
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

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文檔簡介
正文目錄
一、金融科技公司價值重估.............................................................5
1.1從互聯(lián)網(wǎng)金融到金融科技切換....................................................5
1.2政策制度:頂層設計與監(jiān)管沙盒.................................................8
1.3技術(shù)發(fā)展:從吃念技術(shù)到產(chǎn)品應用...............................................9
1.3需求增加:從念淞需求看金融科技發(fā)展.........................................11
二、國際投行的金融科技之路..........................................................16
2.1全能型投行:全面金融科技轉(zhuǎn)型先鋒............................................17
2.1.1摩根大通:多點布局金賬科技..............................................17
2.1.2摩根斯坦利:“交易中心”到“財富管理中心”轉(zhuǎn)型..............................19
2.1.3高盛:大量投資金融科技公司,利用科技開展零售銀行業(yè)務.....................20
2.2特色投行:引領特定金融領域技術(shù)轉(zhuǎn)型.........................................22
2.2.1貝萊德:資管科技的領導者22
2.2.1嘉信理財:互聯(lián)網(wǎng)券商的典范..............................................24
三、國內(nèi)金融機構(gòu)科技賦能現(xiàn)狀.......................................................27
3.1華泰證券:科技賦能財富管理...................................................28
3.2東方財富:國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)券商的先行者...........................................30
四、投資建議.........................................................................31
五、風險提示.........................................................................32
圖表目錄
圖1:金融與科技融合的三個階段.....................................................5
圖2:互聯(lián)網(wǎng)金融指數(shù)走勢...........................................................5
圖3:金融科技指數(shù)走勢..............................................................6
圖4:四類金融科技公司及典型代表..................................................7
圖5:金融科技發(fā)展三年規(guī)劃.........................................................8
圖6:監(jiān)管沙盒示意圖................................................................9
圖7:金融科技生態(tài)體系..............................................................9
圖8:2018-2023年中國金融云市場規(guī)模增速快.....................................10
圖9:我國金融云解決方案市場比較分散.............................................10
圖10:人工智能在金齦行業(yè)的應用場景.............................................11
圖11:中國居民可投資資產(chǎn)增速快.................................................11
圖12:我國居民財富配歪集中在存款、房地產(chǎn)......................................11
圖13:中國智能投顧市場規(guī)模巨大,增速快........................................12
