近日,2015年成立的首批5家試點民營銀行中,有微眾銀行、網商銀行、華瑞銀行和金城銀行4家發布了2016年年報,這也是2015年這批民營銀行成立以來的第一個完整會計年報。
數據顯示,截至2016年年底,微眾銀行實現凈利潤4.01億元、網商銀行凈賺3.15億元,華瑞銀行和金城銀行也分別實現1.42億元和1.28億元的凈利潤。
其中,最早開業的微眾銀行和網商銀行均為純互聯網銀行,不設物理網點,業務均在線上完成。不同的是,網商銀行側重阿里巴巴場景內的小微商戶,而微眾銀行則是基于大股東騰訊旗下的微信、手機QQ兩大社交軟件,發力對個人端的服務。
在個人消費金融蓬勃發展的今天,微眾銀行不僅扭虧為盈,還實現了超過4億元的盈利,這對正在積極發展或參股籌建消費金融公司的傳統銀行來說,無疑是一劑強心針。
上述銀行的業務結構如何,它們又是如何創新個人信貸模式方式的呢?《投資者報》記者對上述銀行進行了采訪,其中,微眾銀行較為詳細地回答了相關問題。
微粒貸“一招鮮”
2015年巨虧5.8億元的微眾銀行,不僅在2016年扭虧為盈,還實現了4億元的凈利潤。據了解,微眾銀行的業績爆發主要得益于該行的拳頭產品“微粒貸”的異軍突起。
該行年報數據顯示,“微粒貸”作為全線上運營的信貸產品,基于大數據風控技術,依托微信和手機QQ提供個人小額信用貸款。截至2016年年末,“微粒貸”產品累計發放貸款1987億元,筆均放款約8000元。
此前有數據顯示,微粒貸在上線一周年,即2016年5月15日累計發放貸款400億元,至當年12月末增速達近4倍。而微眾銀行給《投資者報》的最新數據顯示,截至今年微粒貸上線兩周年之際,該產品共累計發放貸款總金額3600億元,比今年年初亦增加80%。
“近幾年消費信貸發展迅速,尤其是年輕群體的崛起,他們已逐漸成為當前消費信貸的主力?!蔽⒈娿y行方面介紹,經過近3年的探索,該行摸索出了一套合適自身發展的差異化、特色化的個存小貸業務模式。
該業務數據顯示,截至今年5月,該行總筆數為4400萬筆,筆均放款8200元,最高貸款日規模20億元,最高日貸款筆數20萬筆。主動授信客戶數約9800萬,覆蓋567個城市,開通激活用戶2200萬元。
從上述數據不難看出,微粒貸的客戶仍然以分散、小額為主,呈現出當前金融科技公司側重碎片化、場景化的業務特點。
目前,除了“微粒貸”,該行還有直通銀行與汽車金融業務,但這兩部分的規模相對較?。褐蓖ㄣy行方面,截至2016年年末開通客戶達160萬人,管理資產余額達到222億元;汽車金融方面,與多個互聯網平臺合作,將信貸產品嵌入消費場景,發展電商二手車平臺融資服務,其“微車貸”業務2016年年末貸款余額達到55億元,比年初增長22倍。
總體上看,微眾銀行對“微粒貸”有過分倚重之嫌。對此也有分析人士擔心,其在優秀客戶開發結束之后,未來拓展客戶的信用狀況可能會下降,恐難以維系長期的高速發展。對此,微眾銀行方面并未回避,該行董事長顧敏在年報中表示,當前微眾銀行負債結構仍然單一,存款和理財業務、小微企業金融服務等方面仍處于摸索階段,他們“對此有清醒的認識和改進的思路?!?/p>
此外,2016年微眾銀行溢價完成了增資擴股,凈資本增長超1倍,資本充足率超過20%,估值也高達320億元。
同業負債占比超85%
受益于微粒貸業務的擴張,去年微眾銀行的資產規模與貸款余額也出現大比例增長。截至2016年年末,該行資產總額為520億元,同比增加424億元,增幅440%;各項貸款余額308億元,同比增加269億元,增幅697%。
520億元的資產規模在銀行中處于什么位置呢?根據Wind資訊銀行業2016年總資產排名,在191家統計銀行中,微眾銀行可以排在131名,排名看似處于中后位置,但從成立不到三年的歷史來講,這一增速已經不是傳統銀行可比擬的。
從負債結構數據來看,截至2016年年底,該行負債總額為453億元,和其他傳統銀行不同的是,其客戶存款僅33億元,占比僅為7%,同業及其他金融機構存放、拆入和賣出回購金融資產款項則高達385億元,占比超過85%。由此看來,微眾銀行資金來源并不是儲戶,而是同業。當然,這也和該行“依托同業合作”的經營理念相吻合。
微眾銀行成立之初就表示“不與傳統銀行爭利”,而是競合關系。據了解,截至2016年年末,“微粒貸”已與25家金融機構建立共擔收益和風險的聯合貸款業務合作關系。微眾銀行方面向《投資者報》記者表示,聯合發放的貸款中,20%左右的貸款資金由微眾銀行發放,約80%的貸款資金由合作銀行發放。這也不難理解微眾銀行為何同業負債這么高了。
較高的同業負債,一方面為微粒貸提供了貸款資金,另一方面也讓微眾銀行賺取了手續費與傭金。從該行的營業收入構成來看,2016年營收合計24.5億元,利息收入18億元,占比約為75%,非息收入(包括手續費及傭金收入、投資收益)合計超過6億元,占比約為25%,這一占比并不算低。
值得注意的是,根據年報,截至2016年年末,微眾銀行不良率為0.32%,而同期2016年四季度商業銀行不良貸款率為1.74%。對于風控,微眾銀行方面表示,以微粒貸為例,微眾銀行從客戶社交數據對客戶進行綜合的評價和推斷,同時結合公安身份核驗和征信,立體評定客戶的最高可授信金額,并隨時根據以上要素靈活調整客戶可授信金額,并通過分析客戶與客戶之間信息所呈現的共性特征,預測群體客戶的欺詐可能性。
根據當前模型優選出的客戶群體,讓微眾銀行的不良率遠低于行業平均水平。不過也有兩點需要注意:首先,部分貸款還未走過一個完整的還款周期,資產質量還需要較多時間的考察;其次,未來不能排除隨著客戶規模的增加,貸款增量加大后,不良有進一步提升的壓力。
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責任編輯:Rachel
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