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數字經濟時代，金融科技漸成銀行核心驅動力。伴隨著科技的進步，以 ABCDMI 等（人工 智能、區塊鏈、雲計算、大數據、移動互聯、物聯網等）爲核心的金融科技飛速發展。從 支付結算起步，到消費信貸、信用卡到財富管理，再到對公業務，金融科技顯著地提升了業務效率，改善了客戶體驗。金融科技正重塑銀行業務流程，變革銀行商業模式。我們認 爲，誰能在金融科技浪潮中勇立潮頭，誰就能在 BANK 4.0 時代大放異彩。
我們認爲， 在數字經濟時代，科技賦能銀行業務， 將深刻改變銀行業態，變革行業格局。 大力投資金融科技，具備強大的金融科技實力的銀 行，才是面向未來的銀行，將在 B ANK 4 . 0 時代脫穎而出。 其股票估值水平預計將逐步拉開與普通銀行的差距。
1. 金融科技概述
新技術改變銀行業態。金融科技的技術可概括爲 ABCDIX。A 即 AI，是人工智能；B 即 BlockChain，爲區塊鏈技術；C 即 Cloud Computing，是雲計算；D 即 Big Data，是大 數據； I 即 Internet of Things，是物聯網技術； X 爲量子計算等還沒有商用的前沿技術。 這些是實施金融科技戰略主要依賴的技術。
1.1. 人工智能（AI）
2016 年 3 月，阿爾法圍棋（AlphaGo）與圍棋世界冠軍、職業九段棋手李世石進行圍棋人 機大戰，以 4 比 1 的總比分獲勝。阿爾法圍棋的大勝讓人工智能聲名大漲。人工智能本質 上是一種旨在模仿人類特征的先進分析方式，可以學習傳統意義上人腦才可以學會的複雜 內容、複雜決策並參與自然對話。
計算機視覺、機器學習、自然語言處理、機器人、語音識別等爲人工智能的五大核心技術， 並發展爲人工智能子産業。
人臉識別（計算機視覺）提升銀行反欺詐水平，機器學習降低銀行外呼成本。在了解你的 客戶（KYC）領域，人臉識別技術被大量采用。該技術讓銀行能便捷地確認客戶身份， 提升反欺詐水平。在智能客服領域，語音和語義識別應用廣泛。機器通過學習可以識別 客戶語句的含義並給出相應的解答。越來越多的銀行開始采用機器人客服，機器人能夠模 擬人聲進行應答及營銷。這可以大幅減少客服中心人工量，顯著降低銀行成本。
機器學習模型超越傳統銀行線性模型，在信貸領域得到廣泛應用，覆蓋營銷獲客、反欺詐、 風控及催收等環節。傳統的銀行模型中，數據的金融相關性較強，大多通過監督模型做出 信貸決策。當面對大量非傳統銀行客戶時，AI 技術能在大量的數據中找到相應的規律，做 出信貸決策。例如，在反欺詐領域，知識圖譜展現了申請人之間的關系，在應對團夥欺詐 方面十分有效。
1.2. 區塊鏈（Blockchain）
區塊鏈又稱分布式賬本，本質上是一個共享數據庫。區塊鏈技術是比特幣的底層技術和基 礎架構。區塊鏈是一串使用密碼學方法相關聯産生的數據塊，每一數據塊中包含了每一次 比特幣網絡的交易信息。區塊鏈上的數據是同步的，因爲記錄的每一副本是相同的、自動 更新的，並且不可改變。智能合約的開發給區塊鏈技術提供了新的應用場景。
美國互聯網巨頭Facebook計劃發起的Libra虛擬貨幣引發了世界範圍的廣泛關注，在國內， 人民銀行也在研究發行數字貨幣。分布式賬本和智能合約技術在金融領域的應用，包括數 據管理、資産/證券發行和服務、抵押品管理和貿易/合同驗證等。
1.3. 雲計算（Cloud Computing）
銀行傳統的 IT 架構靈活性不足，可以利用雲計算來克服傳統基礎設施的擴展限制，在調 用資源及儲存數據等方面更加靈活，並能經濟高效地利用其他服務提供商開發的先進技術。
雲計算是一個承載體，銀行可以充分利用各類科技金融企業的信貸、風控等服務。雲計算 是一種按使用量付費的模式，這種模式提供可用的、便捷的、按需的網絡訪問，進入可配 置的計算共享池（資源包括網絡、服務器、存儲、應用軟件等），這些資源能夠被快速提 供。此方式使得 IT 資源能夠集中彙集，快速配置並快速重新部署。
雲計算是相對來說較爲成熟的應用，目前主流的雲平台提供商主要是互聯網巨頭的産品，如阿裏雲、騰訊雲、華爲雲等。因爲互聯網企業在自身發展過程中，面對海量的數據，需 要開發雲平台來支撐應用産品。
由于銀行業對數據完整性、內容真實性、操作可問責性的高要求，安全和業務可持續是在 應用雲計算技術時的主要關注點。正是考慮到這種需求，大部分銀行選擇建設或采購的是 私有雲。
1.4. 大數據（Big Data）
大數據是指無法在一定時間範圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是 需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和 多樣化的信息資産。
大數據技術的核心是能夠對大量數據進行獲取、彙總清洗並進行分析獲得商業洞見的技術。 大數據技術包含數據采集、存儲、預處理及分析等四個方面。大數據是人工智能算法的基 礎燃料。
隨著可獲得數據種類增多，如何建立數據倉庫，整合散落在各個流程的客戶數據和交易 數據，是目前銀行面臨的挑戰。根據意大利統計學家帕累托提出的“二八原則”，20% 的客戶會給銀行帶來 80%的收益。商業銀行以往側重于服務高價值 20%的客戶，利率 市場化下，金融機構間競爭加劇，長尾客戶也成爲競爭的對象。利用大數據可以顯著 降低銀行長尾客戶交易成本，解決信息不對稱問題。
基于大數據技術的智能風控廣泛應運在消費信貸發放中，有效降低風險。不過，在銀行的 商業活動中，仍有大量的數據沒有被充分利用。這恰恰也是未來可以深度挖掘價值的地方。
1.5. 物聯網（IOT）
物聯網（Internet of Things，即 IOT）是指把一切物體連接起來的網絡，實現“萬物互聯”。 物聯網是通過各種信息傳感器、射頻識別技術、全球定位系統、紅外感應器、激光掃描器 等各種裝置與技術，實時采集任何需要監控、 連接、互動的物體或過程，采集其聲、光、 熱、電、力學、化 學、生物、位置等各種需要的信息，通過各類可能的網絡接入，實現 物與物、物與人的泛在連接，實現對物品和過程的智能化感知、識別和管理。從某種層面 上來說，物聯網是虛擬經濟和實體經濟之間的連接器，意義重大。
物聯網也將帶來新機遇，虛擬與現實的結合，將真正實現資金流、信息流、實體流的 “三流合一”。在銀行業，物聯網的應運仍處在早期階段。目前，物聯網的應用主要在依 托新零售戰略技術的移動支付，和基于智能物流的供應鏈金融領域。傳感器技術也被應用 在車貸領域的車輛使用狀況監測和跟蹤風控中。
