金融科技专题报告：寻找银行中的科技股

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1. 科技赋能金融

2016 年，依托于人工智能、区块链、云计算、大数据等一系列创新技术的金融科技浪潮 席卷全球，这些科技能力与金融结合可以帮助传统银行提高效率、降低成本、提升风险 管理能力。

（1）人工智能（AI）：能够替代人工重复性工作，提升效率和用户体验，拓展金融机构 的销售和服务能力，广泛运用于智能客服、智能投顾等方面。

（2）区块链（Block Chain）：能够有效节约金融机构间的清算成本，提升交易处理效率， 增强数据安全性。

（3）云计算（Cloud）：应用在 IT 设施的管理方面，通过云计算技术来帮助资源有效合 理分配来及时有效的提高运维效率，降低银行的 IT 基础设施成本。

（4）大数据（Big Data）：带来大量数据种类和格式丰富、不同领域的大量数据，基于大 数据的分析能够从中提取有价值的信息，为精确评估、预测提供了新手段。

商业银行对金融科技领域的投入持续提高，当下的投入是为了未来更多的收获。2018 年， 国有大行金融科技投入普遍占营业收入比重的 2%左右，股份制银行中部分银行金融科技 投入占营业收入比重接近 3%；2019 年，商业银行将金融科技投入占营收目标比例继续提 高，例如邮储银行每年将拿出营业收入的 3%左右投入到信息科技领域，招行 2019 年研 发和科技投入将提升到营收的 3.5%，平安 2019 年上半年 IT 支出同比增长 36.9%。

1.1 人工智能

人工智能（智能客服、智能营销、人脸识别、智能风控、智能投顾等）在银行的应用可 以贯穿前台、中台及后台全流程。前台应用着力于客户服务及业务营销，力求实现客户 服务的个性化、自动化，以及业务营销的精准性、预测性；中台应用围绕风险管控、投 资决策及产品决策等银行核心领域开展辅助性的智能支持；后台应用可以在银行人力成 本较高的经营管理、安全设计及 IT 管理等方面实现优化提升。

人工智能可以向广大长尾客户提供更加智能化和专业化的服务，降低人力成本、提升用 户服务和营销体验。例如，银行的客户服务可以采取“漏斗式”模式：可以用 AI 就用 AI；如果 AI 不能服务好，可以用线上远程和线上员工；如果线上远程和员工还不能服务 好，可以使用远程的电话服务；如果远程的电话服务依旧不能满足客户，再用线下队伍， 可以在门店里面服务，也可以到客户家里服务。漏斗模式有两个价值，对客户而言是从 方便到不方便的方式，对企业而言是成本从低到高、先用最低成本的方式去服务。

1.2 区块链

区块链本质上是一种可以制造信任的分布式账本，具有去中介化、不可篡改、公开透明 等特性，可用于解决交易、转账过程中的中介信任问题，以及提高处理效率、降低银行 间的对账成本。区块链在金融领域的根本性创新主要体现在几个方面：

（1）彻底的金融资产数字化。区块链上的信息不可篡改性和去中心化的数据存储方式， 以及其使用上的便利和低交易成本，都可使其成为包括货币在内的各类金融资产数字化 的最佳载体。例如，基于区块链的银行票据业务主要是通过区块链技术的使用实现银行 的数字化票据业务，同时实现数字票据流转过程的优化管理。基于区块链的数字票据能 够实现非中心化的信息传递，通过底层智能合约框架实现自动化流程降低操作风险和道 德风险。区块链的合约的全网广播和不可篡改的特性保证的交易的可靠性，同时为票据 交易业务提供了可追溯的交易途径，为持票方增加了商业信用。

（2）全新的实时数字化交易模式。不同于当前各类金融交易的 T+N 模式，区块链网络 中将不存在“清算”概念，所有的交易都是“发生即清算”，交易完成的瞬间所有的账本 信息都完成了同步更新。按照传统的做法，交易和资金结算是分开的，双方银行各自记 账，然后银行交易完成后，双方银行需要花费大量的人力物力对账。因为数据是由对手 记录的，双方无法确认这个数据的真实性。引入区块链系统后，由于所有信息都记录在 区块链网络上，而且无法篡改，交易过程伴随清算过程，可以完成实时清算。

1.3 云计算

云计算是一种通过网络统一组织和灵活调用各种信息资源，实现大规模计算的信息处理 方式。云计算低成本、便捷化、可扩展性高等特征为大数据、互联网、人工智能的发展 提供了切实的技术保障。

