(wǎng)銀行蘇寧銀行上市銀行合計(jì)資產(chǎn)：現(xiàn)金及存放央行17%33%14%16%10%

15、同業(yè)資產(chǎn)0%10%1%25%6%貸款53%50%69%33%53%金融投資26%5%4%23%28%其他資產(chǎn)3%3%12%2%3%總資產(chǎn)100%100%100%100%100%負(fù)債與權(quán)益：同業(yè)融資20%42%51%26%21%存款70%45%38%60%68%其他負(fù)債4%7%3%1%3%所有者權(quán)益5%6%9%12%8%負(fù)債與所有者權(quán)益100%100%100%100%100%資料來(lái)源：Wind，各銀行 2018 年報(bào)，國(guó)信證券經(jīng)濟(jì)研究整理50% 左右。但是其他非信貸資產(chǎn)的配置則較為多樣。有些銀行積極參與金融投資， 主要是包括各種債券等，這一點(diǎn)與全行業(yè)類(lèi)似，也是銀行流動(dòng)性管理的常規(guī)操作。但同時(shí)，互

16、聯(lián)網(wǎng)銀行留存的現(xiàn)金與準(zhǔn)備金普遍較多（有些銀行還有較高比例的同業(yè)資產(chǎn)負(fù)債結(jié)構(gòu)上，則發(fā)現(xiàn)大部分互聯(lián)網(wǎng)銀行存款占比較低，有些甚至大幅低于行業(yè)（%盈利能力分析接著，我們根據(jù)互聯(lián)網(wǎng)銀行的盈利情況。以下是它們 2018 年利潤(rùn)表的杜邦分解：表 5：互聯(lián)網(wǎng)銀行與行業(yè)的 2018 年杜邦分解對(duì)比微眾銀行網(wǎng)商銀行新網(wǎng)銀行蘇寧銀行上市銀行合計(jì)利息凈收入/平均資產(chǎn)3.66%5.31%4.22%2.00%2.02%其中：利息收入/平均資產(chǎn)5.83%7.34%7.41%3.27%3.83%利息支出/平均資產(chǎn)-2.17%-2.03%-3.20%-1.28%-1.80%手續(xù)費(fèi)及傭金凈收入/平均資產(chǎn)2.93%1.88%0.7

17、5%0.03%0.56%業(yè)務(wù)及管理費(fèi)/平均資產(chǎn)-3.03%-4.43%-1.64%-1.12%-0.76%資產(chǎn)減值損失/平均資產(chǎn)-1.72%-1.77%-1.65%-0.76%-0.68%所得稅/平均資產(chǎn)-0.19%-0.16%-0.34%-0.01%-0.21%其他因素0.00%-0.07%0.06%-0.14%0.05%其中：其他非息凈收入/平均資產(chǎn)0.06%0.03%0.12%-0.13%0.17%稅費(fèi)及其他成本/平均資產(chǎn)-0.07%-0.09%-0.06%-0.01%-0.13%營(yíng)業(yè)外凈收入/平均資產(chǎn)0.01%0.00%0.00%0.00%0.00%ROA1.64%0.77%1.40%

18、0.01%0.98%權(quán)益乘數(shù)14.917.38.85.913.1ROE24.4%13.4%12.3%0.1%12.8%其他指標(biāo)：不良率0.51%1.3%0.39%0%1.54%撥備覆蓋率848%NA693%-202%核心一級(jí)資本充足率NANA11.46%NA9.98%一級(jí)資本充足率NANA11.46%NA10.98%資本充足率12.82%12.1%12.62%26.33%13.61%資料來(lái)源：Wind，各銀行 2018 年報(bào)，國(guó)信證券經(jīng)濟(jì)研究整理。注：上市銀行核心一級(jí)資本充足率/一級(jí)資本充足率/資本充足率為算術(shù)平均值。從以上數(shù)據(jù)上看，互聯(lián)網(wǎng)銀行普遍資產(chǎn)收益率較高，部分貸款產(chǎn)品收益率甚至10%（

19、其他“灰色信貸”但同時(shí)，負(fù)債成本率也不低，尤其是在很難吸收結(jié)算存款、主要依靠高成本負(fù)業(yè)務(wù)及管理費(fèi)/平均資產(chǎn)”1.14.5%0.76%， 高出非常多，顯示出互聯(lián)網(wǎng)銀行在數(shù)據(jù)購(gòu)買(mǎi)、技術(shù)研發(fā)投入方面成本并不低。然后，“資產(chǎn)減值損失/平均資產(chǎn)”也高于行業(yè)，主要是這些客群本身信用水平低于傳統(tǒng)銀行，但整體不良率還是維持在了可控的水平，甚至低于行業(yè)。ROA互聯(lián)網(wǎng)銀行走的是一種“”（甚至部分品種可以說(shuō)是非常高。主要結(jié)論與問(wèn)題由于我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)銀行經(jīng)營(yíng)時(shí)限不長(zhǎng)，最早的微眾銀行、網(wǎng)商銀行成立于 2015年，最遲的蘇寧銀行成立于 2017 年，上述財(cái)務(wù)結(jié)構(gòu)與經(jīng)營(yíng)成果可能并非是未來(lái)的穩(wěn)態(tài)，因此還需等待實(shí)踐的進(jìn)一步檢驗(yàn)。展

