交易银行——未来商业银行的业务重戏

2016-06-23 10:54706

交易银行起源于欧美发达国家,是国际化大型银行的重要战略业务模式和主要利润来源。在国内,作为交易银行业务的主要内容,供应链金融、贸易融资和现金管理业务已经普遍在大中型商业银行开展。

来源:蒙易融小微企业频道


交易银行起源于欧美发达国家,是国际化大型银行的重要战略业务模式和主要利润来源。在国内,作为交易银行业务的主要内容,供应链金融、贸易融资和现金管理业务已经普遍在大中型商业银行开展。


在全球范围内,交易银行已经成为银行的一个重要收入来源,其规模与投资银行业务相当。正因如此,国内银行开始进一步提升交易银行业务的重要性。除了招行已组建交易银行部之外,交行、浦发、民生也提出向交易型银行转型的思路。


交易银行(Transaction Banking)是银行以客户的财资管理愿景为服务目标,服务于客户交易,协助客户整合其上下游资源,最终实现资金运作效益和效率提升的综合化金融服务的统称。互联网时代,企业间的协作方式生态圈化,使得企业间的交易关系扁平化、交易行为数据化。在此背景下,“1即N、N即1”的客户理念和“数据质押”的风险管理理念将成为银行开展交易银行业务的核心理念。


一.交易银行业务受到国内银行的重视


交易银行起源于欧美发达国家,成型于20世纪70年代的花旗银行、汇丰银行、德意志银行等国际化程度较高的商业银行,是这些银行的重要战略业务模式和主要利润来源。在国内,作为交易银行业务的主要领域,供应链金融、贸易融资和现金管理等业务已经普遍在大中型商业银行开展。


交易银行的特点在于低风险、低资本占用和收益稳定,在全球范围内交易银行已经成为银行的一个重要收入来源,其规模与投资银行业务相当。波士顿咨询公司研究认为,将支付结算、现金管理、供应链金融、财富管理业务统筹管理和发展已成为商业银行获得比较优势的关键因素。


正因如此,国内银行开始重视交易银行业务。2015年伊始,招商银行正式组建交易银行部(为总行一级部),浦发、民生也提出向交易型银行转型的思路。其中,民生银行主要以贸易金融和供应链金融为核心业务,招行、浦发则整合贸易金融和现金管理业务,提供综合解决方案。


二.互联网时代企业间的新型协作方式:商业生态圈


在互联网技术和信息技术的推动下,企业的交易行为和交易习惯发生了新的变化:供应链管理和电子商务相互融合,企业经营理念生态圈化。在这两种趋势的驱动下,以供应链和电子商务为核心的商业生态圈,将成为互联网时代企业间协作方式的重要形态。


(一)供应链管理与电子商务相互融合


一方面,电子商务需要供应链管理。即电商企业不仅要协调企业内计划、采购、制造、销售的各个环节,还要与包括供应商、承销商等在内的上下游企业紧密配合。


另一方面,供应链管理需要电子商务的支持。供应链管理通过Internet与电子商务技术把过去分离的业务过程集成起来,实现从生产领域到流通领域一步到位的全业务过程,以实现企业间的优势互补和全社会的资源整合。


供应链管理与电子商务相互结合,产生了电子商务供应链管理(e-supply chain management,e-SCM),简称为电子供应链管理。e-SCM的核心是高效率地管理企业的信息,帮助企业创建一条畅通于客户、企业内部和供应商之间的信息流。电子商务供应链管理在国外企业中的应用现在已相当广泛。许多国际性企业已拥有了自己的电子商务供应链管理系统,如思科、戴尔、通用、福特等公司。


(二)企业经营理念生态圈化


1993年,穆尔(James Moore)在《哈佛商业评论》上首次提出“商业生态系统(Business Ecosystem)”的概念,并由众多学者发展和完善。穆尔借用自然生态系统的概念来描述当今市场中的企业活动,并且认为企业不再是孤军奋战的经营实体,而是商业生态系统的成员,在商业生态系统的背景下企业不应一味追求战胜竞争对手,而应与竞争对手乃至整个商业生态系统共同演化。