2. 上市銀行如何布局金融科技？
數字經濟時代，金融科技是銀行核心驅動力。正因爲如此，金融科技如何重視都不爲過。 于是，上市銀行紛紛加碼金融科技投入，每年將營收的一定比例（如 1%-3%）投入到金融 科技領域。此外，上市銀行紛紛設立金融科技子公司，在科技賦能行內各項業務的同時， 實現科技輸出。
2.1. 上市銀行加碼金融科技投入
上市銀行加快布局金融科技。由于未來銀行變革的力量將來自金融科技，上市銀行紛紛提 出金融科技戰略，加大投資力度，用科技賦能各項業務。在金融科技布局上，大行和部分 股份行由于規模大實力強，是行業的領跑者。
大行的領頭羊-工行于 17 年升級推出 e-ICBC3.0，加快推進“智慧銀行”戰略，從 IT 架構、 科技研發、業務優化、場景應用等各方面全面提升智慧化經營管理水平。工行建立了互聯 網、大數據、人工智能、區塊鏈等“七大創新實驗室”。19 年，工行在雄安設立了金融科 技子公司，整合行業內外金融科技力量，成立了金融科技研究院，發布了 ECOS 工程。工 行目前已經形成了“一部、三中心、一公司、一研究院”金融科技組織架構，全力提升數 字化、智能化金融服務水平。
部分股份行發力金融科技。招行很早確立了金融科技銀行戰略定位，全力推進數字化轉型， 直接對標金融科技公司。變革組織架構，建立扁平化、集約化和專業化的組織架構體系， 發力金融科技，以科技敏捷促進業務敏捷。平安銀行依托集團力量，也提出了科技引領戰 略，意在成爲一流的智能化零售銀行。可以說，招行作爲零售銀行領頭羊，平安銀行作爲 後起之秀，二者在金融科技上的布局走在了行業前面。
2.1.1. 招行-聚焦場景化生態體系，金融科技投入領先
招行高度重視金融科技。招行行長田惠宇在《2018 年年度報告》中的行長致辭寫道，“今 天，我們從未如此深刻地認識到，行業變局的決定性力量來自科技”。並提出，客戶和科 技是面向未來的兩大核心主題，招行要對標金融科技公司。
招行全面開啓數字化轉型。加速轉型之下，田行長提出，四個“重新定義”。從客戶轉向 用戶，重新定義銀行服務對象和經營思維；從銀行卡轉向 APP，重新定義銀行服務邊界； 從交易思維轉向客戶旅程，重新定義銀行服務邏輯和客戶體驗；從集中轉向開放，重新定 義銀行科技基礎和企業文化。
招行兩大 APP 聚焦“核心金融+泛金融”場景生態體系。招行兩大 APP（招行 APP、信用 卡掌上生活 APP）持續打造業內領先的金融科技生態體系。推動智慧生態場景項目，建設 社保、雲繳費業務、智慧停車、教育、醫療等外接場景，投産互聯網金融雲平台。
招行 APP 深耕存貸彙核心金融場景，掌上生活 APP 則注重向泛金融場景延伸服務，布局 數字化流量獲客與經營體系的構建。1H19 招商銀行 APP 交易筆數 7.97 億筆，同比增長 25.31%；交易金額 16.67 萬億元，同比增長 41.99%。截至 19 年 6 月末，掌上生活 APP 累 計用戶數 8083.94 萬戶，其中非信用卡用戶占比 28.74%。年輕客群占比超過 70%，客戶規 模和活躍度持續領跑同業信用卡類APP。1H19掌上生活APP貢獻信用卡名單量131.71萬， 通過掌上生活 APP 渠道成功辦理的消費金融交易占信用卡消費金融交易的比例爲 48.01%。
從有披露數據的上市銀行來看，招行在金融科技方面投入上領先。1H19 金融科技投入 36.33 億元，占營收比例爲 2.81%。18 年金融科技投入 65 億元，占營收比例爲 2.75%，在 披露該數據的 A 股上市銀行中最高。此外，招行 17-1H19 金融科技投入占比逐年攀升， 這反映出作爲國內零售銀行龍頭的招行對金融科技之重視。
2.1.2. 平安銀行-科技投入持續較快增長，數字化經營成效顯現
321 策略實現數字化經營，全面提升風險管理能力。平安構建零售“3+2+1”經營策略， 發力基礎零售、私行財富與消費金融“3 大業務模塊”，提升風險控制與成本管理“2 大 核心能力”，推動以 AI 爲核心的“1 大生態”持續賦能。
科技賦能方面，一是聚焦平台能力建設，打造了 AI 中台、銀行私有雲平台、數據中台、 分 布式 PaaS 雲平台、項目可視化平台等基礎平台；二是實施了信用卡新核心系統、新一代 金融市場核心業務系統、智慧托管、智慧風控、智慧財務等重點業務項目；三是積極布局 開放銀行，對外輸出金融服務能力，拓展獲客渠道。
依托平安集團核心技術和資源，持續利用人工智能、雲計算、區塊鏈、物聯網等新技術賦 能業務，平安銀行持續提升業務效率、節約成本及風控水平。19 年平安銀行通過全面數 字化的經營實現零售人均營收同比增長 17.7%。構建“AI+客服”體系，19 年末 AI 客 服非人工占比達 86.1%。19 年借記卡客服服務費用節省約 50%，信用卡客服費用節省 超 30%。
充分利用 AI 及大數據技術提升風控水平，不僅大幅提升效率，而且改善風控效果。打造零 售阿波羅審批平台，貸款産品審批縮短至 10 秒以內；打造智能反欺詐系統，19 年累計防 堵欺詐損失超 10 億元。
平安銀行金融科技的進步與成果離不開其對金融科技的大力投入。《平安銀行 2017 年度 報告》披露，平安銀行對標互聯網金融機構，建立零售專屬 IT 團隊，服務人力超過 2100 人，建立敏捷機制。
19 年末，平安銀行科技人員（含外包）超過 7500 人，同比增長超過 34%；共有在職員工 3.42 萬人，科技人員占比較高。19 年 IT 資本性支出及費用投入達 34.97 億元，同比增長 35.8%，其中用于創新性研究與應用的科技投入 10.91 億元。19 年科技投入與營收的比例達 2.53%。
2.2. 銀行系金融科技子公司落地開花
從股份制到大行紛紛設立金融科技子公司。銀行設立金融科技子公司的浪潮是從 15 年開 始，首先開啓的是興業銀行旗下的興業數金，也是到目前爲止唯一一個合資架構的金融科 技子公司。此後一年平安集團、招行、光大銀行等股份制銀行也紛紛加入設立金融科技子公司的行列。
18 年 4 月，建行作爲國有大行率先設立金融科技子公司-建信金科。19 年，工行和中行也 跟進，同時北京銀行將此前全資控股的京輝投資改爲北銀金融科技，成爲了首家獨立設立 金融科技子公司的城商行。目前，交銀金科和廣發銀行金融科技子公司處于擬設立狀態， 若成功設立，6 家國有大行中未設立金融科技子公司的將僅剩農行和郵儲銀行。
