麥肯錫2021中國Top40銀行創(chuàng)造排行榜：三重轉(zhuǎn)型戰(zhàn)勝不確定性

麥肯錫2021中國Top40銀行創(chuàng)造排行榜：三重轉(zhuǎn)型，戰(zhàn)勝不確定性一、TOP40家銀行總體經(jīng)濟利潤分析1、今年，我們分析了TOP40家銀行2020年和2021年上半年的財報數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)TOP40家銀行2020

年合計創(chuàng)造經(jīng)濟利潤3,451億元人民幣，風險調(diào)整后平均資本回報率（RAROC）為14.35%，為自2017年以來連續(xù)第四年下降；預(yù)計2021年年化經(jīng)濟利潤或?qū)⑦_到5,946億元人民幣，年化平均資本回報率約

15.84%，有望重新恢復(fù)到2019年的資本回報水平。TOP40家銀行2020年實現(xiàn)稅前利潤

21,053億元。然而，在考慮了銀行資本

收入所需回報1

后，經(jīng)濟利潤僅為3,451

億元，不足稅前利潤的1/6；RAROC僅

為14.35%，同比下降1.58百分點，自2017

年以來連續(xù)第四年下降。預(yù)計TOP40家銀行2021年年化稅前

利潤為24,546億元，年化經(jīng)濟利潤為

5,946億元，同比大幅上升約72%，年化

RAROC恢復(fù)至15.84%，較2020年回升

1.49個百分點，接近2019年新冠疫情前

水平。2、2020年RAROC排名前5位的分別是招商銀行、建設(shè)銀行、工商銀行、北京農(nóng)商行和中國銀行；排名后5位的分別是中原銀行、廣發(fā)銀行、民生銀行、哈爾濱銀行和盛京銀行。2021年年化RAROC排名前5位的分別是招商銀行、建設(shè)銀行、工商銀行、南京銀行和上海農(nóng)商行；排名后5位的分別是廣發(fā)銀行、民生銀行、中原銀行、哈爾濱銀行和盛京銀行。3、2020年經(jīng)濟利潤排名前5位的分別是工商銀行、建設(shè)銀行、中國銀行、農(nóng)業(yè)銀行和招商銀行；排名后5位的分別是哈爾濱銀行、盛京銀行、廣發(fā)銀行、中信銀行和民生銀行。2021年年化經(jīng)濟利潤排名前5位的分別是工商銀行、建設(shè)銀行、中國銀行、農(nóng)業(yè)銀行和招商銀行；排名后5位的分別是華夏銀行、哈爾濱銀行、廣發(fā)銀行、盛京銀行和民生銀行。同時，我們回溯了從2015年到2021年上

半年TOP40家銀行RAROC和經(jīng)濟利潤排

名。從各銀行RAROC來看，除招行、建

行及工行始終名列前茅，中行及農(nóng)行穩(wěn)

定在第六至十名，大量銀行排名已重新

洗牌，其中南京銀行、江蘇銀行、郵儲銀

行及杭州銀行排名升幅較大；

從各銀行經(jīng)濟利潤來看，前十名總體變

化不大，工行、建行、中行、農(nóng)行及招行

在五年多來始終穩(wěn)居前五名，在其他銀

行中，郵儲銀行、江蘇銀行及杭州銀行

排名升幅較大。4、目前，中國銀行業(yè)價值創(chuàng)造能力存在五大挑戰(zhàn)：a.

隨著宏觀環(huán)境變化，銀行資產(chǎn)端面臨結(jié)構(gòu)調(diào)整，銀行需探索和新興產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新合作模式，實現(xiàn)銀企共同成長。從宏觀環(huán)境看，我國現(xiàn)代化建設(shè)將

邁上新征程,產(chǎn)業(yè)發(fā)展環(huán)境和條件將

發(fā)生階段性變化。因此，銀行資產(chǎn)端

將面臨結(jié)構(gòu)性調(diào)整。從行業(yè)來看，商業(yè)銀行的房地產(chǎn)業(yè)

相關(guān)貸款余額已突破50萬億。然而，

在“房住不炒”政策背景下，銀行已

根據(jù)政策指向調(diào)整資源配置，貸款余

額增速從2017年的20.9%降至2021

年中的9.5%。與此同時，十四五規(guī)劃

提出了信息技術(shù)、生物技術(shù)、新能

源、新材料、高端裝備、新能源汽車、

綠色環(huán)保以及航空航天、海洋裝備等

戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)。其中尤以綠色環(huán)保

主題引人關(guān)注。截至2020年底，銀行

綠色貸款已逼近14萬億大關(guān)。而隨著

中國2060碳中和目標的設(shè)定，綠色環(huán)

保/ESG主題行業(yè)將成為銀行下一階

段的貸款投放重點之一。此外，近年來中小微企業(yè)發(fā)展迅速。

除融資需求外，中小微企業(yè)支付結(jié)算

所帶來的低成本負債與中間業(yè)務(wù)收

入也快速增長，支持中小企業(yè)/小微

數(shù)字化的高質(zhì)量商業(yè)模式，已成為各

銀行戰(zhàn)略發(fā)展的重點方向。而在金融

危機之后，全球領(lǐng)先銀行都已經(jīng)把

供應(yīng)鏈金融視作其對公業(yè)務(wù)的核心

戰(zhàn)略之一。隨著金融科技日趨成熟，

近年來已有越來越多的供應(yīng)鏈金融

科技應(yīng)用正從理論轉(zhuǎn)化為實際落

地，這將助力銀行供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)

蓬勃發(fā)展。啟示：面對新的宏觀形勢，銀行首

先明確支持實體經(jīng)濟這一行業(yè)使命，加

快產(chǎn)品開發(fā)和客戶服務(wù)，探索針對新興

行業(yè)的創(chuàng)新服務(wù)模式，樹立明確的綠色

金融愿景及目標，提升服務(wù)實體經(jīng)濟的

效能。在此基礎(chǔ)上，建立一套能夠顯著

提升產(chǎn)能與盈利能力并有效控制風險的

中小企業(yè)/小微智能化、數(shù)字化的精準營

銷模式。同時，銀行可以聚焦行業(yè)專業(yè)

化、服務(wù)平臺化和合作生態(tài)化，加強風

險數(shù)字化和創(chuàng)新敏捷化，積極打造以供

應(yīng)鏈金融/交易銀行為核心的對公業(yè)務(wù)

體系，有效提升各類企業(yè)的經(jīng)營價值。b.

