58家上市银行净利息收入总体负增长 安永:应加强存款成本管控

58家上市银行净利息收入总体负增长 安永:应加强存款成本管控

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5月16日,安永发布的《中国上市银行2023年回顾及未来展望》显示,8家上市银行2023年实现营业收入58699.05亿元,增速为-0.89%,但负增长幅度较2022年有所收窄。但利息净收入为2017年以来首次负增长。

安永大中华区金融服务首席合伙人忻怡表示,尽管去年大部分的大型国有商业银行和一些股份制银行都宣布下调存款利率,但是上市银行2023年存款负息率依然上升。这意味着商业银行有必要进一步加强存款成本的管控。同时,银行也要着眼长远,降低对净息差的依赖程度,发展中间类的业务收入。

银行息差持续收窄 定期存款占比升至57.60%

安永的统计数据显示,2023年上市银行利息净收入合计4.43万亿元,同比下降2.98%,增速较2022年的2.91%下降了5.89个百分点。

其中,大型银行2023年利息净收入同比下降2.54%,2022年为同比增长3.59%;而股份制银行2023年利息净收入同比下降4.94%,2022年为同比增长0.41%;城商行2023年利息净收入同比下降0.47%,2022年为同比增长5.45%;农商行2023年利息净收入同比下降4.70%,2022年则同比增长1.69%。

银行息差净收入的下降,主要是受净息差收窄所致。2023年,上市银行平均净息差为1.69%,比2022年下降了25个基点。这是上市银行净息差连续4年下降,更是近年来首次降至1.70%关口之下。

这一走势在今年一季度并未有所好转。42家A股上市银行在今年一季度利息净收入较上年同期下降3.03%。其中,24家银行披露了净息差,其中有22家相比2023年度净息差下降。

安永大中华区金融服务高增长市场主管合伙人许旭明指出,净息差持续下降,主要是2023年LPR发生过下调今年一季度,5年期以上贷款市场报价利率多次下调、房贷利率调整还在持续,均导致了贷款收益率持续下降。而未来息差走势关键看银行对负债端成本的管控。

值得注意的是,在贷款利率下行并保持历史较低水平的同时,银行负债端成本却并未有所下降。

报告显示,2023年,上市银行的存款定期化趋势愈发明显。截至2023年末,上市银行的定期存款比重为57.60%,较2022年末上升了4.08个百分点,存款定期化趋势持续上升。

许旭明认为,对于资产负债端的调整,首先是要盘活存量资产,压降风险与回报不成比例的资产,同时要压降高成本负债,降低负债成本。

手续费及佣金净收入同比下降 未来仍有增长空间

报告显示,近3年上市银行手续费及佣金净收入占比不断下降,2021年至2023年分别为14.28%、14.19%、13.18%。2023年手续费及佣金净收入为7734.06亿元,同比下降8.05%。而今年一季度,手续费及佣金收入依然同比下降。

“非息收入增长和总体资本市场表现密切相关。”安永华北区金融服务审计主管合伙人姜长征告诉贝壳财经记者,今年一季度中国经济同比增速高于上年四季度,同时最近多个政策支持中国资本市场健康发展。而随着资本市场表现好转,银行在财富管理、资产托管这些手续费及佣金净收入方面将有较大增长空间。

值得注意的是,2023年银行其他非息收入中投资收益、公允价值变动收益等增长普遍较快。但姜长征认为,这些收入亦受到市场波动的影响,但稳定性相对较差。

“2023年大型银行和中小银行资产配置还是有比较大的配置策略方面的差异。”姜长征指出,大行的贷款增速比较高,而中小银行会加大对债券的投资力度,其中大型银行贷款增速加大了对实体经济的服务力度。 而中小银行扩大债券投资主要是考虑到目前整体贷款收益率下降、贷款客户下沉对风控能力挑战较大等因素增加了低风险的债券投资。这亦是中小银行相对现实的选择。

不过,从风险角度来讲,姜长征亦指出,中小银行需要关注利率风险和流动性风险,加强对宏观经济走势和金融市场走势研判,及时调整优化策略。

面对严峻经营环境 上市银行积极迎变应变

忻怡表示,面对严峻复杂的经营环境,国内上市银行积极迎变应变,坚持与实体经济同频共振,秉持金融向善的理念,聚焦金融“五篇大文章”,提升运营管理效能,审慎经营,统筹发展与安全,稳中求进,从而穿越周期,实现高质量发展的长期目标。

报告显示,上市银行以“智”应变,加速数智化转型。有27家上市银行在年报中披露了金融科技/信息科技人员数量,相关科技人员合计超14.42万人。根据最近三年均披露了金融科技人员数量的25家上市银行数据计算,科技人员数量占比持续上升,从2021年的5.04%上升至2023年的5.98%。

姜长征表示,当前数智化能力已成为上市银行的核心竞争力,对大模型技术的探索和实践将进一步革新现有产品服务、业务流程、运营方式乃至商业模式,为银行业转型带来全新的机遇。

“尽管大模型在银行领域的应用前景广阔,但在实际落地过程中也面临着一些挑战,如数据隐私和安全、模型的可解释性、预测的准确性以及伦理法律保护等。”姜长征表示。

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