圖14:中國智能投顧管理資產(chǎn)規(guī)模巨大,增速快....................................12
圖15:小型企業(yè)的貸款需求指數(shù)最高...............................................12
圖16:我國小微企業(yè)貸款占比很低.................................................12
圖17:金融機枚對小微企業(yè)貸款增速下滑..........................................13
圖18:我國直接融資占比低于發(fā)達市場.............................................13
圖19:智能.供應鏈金融生態(tài)圖......................................................13
圖20:經(jīng)紀業(yè)務占券商收入比重下滑明顯..........................................14
圖21:證券從業(yè)人員下降,投顧人員逆勢增加......................................14
圖22:恒生電子金融知識圖譜......................................................15
圖23:各年頂尖銀行金融科技投資熱力圖..........................................16
圖24:摩根大通研發(fā)人員構(gòu)成......................................................18
圖25:摩根大通科技投入占營業(yè)收入10%..............................................................................18
圖26:摩根大通JPMCOIN工作流程示意圖........................................18
圖27:摩根斯坦利營業(yè)收入占比保持穩(wěn)定..........................................19
圖28:摩根斯坦利凈利澗增速明顯.................................................19
圖29:2018年信息處理通信費用同增12.56%.......................................................................20
圖30:信息處理及通信費/營業(yè)支出比例近7%.....................................................................20
圖31:高盛金融科技投資細分領域及公司..........................................21
圖32:高盛各項業(yè)務近三年收入情況...............................................21
圖33:高盛各項業(yè)務占比.........................................................21
圖34:2018年高盛技術(shù)通訊費用同比增長14%....................................................................22
圖35:技術(shù)通訊費用占營業(yè)成本比例超4%...........................................................................22
圖36:貝萊德資管業(yè)務全球領先....................................................23
圖37:阿拉丁五大功能介紹........................................................23
圖38:技術(shù)收入占總營妝比重■逐年提升.............................................24
圖39:阿拉丁平臺一人員和流程的統(tǒng)一化..........................................24
圖40:嘉信理財凈息差妝入增速最快...............................................25
圖41:嘉信理財凈息差收入占比接近60%.............................................................................25
圖42:證券業(yè)務科技投入以非前沿科技為主........................................27
圖43:證券前沿科技以云計算大數(shù)據(jù)AI為主.......................................27
圖44:基金業(yè)務科技投入以非前沿科技為主........................................27