传统银行的 IT 系统多为外购，架构上是集中式的 IOE，成本高昂。所谓 IOE，是指美 国的 IBM、Oracle、EMC 三家公司为代表的商业解决方案，他们分别在小型计算机、数 据库、高性能存储三个领域处于国际垄断地位。这些解决方案对于银行来说，是一个黑 盒子，无法自主掌握，一切的开发、运维均需要服务商的支持与协助。IOE 核心系统所 花的费用，占据了总成本的很大一部分。

云计算采用分“布式架构+开源软件”替代传统的“集中式架构+商用软件”，能够有效降 低金融机构 IT 成本。云计算的两大好处：一是能够按照需要购买计算容量、存储资源和 网络带宽等，只要为实际使用的那部分付费，而不是先行购买硬件或软件，或者支付事 先约定的年度订购费；二是当可以利用真正的内部云或外部云时，可以快速、方便地配 置及管理软硬件。以银行的个人业务为例，基于线下业务的传统银行每个账户的 IT 成本 高达 50 元，而采用云计算的互联网银行则仅有 5 元左右。

1.4 大数据

现代银行相对于传统银行的一大差别，在于数据的深度利用，数据对银行来说已经超越 了账务信息等传统的涵义。大数据可以涵盖银行信贷领域的所有流程，包括客户获取、 贷前、贷中及贷后。

（1）在客户获取环节中，创建用户画像以跟踪用户的完整生命周期。所谓客户画像，是 根据客户的社会属性、生活习惯、行为习惯等信息抽象出一个标签化的用户模型，这些标签就是通过对用户数据分析而来的高度精炼的特征标识。在客户画像基础上，金融相 关行业可以有效地开展精准营销。

（2）在 贷前环节中，使用诸如身份验证和活体识别等技术来解决申请人是否本人的问题， 相关性分析是利用图关联技术找到欺诈团伙。基于大数据的反欺诈的核心主要由身份评 估和信用评估构成，身份评估包括用户设备异常评估、地理评估、行为相似度评估等方 面交易环境异常评估等，信用评估则是通过对欺诈信息库、失信信息库、高危账号库、 欺诈关联图谱的对比分析得出。

（3）在授信环节中，收集多方数据源，风险通过建模定价。传统的风险评估，数据多来 自企业内部，贷款机构从企业外部获取的数据仅限于征信报告、部分合同、一些交易流 水等，企业内部数据很容易造假，尤其是在企业有动力去获得贷款的情形下；而借助大 数据，可以从多个数据来源做交叉验证，尽量去伪存真，基于此来进行风险评估。通过 多源数据的对比分析，可以更客观评估企业的风险。

（4）在贷后环节中，主要是检查异常客户、及时报警和逾期客户的失联修复。传统的银 行贷后工作主要依托于人工，通过客户经理的信息收集、汇总、风险评估、风险计量等 形成报告，提交风险管理部门进行风险程度审批。整个流程耗时高、流程长、时效性差； 在大数据的支持下，可以实现自动批量获取信息、自动检测信息、自动分析量化信息、 自动分层预警，也可以达到“及时实现风险预警、精准锁定风险客户、大幅提高贷后效 率”的目的。

2. 微众银行：有银行牌照的科技公司

2.1 科技&互联网企业的架构

科技驱动：微众银行 IT 人员占比一直大于 50%，IT 投入占营收比率为 14.8%，其中研 发投入占营收是 9.8%。

（1）IT 部门的员工占比达到 57%，后台管理人员占比 6%，业务及支持人员占比 37%。 需要注意的是，57%只是纯科技岗的人员，还有许多员工是科技背景出身、但分布在业务 部门的人员，如果算上这些，微众银行科技人员的比率会更高。例如，风险领域，风险 部做模型的都是科技人员，具有理工科背景，会用数学模型，但这部分人不算在全行 50% 的科技人员里；运营领域，审计里有一大半都是科技背景的，业务部门和后台例如大数 据和 AI 团队很多都是科技人员。

（2）始终保持科技经费投入占全行费用支出比例高达 30%以上，IT 投入与营收的比例 为 14.8%，其中研发费用占营收比例为 9.8%。而全球银行与金融服务职业中，IT 投入占 营收份额的平均值为 7.3%。2018 年全球银行发明专利排行榜中，微众银行排名第五，到 2019 年 6 月底微众银行累计提交科技专利数量为 675 项。

