2019麦肯锡全球银行业年度报告(PDF)

时间:2020/01/06 16:52:16用益信托网

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后周期时代:不确定性成为常态


本次经济放缓迹 象的范围之广、 程度之深,表明 我们已经进入 后周期时代。


上一轮金融危 机已过去10个年头,而今,全球经济放缓的迹象清晰 可见。此类迹象,加之运营绩效下滑和估值修正,均 反映出人们常说的“后周期”趋势。富达在 其市场洞见中指出:“经济似乎正步入后周期,通常表 现为增长放缓,通胀率升高,以及收益率曲线趋 平,即短期和长期利差缩小。” 根据我们观察到的 现象来看,银行业进入“后周期的信号”十分强烈。


诚然,过去 10年复苏过程中也出现过几次经济下行, 但本次经济放缓迹象的范围之广、程度之深,表明我 们已经进入后周期时代。银行要想积聚动能、提升实 力,应对日益加剧的市场阻力和不确定性,就必须严 肃审视自身在竞争格局中的位置,评估后周期时代自 身面临的约束和机会,并关注结构性因素对各业务 线和不同地域的影响。


后周期趋势显现,不确定性加剧


过去10年全球银行业的增速低于危机前水平,但近 期银行业增速略有加快,这得益于其修复资产负债 表的举措,以及在当前利率低企之机增加放贷的举 措。然而,全球银行业资产规模增速低于名义 GDP增长,伴随经济步入后周期时代,历史上,这通常标志 着银行业步入重要转折点。2018年全球银行业信贷 增长4.4%,为近 5年来的最低增速,且远低于 5.9% 的名义GDP增长率。除美国经济持续强劲外,发达和 新兴市场的信贷扩张速度均在放缓(图1)。


后周期的另外一个现象是利差加速下降。此前 银行业利差已持续收窄了一段时间,但近期在 加速。2018年,尽管美国、加拿大等市场利率升 高,但发达市场整体风险调整前平均利差降至 225个基点,2013年为234个基点。新兴市场降 幅更大,从 2013年的378个基点降至2018年的 337个基点(图 2)。


从产能和风险成本方面也能看到后周期的迹象。过 去10年大部分时间,银行运用上述两大抓手有效地 提高了收益,但近年来其效果已开始减弱。自2016 年以来,发达和新兴市场生产力年增速放慢,2018 年发达市场的平均成本资产比率(C/A比)达到 144 个基点,新兴市场为 129个基点。多年来新兴市场银 行的产能增速首次超越发达市场,其成本资产比率自2013年以来降低了38个基点,而同期发达市场银行 业仅下降12个基点(图 2)。


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风险方面,发达市场的减值率为13个基点,是近 20 年来的最低水平,失业率也处在 3.5%的低位,表明 风险成本不大可能进一步下降。新兴市场的减值率 自2015年以来一直徘徊在70个基点,与长期均值 一致。值得注意的是,作为全球最大新兴市场的中 国,2018年风险成本拨备升高了10个基点。


全球ROTE过去10年保持在10.5%左右,尚未反映出 上述指标恶化的影响。过去几年美国等发达市场推 行减税举措,且基准利率处于高水平,抵消了其他 大多数市场营业利润下滑的影响。与此同时,发达和 新兴市场ROTE的差距继续快速缩小,主要由于新兴 市场盈利能力下降。利润缩减、资产质量下降加之资 本需求升高,致使新兴市场的平均ROTE从2013年 的20.0%降至2018年的14.1%。然而发达市场的平 均ROTE快速升高,从 2013年的6.8%升至2018年 的8.9%。上文指出,这一改善主要得益于产能提高 及风险成本下降。但若细观发达市场,会看两个截然不同的情况:2018年北美银行业ROTE为16%, 而西欧银行业ROTE虽回升了54个基点,却也只 有6.5%(图3)。


全球资本市场对银行收益增速放缓做出了反 应,2018年初以来银行业的估值被下调了15%20%。估值下降表明投资者预期银行收益增长将大 幅放缓。收益预测也证实了投资者的悲观预期,卖方 分析师预计银行业未来三年增长率仅为6.5%,远低 于过去四年的13%。与此同时,鉴于大部分市场利率 料将向下调整,银行业的收益也将向下调整。


持续的数字化颠覆加剧后周期压力


在往期全球银行业年度报告中,麦肯锡曾分析过数字 化颠覆趋势,目前这一趋势仍在持续,而需求侧(消 费者行为变化)以及供给侧(产品供应方增加)带来 的结构性变化,也加快了这一趋势。


新一代消费者


2013年到2018年,全球网上银行使用率平均提高13 个百分点,且各地区还有进一步提升空间——在许 多市场,消费者使用数字化渠道的意愿,比实际使用 率高出30个百分点以上(图 4)。如今消费者已习惯 获得实时、个性化服务,并希望数字化银行解决方案 也能提供同样的体验。


上述消费习惯在零售银行和资产管理领域体现得 最为明显,但我们观察到,对公银行、资本市场和投 资银行(CMIB)领域也出现了类似趋势。举个典型 的例子:如今交易银行的一大趋势是,客户希望银 行设立统一沟通窗口,实时了解企业多币种下不同 资产的支付情况,并缩短结算时间。此外,客户还希 望公司内部的财务和资金管理部门加强与银行服务 之间的联系。传统上,零售银行领域的客户忠诚度 较高,但如今客户流失率正在升高,因为数字化技术 和监管制度变化使客户更容易更换银行。例如美国 活期帐户流失率从2013年的4.2%升高至2017年的5.5%;法国活期账户流失率从 2013年的2.0%升高至 2017年的4.5%。


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新价值主张


客户流失率升高不仅是客户预期发生了变化,还因为 行业新进入者提供了更优质的服务。监管制度变化降 低了银行业进入门槛,源源不断的资本持续流入新 兴企业,因投资者押注新进入者能够从传统银行手 中夺走大块利润。这些新进入企业具备创新力和颠 覆性,它们以客户为中心,向用户提供有吸引力、直观 好用的界面,更好地满足客户需求。在某些案例中, 其用户界面还可打通其他平台,从而成为某个生态系统的一部分。与此同时,新进入企业还降低了定价, 提高了对终端消费者的信息透明度。例如,中国平安 建立了一个涵盖医疗、汽车、娱乐和旅游服务的生态 系统;美国亚马逊向企业提供传统的银行业务组合, 包括活期账户、信用卡和无抵押贷款,并与亚马逊生 态系统打通,整合一系列非金融产品与服务。


若仔细审视各行业的颠覆趋势,会发现每 一轮典型“攻势”都有着明确的阶段。


鼓励竞争的监管环境


众多市场监管机构也助力了颠覆趋势,特别是在提高 透明度并降低行业门槛以促进竞争方面。其中最具 颠覆性的举措,是把客户金融数据的访问权限(经许 可后)开放给非银行服务提供商。此举强化了科技企 业的竞争优势。开放银行是监管制度发展的另一项重 大变革,促进了银行业的创新和竞争。目前开放银行 在35个市场处于不同实施阶段(图5),所涉及产品占到上述市场收入池的90%。英国和欧洲大陆部分国 家已全面实施开放银行制度;英国正快速推广开放银 行,仅过去一年,行业新进入企业就增加了65%。


