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前言

本報告回顧了2018年的銀行價值創 造情況，並就銀行業供給側改革背景 下，如何精細化、專業化、數字化、敏 捷化向價值銀行轉型、走高質量發展 之路給出一系列行動建議。

報告內容包括：

• 第一、針對 40傢俱有代表性的銀行， 分析哪些銀行在創造價值，哪些在 毀滅價值；
• 第二、探討 40家銀行價值提升的五 大關鍵驅動要素以及與上幾年相比， 銀行價值提升情況，揭示需要關注的 問題和挑戰，幫助銀行加速向高質量 價值銀行轉型；
• 第三、分析銀行行業組合與產品組合 是否創造價值，為銀行資產投放、提 升資產質量提供重要參考；
• 第四、總結迴歸銀行業本源、推動高 質量發展的核心建議。

……

核心發現和戰略建議

一、TOP40家銀行總體經濟 利潤分析

1、今年，我們分析了 TOP40家銀 行2018年的財報數據。我們發 現，TOP40家銀行合計實現經濟利 潤約5,225億元1；平均資本回報率 為16.3%，較 2017年的17.0%下降 0.7個百分點，連續第三年下降 。

TOP40家銀行2018年實現稅前利潤 19,775億元。然而，在考慮了銀行的 資本使用後，合計實現經濟利潤約 5,225億元，約為稅前利潤的 1/4。

TOP40家銀行的RAROC為16.3%， 同比下降0.7個百分點。與 2015年的 20.4%、2016年的18.2%和2017年的 17.0%相比，2018年TOP40家銀行的 RAROC連續第三年下降（見圖 3）。

2、2018年RAROC排名前5位的分 別是招商銀行、建設銀行、工商銀 行、北京農商行和農業銀行；排名後 5位的分別是中原銀行、廣發銀行、 盛京銀行、河北銀行和杭州銀行 （見圖4）。

3、2018年經濟利潤排名前5位的 分別是工商銀行、建設銀行、農業 銀行、中國銀行和招商銀行；排名 後5位的分別是廣發銀行、中信銀 行、中原銀行、盛京銀行和杭州銀行 （見圖5）。

4、目前，中國銀行業價值創造能力 存在三大主要挑戰

1）宏觀經濟下行、中美貿易摩擦， 疊加不良貸款認定口徑和撥備 覆蓋率趨嚴，對銀行業風險管 理提出新要求。 2018年宏觀經濟呈下行趨勢，GDP增 速進一步放緩至6.6%，同時中美貿 易摩擦不斷升級，對國內製造、外貿 等行業形成巨大壓力，導致銀行信用 風險加大。年初不良貸款認定口徑趨 嚴，撥備覆蓋率下調，銀行處理問題 資產壓力增大，影響利潤實現。

啟示：面對風險提升、監管趨嚴的壓 力，銀行應明確貸前行業選擇與客戶 准入，使之與銀行所處區域內經濟 環境相符，與銀行發展戰略定位相 匹配；強化貸中風險和業務協同，實 現業務拓展和風險管控步調一致； 提高貸後風險管理能力，對於實施後 貸款要有管理手段，對於逾期和不良 資產要主動出擊、積極應對。

2）銀行仍以較為粗放的規模增長 為主，精細化管理及專業能力建 設存在短板。

在較長一段時間內，我國銀行業憑藉 宏觀經濟的持續快速增長和自身牌 照優勢，發展較為順暢。在這一背景 下，銀行更看重規模增長，而忽視了 管理團隊和執行團隊的能力建設，管 理模式較為粗放，在應對潛在金融風險及業務轉型時能力相對不足。

啟示：銀行應加強能力建設，包括針 對管理團隊和執行團隊的領導力培 養，以及專業團隊的打造，助力實現 向價值銀行轉型，以應對銀行業外 部宏觀變化、行業監管趨嚴、市場對 外開放等一系列新挑戰。

3）金融科技競爭加劇，對銀行業 各類業務形成較大壓力。

金融科技企業憑藉技術優勢和生態 圈優勢，對銀行的獲客渠道、業務 拓展和利潤增長形成了巨大沖擊。同 時，銀行與金融科技企業不僅在零 售業務上的競爭日益激烈，在小微、 對公等業務上的競爭也日漸升級。

啟示：銀行應當積極擁抱金融科技， 以應對金融科技企業的挑戰。銀行 可以主動開放自己的客戶和數據，與 金融科技公司合作，拓展銀行的獲 客渠道、提升客戶體驗。銀行也可以 更進一步，主動領導生態圈建設，不 僅僅與金融科技公司合作，更納入 其他合作方，尋求多方共贏並打破市 場壁壘，實現全方位、多場景的客戶 服務。

二、誰創造價值 ?誰毀滅價 值?