越来越多的企业开始认识到,企业的经营大环境是一个联系紧密、互为依赖的共生系统,其在制定战略时不应仅仅从自身出发,而应当顾及合作伙伴以及整个商业生态的健康发展。苹果公司是践行商业生态系统理念的典型。在苹果的生态系统中,苹果公司定义了一系列的标准化软件接口,数以万计的开发商软件公司用标准化的接口程序在苹果硬件上实现其不同功能,分享生态圈所创造的价值。


(三)商业生态圈的两个特点:交易关系扁平化、交易行为数据化


第一,交易关系扁平化:“1即N、N即1”。


传统供应链中,核心企业与上下游中小企业是“1+N”的关系。如果以1来表示核心企业,以N来表示上下游企业。则传统的供应链通常是由一个规模巨大的核心企业和围绕在其周围的众多上下游中小企业构成,核心企业与上下游中小企业之间是“1+N”的关系,核心企业在供应链当中起主导地位,而上下游中小企业属于从属地位。

在生态圈内,企业与企业之间是“1即N、N即1”的关系。由于供应链管理和电子商务相互融合,企业的交易活动都能够进行数据化的处理。无论规模大小,每个企业都可以形成以自身为节点的供应链,每个节点都是一个中心,也就不再有传统模式下的单一中心,因而,企业与企业之间是“1即N、N即1”的关系,每一个企业既是核心企业,也是上下游企业。


第二,交易行为数据化。


在内部,企业推行数据化管理、进行数据整合。2013年IBM公司发布的《分析:大数据在现实世界中的应用》白皮书显示,企业内部数据是大数据的主要来源。许多企业也已经意识到数据在运营管理中的重要性,思考如何利用数据提升企业竞争力、如何管理并持续积累数据战略资产。越来越多的企业开始在内部推进数据化管理,并将数据运用到管理决策中。


在外部,企业搭建无缝连接的电子化供应链平台。企业内外部数据的相互融合和流动是数据的核心价值所在。为促进内外部数据有效融合和流动,有条件的企业开始在外部搭建连接内外部数据的电子化供应链平台。


数据化管理已有不少典型案例。耐克公司通过可穿戴设备、移动APP和社交网络等网络服务平台与用户互动,收集用户日常使用与锻炼的数据和偏好,由此形成个性化的产品方案,从而更好地服务用户。农业龙头企业四川新希望集团与京东商城在2014年达成战略合作意向,将在“以互联网思维对传统农牧产业进行升级改造”等领域形成广泛的优势互补,为农牧产业链上各方主体提供以电商为中心、物流及金融为两翼、信息和技术为支撑的综合农牧产业服务平台。新希望集团下游经销商已逐渐告别手工和电话订单模式,开始通过电商平台实现网络下单订货。


2012年,天猫携手阿里云、万网联合推出“聚石塔”平台,以云计算为“塔基”,为天猫、淘宝平台上的电商及电商服务商等提供数据云服务,打造电商云工作平台,整合电商生态系统的全链条数据,帮助商家提高运营管理效率、降低成本,以更便利的方式、更低的交易成本为客户提供定制化、个性化的服务。通过“聚石塔”,商家不仅可以享受诸如虚拟主机及云数据库,数据推送、数据集成、资源弹性升级等云端服务,还可以在后期享受强大的物流、订单、账户权限等功能的开放与升级。


三.互联网时代发展交易银行业务的两个核心理念


(一)客户理念:“1即N、N即1”


在传统供应链中,银行开展交易银行业务之时,采用“1+N”的客户理念看待核心企业“1”与上下游中小企业“N”:在业务拓展时需要借助核心企业去拓展上下游中小企业的客户群体;在风险控制时需要借助核心企业给上下游中小企业进行信用担保和信用增级。虽然在过去一段时间,这种理念有助于商业银行快速开展交易银行业务,但是其受制于核心企业的局限却日益显露。