經(jīng)過多年發(fā)展，承載銀行增長新動能的中間業(yè)務(wù)競爭日趨白熱化，如何透過數(shù)字賦能突圍成為重要課題。在較長一段時期，我國銀行業(yè)憑借宏

觀經(jīng)濟的持續(xù)快速增長和自身牌照

優(yōu)勢，發(fā)展較為順暢。在利差逐步縮

窄后，各大銀行均已開始大力發(fā)展中

間業(yè)務(wù)。然而，2015-2019年TOP40

家銀行中間業(yè)務(wù)收入年復(fù)合增速僅

5%，2019-2020年由于費改息口徑

修改，中間業(yè)務(wù)收入進一步下降了

16%，相較于整體業(yè)務(wù)增長情況不盡

如人意。同時，銀行間競爭日益白熱

化，快速增長或?qū)⒏鼮槔щy。通過對于全球和國內(nèi)領(lǐng)先銀行的觀

察，我們發(fā)現(xiàn)財富管理業(yè)務(wù)所創(chuàng)造的

中間業(yè)務(wù)收入對銀行經(jīng)濟利潤的貢

獻日益重要，技術(shù)驅(qū)動、貫穿財富管理

價值鏈的端到端數(shù)字化趨勢也愈發(fā)

明顯。因此，各家銀行若想真正通過

中間業(yè)務(wù)帶動營收增長，重點在于積

極推動數(shù)字化財富管理業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型。啟示：目前，銀行已逐步向輕資產(chǎn)轉(zhuǎn)型。

未來，銀行更加積極地調(diào)整業(yè)務(wù)結(jié)

構(gòu)，加強財富管理等中間業(yè)務(wù)，不斷創(chuàng)

新業(yè)務(wù)模式，并思考如何圍繞現(xiàn)有業(yè)務(wù)

價值鏈的數(shù)字化賦能、探索數(shù)字化驅(qū)動

的商業(yè)模式創(chuàng)新以及推動金融科技開

放合作，實現(xiàn)服務(wù)/產(chǎn)品創(chuàng)新及向更高水

平的輕資產(chǎn)轉(zhuǎn)型，來應(yīng)對市場變化對于

傳統(tǒng)業(yè)務(wù)模式的挑戰(zhàn)。c.

傳統(tǒng)經(jīng)營模式和渠道受到挑戰(zhàn)，如何推動金融創(chuàng)新并實現(xiàn)規(guī)?；档勉y行管理者思考首先，與面向C端的互聯(lián)網(wǎng)平臺相比，

銀行傳統(tǒng)業(yè)務(wù)相對低頻，無法直接獲

取大量C端流量、打造圈層生態(tài)。因

此，如何通過用戶行為信息和交易信

息來了解客戶、服務(wù)客戶和管理風險，

成為業(yè)內(nèi)普遍面對的難題。其次，網(wǎng)

點仍是銀行客戶經(jīng)營的重要渠道，但

是在萬物數(shù)字化的時代背景下，以網(wǎng)

點引領(lǐng)的傳統(tǒng)增長模式已經(jīng)不再奏

效，這便需要各家銀行制定戰(zhàn)略，積

極主動提前布局，推動網(wǎng)點網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)

型，提升全渠道競爭力。最后，近年來

全球金融科技不斷發(fā)展，對該領(lǐng)域的

投融資不斷增加。國內(nèi)銀行也應(yīng)緊隨

發(fā)展潮流，更好地理解當前全球金融

科技格局，為業(yè)務(wù)提質(zhì)增效。啟示：為應(yīng)對客戶在新常態(tài)下的行為轉(zhuǎn)

變和高預(yù)期，銀行應(yīng)積極主動提前布

局，推動網(wǎng)點網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)型，提升現(xiàn)有全渠

道競爭力。未來的銀行生態(tài)將是銀行、

商戶、消費者與金融科技合作伙伴之間

緊密聯(lián)系的數(shù)字生態(tài)，而在現(xiàn)階段，銀

行可將“場景化”的數(shù)字生態(tài)經(jīng)營作為

突破口，通過將金融服務(wù)資源與非金

融場景連接，推動生態(tài)經(jīng)營建設(shè)，提升

客戶黏性。通過豐富的服務(wù)生態(tài)，銀行

也可獲取豐富的用戶行為信息和交易信

息，通過數(shù)據(jù)互通了解客戶、服務(wù)客戶、

管理風險，從而進一步建立以客戶需求

為導向的場景化金融服務(wù)。d.