平台企业和金融科技的颠覆步伐加快


众所周知,亚洲银行业正在经历迅猛的颠覆革命。金融科技和数字化平台企业快速崛起,该地区银行 业ROTE过去5年大幅下降逾600个基点。发达市场 银行业警惕地观望着亚洲的形势,希望这股金融科 技之风能尽快散去。然而人们对金融科技公司和 科技企业的信任不断增强。大多数受访者相信大型科技企业能够 满足其金融服务需求,这些科技公司中包括亚马逊 (65%)和谷歌( 58%)。有鉴于此,再看金融科技 领域投资趋势,自2014年起每年流入金融科技领域 的投资增速高达46%,2018年虽有所放缓,但仍增 长了29%(图6)。与此同时,金融科技行业也日趋成 熟,给传统银行带来严峻的挑战——近期新的融资 活动转向了规模更大的企业,目前全球有40多家金 融科技独角兽(价值约 1500亿美元)。


仔细研究各行业的颠覆性趋势,我们会发现每一 轮典型“攻势”都有明确的阶段——从一开始的 小步试错,到商业模式得到验证,再到实现聚集 效应或大规模扩展。而且每一次颠覆中,传统企业 无论资产负债表如何强劲、市场份额如何庞大,多 数都难逃失败厄运;究其原因,这些企业不愿接


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受大势所趋。相反,那些幸存下来甚至蓬勃发展的 传统企业秘诀是什么?


肯定与其能够认识并改变传统应对模式有关。这需 要企业具备敏锐洞察力以及抓住时机大胆行动的意 愿,然后提早采取行动,而不是等到一切都已显而易 见时再作打算。不过好消息是,对于图7所标出的产 品,在许多领域,进攻者仍处于早期攻势。如果银行 业不希望酒店、旅游和出版业的颠覆画面在自身上 演,那么应当即刻采取行动。


在发达市场,大型科技平台企业大力进军金融服务行 业,取得了引人瞩目的成果。这类例子不胜枚举—— 比如苹果公司推出Apple Card,Facebook为其加密货币项目Libra推出电子钱包 Calibra,以及亚马逊进入中小企业(SME)贷款领域 等等。更为严峻的是,金融科技和大型科技企业瞄准 了银行业ROTE最高的领域,这些领域约占全球银行业收入池的45%。在银行亟需现金之时,这会加剧银 行业的ROTE和现金流压力。另外随着高级分析和人 工智能技术不断发展,大量涉及书面工作的业务(例 如抵押贷款、CMIB、交易银行和商业银行),其数字 化水平将进一步提高(图 7)。


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预算不足,难以支撑创新与变革


要与数字化创新企业相抗衡,传统银行当务之急是 大力改革现有运营模式。如今银行和金融科技公司 的IT支出均占收入的7%左右;


但金融科技公司将70%以上的IT预算用于启动、推广 创新解决方案,而银行只投入 35%的预算用于创新, 余下投资于传统IT架构。另一个关键趋势是,发达市 场与新兴市场银行业在IT支出方面存在巨大差异,发 达市场银行业IT支出占收入的百分比比新兴市场高三 倍左右。随着时间的推移,这一差距在加剧,自2013年以来,发达市场银行业IT支出占收入比增加了70个基 点,而同期新兴市场银行业下降了40个基点。因此我们 会看到金融科技对新兴市场的颠覆更加猛烈,特别是 平台型企业大力投资面向客户的相关技术,给银行业 造成巨大冲击。对于在新兴市场依然享受优厚回报的传 统银行来说,上述态势应当引起它们的警觉。


不过,由于竞争加剧导致银行业的利润和收益下降,银 行可用于变革的投资规模受限;在后周期时代,宏观经 济放缓、利率下滑,会进一步加剧银行业面临的资金压 力。而持续的监管成本也会令问题加剧。另外,全球排 名前四分位与末四分位的银行自由现金流差距巨大,这 一差距在2018年达到顶峰,反映出两类银行在面向未 来的投资上截然不同。前四分位的银行现金流十分健 康,拥有最佳的市场条件;相比之下,末四分位的银行 可能没有足够的现金流,无法继续参与对客户钱包份额 (尤其是数字化钱包)的竞争(图8)。


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本轮周期不同以往


上文谈到如今越来越多的征兆显示我们正步入后周 期时代,并详细阐释了数字化压力已然给亚洲银行 业的盈利能力等指标造成影响,并可能很快蔓延至 其他地区。即将到来的经济下行或许将是历史上预 料得最准的一轮衰退,按理讲,银行业应该已经做 好准备加以应对了吧?


不幸的是,答案是否定的——至少对比上一轮周期结 束时银行业的财务状况可以发现,过去10年银行业 的增速低于金融危机前10年的水平,而且大多数银 行的盈利尚未恢复到危机前水平(图9)。


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从另外几个指标来看,当前银行业的健康度也远不 及2007年。实际上,危机过去 10年后的今天,仍有约 60%的银行收益低于其股本成本(图 10)。


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这60%的银行要想扭转上述局面(并巩固成果),必须 思考两大根本因素——地理位置和规模。这两点对于 改善银行当今状况以及实现未来发展都意义深远。


首先,地理位置影响力增加


银行能有多大增长潜力,显然与其所在市场环境息 息相关。举例来说,当前周期的一大特点是北美与欧 洲市场行情相差悬殊。北美银行业景气向好,2018 年ROTE平均达到16%,而欧洲银行业连其一半都 达不到。北美和欧洲地区占发达市场银行业资产负 债表的大量份额,而两地的收益率差距在2018年扩 大了450多个基点。


另外,近年来美国在全球投资银行领域实力增强, 而欧洲投行受到本土市场行情的拖累陷入困境,这 也反映出地理位置的影响。更广义地讲,地理位置 对银行业绩的影响时强时弱,而近来其影响力有 增强趋势(图 11)。


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发达与新兴市场在货币、财政和贸易政策上的巨大分 化,似乎是地理位置影响力增加的原因。


其次,规模对于大多数银行越发重要


规模不单指银行体量大小,还指其运营能力与业务 量之间的关系。当一个组织在“规模化”运营时,其业务收入涵盖了a)运营成本,b)资本成本和 c)最 低收入或收益(依据其业务战略定义)。“规模优 势”是指一个组织在增加业务量(和收入)的同时, 只产生很低或不产生额外成本,大部分(或全部) 新增收入转化为利润。我们对1000多家发达和新兴市场银行的分析表明, 在一国市场份额领先的银行,其 ROTE相比竞争对手 存在溢价。而且近年来只有市场份额最高的银行才 能实现收益正增长。其他银行过去5年的收益率下 降了约150个基点,但在某一国家或地区市场份额超 过10%的银行,同期收益率提升了 10个基点。规模效应在亚洲 和拉丁美洲表现得最为明显,这些地区市场领导者 的ROTE比行业均值分别高约400和430个基点。


不过也有例外。例如在欧洲,银行的国内市场份额与 ROTE存在“ C型曲线”关系,即在一国市场份额高于 10%或低于1%的银行,其 ROTE是处于中间位置银 行的两倍。纵观各地,对于深耕细分行业、提供专 业化产品组合及优质客户服务的银行而言,无论规模 大小,在整个周期中始终能够实现高回报。更确切地 讲,在规模最小的银行当中,有 17%的银行ROTE高 于规模最大银行的ROTE均值。这些表现出众的小型 银行可分为三类:(i)社区银行,与所在地区联系紧密,提供定制化本地服务;( ii)专业银行,聚焦提供 小众产品和服务;以及(iii)私人银行。专业化和聚焦 是上述银行实现卓越业绩的基础,也是其过去 5年 能够将风险调整前利润率保持在稳定水平的原因, 而同期全球银行业利润率缩减了240个基点。