2018年TOP40家銀行中，有 27家銀行 經濟利潤為正值，13家未創造經濟利 潤。按資產規模由大到小排名，2018 年經濟利潤為負的銀行分別是郵儲銀 行、中信銀行、廣發銀行、北京銀行、 江蘇銀行、渤海銀行、盛京銀行、杭 州銀行、天津銀行、中原銀行、鄭州銀 行、河北銀行和青島銀行（見圖5）。

五大行和5家主要農商行的經濟利潤 全部為正值；除此之外，經濟利潤為 正的銀行還包括招商銀行、興業銀 行、浦發銀行、民生銀行、光大銀行、 平安銀行、華夏銀行、浙商銀行、上 海銀行、南京銀行、寧波銀行、徽商 銀行、哈爾濱銀行、長沙銀行、廣州銀 行、貴陽銀行和重慶銀行（見圖5）。

2018年TOP40家銀行中僅有6家銀 行資本回報率提升，34家銀行的 RAROC下降，其中 29家銀行連續兩 年下降，27家銀行連續3年下降，可見 大部分銀行RAROC延續下降趨勢。 按資產規模由大到小排名，2018年 RAROC提升的銀行分別是交通銀 行、郵儲銀行、招商銀行、平安銀行、 北京農商行和天津銀行（見圖 3）。

TOP40家銀行中，27家銀行經濟利 潤為正值，13家銀行未創造經濟利 潤；6家銀行RAROC上升，34家銀行 RAROC下降，大部分銀行RAROC延 續下降趨勢。

經濟利潤實現與否，與銀行資產規模 並不一定相關。但是經濟利潤較高的 銀行，往往淨息差、淨利差和中收創 造能力較高，成本控制和風險管理能 力較強，同時資產耗用相對較低。

雖然五大行在資產規模和經濟利潤 方面均名列前茅，但重農、北農等中 小銀行的突圍以及郵儲、中信、廣發 等大中型銀行的表現不佳，說明經濟 利潤和RAROC與銀行資產規模之間 並不存在絕對正相關關係（見圖 6）。 銀行的資產規模與經濟利潤不一定 成正比的根本原因是，部分國內銀行 以消耗資本為代價進行跑馬圈地式 擴張，並未真正創造經濟價值。

為此，我們比較了經濟利潤較高的銀 行與經濟利潤較低的銀行在部分關 鍵指標上的表現，發現後者往往淨息 差、淨利差和中收創造能力較低，成 本控制和風險管理能力較差，同時資 產耗用相對較高。這些因素對於銀行 實現價值創造起到了關鍵作用。

淨息差和淨利差方面，13家未創造經 濟利潤的銀行中，有 7家銀行的淨息 差排名TOP40家末10位；有 5家銀行 的淨利差排名末10位。其中渤海銀 行、天津銀行、江蘇銀行、盛京銀行 和廣發銀行的淨息差和淨利差均位 列TOP40銀行末10位，風險資產定價 能力較差，拖累經濟利潤實現（見圖 6和圖7）。中收佔比方面，13家未實現 經濟利潤的銀行中，有 5家的中收佔 比位於TOP40家銀行末10位，分別是 郵儲銀行、河北銀行、杭州銀行、盛 京銀行和中原銀行（見圖6和圖8）。 這5家銀行中，盛京銀行的風險定價 能力和中收創造能力均位於TOP40家 銀行末尾，造成其價值創造能力不 足。

成本控制方面，13家經濟利潤為負 的銀行中，有 6家成本收入比排在 TOP40家銀行末10位，分別是渤海銀 行、青島銀行、郵儲銀行、河北銀行、 中原銀行和廣發銀行（見圖6和圖9）。 其中，雖然郵儲銀行在淨息差、淨利 差、風險控制能力和資本耗用等方面 表現突出，但成本收入比連續 4年墊 底，導致其經濟利潤仍然為負值。

在風險管理方面，經濟利潤為負的銀 行表現同樣較差，除少數幾家外（如 郵儲銀行、北京銀行和杭州銀行）， 其餘的不良貸款率、不良+關注類貸 款率和撥備覆蓋率均位於TOP40家 銀行中下游，甚至排名末尾（見圖 6 和圖10）。其中，雖然中原銀行在淨息

差、淨利差等營收指標方面表現較 好，但因不良率高企、資產減值準備 大幅上升、撥備覆蓋率明顯下降，因 而拖累了經濟利潤的實現。

最後，資本管理方面，在 13家未創造 經濟利潤的銀行中，有 5家的風險權 重位於TOP40家銀行末10位，分別是 鄭州銀行、河北銀行、北京銀行、中原 銀行和中信銀行（見圖6和圖11）。風 險權重較高，說明銀行仍然以消耗資 本為代價，追求規模擴張，導致銀行 價值創造的效率下降。

能夠在上文提到的一項或幾項關鍵 指標大放異彩的銀行，往往更有可 能突破資產規模的限制，創造價值；

而在其中一點或幾點做得較差的銀 行，則有較大可能無法創造與其規 模相匹配的經濟價值。重農的淨息 差和淨利差表現優異，風險控制能 力也較佳；北農的風控能力和資本 耗用水平表現較好，風險定價能力 也位居TOP40家銀行中上游。因此， 雖然這兩家銀行的資產規模僅位居 TOP40家銀行中游，但是經濟利潤和 RAROC排名都名列前茅（見圖6）。 相反，郵儲銀行、江蘇銀行、北京銀 行、杭州銀行、盛京銀行、中原銀行、 中信銀行和廣發銀行等，都因為在某 一項（例如郵儲在成本控制能力上 較落後，江蘇銀行在風險定價能力 上較差，北京銀行的風險權重較高

2018年五大行及郵儲銀行、全國股份 制銀行、主要城商行和主要農商行的 RAROC分別為18.4%、13.6%、12.0% 和16.9%，分別較上年下降 0.5、0.7、 1.7和0.3個百分點。四類銀行中，股份 制銀行和主要城商行面臨競爭壓力 最大，經濟利潤創造壓力最大。股份 制銀行資本消耗較高，城商行處理不 良資產壓力較重，同時兩者均面臨較 大的息差收窄壓力，拖累其資本回報 率的實現。