20、望未來(lái)，其盈利性可能有以下幾點(diǎn)變動(dòng)方向：術(shù)研發(fā)成本屬于固定成本（但數(shù)據(jù)購(gòu)買(mǎi)成本屬于變動(dòng)成本競(jìng)爭(zhēng)會(huì)加劇，貸款收益率可能下降。以上兩個(gè)因素一正一負(fù)，最終尚不能準(zhǔn)確判斷未來(lái)的盈利變化。而再往更長(zhǎng)遠(yuǎn)展望，我們認(rèn)為還可能有以下幾個(gè)問(wèn)題需要重點(diǎn)關(guān)注：之間比拼的將是建模能力、數(shù)據(jù)處理能力。天何時(shí)到來(lái)。投資建議A 股并無(wú)直接可投資的個(gè)股，只有新網(wǎng)銀行的股東紅旗連鎖、蘇寧銀行的股東蘇寧云商等。但是，正如上文所述，傳統(tǒng)銀行也在從事類(lèi)似的純線上放貸業(yè)務(wù)，并且也取得了一定的效果，并且是大大小小的不同類(lèi)型銀行均有參與。在數(shù)據(jù)成本、行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)等情況未發(fā)生重大變化的情況下，基于大數(shù)據(jù)風(fēng)控的純線上放貸業(yè)務(wù)，盈利水平還是要超過(guò)行

21、業(yè)水平。因此，各類(lèi)傳統(tǒng)銀行進(jìn)入這一領(lǐng)域，短期內(nèi)還是能夠提高盈利水平的。當(dāng)然，長(zhǎng)遠(yuǎn)看，這一領(lǐng)域的盈利水平有可能最終會(huì)回歸至行業(yè)水平。對(duì)銀行板塊，我們維持其基本面偏弱的判斷?？紤]到板塊估值處于歷史較低水“超配”ROE “啞鈴型”組合。風(fēng)險(xiǎn)提示由于我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)銀行經(jīng)營(yíng)時(shí)限普遍不長(zhǎng)，其經(jīng)營(yíng)尚處于早期階段，因而相關(guān)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)波動(dòng)性很大、穩(wěn)定性不足，導(dǎo)致有關(guān)分析指標(biāo)的代表性可能不夠；前述對(duì)新興互聯(lián)網(wǎng)銀行分析的樣本數(shù)較少，因此類(lèi)比分析其他互聯(lián)網(wǎng)銀行或從事相關(guān)業(yè)務(wù)的機(jī)構(gòu)時(shí)可能會(huì)有偏差。表 6：重點(diǎn)個(gè)股估值表收盤(pán)日:港元匯率收盤(pán)價(jià)普通股 ROE歸母凈利潤(rùn)同比PBPE2019/11/50.8979（元）2018A20

22、19E2020E2018A2019E2020E2018A2019E2020E2018A2019E2020E601398.SH工商銀行5.9013.7%13.0%12.5%4.1%5.0%4.8%0.940.850.787.26.86.5601288.SH農(nóng)業(yè)銀行3.6513.4%12.7%12.0%5.1%7.1%2.5%0.800.730.676.46.05.9601988.SH中國(guó)銀行3.7012.0%11.3%11.1%4.5%3.9%4.9%0.720.660.616.36.15.8601328.SH交通銀行5.6611.5%11.2%10.6%4.9%4.5%2.8%0.660.61

23、0.575.95.75.51658.HK郵儲(chǔ)銀行4.6113.2%12.9%13.3%9.7%14.7%12.9%0.880.800.726.96.55.7600036.SH招商銀行37.1816.6%16.6%16.9%14.8%14.3%14.4%1.851.641.4411.910.49.0601166.SH興業(yè)銀行19.8314.2%13.8%13.4%6.0%8.6%8.2%0.940.840.767.06.45.9600016.SH民生銀行6.1913.0%12.2%11.7%1.0%3.9%4.8%0.660.600.555.25.04.8600000.SH浦發(fā)銀行12.7413.0%12.8%12.4%3.1%