自 15 年 12 月興業銀行設立興業數金起，已經有 10 家銀行設立了金融科技子公司，按照 其商業目的可以分爲三類：
一類是將 IT 部門獨立運營。建信金科是國有大行設立的首家金融科技子公司，成立之初的 近3000名員工是由建行總行直屬的七個開發中心和一個研發中心的IT部門直接劃轉而來；
第二類是將金融科技解決方案輸出。例如，興業數金科技輸出簽約銀行已達到 311 家，連 接了 4.36 萬個銀行網點，服務客群涵蓋中小銀行、非銀機構、政府與公共服務機構、産業 互聯網參與者；
第三類是主要爲集團內部金融業務提供科技服務。比如，光大科技的主要職能就是孵化光 大銀行的新産品、新服務、新模式、新業態，努力提升集團整體信息科技水平。
股權結構方面，分爲合資和全資兩類。合資型是指銀行作爲控股股東，通過和其他外部機 構共同出資成立的金融科技子公司，例如興業數金，其中興業財富資産管理有限公司持股 51%，福建新大陸雲商股權投資企業、高偉達軟件服務有限公司、深圳市金證科技股份有 限公司三家公司作爲外部合作機構分別持有興業數金 10%的股權，上海倍遠投資管理中心 爲員工持股平台，持股 19%。興業數金這樣的股權結構兼顧了各方在銀行、證券以及支付 系統上的研發特長，可充分借助股東的技術、資源及人員優勢共同發展。其他幾家銀行系 金融科技子公司均爲銀行全資，銀行爲金融科技子公司的唯一出資方，持有 100%的股份。 全資公司的主要特征是銀行可對公司進行統一化管理，與銀行內部聯系更爲緊密。
金融科技子公司均有爲本行服務的目的，且大多兼有對外輸出科技之目標，主要産品以雲 産品爲主。從注冊資本上看，金融科技子公司規模大小參半，若以 5 億元爲分界線，超過 5 億元注冊資本的有興業數金、金融壹賬通和四家國有大行的金融科技子公司。從服務對 象來看，各金融科技子公司均有服務本行的目的，但僅有光大科技一家完全以服務本集團 爲宗旨，其余金融科技子公司均有進行科技輸出的目標模式。興業數金的官網顯示，該公 司客戶涵蓋中小銀行、非銀機構、政府與公共服務、産業互聯網參與者，科技輸出簽約合 作銀行超過 350 家；成立僅一年左右的建信金融科技公司已與多家同業客戶達成意向，對 外輸出金融科技服務。從産品來看，主要産品以各類雲産品爲主，也符合雲計算開放共享 的特征。
股份行金融科技子公司先行者已證明經營能夠快速達到盈虧平衡，同時做到較強同業輻射 能力。根據興業數金股東高偉達的公告，興業數金 18 年已經實現淨利潤 1840 萬元。根據 興業銀行 19 年半年報，興業數金金融雲已簽約 360 家中小銀行，開放銀行平台門戶對外 提供 244 項 API 服務，涵蓋用戶、賬戶、消息、支付、安全、社交、理財等領域。開放 銀行平台各類創新産品實現交易金額 1756 億元。
2.3. 銀行系金融科技子公司或重塑金融科技市場
國有商業銀行較爲強勢，金融科技子公司有望爲行業增加總包商角色，整合銀行科技行業。 根據各銀行年報披露情況，國有大行普遍具有規模較大的科技人員團隊。其中，建行、工行、中行排名前三，也是首先設立金融科技子公司的三家大行。較大的人員規模也代表著 較強的科技能力，國有大行金融科技子公司入局有望打破雲計算輸出爲主的現狀，成爲行 業總包商，以系統總包的形式向其他銀行輸出大行科技系統，進而整合銀行科技行業。
國有行金融科技子公司率先突破政策性銀行市場。以大行金融科技子公司中成立最早的建 信金科爲例，18 年 4 月成立後，建信金科先後于 19 年 1 月和 2 月分別與農業發展銀行、 國家開發銀行等兩大政策性銀行簽署合作協議。可見國有行金融科技子公司立意更高，采 取從頂層銀行先行突破的打法。
合作情況佐證總包商判斷，銀行金融科技子公司有望重塑銀行 IT 市場。從所簽署的合作 協議來看，以建信金科與國開行之間的合作爲例。合作範圍涉及存款、貸款、支付結算、 國際結算、貿易融資、中間業務、渠道、財務會計、運營管理、風險合規等多個業務領域， 具體內容包括産品引進、工程實施、業務及技術咨詢服務、運行維護支持服務以及協助進 行基礎設施環境和運維體系的建設等。可以看出不同于傳統的細分分包招標習慣，建信金 科的合作方式更傾向于系統層面的整行總包，同時在服務層面也傾向于全流程覆蓋。
後續建信金科模式有望向中小行擴散，銀行系金融科技子公司與傳統銀行 IT 供應商有望 形成健康生態。我們判斷，建信金科引領的總包模式後續有望向中小銀行擴散。根據信通 院援引麥肯錫數據，17 年國有大行科技支出在 55-165 億，而相比之下城商行爲 3000 萬 -1 億，農商行爲 400-1200 萬。在預算有限的前提下，中小行要在日益激烈的競爭中脫穎 而出，勢必要借鑒大行的管理思想和成熟的科技系統。在總包格局下，我們認爲：
1）銀行系金融科技子公司會對銀行業科技路線和發展速度起到引領性和決定性的作用；
2）傳統銀行 IT 廠商的産品化程度將上升，行業集中度提升，帶動毛利率上升；
3）實施能力強的傳統銀行 IT 廠商有望受益，專注于細分方向産品的廠商中有望誕生針對 細分領域的産品。
3. 科技如何賦能傳統銀行業務？
科技正在改變銀行零售業務的發展模式。科技賦能之下，從支付結算到信用卡，再到消費 貸款及財富管理，智能風控、智能催收、智能營銷等應運而生，科技以幾何量級的速度提 升業務效率，提升風控效果，改善客戶體驗。可以說，科技正在深刻變革零售銀行業務的經營模式。
科技對銀行業務的變革不會止步于零售業務。科技將對銀行幾乎所有業務産生影響，開放 銀行大趨勢亦會對傳統的集中的封閉的銀行經營模式造成極大的沖擊。
3.1. 科技賦能銀行零售業務
金融科技已經成爲銀行零售業務轉型升級的新引擎。零售銀行業務從資産端來看主要是按 揭、信用卡、消費貸款及經營貸，負債端主要是吸收個人存款。金融科技的核心是利用科 技來優化或創新金融産品、經營模式和業務流程。借助機器學習、數據挖掘、智能合約等 技術，簡化供需雙方交易環節，降低資金融通邊際成本。推動金融機構在盈利模式、業務 形態、資産負債、信貸關系、渠道拓展等方面持續優化，不斷增強核心競爭力，爲零售銀 行業務轉型升級持續賦能。
金融科技與零售業務具有天然的黏合性，變革了傳統的營銷和風控體系。營銷方面，大數 據、人工智能、生物識別、區塊鏈等技術的應用提升了營銷的智能化和人性化，大幅改善 了客戶體驗。基于大數據、人工智能等的客戶畫像體系，將客戶的基礎信息、資産信息、 購物信息、浏覽曆史等信息變爲結構化數據並加以分析，實現向客戶精准營銷。