专业化和聚焦能够带来丰厚的回报,而表现最差的 是那些处于市场中段、收益不仅低于资本成本且还 在持续缩减的银行。此类银行在后周期时代应当关 注结构性问题,要么做大规模,要么改革业务组合及 运营模式,谨慎地聚焦于特定市场板块(图 12)。还 有一些金融机构虽然具备规模,且回报率相对高于 同行,但难以实现绝对收益,例如证券公司和经纪。对于这些机构而言,它们必须从根本上重塑业务模 式,单靠规模是无济于事的。


展望未来,随着银行业打响“技术军备”竞赛,规 模的影响可能会更大,尤其是考虑到大多数新IT投 资的绝对金额是一定的,因而资产规模或收入 基数越高,单位投资也就越便宜。规模对净资产 收益率( ROE)的影响主要体现在成本优势上, 即随着企业不断扩大、运营能力持续提升,其边 际成本也会不断降低。


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“主场”规模是王道


对银行业而言,绝对意义上的规模并不是一个可靠的指标。我们分析表明,银行要实现卓越绩效,并非 应当做大总体业务规模,而应着眼于在一个既定地域(本地、区域或全国范围)内实现最优规模。我们 分析了15家规模最大、全球布局的银行,发现业务规模与收益的关系对这组银行并不成立(图13)。虽 然这15家银行的平均ROTE比银行业平均回报高30个基点,但某些银行资产规模是其他银行的两倍以 上,ROTE却并不一定更高。然而有趣的是,我们分析了一家在多国经营业务的大型全球银行,发现该行 在一个国家内的市场份额与绩效有很强的正相关关系,尽管二者在全球层面的关系较弱(图13)。


这种关系在次区域或细分市场层面也很强:这里的市场并不一定指某个国家的全部人口;也可能是某 一地区内的细分客群。例如在美国,第一夏威夷银行(First Hawaiian Bank)在美国的整体市场份额 约0.1%,但该行是夏威夷最大的金融机构,在 2017/18年的ROTE达到了14.6%。相比之下,同期美国 银行业的平均ROTE为13.7%。中国甘肃银行全国市场份额约为 0.1%,但该行是甘肃省第二大银行,其 2017/18年ROTE为16.8%,而中国银行业均值为13.7%。


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不同市场,规模效应大小各异


尽管我们发现,银行在一个国家的规模对于 ROTE影响很大,但规模效应在不同地域之间的作用程度 存在差异。为理解这种差异,我们分析了全球银行的C/A比率与国家市场份额之间的关系1。如上所述, 我们发现银行规模越大,成本效率通常会越高。举例而言,银行市场份额增长为原来的三倍,其C/A比 会降低25个基点。但是规模效应大小因国家而异(图 14)。举一些例子:


高度数字化市场。此类市场包括澳大利亚、瑞典和丹麦,这些国家的银行业正快速发展网上业务,规模 效应十分明显。例如在瑞典,市场份额前三大银行的C/A比约为77个基点,而排在最末五分位的银行 C/A比超过340个基点。这种差距表明,技术对银行业的巨大影响力。


高度分散化市场。此类市场包括俄罗斯、德国和美国,尽管上述市场均高度分散化,但各国银行业 的规模效应截然不同。在俄罗斯,尽管央行做出了相应努力,但其银行系统仍然高度分散,银行 数量达到500多家。俄罗斯前三大银行的平均 C/A比为200个基点,不到末五分位的银行( 430 个基点)的一半。与之相比,在市场同样高度分散美国,最末四分位的银行与前三大银行的 C/A比 率仅相差71个基点。


亚洲新兴市场。在中国和印度,成本效应与规模也存在相关关系,但程度很不一样。中国银行业由众多 持有庞大资产负债表的公司银行占据主导,市场份额排名前三的银行平均C/A比为84个基点,仅为处于 最末五分位银行(169个基点)的一半。在印度,虽说规模效应也有一定的体现,但即便是规模最大的 银行,其 C/A比也超过了200个基点。印度银行的总体成本基数较高,部分原因在于许多银行为了服务 农村地区的客户,仍拥有庞大的实体营业网点。


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但是我们预计,未来随着数字化真正实现规模化部 署,规模化将带来更大的经济效益,包括P2P支付和 借贷平台带来的网络效应,以及其他基于规模的金 融业务。实际上,通过生态系统战略,银行能够实现 超越传统市场份额意义上的规模化,这也是第三章 重点推荐的一个战略选择。


尽管多年来全球银行业保持着增长势头,但行业形 势依然严峻,生产力增长放慢、数字化压力加大等无 一不在挑战银行业。近 60%的银行收益低于股本成 本。若以悲观视角来看,本轮周期中大多数银行都错 过了业务重组、重新制定优先业务的机会。但令人欣 慰的是,银行仍有时间找到新的办法提升盈利能力 和收益。无论采取哪种视角,有一点可以肯定,那就 是银行迫切需要自我重塑或做大规模。第二章将重 点探讨银行应采取哪些关键战略,在有效管理风险 和资本的同时实现降本增收,以及还有哪些外延式 举措可以帮助银行增强实力。


果敢行动:后周期提升业 绩的关键战略


我们建议银行思考三类核心战略:


(1)利用强大的分析工具,进行风险管理,为经济下 行做好准备;( 2)生产力方面,借助模块化的行业 基础设施从根本上改变成本构成;( 3)通过提高客 户体验,提高客户基础和 /或钱包份额,实现营收增 长1。要探索这些盈利抓手,就需要高级数据分析与 人才。要注意,虽然这些抓手相互联系,但针对每个 抓手的讨论将主要围绕着其成效最大的用例。能成功用好这些抓手,银行不仅能挺过经济下行期,还能 为将来打下扎实基础。


银行业还应考虑其他选择,通过非内生性增长实现 规模增长或能力提升,包括并购及合作关系。当然, 选择何种方式取决于银行的竞争能力及市场情况。各个市场内存在各类估值水平的公司,这为并购交 易创造了绝佳的环境。虽然银行在这方面向来比较 被动(非内生性增长举措最常见于经济下行期),但 审慎选择的主动投资能确保银行在下一周期继续创 造出优秀业绩(图15)。


风险管理:打造韧性,应对新风险


多数指标显示目前我们正处于经济周期后期,银 行亟需加强韧性,这决定着其在下行周期中如何 管理风险、保护收益。


与前几轮周期相比,银行目前的盈利水平较低, 即便是在扩张期业绩也较为温和。银行依然面临 着传统风险——尤其是部分新兴市场和北美的 企业借贷业务——而新的运营模式和不同市场情 况也带来了新的风险。


比如融资与流动性风险。虽然全球金融危机之后, 各家银行在新规2要求下,已大幅提高资金与流动性 水平,但银行系统依然存在一些隐性流动性风险,需 要审慎对待。这些新流动性风险来自银行及支付体 系中的新变化,包括使用网银的客户能快速提款,而 社交媒体扩散负面报道的能力加剧了这些风险,不 论这些负面报道真实与否。比如,传言称某欧洲新兴 银行流动性存在问题,虽然消息不实,但这家银行依 然遭受重创,股价一度暴跌近 10%。央行回购以及 银行退出部分自营交易,也会导致流动性短缺,使得 部分资产类别面临着市场风险,在经济下行周期,这 类资产价格面临考验。