后疫情時代經(jīng)濟結(jié)構(gòu)改變，對風險控制提出新要求，銀行風險管理效率及風險決策質(zhì)量均承受重大考驗首先，在后疫情時代，銀行或?qū)⒊掷m(xù)面

臨問題資產(chǎn)集中暴發(fā)的壓力，撥備以及

資本占用的上升將直接侵蝕銀行盈利能

力。其次，隨著銀行紛紛向高質(zhì)量發(fā)展

轉(zhuǎn)型，銀行開始探索新模式、尋找新增

長點，銀行的風險管理也必須盡快適應(yīng)

這一模式轉(zhuǎn)變，建立起與新模式相匹配

的風控措施，支持業(yè)務(wù)可持續(xù)發(fā)展。第

三，過去10年，隨著風險職能部門重要

性的提升，業(yè)務(wù)成本也大幅上升。隨著互

聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與金融科技的快速發(fā)展，金融

服務(wù)整體數(shù)字化轉(zhuǎn)型已是大勢所趨。啟示：通過提高效率和風險決策質(zhì)量，

風險領(lǐng)域的數(shù)字化轉(zhuǎn)型可創(chuàng)造真正的

業(yè)務(wù)價值。銀行認真評估自身風險

控制流程，對數(shù)字化舉措進行優(yōu)先排

序，為高價值目標推出量身定制的數(shù)字

化舉措。銀行可以借助技術(shù)手段，豐富

風控數(shù)據(jù)、細化風控模型、規(guī)避合規(guī)和

操作風險，在提升風險管理精度和效率

的同時，有效降低風控成本。同時，銀行

也可以通過打造智能化信用風險管理

系統(tǒng)，從加強審批客觀性、提升管理效

能、優(yōu)化客戶體驗等方面，升級銀行的

信用風險預(yù)測與管理能力，同時借助金

融科技所打造的智能化信用，從技術(shù)上

實現(xiàn)對貸前、中、后各環(huán)節(jié)的覆蓋。e.

現(xiàn)階段國內(nèi)銀行資源分配投入產(chǎn)效管理待起步，需強化資源規(guī)劃與配置的數(shù)字化管理能力一直以來，國內(nèi)銀行的發(fā)展戰(zhàn)略聚焦轉(zhuǎn)

型創(chuàng)新的收入增長與關(guān)鍵支撐能力建

設(shè)，但在如何進行科學化資源配置和體

系化管理方面，尚處起步階段。去年，我

們提出了“4D+1”數(shù)字化營銷體系，并

介紹了MROI指標與管理體系應(yīng)用，然而

針對人力、營銷、運營、科技等各項資源

投入到底產(chǎn)生什么效果、對業(yè)務(wù)成長是

否有幫助，國內(nèi)各銀行仍未予以足夠重

視與討論。二、誰創(chuàng)造價值？誰毀滅價值？從2020年銀行財報來看，僅廣發(fā)銀行1

家銀行的RAROC較上年上升，RAROC上升的銀行數(shù)量較2019年減少19家。在另外39家RAROC下降的銀行中，有16

家銀行的RAROC連續(xù)四年下降。按資

產(chǎn)規(guī)模由大到小排名，這16家銀行包括

工商銀行、建設(shè)銀行、農(nóng)業(yè)銀行、中國銀

行、浦發(fā)銀行、中信銀行、華夏銀行、江

蘇銀行、浙商銀行、重慶農(nóng)商行、廣州農(nóng)

商行、長沙銀行、廣州銀行、貴陽銀行、

鄭州銀行和青島銀行。2020年TOP40家銀行中有16家銀行

的經(jīng)濟利潤為正值，24家銀行的經(jīng)濟

利潤為負值。按資產(chǎn)規(guī)模由大到小排

名，2020年經(jīng)濟利潤為負值的銀行分別

為郵儲銀行、浦發(fā)銀行、中信銀行、民生

銀行、光大銀行、平安銀行、華夏銀行、

廣發(fā)銀行、北京銀行、上海銀行、江蘇銀

行、浙商銀行、渤海銀行、杭州銀行、盛

京銀行、廣州農(nóng)商行、中原銀行、天津銀

行、廣州銀行、哈爾濱銀行、鄭州銀行、

青島銀行、江南農(nóng)商行和河北銀行。與

2019年相比，未創(chuàng)造經(jīng)濟利潤的銀行數(shù)

量增加11家。工、建、農(nóng)、中、交五大行和三家規(guī)模

最大的農(nóng)商行（重慶農(nóng)商行、上海農(nóng)商

行和北京農(nóng)商行）的經(jīng)濟利潤為正值。

除此之外，按資產(chǎn)規(guī)模由大到小排名，

經(jīng)濟利潤為正的銀行還包括招商銀行、

興業(yè)銀行、寧波銀行、南京銀行、徽商銀

行、長沙銀行、貴陽銀行和重慶銀行。同時，受疫情及金融業(yè)減費讓利支持實

體經(jīng)濟影響，2020年全部40家銀行的

經(jīng)濟利潤均下降。雖然五大行在資產(chǎn)規(guī)模和經(jīng)濟利潤方面

名列前茅，但南京銀行、寧波銀行、貴陽

銀行、北京農(nóng)商行等中小銀行的成功突

圍，以及中信、廣發(fā)、民生等大中型銀行

的表現(xiàn)不佳，均說明RAROC與銀行資

產(chǎn)規(guī)模之間并不一定存在絕對正相關(guān)

關(guān)系。這主要由于，部分國內(nèi)銀

行仍以規(guī)模擴張為發(fā)展目標，并未以價

值創(chuàng)造為發(fā)展導向。為此，我們從風險定價能力、中收創(chuàng)造能

力、成本控制能力、風險管理能力和資

本耗用水平五個維度，比較了經(jīng)濟利潤

較高的銀行與經(jīng)濟利潤較低的銀行在部

分行業(yè)關(guān)鍵指標上的表現(xiàn)。我們發(fā)現(xiàn)，

經(jīng)濟利潤較低的銀行往往凈息差、凈利

差、中收占比較低，成本控制與風險控制

能力較差，同時資本耗用相對較高。凈息差和凈利差水平體現(xiàn)出銀行風險定價能力的高低。由于現(xiàn)階段大部分銀行仍以存貸利差作為主要營收來源，因此經(jīng)濟利潤較高的銀行，往往凈息差和凈利差也較高，風險定價能力較強。從2020年的情況看，除廣州銀行、鄭州銀

