2019年中国互联网银行行业研究报告.pdf

1 报告编码19RI0770 热点一：互联网银行助力普惠金融发展 头豹研究院 | 互联网金融系列深度研究 400-072-5588 2019 年 中国互联网银行行业研究报告 报告摘要 TMT 团队 互联网银行相较于传统银行具有“轻资产”运营、 获客 能力强等优势。根据运营主体划分，互联网银行可 分为直销银行和民营互联网银行两种类型。在人工 智能与大数据等金融科技持续助力下，民营互联网 银行不断提升精准化与智能化的风险控制能力，降 低普惠金融的不良贷款率。此外，民营互联网银行 强化与外部企业合作，以开放形式接入不同用户场 景，深耕用户需求以及触达更多用户。预计至 2023 年中国民营互联网银行行业营收规模突破 1,200 亿 元。 热点二：民营互联网银行持续与传统银行深度合作 热点三：互联网银行将以开放平台为战略 互联网银行以互联网、AI 等为核心技术手段，以智能化 产品为用户提供高效的产品与服务，契合普惠金融用户 群体的“短期、 小额、 高频和紧急”信贷需求。 从在线化看， 互联网银行平台可“7*24”小时在线，且以互联网技术作 为信息传递的核心手段，具有不受空间限制的优势，及 时响应普惠金融场景下用户的“紧急”信贷服务需求。 民营互联网银行凭借股东优势，在线上用户数据积累、 获客能力以及金融科技创新方面具有先发优势，而传统 银行机构在征信数据、线下网点以及金融产品设计经验 等层面上优势显著。民营互联网银行将积极加强与传统 银行机构合作，以强强联合形式，拓展盈利空间，在共 赢中寻求发展，保障机构可持续化发展。 互联网银行借助大数据、人工智能等金融科技手段构建 开放平台，将自身技术与服务能力对外开放，实现机构 之间的数据共享与场景融合，触达更多用户场景及沉淀 丰富的用户行为数据，有望提高互联网银行 “以用户为 需求，以市场为导向”的金融服务能力。 398.7 1,135.2 2,208.7 4,445.2 7,495.1 10,956.9 14,945.2 17,971.2 20,841.2 0 5,000 10,000 15,000 20,000 25,000 2015 2016 2017 2018 2019预测 2020预测 2021预测 2022预测 2023预测 亿元 中国民营互联网银行行业资产规模 年复合增长率 2014-2018年 123.4% 2018-2023年预测 36.2% 张敏怡 邮箱：csleadleo 分析师 行业走势图 相关热点报告 互联网金融系列深度研究 2019 年中国互联网黄金行 业研究报告 互联网金融系列深度研究 2019 年中国互联网证券行 业研究报告 互联网金融系列深度研究 2019 年中国互联网消费金 融行业研究报告 互联网金融系列深度研究 2019 年中国第三方支付行 业研究报告 2 报告编码19RI0770 目录 1 方法论 . 5 1.1 方法论 . 5 1.2 名词解释 . 6 2 中国互联网银行行业市场综述 . 8 2.1 互联网银行行业定义与特点 . 8 2.2 中国互联网银行行业盈利模式分析 . 8 2.3 中国互联网银行行业产业链 . 10 2.3.1 中国互联网银行行业产业链上游分析 . 11 2.3.2 中国互联网银行行业产业链中游分析 . 12 2.3.3 中国互联网银行行业产业链下游分析 . 13 2.4 中国民营互联网银行行业市场规模 . 14 3 中国互联网银行行业驱动因素 . 17 3.1 金融科技赋能，优化互联网银行金融服务品质 . 17 3.2 互联网银行助力普惠金融发展 . 19 4 中国互联网银行行业制约因素 . 22 4.1 互联网银行机构账户功能受限，客户存款规模低 . 22 4.2 互联网银行机构的信用风险增加 . 22 5 中国互联网银行行业相关政策法规 . 24 3 报告编码19RI0770 6 中国互联网银行行业发展趋势 . 26 6.1 民营互联网银行持续与传统银行深度合作 . 26 6.2 互联网银行将以开放平台战略，提升金融服务能力 . 27 7 中国互联网银行行业竞争格局 . 29 7.1 中国互联网银行行业竞争格局概览 . 29 7.2 中国互联网银行行业投资企业推荐 . 30 7.2.1 浙江网商银行股份有限公司 . 30 7.2.2 深圳前海微众银行股份有限公司 . 32 7.2.3 吉林亿联银行股份有限公司 . 34 4 报告编码19RI0770 图表目录 图 2-1 互联网银行与传统银行比较 . 