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银行如何打造韧性?韧性强的组织会有针对性地投 资一些工具与治理机制,通过这类机制,它们既可以 探讨未来可能发生的市场恶化及其对银行的影响, 也能倾听到市场上的另类声音。要提高韧性,银行 首先应该创建一个“神经中枢”,包含跨职能团队, 确保各业务条线、风险管理和运营部门通力协作, 从而在下行周期中提高透明度、加快决策速度。“神 经中枢”不仅需要强大的领导力,还需要高级工具, 以确保其制定的决策有效、无偏,且能迅速执行, 银行还要足够快的响应速度,这在万物互联和透 明的体系中极为关键。


其次,银行必须打造高级分析和人工智能能力,通 过预警机制监测新趋势和风险。图16展示了一个用 例,机器学习模型可以识别出风险最高的潜在客户, 相比传统模型,其基尼值(评估预测准确性的指标) 高了35%。银行还可以借助高级分析优化催收业 务,识别高风险账户,根据催收结果进行账户分类, 并且开发数字化催收工具(通过多种数字化渠道,提醒客户逾期情况,并提供数字化渠道供他们管 理和处理欠款问题)。


打造韧性的第三个关键点在于通过情景规划做风 险预案,加强安全与沟通(尤其是社交媒体工具) 方面的基础设施。近年来监管部门加大了对尾部 风险的压力测试力度,银行也可以借鉴这些测试的 经验教训,提高自身应对能力。银行在规划具体举 措时,应考虑以下方面:(1)资产负债表保全,包括 流动性与资本缓释;( 2)确保整个周期盈利;(3) 战略定位。这样就能降低损失,保护流动性,通过 加强合作确保长期融资来源,甚至可以考虑非内 生性增长机会(出售资产组合及并购),毕竟经济 下行时此类机会增多。


最后,前一轮周期已经告诉银行,下行期伴随着极为 严苛的社会政治审核,环境、社会、治理(ESG)审 核将进一步收紧。银行亟需诊断是否存在任何ESG 风险,在下行周期开始前加以解决,并告知各方其 ESG战略,包括通过社交媒体渠道。


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提高生产力:将非核心活动外包给行业 服务提供商


传统降本举措的成效正在减弱。虽然金融危机之 后银行业已经推行了数年的降本措施,但多数银行 的生产力提高有限,难以与金融科技公司、新型银 行( neo-banks)、大型数字化企业相抗衡,后者的 运营边际成本几乎仅为传统银行的一半(图7与图 17)。此外,多数银行降本增效举措的成效日益减弱 (图2),不论业绩及主要市场情况如何,所有银行 都必须重新审视生产力对竞争力的影响,唯有此,才 能在后周期时代取得成功。


在所有银行近期都可以采取的举措中,借助第三 方“公共服务(utilities)”来处理成本效益不高、不 具差异化的业务,能够最快且最大程度降低成本。我们估计,将近 50%的成本( IT和支持性部门以及部 分运营成本)花在了并不能使组织更具竞争力的活动 上(图 18),因此,这类活动可以考虑外包给公共服 务商3。另外一些支出是为了确保银行运营符合监管 要求,但这些支出并不能给银行创造价值。对于一 个以借贷为核心的行业,银行高度依赖外部信用机 构评级,因此优化部分成本也有很大潜力。


20世纪90年代,德国汽车制造商将非核心经营活 动外包给行业公共服务供应商,从而获得规模效 益,这一宝贵经验值得借鉴。已 经有银行选择请第三方供应商如Mambu,Thought Machine和10X来建设平台,现在应当将这一做法 推广到其他成本中心。


大部分外包活动可以令银行的成本收入比(C/I) 平均下降200到400个基点。例如,将资本市场交 易处理业务外包给第三方平台后,银行业的运营 成本可以下降约20%。另一个潜在的优化领域是 监管与合规职能,例如了 KYC与反洗钱一般占成 本的7%-12%,这些流程虽然对银行至关重要,但 并不能带来竞争优势。


非核心工作外包可以让银行成本收入比下降200至 400个基点


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进一步来看,如果有些国家或职能不存在第三方供 应商,私营部门或政府可以投资建立相关公共服务 供应商,并给予监管支持。此外,大型银行也可以设 立独立实体,提供此类服务,监管部门和政府应对 此予以支持,因为其最终目的是优化客户服务,提高 整个银行系统的客户安全。当市场增长和回报不佳 时,我们相信创建行业公共服务,为多个银行职能 提供最佳服务,覆盖业务前台(如,荷兰的黄色 ATM 网络,P27北欧支付平台)与中后台(如,对账、合 规监管),可能是最强大的价值创造工具之一。将 非核心活动转到第三方公共服务提供商有可能令 ROTE提高100个基点。


90年代的汽车业:能为 2019年的银行业带来什么启示?


20世纪90年代经济下行期,德国汽车业面临全球需求疲软、现有成本居高不下、竞争对手(即日本车 企)的低成本运营模式竞争等多重挑战。这个情景是不是似曾相识?这正是周期下半场全球银行业面 临的趋势。那德国汽车业是如何应对的?它结合零基预算( ZBB)与模块化,摒弃渐进式创新,启动彻 底转型。德国汽车业的一大成功秘诀就是让供应商无缝接入价值链,从过去那种单次采购模式转为长 期供应商模式,即所谓的模块化。


车企首先要找到不能创造竞争优势的活动,然后外包给标准化的行业服务提供商,从而实现模块化。在解构价值链的过程中,德国车企发现数个通用型模块,比如刹车和电子元件,于是将这些不具差异化 的环节外包给具有规模效益的专业供应商。时至今日,这些元件依然由两到三个主要供应商提供。从平 台战略转向模块化是德国车企成功转型的重要因素之一,受此影响,德国车企的产出时间缩短30%, 运营成本降低20%,生产力大幅提高(图 19)。


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营收增长:提升客户体验,强化客户关系


简而言之,客户越满意,就越愿意与银行接触,从 而为银行带来更多价值。当客户面临的经济困难越 大——常见于周期后期——他们就越有可能在寻找 金融服务时货比三家,因此打造卓越的客户体验必 须成为银行的战略重点。银行可以组建跨职能设计 团队,借助最新数据分析技术将客户关系管理从大 致概念转化成战术工具,聚焦最能体现差异化的决 策点,精确优化客户旅程。精准改造特定客户旅程 可以在12到18个月内产生成效(包括营收提升,流失 率下降)。银行进入周期后期时,客户体验可以作为 一大抓手。客户体验能带来多种益处,包括改善增 长、提升生产力、降低风险,本文将聚焦营收增长这 一对银行业绩提升最显著的领域。


此外,通过客户体验提高营收并不意味着要成为业 界第一,而是要让客户体验从“非常不满意”(此时 客户很可能流失)变为“感觉还可以。”例如,如果客 户体验非常差,就很可能流失,但如果体验非常好, 却未必会购买更多产品服务。因而有策略地提高客户 体验对于各类银行都有益处——顶尖银行可以扩大 竞争优势,而承压的银行可以借此止住客户流失。


银行要优化产品,加深客户关系,就必须有策略地针 对不同客户旅程、产品以及不同客户采取措施。简单 粗暴地试图让所有客户从“不满意” 变成“还可以” 未必能提高营收,因为边际回报会越来越低。用于 提升客户体验的资源有限,必须用在刀刃上。比如, 根据麦肯锡研究,按揭贷款体验在 4分或以下(10为 满分)的客户,约 10%选择其他银行的可能性是打5 分及以上客户的约7倍(图 20)。