圖45:基金前沿科技以云計算大數(shù)據(jù)AI為主.......................................27
圖46:華泰證券MATIC2.0到3.0產(chǎn)品推進圖.......................................28
圖47:華泰證券INSIGHT行情系統(tǒng).................................................28
圖48:華泰證券信息技術(shù)投入大幅增加.............................................29
圖49:ASSETMARK資產(chǎn)規(guī)模、客戶創(chuàng)收增長迅速..................................29
因50:“漲樂財富通”平均月法藪情況(萬)......................................29
圖51:“漲樂財富通”交易人數(shù)占比情況...........................................29
圖52:東方財富研發(fā)投入明顯高于傳統(tǒng)券商........................................30
表格1.2019年TOP50金融科技公司................................................6
表格2.金融科技發(fā)展目標(證券行業(yè))...........................................10
表格3.十天內(nèi)五家美國券商宣布股票交易零傭金....................................14
表格4.嘉信理財宣布線上交易零傭金...............................................15
表格5.美國頂尖投行金融科技投資的主要領域......................................16
表格6.2018年勝根大通零售業(yè)務增速超過12%....................................................................17
表格7.摩根斯坦利科技賦能情況...................................................20
表格8.嘉信理財優(yōu)化組織架構(gòu)實現(xiàn)冷業(yè)務發(fā)展、灣渠道協(xié)同和數(shù)字化敏捷開發(fā).....26
一、金融科技公司價值重估
1.1從互聯(lián)網(wǎng)金融到金融科技切換
從2015年互聯(lián)網(wǎng)金融行情到2019年金融科技行情,金融與科技融合已經(jīng)從
第二階段步入第三階段?;ヂ?lián)網(wǎng)金融側(cè)重金融產(chǎn)品,金融科技側(cè)重技術(shù),科
技屬性增強,人工智能、區(qū)塊鏈、云計算、大數(shù)據(jù)等技術(shù)不斷落地;科技與
金融業(yè)務融合程度加深,從聚焦于前端服務渠道的互聯(lián)網(wǎng)化到強調(diào)業(yè)務前臺、
中臺、后臺的全流程科技運用變革。我們認為可以從政策制度、技術(shù)發(fā)展和
需求三個角度來分析金融科技行業(yè)變化。
圖1:金融與科技融合的三個階段
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資料來源:中國信通流,用就證券研究救
資料來源:Wind,川財證券研究所
圖3:金融科技指數(shù)走勢
1600
1400
1200
1000
800
600
400
200
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谷檸校百百校校校
資料來源:Wind,川財證券研究所
金融科技可以理解為運用人工智能、區(qū)塊鏈、云計算和大數(shù)據(jù)等技術(shù),重型
傳統(tǒng)金融行業(yè):除了提高效率之外,金融科技可以幫助傳統(tǒng)金融機構(gòu)轉(zhuǎn)型戶
級,提供更多差異化、精準化、智能化、高壁壘的新產(chǎn)品與新服務,服務長
尾客戶,為金融機構(gòu)創(chuàng)造更多的贏利點。
近日,畢馬威聯(lián)合H2Ventures發(fā)布2019年全球金融科技100強榜單。支
付企業(yè)仍在榜單中占據(jù)主導地位(27家),但是相比于去年,上榜的支付企
業(yè)和信貸企業(yè)數(shù)量有所下降,但是理財子公司(19家)、保險公司(17
家)和“多業(yè)務”公司的表現(xiàn)更加強勁。
表格1.2019年Top50金融科技公司
1橋名企業(yè)國家排名企業(yè)持名企業(yè)國家排名企業(yè)國家持名企業(yè)
1螞蟻金瓜中國11FA全所中N21Polic/Bazaar印足31Affirrr美國41Creditas巴與
2Grab新加破12Klarna陸奧22AtomBcink英國32Airwal1ex澳大利w42Bonkera立陶宛
3《東數(shù)字科技中國13N26健曰23Lendingkart印度33JudoCapital澳大利工43Kabbagc美岡
4GoJek印尼14Robinhood24Stripe美國34Coinbase美國44Raisin北國