風控方面，大數據等技術在信用風險監測、反欺詐管理和合規監管等操作風險及市場風險 防範中廣泛應用。銀行利用客戶信用評分、客戶交叉違約預警信息、反欺詐模型等開展貸 前調查、貸中審批和貸後管理工作，人臉識別、語音識別、位置識別等作爲輔助風控手段， 可以實現消費貸款的自動化審批。
3.1.1. 智能風控-降低逾期率、提高貸款審批效率和産能
客群下沉、欺詐風險上升，傳統風控手段失靈。零售銀行客戶具有量大、分散、多層的特 點。隨著零售業務競爭激烈，頭部客群穩定，中部和尾部客群成爲競爭焦點。該類群體征 信數據缺失，收入、負債情況難以有效衡量。消費金融傳統的風控手段，難以有效控制風 險。此外，近年來，消費貸款欺詐風險明顯上升。據科技日報估算，中國網絡黑産從業人 員已達 200 萬人，市場規模超千億級，滲透到數字金融營銷、注冊、借貸、支付等各個環 節。
智能風控：深入挖掘下沉用戶特征，全流程防控風險。智能風控以大數據和人工智能爲核 心技術，在大數據應用的基礎上，結合算法、機器學習和深度學習模型等 AI 技術的運用， 在有效提高風險管理效率的同時降低成本。智能風控是對傳統風控技術的有效補充，在數 據與模型設定等方面，與傳統風控有較大區別。智能風控使優質用戶審批時間縮短至秒級。
大數據在應用中不斷叠代更新，進而爲服務下沉用戶提供了技術支持，填補了央行征信系 統外的客群信息，從 5.3 億有信貸記錄的征信人群擴充至 8.5 億互聯網用戶，極大地拓展 了零售業務的發展空間。人工智能、大數據、雲計算和區塊鏈等科技已經賦能到精准營銷、 智能貸前、貸中、貸後、反欺詐模型、以及智能客服全流程信貸服務。
智能風控大幅提升消費貸款、信用卡業務的審批效率。與傳統手段相比，智能風控改變過 去以滿足合規監管要求的被動式管理模式，轉向以依托新技術進行監測預警的主動式管理 方式。以信貸業務爲例，傳統信貸流程中存在欺詐和信用風險、申請流程繁瑣、審批時間 長等問題，通過運用人工智能相關技術，可以從多維的海量數據中深度挖掘關鍵信息，找 出借款人與其他實體之間的關聯，從貸前、貸中、貸後各個環節提升風險識別的精准程度。 據艾瑞咨詢《中國人工智能+金融行業研究報告》，使用智能催收技術可以替代 40%~50% 的人力，爲金融機構節省人工成本。同時利用 AI 技術可以使得小額貸款的審批時效從過去 幾天縮短到 3~5 分鍾，進一步提升客戶體驗。
零售貸款審批全流程數字化，提高審批時效和提升風控水平。招行零售信貸業務貸中審批 實現了全流程數字化處理，在資料齊全的情況下，可實現房貸 T+0 審結、小微 T+2 審結。 客戶通過招行 APP 提出消費“閃電貸”業務申請後最快 1 分鍾即可完成審批放款。招行實 現數字化風控，通過強化擴展智能風控平台“天秤系統”，僞冒偵測範圍覆蓋線上和線下 交易渠道，並進一步優化電信詐騙提醒攔截。招行 19 年半年報披露，“天秤系統”30 毫 秒即可對疑似欺詐交易作出攔截判斷，將非持卡人僞冒及盜用金額比例降低至千萬分之七， 幫助客戶攔截電信詐騙交易 3.6 萬筆，攔截金額超過 9 億元，爲客戶資金安全提供了有力 保障。
3.1.2. “千人千面”智能營銷體系-提升營銷效果
消費場景不斷細分，不同場景客群特點各異。隨著 3C、家裝、二手車等場景不斷成熟， 更多細分場景相繼出現，旅遊、教育、醫美、租房、在線培訓、農村消費等場景不斷受到 重視。不同細分場景對應的客戶群體各不相同，以往大範圍覆蓋的營銷模式很難精准捕獲 有效客戶，營銷的成功率較低。
同時客戶對銀行零售産品的粘性不高，客戶選擇具體産品主要考量的是産品獲取便捷程度， 傳統營銷手段往往針對衆多場景的客群進行大範圍推廣時，難以做到讓客戶全面認識産品 特點，客戶也往往因對産品認識不夠，而放棄該産品。
智能營銷：千人千面、精准觸達。依托大數據、人工智能等新興技術，對海量客戶數據進 行分析利用，構建用戶畫像，進行用戶分層，實現線上化、自動化、智能化的精准營銷。 利用智能營銷，銀行可以更加智能、精准觸達客戶。大數據爲智能營銷的基礎，海量數據 的分析篩選使“千人千面”的精准營銷成爲可能；雲計算通過其超強的運算和存儲能力， 在提供可靠資源能力支撐的同時提升了資源使用效率；人工智能作爲智能營銷發展的核心 驅動力，利用機器學習、知識圖譜等技術驅動營銷走向自動化和智能化。
智能營銷效果顯著。《平安銀行 2019 年度報告》披露，通過智能推薦平台在“口袋銀行” APP 和信用卡首頁精准投放營銷廣告，轉化效果比人工投放提升超過 50%。依據招行 19 年半年報，招行基于數字化運營中沉澱的大量數據，使得客戶畫像更加精准，營銷精准度 進一步提升，通過對零售客戶生成 1863 個客戶畫像標簽，1H19 營銷客戶觸達次數超過 39 億次，同比提升了 2.98 倍，營銷成功率達到 20.83%。
3.1.3. 智能運營-改善用戶體驗，提升客戶粘性
産品同質化嚴重，用戶體驗成爲評判産品優劣度的標准。消費金融市場參與者多，提供的 消費信貸産品也多，但産品同質化問題嚴重。客戶對金融産品的選擇不像手機等産品選擇 過程，難以形成情感上的依賴，往往只看重金額大小以及獲取的難易程度。因而，用戶體 驗成爲檢驗消費信貸産品優劣度的重要因素。從借貸産品的申請到使用再到客戶服務，每個細節都影響到客戶的體驗，而客戶體驗的好壞又直接影響了其對産品的複借率。尤其是 在當前流量紅利消退，線上線下獲客成本越來越高的環境下，提升用戶體驗，提高複借率 受到了銀行關注。
金融科技賦能，使得服務更加人性化、方便易得。銀行借助金融科技技術，從最初産品申 請到最後的貸款催收，進行全流程的服務升級，可大幅改善客戶體驗，進而提升客戶粘性。 例如，招行零售業務從以往重視 AUM（管理資産規模）轉向重視 MAU（月活躍用戶數）， 更加看重與客戶的交互，打造場景生態，提升客戶粘性。1H19 招行的招商銀行 app 和掌 上生活 app 合計 MAU 達 8511 萬戶。
3.2. 科技賦能財富管理業務，智能投顧前景廣闊
國內手機網民數量大，互聯網普及率高，爲智能理財奠定基礎。截至 19 年 6 月末，我國 網民規模爲8.5億，互聯網普及率達61.2%；我國手機網民規模達8.47億，占整體網民99.1%。 網民手機上網比例攀升、入網門檻的不斷降低、互聯網覆蓋範圍的進一步擴大以及智能手 機的普及，很大程度上改變了國人的生活方式。大衆對于線上理財的接受度越來越高，這 爲智能理財服務的發展與普及奠定了良好的基礎。