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要选对客户体验抓手,银行就要聚焦价值,基于 分析进行决策:


— 结合“客户之声”与运营和财务数据,获得深 入洞见。银行可以汇集多方数据(如数字渠道、 产品使用、客户服务成本、收入数据),利用高 级数据分析建模,将零散的数据点转化为清晰 具体的客户旅程现状。


— 通过数据分析,获得两种洞见:其一,找到能 够带来更多价值的客户体验提升点;其二,找 到看似微不足道,但实际上会大幅影响总体客 户体验的“关键点”。


— 大力提升银行内部设计能力,确保银行所获得 的洞见能够转化为行动方案,以尽可能高效的方 式打造全新客户旅程。


— 大力提升一线执行能力,确保设计成果能在现 实中落地。譬如,麦肯锡研究表明,客户希望获得 指导,从而最有效利用数字化渠道。要想实现这一 目标,最高效的手段之一便是对网点和客户服务中 心进行投入,调整并拓展银行柜员的岗位责任,从 而有效满足客户需求。


变革助推器:高级数据分析( AA)与 人才


高级数据分析:聚焦价值实现


愿意投入资源的组织已经凭借高级分析获得优异业 绩。在各个行业,分析采纳程度高的企业,增长比竞 争对手快三倍。4银行可以获取多种宝贵数据,这是 其天然优势,但遗憾的是,银行并未将分析嵌入到企业文化、决策流程、业务运营中去,因此尚未挖掘出 高级分析的全部潜力。


我们此前提到的许多抓手都依赖强大的数据分 析能力,这并不令人惊讶。那么,今后几年的周 期后期,银行该如何加强分析能力,加速业绩 增长,支持战略重点?


答案包括两部分:(1)平衡企业层面和事业部主导这两 种方式,实现端到端应用高级分析;(2)确保高级诊 断能力得到统一应用,尽快从重点用例中获得价值。


为全面应用高级分析做好准备。要成功通过高级分 析在1到3年内获得回报,高管要确定银行数据转型 愿景,与事业部管理层制定详细的路线图,将愿景 变为现实。在制定路线图时,管理层需要找到并确 定重点客户旅程和内部用例,通过降本或提高营 收(图 21)实现成效最大化。用好数据和分析能让 银行的成本优势提高10%,C/I比降低15%(即便 在经济衰退期)。营收方面,举例而言,通过推荐引 擎来识别中小企业的新需求,有些银行的营收提高 了20%到30%。 


通过大规模能力建设快速创造价值。银行如何快 速推广高级分析?首先,能力建设要与价值创造 挂钩,银行必须聚焦价值最高的抓手和与这些抓 手相关度最高的职位。


银行应该建一个社群,让同事——各个职能和层级 (包括CEO)——学习、互动、分享有关高级分析的 最佳实践。学习内容必须量身打造,反映日常工作中 的现实用例,聚焦高成效业务问题,通过多轮课堂 教学与实际应用固化学习效果。最后,领导层应通过“硬性指标”及定性评估,严格追踪能力建设举措 的效果,与业务成效挂钩。


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人才:赢得数字化竞争的关键


要成功建设大数据与高级分析能力,银行需要弥补 目前能力短板,找到与成功数字化组织之间的人才 差距,这意味着银行需要应对双重挑战:


找到人才。许多银行面临着严峻的技能差距,原因 有二:其一,数字化创新意味着银行需要平衡新 技能与传统技能。数字化时代,银行对人才的基 础认知技能要求下降,而对其社交及技术能力的 要求更高。其二,银行给员工的价值主张不如高 科技与其他顶尖行业有吸引力,后者也在竞争同 一群人才(图22)。


如果周期下半场也影响到科技行业的发展,银行更 应抓住机会招募人才,为下一轮周期储备人才。


此外,银行应当通过技能培训将现有员工培养成 数字化人才。我们估计 1/3的人才差距可以通过 这一方式弥补。技能培训还能带来经济和社会 影响。在 2016年世界经济论坛上,80%的CEO 承诺在采用AI的同时也会保留现有员工,并为 他们提供技能再培训。


人才管理。银行需要行动更快、组织更扁平化,才 能留住顶尖人才。建立敏捷团队后,银行必须行动 更快才能确保每周(而不再是每月或每年)的数字 化迭代。这不仅意味着银行将能与竞争对手齐头 并进甚至弯道超车,更意味着在部分项目上,银行 可以承担更大风险,因为小规模失败的后果是可 以承受的。要支撑更快的数字化产品发布,组织就 需要更加扁平化。这意味着必须赋予数字化人才更 多决策权,简化耗时的审批流程,从而迅速推进项 目,此外还要建设去层级化的跨职能团队,让团队 成员同址办公。银行需要打破传统的前后台独立的 组织架构,转变成跨职能团队,团队成员围绕界定 清晰的任务展开合作。


非内生性增长方案:并购和结盟


规模意味着竞争优势,许多银行意识到并购与建立 战略合作关系可以有效实现规模愿景,或完全实现 业务模式转型。的确,现在资金、监管、高层兴趣 等条件都具备,可谓是合并、收购、合作的绝佳时 机。首先,整个银行体系内,估值水平与资本规模有 很大差异,这为非内生性增长举措创造了理想环境 (图23)。第二,全球金融危机之后,加强资本金和 流动性的举措已经在很大程度上降低了银行业系统 性风险,与此同时许多市场的银行业高度碎片化,难 以实现回报(图 24),


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在此背景下,监管部门支持行业整合的可能性更大。第三,银行需要对科技转型进行大规模投资,而内生 性增长乏力,导致董事会开始更加重视并购。然而, 银行权衡这些选择时,必须慎之又慎,因为历史上只 有极少数并购真正创造了价值。通过合作、合资、并 购建设能力,也是全面释放银行潜力的关键。


备选方案。基于整体目标,银行在非内生性增长战略 方面有两种选择:其一,选择能够实现规模目标的 合作伙伴/并购目标。比如,两家中等规模的银行, 处于同一不景气市场,服务同样的客群,双方都压力 重重,这种情况下,双方不妨通过合并实现规模优 势。麦肯锡分析表明,同一市场、客群重合的银行合 并后,不仅能实现营收协同,还能让成本下降高达 20%。合并后的新机构在扩大投资、大力创新、提 高竞争力方面的能力也会大幅提升。最近,沙特阿拉 伯的SABB-Alawwal宣布合并,成本协同效应可达 15%-20%,营收协同效应在 2%-3%。银行要想在 短期内通过内生增长实现同等价值则极为困难。


银行的第二种选择是能力互补式合并,从而实现业 务模式转型。例如,如果银行的主要目的是提高运营 效率(同时在传统渠道以外获得新客群),一家网点 实力强大的银行可以选择与一家数字银行合并。这 一方式同样适用于在上一轮周期中收益颇丰、资本充 足的大型银行。它可以考虑通过非内生增长方式获 得新客群、补充技术能力。本轮周期中诞生了一个大 型金融科技生态圈,后周期时代会有不少并购目标出 现;银行只需等待合适的价格,确定潜在并购标的。


最后,当银行核心业务模式受到冲击,并购可以作为 其关键的转型举措。如果银行想提供超越传统能力 (受到冲击)的新服务,最快的实现方式就是战略并购。从资管公司到证券公司再到信托银行,整个证券 价值链是个经典案例。当各个业务模式的核心利润 下滑,导致资产管理利润下降时,价值链上各个环节 的企业都开始思考一个根本性问题,对客户而言,什 么才是有价值的?这就意味着它们要做出价值取舍。而并购交易可以帮助企业快速建设能力,实现价值创 造。我们已经在证券行业见到了这样的做法——道 富( State Street)收购 Charles River来提高前台能 力。后周期时代压力重重,倒逼各个机构转型,整个 证券价值链可能都会采取类似行动。


此外,银行必须确定最佳合作模式——合作伙伴还 是并购?