8 图 2-2 部分民营互联网银行核心营业收入，2018 年 . 9 图 2-3 中国直销银行开展业务概况，2018 年 . 10 图 2-4 中国互联网银行行业产业链 . 10 图 2-5 中国民营互联网银行概况，截至 2019 年 9 月 . 13 图 2-6 中国民营互联网银行机构总资产规模，2018 年. 13 图 2-7 中国互联网银行个人用户年龄结构，2018 年 . 14 图 2-8 中国民营互联网银行行业资产规模，2015-2023 年预测 . 15 图 2-9 中国民营互联网银行行业市场规模（按营收额计） ，2015-2023 年预测 16 图 3-1 金融科技赋能互联网银行平台 . 17 图 3-2 互联网银行的用户画像建模流程 . 18 图 4-1 中国个人银行账户类型 . 22 图 5-1 中国互联网银行行业相关政策 . 24 图 6-1 民营互联网银行与传统银行资源互补 . 26 图 6-2 互联网银行领域微众银行的开放平台战略 . 27 图 7-1 中国互联网银行行业参与者概况 . 29 图 7-2 网商银行业务内容 . 30 图 7-3 微众银行商业模式 . 33 图 7-4 微众银行企业亮点 . 34 图 7-5 亿联银行业务模式 . 35 5 报告编码19RI0770 1 方法论 1.1 方法论 头豹研究院布局中国市场， 深入研究 10 大行业， 54 个垂直行业的市场变化， 已经积累 了近 50 万行业研究样本，完成近 10,000 多个独立的研究咨询项目。 研究院依托中国活跃的经济环境，从互联网金融、银行、互联网银行等领域着手， 研究内容覆盖整个行业的发展周期，伴随着行业中企业的创立，发展，扩张，到企 业走向上市及上市后的成熟期， 研究院的各行业研究员探索和评估行业中多变的产 业模式，企业的商业模式和运营模式，以专业的视野解读行业的沿革。 研究院融合传统与新型的研究方法， 采用自主研发的算法， 结合行业交叉的大数据， 以多元化的调研方法， 挖掘定量数据背后的逻辑， 分析定性内容背后的观点， 客观 和真实地阐述行业的现状， 前瞻性地预测行业未来的发展趋势， 在研究院的每一份 研究报告中，完整地呈现行业的过去，现在和未来。 研究院密切关注行业发展最新动向，报告内容及数据会随着行业发展、技术革新、 竞争格局变化、政策法规颁布、市场调研深入，保持不断更新与优化。 研究院秉承匠心研究， 砥砺前行的宗旨， 从战略的角度分析行业， 从执行的层面阅 读行业，为每一个行业的报告阅读者提供值得品鉴的研究报告。 头豹研究院本次研究于 2019 年 10 月完成。 6 报告编码19RI0770 1.2 名词解释 普惠金融： 为有金融服务需求的社会各阶层和群体以其可负担的成本提供适当、 有效的 金融服务。 “三农” ：农村、农业和农民。 金融科技：以大数据、人工智能、云计算等技术为核心驱动金融行业创新发展，为企业 和个人提供优质化的金融产品服务的技术创新模式。 生物识别：利用生物体的生理特性和行为特征进行身份鉴定的计算机技术。 电子签名：通过现代密码技术对电子文档进行电子形式的签名。 人工智能：研究使计算机模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规 划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计 算机能实现更高层次的应用。 云计算： 一种资源交付和使用模式， 用户可通过互联网以自助服务的形式获取自身所需 要的 IT 资源。 O2O： “线上到线下” ， 一种新的电子商务模式， 指线下的商业模式与互联网相结合， 消 费者可在线上完成交易后到线下体验产品。 API：Application Programming Interface，应用程序接口，软件系统不同功能模块 衔接的接口。 KA：Key Account，重点商家。 网商银行：从事存款、支付、信贷、理财管理、汇算、结算等金融业务的民营互联网银 行。 微众银行：为大众、微小企业提供存款、支付、信贷、汇算结算等金融服务的民营互联 网银行。 7 报告编码19RI0770 亿联银行：从事线上存款、信贷等金融业务的民营互联网银行。 8 报告编码19RI0770 2 中国互联网银行行业市场综述 2.1 互联网银行行业定义与特点 互联网银行指以互联网为技术手段，为用户提供存款、贷款、支付、结算、汇转等金融 服务的金融机构。与传统银行相比，互联网银行不发放实体银行卡，用户借助电脑、智能手 机等智能设备获取金融服务。