智能投顧是近兩年從美國興起的一種理財方式，其將現代投資理論與人工智能和雲計算方 法相融合，在雲端低成本、快速、批量化地解決各種數據運算，根據客戶的需求和風險偏 好，提供量身定做的專屬投資組合策略，並在跟蹤市場的過程中隨時對策略進行調整，具 有收費低、門檻低、透明度高、覆蓋面廣等優點。
銀行業智能投顧市場 15 年下半年啓動，目前已成爲零售銀行獲客留客，獲取中收的重要 方式。我國第一款銀行智投産品——招行摩羯智投，2017 年上半年平均回報率位于非貨幣 基金的前 1/3，申購規模累計已超過 45 億元。招行對摩羯智投不斷升級叠代，改善客戶體 驗。截至 18 年末，招行摩羯智投累計銷售規模已達 122 億元。據 NDFRI 統計，目前已有 11 家銀行推出了智能投顧産品，包含工行、中行、建行、浦發、中信、興業、平安、廣發、 光大、江蘇等，門檻由百萬元以上降低至 1 萬元左右。
智能投顧優勢明顯。一是投資門檻低，智能投顧平台對台對于投資金額的要求較低，部分 平台甚至沒有最低金額限制，且在收費上要遠低于傳統投顧，使得大量中等收入群體也可 以享受到便捷的專業理財服務;二是風險控制嚴，除了用戶風險測評，大數據系統更可根據 用的投資習慣不斷自主學習，爲客戶推薦更加合適的産品以及最優的資産配置方案;三是操 盤客觀，智能投顧擯棄了傳統理財顧問出于自身利益對客戶施加的影響，以及投資者人性 方面的弱點，並且盡可能減少其在決策時受周邊事物影響而造成的情緒波動，從而保證了 投資的客觀性。
倘若未來智能投顧相關監管規則放松，語音識別及語義識別技術進一步突破，人工智能將 能與客戶産生更深層次的交互，智能投顧也將有更廣闊的前景。
3.3. 智能風控助力小微融資
金融科技在銀行對公業務領域應用的核心是智能風控。從上市銀行年報來看，金融科技在 銀行對公業務領域應用廣泛，包括智能風控、供應鏈金融、投行業務、同業業務、支付結 算、跨境金融等。總體來看，以 AI 爲核心的智能風控在對公業務中應用漸多。
銀行傳統風控注重抵質押物。大中型企業資産衆多，財報數據齊全，獲得信貸相對容易。 而小微企業財報數據不全，資産少，經營穩定性差，銀行風控難度較大。此外，小微企業 貸款額度小、筆數多，若用傳統風控手段成本不比大中型企業低，風險卻更高，這也是小 微企業融資難原因之一。
爲了服務小微企業，銀行業需要采取智能風控技術，一方面准確識別小微企業的需求、意 願和能力，提高風險識別能力；另一方面提高自動化程度，降低服務成本——實現更高效 的信貸審批、資金發放、貸後管理等標准流程化服務。智能風控技術貫穿于信貸（貸前、 貸中、貸後）全流程管理之中。貸前主要是進行反欺詐識別和獲客、貸中主要進行審批和 精細化投放、貸後進行持續實時風險監控管理。
19 年五大行普惠小微貸款要求增長 30%以上。爲應對疫情影響， 2 月 25 日國常會提出，“國 有大型銀行上半年普惠型小微企業貸款余額同比增速要力爭不低于 30%。”小微信貸投放 任務的加大或顯著促進智能風控的應用。
從上市銀行來看，智能風控被普遍用于支持普惠金融業務的發展，且風控效果較好。例如， 18 年平安銀行的小企業數字金融産品（KYB）將不良貸款率控制 1%以下，低于平安銀行整 體不良率（1.75%）；常熟銀行 18 年大數據風控平台上線，平均風控判別時間從原來的 20 多分鍾下降爲 15 秒左右。
3.4. 科技賦能供應鏈金融業務
17 年下發的《國務院辦公廳關于積極推進供應鏈創新與應用的指導意見》（ 國辦發〔2017〕84 號）指出，供應鏈是以客戶需求爲導向，以提高質量和效率爲目標，以整合資源爲手段， 實現産品設計、采購、生産、銷售、服務等全過程高效協同的組織形態。隨著信息技術的 發展，供應鏈已發展到與互聯網、物聯網深度融合的智慧供應鏈新階段。該文件提出，“積 極穩妥發展供應鏈金融。推動全國和地方信用信息共享平台、商業銀行、供應鏈核心企業 等開放共享信息。鼓勵商業銀行、供應鏈核心企業等建立供應鏈金融服務平台，爲供應鏈 上下遊中小微企業提供高效便捷的融資渠道。”
供應鏈金融是指“以核心客戶爲依托，以真實貿易背景爲前提，運用自償性貿易融資的方 式，通過應收賬款質押登記、第三方監管等專業手段封閉資金流或控制物權，對供應鏈上 下遊企業提供的綜合性金融産品和服務”。
銀行運用供應鏈金融主要是服務中小微企業。供應鏈金融在中小微企業融資方面具備以下 優勢：以對整個供應鏈信用的評估替代對單一授信中小企業的評估，提高了中小企業信用 評估准確性。對授信中小企業的信用評估不再依賴銀行傳統的風控模型，轉而強調企業的 單筆貿易真實背景和供應鏈核心企業的實力和信用水平。由于供應鏈金融業務的開展實際 上建立在對供應鏈的物流、資金流和信息流的充分掌握基礎上，因此對供應鏈條上的中小 企業信用水平較傳統方式高。
科技賦能供應鏈金融風控。供應鏈金融主要有四類風險：一是三套行爲，即通過虛構交易 行爲和物流行爲實施套利、套彙和套稅；二是重複和虛假倉單，即開具虛假倉單或者重複 質押倉單騙取資金；三是自保自融，即通過關聯方進行擔保或者實施動産監管，騙取資金； 四是指憑借供應鏈業務或資産，多渠道套取資金，放大融資風險。這些問題的共性聚焦在 供應鏈金融業務中的貿易背景真實性和涉及的相關資産的透明性上，可通過智能風控技術 識別企業主體的欺詐行爲和道德風險。
梳理上市銀行年報，我們發現上市銀行普遍在供應鏈金融業務應運金融科技，提升業務效 率及風控水平，便利中小微企業融資。例如，農行向核心企業上下遊小微客戶提供全線上 化融資服務。截至 18 年末，爲衆多核心企業的上下遊小微企業發放貸款 2.3 萬筆，總額達 到 91 億元；郵儲銀行爲 50 余家核心企業上遊近 1300 家供應商提供融資服務，18 年貿易 融資業務新發放金額 3990 億元。截至 19 年末，平安銀行供應鏈應收賬款雲服務平台累計 交易量 340.38 億元，累計爲 450 家核心企業及其上遊供應商提供金融服務。
4. 科技賦能，開放銀行或是未來趨勢
4.1. 經濟轉型之下，銀行轉型亦是大趨勢
經濟轉型，投資增速下行。2012 年之前，投資（體現爲資本形成）對 GDP 貢獻率較高， 04-12年期間國內固定資産投資增速維持在20%以上。高投資增速意味著旺盛的融資需求， 由于我們社融融資以間接融資爲主，這帶來了銀行業資産規模的快速擴張。然而，2012 年以來，經濟逐步轉型，消費取代投資成爲經濟的核心驅動。金融與經濟結構密切相關。 伴隨著經濟轉型，投資增速逐步下行至 10%以下，銀行業資産規模增長明顯放緩。