这要考虑到银行能在多大程度和深度上寻求增长机 会,及其现有能力、服务客群、可用资金规模。


——合作:如果银行选择合作关系,合作成功与 否将取决于双方是否有明确的资源整合条款以及 平等分享收益条款。麦肯锡研究表明,79%的顶 尖银行都与金融科技公司合作,在支付、借贷或 其他领域开展创新。


——并购:进行并购时,银行必须严格遵守流程, 筛选潜在并购标的,并基于其与战略目标的相关度 进行排序。交易成功的关键在于,银行要整体看待 相关能力与资产,还要足够审慎,授权一支团队专 门负责并购交易。7无论选择何种组织架构,都离不 开大量调研和规划,因为并购双方在运营模式、文 化、技术、客户关系方面是否协同决定了并购交易 能否成功创造出价值。


全球金融危机之后,银行业资本和流动性压力加剧, 全球各国银行纷纷采取多种举措,试图提高回报。


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虽然这些举措取得了不同程度的效果,但其边际回 报率日益下降,而多数银行依然未能实现投资者期待 的回报。因而,本文强调的大胆举措可谓刻不容缓, 有些属于“守”——比如,管理“新”风险;有些属 于“攻”,可以帮助银行获得可观的经济效益——例 如,将对提升竞争力无关的活动外包给第三方服务提 供商,而银行则聚焦于重塑关键客户旅程与决策点,提高客户体验方面。其他举措,比如高级数据分析 与人才,属于攻守兼备的措施。在众多举措中,多数 银行已经很久没有考虑过主动采取外延式增长措施 了,但它应该回到管理层的议程上来。那么,根据银 行自身情况与市场特点,还能选择哪些措施?我们将 在最后一章探讨这一问题。


技术能否回归跨境并购?


自全球金融危机以来,由于监管部门要求部分银行业务保持独立,跨境并购势头大不如前。但是,当市 场领导者发现国内市场增长潜力受限,就开始探索能否借助科技手段实现全球扩张。数家欧洲银行正 在尝试复制顶尖科技公司的模式,即建设平台与组织,然后推广到全球,从而让自身也变身为大型科技 企业,类似优步、脸书、腾讯、亚马逊和谷歌。银行在同一套 IT堆栈基础上,协调跨境客户主张,建立 全球“统一”的组织。技术堆栈支持各国独立的法律实体、资产负债表、账簿,确保符合当地法律法规 要求(图 25)。我们估计此类跨境平台可以帮银行将 C/I比降低5%-10%。 


无论是内生扩张还是通过并购,这一做法的优势在于,银行可以迅速进入新市场并能够提供全套产品 和服务;吸引全球顶尖的业务、产品、工程人才;调动全球性人才(就像大型科技企业一样)。此外,只 用一套IT堆栈意味着银行可以把IT支出分摊到更庞大的营收与成本之上,银行还可以节省下每隔几年 就要为各分支机构升级IT的成本。不仅如此,这还将改变投资者为银行估值时的视角,它们不再只是 家银行,而是科技平台企业。但是,要注意两点:第一,银行计划覆盖的各个市场之间需要存在一定程 度的客户与监管类似度。比如,一家挪威银行可以采用此类架构服务瑞典与丹麦市场,但如果一家全球 银行,想要用同一策略在美国、印度、中国市场提供类似产品及服务就会很困难。第二,技术堆栈只能 确保技术上具备规模效应;要实现卓越回报,银行还需要在当地市场拥有足具规模的产品和服务。


总体而言,我们认为银行可以借鉴金融科技公司和新型银行的业务模式,二者得到私募与风投的 追捧。多数数字化借贷企业的业务模式是基于某一市场的信用风险,通过全新数字化技术堆栈将 整个借贷流程彻底数字化。这一业务模式推开后,它们可以向其他地区的银行提供贴牌解决方案, 无需承担信用风险即可变现。拥有顶尖运营模式的银行也可以向其他市场、不存在竞争关系的银行 提供解决方案。如果本土市场的运营模式可以赚得1美元费用收入,那么在资本密集型借贷模式下, 该模式则可以赚得4美元。通过这一模式,银行可以拓展全球业务规模,而无需承担各个地区的信 用、市场和流动性风险。


银行如何进行战略选择


借助生态圈实现增长


在《麦肯锡全球银行业年度报告(2018)》中,我们详细分析了银行业以外的生态圈。过去一年来最重 要的变化包括:规模的重要性不断提升,寻找新收 入来源的压力增加以及大型技术公司(例如脸书和 亚马逊)带来威胁。这些趋势提升了生态圈战略的 吸引力,为银行做大规模提供了独特的方法和途径, 即利用银行的客户关系和数据围绕某个地域或特定 客群进行规模化拓展。因此,支付服务能实现快速 创新并带来大量客户触点(从而使机构可以“拥有” 客户关系),已成为银行业的一个主要生态圈战场 (图30)。所以,几家大型科技企业(例如 Apple Pay、支付宝、Google Pay)借由支付服务涉足银行业 务也就不足为奇了。此外,生态圈成功案例已不再仅 限于亚洲零售消费者相关业务,现在整个北美以及 全球批发银行领域都有成功范例。


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定义四类银行原型


银行的战略自由度取决于( i)自身相对于同业的实力以及( ii)银行所在业务领域的市场稳定性。每个维 度都基于定量和定性方法分析其当前状态及变革可能性。基于此框架我们确立了四大原型。


企业实力体现在银行的业绩优势和健康状况方面。尽管银行的业绩优势反映出其市场竞争力,但仅此 一项并不能反映银行整体健康状况,即其维持高绩效的能力。


业绩优势:要回答“该银行是否业绩领先?”这个问题。我们会计算银行的三年ROTE均值,然后减去 其所在市场的三年ROTE均值,据此来判定。“市场”可以指同质的客户群(例如,一个资产类别)、地域 (尤其针对零售和对公)或全球资产市场(例如,资本市场和投资银行业务或财富和资产管理)。正如 第一章所述,绩效水平与特定市场规模具有高度相关性,因此该维度可反映出特定市场规模以及银行 实现规模效应的能力。


企业健康状况:回答“银行的商业模式(相对于同业)是否抗风险?”这个问题。我们结合量化因素 (例如,直接市场风险敞口以及特定行业或资产类别的信用风险敞口)和可量化的定性因素,如表外风 险(例如运营风险,包括数字风险和声誉风险)以及企业文化。市场稳定性包括市场盈利能力及被颠 覆的可能性,市场盈利能力反映了当前市场吸引力,而被颠覆的可能性则代表了业绩可持续性。


市场盈利能力:回答“目标市场的回报是否足以覆盖其资本成本?”这个问题。我们通过计算市场的三 年平均ROTE减去股本成本来确定。像企业实力中的业绩优势一样,回报指特定客户群(资产类别)的 回报,通常按地域(针对零售和对公)或全球资产市场(针对资本市场和投资银行(CMIB)、财富和资 产管理以及支付)来划分。


