王剑
国信证券经济研究所
中国人民大学国际货币研究所
中国人民大学中国银行业研究中心
01
长期存差及资产困局
1.1部分银行长期存在存差现象
中下发达地区，尤其是欠发达地区，银行业一直饱受争议的一点是，当地长期存在“存差”，即存款规模显著超过贷款规模。在一些较为典型的乡镇，甚至会出现各类银行几乎无贷款投放，只吸收存款的局面。这便是长期被舆论形容为“吸血”的只存不贷现象。当然，为居民提供存款也是一种普惠金融服务，并不是说存款业务就一文不值。但是，一方面，从推动经济发展的角度来看，这些地区确实也需要一定的资金投入用于发展生产生活。另一方面，对于大型银行的分支机构可以只存不贷，但是作为当地法人银行，只存不贷则影响收入与利润的提升，甚至无法维系一家银行正常的生存和发展，是一个需要重视的问题。
我们首先选取一些分类方式来评估这一现象。首先是从银行类型上，可以明显看到一些更为下沉的中小银行，普遍存在较为明显的存差。比如，农村金融机构的存贷比（计算方式为“贷款总额/存款总额”，即以资产负债表的科目简单计算，并非银行向监管部门提交的监管指标，后同）普遍高于全行业。从WIND有收录年年报的银行数据来看，全部家样本银行（样本银行合计的存款、贷款规模占行业总体的比例达到90%以上，因此能够基本反映行业情况），合计存贷比为78.9%，代表着行业平均水平。其中，家农商行的合计存贷比是70.4%，显著低于全行业水平和其他类型银行水平。与之形成鲜明对比的，便是分支机构集中于大中型城市的全国性股份制商业银行，合计存贷比高达97.3%。国有商业银行、城商行存贷比均为75.8%，它们的分支机构主要布局于大中型城市至县域，比全国性股份制商业银行显著下沉，但下沉深度又不如农商行，因此存贷比刚好介于两者之间。
表1：银行存贷比情况
资料来源：Wind
我们也可以从国有大型商业银行的区域分部数据上看到这一现象。比如，以分支机构布局最为广泛的农业银行、邮储银行为例，其年年报显示，它们在中部、西部、东北地区的存贷比也显著低于全行整体水平，甚至环渤海地区存贷比也不高。而长三角、珠三角地区则显著高于全行。说明中西部欠发达地区，当地贷款投放力度不大，导致这些大型银行当地分支机构也形成了类似当地中小银行的存差现象。
表2：大型银行各区域存贷比情况
资料来源：银行年报
1.2资产业务困局的突破
可见，存差的长期存在使银行业受到“吸血”争议，不管是大银行还是小银行皆是如此，不但为此承受舆论压力，还会因资金富余而影响盈利水平。面对存差导致的资金富余，大银行可以将欠发达地区的存差在发达地区投放信贷，或许在欠发达地区投放大型基建类信贷，能够一定程度上缓解所面临的舆论压力或盈利问题，而这些条件是中小银行不具备的，因此中小银行面临存差的困境更大，需要谋求更好的突破。
不仅仅是舆论压力，单从自身的收入和利润角度，存差也是一个长期困扰中小银行的问题。近几年，我国农商行整体ROA水平偏低，主要是受资产质量问题拖累，但如若提升资产业务能力，比如提升存贷比，便可显著提振ROA。这背后反映的问题本质，是广大中等发达地区和欠发达地区的中小银行资产业务能力偏弱，没能在当地获取足够的风险、收益相匹配的资产。因此，问题的重点应该是落脚在这些银行的资产业务分析上。
银行最为核心的资产业务自然是贷款。由于这些欠发达地区工商企业发展并不活跃，缺乏足够的企业客户资源，早期主攻的中小企业客群也曾出现一些风险。国家在开发欠发达地区时，会上马一些大型基建项目或其他建设项目，但由于体量较大，一般也不是当地小型农商行的对口客户。因此，传统对公业务的空间是极小的。
零售业务方面，一些高度标准化的传统零售业务（信用卡、个人住房贷款、职工消费贷等）因居民收入和财富水平所限，总量不大，市场主要也是被当地大银行占据。此外，一些中小银行还尝试过区域扩张，但也由于到了陌生的地方“人生地不熟”，信贷投放的风险明显高于本地。前几年中小银行也参与过很多非信贷资产业务，包括投资业务、同业业务等，但收效不佳。
在-年间开展的行业创新浪潮中，投资业务、同业业务兴起，起初是大中型银行先参与，大量投资于各类债券、资管产品等，而资管产品的底层资产中包括非标和债券等，种类繁多，需要较强的投资分析能力。几年后中小银行纷纷跟进，但发展并不顺利，主要是中小银行本身并足够的人才和专业储备，也暴露了一些风险。好在整体参与不多，因此未在全行业范围内发生重大风险损失。
年监管部门开始从严治理，要求中小银行回归本源，避免在能力不具备的情况下过多参与投资业务。回归本源的要求还包括回归本地，避免在异地过度扩张，从而出现超过自身管理能力之外的风险。在这样的要求下，中小银行在业务方向上以回归本地、回归信贷为主，这也要求具备深耕挖掘客户需求的能力。在传统对公业务、标准化零售业务方面并不擅长的情况下，很多当地农户、小微企业和个体工商户等客群却仍然有较大的服务需求，也就是目前国家正在重点推动的普惠金融领域，而这些客群恰恰又是很多地方法人中小银行的传统领域。