2012 年作爲經濟的分水嶺。經濟從高速增長進入到中速增長階段，而銀行業盈利增速與 GDP 增速密切相關。經濟下行，這也意味著，銀行業盈利增速放緩。2012 年以來，中國 銀行業告別了以往高速增長的階段，規模擴張放緩；伴隨著經濟下行，淨息差承壓明顯， 商業銀行淨息差由 1Q12 的 2.76%大幅降至 4Q19 的 2.20%。
進入 2020 年以來，隨著新型冠狀病毒疫情全球擴散，經濟面臨進一步下行壓力。20 年 2 月 LPR 利率進一步下調，LPR 利率開始明顯下降，勢必逐步傳導至淨息差，銀行業淨息差 預計將明顯承壓，盈利能力或進一步下降。
伴隨著經濟結構轉型，直接融資對間接融資替代的上升，金融科技的發展，傳統依靠息差、 依靠對公業務的銀行盈利能力在明顯下降。商業銀行轉型不可避免。展望未來，依托“金 融科技+場景生態”的開放銀行或是轉型方向之一，通過開放銀行大幅拓展銀行服務的邊 界。
4.2. 部分上市銀行發力開放銀行，但仍處于初級階段
開放銀行是商業銀行與合作夥伴通過 API 等技術共同構建開放的泛銀行生態系統。開放銀 行需要以客戶爲中心，通過 API 接口或者 SDK 等技術，實現銀行和第三方之間的數據、産 品以及資源的共享。開放銀行將銀行的業務融入到更廣泛的場景中去，通過不同商業生態 爲客戶提供各類金融服務，構建一個“數字+場景+服務”的開放生態。
客戶需求變化和技術進步是驅動開放銀行出現及發展的主因。開放銀行的出現有三大因素， 一是客戶需求在不斷變化，尤其是新生代人群對銀行業務需求與 70、80 後明顯不同，需 要快速便捷、個性化、安全化且價格適中的數字服務；二是金融科技的發展，使得開放銀 行的效率大幅提升，且風險下降；三是金融科技公司、互聯網金融公司等對傳統銀行業産 生沖擊，經濟轉型亦需要銀行轉型應對。
開放銀行與外部夥伴的鏈接從技術方式上分爲 API、SDK、H5。這三種方式的定制化程度 依次下降。API 提供一組可以直接獲得銀行産品和服務的數據接口，合作夥伴可通過該接 口把銀行産品和服務嵌入自身産品中，且場景平台根據需求定制。通過 SDK 調用銀行標准 API，快速接入銀行産品和服務，場景平台需開發標准化接口，提供部分定制化能力。H5 則只提供銀行標准化産品和服務的網頁鏈接，不提供定制化服務。
開放銀行形態可分爲三類：銀行即服務、開放賬戶信息、共享收益平台。“銀行即服務” 實現銀行最基礎産品和服務的開放，是當前開放銀行的主流；“開放賬戶信息”在前者基 礎上，實現合作夥伴間客戶信息的共享；“共享收益平台”的開放程度最高，商業銀行與 合作夥伴實現産品、服務和客戶的共享，形成一體化的泛銀行生態系統，通過網絡效應實 現銀行與合作夥伴的共贏。
因爲大中型銀行 IT 系統十分複雜，對外開放面臨較大的系統和技術風險，所以基礎的“銀 行即服務”是當前開放銀行最主要的形態。商業銀行把銀行産品和服務打包，通過 API、 SDK、H5 等技術連接到其他銀行業金融機構、非金融機構第三方平台等合作夥伴的場景中， 拓展自有場景。傳統渠道上，商業銀行主要通過線下物理網點、網商銀行、APP 等自有場 景向客戶提供服務。隨著場景消費和消費者需求多樣化，商業銀行通過“開放銀行”模式 將自身服務擴展到第三方場景中，如遊戲、購物、裝修、汽車、醫療、教育、旅遊等。在 “銀行即服務”的開放銀行形態下，銀行服務不再限于發生金融交易的物理場所，而是成 爲無所不在、可以嵌入任何場景的金融服務。
部分上市銀行發力開放銀行建設。比如浦發銀行，建成了業內首個 API Bank 無邊界開放銀 行。截至 19 年末，平安銀行開放銀行以 API、SDK、H5 等方式接入客戶 1072 家，客戶日 均存款達 395.75 億元；銀企直連接入集團型企業 2965 個，客戶日均存款 2843.8 億元，在 市場上形成了良好口碑並帶來了很大的收益。招行不斷增強開放銀行能力，截至 19 年 6 月末，累計發布 API130 個，推出基于 API 的場景金融共享平台。
不過，國內上市銀行在開放銀行方面的探索仍然處于初級階段，未來的路還很長。
5. 數字經濟時代，銀行如何與 IT 公司共舞？
數字經濟時代，金融科技是銀行核心驅動力。中國的銀行 IT 市場規模已超過千億，預計銀 行系金融科技公司將大放異彩，科技公司亦有更大舞台。大型銀行有能力搭建金融科技能 力，但仍應該充分與外部科技公司合作，走“以自建爲主，外部合作”的路線。中小行囿 于自身財務實力，可更多地依靠金融科技公司，運用成熟科技方案或是更好的選擇。頭部 互聯網公司依托流量及科技實力，在助力中小行消費信貸投放方面已有諸多實踐，取得較 好的盈利。
5.1. 銀行 IT 行業：高增長，但巨頭尚未形成
我國銀行業整體 IT 投資已達千億級，規模保持平穩增長。我國銀行 IT 整體投資頗具規模。 根據 19 年 IDC 發布的報告，18 年中國銀行業整體 IT 投資規模達到 1116.8 億元，同比上 升 10.13%。根據 18 年 IDC 做出的預測，中國銀行業整體 IT 市場規模 2022 年將達到 1513.9 億元，2018-2022 年年均複合增長率 8.1%。
銀行 IT 中，解決方案市場複合增速達 20%以上。根據 IDC，18 年中國銀行業 IT 解決方案 市場的市場整體規模達到 419.9 億元，同比增長 23.6%，同時預計 19-23 年年均複合增速 20.8%，到 23 年將達到 1071.5 億元。相應地，IT 解決方案占銀行整體投入中的比例逐漸增 大。15 年銀行業 IT 解決方案占比 45.6%，經過幾年的發展，到 18 年 IT 解決方案占比已達 51.2%。銀行業 IT 解決方案主要包括軟件和服務兩部分。
供應商高度多樣的業務也導致市場高度分散，18 年前五份額不足 20%。根據 IDC 的資料， 我國銀行 IT 解決方案供應商市場高度分散。2018 年，在整體 419.9 億規模的市場中，文思 海輝金信以 20.46 億的規模排名第一，隨後是宇信科技、神州信息、長亮科技和科藍軟件。 但即便是排名第一的文思海輝，其市場份額也僅爲 4.9%，行業前五大供應商份額總和不足 20%。
銀行 IT 行業：巨頭尚未誕生，參與者以實施模式爲主
銀行客戶對自身 IT 系統控制較強，行業尚未誕生巨頭。通過分析行業公司市值來看，銀行 IT 行業（按銀行客戶占公司收入比較大分類，如恒生電子等來自銀行客戶收入占比不高的 公司暫時排除）中僅 3 家公司當前市值超過百億，其中最高的宇信科技市值 164.64 億元， 在計算機行業中處中上遊水平，距離金融科技板塊巨頭恒生電子（732.95 億元）有較大差 距。我們認爲行業公司市值的主要壓制因素來自于下遊客戶對自身 IT 系統掌控意願較強， 對系統建設中的需求解構較細，使得銀行 IT 公司難以像其他行業形成大規模産品化輸出， 形成規模效應增強盈利能力。
