区域性银行生态研究（一）：浙江篇：市场经济(17)

区域性银行生态研究（一）：浙江篇：市场经济引领者，优质银行聚集地

行业研究/深度研究 | 2021年01月03日

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总资产（亿元） 18008 10241 2365 1764 13177 1443 2230 2078 1572 2343 2305 利润表科目/平均资产 营业收入 2.51% 2.69% 2.20% 3.55% 2.92% 2.88% 3.14% 4.73% 5.11% 3.22% 2.95% 1.85% 利息净收入 1.78% 1.97% 1.61% 3.26% 1.50% 1.61% 2.05% 3.76% 3.86% 1.78% 1.53% 1.57% 利息收入 4.15% 4.61% 3.99% 5.19% 3.52% 3.71% 4.39% 5.87% 6.29% 4.97% 4.25% 4.64% 利息支出 -1.84% -2.65% -2.38% -1.93% -2.02% -2.10% -2.34% -2.12% -2.43% -3.20% -2.72% -3.06% 中间业务收入 0.28% 0.27% 0.17% 0.12% 0.15% 0.64% 0.19% 0.07% 0.37% 0.32% -0.16% 0.20% 其他非息收入 0.45% 0.46% 0.42% 0.17% 1.27% 0.64% 0.90% 0.90% 0.88% 1.13% 1.57% 8.00% 管理费用 -0.68% -0.71% -0.63% -1.09% -0.60% -0.99% -1.14% -1.73% -2.29% -1.67% -0.95% -0.78% 信用减值损失 -0.80% -1.10% -0.80% -1.07% -1.14% -0.61% -0.38% -0.34% -0.59% -0.75% -0.95% -0.69% 所得税 -0.12% -0.09% -0.07% -0.29% -0.18% -0.12% -0.32% -0.58% -0.45% -0.21% -0.21% -0.05% 其他因素 -0.03% -0.04% -0.02% -0.02% -0.14% -0.03% -0.02% -0.02% -0.09% -0.04% -0.03% -0.03% ROA 0.89% 0.76% 0.68% 1.08% 0.85% 1.13% 1.27% 2.05% 1.69% 0.56% 0.81% 0.30% 权益乘数 13.65 14.96 16.25 10.32 12.08 13.38 10.04 11.13 12.77 13.58 12.86 17.13 ROE 12.12% 11.41% 11.03% 11.11% 10.31% 15.16% 12.76% 22.78% 21.57% 7.60% 10.41% 5.18% 利润表科目/平均总资产 样本内排名 营业收入 9 10 3 7 8 5 2 1 4 6 11 利息净收入 5 7 3 11 7 4 2 1 6 10 9 利息收入 6 9 3 11 10 7 2 1 4 8 5 利息支出 8 6 1 2 3 5 4 7 11 9 10 中间业务收入 4 7 9 8 1 6 10 2 3 11 5 其他非息收入 9 10 11 3 8 5 5 7 4 2 1 管理费用 3 2 7 1 6 8 10 11 9 5 4 信用减值损失 10 7

9 11 4 2 1 3 6 8 5 所得税 3 2 8 5 4 9 11 10 6 6 1 其他因素 8 1 1 11 5 1 1 10 9 5 5 ROA 8 9 5 6 4 3 1 2 10 7 11 资料来源：公司财报，华泰证券研究所

小微业务：IPC 模式严控下沉客群质量

小微市场空间广阔，台州模式特色鲜明。目前小微业务主要通过三种模式开展，IPC 、信

贷工厂和互联网金融。IPC 模式主要适用于传统的小微特色小行，信贷员通过深入社区的

方式，获得客户的多维信息，根据人工经验决定是否授信；信贷工厂模式则主要适用于全

国性银行，将客户信息处理为标准化数据后，输入模型决定授信结果，效率有一定提升；

互联网模式则主要适用于互联网银行，对大数据源的要求较高，客户覆盖面较窄，但可实

现小范围内客户的批量自动化授信。浙江小微客户资源丰富，铸就众多小微特色行，有“全

国小微看浙江，浙江小微看台州”的说法。省内小微银行主要采用IPC 模式展业，其中特

色最为鲜明的则为“台州模式”。

图表37： 小微业务三种主要模式总结

IPC 信贷工厂 互联网金融 主要原理 信贷员收集客户的多维度数据，包括软信息，基于人工经验判断是否授信。业务全流程均依靠人工处理。 将客户信息处理为标准化数据后，可输入模型，进行授信决策。 利用线上现有大数据，通过模型自动对客户

进行贷前审批，并实时跟踪客户信用情况，

进行贷后预警。

优势 对客户及时跟踪，为客户提供优质服务，与客户粘性较高。 流程相对标准化，可复制性提升，效率提高，但对系统建设有一定要求。 自动化程度高，放款效率高，除研发投入外，放贷成本较低。

劣势 人均覆盖客户数有上限，且流程难以标准化，不利于快速异地复制，对客户经理要求较高。 贷前调查仍需大量员工，模型需要不断迭代升级。

依赖大数据源，客户覆盖范围较为有限。

适用银行

小微特色小行 全国性银行 互联网银行 资料来源：德国国际项目咨询公司官网，新加坡淡马锡金融控股集团官网，网商银行官网，华泰证券研究所