5Paytm印及15S?Fi*025Lefnonade美國35WeLab中囚45MetromiIe美臼
6度小漏金聯(lián)中國16Nubank已白26RevoIut英國36MoMo越南46OurCroad以包利
7Compass美國17TrandferWise英(327Monzo英國37Kreditech籍國47AfterPayTouch澳大”亞
801a印反18食做十瓶通■PH28BancoInter已用38LiquidH本48CollectiveHealth*0
9Opendoor關回19CloverHealth美N29TOSS39Neyber英國49Folioax
10OakMorth英國20OscarHealth美國30Wealthsi?pIe加拿大40Sintiife新舊坡50眾安保險中國
法將關??;芋馬威,川財證券研究所
隨著金融和科技的融合不斷深入,金融科技行業(yè)的競爭格局也逐漸清晰。金
融科技行業(yè)競爭者眾多,根據(jù)主導因素(技術(shù)和金融)和規(guī)模大小金融科技
行業(yè)可以劃分為四類:
(1)Fintechs(規(guī)模大,金融服務主導):主要指傳統(tǒng)金融機構(gòu),正在通過
技術(shù)投資降低成本、提高服務質(zhì)量,應對競爭威脅和捕捉投資合作機會。目
前面臨主要挑戰(zhàn)是研發(fā)投入不足、研發(fā)人員占比較低。
(2)fintechs(規(guī)模小、技術(shù)主導):主要指金融基礎設施供應商,幫助金
融機構(gòu)變革技術(shù)堆棧,實現(xiàn)數(shù)字化和智能化,幫助金融機構(gòu)降本增效。目前
面臨主要瓶頸是金融機構(gòu)議價能力高,壓縮利潤空間。
(3)FinTechs(規(guī)模小,金融服務主導):主要指顛覆者,試圖通過技術(shù)
和模式創(chuàng)新進入金融服務領域。意圖是打造類銀行的經(jīng)濟模式。目前面臨主
要挑戰(zhàn)是獲客成本較高。
(4)finTechs(規(guī)模大、技術(shù)主導):主要指互聯(lián)網(wǎng)巨頭,憑借在互聯(lián)網(wǎng)積
累大量用戶,以流量優(yōu)勢切入金融業(yè)務中,實現(xiàn)流量變現(xiàn)。目前面臨主要挑
戰(zhàn)是受政策監(jiān)管的影響較大。
圖4:四類金融科技公司及典型代表
fintechsfinTechs
面向金融機構(gòu)造行例小,楮助其利用交融服務表加強與用戶關系
技術(shù)堆住實現(xiàn)數(shù)字化、現(xiàn)代化的的大塞檢案優(yōu)
技水主導434
N設施發(fā)■供商
TencentmH
用0姝球?Tonfido
MARQETA
FinTechsFintechs
采用新方法新技術(shù)送入公款服務大主投資技術(shù)以提升自身克毛力
金融服務
銀城的新選人者、初創(chuàng)公司和一的11V機構(gòu)
主導
場上其他竟?才
EULoncAngCkD中GD里e
,'Tran我(WisePtNOAN
札模小蝮模大
資料來源:麥方錫,川財證券研究所
1.2政策制度:頂層設計與監(jiān)管沙盒
隨著金融和科技的融合不斷深入,金融風險不斷暴露,隨著頂層設計的出
臺,監(jiān)管沙盒也將循序漸進地推廣,助力金融科技行業(yè)規(guī)范發(fā)展。我國央行
在2017年5月15日成立了中國人民銀行成立金融科技(FinTech)委員會,
為加強金融科技工作的研究規(guī)劃和統(tǒng)籌協(xié)調(diào),也肯定金融科技對金融行業(yè)發(fā)
展的重要作用。2019年8月,中國人民銀行印發(fā)《金融科技
(FinTech)發(fā)展規(guī)劃(2019-2021年)》,這是央行層面出臺首份針對金融
科技的頂層設計文件,指引行業(yè)未來三年的發(fā)展。
圖5:金融科技發(fā)展三年規(guī)劃
金融科技(FinTech)發(fā)展規(guī)劃(2019-2021年)
和總金岫科技氣化金4HHiH航公*簸》軟化公*“我夯實金融科技
戰(zhàn)略部界合理應用M防魚力幺曾基31.柞
什n女
■本體?44
梵*上&
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??4鬲人上■他
MA*力■周
?It金“不t?權(quán)
Ml
曹今普隊伍
資料來源:中國人民鎮(zhèn)行,川財證券研究斷
7月13日,在由CF40和金融城舉辦的“第四屆全球金融科技峰會”上,夬
行科技司司長李俏表示,人民銀行還會同相關部委,在北京、上海、廣州等
十個省市開展金融科技應用的試點,這次試點也叫做“中國版監(jiān)管沙盒”。
10月30日,央行上??偛肯蜉爟?nèi)金融機構(gòu)印發(fā)《關于促進金融科技發(fā)展支
持上海建設金融科技中心的指導意見》,指導意見給出了40條政策為支持上
海建設金融科技中心,其中包括金融科技沙箱監(jiān)管機制。
2016年,英國首創(chuàng)“監(jiān)管沙盒”,隨后新加坡、澳大利亞等國也紛紛推出本
國的“監(jiān)管沙盒”計劃。英國的“監(jiān)管沙盒”可以簡單地分為三個階段:中
請審核、沙盒測試、評估決策。第一階段由機構(gòu)向FCA提出測試申請,F(xiàn)CA
審核通過后和企業(yè)共同確定合適測試工具進行沙盒測試;第二階段是進行沙
盒測試、全程檢測,F(xiàn)CA引入“虛擬沙盒”(面向所有人)和“沙盒傘”
