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      1. 計世網

        微眾VS網商2018年報:互聯網銀行前景未必樂觀
        作者:雷慢 | 來源:新金融洛書
        2019-05-17
        微眾銀行未必那么強,網商銀行未必那么弱,互聯網銀行前景未必那么樂觀。

         

        士別三日,當刮目相看。時隔一年,互聯網銀行的兩大巨頭微眾銀行和網商銀行也拉開差距:凈利潤上,微眾銀行是網商銀行的3.76倍,壞賬率網商銀行是微眾銀行的2.5倍。

        4月底以來的半個月,網商銀行和微眾銀行相繼發布了2018年年報,從數據來看,互聯網銀行的兩巨頭發展迅速,營收、凈利潤同比數據均為亮眼。不過,通讀財報后,新金融洛書認為:

        微眾銀行未必那么強,網商銀行未必那么弱,互聯網銀行前景未必那么樂觀。

        2018全年,微眾銀行營業收入為100.3億元,同比上漲48.63%;凈利潤為24.74億元,同比上漲70.85%。截至2018年末,微眾銀行資產總額達2200億元,比年初增長169%。

        再來看網商銀行,網商銀行2018年營收62.7億元,同比增45%;凈利潤6.58億元,同比增加66.1%;截至2018年末,2018年的資產總額為959.64億元。

        業內驚詫的是,微眾銀行這家以個人信貸為主的互聯網銀行,盡然以超百億的年度營收,躋身于32家A股上市大行的陣營,排名24,在長沙銀行、鄭州銀行等之后,在青農銀行、西安銀行等之前。

        媒體報道一般認為互聯網銀行形勢喜人。但掩藏在這些亮眼數據背后的,是不良率、資本充足率的隱患及風控難題的憂慮。

        不良之患

        網商銀行不良貸款率是微眾銀行的2.5倍,簡直“友商驚詫”。

        截至2018年末,網商銀行不良貸款率為1.3%%。微眾銀行不良貸款率為0.51%;較2017年末降低了0.13個百分點。

        2015至2017年,微眾銀行不良貸款率分別為0.12%、0.32%、0.64%;同期,網商銀行不良貸款率分別為0.18%、1.21%、1.23%。以個貸為主的微眾銀行和以小微貸為網商銀行不良率均在波動中增長。網商銀行不良率整體高于微眾銀行。

        圖:網商銀行合并資產負債表:來源:網商銀行2018年報

        圖:網商銀行合并資產負債表:來源:網商銀行2018年報

        數據差異的原因,與業務結構、特點相關。

        在業務結構上,微眾銀行的主要產品包括個人消費信貸領域的微粒貸、微車貸等,微粒貸是大頭, 截至2018年年末有效客戶超過1億人;網商銀行的重點業務是小微金融,主要產品是面向小微企業和個人創業者的網商貸,從數據來看:截至2018年末,微眾銀行服務了34萬戶小微企業,網商銀行服務小微數量約為微眾銀行的40倍,為1227萬戶。

        過去一年經濟環境的大勢,讓小微企業并不好過,經濟下行中, 而這種大環境的陰影一定程度上微縮并映射到了網商銀行的經營性貸款不良率表現上。

        這種環境,決定了網商銀行需要控制體量,防止過快增長下的展業無序和風控失衡。另一個不得不提的是,網商銀行的小微貸,很大程度上依賴阿里巴巴體系,也是網商銀行難以快速擴張的原因。

        實際上,與微眾銀行依賴微信社交體系超10億人受眾的潛力相比,網商銀行相對微眾銀行的弱勢,是小微貸過于依賴阿里體系的失"獨"性下的業務局限,這與螞蟻金服在2018年的備付金集中繳存,余額寶限額等一起,勾畫了”凄慘”的一年。

        負債結構比的歡喜和資本充足率的憂愁

        負債結構比與資本充足率,這兩個體現業務結構競爭性的指標,在微眾銀行和網商銀行之間的不同,正體現了兩家的差異。

        截至2018年末,微眾銀行總資產2200億元,負債總額2080.96億元。同業及其他金融存放款項負債206.77億元,客戶存款額為1545億元。同業負債比為9.93%;資產負債率為94.57%。

        圖:微眾銀行2018年主要會計數據和財務指標:來源:微眾銀行2018年報

        圖:微眾銀行2018年主要會計數據和財務指標:來源:微眾銀行2018年報

        網商銀行方面,截至2018年末總資產為959.64億元,總負債904.98億,同業及其他金融存放款項負債為354.03億,吸收存款為429.78億,同業負債比為39.1%,資產負債率為94.3%。

        與2017年的高度依賴同業負債而言,微眾銀行和網商銀行的處境改善不少。

        2018年,央行重新設定了同業存單年度發行額度的測算公式,要求各銀行同業存單備案額度最高限定在上年9月末總負債的三分之一。一年前的2017年底,微眾銀行同業及其它金融機構存放款項占負債比重為61.62%,網商銀行為51.82%。二者在過去一年時間里,分別減少了51.69個百分點、12.72個百分點。

        從資產充足率上看,微眾銀行連續三年迅速下降,由2015年的36.5%、2016年的20.21%下降到2017年的16.74%、2018年的12.82%;截至2018年末的網商銀行資本充足率12.1%。從2015年到2017年,其資本充足率分別為18.51%、11.07%、13.51%。二者都已低于2018年商業銀行整體14.20%的資本充足率,基本原因是貸款規模的擴大。

        微眾銀行和網商銀行都面臨著貸款規模快速擴張和資本充足率逼近紅線的矛盾性壓力。由于民營業務處于初創期、規模尚小,隨著業務的進一步拓展,民營銀行的資本消耗會加大。

        對成熟商業銀行而言,它們有穩定的利潤留存,具備發行二級資本債的資格,已上市的可通過多種渠道補充資本。而民營銀行籌集資本的能力仍相對較弱,業務發展存在較大不確定性,增加了資本需求預測和規劃的難度。這是未來須解決的綜合性因素。

        大數據風控之虛

        在整個互聯網金融領域,大數據風控都是企業賴以生存和籍以吹噓的利器。但仍難掩心虛。

        和絕大多數機構的大數據風控一樣,微眾和網商賴以建模的數據的仍可歸納為“替代性數據”,無論是騰訊的社交行為數據、人際圈層關系數據、或微信支付數據,還是螞蟻金服的電商交易數據、支付寶數據和芝麻信用數據,都不足以支撐互聯網銀行的貸款風控需求。

        實際上,銀行機構所擁有的用戶收入流水、用戶的流動資產與固定資產數據等強相關數據,是網商銀行、尤其是微眾銀行個貸業務夢寐以求而不得的。

        網商銀行組織架構圖:來源:網商銀行2018年報

        網商銀行組織架構圖:來源:網商銀行2018年報

        有趣的是,在風控層面,過去幾年的互聯網金融一直在給傳統銀行做嫁衣,微粒貸過去幾年給用戶的授信、貸款情況,銀行從征信層面看的一清二楚,進而用來降低信用卡違約率、提升風險客戶識別能力。

        微眾銀行卻不能逆向操作。

        回過頭來看,互聯網銀行的風控體系還不足以勾畫一個完整的用戶形象,這份殘缺,在面對中小微企業、個體工商戶以及個人客群,在經濟總體下行的形勢下,其資產質量將面臨挑戰越來越大。

        從行業規律來看,互聯網銀行仍遵循收益前置風險后置的線路,不良率追平并高過傳統商業銀行的不良率是大概率事件。

        不經歷完整風險周期,不足以談不良率。

        責任編輯:何周重

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