行、中原銀行、平安銀行、郵儲銀行、華

夏銀行、廣發(fā)銀行之外，其余17家經(jīng)濟

利潤為負的銀行凈息差和凈利差均位于

TOP40家銀行的中下游；凈息差和凈利

差均位于倒數(shù)第5位的盛京銀行，經(jīng)濟

利潤也只排倒數(shù)第4位?？梢婏L險定價

能力較弱會在一定程度上拖累經(jīng)濟利潤

。隨著利率市場化的深化，中收能力對于銀行營收和盈利的重要性逐步提升。我們發(fā)現(xiàn)，諸多經(jīng)濟利潤較低的銀行，其中收能力通常也較弱。2020年，有7家

中收占比位列后10位的銀行未能創(chuàng)造經(jīng)

濟利潤。其中，個別銀行雖然在凈息差

和凈利差兩方面表現(xiàn)尚可，但在中收占

比、成本控制和風險管理等方面存在較

大劣勢，導致其經(jīng)濟利潤仍然為負值。成本收入比較高的銀行，總體經(jīng)營效率較差，進而影響經(jīng)濟利潤表現(xiàn)。有6家

成本收入比位于TOP40家銀行末10位

的銀行未能創(chuàng)造經(jīng)濟利潤，分別是青島

銀行、廣州農(nóng)商行、哈爾濱銀行、中原銀

行、盛京銀行和郵儲銀行。其中，廣州農(nóng)

商行、哈爾濱銀行、中原銀行、盛京銀行

在中收能力、風險管理和資本耗用方面

也大多處于TOP40家銀行中下游甚至末

尾，造成其價值創(chuàng)造能力匱乏。強有力的風險控制能力能創(chuàng)造價值。較弱的風險管理和處置能力會吞噬大量利潤，阻礙經(jīng)濟利潤實現(xiàn)。2020年，經(jīng)濟

利潤為負的銀行，其資產(chǎn)質(zhì)量指標同樣

較差，除個別銀行外（如廣州銀行、杭州

銀行、平安銀行、郵儲銀行等），其余銀

行的不良貸款率、不良+關(guān)注類貸款率和

拔備覆蓋率均位于TOP40家銀行的中下

游甚至末尾，給經(jīng)濟利潤造成負面影響

。最后，風險權(quán)重較高表明銀行仍然以消

耗資本為代價，追求規(guī)模擴張，導致銀

行價值創(chuàng)造效率下降。有9家風險權(quán)重

位于TOP40家銀行末10位的銀行未創(chuàng)造

經(jīng)濟利潤，分別是上海銀行、鄭州銀行、

江南農(nóng)商行、北京銀行、中原銀行、華夏

銀行、哈爾濱銀行、廣發(fā)銀行和民生銀行

。三、四大類銀行核心要點總結(jié)1.

六大行2020年六大行的平均RAROC達到

16.36%，同比下降1.40個百分點，但仍然

高于其他三類銀行。RAROC下降主要由

于中收業(yè)務(wù)收益率下降、資產(chǎn)減值率上升

。工、建、農(nóng)、中四家銀行的RAROC均有

所下降，但依然位居前10名。其中，建設(shè)

銀行和工商銀行的資本回報率依然保持

較高水平，分別位列第二名和第三名。

郵儲銀行和交通銀行的RAROC分別排

在第20名和第15名，低于部分全國性股

份制銀行與城商行。但是，兩家銀行的

RAROC排名均較2019年有所進步：郵儲

銀行從2019年的第24名上升至2020年的

第20名，交通銀行從2019年的第18名上

升至2020年的第15名。從經(jīng)濟利潤看，工、建、農(nóng)、中四家銀

行均躋身榜單前五，其中工商銀行排在

TOP40家銀行首位，經(jīng)濟利潤約1,386億

元；建設(shè)銀行、中國銀行和農(nóng)業(yè)銀行分列

第2至第4名。交通銀行經(jīng)濟利潤排名從

2019年第6名下滑至2020年的第10名。郵

儲銀行經(jīng)濟利潤由正轉(zhuǎn)負，排名由2019

年的第21位下降至2020年的第34位，遠

低于另外5家國有大型銀行。2.

全國性股份制銀行2020年11家全國性股份制銀行的平均

RAROC為11.71%，較2019年下降1.73個

百分點。雖然股份制銀行的中收能力依

舊是四類銀行中最強的，但是較2019年

明顯下降。與此同時，全國性股份制銀行

的關(guān)注+不良率繼續(xù)處于高位，同時單位

資產(chǎn)減值水平也依舊處于高位，資產(chǎn)質(zhì)

量仍然值得關(guān)注。股份制銀行的資本耗

用也較高，仍然以擴大規(guī)模為主要發(fā)展

模式。高資本耗用模式將妨礙價值創(chuàng)造

。經(jīng)濟利潤和RAROC表現(xiàn)最好的為招商

銀行，在TOP40家銀行中經(jīng)濟利潤排名

第5，RAROC排名第1。然而，除招商銀行

以外的股份制銀行，RAROC排名均明顯

低于其資產(chǎn)規(guī)模排名，其中廣發(fā)銀行和民

生銀行的RAROC在TOP40家銀行中僅位

列第37名和第38名。從經(jīng)濟利潤來看，除招商銀行外，排名

較靠前的還有興業(yè)銀行，經(jīng)濟利潤約53

億元，在TOP40家銀行中排名第6。其余

9家股份制銀行均未創(chuàng)造經(jīng)濟利潤，其中

廣發(fā)銀行、中信銀行和民生銀行的經(jīng)濟利潤在TOP40家銀行中排名倒數(shù)三位

。3.