行業整體毛利率水平受壓制，大部分公司研發人員占比不高。我們對行業內公司毛利率水 平進行分析，其中如公司對銀行業務進行單獨披露，則取該部分毛利率，否則取公司整體 毛利率水平。可以看出，行業整體毛利率水平在 16.38%到 51.78%之間。如果同時分析研發 人員占比，可以發現毛利率越高的公司研發人員也越高。由于軟件解決方案類公司中，1） 項目的主要直接成本是人力成本；2）實施人員也需具備相當的技術水准，部分公司由于 研發人員/實施人員認定標准不同會導致毛利率指標偏高或偏低。另外部分公司系統集成類 業務比例較大，拉低了整體毛利率。但整體看來，行業毛利率水平較受壓制，同時發部分 公司研發人員占比不高。
行業創收能力與人員數量息息相關，項目實施能力至關重要。從員工數量來看，行業內主 要上市公司人數均超過 1000 人，最高接近萬人，IDC 評出的業內份額最高的文思海輝金信 超過 29000 名員工。從人均創收角度來看，有一半公司人均創收水平不足 30 萬元。人均 創收水平較高的公司中，恒生電子銀行業務占比較小，先進數通、高偉達、新晨科技、神 州信息均具有較大比例的集成類業務，故人均創收顯著高于同業水平。可以看出，行業內 創收高度依賴人員數量的增加，項目實施能力至關重要，規模效應體現不明顯。
5.2. 金融科技公司助力銀行零售轉型發展
金融科技公司依靠在人工智能、大數據等領域的技術實力，實現智能營銷、大數據風控和 智能催收，可助力銀行推進零售業務的智能化轉型。當前，銀行與科技金融公司的合作分 爲雲平台建設和助貸模式。
5.2.1. 雲平台建設：遷移核心系統至雲平台滿足大數據需求
監管部門積極推動銀行走向雲端服務，核心系統遷移雲平台是趨勢。傳統銀行的數據存儲 已經不能滿足大數據時代下的數據量和數據處理方式。監管部門積極推動銀行走向雲端服 務。2016 年 7 月 15 日，銀監會發布《中國銀行業信息科技“十三五”發展規劃監管指導 意見（征求意見稿）》，其中要求，到“十三五”末期（2020 年），銀行業面向互聯網 場景的重要信息系統，盡可能遷移至雲計算構建平台，其他系統遷移比例不低于 60%。四 大行、興業、招商、中信等已部署雲平台。
與科技公司合作，遷移基礎架構和應用程序到雲端，度小滿金融和騰訊雲是典型代表。雲 平台有助于銀行輕松實現數字化協作，能使銀行在共享生態體系中利用科技金融雲的創新 模式。大多數銀行在認識到雲計算的推動力後，開始將基礎架構和應用程序遷移到雲上， 主要模式是和科技公司合作。度小滿金融和騰訊雲是其中典型代表。“BATJ”與四大行紛 紛牽手，招商、民生、華夏等銀行也陸續開展了類似戰略合作。截至 19 年底，已有 11 家 銀行與阿裏開展戰略合作，騰訊和百度也各自和 7 家銀行開展戰略合作。
5.2.2. 助貸模式：銀行與金融科技公司協作發放貸款
助貸機構提供獲客、審查、風控、貸後，金融機構出資金的貸款模式。助貸業務是指助貸 機構向金融機構提供獲客、授信審查、風控、貸後管理等環節的服務，金融機構通過助貸 機構的撮合向資金需求方發放貸款的行爲，助貸機構本身不發放貸款。不過，按照監管要 求，銀行仍然需要進行獨立的風險審核，進而發放貸款。
銀行是真正放貸主體。助貸從資金來源角度上看，包括銀行、保險、信托、資管、大集團 自有資金、財務公司、網貸、小貸、消費金融公司和自然人都可以作爲助貸的資金提供方。 其中，我們預計銀行/信托爲主要資金來源，信托背後的資金來源同樣以銀行爲主，銀行是 真正的放貸主體。
當前，科技公司與銀行合作主要有兩種互聯網業務模式，一種是直銷銀行模式，另一種是 傳統的銀行零售業務線上化。這兩種模式都在很大程度上借助與科技公司合作，謀求快速 發展。不少銀行一邊自己做直銷銀行，一邊與助貸機構合作做零售貸款。直銷銀行業務目 前體量尚小，但發展如火如荼。中小銀行零售業務線上化的主線條則是與互聯網公司合作 放款，屬于銀行零售業務條線，業務規模一般高于直銷銀行。考慮到銀行零售轉型發展態 勢迅猛，助貸在其中的貢獻不可忽視。
直銷銀行是指幾乎不設立實體業務網點，而是通過網絡、電話等媒介工具向客戶提供金融 服務的銀行。自 2013 年北京銀行與荷蘭 ING 集團攜手推出中國第一家直銷銀行以來，直 銷銀行這種較傳統銀行門檻更低、費用更低的零售銀行新模式在中國蓬勃發展。據銀行業 協會與 IFAB 聯合發布的《2018 中國直銷銀行藍皮書》，截至 18 年 8 月，我國提供獨立直 銷銀行 APP 應用的銀行共計 114 家，城商行獨立直銷銀行 APP 數量最多，高達 70 家，占 比 61.4%；農商行次之，占比 22.8%，共計 26 家；全國性股份制銀行占比爲 6.1%，共計 7 家。
5.3. 銀行 IT 行業龍頭上市公司
5.3.1. 宇信科技：股東背景雄厚，積極探索創新業務與出海布局
銀行 IT 行業份額最大的上市公司，各類系統均名列前茅。根據 IDC 的評比，宇信科技按 收入計算占行業份額 4.8%，僅次于文思海輝金信，在上市企業中排名第一。同時，公司業 務全面發展，實現各類系統全覆蓋，保持在網絡銀行、信貸管理、商業智能、風險管理等 多個細分領域的領軍地位。近三年，業績增長較快。19 年宇信科技營業收入達 26.5 億元， 淨利潤 2.76 億元。
客戶覆蓋廣泛，股東陣營豪華。公司已經爲中國人民銀行、國家開發銀行、兩大政策性銀 行、 六大國有商業銀行、12 家股份制銀行以及 100 多家區域性商業銀行和農村信用社以 及十余家外資銀行提供了相關産品和服務；同時也爲包括十多家消費金融公司、汽車金融 公司、金控公司、財務公司在內的非銀機構提供了多樣化的産品和解決方案，在行業內擁 有較高的品牌聲譽。同時，公司投資方中不乏光大控股、繁德信息技術、中國平安、華僑 銀行等業內巨頭。其中，繁德信息技術即國際金融科技巨頭 FIS，華僑銀行是新加坡成立 最早的銀行，按資産規模排名東南亞第二。2020 年 1 月，公司公告百度受讓公司 5.71% 的股份，成爲公司股東之一。
積極探索創新業務與海外布局，打破發展天花板。公司積極布局創新業務，打破實施模式 爲主的行業傳統商業模式，發展平台化、運營化項目。公司的創新模式比較成熟的主要有 兩大類，第一類是公司和城商行合作的金融業務系統平台，通過平台上開展的實際業務量 收費，收費模式上不同于傳統的軟件開發。第二類是智能櫃員機的聯合運營項目，即公司 在銀行網點鋪設智能櫃員機，公司按櫃員機的各類業務量收取服務費。同時，公司積極布 局海外，利用投資方-華僑銀行的優勢，開拓東南亞市場。