总的来看，对于中小银行（尤其是欠发达地区的中小银行）来说，传统对公业务、标准化零售业务、其他非信贷资产业务都面临较大发展困境的情况下，面向普惠金融客群的非标准化零售业务（小微企业也可归入“大零售”领域）可能是值得重点考虑的战略重点。甚至有些时候，这是“没有选择的选择”，因为用排除法排除了其他业务之后，这几乎是惟一可行之路。
而且，随着服务普惠客群的各种新老技术快速发展，全国范围内已经涌现出很多令人振奋的成功案例，说明在广大欠发达地区，普惠金融还是有很大业务空间可供挖掘的。普惠金融传统模式的成功案例是“浙江模式”。浙江省民营经济发达，小微企业活跃，当地有一批在小微金融方面极具特色的中小银行，包括城商行、农商行，经营非常成功。它们长期积累形成了一套针对高度非标准化普惠客户的信贷模式，通过大量具备极高单兵作战能力的综合业务员，跑到田间地头服务好客户，并收集客户信息，以此来破解信息不对称，完成信贷投放。这背后还需要总行完备的大兵团管理指挥能力。这一模式被称为浙江模式（又称“台州模式”）。即使是欠发达地区，普惠金融也有空间可供挖掘，并且能取得较好的经营成效，大有可为。
02
银行科技最新进展
近几年普惠金融领域的金融科技手段日新月异，为传统模式赋能，在服务普惠客群时能够起到如虎添翼的效果。金融科技在银行领域的应用由来已久，其中，一部分是由大型银行先开始尝试应用，逐渐趋于成熟。另有一部分则其实是互联网企业利用自身优势先行尝试，然后开始逐渐应用至金融领域。比如，以阿里巴巴为代表的互联网巨头，在多年经营之后积累了信息技术手段和大量的用户资源、大数据资源，然后开始尝试将这些技术或资源应用于金融领域，并于年开始尝试用大数据风控等手段进行贷款投放，并逐渐成熟。当然，这期间很多大型银行、中小银行也在推进大数据风控。最终，这些努力共同推动了银行科技的进步，并在普惠金融服务领域也大放异彩。而且值得注意的一点是，近几年很多技术的壁垒在持续下降。2.1两大应用：信贷风控与精准营销
传统上，新型信息技术和大数据主要有两大应用领域，即信贷风控和精准营销，前者能直接应用于普惠信贷，而后者则可以用于对普惠客群推行综合金融服务。新型信息技术和大数据在信贷风控领域的应用经历了十来年的发展，已逐渐趋于成熟。这整套方案中包括很多部分内容，但最为核心的包括两个模块：一是大数据反欺诈系统，利用现代新的软硬件技术，反欺诈系统的功能较传统方式有大幅提升。反欺诈系统用于识别贷款申请人中的恶意行为，包括冒充、伪造申请人或造假骗贷等行为。新技术环境下的反欺诈系统能够借助各种新的软硬件技术，精准识别申请人的细微行为特征，比如手机APP上的指法、具体设备情况等，发现欺诈行为的蛛丝马迹，及时排除风险。二是大数据信用评价系统，即通过建立信用评价模型，在大数据中寻求各种输入变量，通过回归算法求得与最终信用结果高度相关的变量，从而建立起有效的信用评价模型，用于筛选信用良好的客户。此外，方案还有一些其他系统，包括大数据收集、处理与清洗，以及流程和成本优化等。事实上，大数据反欺诈系统和大数据信用评价系统在原理上和传统手段并无不同，传统反欺诈手段也是盯住申请人行为，发现恶意者，传统信用评价系统也是基于类似的回归模型，只是新的技术手段和大数据提升了这些系统的效能，以便高效率和精准度处理完成，也节约了人工，避免了依靠人为经验判断的不稳定性。这些手段由大型银行、互联网巨头先尝试应用，经过十来年的发展进步，已经非常成熟。除了信贷风控之外，新型信息技术和大数据还广泛应用于业务拓展或营销，而这有助于进一步提升对普惠客群的服务效果，挖掘客户需求。随着人民生活水平提升，对金融服务的需求已不再是简单的存款、贷款、汇款，尤其是随着智能手机的普及，经济数字化程度提升，人们也开始对综合金融服务产生需求，包括支付、理财、资讯、投资等。银行业务从传统的“存贷汇”拓展至各种金融服务，目前还正在向非金融服务拓展，成为“一站式”的“生活服务平台”，在上面可以处理衣食住行等各种非金融服务。显然，互联网企业和大型银行在这些服务有先发优势，但是，部分中小银行也在奋起直追。当然，上述两种应用本身也是相辅相成的。“生活服务平台”本身就是增加客户粘性、积累大数据的一种手段，而大数据本身又可用于信贷风控、精准营销等，便形成了一个业务逻辑闭环。2.2前景展望：日趋标准化，壁垒下降
新型信息技术和大数据在普惠金融领域大有可为。因为普惠金融领域过去最大的障碍便是成本，尤其是非标准化的业务，包括小