主要城商行2020年18家主要城商行平均RAROC為

10.95%，較2019年同比下降1.43個百分

點。與2019年相比，主要城商行的凈利

息收益率顯著提升。同時單位資產(chǎn)減值

水平小幅提高，資本耗用略有改善。貴陽銀行、南京銀行和寧波銀行的

RAROC在主要城商行中表現(xiàn)最優(yōu)，在

TOP40家銀行中分別位列第6位、第7位

和第9位。這三家銀行經(jīng)濟利潤同樣優(yōu)

異，分列第11位、第7位和第8位，RAROC和經(jīng)濟利潤排名均優(yōu)于其資產(chǎn)規(guī)模排

名。除此以外，經(jīng)濟利潤排名優(yōu)于資產(chǎn)

規(guī)模的還有徽商銀行、長沙銀行、天津

銀行、廣州銀行、重慶銀行、鄭州銀行、

青島銀行和河北銀行。北京銀行、江蘇銀行、盛京銀行、中原銀

行、哈爾濱銀行等5家城商行的經(jīng)濟利

潤排名低于其資產(chǎn)規(guī)模排名。其中，作為

一家資產(chǎn)規(guī)模在1萬億元以上的城商行，

盛京銀行在18家主要城商行中經(jīng)濟利潤

排名最低，在TOP40家銀行中僅排名第

37位；盛京銀行的RAROC排名也最低，

位列TOP40家銀行最末。4.

主要農(nóng)商行2020年5家主要農(nóng)商行的平均RAROC為12.43%，較2019年大幅下降，降幅在

四類銀行中最大。雖然主要農(nóng)商行在成

本控制上有明顯進步，但是凈資產(chǎn)收益

率和中收能力均明顯下降，資產(chǎn)減值率

上升，拖累了價值創(chuàng)造。然而，這5家主要農(nóng)商行的表現(xiàn)仍優(yōu)于

大部分股份制銀行和主要城商行，其

經(jīng)濟利潤和RAROC排名大多優(yōu)于其資

產(chǎn)規(guī)模排名（除廣州農(nóng)商行的經(jīng)濟利

潤外）。其中，北京農(nóng)商行表現(xiàn)最好，

在TOP40家銀行中經(jīng)濟利潤排名第9

位、RAROC排名第4位。此外，資產(chǎn)規(guī)模

較小的北京農(nóng)商行和上海農(nóng)商行的價值

創(chuàng)造能力均優(yōu)于同一地區(qū)的北京銀行和

上海銀行，也證明了銀行資產(chǎn)規(guī)模并非

價值創(chuàng)造的絕對條件。啟示：2020年，受到宏觀經(jīng)濟和抗擊疫情措

施的影響，TOP40家銀行的營收能力

（特別是中收創(chuàng)造能力）和風險管理及

處置能力趨弱，造成各類銀行價值創(chuàng)造

能力下降。同時，自身能力不足也使諸多

銀行在面對市場和政策變化時手足無

措，這一點在以城商行和農(nóng)商行為主的

中小銀行身上表現(xiàn)得尤為突出。面對宏觀經(jīng)濟不確定性和行業(yè)監(jiān)管持

續(xù)加強，銀行應(yīng)當跳出傳統(tǒng)增

長模式窠臼，以全新的數(shù)字化視角和方

式，優(yōu)化現(xiàn)有業(yè)務(wù)、打造新商業(yè)模式和

規(guī)?；\用金融科技；針對ESG/中小

微企業(yè)等政策扶植產(chǎn)業(yè)和客群，創(chuàng)新產(chǎn)

品和服務(wù)模式，實現(xiàn)財富管理、供應(yīng)鏈

金融等業(yè)務(wù)的端到端數(shù)字化轉(zhuǎn)型，打造

全渠道、生態(tài)化服務(wù)能力，實現(xiàn)智能化

風險管理和科學化產(chǎn)效管理，在產(chǎn)品、

服務(wù)、風控、管理等各個維度實現(xiàn)真正

轉(zhuǎn)型，從而有效應(yīng)對市場和政策變化，

提前布局，創(chuàng)造未來價值。四、銀行行業(yè)組合與產(chǎn)品組合價值創(chuàng)造分析1

、貸款業(yè)務(wù)整體價值創(chuàng)造情況：2020年，受疫情影響，中國

TOP40家銀行的貸款組合風險調(diào)整后平均資本收益率（RAROC）從

2019年的11.31%跌至10.40%，雖未能超過市場需要的12%的回報率，但預(yù)計后疫情時代將有所反彈；經(jīng)濟利潤為負2,116億元。2018年至2020年，貸款規(guī)模持續(xù)擴大，

年化增速12.17%。貸款相關(guān)收入也相應(yīng)

增加，年均增長8.84%，但低于貸款規(guī)

模增速。風險調(diào)整后利潤以5.99%的年

化增速逐年上升，到2020年已經(jīng)到達

1.4萬億元。與此同時資本耗18用也在不斷增長，2020年底已達到13.2萬億元，

年增長率13.04%。由于受到

疫情影響，資本耗用增速明顯高于營收

和利潤增速，貸款業(yè)務(wù)的價值創(chuàng)造能力

下降，RAROC從2019年的11.31%跌至

10.40%，雖未能超過市場需要的12%的

回報率，但預(yù)計后疫情時代將有所反彈。2、貸款盈利性變化的主要原因：RAROC從2018年持續(xù)下降，主要由于非利息收益率減少我們對比分析了2018年至2020年

TOP40家銀行的貸款組合RAROC后發(fā)