等）或者某幾項（例如盛京銀行在淨 息差、淨利差、中收佔比和風控能力 上均欠佳）上表現不佳，導致他們無 法創造與其規模相適應的經濟價值 （見圖6）。

四大類銀行核心總結

1. 五大行及郵儲銀行

2018年五大行及郵儲平均RAROC達 到18.4%，同比下降 0.5個百分點，仍 然高於其他三類銀行。RAROC下降 主要由於手續費等中間收入下降，且 淨利息收益不敵資產減值上升所致 （見圖12）。

其中，工、建、農、中四大行的 RAROC 均有不同程度下降（見圖 3）。交行和 郵儲的RAROC排名仍然低於其資產 規模排名，但較 2017年已經有明顯 改善（見圖 3和圖4）。工行經濟利潤 約1,558億元，仍排名第 1，但資本耗 用較高，RAROC位居第3，次於招商 和建行（見圖 4和圖5）。郵儲銀行單 位資產淨利息收益在五大行和郵儲 中最高，但是營業費用率依然較高， 中收能力未能改善，造成經濟利潤 排名和RAROC排名均遠落後於其資 產規模排名（見圖 6、圖 13和圖14）。 交行淨利息收益率是五大行及郵儲 中最低的，拉低其經濟利潤表現，但 是中收表現依舊優異，且資本耗用下 降，RAROC數值和排名均明顯提高 （見圖3、圖 13和圖14）。

2. 全國性股份制銀行

2018年11家全國性股份制銀行平均 RAROC為13.6%，較 2017年下降0.7 個百分點。雖然 2018年手續費等中間 收入持續增長，但是仍然不敵淨利 息收益的持續下行壓力。同時全國股 份制銀行的關注+不良率繼續位居四 類銀行首位，資產減值依舊保持在高 位，資產質量仍然值得關注。股份制 銀行仍然以規模擴大為主要發展模 式，資本耗用較高，表現在風險權重 在四類銀行中最高。高資本耗用模式 將妨礙價值創造（見圖 12）。

2018年，11家全國性股份制銀行中，

僅招商銀行和平安銀行的RAROC有 所提升（見圖 3）。招商銀行淨利息 收益和中間收入齊頭並進，經濟利 潤達到476億元、排名第 5，RAROC 達到21.7%、排名躍居第1（見圖4、圖 5 、圖 13和圖14）。廣發銀行經濟利潤 為負91億元，排名居第40名，資本回 報率也僅位列39名，均大幅落後於 其資產規模排名；中信銀行經濟利潤 為負46億元，居第 39名，RAROC僅 11.1%，排名第 32名（見圖 4和圖5）。 浦發銀行資產減值損失和資本耗用 明顯增長，同時中收能力下降，導致 RAROC數值及排名均有所下降（見 圖3、圖 13和圖14）。

3. 主要城商行

2018年18家主要城商行平均RAROC 為12.0%，較 2017年同比下降1.7個百 分點。主要城商行的平均 RAROC在 四類銀行中最低，且 2017~2018年降 幅最明顯。雖然城商行 2018年淨利息 收益率沒有進一步下滑，同時中收創 造能力有明顯提升，但是主要城商行 的資本耗用增加，且2018年在嚴監管 背景下資產減值大幅提升，多重因素 拖累了RAROC的實現（見圖12）。

2018年，18家主要城商行中，僅天津 銀行的RAROC所有提升（見圖 3）。 貴陽銀行RAROC位居城商行首位， 在TOP40排行中位列第8名，經濟利潤排名第16位。貴陽的較優表現主 要得益於其淨利息收益較高，但中 收能力仍有進步空間（見圖4、圖 5 和圖13）。除了貴陽銀行外，長沙銀 行、寧波銀行、南京銀行、哈爾濱銀行 的RAROC排名位列TOP40家銀行中 上游，均在淨利息收益或中收上有 相對較好的表現（見圖 4和圖13）。 杭州銀行、河北銀行、盛京銀行和 中原銀行的RAROC表現較弱，位列 TOP40家銀行後5位（見圖 4）。

4. 主要農商行

2018年5家主要農商行的平均 RAROC為16.9%，同比下降 0.3個百 分點，降幅在四類銀行中最小。5家 農商行的RAROC排名均明顯高於其 資產規模排名。2018年主要農商行 的中收能力明顯提升，單位資產非利 息收益率已經超過五大行及郵儲和 主要城商行。同時，資產定價能力依 舊較高，且持續高於全國性股份制 銀行和主要城商行。因此，即便資產 減值損失大幅增加，單位資產稅前利 潤率仍然有所提高（見圖 12）。

5家農商行中，北京農商行表現最 優，RAROC排名第4、經濟利潤排名 第10，遠高於其 27位的資產規模排名 （見圖4）。北農的淨利息收益和中 間收入均同比顯著提升，且單位資產 的資產減值率和資本耗用均明顯低於

其他4家農商行（見圖 13和圖14）。江 南農商行單位資產淨利息收益率在5 家農商行中最低，但中間收入能力較 強，RAROC排名第21位、經濟利潤排 名第25位，均明顯高於其 38位的資產 規模排名（見圖 4、圖 5和圖13）。

