亞太銀行迎來併購的準備：尋求規模

亞太銀行迎來併購的準備：尋求規模

一、亞太銀行業的關鍵趨勢

2019年的亞太銀行，為了尋求規模，將迎來併購的準備。亞太銀行面臨了很多逆風：

1.    總體市場的不穩定性：經濟成長趨緩、信用循環成熟、利率波動

2.    中國的不確定性

3.    許多主管機關傾向於開放創新

4.    開放銀行帶來的競爭

5.    投資人已經用淨值比的低落來顯示對前景的悲觀

銀行不得不強化核心、獲取客人口袋的成長，還得自我重塑。

亞太銀行在全球銀行的獲利佔比逐漸下滑，主要受到獲利成長趨緩，以及歐美地區銀行獲利在金融海嘯後逐步復原。ROE也逐漸下滑，慢慢靠近全球平均水準。亞太已開發國家的銀行相對平穩，主要是新興國家的銀行ROE逐年衰退。相較於全球銀行淨值比維持在0.9-1.1間波動，亞太銀行淨值比逐步下滑至0.7，顯現出投資人的負面預期。

中國的趨緩，GDP成長從2012的7.9%落至2018的6.7%，貿易戰也有影響，雖然部分可被內部採購取代，中國佔2010-2018亞太銀行一半的獲利，以及78%的成長。中國房產泡沫也是另一個問題，減少影子銀行以及限購令是短期利空，長期可以避免泡沫化，但是獲利就被壓抑。開放銀行帶來的威脅就是削價競爭、侵蝕利潤。

資本若是無效率，自然會去尋找效率，也就是併或者是被併。在亞太地區，銀行的規模與ROE有一定的正相關。在各個國家中，前四大銀行的占比相異其趣，但看得出來在部分國家有很強大的併購潛力(破碎化的市占)。

以前規模是有上限的，太大的規模有營運上的難點，現在透過科技，讓管理的規模上限擴大了，規模很重要，現在主管機關規範越來越多，小規模的銀行承壓會很大。

併購就在眼前，成長、人才、科技的協同效益。若是獲利不好、次規模、資本不足的銀行，將會消失。併購也可能是跨國的，可以擴充新市場，或者是離開無法競爭的市場。

銀行面對新的數位競爭者，威脅眾多，然而，銀行既有品牌是一種無形的價值，另外，原有的客戶資料，也是新的競爭者所沒有的。所以在這樣的情況下，銀行只要動作夠快，是不用過度擔心的。

二、強化核心，壯大影響力

在多數市場，利潤率下降的影響，稍微被效率提升中和了，但是新興市場仍在上升的風險成本中掙扎。透過數位化也可以有效提升效率，控制成本，而且節省幅度很大。

數位優先，在獲客成本上幾乎是實體通路的一半，而且數位客戶的利潤是臨櫃客戶的兩倍，因數位客戶與銀行的互動頻率是臨櫃客戶的十六倍，另外，數位通路的跨售機會更好，數據分析下更能投放出客戶需要的產品。數據分析可以提升風險評估，預測未來客戶將要買的產品。

亞洲企業仍在為了償債承受龐大壓力。利息覆蓋率(EBITDA/利息支出)低於1.5倍的企業中，亞洲許多區域的企業長期債務占比都超過了四分之一強，尤其是印度、中國和印尼，過去十年來這些區域的長期債務占比都成長許多。

風險模型如果能夠善用內外部的資料分析，證明了可以顯著提升預測借款人風險的模型準確度(GINI score從40%->70%)。

亞洲的銀行若排除中國，有很大一部分都在CI ratio 50%以上，而且Jaws(收益成長率扣除費用成長率)是負值，已經等同是被踢出競爭領域，只能尋求削減成本。

以資本來說，在現今的標準下都是資本充足的，但是資本效率在各個市場間，或是市場自己本身之中，也都是差異區間很大。診斷出更好的資本分配，也有很大的潛力空間增加獲利。資本分配不該只是BU間的取捨，而要深入到產品或是客戶端。