被颠覆可能性:回答“银行的核心市场是否正面临颠覆,或者潜在颠覆?”这个问题。该维度旨在衡量 银行所在市场的结构性健康状况。要确定这一点,我们需评估以下三方面:(i)客户行为(例如,换商惰 性)和技术趋势(例如,从线下网点到线上渠道)的改变,(ii)供应侧的实力变化,包括监管(例如,开 放银行)和私人资本投资,以及( iii)市场集中度(分散或整合程度)。


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未来两到三年,银行如何将生态圈机会变成自身优 势?鉴于周期后期所剩时间已经不多了,因此我们聚 焦于两个生态圈模式:协调现有平台和利用现有平台 (即无需大量投资即可快速扩大营收)(有关生态圈 原型的详细定义,请参阅 2018年的年度报告)。


生态圈协调者可通过以下方式实现平台变现: ( i)低 频和高频产品及服务捆绑销售、( ii)通过合作伙伴的 渠道进行交叉销售、以及( iii)利用多维数据进行精 准营销。印度国家银行( SBI)就是一个典型案例,它 通过生态圈增加客户触点频率。2017年,它推出了综 合数字银行平台YONO,将 SBI的中低频率传统银行 服务与高频线上(非银行服务)市场相结合,让用户 能够同时办理银行业务并购物。该平台在2019年第 一季度处理了250万笔交易,比上一季度增长 224%, 每天新开户数超过2.7万个。


生态圈参与者可打造关键产品和服务(例如支付 和信贷服务),在平台上以自有品牌或贴牌方式 进行分销,实现获客并创造价值。无论哪种情况 下,参与者都应注意一个原则,即通过一流的能力 或低成本产品和服务满足银行服务不足的客群。当然,参与者需提供定制化且经过测试的开放式 应用程序接口( API),确保与生态圈协调者的系 统顺畅沟通。银行通过亚马逊平台向中小企业提供贷款就是一个例子。


而且,银行也不必仅局限于一个生态圈。我们认 为,参与多个生态圈的公司有望创造更多价值,因 为它们可分摊获客成本、提高交叉销售能力从而实 现规模经济。最后,如果机器学习和高级分析能力 到位的话,银行还可从多个生态圈的新客户数据中 提炼出非常有价值的洞见,从而降低风险和其他 成本,深化客户关系。


释放创新潜力,巩固并打造竞争优势


尽管探索银行可进行的创新并非本报告的重点,但 是我们仍将讨论采用组合方法、以全面系统的方式管 理组织创新举措的重要性,从而最大程度地提高创 新投资的成功率。为了将创新变为一种核心战略能 力,银行必须回答三个关键问题:(1)创新的投资回 报( ROI)及其对收入和利润的贡献是多少,多快就 要得到这些结果?( 2)哪些创新举措可达到该 ROI 并实现战略目标?( 3)如何在周期的不同阶段调整 创新组合的风险水平?


第一步是高层领导设定创新回报目标(图31中的蓝色 箱体),明确衡量指标,并设定实现这些目标的时间 表。银行必须将所有目标都纳入年度计划,从而帮助 领导衡量ROI,了解哪些举措应继续,哪些应终止,并建立问责制。在我们服务的各行各业中,我们发 现65%的领先创新者以这种方式设定自己的愿景目 标,而其他公司中只有 20%是这样做的。


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第二步是将创新和相关投资整合为“创新组合”进行 统一管理。根据公司自身战略重点、风险水平和实现 潜在影响的时间表,对创新项目进行优先级排序。通 过这种组合式视图,银行可有效管理并平衡短期举 措(创收或成本节省相对较快)与长期投资。应寻找 机会,随时对资源进行再分配,通过使用定量投资、 敏捷治理等机制,双倍下注成功项目并迅速叫停那 些效果不佳的项目。我们的研究表明,47%的创新先 锋企业拥有强大的创新组合管理和资源分配体系, 而其他公司只有12%有类似体系。


最后,银行应将前两个步骤纳入到一个稳健的经营 模式中,根据宏观经济和行业情况变化,定期对愿景 目标(蓝色箱体)做出调整,确定应放弃哪些举措,加快实施哪些举措。这种快速、透明的决策机制使 银行无需在经济放缓情况下削减所有创新项目,而是 只需在条件改善后重新启动即可。归根结底,创新并 非一个简单的“开/关”问题,而是包含一系列选择 权,银行可以在整个周期内不断调整和优化创新项 目,从而获得最佳回报。


零基预算法( ZBB):自下而上重新思考经营模式


银行(特别是发达市场中的银行)的运营平台和组织 架构适用于特定的市场增长和利率情境,但这些情 境至少从中期来看不太可能实现。再加上数字化日益 普及,这就需要银行采取一种全新的经营模式,而 非对现有模式进行“小修小补”。但是,其他行业( 包括汽车制造商和电信公司)的经验教训证明,成熟 企业也可以实现真正的成本转型,前提是采用零基 预算法(图32)。此外,零基预算法内含持续改进模式和文化,有助于银行应对后周期的挑战,尤其是在 受困市场中。实际上,零基模式在银行业已有应用案 例,某领先欧洲银行在采用零基预算后很快就将成 本收入比(C/I)降低了280个基点。


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为确保ZBB的有效执行,银行必须从根本上重新思 考其成本核算方式。ZBB是一个可复制过程,可严格 审查年度预算中的每一块钱,管理月度财务绩效并 建立成本管理文化。ZBB与众不同的原因不在于预 算方法,而是思维模式转变,它颠覆了管理人员的默 认假设。正如一位已采用ZBB的高管所言:“讨论每 一块钱的效率更有意义,试问这一块钱是否真的有必 要花出去,而非只是与去年的预算相比较就完事。这 是一种全新思考角度。”1尽管ZBB是降低材料成本 的强大工具,但鉴于其变革的深度和广度,在整个组 织内实施ZBB还是一个不小的挑战。简而言之,ZBB 对于需要重大变革的银行最为有效。


您所在的银行属于哪一类型呢?后周期 时代的优先事项是什么?通过原型游戏板( Game board)一探究竟。


领先型:重点是下一轮周期依然保持市场领 先地位


哪些属于市场领先型?市场领先型得益于有利的市场 条件及(通常情况下)规模效应,其 ROTE是四大原 型中最高的,即过去三年平均 ROTE约为17.0%。它们 不必过多地聚焦生产率的提升就已经实现了领先地 位,其成本资产比率(C/A)平均约为 220个基点。不 足为奇,在发达市场中,大多数市场领先型银行都来 自北美。不过,有趣的是,市场领先型中还有很大比例 (大约46%)来自亚洲(主要是中国)和中东新兴市 场。这些银行即使在前一周期中ROTE有所下降,但 收益仍高于资本成本。


后周期的业务重点。市场领先型银行进入后周期时 的行动建议:这些银行必须了解其主要的差异化资 产有哪些,并利用其良好的经济效益进行创新投资, 尤其是当同业都因后周期经济紧缩而削减支出时。如 前所述,历史记录表明,约 43%的市场领先型企业将 在下一轮周期来临时失去领先地位(图 33)。现在进 行的投资——无论是内生性还是外延式——将决定 其在下一轮周期中能否继续保持领先。