啟示：2015年開始，利率市場化已持 續對銀行造成嚴重的影響，依靠傳 統業務模式創造價值難以為繼。因 此，我們建議銀行加快進行改革與 轉型，在加強貸款和存款科學定價 能力的同時，著重提升中間收入創造 能力，實現由規模銀行向價值銀行 的轉型。具體而言，一方面，銀行應 通過科學化定價管理能力提升原有 業務價值，同時以貸款業務為敲門磚，積極拓展交叉銷售。另一方面， 雖然過去幾年銀行開始進行產品開 發，希望增加手續費等綜合收入，但 目前這些努力尚無法填補利差縮減 的影響，引進創新產品開發迫在眉 睫。隨著利率市場化的進一步深化， 銀行若要持續創造價值，提升中間 收入勢在必行。

2018年，中國銀行業的貸款組合依 然未創造價值，RAROC為11.83%， 經濟利潤為負173億。同時，過去三 年來，貸款規模增速 11.95%，高於 收入增速9.94%，說明規模增長的 模式尚沒有改變。從2017年開始， 貸款收益顯現回升之勢：RAROC 已從2017年的11.39%提升至2018 年的11.83%，這說明銀行已經開始 關注並提升貸款的價值創造。

三、銀行行業組合與產品組 合價值創造分析

（一）、貸款業務核心發現

1、貸款業務整體盈利狀況

2018年，中國銀行業的貸款組合依 然未創造價值，RAROC為11.83%， 經濟利潤為負173億，規 模增長的模 式尚沒有改變。

2016年以來，貸款規模增速11.95%， 高於收入增速9.94%，說明規模增 長的模式尚沒有改變。但是，從2017 年開始，貸款收益有明顯回升之 勢，RAROC從2017年的11.39%提升 至2018年的11.83%，這說明銀行已 經開始關注並提升貸款的價值創造。 （見圖15）

2、造成貸款盈利性變化的主要原 因

RAROC過去三年下降的主因是手續 費收入下降及營業費用上升，銀行業 需持續關注；同時，預期損失率好轉 減緩了RAROC下跌趨勢。

對比過去兩年，我們發現 RAROC下 降的主因，是手續費收入下降及營業 費用上升。兩年來 40家銀行的淨息 收益率與去年持平，而貸款相關非利 息收益率年平均下降8.31%。從成 本端看，雖然 2018年營業費用率相 比2017年有所下降，但相比 2015年 仍然有3.23%的年增長。同時，我們 發現，預期損失在逐年好轉，平均每 年下降了5.38%，提升了銀行的獲利

能力。但隨著宏觀經濟下行及風險 政策收緊，銀行仍需警惕風險爆發的 可能性。在以上因素共同作用下，40 家銀行近三年來銀行貸款RAROC處 於下行趨勢，但在 2018年整體表現 有所回暖（見圖 16）。

3、各類型銀行貸款業務表現

從銀行類型來看，不同銀行表現不 盡相同，其中，農商行的貸款組合 RAROC最高，達 23.15%，而五大行及 郵儲的貸款組合RAROC墊底，僅為 11.64%。

五大行及郵儲——作為市佔率最高 的銀行類別，總體表現不如中型及 小型銀行，雖然其營業費用控制較 好，其他項目也都處於中間水平，但 RAROC表現仍是四類銀行中最低 的，僅為 11.64%。

全國性股份制商業銀行——基於其 成長髮展特性，貸款相關手續費收 入遠高於其他銀行，說明輕資產業 務發展領先於其他銀行；但同時，淨 利差、成本控制（包括營業費用及風 險）以及資產使用率方面的表現均 低於其他三類銀行，有較大提升空間，RAROC僅為11.71%，也處於較低 水平。

城商行——城商行以本地特色化經 營為核心，貢獻了最高的利息收入 率，但同時非息收入遠低於全國股 份性商業銀行，需重點加強；總體 RAROC表現較好，達 12.87%。

農商行——農商行憑藉高利差、低 風險及較低的資本佔用率，創造高 RAROC（23.15%）。但需要注意的是， 在我們的樣本中僅有5家農商行，可 能會因為樣本不足產生一些誤差。同 時，農商行因其收入的可持續性增長可能面臨瓶頸，所以需在產品創新、 科技創新方面持續發力（見圖 17）。

4、貸款風險趨勢及面臨的挑戰

自2015年以來，不良貸款率呈輕微 下降趨勢，2018年總體不良率僅為 1.5%，其中零售不良貸款率遠低於對 公不良貸款率；但我們發現，穩定的 不良貸款率得益於貸款減值損失的 持續增加，所以銀行仍需警惕風險的 爆發。

從2015年到2018年，40家銀行的總 體不良貸款率呈輕微下降趨勢，由1.58%降至1.50%。從目前的數據來 看，40家銀行整體貸款質量較好。

其中，零售不良貸款率整體水平較 低，且呈逐年下降趨勢，從 2015年的 1.02%降到0.78%；而對公不良率呈現 穩定趨勢，保持在 1.95%左右，遠高於 零售貸款。因此，零售貸款整體風險 小於公司貸款（見圖18）。

然而，不良貸款率降低並不意味著風 險水平下降。近幾年，貸款減值損失 佔比一路攀升，由此反映出風險水平 的持續上升。同時，資產減值損失嚴 重侵蝕了利潤，我們建議各家銀行予

