银行行业前景分析

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银行行业前景分析范文第1篇

摘 要 继国有大型商业银行海外上市，国内股份制银行在A股上市之后，城市商业银行也赶上了上市的第三波。城市商业银行上市IPO可以改善股权结构，引入战略投资者，补充资本金等，直观上感觉可以提高商业银行经营效率。本文以北京银行为例，利用账务分析方法进行分析，对“IPO能否提高城商行的经营效率”给予一定的佐证。

关键词 IPO 城市商业银行 杜邦分析 经营效率

城市商业银行近些年获得了巨大的发展，但是它们大多由城市信用社整合而来，先天存在着股权结构不合理，承接了大量原城市信用社资金包袱，资产损失严重，经营绩效较低，盈利后劲不足，发展规划不合理等问题。另一方面，国有商业银行的垄断地位，股份制商业银行的战略转型、农村商业银行也打入“城市”市场以及外资银行的“入侵”都是城市商业银行面临的巨大挑战。而对于意向于在全国扩张的城商行而言，上市是其扩张的关键一步。2007年7月和九月，宁波银行，南京银行，北京银行成功在A股市场上IPO，城市商业银行更是成为当私募Pre-IPO的投资对象。经营效率是银行业竞争力的集中体现，那么城商行的经营业绩在IPO后将如何谈变化，而导致这些变化的原因又是什么呢？

北京银行在城商行中具有一定代表性，本文将结合北京银行的例子，采用杜邦分析体系对比分析上市前后的盈利能力变化，对“城市商业银行通过公开上市能否提高效率”，给予一定的佐证。

一、理论视角：IPO可以提高银行的经营实力

1.总资产规模是银行经营的基础，IPO可以扩充资本金

根据许多学者（陈敬学2007；许小苍2007；严太华2007）的研究，银行规模的大小与其盈利能力的大小成正比。通过较大的资模，银行可以实现规模经济和范围经济所带来的经济效应。规模较大的银行可以提高其营业收入来降低平均营业成本。这也在一定程度上解释了世界500强银行均具有庞大的资产规模。

银行经营发展的基础是其总资产规模，这在一定程度上代表银行的经营实力。而城市商业银行多数由信用社发展而来，一直面临资本补充困境：资本补充源比较单一，补充渠道狭窄。目前，城市商业银行的资本补充主要依赖实收资本，除个别银行实收资本在总资本比重稍低外，其余银行实收资本的比重大多在70%以上。即便北京银行作为城市商业银行中的佼佼者，IPO前其资产规模已达到了2639.81亿，但是与五大国有银行及外资银行相比还是存在很大劣势。从这个意义出发，城市商业银行如果通过公开发行股票来筹集资本，从而实现资产结构优化和规模效应的提升，可以迅速增强资本实力，提高资本充足率和核心资本，增强其竞争力和抗风险能力，使之在同业竞争中处于更加有利的地位。并且，IPO也有助于提高银行的知名度，有利银行取得更多的市场份额。

2.上市可以提高经营绩效

合理的资本结构、科学的法人治理结构、有效的组织结构是现代企业有运作必须满足的三个条件。上市有助于城市商业银行建立有效动作的资本结构、法人治理结构和组织结构，进而有助于其经营绩效的提高，包括盈利水平、成长能力和股本扩张能力的提高。首先，城商行上市后，股权结构可以进一步分散，形成股东投票机制，同时强化了银行信息的透明化和市场监督及市场约束。而且城市商业银行多为信用社发展而来，多数存在地方政府“一股独大”问题，上市对股权的稀释作用有利于完善公司治理、规范运作及提高经营效益。其次，上市后，内部控制机制由股东大会、董事会和监事会构成，是一种能够互相配合、协调制衡的机制。同时，城市商业银行还要受央行、证监会等管理机构和投资银行、会计师事务所、律师事务所等中介机构的外部监控。也就是上市后可以形成内外互相制衡、互相的治理结构，这种机制有助于迫使管理层追求利润最大化，保证了社会公众股东的利益。

二、IPO后，经营效率几何？

盈利能力是评价一个银行综合竞争力的重要指标，具体可以考察其净资产收益率(ROE) 、总资产收益率(ROA)、主营业务利润率。其中，净资产收益率反映了股东从投资的银行中获得的净收益，资产收益率反映了银行将资产转化为净利润的能力，主营业务利润率反映了每单位收入能够创造的净利润。通常而言，这些比率越高，企业的盈利能力越高。

北京银行于2007年9月10日首发A股，募集资金多达150亿元，大大扩充了其资本金。笔者选取了北京银行2006年至2009年财务报表数据，并计算出净资产收益率、总资产收益率、权益乘数、主营业务利润率和总资产周转率，采用杜邦分析体系探讨上市前后其盈利能力变化及变化原因。杜邦分析体系中净资产收益率是核心，是最为综合的一个指标，结合银行业务特点，笔者将杜邦体系做成如下图例。其中平均资产总额是期初资产和期末资产的平均值。

图2显示了其在发行前后净资产收益率ROE和总资产收益率ROA的变化。从净资产收益率来看，2007年较2006年有较大幅度下降，其后两年有所上升但仍低于上市前22%的水平。但是从总资产收益率来看，上市前该比率仅为0.85%，上市后各年较此比率都有提高。ROA与ROE二者最大、最根本的区别在于两者在债权计算及财务杠杆利用上的区别：ROA反映股东和债权人共同的资金所产生的利润率，ROE则反映由股东投入的资金所产生的利润率。如图1所示，净资产收益率等于总资产收益率乘以权益乘数，权益乘数是资产与权益的比值，如果比值大，说明企业的负债金额大。从这点出发，ROA相比ROE更能全在地反映企业对资产的利用率。这说明，北京银行在2007年上市以后，其资产配置更有效率，经营效率较上市前有所提高。