(而向非營利性公司)兩種方式進行沙盒測試;第三階段是FCA評估決策申
請企業(yè)是否可以推廣測試項目。
圖6:監(jiān)管沙盒示意圖
申請機構(gòu)填寫申請表寄
至FCA提出測試申請,
評估決策
FCA進行審核,通過畝◎,
核后派專人和企業(yè)聯(lián)系,
測試結(jié)束后,申請公司
并共同除定項目測試方沙盒測試
向FCA提交總結(jié)報告,
案和合適的測試工具
FCA狼據(jù)測試結(jié)果予以
申請審核式評估,通過評估的
企業(yè)可以選擇是否在更
大范圍推廣
資料來源:億歐智庫,川財證券研究所
1.3技術(shù)發(fā)展:從概念技術(shù)到產(chǎn)品應用
新一代信息技術(shù)不斷融合,形成金融科技新生態(tài)。人工智能、區(qū)塊鏈、云計
算、大數(shù)據(jù)等新興技術(shù)并非是相互獨立的,而是相互關聯(lián)、相輔相成的,共
同推動金融發(fā)展,人工智能、區(qū)塊鏈、云計算、大數(shù)據(jù)已經(jīng)逐步從概念技術(shù)
走向產(chǎn)品應用。目前大數(shù)據(jù)、云計算已經(jīng)進入大規(guī)模商用階段,而人工智
能、區(qū)塊鞋正在步入大規(guī)模商用階段。
圖7:金融科技生態(tài)體系
頂層設計標次制定
代管機構(gòu)
產(chǎn)業(yè)看優(yōu)行業(yè)之河
人民娘什中國互聯(lián)用會4kt辦會
證發(fā)會小融體貸消費全骷Utt中國支什濟箕稱叁
戶葛胭枚求■丈我
銀戈會(管林??(UftI金標點
工牯部科技企業(yè)研究機構(gòu)
云計算大敦推AI區(qū)塊的中國優(yōu)總遇優(yōu)々支統(tǒng)
網(wǎng)信辦公布■云fti*智能API技表牛6
技術(shù)平臺算去五道。金?紙學吃
各地方金般辦私有三歙福分析應用立用
資料來源:中國信通宦,用財證券研究所
以證券業(yè)為例,人工智能、區(qū)塊鏈、云計算、大數(shù)據(jù)開始實現(xiàn)從技術(shù)到金融
業(yè)務的落地。零售、大資管、投資銀行、風控、合規(guī)和運營,金融科技已將
觸南慢慢滲透到證券行業(yè)的各個業(yè)務。
表格2.金融科技發(fā)展目標(證券行業(yè))
零包板塊大資管板塊投資報行板塊
APP平臺迂設.優(yōu)化客戶體般,豐富內(nèi)容供給.利M互聯(lián)網(wǎng).何迂通楊信息交互平臺,搭迂許產(chǎn)推功大投行體系客戶信息、商業(yè)信息、項目優(yōu)
增強客戶益植得理的上線基感電等大數(shù)據(jù)化,潤茶商業(yè)機會和稱同業(yè)務找違
互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品和般務的虛設.通迂金融科技手段通遼大數(shù)據(jù)分析等技水應用,完成用戶多報及數(shù)
推動投行信息漆同共享、社交、即使處理能力
精準服務客戶據(jù)收臬.客戶抻性分析,丑行費產(chǎn)配直
造?1智能算法,投資組合優(yōu)化彳理論量化攫型,以市場大致羯為盤硅,為投行出務連抒R標企
為零小分支機構(gòu)實現(xiàn)靖淮展業(yè)和客戶服務跋地
實現(xiàn)產(chǎn)品量化分析,為用戶制定個性化投資參考業(yè)及村續(xù)跟進提供決及依推
積極探?京冬生業(yè)務的管理轉(zhuǎn)型,拉選以金融科
技為支持的多元收入
加張內(nèi)汴部聯(lián)動.持線發(fā)展互聯(lián)網(wǎng)引漢
風控板塊合規(guī)板塊運營板塊
愎翁:友法?;蚋腶JW沫成蕾核管莊放犁,提升異常文譏員工執(zhí)業(yè)、反洗伐化、代能化、自動化型度.修低人力成本和運
導活動中違法違規(guī)行為識別和監(jiān)控的有效性g成本,戰(zhàn)高運勢效率
利用大敦據(jù)化解風險信息不對稱問題,從通頭
仿篦關聯(lián)風險文義傳導,提升風險管度前臉性
資料耒源:恒生電子,川財證秦瑣究所
完整的金融云市場包括公有云、私有云或混合云基礎設施,以及面向金融行
業(yè)的云平臺、云應用脩決方案(軟件十服務)兩大部分。近期,IDC發(fā)布《中
國金融云解決方案市場跟蹤研究2019HO,2019年中國金融云解決方案市
場可望達到9.3億美元,預期同比增長40%,是金融行業(yè)整體IT解決方案市
場的2倍。到2023年市場規(guī)模將達到35.9億美元。同時該報告指出阿里云
位居金融云解決方案市場第一,市場份額為12.2%。中科軟科技、騰訊份領
緊隨其后,分別為6.7%和6.3%,市場逐漸拉開差距。
圖8:2018-2023年中國金融云市場規(guī)模增速快圖9:我國金融云解決方案市場比較分散
?RfXee,中"““柱?號詛-版d汽池
賁料來源.IDC,川財證界趣危歷賁料代源.IDC,川財證芥積黨所
人工智能方面,機器學習、知識圖譜、自然語言處理、計算機視覺等技術(shù)帚
助金融行業(yè)實現(xiàn)智能化,目前人工智能已經(jīng)在投研、投顧、風控、客服、營
銷等多個場景落地。
圖10:人工智能在金融行業(yè)的應用場景
■16:bntes色■■配,.“ML?,":,?■■料E&L6電!!y-K反Qt:-rI
9化:,mq-IIfmr.弋■H漢財If冏,fHIMI
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I4(te5:M1M*線真學K論者?人工
<M:倚9,4?。嗡±*<rit分析■