以重視，分析資產減值成因，並加強 風險管控，防止風險爆發。

（二）、貸款業務核心建議

1、向零售轉型勢在必行。零售貸款 佔整體貸款規模的40%，卻貢獻了 近46%的淨收入。同時，相比對公 貸款，零售業務有議價能力強，易帶 動中間業務且風險分散的特點，我 們發現，零售貸款的淨利差高、手續 費高、風險成本低及資本佔用低的 特點，建議銀行加大零售投入。

40家銀行零售貸款規模超過38萬 億元，RAROC高達27.44%，貢獻了 4,815億元經濟利潤。對公貸款規 模佔整體規模的60%，卻對貸款 經濟利潤造成4,987億元的巨大損 失，RAROC僅為5.12%。因此，我們 認為向零售轉型具有極大的戰略價值 （見圖19）。

近年來越來越多銀行加大零售貸款 業務投入，2015年以來，40家銀行零 售貸款平均年增長率達到30%，其中 有11家銀行年增長率超過35%，增速 排名前六的銀行分別是天津銀行、渤海銀行、盛京銀行、南京銀行、上海 銀行及浙商銀行。鑑於零售貸款業務 的盈利性，我們認為此趨勢將會延 續下去，加快發展零售貸款業務勢在 必行（見圖 20）。

2、對於公司銀行業務，我們呼籲銀 行做好“行業專業化”，通過專業化 策略進一步瞭解企業需求，從而設 計出更好的產品及服務，共創雙贏 局面。

向零售轉型勢在必行。零售貸款只 佔整體貸款規模的40%，卻貢獻 了近46%的淨收入，經濟利潤高達 4,815億元，RAROC高達27.44%， 是銀行業需要持續拓展的優質業 務。而對於公司銀行業務，需增加 貸款行業專業化能力，同時提升綜 合化服務能力。

從2016年至今，我們發現公司銀行貸 款RAROC顯著且持續下降，從 2016 年的7.30%下降至2018年的5.12%。 其主要原因在於貸款相關的非利息 收入逐年快速下降及資本佔用率逐 年上升。雖然淨利差在逐年上升，但 是未能彌補非利息收入下降和資本 佔用率上升的損失。同時，營業費用 率在2017年上升至1.03%後，優化至 0.99%，預期損失率亦出現波動，依 舊需要各家銀行持續關注。

在20個主要對公行業投放中，2018年 有6個行業的RAROC為負。對公行業 RAROC排名前8名的是公共管理、金融、衛生、水力環境、租賃商務、電力 能源、文化教育媒體及交通，其中公 共管理和金融的RAROC超過50%。 製造和批發零售業是RAROC表現最 差的兩個行業，分別為負 14.1%和負 16.3%，連續 4年排名最末（見圖 21）。

對於不創造價值的行業，我們建議銀 行要慎選其戰略新興細分行業進行 投放，結合宏觀環境分析，加大力度 扶植政府鼓勵的細分行業，減少對 負經濟利潤行業的投入。同時，做好 “行業專業化”，通過專業化策略進 一步瞭解企業需求，從而設計出更好 的產品及服務，共創雙贏局面。

3、聚焦區域風險，加強區域性風險 管控。不良貸款率具有強區域性， 導致區域差別的原因主要是貸款行 業結構不同，以及不同地區相同行 業的風險程度不盡相同。因此，我 們建議銀行根據地區特性進行特 色化經營。

由於不同地區的經濟發展側重不同， 不良率水平可能產生一些差異。我們 分析了Top40中的城商行不良率分 布，發現北方城商行的不良率普遍高 於1.5%，關注及不良貸款率普遍高於 4%，而江浙皖區域的城商行不良率均低於1.5%，關注及不良貸款率普遍 低於4%。

建議銀行可嘗試區域風險分析和預 警，不同地區採用不同的行業貸款組 合，加強區域性風險防控。

4、實施風險定價與定期檢視。雖然 目前多數銀行已通過內部評級法測 算風險資產，但我們發現，行業綜 合定價並未遵循風險定價原則。從 2015年開始，部分行業定價顯著下 降，但風險仍不斷累積，使得綜合 定價與風險偏離愈加嚴重。

針對公司貸款業務，由於不同地區 的經濟發展側重不同，不良率水平 可能產生一些差異。我們建議銀行 可嘗試聚焦區域風險，加強區域性 風險防控。針對全國性經營機構， 可嘗試調整資源地域配置，不同 地區採取不同的行業貸款組合。針 對城商行/農商行等地區性經營機 構，需仔細分析省內經濟特徵，找 出符合自身稟賦特徵的行業及產 品進行深耕。

行業出現負經濟利潤的主要原因在 於，銀行沒有堅持風險定價。價值損 害行業的貸款綜合收益率因低於所 需要的平損定價，造成了負經濟利 潤。然而 40家銀行中大多數銀行在行 業綜合定價上並未遵守風險定價原 則，導致多數行業的定價與其風險並 不匹配。

以製造業為例，40家銀行平均綜合 收益為3.58%（FTP+3.58%），然 而最低經濟利潤平損卻需要8.94% （FTP+8.94%），這意味著貸款投 放愈多，價值損失愈高。而批發零售 業的平均不良率約為5.73%，對應此 風險所需要的平損定價應在9.12% （FTP+9.12%），但實際綜合收益率卻僅為3.49%（FTP+3.49%）。