按照图例1,我们可以追踪北京银行上市后净资产收益率下降的原因。表1是根据北京银行上市前后的财务数据，按照图例1所示的计算方法计算出来的ROE分解表。

1.从二维的杜邦体系：净资产收益率＝总资产收益率×权益乘数看，由于北京银行2006年至2009年间的总资产收益率表现为增长，暗示了净资产收益率下降的源头应该是权益乘数。从表1看，权益乘数在2006年时高达27.78倍，而IPO募集股份后这一比例当即下降了52.19%，其后两年有些小波动，但也基本维持在下降后的低水平上。这与北京银行2007年的IPO募集资金高达150亿元完全吻合：通过IPO扩充了股本，大大增加了北京银行在竞争环境中运营所需的资本金，使其大大降低了对债务融资工具的依赖，债务在资产中的比重大大降低，杠杆倍数也因此下降。这说明IPO后北京银行ROE下降的源头就是上市融资后，权益资本的比率上升，进而使其权益乘数减少。

2.其次，我们可以从权益乘数来分析银行资本的风险程度。权益乘数体现了银行对财务杠杆的利用程度，可以衡量利润和资本的风险程度。它是资产与权益的比值，其倒数是权益总额占资产总额的比率，可以衡量在企业在无偿债能力下可允许发生的资产拖欠程度，即可以用来分析风险程度。权益的比重越大，破产的风险越小。北京银行上市后，权益乘数下降，其倒数即权益在资产中的比重上升，说明其资本风险和偿债能力风险下降了。

3.从总资产收益率＝主营业务利润率（净利润/主营业务收入）×总资产周转率（主营业务收入/期初期末资产平均值）可以找出北京银行总资产收益率上升的原因。从表1,我们看到北京银行上市前后总资产周转率除了2008年3%的水平，其余各年份都很平稳，都是2.3%，其资产实现业务收入的能力并无显著变化。

而主营业务利润率由有很大幅度的提升，从2006年的36.73%到2007年的43.81%，再到2009年的47.37%，期间实现了2.53%的复利式增长。该指标是从企业主营业务的盈利能力和获利水平方面对资本金收益率指标的进一步补充，体现了企业主营业务利润对利润总额的贡献，以及对企业全部收益的影响程度。主营业务利润率的增长能够充分反映出北京银行IPO后对成本控制、费用管理、产品营销、经营策略等方面的成就。

三、结论

使用杜邦体系对北京银行的盈利能力的分析表明上市后其ROE有所下降，但是ROA有显著上升，ROE下降的原因并不能表明其经营绩效的下降，而是因为上市减少了其对杠杆的利用程度。并且主营业务利润率在IPO后明显上浮，表明上市提高了北京银行的经营绩效，与理论相符。这在一定程度上表明城市商业银行可以通过IPO渠道克服资本金不足难题，实现规模效应，提高其经营效率。

参考文献：

[1]赵旭.国有商业银行效率的实证分析.经济科学.2000(6).

[2]赵旭,凌亢.影响我国银行业效率因素的实证研究.决策借鉴.2001(4).

[3]夏斌.面临严峻挑战的城市商业银行.南方金融.2004(5).

[4]陈敬学.我国银行业市场与市场绩效的实证研究.金融论坛.2004(5).

银行行业前景分析范文第2篇

关键词：印染企业；节能减排；潜力

中图分类号：X791 文献标识码：A

文章编号：1674-9944（2013）01-0038-03

1 引言

印染行业是水资源消耗量大、污染物排放量较大的五大行业之一。印染行业要推行清洁生产，实现印染行业污染防治，从“末端治理”向“源头预防”转变，企业必须加快对节能减排新工艺、新技术、新设备的应用和推广，摆脱粗放型管理模式，降低能耗，减少废水排放[1]。荆州市地处江汉平原，是我国十大产棉区之一，该市棉花年产量12.5万t。荆州市现有规模以上纺织印染企业136家，纺织印染产品以棉织品和棉布为主，含少量棉混纺产品，2011年纺织印染行业工业产值77.09亿元，工业增加值44.78亿元，占全市工业增加值的11.0%左右。

2 荆州市纺织行业污染产生、排放及治理现状

2.1 荆州市纺织行业污染产生及排放状况

2011荆州市纳入环境统计的纺织印染行业污水排放口32个，产生废水包括纺织废水和印染废水。纺织废水主要为浆纱废水和职工生活污水，COD浓度一般为300～590mg/L，NH3-N浓度一般为15～25mg/L。印染水消耗定额90～240t/1t产品，水重复利用率24%左右；印染废水水质成份复杂，包括退浆废水、煮炼废水、漂白废水、丝光废水、染色废水、印花废水、洗漂废水等，浓度高，色度深。COD浓度一般为460～3000mg/L，平均631.6mg/L；NH3-N浓度一般为25.0～64.0mg/L，平均32.0mg/L。纺织印染废水产生量1929.23万t，COD产生量12185.91t，氨氮产生量617.35t；其中，印染行业废水产生量1350.46万t，COD产生量10358.02t，氨氮产生量530.92t。经过处理后废水排放量1620.37万t，废水回用率16.0%。COD排放量1488.53t，排放浓度平均为91.9mg/L；氨氮排放量200.93t，排放浓度平均为12.4mg/L。

纺织印染企业产生的废气主要为纺织空调废气和印染烧毛烟气、印花拉幅有机废气、蒸汽锅炉烟气。除纺织印染循环经济工业园的11家纺织印染企业采用国电长源电力股份有限公司沙市热电厂的集中供热外，荆州市其他纺织印染企业均自备工业锅炉供应生产所需的蒸汽，蒸汽锅炉一般以煤和秸秆为原料，烧毛一般采用天然气为原料。2011年烟气排放量为21272.7万Nm3，产生SO2351.00t，浓度一般为1360～1850mg/Nm3，平均1650mg/L；NOx产生量110.62t，浓度一般为365～560mg/L，平均520mg/L。SO2排放量为210.00t，NOx排放量为94.58t。

纺织印染企业工业固体废物产生量1.28万t，主要为污水处理污泥和煤渣。荆州市纺织印染行业消耗的能源包括原煤、天然气、煤油、柴油、燃料油、秸秆、热力和电能，2011年合计能耗122015.47t标煤，万元工业增加值能耗272.48kg标准煤。