（3）科技团队嵌在产品部门里，管理模式扁平化。和其他金融机构在科技方面的区别是， 一般金融机构会单独设立一个测试部门和信息中心，测试和运维会独立出来；而微众银 行为了敏捷，直接把测试和运维都放在产品部门里，没有大的科技运营部。这种架构下， 科技部门可以高效地与业务的产品经营合作，把设计出来的金融产品的形态放在科技系 统上运行。

互联网基因：微众银行是腾讯发起设立的民营银行，腾讯持股 30%，先天具备了互联网 公司的思维方式。

（1）有容错试错的文化。一个员工如果带着新想法去征求领导意见，通常得到的答案是 “我也不知道，去试试吧。”不仅鼓励员工试错，更做到了去权威化，给予每个员工可以 尝试自己想法的空间。

（2）组织架构更敏捷灵活。微众创设产品的决策机制也与腾讯如出一辙，强调快速立项。 区别于传统银行，领导层只是掌握了资源，在内部决定是如何分配人力和资金，就像一 个 VC，鼓励内部创业，产品项目化。一个新产品从产生需求到上线的时间最快是 10-15 天，平均大概在五、六十天。

（3）互联网的迭代思维。微众银行鼓励项目团队，在现有的平台基础上快速生产一个产 品，再通过灰度测试的方式，先小范围投放，得到真实用户的反馈后发现问题，并及时 迭代。传统银行，线上产品投放后如果不良率太高还有可能面临追责的后果，因此在投 放前需要花大量的时间进行内部测试和运算，全面投放后，迭代也比较慢。

2.2 金融科技的能力：ABCD

人工智能： （1）微众银行在 2015 年初就已经有了远程身份认证，通过人脸识别，来做线 上的认证。在没有上线生物认证之前，拿着别人的身份证来开户，在金融机构是非常普 遍的；（2）7*24 给用户提供银行服务。以前的银行是由人工审批贷款，微众几千万的微 粒贷用户，没有一单人工干预审核，完全是机器大数据审核额度，5 秒钟就可以出一个额 度（完成去银行查征信、去公安做联网互查、还有一系列要去做的数据搜集） ，而且 1 分 钟内钱可以到账。

区块链：微众银行本身定位是一个“连接者”，和众多合作伙伴联合、优势互补，这种定 位天然会存在诸多多方协作场景，而多方协作场景是区块链技术发展的土壤，所以微众 银行的很多业务都与区块链技术十分适配。微众银行从 2015 年开始布局区块链，第一个 真正的应用落地在 2016 年，当时微众银行和上海华瑞银行等联合贷款合作银行利用区块 链“共享账本”的技术特性，做了一个机构间对账平台，原来对账结果需要两天后才能 确认，现在实时就可以确认。

云计算：微众银行率先搭建完成全行级分布式架构的数据中心，该架构摒弃了由国外企 业服务商提供的高端技术解决方案，完全采用基于 X86 技术框架的 PC 服务器，运用开 源技术，做到了 100%自主可控。由于采用开源技术，并且服务器也是国产设备，微众银 行 IT 运维成本大幅降低了 90%，户均 IT 运维成本只有 3.6 元，而传统银行的户均运维成 本大概在 20-100 元。

大数据：传统银行，客户要申请贷款都需要填申请表，但是微众不需要客户填任何一张 申请表（用户不需要申明他拥有任何资产，如 房产、别的银行的信用卡）。以微粒贷为例， 微众的风控模型除了人民银行、公安系统、政府信息等数据，还可以通过微信掌握客户 的生活数据、社交数据、兴趣爱好数据等。但是微众银行并没有真正的接触这些个人数 据，而是形成一个算法，把这个算法部署到微信里，在微信里跑，最后的结果就是通过 算法的客户可以看到其微信的“发现”上标注了一个红点，并且可以看到“微粒贷”入 口。只有客户点击微粒贷的入口，申明需要微众银行的服务，同意了服务协议以后，微众银行才能拿到客户同意提供的部分数据。这就是微粒贷特有的白名单制，不是让客户 申请贷款，而是银行告诉客户是否有资格可以申请贷款，大大降低了欺诈风险。

2.3 全新的商业模式：“连接器”

微众创立了新的商业模式，就是作为“连接器”，将传统金融机构与拥有客户和场景的企 业或行业串起来。左边是有客户直达能力的企业、行业，右边是一些金融机构，比如保 险、基金、证券、银行，中间是微众的科技能力（产品设计、风控、数据分析能力），把 有客户和有资金的两端连接起来。原来左右两边也有连接的诉求，因为微众的科技优势， 通过微众连起来效率更高、成本更低，微众也开创了一个新的商业模式。合作的模式主 要有三种：