5.3.2. 高偉達：深度綁定大行，全業務類型布局，拓展其他金融機構市場
高偉達深度綁定建行，積極開拓客戶降低大客戶依存度。公司與建行保持了多年良好關系， 參與多項建行標杆性項目。上市前，建行業務占公司收入比例超 40%，13 年更高達 56.91%。 上市後經過公司多年的業務和客戶開拓，在保持與建行良好關系的同時，大客戶依存度不 斷降低。2018 年，第一大客戶占收入比已不到 20%。
公司深耕銀行領域多年，實現業務類別全覆蓋。在多年的業務積累中，對業務類、管理類、 渠道類等解決方案均有較好儲備。根據 IDC 報告，2018 年在信貸管理和客戶關系管理系統 中擁有領先的市占率，分別位列第四和第二位。
積極拓展其他類別金融機構客戶市場。公司同時積極拓展其他類別的金融客戶市場，在銀 行市場以外拓展了保險、證券等客戶。公司銀行業收入占比整體呈小幅下降趨勢。
5.3.3. 長亮科技：中小銀行核心系統的領跑者，出海先行者
長亮科技是專業的金融 IT 解決方案供應商，其中，核心系統業務是主要營收來源。長亮 科技具備金融 IT 整體解決方案提供能力，且是國內市場上少數擁有自主研發核心系統的技 術的廠商，在中國銀行業 IT 解決方案廠商排名中位列第一梯隊。其中，核心系統業務是主 要營收來源。根據公司公告，18 年金融核心類解決方案營收占比達 54.12%，貢獻營收達 5.89 億元。根據 IDC 排名，在核心系統解決方案中排名第三。
市場少有的擁有完全自主産權核心系統廠商，純國産化核心系統 SunLTTS 技術領先。早 期衆多國內廠商選擇和國外 IT 解決方案廠商合作，在引進國外技術的基礎上提供服務，而 公司是自成立以來都是基于自主開發設計爲商業銀行提供 IT 解決方案，市場上少有。完全 自主研發的核心系統 SunLTTS 設計理念先進、技術架構領先、業務功能強大全面，采用 了面向服務的設計理念，充分滿足銀行對核心系統的各種要求
公司城商行核心系統覆蓋率約 25%，城商行市場領先。公司在早期發展過程中專注于爲中 小銀行提供 IT 解決方案，主要客戶爲城商行。根據公司 2012 年招股說明書，在公司上市 之初，其銀行核心系統在國內城市商業銀行的覆蓋率就近 20%，處于行業領先地位。據公 司官網公布的中標信息進行不完全統計，僅 2017、2018 年 2 年中，公司獲得的城商行核 心系統訂單就有 10 家，我們預計 2018 年底，公司城商行市場占比在 25%以上。
公司 2016 年以來推進海外戰略，海外收入有望快速增長。我們了解到，從 2016 年開始開 拓東南亞海外市場以來，公司在海外憑借強産品力，在競爭中打敗了海外金融科技巨頭， 已經陸續拿到了萬兆豐商業銀行、馬來西亞第二大行聯昌國際銀行、泰國第五大行大城銀 行的訂單。公司正在以這些銀行爲標杆，針對當地銀行業監管及其他需求做本地化，目前 項目正在陸續落地。我們預計，公司海外業務目前已進入拐點。
收入端看：2018 年海外合同金額預計已達 8000 萬元，未來三年有望大幅增長。長亮科技 提供的數據顯示，2018 年，公司的境外合同總額將超過 8000 萬元，公司海外營收占比爲 5.89%。公司預計，未來海外部分業務的營收占比有望達到 30%。 我們認爲公司未來可以 通過複制標杆案例，實現其海外訂單的快速增長，海外業務合同總額未來三年大幅增長。
6. 投資建議：數字經濟時代，金融科技爲銀行核心驅動力
第一次工業革命以來，技術日新月異，生産效率得以指數級提升，人類社會進入物質前所 未有之繁榮時期。特別是，近年來，以 5G、人工智能、量子技術等爲核心的第四次工業革 命席卷各行各業，新業態頻出，數據成爲新的生産要素。毋庸置疑，我們已經進入數字經 濟時代。
隨著技術的變革，銀行業態發生了很大的變化。從以銀行物理網點爲基礎的 1.0 時代，逐 步躍遷至以ATM爲代表的2.0及以APP讓客戶隨時隨地獲得銀行服務的3.0時代。而BANK 4.0 時代將是無感知智能銀行時代，銀行服務無處不在。
科技賦能銀行業務正在發生。伴隨著科技的進步，以 ABCDMI 等（人工智能、區塊鏈、雲 計算、大數據、移動互聯、物聯網等）爲核心的金融科技飛速發展。基于人工智能、大數 據、雲計算等技術的智能風控、智能營銷、智能運營等正在銀行業得到廣泛應運。從支付 結算起步，到消費信貸、信用卡到財富管理，再到對公業務，金融科技幾何量級地提升了 業務效率，顯著改善了客戶體驗。金融科技正重塑銀行業務流程，變革銀行商業模式。我們認爲，數字經濟時代，金融科技是銀行業務的核心驅動力。
伴隨著經濟結構轉型，直接融資對間接融資替代的上升，金融科技的發展，傳統依靠息差、 依靠對公業務的銀行盈利能力在明顯下降。商業銀行轉型不可避免。展望未來，依托“金 融科技+場景生態”的開放銀行或是轉型方向之一，通過開放銀行可大幅拓展銀行服務的 邊界。
金融科技是未來最核心的競爭力。我們認爲，在數字經濟時代，科技賦能銀行業務，將深 刻改變銀行業態，變革行業格局。大力投資金融科技，具備強大的金融科技實力的銀行， 才是面向未來的銀行，將在 BANK 4.0 時代脫穎而出。其股票估值水平預計將逐步拉開與 普通銀行的差距。大力投入金融科技的零售銀行龍頭-招商銀行和平安銀行在金融科技上 已具有一定實力，在面向未來的競爭中走在行業前列。我們長期看好招商銀行和平安銀行。 大行中的工行科技實力亦強。
科技公司將長期受益于銀行加碼金融科技投入。當前，中國的銀行 IT 市場規模已超過千億， 預計銀行系金融科技公司將大放異彩，科技公司亦有更大舞台。大型銀行有能力搭建金融 科技能力，但仍應該充分與外部科技公司，可走“以自建爲主，外部合作”的路線。中小 行囿于自身財務實力，可更多地依靠金融科技公司，運用外部成熟的技術。頭部互聯網公 司依托流量及科技實力，在助力中小行消費信貸投放方面已有諸多實踐，取得較好的盈利。 銀行 IT 公司方面，中小行核心系統提供商的龍頭-長亮科技將受益于中小行加碼金融科技 投入的大趨勢，海外業務有望逐步顯效果。
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（報告來源：天風證券）
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