在互联网时代,银行要采用要“1即N、N即1”客户理念看待生态圈内的企业。由于生态圈内,每个企业都是核心和节点,在其周围形成一个可以交叉验证、持续积累的360度全覆盖的真实交易数据集合。


因此,银行在开展交易银行业务之时,采用“1即N、N即1”的客户理念,其进步之处在于:一是有助于显著降低银行和上下游中小企业对大型核心企业的依赖;二是使银行回归到客户的交易本质,全面掌握客户的贸易背景真实性;三是使银行对客户需求的了解提高到一个全新的高度。


(二)风险管理理念:“数据质押”


在互联网时代,企业交易行为逐渐数据化,数据对于银行风险管理的重要性也日益显著。在开展交易银行业务时,我们须更加重视数据在风险管理中的重要性,将其提升到与传统抵质押品同等的高度,以“数据质押”的理念进行风险管理。


“数据质押”是指:企业在接受银行金融服务时,将真实的资金流、商流和物流数据授权给银行使用。银行使用这些数据为自己防范金融风险、为企业提供服务。这种授权具有唯一性,类似于传统的质押行为。授权“唯一性”的作用在于:一是为企业的数据提供安全保证,二是为银行的服务提供质量保证。


为什么要以“数据质押”的理念开展服务呢?


第一,数据能够动态、实时的展现客户主体信用等级的变动,从而反映第一还款来源的安全性。


银行业是风险管理的产业,银行的基本职能是预测、管理和承担风险(格林斯潘,1999)。银行通过“数据质押”对第一还款来源的安全性进行预测和管理,通过传统抵质押作为第二还款来源承担部分风险损失,从而真正的实现了对风险的预测管理和承担。


由于各种因素的局限,银行不能实时、动态地评估客户主体信用等级的变化。因此,在实际操作中,银行普遍把客户能否提供抵质押物作为贷款的主要依据,贷款评估结果中也重点考虑抵质押品的市场价值。当第一还款来源出现问题时,银行对第二还款来源的追偿,也不易实现,并且其评估价值也会大打折扣。


通过“数据质押”,银行能够实时、动态的掌握企业真实的资金流、商流和物流等交易数据,通过对数据的分析和提炼,全方位的掌握第一还款来源的安全性,从源头上防范信贷风险,实现贷前、贷中、贷后管理的一体化。


一方面,DCF法(贴现法)认为,持续经营公司的价值是某未来现金流量的净现值,如果掌握了企业真实的资金流,根据企业在的销售信息以及未来现金流量现值的预测。银行不仅可以大幅降低传统银企信贷市场上银企关系间的资产信息不对称,还可以大幅降低银行与企业未来经营状况之间的信息不对称。另一方面,贸易背景的真实性是交易银行业务中不可或缺的重要因素。如果掌握了企业真实的商流和物流数据,银行则大大提高了对企业交易的贸易背景真实性的了解。


第二,数据对银行具有价值创造的功能。除了利用数据风险预测和管理之外,银行可以从以下几个方面开展服务。


一是开展综合金融服务。利用数据,银行通过对数据的分析和使用:首先,可有效解决小微、涉农等金融活动成本高、风险大的问题。其次,使银行能够从多方面、多角度了解客户的资金动向和金融需求。再次,能够上搭载P2P、众筹等新型的互联网金融服务。在积累了足够多的客户和数据之后,完全可以开展P2P、众筹之类的新型互联网金融产品和服务,探索低经济资本占用的新兴利润增长点。


二是开展非金融综合服务。银行可以基于这些数据开展自身的以及与第三方合作的非金融综合服务。比如,平安银行橙e平台与路歌物流电商平台(被业界称为货运版的“滴滴打车”)合作,推出名为“橙e找车”的功能。