2.2 荆州市纺织印染污染治理措施

2.2.1 荆州市纺织印染废水治理措施

除纺织印染循环经济工业园的11家纺织印染企业的废水经过物化预处理后进入园区纺织印染废水集中处理厂外，其他企业均自建污水处理厂对生产废水进行处理达标后排放。纺织企业工业废水一般采取物化预处理+好氧生物氧化二级处理工艺，印染废水一般采用物化预处理+厌氧水解酸化+好氧生物氧化三级处理工艺，部分处理设施增加了脱色工艺[2]。

纺织印染循环经济工业园区废水处理厂现有设计处理规模为30000 m3/d，近期将扩建到80000 m3/d。设计进水水质COD800～1000mg/L、NH3-N50mg/L，处理后出水可达到《纺织染整工业水污染物排放标准》（GB4287-92）表3一级排放标准。现有污水处理量为4000～12000t/d，平均为11000t/d，进水COD浓度800.0～1565.6mg/L，平均1061.0mg/L；NH3-N浓度一般为35.0～64.0mg/L，平均40.1mg/L。处理后废水排放量8250t/d，回用率25%左右，污染排放浓度为COD浓度95.6～122.4mg/L，平均浓度95.7mg/L，处理去除率91.0%，NH3-N浓度一般为4.2～13.2mg/L，平均9.7mg/L，处理去除率76.3%，达到《纺织染整工业水污染物排放标准》（GB4287-92）表3一级排放标准。

2.2.2 荆州市纺织印染废气污染治理措施

纺织企业空调废气一般采用滤笼除尘器处理后排放，印染烧毛烟气、印花拉幅有机废气通过捕集罩收集后直接排放。印染企业蒸汽燃煤锅炉烟气一般采用双碱法进行脱硫除尘，秸秆锅炉烟气采用袋式除尘器进行除尘。向荆州市纺织印染循环经济工业园供热的国电长源电力股份有限公司沙市热电厂循环流化床燃煤锅炉采用炉内喷钙+旋风分离+电除尘的脱硫除尘工艺，除尘效率高于90%，脱硫效率大于75%，处理后烟尘和SO2排放浓度达到《火电厂大气污染物排放标准》（GB132223-2003）标准的要求。NOx治理装置正在建设中。经过统计分析，荆州市纺织印染企业锅炉烟气（含国电长源电力股份有限公司沙市热电厂循环流化床燃煤锅炉）脱硫效率为30%～75.0%左右，NOx去除效率8%～14.5%左右。

2.2.3 荆州市纺织印染固体废物污染治理措施

荆州市纺织印染行业产生的工业固体废物主要为污水处理污泥和煤渣，污泥干化后进行填埋，煤渣综合利用，少量灰渣送城市垃圾处理系统。

3 荆州市纺织印染行业节能减排潜力分析

3.1 清洁生产水平分析

2011年印染行业工业增加值为25.97亿元，其中印染布2亿m，针织染色产品4万t。2011年荆州市纺织印染行业针织品印染电消耗定额360kW・h/t产品左右，蒸汽消耗定额7kW・h/t产品左右，万元工业增加值能耗328.88 kg标准煤/万元。荆州市2010年单位GDP用水量27.83t/万元，单位GOP能耗1.58t标煤/万元，低于全省2.35t标煤/万元的水平；荆州市2010年总能耗708.36万t标准煤，单位GDP能耗1.0141t标煤/万元；荆州市规模以上纺织印染业工业总产值77.0889亿元，服装鞋帽制造业工业总产值10.7041亿元。

2010年纺织印染业原煤消耗量17977t，液化天然气80t，汽油、煤油195t，柴油3t，燃料油152t，热力8057×106kJ，电力61010万kW・h，合计能耗折标煤122015.47t。

荆州市印染行业2011年取水量为1427.64万t，万元工业增加值取水量54.97 t/万元，印染棉布单位取水量2.85t/100m布，废水排放量2.43 t/100m布，达到《纺织染整工业水污染物排放标准》（GB4287-92）表3一级标准值。对照《纺织行业（棉印染）清洁生产标准》（HJT185-2006）分析，达到二级清洁生产水平。COD产生量2.07kg/100m布，达到清洁生产三级水平，接近二级水平指标值（2.00kg/100m布）。印染针织产品单位取水量214.15t/t 产品，废水产生量202.57t/t 产品，COD产生量155.37kg/t 产品，对照《纺织行业（棉印染）清洁生产标准》（HJT185-2006）分析，均未达到清洁生产三级水平指标的要求，说明清洁生产水平较低。

依据《纺织行业（棉印染）清洁生产标准》（HJT185-2006），从生产工艺与装备要求、资源能源利用指标、污染物产生指标、产品指标和环境管理要求等5个方面共17个指标，分析荆州市纺织印染循环经济工业园清洁生产水平。荆州市纺织印染循环经济工业园印染针织产品单位取水量160t/t 产品，废水产生量150.00t/t 产品，COD产生量150.00kg/t产品，基本达到三级清洁生产水平，高于全市平均水平。印染棉布单位取水量、废水排放量、COD产生量均达到二级清洁生产水平，在能耗、工艺设备、产品规模、环境管理等方面大部分达到二级清洁生产水平。产品合格率达到一级清洁生产水平。煤耗远低于一级清洁生产水平指标值，电耗远高于三级清洁生产水平指标值，主要是由于采用燃煤电厂集中供热和部分工业锅炉燃烧生物质秸秆造成。

3.2 污染物产生和排放行业水平类比分析

2009年我国纺织印染行业万元工业产值废水排放量110.15t，万元工业增加值废水排放量462.65 t，印染布的百米排水量均超过国家规定的2.5m3/100m的标准，有的高达3.5m3/100m，水重复利用率只有7%左右。2011年荆州市印染行业万元工业增加值废水排放量46.80 t，水重复利用率达到24%，印染布的单位排水量2.43 t/100m布，均优于全国行业平均水平。