貸款組合創造價值的關鍵在於綜合 定價要與風險掛鉤，即風險越高的行 業，定價應越高，以保證銀行在面對 不同級別的行業風險時，能確保高風 險高收益。在完善LPR形成機制的大 背景下，利率的靈活性和市場化將進 一步加強，因此銀行的定價能力顯得 愈發重要。目前 40家銀行的對公貸款 定價並未遵循風險定價，說明銀行間 競爭激烈。而如何在新推出的LPR機 制下進行合理貸款定價，脫穎而出， 成為目前銀行亟需解決的問題。

5、針對對公業務定製行業發展策 略。可基於不同行業特性，定製行 業策略，對於目前行業貸款面臨的 風險問題及定價問題，銀行可選擇 以手續費為主要收入形式的創新產 品及服務，如供應鏈金融及現金管 理業務等，通過創新業務打開新局 面。

針對目前行業貸款面臨的風險問題 及定價問題，銀行可選擇以手續費為 主要收入形式的創新產品及服務：應 收應付賬款佔比較高的行業如製造、 批發零售、水利環境、建築等，應積 極配套供應鏈解決方案，提高企業 對銀行的價值；短期借款佔比高（如 製造、批發和零售）和現金資產佔比 高（如居民服務、文化教育業）的行 業均可考慮現金管理解決方案，同時 通過了解企業資金狀況，幫助銀行進 一步降低風險（見圖22）。

四、向新一代價值銀行轉型 的建議

為助力中國銀行業提升價值創造能 力，推進高質量發展，麥肯錫通過分 析國內外多家金融機構的領先實踐 與經驗，總結了“跨越式發展大零 售；專業化、特色化發展公司業務； 推動金融市場轉型；打造開放協同 生態圈；提升風險競爭力；推動敏捷 組織轉型；規模化大數據應用；雙 速IT，擁抱金融科技”八大戰略以供 各銀行參考。建議各銀行基於自身稟 賦，制定清晰且聚焦的業務發展戰 略，協同風險管控，並通過敏捷組織 轉型，以及數據和科技賦能，實現真正的價值創造。

戰略一：跨越式發展大零售

大力發展零售業務是銀行提升其價 值創造能力的必經之路。各銀行可參 考以下八大零售發展策略，在業務提 升的同時，兼顧風險，推進高質量發展。

• 垂直化管理/事業部制，做強“大 腦”：
  採用事業部制，進行垂直化 管理，提升前中後臺的專業化能 力，強化總行“大腦”。
• 做好高收益資產業務，強化營收 及風控能力：建議銀行從“客戶選擇與分層管理、產品戰略和定價、 營銷體系、風控體系、零售信貸工 廠”這五方面入手，在發展零售信 貸業務的同時，提升風險管理質 量。
• 精細化、專業化銷售管理，提升產 能：銷售管理是產能提升的重要 抓手。根據國內外領先銀行實踐， 需要建立一套精細化、專業化的 銷售管理體系，從目標與業績管理、團隊管理、過程管理三方面進 行把控。
• 強化交叉銷售，提升客戶價值：交 叉銷售是強化條線內協同，提升客 戶綜合價值的關鍵舉措。銀行可 以通過實施“機會識別、協同模 式、考核機制、利益補償和激勵、 系統固化”這 5個步驟，整體推進 交叉銷售。

• 網點智能化轉型，實現降本增 效：面對全渠道戰略、線上線下 渠道融合、金融和非金融生態融 合等發展趨勢，傳統銀行網點必 須從“硬實力”和“軟實力”兩方 面向數字化智能化轉型。
• 優化全渠道客戶體驗：銀行需重 點探索如何更精細化、科學化、 體系化管理，最終建立一套從優 化、監測到迭代的完整閉環。全渠 道客戶體驗優化的核心包含端到 端旅程再造和搭建客戶體驗儀表 盤。
• 提升產品創新及客戶運營能力：建 議銀行轉變傳統的產品銷售思維 模式，實現以客戶為中心，以數據 為支撐，快速更新迭代的敏捷模 式進行產品創新和客戶運營。
• 強化數字化營銷，實現科技賦能： 建議銀行圍繞客戶生命週期，建 立“ 3+1”精準營銷管理體系，提升 大數據營銷能力。同時，積極探索 佈局金融科技，實現科技賦能。

戰略二：專業化、特色化發展公司 業務

公司銀行業務要做精，通過強化聚 焦行業的專業化能力、強化聚焦交易 銀行業務的產品能力、強化專業的公 司銀行風控能力、強化大數據及科技 能力、優化人員架構及管理機制，實 現公司銀行業務的高質量發展。