三是开展综合资讯服务。基于客户的真实交易数据,银行可多方面、多角度发布行业的、区域的、乃至整个经济社会的经济运行先行指数、预警指数和实时指数等数据和资讯。对内,有助于洞察市场变化,提前防范和化解系统性风险;对外,既能提升自身品牌价值和市场影响力,又能为政府监管部门的决策提供重要参考。3月2日,阿里巴巴推出国内首个面向政府开放的大数据产品:阿里经济云图,各级政府可自助查询当地多维度的电子商务经济数据,为实现互联网经济分析与决策提供支持。


第三,数据将成为资产、纳入企业资产负债表,发挥风险缓释功能。


大数据之父维克托(Viktor Mayer-Schönberger,2013)认为随着数据重要性的提升,数据列入企业资产负债表只是时间问题。在互联网环境下,企业经营活动所产生的数据的价值不再只是体现于“使用价值”,而其将具有实实在在的“交换价值”。目前,作为数据资产先行者的IT企业,如苹果、谷歌、IBM等,无不想尽各种方式,挖掘多种形态的设备及软件功能,收集各种类型的数据,发挥大数据的商业价值。


四.如何落实“1即N、N即1”的客户理念和“数据质押”的风险管理理念


(一)从供应链入手,搭建生态圈金融平台


从供应链入手,从源头上掌握数据的真实性。互联网时代,银行线下所掌握的核心企业资源是其面对互联网金融企业的核心优势资源。通过核心企业的供应链,能够获得供应链上下游因核心企业的供应链管理所产生的真实资金流、商流和物流数据,从源头上解决数据的真实性问题。


搭建生态圈金融平台,生态圈内的企业都在此平台上进行交易活动,从而获取企业交易数据。生态圈金融平台面对客户的一端,将是一个完整覆盖企业客户和个人客户的、集合了B2B、B2C、C2C和O2O等功能的综合电商服务平台。金融服务生态圈面对银行的一端,将是集合了海量、可持续积累的真实交易、行为数据挖掘平台,银行利用此平台为客户提供综合金融服务和非金融服务。


银行通过三种渠道搭建金融生态圈平台:


第一,与企业供应链ERP系统对接。例如,德意志银行网络银行系统通过与供应链核心企业的ERP系统实时对接,简化传统供应链融资的业务流程,提高支付效率的同时,实现了资金管理的自助化和便捷化。


第二,与电商等第三方平台对接。以开放的理念广泛与第三方平台合作,与物流、电商、第三方支付等电商平台对接,与会计、法律、商务代理等生产性服务平台对接,与经济金融相关的政府公共服务平台对接,获取更为广泛的客户群体和交易信息。


第三,自建供应链协同服务平台。平安银行2014年7月份上线了橙e网,橙e网免费为客户提供小型供应链协同云服务平台和“橙e记”的APP移动供应链管理服务,客户可以随时记录收支、提醒收账还款等信息,开设店铺或者选购商品,推动客户供应链管理的数据化管理,实现供应链上“订单(商流)、运单(物流)、收单(资金流)”等信息的集成式运转。


(二)构建“数据质押”+传统抵质押的双重风险管理系统


通过生态圈金融平台,银行充分利用大数据技术带来的多维数据比对和信息对称优势,以整个供应链条上形成的交易数据为基础,构建线上“数据质押”与线下实际抵、质押相结合的风险管理体系,全方位开展交易银行业务。


例如,中信银行和海尔集团就采用类似的方式搭建了供应链网络金融平台,平台于2014年9月1日正式上线。海尔将其日日顺平台的真实交易数据授权给中信银行使用,中信银行依托这些大数据,实现了封闭的“三流合一”,即资金流、商流和物流的闭环流动。经销商从在线下订单、在线融资、在线采购、在线提货、资金回笼每一个环节都依据数据生成,从而搭建起风险管控的防火墙。

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