3.3 能耗水平类比分析

2011年荆州市单位GDP能耗1.041t标准煤，纺织印染行业单位工业增加值能耗为0.27t标准煤，远低于平均能耗。

4 荆州市纺织印染行业节能减排改进措施和绩效分析

4.1 进一步调整产业布局，推进纺织印染循环经济发展

荆州市纺织印染循环经济工业园的建设和运行情况表明，产业的集聚优化布局可以实现低投入、高产出、低消耗、少排放的可持续发展模式。集中供热可以减少建设投资、燃煤量和烟气污染物的排放量。废水采取集中处理和回用方式，废水处理设施建设单位投资低，管理成本低，各种印染废水混合，有利于营养配比，提高废水生物处理的效率，降低冲击负荷和废水处理成本，提高处理效率和废水回用率[3]。目前荆州市纺织印染循环经济工业园入园企业和规模还很小，应结合承接产业转移国家级示范区的建设，制定纺织印染行业环境准入条件，同时积极完善集中供热管网，在近期将纺织印染污水处理厂处理能力从30000t/d扩建到80000t/d，将废水回用率从25%提高到35%左右，减少园区废水排放量，使单位产品和万元工业增加值的废水及污染物排放量降低6%～10%。引导外来企业进入园区，并将园区外的印染企业逐步搬迁到园区，限制园区外企业的建设和发展，调整和优化纺织印染行业布局，提高减排和节能效果。

4.2 开展企业清洁生产审核和技术改造，提高企业节能减排效率

采取自愿和强制相结合的方式，鼓励、引导企业实施清洁生产审核。对污染物不能稳定达标排放的企业开展强制性清洁生产审核，在对纺织印染循环经济工业园企业已进行企业环境管理自愿承诺的基础上，在全市进行推广。倡导产品生态设计，使用低毒低害的染料和助剂，提高企业内部的水回用率，使平均回用率从24%提高到32%左右，减少废水和污染物产生量。

在清洁生产审核的基础上，制定技术、经济和环境可行的清洁生产方案，进行技术改造，具体措施如下。

（1）现有纺织企业气流纺锭产能只占总产能的6.28%左右。对现有纺织企业采用先进的气流纺替代棉纱锭，并对车间照明设备进行节能改造，采用变频电机替代传统电机，可节能10%～30%。

（2）使用清洁的原辅料。使用清洁的原辅料能提升产品的质量与档次，在一定程度上能减少污染物的产生与排放。如纤维采用Ly-ocell纤维、聚乳酸纤维、甲壳素纤维、可降解合成纤维，天然彩棉等。使用天然的染料、生态型的染料与助剂。

（3）进行印染行业工艺与设备改造。印染前处理、染色、洗涤、后整理工艺改造是行业工艺与设备改造与提升的方向，也是行业清洁生产措施的主要体现。退煮漂改造与提升可以选择的措施包括：短流程前处理工艺，与退煮漂三步常规工艺相比，水、电、汽等可节约30%～50%；生物酶前处理技术，在棉织物练漂工艺中，用生物酶代替传统的烧碱，可使前处理从退浆、煮练、漂白缩短为冷轧堆置加蒸洗的短流程，能达到简化工艺，缩短流程，减少工时，节约蒸汽、水电等能源；洗涤工艺中推广喷淋沈涤、汽水冲洗、气雾喷洗、高压水洗、振荡水洗、高效转盘等节水技术和设备，节约大量的洗涤水，减少排污量[4]。

4.3 完善印染废水处理厂污泥处置措施

长期以来，印染污水处理厂污泥采取的处理措施是干化后进行单独填埋，需要大量的土地资源，并可能产生二次污染。荆州市印染污水处理污泥可采用干化后送入垃圾焚烧发电厂焚烧利用的措施。荆州市集美垃圾焚烧发电厂已经建成投产，设计处理能力为日处理垃圾800t，目前实际处理量为700t/d，距离荆州市纺织印染循环经济园30km左右。经过初步试验，当污泥干化后含水率达到60%以下，可以作为垃圾焚烧发电厂燃料。处理后可大幅度减少污泥填埋量，减少COD和NH3-N排放量。

4.4 强化环境监管，提高污染防治水平

环保部门实施全方位、全时段环境监管，对排放废水水量和主要污染物浓度进行全面、有效、实时监控，完善清污分流和轻污染废水回用措施，推动纺织印染企业开展节约用水和废水资源化，控制超标排放和事故性排放，减少废水和污染物排放量。

参考文献：

[1] 王建庆，李桂生，李 戎.节能减排与我国印染行业的技术进步[J].染整技术，2008，30（6）：26～30.

[2] 环境保护部科技标准司.印染废水污染防治技术指南[M].北京，中国环境科学出版社，2002.

银行行业前景分析范文第3篇

关键词：商业银行；数据资产；大数据

随着互联网技术的发展我们已经进入大数据时代，银行业对大数据的理论研究不断出现，从2012年把数据作为银行资产开始，数据资产化趋势愈发明显。银行业的产品和服务创新速度越来越快，银行服务的便捷性、安全性以及全能性对客户满意度影响越来越大，并成为商业银行客户去留的重要影响因素，客户黏性降低导致很多客户在不同银行之间的流动速度越来越快。商业银行核心竞争力不但体现在银行之间不可复制的技术、运营模式方面，而且还体现在以提高客户营销准确度和运营管理效率以及提高客户满意度为目标的数据资产的大数据应用方面。商业银行中谁拥有了优秀的大数据应用能力，谁就把握了未来！

一、 大数据时代银行大数据应用的现状

1. 基于商业银行自有数据资产的大数据应用。

（1）内部数据资产的来源。目前商业银行价值最大的内部数据资产主要来源是核心银行业务系统，核心银行业务系统中的数据项主要包括对公客户和个人客户（或零售客户）的基本信息、账户信息、交易信息、产品信息、渠道信息等相关数据，商业银行通过大数据技术对这些信息进行关联分析、深入挖掘就能有效提高客户的管理水平、服务效率以及运营决策水平。

（2）商业银行数据资产的质量。银行业大数据分析所用的模型对数据有较强依赖性，数据质量的高低直接关系大数据分析结果的准确性，进一步影响风险管理、运营决策的制定和实施。银监会根据2011年的监管统计数据质量管理良好标准，对银行现场评估结果显示，我国银行业数据质量管理有很大的提升空间，数据质量管理领先的银行也仅仅处于标准的“大体不符合”到“大体符合”之间。受历史原因影响，银行业的数据资产虽然相对准确，但也存在部分数据错误、缺失和无法补充的情况，目前很多银行开始全力拓展数据来源，进行数据治理，提高数据质量和数量。