現(xiàn)，2020年收入端下降對RAROC構(gòu)成

負面影響。雖然凈利差較2019年有所

回升，但貸款相關(guān)非利息收益率連年下

跌，非利息收益率較2018年下降約0.26

個百分點，建議引起重視。同時，雖然營

業(yè)費用率在2020年有所下降，但是尚不

能彌補手續(xù)費收入的下降，成本端采取

的優(yōu)化措施效果并不明顯；預(yù)期損失率

反彈，進一步侵蝕利潤率。3、各類型銀行貸款業(yè)務(wù)表現(xiàn)：從銀行類型來看，不同銀行表現(xiàn)有所差異。其中，主要農(nóng)商行的RAROC最高，達18.15%；而六大行的RAROC墊底，僅為8.71%主要農(nóng)商行——得益于高利差和較低

的預(yù)期損失率和資本占用率，RAROC較高。然而，主要農(nóng)商行的非利息收

益率明顯低于其他類別的銀行，僅有

0.28%，相比最高的0.93%（全國性股

份制銀行），有很大提升空間。主要城商行——收入構(gòu)成和主要農(nóng)商行

類似，利差較高，達到3.37%；但非利息

收益率相對較低，僅為0.37%，建議加

大力度發(fā)展中間收入業(yè)務(wù)。在成本端，

雖然城商行的營業(yè)費用率表現(xiàn)最好，但

預(yù)期損失是四類銀行中最高的。全國性股份制銀行——中收業(yè)務(wù)發(fā)展

較好（0.93%），因此能夠在非利息收

入上拔得頭籌。但在其他方面，股份制

銀行都明顯弱于其他銀行。特別是成本

端，營業(yè)費用表現(xiàn)最差，預(yù)期損失率也

較高，有較大提升空間。六大行——RAROC最低（僅8.71%），主

要原因是凈利差較低，非利息收益率也

僅處于行業(yè)中游水平，建議重點提升。4、由于零售貸款經(jīng)濟利潤價值較大，貸款占比正在逐步增加：零售貸款占整體貸款規(guī)模的41%，貢獻了近49%的凈收入。銀行將信貸投放側(cè)重點放在零售貸款上，不斷向零售轉(zhuǎn)型TOP40家銀行貸款規(guī)模已達到122萬億，

其中對公貸款72萬億，占比59%，零售貸款50萬億，占比41%。整體經(jīng)濟利潤為負

2,116億元，其中對公貸款虧損約8,006

億，零售貸款賺取約5,890億，零售貸款

收益顯著高于對公貸款。我們認為零售

貸款具有極大的戰(zhàn)略價值，也建議銀行

在貸款比重上不斷向零售貸款傾斜。5、對于公司銀行業(yè)務(wù)，我們呼吁銀行做好“行業(yè)專業(yè)化”，通過專業(yè)化策略進一步了解企業(yè)需求，從而設(shè)計出更好的產(chǎn)品及服務(wù)，共創(chuàng)雙贏局面我們分析了2

0個主要對公行業(yè)投放

后發(fā)現(xiàn)，2020年有15個對公行業(yè)貸款

RAROC為正，5個為負。其中，RAROC排名前三的是金融、公共管理和衛(wèi)生，

金融業(yè)貸款的RAROC高達52.9%。

RAROC為負的5個行業(yè)中，住宿和餐飲

業(yè)、批發(fā)和零售業(yè)以及制造業(yè)位居倒數(shù)三位。其中，作為受疫情影響最為嚴

重的行業(yè)之一，住宿和餐飲業(yè)RAROC為-25.8%。隨著疫情防控常態(tài)化，預(yù)計

該行業(yè)業(yè)績將在后疫情時代有所回升

。同時，我們也回溯了從2015年到2020年

TOP40家銀行各貸款行業(yè)RAROC的排名

變化，我們發(fā)現(xiàn)，歷年來各行業(yè)排名表

現(xiàn)變化不大，表現(xiàn)好的行業(yè)始終獲得較

高的RAROC，銀行可放心加大對重點行

業(yè)的投入。對于不創(chuàng)造價值的行業(yè)，結(jié)合宏觀環(huán)境

分析，審慎選擇戰(zhàn)略新興細分行業(yè)進行

投放，加大力度扶植政府鼓勵的細分行

業(yè)，減少對負經(jīng)濟利潤細分行業(yè)的投入。

同時，做好“行業(yè)專業(yè)化”，通過專業(yè)化

策略進一步了解企業(yè)需求，從而設(shè)計出

更好的產(chǎn)品及服務(wù)，共創(chuàng)雙贏局面。6、實施風險定價與定期檢視。雖然目前多數(shù)銀行已通過內(nèi)部評級法測算風險資產(chǎn)，但我們發(fā)現(xiàn)，行業(yè)綜合定價并未遵循風險定價原則。從

2016年開始，部分行業(yè)定價顯著下降，但風險仍在不斷累積，使得綜合定價與風險定價偏離加劇行業(yè)出現(xiàn)負經(jīng)濟利潤的主要原因在于

銀行沒有堅持風險定價。價值損害行

業(yè)的貸款綜合收益率低于所需要的

平損定價，造成了負經(jīng)濟利潤。我們發(fā)

現(xiàn)，TOP40家銀行中大多數(shù)銀行在行業(yè)

綜合定價上并未遵守風險定價原則，多

數(shù)行業(yè)的定價與其風險水平并不匹配。以制造業(yè)為首的一系列行業(yè)在拉低總收

益的同時，不良率也居高不下。例如批發(fā)