鉴于领先型银行的既有规模优势,这些银行将面临 保持收入增长的挑战,尤其是后周期信贷需求通常 会放缓的情况下。现在,这类银行的重点需转向增加 现有客户钱包份额上,而这就需要银行拓展现有价 值主张,提供传统银行产品之外的产品及服务。经典 的生态圈战略可帮助这类银行实现该目的,即将其他 产品引入到自己的平台上,从而带来轻资本类的费用 收入。这种方法可使银行在短时间内获得收入,但 又无需承担大量的开发或获客成本。同时,提高创新 能力以及创新资本投入也应作为重点。市场领先型银行还可借助有利的市场地位,探索收购小型银行(拥 有类似客群)或陷入困境的金融科技公司(拥有互 补性数字化能力)的机会,并针对关键技术采取有 计划的并购策略。在大多数周期中,低迷也代表着机 会,现在正是创建愿望清单的时候。而所有这些的基 础是,除了满足必须的监管资本要求之外,银行还需 在资本和管理上建立起足够的缓冲区,从而及时抓 住并利用众多潜在机会。


稳健型:挑战在于在市场低迷时如何保证回报


哪些属于稳健型?表现稳健型银行经营有方,风险 管理到位,在充满挑战(可能来自宏观经济和/或颠 覆)的市场中也可充分发挥其现有规模优势。


这使得它们在无需承担过度风险的情况下,能够获 得略高于股本成本的回报,过去三年稳健型银行的 平均ROTE为10.7%,反映在减值率上,其减值率是 所有原型中最低的( 24个基点)。尽管营收难以维系,但该类银行成本表现不俗,其C/A比率优于市场 领先型(其在活跃市场上的同业)将近 50个基点。但是,即使 C/A比在170个基点的水平上,与最佳同 业相比,稳健型仍有很大的生产率提升空间。不足 为奇的是,稳健型银行几乎都在西欧和亚洲发达市 场,如日本,后者的银行市场过去三年来最为艰难。领先券商也属于该组。


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后周期的业务重点。如市场领先型一样,稳健型银行 也必须不断深入了解,究竟是哪些资产使它们在竞争 中脱颖而出,并利用其相对于同业更好的经济效益 进行创新投资,尤其是当同业在周期后期削减支出 时。但是,不同于市场领先型,它们现有市场本身不 具吸引力,在只能勉强收回资本成本的情况下,它们 在周期后期采取行动的紧迫性更强。


与市场领先型一样,它们的首要议程上也是提升客户 体验、打造超越传统银行产品的价值主张,从而扩 大现有客户的钱包份额。最现实的途径是扩大其生 态圈活动并提高创新能力。其次,那些拥有大量基 础设施资产的玩家(例如,证券公司)应积极创新, 通过“贴牌”方式将平台开放给非竞争性同业公司 和其他行业参与者,从而找到创新方法,实现资产变 现。成本方面,稳健型银行需探索在全行推行ZBB的 可能性,密切关注生产率提升机会。稳健型与市场领 先型的不同之处在于外延式举措。由于其资本储备 有限,所以应侧重通过战略合作的方式获取规模或 能力,而不是投入真金白银进行实打实的收购。不 过,稳健型银行还应保持警觉,如果有合适的不良资 产出现时也可以考虑出手收购。


稳健型银行面临的宏观挑战不大,效益下滑更多源 自其商业模式。对这些银行而言,上述策略会带来切实效果,但它们还需做出更多努力,如本报告前面 所述,它们急需找到一些领域,在核心业务效益不 佳时,这些领域可切实带来资产增值和投资回报。识 别出这些领域并以内生性或外延式手段提升相关能 力,将是稳健型银行后周期的业务重点。


跟随型需大胆行动,以确保在经济 下滑周期收益不会大幅下降。


跟随型:做好准备,应对从顺市向逆市的转变


哪些属于跟随型?跟随型大多是中等规模的银行,主 要得益于有利的市场环境而获得可接受的回报。但 是,其股本回报率( ROTE平均9.6%)仅为市场领先 型的一半多一点,究其原因,跟随型的收益率比市场 领先型低100个基点。不过,令人欣慰的是很多跟随 者已经意识到自身绩效较差(相对于类似市场其他 银行而言),已经在加大投资来提升生产率,虽然其C/A比率比市场领先型低20个基点,但比更糟糕市 场环境中的绩效不佳者则高了70个基点。大约 76% 的跟随型是北美和中国的银行。


后周期的业务重点。追随者显然需要采取果断行 动,才能确保在经济衰退期收益不会大幅下降。不考虑市场环境,37%的跟随型有望晋升为领先 型(图 31),要想成为这部分企业,银行现在正是 打基础的时候,因为在市场条件尚可的情况下,它 们还能获得充足资本。


考虑到其规模不足但所在市场环境仍然有利,这些 银行应寻找方法在核心市场和客户群中做大规模、 增加营收。这包括内生和外延两种方式。在外延式 增长方面,因为跟随型的表现弱于其在活跃市场上的 同业,所以它们应重新评估现有资产组合,并在市场 转向之前对非战略性资产进行处置。


在内生性增长方面,这类银行的增长举措重点是打 造卓越客户体验和提高银行创新能力,它们应该聚 焦于更好地满足现有利基市场的具体需求上,而非 开发革命性的新产品。它们还应探索战略合作,以平 台的形式为核心客户提供新的银行和非银产品,从 而增加轻资本、助收型回报,这是当务之急。


成本也是该组的一个重要抓手。在平均C/A比率 较受困型银行(整体上,受困银行都比其他类型 更努力降低成本)的同业高 70个基点的情况下, 跟随型的生产率提升潜力还是很大的。对于无法 外包给第三方的那部分成本,ZBB是一种非常 有效的成本控制手段。


受困型:最后的行动号角已经吹响


哪些属于受困型?过去三年来,全球约 35%的银行 平均ROTE都只有1.6%。这是所有原型中平均回报 最低的一类,且远低于这些银行的股本成本,所以 我们将其归为“受困型银行”。但其平均 C/A比率为 130个基点,成本绩效最佳。可见这类银行的问题 出在营收上,它们的收益率最低,仅为 180个基点, 而市场领先者的平均收益率是420个基点。进一步 分析还表明,这类银行多数都规模不足,进退维 谷,既没有较高的市场份额(甚至连 7%-9%都达不 到),也没有任何独特价值主张。这类银行大部分都位于西欧,那里的宏观条件疲弱(例如,贷款增 长缓慢、利率较低)。


后周期的业务重点。对受困银行来说,鉴于其营收和 资本状况都较差,所以紧迫感尤为突出。该组银行需 从根本上重新考虑其商业模式。要生存下去,就必需 在现有市场快速做大。为此,积极探索与类似情况的 银行进行合并是实现该目标的最快途径。潜在的高 价值合并形式有两种:第一种是与业务完全重叠的 银行合并,可将总成本压缩 20%至30%以上,其次 是与有资产互补的银行合并,例如,一方拥有良好的 客户基础和品牌,而另一方可提供强大的技术平台。


其他的抓手就只有成本了,这方面该组已领先其他 银行。不过,应该还有改进空间,包括外包非差异化 工作和采用ZBB方法,这些都已在前面讨论过。即使 平均C/A比率达到130个基点,受困银行在成本方面 仍有50个基点的改善空间,这是我们从北欧一些银 行中观察到的。此外,随着该组引入新产品来提高收 益率,其成本(尤其是复杂性成本)也会攀升;因此 建议这些银行以更精益模式推出新产品,而且,如果 这类银行未来寻求收购的话,较低的成本基础也有 助于提高其估值水平。


作者:麦 肯 锡
来源:麦 肯 锡 咨 询 公 司

责任编辑:zhangshi

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