（3）数据资产目前最主要的作用是趋势预测和决策支持。国内银行业利用数据资产在风险管理、客户管理和精准营销方面利用大数据技术产生了明显效果。招商银行通过大数据建模进行客户流失预警管理，使金卡客户流失降低15%，葵花卡客户流失降低7%；中信银行通过对信用卡中心数据进行分析使信用卡客户营销平均时间从两周缩短到2至3天；建设银行通过对客户数据进行分析将客户细分为八类，通过对数据分析的系统筛选的客户产品购买意向达成率是随机抽取客户的1.5倍、实际购买率是随机抽取客户的6倍。商业银行通过对信用卡数据、客户基础数据和交易数据、语音数据等进行有效利用可以提高客户黏性、提高银行服务效率、提高开拓市场的效率，因此，数据资产成为银行的战略性资产。

2. 基于商业银行外部数据资产的大数据应用。国内商业银行虽然处于数据资产化、产业化的起步阶段，但银行业在利用大数据进行产品和服务创新方面还是有了新的形式突破，商业银行转型过程中的互联网特色逐渐显现。随着社会各界对数据潜在价值的认可，商业银行外部数据形式和来源越来越广泛，这里的外部数据是指与商业银行经营没有直接联系的商业银行运营体系以外的其它所有数据。伴随大数据、云计算等技术的推广应用，商业银行外部数据逐渐融入银行业务运营过程并对管理决策进行了有效支持。

（1）银行直接分析客户企业的经营流水数据。银行以客户企业的经营流水等数据为分析对象，创建模型进行贷款服务模式创新。杭州犸凯奴户外用品有限公司是一家电子商务企业，在天猫、京东等平台的销售额一年达到7 000万，却缺乏固定资产，电子商务企业以传统的抵质押方式难以获得银行融资。华夏银行杭州分行利用地域优势于2015年9月份创新性的推出电商贷产品，具体方法就是银行利用电商企业的数据平台获取电商企业的经营数据，银行通过创建信贷估值模型对电商企业的数据进行分析，一般3天之内就能放款，截至2016年4月22日，华夏银行电商贷产品已收到1 100多户电商客户的在线授信申请，授信367户，授信总额1.15亿元，贷款余额7 515万元。目前，中国工商银行、中国建设银行、招商银行、广东发展银行等都推出了类似产品。虽然电商贷产品处于起步阶段，但这一模式作为大数据信贷的缩影，代表了银行业产品和服务的发展新方向――形式和理念创新、以数据分析为基础、以高效安全服务为目标。

（2）银行接受企业客户的数据资产质押贷款。当大家还在讨论数据是不是资产，数据到底价值几何的时候，贵阳数海科技有限公司联合贵阳银行已经为50多家企业进行了数据资产质押贷款，累计发放贷款金额达到5 000万元。自第一笔数据资产质押贷款发放开始，数据已经成为可以评估价值并进行质押的资产，数据资产开始步入产业化阶段，银行业进一步步入了数据时代，我们进入了一个新的数据资产时代。

二、 银行大数据应用面临的问题

1. 基于银行自有数据资产的大数据应用面临的问题。

（1）开源软件的安全性有待验证。由于商业银行使用开源软件没有经验，基于Hadoop等开源软件的大数据系统在银行等金融产业的部署和应用安全性尚未得到深入验证，再加上人力、财力等资源约束，商业银行大数据系统部署仍然处于起步阶段。2016年7月15日银监会的《中国银行业信息科技“十三五”发展规划监管指导意见（征求意见稿）》鼓励银行加大在核心系统和关键技术方面研发创新投入，积极研究开源软件在银行重要信息系统的应用，促进银行业信息系统向云平台的转换。

（2）大数据技术相关专业技术人才以及业务技术复合型人才缺乏。虽然Hadoop、Spark等开源软件逐渐成为大数据系统应用的主流，但是这些开源软件与银行信息系统业务的结合、云技术的应用在实际操作与部署时缺少经验缺少相关技术人才，尤其是大数据系统应用前期，既懂银行业务又懂大数据技术的复合型人才尤其缺乏，这成为制约大数据在银行应用的重要瓶颈。在数据分析和应用过程中，商业银行内部都知道进行客户价值和行为画像描述一般要用聚类分析模型、进行欺诈分析用Logistic模型、进行违约风险分析用决策树模型，这些模型的使用框架流程都是基本固定的，但是模型应用效果却有巨大差别，原因在于相关数据具有异质性，进行数据分析操作的团队受工作经验、教育背景等因素影响，造成同时具备统计、软件编程和数学建模能力以及业务能力的复合型人才及其稀缺。

（3）数据来源有待进一步拓展。大数据应用贵在信息的全面性、准确性和及时性。商业银行自有数据主要来自于自有客户的基础信息、交易信息、理财信息等数据，目前外部数据主要引入第三方机构人民银行的征信共享数据，在司法、工商、税务、消费、电信、网络舆论、位置等外部数据的引入方面还有待进一步开拓。这些商业银行可用的外部数据分布在政府、电信、互联网企业等各个分散的部门和行业里，要把有价值的数据进行集中收集有很大难度。银行业已经重视大数据应用所必须具备的数据资源的开拓行为，但是由于合作方数据质量参差不齐、存储规范标准不一致以及与商业银行的合作意愿等因素为商业银行引入外部数据进一步加大了难度。2016年5月，光大银行宣布与蚂蚁金服旗下芝麻信用正式合作，引入芝麻信用全产品体系，在取得用户授权后，将借鉴芝麻分作为在线发卡、风险控制的依据，这是银行征信体系在互联网企业在数据应用方面的有益尝试。