銀行做了上述的事情，只是能生存而已。除了強化以上成本效率、風險控管與資本分配之外，還需要內部的有機成長以及外部併購的無機成長，才能真正建立規模並且繁盛。

三、抓住高速成長的機會

強化核心後，抓住成長的機會。強化產能/效率，減少營運成本；風險管理，控制資產品質的下滑與風險成本的增長；資本最適化，在資本要求提升的狀態下，確認沒有資本的浪費。零售端：抓住亞洲財富的成長，以及老化人口帶來的行為改變；掌握零售放款的機會，尤其是零售放款滲透率低的新興市場。商業銀行端：強化中小企業服務，中小企業是亞洲企業的多數及大量成長的核心，而且服務不足；強化交易銀行的機會，包括供應鏈融資，視為未開發的機會。

亞太地區個人財富持續成長(12-18 CAGR 9%)，主要來自HNW與富裕階級。其中已開發市場成長較緩(4.9%)，但HNW成長遠大於Mass(6.4%vs1.5%)；發展中市場則快速成長(14%)，仍以HNW成長較Mass為快速(16.8%vs10.8%)。未來六年內，亞太地區的個人財富將佔全球的75%，但是在現在來說，這些資金有八成並非透過專業的第三方來管理。(HNW/Affluent/Mass Affluent/Mass)

零售與中小企借款預估也將強勢成長。

在零售方面以滲透率來看，無論是個人貸款、車貸、信用卡循環、房貸，新興市場都還有成長的空間。銀行發現，透過電商或是電信公司的合作，可以接觸到新客戶以及取得其他大量資料，讓銀行建立更有效的風險評分。

在中小企業方面以營運資金來看，亞洲新興市場多數都仍服務不足，營運資金中來自於銀行貸款的比率普遍低於三成。中小企業貢獻亞洲54%GDP，然而銀行在風險成本前的利潤卻只有25%來自於中小企業。因為銀行缺乏對中小企業的信用評估，透過提供數位化服務平台，雲端企業平台，取得付款通知invoice、會計、發薪、銀行、人資、存貨等平台資訊，不僅能獲取新客戶，也能深化現行客戶關係，增加信用評估因子。

以交易銀行來看，過去主要成長來自於中國與印度，預期未來的成長會趨緩，主要受到中國的量率都被壓縮，但動能熱點會來自於越南和馬來西亞。

四、未來的關鍵能力與賦能者

1.    合夥關係

2.    科技

3.    資料能力

4.    人才

1.合夥關係

生態圈有三種模式：1.自建生態圈(平安、阿里巴巴、美團)2.緊密合作(DBS & Westpac)3.單一連結(ex:APIs)。生態圈需要大量投資，並且用長期方式評估，預估要五年才能開始獲利，整體成本結構中，五成在獲客與客戶關係維持，三成在人事費用，剩下在資訊投資。

合作模式大約有四種：1.將原本不可能做生意的客群轉介(高風險客戶轉介給P2P)2.運用現行科技，透過新提案設計發展新客戶3.運用新科技解決原有問題，或是強化價值(APIs獲客、Blockchain減成本)4.合作發展新商業模式，深入新市場(ex:結合電信業給小白放款)。

2.科技

成熟市場主要的資訊支出在應用系統發展與維運，新興市場則主要仍花在核心系統與維運。成熟市場的資訊全職員工比例也遠高於新興市場(12.3%vs3.3%)。

是否要自身維護或是外包系統，主要依據應用的獨特鑑別度，或是系統的重要性。

作業的模式流程持續進化，跟上科技的演進。

3.資料能力

大型全球銀行以及非銀行企業，將成為資料分析的領頭羊。

資料分析分為四個階段：1.創造洞察力，緩慢，貢獻難量化。(ex問卷回收統計使用者體驗)2.創造價值，前台參與創建模型，獲利貢獻5%以下(ex透過回饋創創建模型，改善產品)。3.形成資料分析中心，已經能有規模效應，廣泛分析以及應用採用，15-20%獲利貢獻(ex大量分析回饋，精準投放)。4.資料分析成為業務。分析成為企業文化。資料分析驅動決策方向，20-30%獲利貢獻(ex大數據直接成為創建業務的來源)。

4.人才與組織

結合既有團隊與數位人才，形成緊密的跨功能新團隊。

線上通路可透過數個跨功能全端新團隊實現全數潛力。

數位團隊獨立於其他單位，並且在編排上可有各種不同貢獻。有點像是前一段的資料能力的部分。

WeBank透過自身的資訊與數據能力，建立了中國第一個純網銀。

明星商品微利貸，有超過一億是預先取得授信的客戶，過去三年資產成長184%，兩千個全職員工中，有57%是資訊相關。