KSA.
資料滎源:注瑞存詢.科財證卷研盍所
1.3需求增加:從金融需求看金融科技發(fā)展
金融科技的需求歸根到底源于金融需求,因此可以從資金端、資產(chǎn)端和金融
機構(gòu)三方來分析金融科技的需求。
資金端的財富管理需求:隨著我國居民可投資資產(chǎn)的增速加快,居民的財富
配置結(jié)構(gòu)也在變化,從整體來看,我國居民財富配置.主要集中在存款和房地
產(chǎn),比例超過60%,2014年到2018年,存款、股票占比有所下降,投資性
房地產(chǎn)、銀行理財產(chǎn)品、股票、信托和基金占比有所提升。
圖11:中國居民可投資資產(chǎn)增速快圖12:我國居民財富配置集中在存款、房地產(chǎn)
250
200
ISO
100
50
資料來源:貝恩,波士^,川財證界研究所資料來源:虬恩,波士頓,加時證券研究所
傳統(tǒng)理財服務模式無法滿足人們個性化、多樣化、智能化的理財需求,智能
投顧應運而生服務財富管理長尾人群。智能投顧近年來在金融市場發(fā)展迅
速,相比國外,我國起步較晚,處于早期發(fā)展階段,但是增速快,根據(jù)艾瑞
咨詢,2016年中國智能理財服務市場規(guī)模為200億元,2018年提升到
2546.9億元,年復合增長率為191%,預計2022年,中國智能理財服務市
場規(guī)模將達到7370.5億元。
圖13:中國智能投顧市場規(guī)模巨大,增速快圖14:中國智佬投顧管理資產(chǎn)規(guī)模巨大,增速快
貸料來尊:文璃咨詢,川財證券研究砥緒什求話:億歐右陣,川財證券研■究所
資產(chǎn)端的融資需求:中小企業(yè)貢獻了50%的稅收、60%的GDP、70%的發(fā)明
專利和80%的城鎮(zhèn)就業(yè)崗位,在市場主體中占比超過90%o在各規(guī)模企業(yè)中,
我國小型企業(yè)的貸款需求指數(shù)最高,根據(jù)《小微企業(yè)融資難的特色化解決方
案》研究報告,自2007年開始,當我國小微企業(yè)融資需求以每年10%以上
的增速增長的同時,需求筑口擴大的速度也達到每年13%左右。在經(jīng)濟下行
的背景下,銀行對于中小微企業(yè)的貸款支持力度不足。我國主要金融機構(gòu)對
小微企業(yè)的貸款增速從2017年9月開始下滑,截至2018年9月,增速降低
至10%左右,同期金融機構(gòu)各項貸款余額增速為13.2%。
圖15:小型企業(yè)的貸款需求指數(shù)最高
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資料來源:Wind,川豺證券研究所資料來源:Wind,加財證辦研究所
圖17:金融機構(gòu)對小微企業(yè)貸款增速下滑圖18:我國直埃融資占比低于發(fā)達市場
貴科耒源:Wind.網(wǎng)戲證春研究所資料來源:Wind.川財證券研究所
根據(jù)中國人民銀行,從2012年到2016年,我國小微企業(yè)融資比例一直維瘠
在較低水平,小圭企業(yè)在25%-28%左右,微型企業(yè)融資規(guī)模占比極少,整體
占比低于4%,金融機構(gòu)從貸款發(fā)放安全性、性價比較低和抵押物不足等角
度出發(fā),對小微企業(yè)的放貨力度一直較低。隨著金融和科技的深度融合,金
融科技企業(yè)已成為解決小微企業(yè)融資難題的重要成員之一。平安壹賬通的智
能供應鞋金融生態(tài)圈,具有智能在線連接多方打破信息孤島、智能互信交叉
多維驗證確保鏈上企業(yè)資質(zhì)與數(shù)據(jù)真實可信、智能穿透實現(xiàn)核心企業(yè)“信用
流+資金流”多級分享和可控、智能生態(tài)實現(xiàn)不同企業(yè)供應鏈的跨鏈共享防范
風險。
圖19:智能供應鏈金融生態(tài)圖
中
核
小及?區(qū)塊健項保信息A實
金
構(gòu)
散帆?多堆敷播加能風拄
管機
笈
構(gòu)連接互信?文義驗證防范蟲又融
智能
供應鏈
金融生態(tài)圈
?區(qū)塊饞信用多層穿?構(gòu)迂多銀行聯(lián)組網(wǎng)絡
透穿透生態(tài)?連通內(nèi)外貿(mào)易體系
?電子憑證便找拆分?構(gòu)造金融全產(chǎn)業(yè)使生
?立薊定義核?企上態(tài)
資料來源:平安金歇冬底通,川財證券積霓所
金融機構(gòu)提質(zhì)增效、創(chuàng)新盈利模式需求:以經(jīng)紀業(yè)務為例,傳統(tǒng)經(jīng)紀業(yè)務模
式,是在牌照的保護下,賺交易傭金,客戶交易越多,經(jīng)紀收入越高。傭金
率下降,經(jīng)紀業(yè)務收入降低,使得以傭金收入為主的傳統(tǒng)模式走到了轉(zhuǎn)型的
關口。券商經(jīng)紀業(yè)務(代理買賣證券業(yè)務)收入在2015年6月到達1584億
元的歷史小高峰以后,就一路下滑,2018年上半年只有360多億元,是
2015年同期的1/4不到。經(jīng)紀業(yè)務收入占券商收入的比重也明顯下滑,2015
年之前,占比基本在40%-50%之間,最高時超過54%,最低時也有38%。
2015年之后,占比急轉(zhuǎn)直下,連續(xù)三年低于30%,2018年上半年占比低于
20%o
困20:經(jīng)紀業(yè)務占券商收入比重下滑明顯圖21:證券從業(yè)人員下降,投顧人員逆勢增加
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