（4）银行业数据标准和系统建设标准需要统一规范。银行业大数据应用的前提是数据质量。虽然银监会于2011年了“监管统计数据质量管理良好标准”，确定了银行数据管理的15项原则、61条标准，但是这个标准是针对监管统计数据的。2016年7月15日银监会了《中国银行业信息科技“十三五”发展规划监管指导意见（征求意见稿）》，这是截至目前国内银行业信息科技方面最全面系统的监管办法。意见稿指出，银行业监管部门将统筹规划大数据基础设施，稳步推进大数据平台建设，推动大数据与云计算、物联网、移动互联网等新兴技术融合发展。这意味着银行业数据架构管理、数据标准建设以及数据来源将会有权威标准。随着意见稿的逐步实施，将进一步提高银行业数据的准确性和一致性，银行业外部数据来源也将会有所规范，为银行业全面应用大数据奠定规范基础。

2. 基于商业银行外部数据资产的大数据应用面临的挑战。

（1）授信客户的经营流水数据面临造假问题。从电商系统的数据看来，每一笔交易的客户、金额、实施流程等信息都是有据可查并真实的，但在现实中电商商家“刷单”的情况真实存在，“刷单”就是指商家伪造订单和交易流程信息呈现交易火爆以及销售量高的假象，甚至电子商务平台上的商家可以联合电商服务平台的内部工作人员联合伪造交易量和客户评价等信息。这种虚假的数据让银行在给客户授信时难以辨别真伪，从而增加银行风险管理的难度。

（2）商业银行与电子商务平台合作缺乏稳定性。电子商务平台阿里巴巴2007年开始就与建设银行、工商银行等银行在贷款业务方面开展合作，比如阿里巴巴和建设银行合作开展“网络联保贷款”，由3家或以上阿里巴巴电商平台上的诚信会员或供应商会员企业组成一个联合体，共同向银行申请贷款，同时共担风险，后来由于数据所有权和利益分享等原因合作终止，阿里巴巴成立民营银行“浙江网商银行股份有限公司”，而建设银行开办了自己的电商平台“善融商务”，互联网金融企业与银行的行业界限开始模糊，互联网企业与传统银行的银行金融业务竞争开始激烈化。

（3）质押数据资产的价值准确评估与变现问题。怎样保证数据评估价值以后只能质押一次，在企业贷款发生违约情况以后，质押数据资产怎样处理、是否能够变卖、能够卖给谁、质押数据资产接受者如何使用数据都是需要关注的问题。贵阳市政府、中国标准化研究院、清华大学数据科学研究院、金电联行信息技术有限公司、德勤华永会计师事务所共同创建贵阳大数据资产评估实验室，专门为企业提供数据定价服务，为大数据市场交易和数据资产所属企业获取金融机构融资服务提供支持，这为数据资产质押提供了相对权威的定价标准，商业银行在为企业办理数据资产质押业务时有了估值参考依据。由于数据有容易复制的属性，如何保证债权人将质押数据顺利变现依然是个大问题。

三、 银行业数据资产应用前景以及策略

1. 加强基础信息系统建设研发能力。为了更好地挖掘银行业内部和外部数据资产的价值，大数据系统的建设必不可少，大数据系统与原有核心银行系统是替代关系还是并行运行以及开源软件的安全应用等问题是当前需要深入研究的问题，大数据系统建设必然引起国内银行业现有的基础信息系统的更新换代。比如，基于MPP或Hadoop框架的新型半结构化或非结构化数据库将取代或与传统的关系型数据库并行运行，Hadoop框架下MapReduce和Spark的选择问题，ETL部署、灾难备份恢复等大数据配套流程，以及数据建模和分析结果可视化等一系列基础信息系统建设部署和软硬件工具的使用将推进银行业加快基础信息系统建设。

2. 提高数据质量并扩大数据来源。银行业除了客户的基本信息、交易信息、财富管理信息等内部数据以外，还有来自人民银行的征信信息，随着政府公共信息的进一步公开，以后可能会有来自税务、交通等政府部门的信息，以及来自于第三方合作单位的信息，商业银行要逐步提高存储、处理、挖掘这些外部数据的能力，提高内外部数据的准确性、及时性、连续性、完整性，为全面勾画客户信息、风险管理和预警、产品和服务精准营销、决策准确制定并执行提供数据支持。随着数据资产可以质押，商业银行在质押数据贷款方面的数据资产生命周期全流程管理方面需要深入研究，接受哪些企业的哪些数据资产的质押请求、质押过程中怎样保存数据资产并保证这些数据资产不被重复质押、收回贷款后怎样解除数据资产的质押、不良贷款核销后怎样使数据资产变现等等，这一系列问题需要银行业以及监管部门进行研究并实践。

3. 跨业稳定、健康合作实现差异化特色化服务，逐步打造特色化的金融生态圈。2007年阿里巴巴与建设银行、工商银行合作后来由于各种原因合作停止，现在华夏银行杭州分行为与天猫、京东商城的优质商户提供电商贷产品，银行业与电子商务企业的合作有了新的方式。银行业在与互联网等企业合作时，如何保证合作的稳定性、同时获取高质量的交易数据，并以交易数据为数据分析基础为这类电商企业客户提供更精准的产品服务并进行精准营销需要不断探索。未来，银行业不管是自己建立跨界平台还是同业合作甚至与电商平台合作经营，银行业必须打造或者融入特色的金融生态圈，但是到底什么是特色？这要依据不同银行现有客户服务优势以及各银行未来发展战略和定位来决定，跨业创新合作不可避免。

4. 监管部门加快推进银行业创新性信息科技建设和数据资产管理标准建设。在信息系统建设方面，考虑到系统安全性和业务连续性问题，银行业在开源软件应用方面目前持相对保守态度。银行业在企业数据资产抵押贷款业务方面处于探索实验过程中，质押数据资产的生命周期管理尚未经历完整周期也无先例参考，监管部门对数据资产质押业务开展方面仍有很多不确定性。2016年7月15号银监会的《中国银行业信息科技“十三五”发展规划监管指导意见（征求意见稿）》指出，银行业面向互联网场景的重要信息系统到“十三五”期末将全部迁至云计算架构平台，其他系统迁移比例不低于60%。监管部门定量的监管规则和办法让银行业在监管项目具体实施时有了更明确的目标。

5. 加快人才队伍培养和建设。商业银行在转型浪潮中发现已有的人才队伍远远不能满足转型需求，传统数据建模分析和应用研究方面的技术人员缺乏，大数据、云技术、数字货币等创新性专业技术人员严重缺乏，既懂银行业务又懂专业信息技术和数据建模的人更是千金难求。在这种专业技术人员严重缺乏并影响商业银行创新和转型的时期，商业银行要在高端专业人才队伍培养和建设方面投入更多资源，在应用新技术时要在能力允许范围内成立大数据中心、数据建模中心、可视化中心、数据货币中心等专业的数据分析和应用研究中心。为应对未来智慧金融、普惠金融的发展要求，加快对区块链、人工智能、机器学习等技术方面的研究投入，在外包非核心技术的同时培养并吸引技术人才队伍，不断加强在职人员的技术和业务能力培训，打破部门之间的壁垒，部门间联合培养复合型人才。参考文献：

[1] 郭英见，吴冲.基于信息融合的商业银行信用风险评估模型研究[J].金融研究，2009，（1）：95-106.