（1）联合贷款：微众与合作银行共同出资、联合向客户发放贷款，使合作银行在有效控 制风险的同时，以更低的成本服务长尾客户。

（2）理财代销：微众为基金、保险等其他金融机构提供代销渠道。

（3）科技输出：针对国内中小型城、农商行技术储备薄弱的情况，微众利用自身技术优 势将理财超市、远程身份认证、移动支付、机器人客服等能力输出给合作银行。

2.4 业务板块：大众银行、直通银行、场景银行

微众创立之初已经意识到，用传统银行的模式来建立一个入口和流量的互补是非常难的， 毕竟银行是一个低频的客户接触的场景，所以微众是把自己嵌入到别人的模式里面。针 对用户在不同频度、不同场景下的金融需求，微众组建了大众银行、场景银行和直通银 行三大业务板块。

（1）直通银行：非场景、低频，用微众自己的品牌来做，2C 是微众银行 APP，2B 是微 众企业爱普 APP。

（2）场景银行：场景、低频、B2B2C，不是自己的品牌，和零售品牌合作，嵌在具体流 量入口、场景中。

（3）大众银行：跨越了场景和非场景、高频、B2C，比如微粒贷和微账户，依托腾讯的 生态体系（不光是微信，还有音乐、视频、QQ），把这些赋能到大众经常能接触到的点 里。

2.4.1 大众银行

微粒贷：完全线上自助的个人小额贷款产品，借助 QQ 和微信覆盖大众，采取用户邀请 制，受邀用户可以在手机 QQ 的“QQ 钱包”内以及微信的“微信钱包”内看到“微粒贷” 入口，最高可获得 30 万借款额度。

（1）满足客户短期和急切的借款需求。“微粒贷”平均的借款期限是 52 天，50%的借款 发生在非工作时间，使金融服务更加便利。

（2）践行真正的普惠金融。微粒贷每笔平均贷款金额只有 8100 元，7 成以上的客户所负 担的利息不到 100 元，是大部分客户都能够承受的起的，避免了和亲朋好友四处借钱的 窘境，可解燃眉之急。

（3）以中低收入客群为主要服务对象，致力于满足 80%的长尾金融需求。客户中有 76% 是白领以下，大多是蓝领工人或服务业人员，80%的客户学历是大专及以下，这些客户原 本在传统的银行由于没有征信记录而无法申请到贷款和信用卡。

微账户：微众银行与微信全面打通，微信里的零钱都可转到微众银行账户中，进而买入 活期+、定期+产品享受收益；在微信支付时，将自动转到微众银行账户，再完成支付。 既提升了客户体验，同时又把微信支付的用户转变为了微众银行的用户。

2.4.2 直通银行

直销银行——微众银行APP：微众银行APP与其它直销银行最显著的区别是，功能聚焦， 比一般的手机银行 APP 要简洁很多，不需要客户理解很多金融的专业知识。微众首创的 是活期类产品，即货币基金，还有可以提供 T+1 或者 T+0 的存取类产品，这些都归入到 “活期+“里面；有固定期限的，归入“定期+”，简化老百姓对产品的认知。而且微众银 行 APP 是纯直销银行，没有依赖腾讯系的资源，完全是直销银行自己去拉客户。

微业贷——微众企业爱普 APP： 微业贷可以视为微粒贷的企业版。微业贷和微粒贷有很 多类似的地方，不需要提供申请书，全程智能化、纯线上、纯信用，风控方面引入企业 征信、个人征信、工商、税务、汇法、国家电网、同盾及腾讯独有安全平台等超过 30 种 数据源。微业贷的客群非常下沉，66%的企业是首次获得贷款，64%的客户年营收小于 500 万，平均员工只有 10 个人，贷款金额笔均是 20 万。

2.4.3 场景银行

重点在个人消费领域与合作伙伴共建“虚拟银行”，将微众的金融服务嵌入到线上线下、 衣食住行等生活场景。

（1）二手车买卖：微车贷产品，是与互联网二手车平台合作，依托他们服务客户的能力 和流量，微众银行提供银行服务。这是一个典型的场景金融，客户在二手车平台上看车、 选车、做估值，当他需要钱的时候，才会弹出微众银行的服务窗口。最后在他线下去取 车的时候，完成车的签约和银行的签约。