和零售業(yè)貸款收益率約為3.18%，低于對

公貸款平均收益率3.26%，而不良貸款

率卻高達4.83%。由于制造業(yè)、批發(fā)和

零售業(yè)、農(nóng)林漁牧、住宿和餐飲業(yè)等行

業(yè)的不良率遠高于對公行業(yè)平均資產(chǎn)不

良率，這些行業(yè)所需的平損定價多處于

較高的位置。這也進一步推高了行業(yè)平

損定價（經(jīng)濟利潤為正所需要的最低收

益率）。我們通過2020年行業(yè)平損定價

分析發(fā)現(xiàn)，銀行業(yè)平均所需收益率達到

4.38%。由于這些行業(yè)的貸款占比高、違

約風險高、資本占用高但是綜合收益低，

因此給銀行造成了經(jīng)濟損失。貸款組合創(chuàng)造價值的關(guān)鍵在于綜合定

價要與風險掛鉤，即風險越高的行業(yè)，

定價應(yīng)越高。這樣才能保證銀行在面對

不同級別的行業(yè)風險時，確保高風險高

收益。五、行業(yè)組合配置優(yōu)化模擬以及壓力情景分析1.1、銀行若優(yōu)化行業(yè)組合配置，可以將貸款組合的ROE提高0.8~1.3個百分點。銀行定期調(diào)整行業(yè)結(jié)構(gòu)，在資

本監(jiān)管的要求下進行動態(tài)調(diào)整，利用有

限的資本創(chuàng)造更高的經(jīng)濟價值。在原

有資本不變的前提下，我們嘗試進行銀

行貸款行業(yè)組合優(yōu)化模擬，優(yōu)化貸款結(jié)

構(gòu)，增大耗用低而資本回報率高的行業(yè)

比重，相應(yīng)減少資本收益低且耗用高的

行業(yè)比重2

。我們對比了信貸組合優(yōu)化前后的主要經(jīng)

濟指標后發(fā)現(xiàn)，在資本不變的情況下，四

類銀行的貸款經(jīng)濟利潤、全行經(jīng)濟利潤

及RAROC均有不同程度的提高，同時

ROE可以增加0.8~1.3個百分點。1.2、行業(yè)組合配置優(yōu)化模擬：通過減少對負經(jīng)濟利潤行業(yè)的投入（如批發(fā)和零售），增加對正經(jīng)濟利潤行業(yè)的投入，達到在資本不變情況下，增加經(jīng)濟利潤的目的。優(yōu)化后40家銀行的貸款組合經(jīng)濟利潤可提高約2,034億。具體展示了40家銀行貸款組合優(yōu)

化前后的配置示意圖，

在進行結(jié)構(gòu)優(yōu)化后經(jīng)濟利潤和貸款余

額發(fā)生的變化。，房

貸和個貸在優(yōu)化后利潤顯著提升；而資

本耗用較大的制造、批發(fā)和零售的耗用

有所下降；其余行業(yè)利潤都有所增加。

整體看來，優(yōu)化行業(yè)組合配置將有助于

提升經(jīng)濟利潤。研究發(fā)現(xiàn)，優(yōu)化貸款行業(yè)組合可以顯著

提高銀行的資本使用率，指導資本向高

價值創(chuàng)造的行業(yè)和產(chǎn)品組合轉(zhuǎn)移，創(chuàng)造

更多價值。同時，整體貸款余額也將提

高，這對于目前資本相當有限的銀行業(yè)

來說有很大幫助。需要說明的是，本次

分析并非銀行業(yè)與監(jiān)管要求和政策

方針背道而馳，對于特定行業(yè)進行資源

壓制；而是通過分析，建議銀行對行業(yè)

資源投放進行更合理規(guī)劃，在創(chuàng)造高收益的同時反哺實體經(jīng)濟。同時，我們建

議銀行業(yè)給客戶一定支持，幫助他們順

利度過困難時期，進一步降低未來的貸

款損失風險。2.1、在銀行業(yè)信貸資產(chǎn)不良率上升

20%的壓力情景下，銀行平均ROE將下降3.0%~5.8%，對城商行與農(nóng)商行的影響最大?！?/p>

六大行的ROE由10.6%下降到7.6%，

平均下降3.0%。RAROC由15.3%下

降到10.9%?！?/p>

全國性股份制銀行的ROE由9.3%下

降到5.5%，平均下降3.8%。RAROC由11.1%下降到6.5%。—

主要城商行的ROE由9.3%下降到

5.2%，平均下降4.1%。RAROC由

10.5%下降到5.4%，平均下降5.1%?！?/p>

主要農(nóng)商行的ROE由9.7%下降到

3.9%，平均下降5.8%。RAROC由

12.4%下降到4.8%，平均下降7.6%。2.2、壓力情景下40家銀行整體經(jīng)濟利潤下降5,961億元，由正3,451

億元跌至負2,510億元。部分銀行撥備覆蓋率將低于150%警戒線，且

ROE將由正轉(zhuǎn)負?！?/p>

六大行在壓力情景下，僅有工商銀行、建設(shè)銀行

仍然能創(chuàng)造經(jīng)濟利潤，而中國銀行、交通銀行、農(nóng)業(yè)銀行以及郵儲銀行經(jīng)濟利

潤為負。值得注意的是，中國銀行和交通

銀行的撥備覆蓋率將會低于150%的監(jiān)

管要求?！?/p>

全國性股份制銀行僅招商銀行在壓力情景下經(jīng)濟利潤仍為

正。只有5家銀行的撥備覆蓋率能滿足

150%的要求，分別是興業(yè)銀行、招商銀

行、光大銀行、平安銀行及浙商銀行。

招商銀行在壓力情景下的各項指標，如

經(jīng)濟利潤、ROE、撥備覆蓋率等都表現(xiàn)