[2] 石涛，邱兆祥，张爱武.商业银行技术效率与市场结构：一个动态视角[J].管理世界，2012，（9）：172-173.

银行行业前景分析范文第4篇

一、近年来我国商业银行财务管理改革的主要进展

为适应现代商业银行的发展需要，近年来我国商业银行不断探索新的财务管理体制，逐步完成从传统财务管理向现代财务管理的转型，主要体现在以下三个方面。

（一）财务管理目标的转型：“股东价值最大化”目标的确立

20世纪80年代中期以来，我国商业银行逐步确立了“利润最大化”的财务管理目标。近几年，随着四家股份制商业银行的相继上市以及人们对现代商业银行经营体制认识的深化，大多数商业银行纷纷将财务管理目标由原来的“利润最大化”调整为“股东价值最大化”。“股东价值最大化”目标的逐步确立，对提升商业银行的财务管理能力以及商业银行的竞争力具有积极意义。从银行的产权关系的角度来看，“股东价值最大化”目标，充分体现了现代商业银行运作的产权基础，充分考虑了银行出资者的合理要求，维护了出资者的利益；从银行效益角度来看，“股东价值最大化”目标能够真实体现商业银行稳健经营、追求利润最大化的管理要求，有利于强化银行内部管理和经营业绩考核，将银行的所有经营活动紧紧围绕“效益”来展开，从而达到“股东价值最大化”的目标；从银行的利益相关者方面看，坚持“股东价值最大化”目标，有利于协调客户、股东、员工之间的关系，有利于合理保障银行各利益相关者的权益。

（二）财务管理基本原则的转型：成本效益原则的强化

从银行经营实践来看，在很长一段时期，财务管理的原则不明确，对银行财务管理的要求不规范。近年来，“成本效益原则”作为商业银行财务管理的一项基本原则，已经成为商业银行财务管理工作者的共识，并在实践中自觉遵循。比如，在有些股份制银行的财务管理工作中，注重灌输“花钱就要赚钱”的财务意识和“省钱比赚钱快”的财务观念，从2000年起，就实行了全行财务费用的统一预算和集中核算，总行对分行实行“变动费用利润率”和“专项费用利润率”控制指标，推行费用增长必须有相应的利润增长的财务管理方法，分行对支行实行“财务费用集中核算、可变费用指标控制、专项费用专项管理、大额费用集中审批”的管理办法。在财务费用管理手段方面，由原来的财务费用滞后管理逐步改变为事前预算、财务部门全过程参与监督的办法。这种总、分、支行分级管理的模式，有利于充分发挥财务部门的监督、辅导作用，有利于提高财务核算质量，从而有利于进一步节约财务费用，提高银行的经营效益。

（三）财务管理手段的转型：技术系统和科学模型的运用

传统的财务管理工作长期以来注重核算质量和事后分析，而相对忽视更为科学的技术模型的开发与应用，这显然已不适应新形势下银行经营管理的要求。近年来，我国商业银行在提升财务管理的技术水平方面下了不少功夫。从去年开始，有的上市银行尝试运用了“SUMMIT系统”和“麦肯锡利润报告系统”，逐步将成本和利润核算到部门、产品和客户，为经营决策和业绩考核评价提供准确的参考依据。分支机构则在总行两个应用系统的平台上，充分运用AS400系统二次开发数据为技术支持，根据分行实际经营情况建立本行财务分析预测数据库，建立基于修正的时间序列法、自回归法和利润敏感性因素分析法等数学模型，并将这些数学模型运用于财务分析、财务计划和预测，为掌握全行经营状况及制定未来经营方针提供了更准确的决策参考依据。实践证明，技术系统和科学模型的运用，提高了财务管理数据的时效性和准确性，提升了商业银行的财务管理水平。

二、当前商业银行财务管理工作中存在的主要问题

与现代商业银行发展对财务管理要求相比较，我国商业银行的财务管理仍然存在着不少问题，主要表现在如下几点

（一）财务管理体制有待进一步调整在财务管理体制上，现代商业银行要求总行对分支机构的财务主管实行“垂直管理”和“双线负责制”。一方面，分支机构的财务主管在业务上对总行的财务主管负责，贯彻总分行的有关财务政策，并负有对上级随时报告所在机构的重大财务行为和重大经营决策的职责；另一方面，财务主管应负责所从业机构的内部日常财务管理工作，协助机构负责人的经营管理工作，参加所在机构的重大经营决策。原则上，财务主管的任免、工作调动、薪金调整应由上级机构决定，其从业机构负责人只参与考评。而目前我国大多数商业银行实质上推行的仍是传统的财务主管对从业机构负责人负责的做法，这种体制造成的后果是分行财务主管对分行行长（或主管财务的行领导）负责，支行财务主管对支行行长（或主管财务的行领导）负责，形成了一种分散的财务管理体制，这不利于财务管理职能的充分发挥。

（二）财务管理方法有待进一步改进

“股东利益最大化”的财务管理目标并不排斥其他非股东利益主体（如客户、员工）的利益最大化的追求。股东利益最大化以银行利润最大化为前提，而员工又是实现利润最大化的实际履行者，要充分调动员工的积极性，就必须最大限度地实现员工利益的最大化。近年来，我国不少商业银行实行的是对总行的利润计划的执行情况与员工收入直接挂钩的内部收入分配办法，即利润返回法，这样，基准利润的科学确定就尤为重要，因为员工收入的高低直接取决于总行所下达的利润计划。在实践中，虽然多数商业银行总行近几年一直在根据分支机构实际利润情况修订内部分配办法，但由于缺乏科学的测算模型及测算方法，其利润计划的综合分析和测算的准确性难以保证，容易使内部分配结果和各分支行的实际赢利水平出现匹配差异，影响到员工收入的合理分配。