（2）生活类场景：比如线下商超购物，微众和永辉、华润万家、家乐福、麦德龙、良品 铺子、达美乐等线下商家合作，推广“付款码”业务。用户在合作商家处消费，出示微 众银行付款码，可以享受一定程度折扣。这一付款码类似商家的会员码，只是用户使用 必须开通微众银行二类账户，无形中为微众银行增添了客户数量。

（3）教育分期：比如 VIPKID 的远程英语教学，腾讯是 VIPKID 的股东，为 VIPKID 用 户提供分期贷款的就是是微众银行的微粒贷。

3. A 股银行金融科技哪家强？

所有金融科技的技术，最终会体现为“三升两降”。三升：业务运营效率的提升、客户的 体验的提升和业务做大规模能力的提升；两降：成本的下降、风险的下降。我们分别用 APP 月活/零售客户数代表效率，APP 评测得分代表体验，零售客户增长代表规模，零售 业务成本收入代表成本，信用卡不良率代表风险，对 A 股上市的大中型银行进行对比（此 处未纳入城农商行主要是缺少相应的数据披露）。

在这五个维度中，股份行中招行、平安始终处于前二或前三，大行中建行靠前（部分大 行数据披露不全）。因而我们的结论是，招行、平安的金融科技能力最强，大行中建行相 对更有优势。

3.1 三升：效率、体验、规模

3.1.1 运营效率：APP 月活/零售客户数

银行业务可以分成两类：线下（网点）和线上（手机银行、网银），毫无疑问，线上的效 率要高于线下，客户不用出门即可办理业务，同时还节省了网点排队的时间，现在各大 银行也都在推动线下业务向线上转化，线上化程度越高的银行，业务的运营效率也更高。 我们用手机银行 APP 月活/零售客户数来衡量一家银行的线上化程度： （1）股份行中，最 好的是招行、平安。招行、平安 APP 月活/零售客户大约在 20%上下，要高于其他股份行 5%左右的水平； （2）大行中，最好的是建行。建行的零售客户数低于工行，但 APP 月活 数在大行中排第一。

3.1.2 客户体验：APP 评测得分

2019 年 8 月新浪财经发布第六届手机银行 APP 成绩单，综合用户体验、产品功能、性能 安全、创新发展四个维度将现有手机银行 APP 进行评分，得分排名前三的分别是招行、 平安、建行。

3.1.3 做大规模能力：零售客户增长

做大规模的能力，归根到底还是取决于客户增长的能力。我们从两个角度来看：（1）新 增零售客户绝对数，招行、平安在股份行中占据绝对领先位置；（2）零售客户增速，1H19 较 2015 年末零售客户数出现翻倍的银行有平安、招行、兴业，其中平安零售客户数累计 增幅最快，一方面也是因为平安在零售转型之前零售客户基数相对较低。

3.2 两降：成本、风险

3.2.1 成本的下降：零售业务成本收入比

科技能力对银行运营成本体现最为明显的，是零售业务成本收入比的下降，2010 年以来 各家银行零售业务成本收入比呈现快速下降的趋势。对公业务，比如大客户贷款，基本 还是采取客户经理尽调跟踪的手工方式，对科技能力的体现并不明显。2018 年零售业务 成本收入比最低的几家，大行中是建行，股份行是光大、招行、平安。

3.2.2 风险的下降：信用卡不良率

由于各行零售贷款结构不同，比如按揭贷款（不良率低）占比高的银行整体零售贷款不 良率可能较低，而消费贷款（不良率高）占比高的银行整体零售贷款不良率可能较高， 因而不能简单用零售贷款不良率来衡量风控水平的高低。

按揭贷款技术含量较低，主要考察借款人的收入水平；小微贷款每家银行的客户大小（小 微企业按照营收还是员工人数界定）和做法（一般贷款还是票据贴现）不同，也会导致 不良率有很大差异；消费贷款不同产品的不良率差异也很大，比如有的做白领优质客户 （利率 7%以内）的消费贷不良率不到 1%，而做相对次优客户（利率 16%-18%）的消费 贷不良率可能有 2-3%；最后同质性和可比性强的，就是信用卡。

我们对信用卡风控能力的评价标准：（1）不良率保持在同业较低水平；（2）2018 年后信 用卡不良率没有较大幅度上升。这两个维度综合来看，信用卡风险控制的较好的银行是 建行、兴业、招行、平安。

3.3 结论

招行、平安的金融科技能力最强，大行中建行相对更有优势。在效率、体验、规模、成 本、风险这五个维度的对比中，股份行的招行、平安始终处于前二或前三，大行中建行 靠前（有部分大行数据披露不全）。

（报告来源：长城证券）

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