• 聚焦行業，實現專業化經營提升 價值創造：做精做深重點行業，建 立清晰的客戶戰略及專業、高效的 營銷前臺，實現對風控的把握並 強化交叉銷售。銀行可以通過“行 業聚焦，制定清晰的客戶戰略；實 施客戶分層，存量客戶深耕；推動 四位一體協同服務模式和賬戶規 劃；搭建科學高效的前臺營銷管理 體系”這 4個方面予以提升。
• 聚焦交易銀行業務，實現輕資本 轉型：交易銀行以其收入持續穩 定、風控能力強、易沉澱低成本運 營資金和輕資本佔用的特性，為 銀行貢獻了中收和低成本存款的 增長，建議加大力度發展。可重點 從“建立專業化的組織架構支撐、 建立專業化的人才團隊、建立領 先的科技系統、提升交叉銷售能 力、建立向交易銀行傾斜的激勵機制”這五大領域，完善產品體系 和能力，推進向交易銀行的業務 轉型。
• 強化風控能力，構建與業務協同的 風險管控體系：風控對公司業務 起著“調節閥”的作用。銀行需要 （1）強化專業審批人團隊建設， 並構建管理體系；（ 2）優化審批流 程、標準等制度，並開展審批效率 跟蹤和審批質量稽核；（ 3）建立 風險與業務的協同機制，做到“風 險先行”。
• 強化大數據及科技應用，助力經 營效率提升：數字化和金融科技 是現代化銀行業務發展的基礎。 建議銀行著重改造對公客戶從開 戶、授信審批到業務實施的端到端 旅程，提升經營效率和客戶體驗。 同時，建立線上審批及貸後管理系 統，實現貸中審批、貸後管理的流 程線上化，並針對公司業務銷售 過程及業績進度，建立管理層駕 駛艙，實現精細化過程管理。
• 優化組織架構並實現人力管理專 業化，建立公司業務轉型的基礎： 銀行需按戰略導向優化組織架 構，有效滿足業務轉型和專業化 的需求，並明確部門職責邊界，提 高工作效率及內部協同。同時，推 進“人才獵鷹”與盤點，挖掘高潛人才，並在瞭解主要能力短板及核 心人才缺口的基礎上，引進關鍵 人才，從績效考核、資源配置和培 訓三方面強化自身能力建設。

戰略三：推動金融市場轉型

由於監管新規的約束，金融市場業 務的增長需求以及其他業務板塊的 協同需求，金融市場轉型勢在必行。 麥肯錫建議銀行以“聚焦價值創造、 助推輕資本轉型，同時協助零售、對 公板塊轉型”為願景，以“引入領軍 人才，搭建市場化人才管理機制”、 “雙計核算與考核模式”、“專業化 客戶覆蓋模式”和“高效創新的科技 系統”四大體系為支撐，向“全行高附 加值產品中心”和“全行同業客戶管 理中心”轉型。其中：

• 打造“高附加值產品中心”，加速 資管業務和金融市場代客業務轉 型：圍繞前臺戰略、數字化轉型和 中後臺能力建設，以及建立理財子 公司的方式，推動資管業務轉型； 借鑑國際領先商業銀行的成功轉 型經驗，銀行可以從客戶、產品、銷 售、交易以及中後臺基礎投入 5個 維度轉型，加強金融市場投資/交 易能力，提升金融市場代客業務。
• 打造“全行同業客戶管理中心”：
  建立同業客戶管理中心，打造覆蓋同業客戶的客戶經理團隊，做深 全行戰略性金融機構客戶；建立 非銀資管機構的服務平臺，提供 基礎託管和高附加值服務。

戰略四：打造開放協同生態圈：

生態圈戰略可依託多元場景與海量數 據，激活存量客戶、獲取新客戶，“保 障客戶的永續經營”，並打通價值鏈 端到端數據，提升風險經營能力。銀 行可採用“三步走”策略：

• 第一步，從哪裡切入？—銀行應基 於自身稟賦，優選生態圈行業以及 行業中的銀行機會點。在中國， “衣、食、住、行、育、樂、醫及公 共服務”八大領域具有很大的市 場空間，銀行可重點挖掘，擇機切 入。
• 第二步：怎麼切入？— 銀行可根 據“生態圈複雜程度及所需資源， 生態圈主導意願，銀行綜合實力及 約束力期望”三大因素，從“自建、 投資、聯盟和合作”這四種模式 中，選擇合適的方式予以切入。
• 第三步：如何推動實施？—克服“ 在生態圈中的價值主張不清晰， 端到端運營生態圈客戶能力不足， 內外部合作時組織與文化衝突明 顯，生態圈參與方利益分配複雜， 金融監管不確定性”這五大挑戰，做好能力建設。

戰略五：提升風險競爭力

實現高價值創造，銀行必須在風險管 理上踐行五大舉措：

• 降存量：可以通過建立專業化的 清收團隊，利用科學化客戶分層 工具對於客戶進行分類，並匹配 不同的催收策略，提升催收產能。 同時，在配套機制上，利用日報、 週報和月報，形成內部相互競爭機 制，並引入淘汰機制，通過適當的 內部管理舉措，降低存量不良資 產包袱。
• 控新增：控新增需要一整套貫穿 貸前、貸中、貸後的端到端流程。 貸前通過制定量化准入標準實現 合理的客群選擇，從源頭把控風 險。貸中提升審批把控，堅持審批 條線的專業性與獨立性，通過審 批把關杜絕風險案件流入。貸後 建立完善的預警體系及貸後管理 機制，及早發現問題，儘早採取行 動。
• 大數據預警及貸後機制：強化預 警模型，提高對高風險客戶預測 的準確率與覆蓋率。組建一整套 承接預警模型的貸後管理機制， 進行客戶風險分層，並按照分層結 果採取對應舉措。
• 小微智能風控：貸前通過建立白 名單，加強對客戶信用情況的把 握；貸中建立信貸工廠，基於智能 化決策模型，實現高效、智能、標 準的審批流程；貸後通過數字化 預警模型，實現客戶跟蹤檢測與 精細化管理。
• 堅持風險定價：近期，央行發佈 的“改革完善貸款市場報價利率 （LPR）形成機制”，進一步深化 了利率市場化改革，從而進一步加 劇了市場競爭。在此背景下，提升 實施風險定價變得至關重要。為實 現長期科學化風險定價，一方面， 銀行必須規範定價管理操作流 程，加強定價管理執行力度與監 督力度，有效落實貸前對定價的 審查與複核，以構建全面的定價管 理體系。另一方面，提升綜合收益 的過程對前臺部門營銷技能提出 了更高要求，銀行應加強對客戶經 理的培訓和指導，確保風險定價 和綜合收益成為客戶營銷談判的 重點。
• 建立價值管理體系：建立基於 RAROC和經濟利潤的價值管理體 系，顆粒度需落實到每一個客戶， 協助銀行進行客戶選擇、定價管 理以及資產配置的精細化管理。
• 建立組合管理機制，提升價值創 造：建立價值創造的指標體系，衡 量客戶的真實價值；建立組合分 析儀表盤和組合優化機制；基於 價值創造對客戶分層並精細化管 理；通過風險定價實現綜合收益 的提升；在考核及預算中落地風 險戰略，傳導風險偏好。