（三）财务管理人员素质有待进一步提高

目前我国商业银行的财务管理人员多陷于日常事务的操作和管理，大都缺乏有效的、高层次的专业培训，缺乏相对独立的管理能力和创新意识，不能完全适应现代商业银行发展对财务管理人才素质的要求。

三、推进财务管理创新，提升商业银行的财务管理能力

新形势下对财务管理的理念、人员素质，以及对财务管理的目标、手段与职责定位等方面，都提出了更高要求。进一步提升我国商业银行的财务管理能力，急待大力推动财务管理创新进程。

（一）管理理念和体制创新

进一步明确财务管理的职能定位，切实推行“业务合作型”和“以支持决策为主”的财务管理模式，保证业务快速发展和财务稳健之间取得平衡点，使财务管理与日常各项经营活动相互融合、相互交织，相互支持。

第一，防范和规避财务风险，正确处理管理与发展的关系，通过抓好财务管理来促进业务发展。在商业银行的经营业务越来越复杂、创新产品越来越多的新形势下，导致出现银行财务风险的因素更多了，防范银行财务风险的难度更大了，要求自然也就更高了。保持客观、公正、稳健的财务工作原则，是市场经济条件下银行业务有效发展和可持续发展的关键，财务主管应以明智且谨慎的工作态度，防范和化解财务风险，保证业务的快速发展。要充分发挥财务管理部门熟悉财政、税收、会计法律法规的专业优势，熟练运用和遵守相关财税政策，确保在符合人民银行、证监会、财政部的监管要求下，规避财务风险，取得税收利益和利润双丰收。

第二，树立“得市场者得天下”的财务意识，支持业务和产品创新。要根据成本效益原则评价和检测各项新业务、新品种的经济效益，重点促进盈利性较好的业务发展，实行以效益为目标的财务支持配套办法，促进市场良好的新产品和成长型新产品的快速发展。

第三，正确处理长远利益和眼前利益的关系，在激烈的市场竞争环境中，财务管理应寻找现在和未来都能盈利的平衡点。现在投入、将来获利的业务，财务管理人员应敢于支持，敢于突破，要有敏锐的市场洞察力，着眼于长远利益，不单单局限于眼前利益。

第四，捕捉财务信息，为业务发展提供实时可靠的财务信息支持。面对业务拓展的压力，增强市场竞争力，财务管理应充分发挥自身的优势，通过财务预测与财务分析，建立强大的信息保障体系，从而为业务发展与开拓提供及时、准确、丰富的财务信息。

（二）管理方法创新

促进财务管理方法创新，提高财务管理的科学性。

第一，提高财务计划指标预测及分配的科学性。过去，各项业务指标的下达，往往凭借领导的期望值或同业数字比较等简单方式来进行，缺乏科学的测算依据和说服力，并容易受财务人员主观意愿和财务管理水平的严重影响。为提高财务预测的准确性和客观性，如对利润指标的下达，可以从分支机构历史发展规律、同业市场份额占比、领导期望和可预见因素等四个方面的因素来综合考虑。首先根据各分支机构的历史业务数据，分析寻找其业务发展规律，在不考虑其他三个方面因素影响的前提下，通过回归分析法、本量利分析法、利润敏感性分析法等数学方法，对其业务发展规律建立相应的数学模型，并利用该模型，对历史业务数据进行测算，查找与实际数据之间的差异，确定其他三项因素对差异的影响，进而确定各项因素所占的权重。在实际预测时，可根据各项因素的权重，对预测数据进行修正，得出诸如日均资产及负债、期末资产负债规模、负债成本及资产收益率、资产负债内部结构、费用总额等业务指标预测值，并以贷款利润率和存款利润率等指标进行校证，最后以此作为下达业务指标的依据。

第二，按需分配固定资产规模，规范营业用房的租赁和装修管理。采取总行下达固定资产比率的指令性指标的管理模式，分支机构在比例内按需使用，固定资产比率可根据各分行机构数量、业务发展规模，以及盈利能力等因素综合考虑下达，改变单纯以业务规模匹配固定资产规模额度的方式。

第三，有关固定费用指标（如营业用房租赁费和装修费）可采取指导性指标的管理方式。分支机构通过当期和远期的财务预测分析，结合当地同业市场水平、消费水平及分行当年和未来前景分析，在保证完成当年或未来利润计划的前提下，允许租赁费和装修费用的使用根据财务预测情况进行。总行通过事前督导、事后考评的手段，对分行不符合实际情况的预测分析，可采取等额扣除利润等方式来监督和处罚。

第四，专项费用指标的控制采取和业务规模相挂钩的办法。专项费用的管理可按照“纵向管理、比例控制”的原则，根据分支机构历年使用情况和历年规模增长情况，测算该分支机构历年业务规模增长和专项费用增长之间的关系，即规模费用率，以最低标准下达，超过该比率，采取等额扣除利润等方式来达到节约费用的目的。

第五，运用先进的财务管理手段，完善考核体系。一些商业银行正在推广的“麦肯锡利润报告系统”，为推行激励机制，引导科学考核提供了有力的业务平台。运用回归分析法，设置科学合理的数学模型，可以分析单个产品效益、部门效益、客户效益、单笔资金效益以及员工贡献效益。当前在我国商业银行的实践中，考核客户经理的主要指标是业务拓展类指标，实行百分制的考核分配办法。这种考核方法最大的弊端是业务指标中没有一个共同的支点——效益，业务指标和员工薪酬的对应关系不一致，客户经理的综合业绩难以准确体现。我们可以尝试以资产负债指标为考核指标，通过财务预测，运用内部资金转移价格作为调节杠杆，得出客户模拟利润，寻找利润和工资的比例关系，从而客观公正地评定客户经理的业绩。

（三）财务人才管理创新