良好?！?/p>

城商行壓力情景下仍能創(chuàng)造經(jīng)濟利潤的銀行

一共有3家，分別是南京銀行、寧波銀行

與長沙銀行。城商行體系撥備覆蓋率較

高，壓力情景下只有中原銀行、盛京銀

行、哈爾濱銀行、鄭州銀行、青島銀行及

河北銀行等6家低于150%撥備覆蓋率。

其中寧波銀行從經(jīng)濟利潤、ROE、撥備

覆蓋率來看，在壓力情景下表現(xiàn)較好。—

農(nóng)商行壓力情景下5家農(nóng)商行經(jīng)濟利潤為

負，ROE也下降到10%以下。另外，廣州

農(nóng)商行的撥備覆蓋率將會低于150%的

監(jiān)管要求。六、通過三重轉(zhuǎn)型，戰(zhàn)勝不確定性后疫情時代，宏觀經(jīng)濟穩(wěn)定恢復(fù)，全國

銀行業(yè)經(jīng)營逐漸回到正軌。然而，傳

統(tǒng)銀行經(jīng)營模式的弱勢在這次疫情中

凸顯，各大銀行面臨日趨嚴峻的轉(zhuǎn)型挑

戰(zhàn)。如何扭轉(zhuǎn)逆境、突破困難，需要全

體銀行從業(yè)者的審慎思考。通過分析國內(nèi)外多家金融機構(gòu)的領(lǐng)先

實踐與經(jīng)驗，我們提出了“以客戶為中

心，做好數(shù)字化、生態(tài)化客戶經(jīng)營”、

“規(guī)?；瘎?chuàng)新，抓住未來發(fā)展新機遇”、

“精細化、智能化、敏捷化，提高效率及

韌性”三重轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略：第一重轉(zhuǎn)型：以客戶為中心，做好數(shù)字化、生態(tài)化客戶經(jīng)營，包括以數(shù)據(jù)驅(qū)動

實現(xiàn)客群細分，以需求為導向進行客戶

深度經(jīng)營、做大場景化生態(tài)銀行、提供

全渠道卓越客戶體驗；第二重轉(zhuǎn)型：規(guī)?；瘎?chuàng)新，抓住未來發(fā)展新機遇，包括實現(xiàn)財富管理價值鏈端

到端數(shù)字化、做大數(shù)字化、智能化高收

益資產(chǎn)業(yè)務(wù)、聚焦公司交易銀行業(yè)務(wù)、

推動綠色金融（ESG）創(chuàng)新；第三重轉(zhuǎn)型：精細化、智能化、敏捷化，提高效率及韌性，包括提升資源配置的

精細化產(chǎn)效管理能力、打造面向未來的

智能化風險管理能力、深化金融科技應(yīng)

用，提升市場響應(yīng)能力。我們希望這三重轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略能幫助各家銀

行戰(zhàn)勝不確定性，實現(xiàn)高質(zhì)量、高速度

發(fā)展第一重轉(zhuǎn)型：以客戶為中心，做好數(shù)字化、生態(tài)化客戶經(jīng)營1.

以數(shù)據(jù)驅(qū)動客群細分，以需求為導向進行深度經(jīng)營。打造“4D+1”數(shù)字

化客戶價值提升體系，包括（1）數(shù)

據(jù)基礎(chǔ)（Data），構(gòu)建360度客戶畫

像，整合數(shù)據(jù)，挖掘洞見；（2）智能

決策（Decision），以數(shù)據(jù)驅(qū)動規(guī)模

化智能化預(yù)判，實現(xiàn)高效客戶獲取

及客制化客戶經(jīng)營；（3）敏捷設(shè)計

（Design），打造敏捷營銷組織和精

英作戰(zhàn)室，實現(xiàn)快速測試與迭代優(yōu)

化；（4）精準觸達（Distribution），

提供全渠道營銷服務(wù)與卓越體驗，

通過營銷技術(shù)棧打造數(shù)據(jù)閉環(huán)。輔

以MROI評價體系，對4D的運營結(jié)果

進行監(jiān)督，并提供迭代優(yōu)化方向，提

升重點客群業(yè)務(wù)價值。2.

做大場景化生態(tài)銀行?！吧鷳B(tài)場景”

建設(shè)有望成為銀行突破傳統(tǒng)金融模

式的關(guān)鍵。場景化生態(tài)銀行建設(shè)，以用戶需

求為導向，將金融服務(wù)與生活場景融

合。通過對比數(shù)據(jù)可以看出，零售貸

款收入占全部經(jīng)濟利潤比重高的銀

行，創(chuàng)造的經(jīng)濟價值更高。這些銀行

通過積極經(jīng)營零售客群，打造金融

生態(tài)圈，從而支持經(jīng)濟利潤增長。3.

提供全渠道卓越客戶體驗。為應(yīng)對

客戶在新常態(tài)下的行為轉(zhuǎn)變和預(yù)

期，中國銀行業(yè)應(yīng)提前布局，推動網(wǎng)

點網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)型、線上線下一體化經(jīng)營

（OMO）及全渠道整合，提供端到

端卓越客戶體驗，打造渠道轉(zhuǎn)型綜

合競爭力?；趯鴥?nèi)外銀行網(wǎng)點網(wǎng)

絡(luò)轉(zhuǎn)型的多年研究和項目經(jīng)驗，我

們認為，未來銀行全渠道戰(zhàn)略的目

標是卓越客戶體驗和提升銀行生產(chǎn)

力并行。同時，銀行率先夯

實四大基礎(chǔ)以實現(xiàn)最終目標：打造

創(chuàng)新型網(wǎng)點；引導客戶將數(shù)字渠道作

為默認渠道；提供以人為本的遠程

渠道服務(wù)；搭建金融與非金融服務(wù)

生態(tài)圈。銀行的全渠道戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型應(yīng)

分三步走：確認機會、設(shè)立計劃、落

地實施。第二重轉(zhuǎn)