戰略六：推動敏捷組織轉型

敏捷組織能夠帶來更高生產率、更 優客戶體驗、更高企業價值、更快決 策流程和更強員工認同。麥肯錫多年 來協助國內外領先企業開展敏捷轉 型，總結了4條轉型路徑可供參考：

• 敏捷試驗小組：敏捷試驗小組獨 立於其他業務單元或職能部門，使 數字化舉措不受銀行主流文化、 官僚主義及底層技術架構的影 響。
• 數字化工廠：數字化工廠在維持 傳統組織架構的基礎上，抽調跨 職能部門人員全職參與“以客戶 體驗為核心”的旅程再造工作。 除同址辦公之外，通常由條線管 理人員牽頭，搭配明確的分工和 授權決策流程進行高效決策。同 時，使用敏捷開發模式以及設計思 維，真正實現以客戶為中心，快速 迭代。
• 規模化敏捷：規模化敏捷是數字 化工廠的縮略版，用於特定業務 單元。該業務單元享有自主權，開 發速度也更快——他們可以直接 為加速器提供資金，無需在整個 組織內達成共識就可開始行動。
• 全組織敏捷：需要各業務單元和 職能部門同時轉型，是最為困難 且徹底的轉型路徑。此路徑強調 緊貼客戶需求，實現產品或服務的 快速更新迭代。麥肯錫基於協助 國內領先金融機構設計實施全組 織敏捷轉型的經驗，總結了4種敏 捷組織原型以滿足不同的業務和 職能的發展需求，包含：

ƒ 跨職能團隊：

端到端負責總部產 品和細分客戶業務運行交付；

ƒ 自我管理型團隊：整合前、後臺 人員自主運營管理，核心負責客 戶服務；

ƒ 敏捷覆蓋：以線性組織進行一 線營銷管理，並通過碰頭會分 享銷售線索或討論營銷創意；

ƒ “落地式”敏捷：建立支持職 能的“人才資源池”，基於業務 重點及需求，動態配置人力資 源。

戰略七：規模化大數據應用

銀行核心業務的發展離不開大數據 的開發應用。國際領先銀行均將打造 大數據能力作為高質量發展的核心 戰略，並在營銷、風控、運營管理等 領域進行投資探索。然而，銀行在大 數據運用領域仍然挑戰重重，我們建 議銀行可基於自身狀況，從以下三方 面予以突破。

• 構建大數據平臺：進行數據治理， 清晰定位並完善數據應用分析中 臺功能，構建包含用戶層、應用 層、用例層、分析層、計算層和源 數據層的完善大數據平臺。
• 實施用例開發規劃，優化開發：基 於不同應用進行端到端的大數據 用例規劃，並從用例開發的可能性 和潛在收益預估兩個維度進行分 析，選取與業務需求最相關的用例 進行優先開發。
• 組建大數據團隊：構建包含“管理 支持、模型報表、業務翻譯官、用 例推廣、數據質量”5項關鍵職能 的大數據團隊，並在通過內部培 養和外部人才引入並舉，構建清 晰的職業發展路徑，打造數據創 新氛圍，吸引數據人才並推動數據 能力建設。

戰略八：雙速 IT，擁抱金融科技

為滿足銀行業務和數字化發展的需 求，更好地實現“以客戶為中心”，提 升經營質量，銀行需要強大的 IT開發 支持以及前沿的金融科技應用作為 支撐，建議銀行採用以下方式進以提 升：

• 雙速IT：銀行採用敏捷和傳統兩 種交付模式，打造相應的創新快 速IT架構和傳統常速架構，並通 過微服務、API、雲等技術工具予 以連接支撐，同時滿足穩定性和 靈活性的系統開發需求。
• 佈局金融科技：國內外的領先銀行主要聚焦“物聯網、區塊鏈、雲 計算、移動互聯 /5G、人工智能、 大數據、AR/VR、生物識別”八大 金融科技，將其應用於支付結算、 財富管理、零售信貸、小微、投資 銀行與資本市場、網點及運營六大 業務領域。銀行可以通過“ 外部 合作、內部自建、有限合夥人 LP、 加速器、企業 VC”這5種模式對金 融科技進行投資佈局。

在挑戰和機遇並存的時代，我們衷 心希望這八條戰略建議可以為各家 銀行開拓思路，制定出推進高質量 發展的戰略，最終乘風破浪，贏取市 場。

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