互联网银行相较于传统银行具有“轻资产”运营、获客能力强 等优势。 图 2-1 互联网银行与传统银行比较 来源：头豹研究院编辑整理 在机构设置层面， 互联网银行线下网点设立少， 且部分互联网银行仅在总行所在地设立 一个线下营业网点，并不进行异地网点线下经营，前期投入资金大幅度降低。 在客户群体层面， 传统银行向大中型企业和信用背景较好的个人客户提供优质的金融服 务。互联网银行以个人消费者、中小微企业和“三农”客户为核心服务对象，通过大数据技 术挖掘用户的金融服务需求，精准批准产品与服务。 2.2 中国互联网银行行业盈利模式分析 互联网银行聚焦于支付、 信贷和理财等小额且高频业务领域， 其中民营互联网银行以 “一 行一店”经营，吸收存款能力较弱，其核心收入来源为贷款业务的利息差，以及理财产品代 销产生的手续费与佣金等。以网商银行、微众银行、新网银行和亿联银行为例，2018 年网 商银行的利息收入为46.2亿元， 占比为73.6%， 手续与佣金收入为16.3亿元， 占比为26.0%； 9 报告编码19RI0770 微众银行的利息收入为 55.2 亿元，占比为 55.0%，手续费及佣金收入为 44.2 亿元，占比 为 44.1%；新网银行的利息收入为 11.1 亿元，占比为 82.8%，手续费及佣金收入为 2.0 亿 元，占比为 14.7%；亿联银行的贷款利息收入为 1.2 亿元，占比为 75.0%。 图 2-2 部分民营互联网银行核心营业收入，2018 年 来源：头豹研究院编辑整理 直销银行依托传统商业银行的线下网点， 在商业银行金融产品基础上开展存款、 贷款以 及贵金属、 保险等金融产品销售业务。 货币基金、 储蓄存款以及银行理财等线上金融业务是 直销银行着重开展的存款端业务。2018 年 75.4%的直销银行开展货币基金产品，68.8%直 销银行布局储蓄存款产品，65.3%直销银行经营银行理财产品。在贷款端业务方面，布局在 线贷款业务的直销银行仅 44.7%。 10 报告编码19RI0770 图 2-3 中国直销银行开展业务概况，2018 年 来源：头豹研究院编辑整理 2.3 中国互联网银行行业产业链 中国互联网银行行业产业链上游环节提供核心硬件产品、 技术服务和数据信息。 中游参 与者为互联网银行平台，为用户提供开户、线上支付、结算、清算、基金理财等服务。下游 为终端用户，包括个人用户、企业用户。 图 2-4 中国互联网银行行业产业链 来源：头豹研究院编辑整理 11 报告编码19RI0770 2.3.1 中国互联网银行行业产业链上游分析 中国互联网银行行业产业链上游参与者包括硬件提供商、 技术服务商、 数据服务商。 其 中技术服务成本占比为 30-40%，数据信息服务成本占比为 20-30%。 （1） 技术服务 生物识别技术凭借安全、 可靠与便捷等优势， 备受互联网银行平台以及各大互联网平台 青睐，应用于登录与交易等场景中，提高用户操作安全性，保障用户合法权益。各类生物识 别技术应用中， 指纹识别技术最成熟， 应用范围广泛， 普及率高， 2018 年占比高达 59.1%。 伴随各企业不断加强生物识别技术核心算法的研发， 生物识别技术日渐成熟， 其应用场景增 多，2018 年生物识别行业市场规模已突破 220 亿元。 电子签名包括电子认证和在线签署两个重要环节，应用于互联网银行平台的个人认证、 企业认证和合同签署等场景中，典型代表企业为上上签、法大大和 e 签宝等。 自然语言处理技术应用于智能客服场景中，为用户提供 24 小时在线化与智能化客服服 务，优化用户体验。 （2） 数据服务 在数据信息服务层面， 用户标签数据与征信数据是互联网银行重点采购内容。 部分民营 互联网银行平台和独立法人直销银行平台，如微众银行、网商银行、百信银行等，基于多年 的互联网平台行业服务经验， 积累了众多的用户金融数据， 数据类型较为丰富， 并且该类互 联网银行平台多以用户信用为依据提供贷款产品， 其数据信息服务采购规模较小。 而传统商 业银行以及部分民营互联网银行平台由于其用户数据沉淀不足， 需与第三方数据服务机构采 购， 完善用户标签数据。 第三方数据服务机构可根据互联网银行所需用户数据要求进行数据 查重、 处理无效值与缺失值等清洗服务。 用户标签数据的成本根据数据类型的丰富程度不同 以及清洗程度进行收费， 一条用户数据售价为 20-500 元。 部分传统商业银行的直销银行平 12 报告编码19RI0770 台直接采购前海征信、启信宝等信贷数据。 2.3.2 中国互联网银行行业产业链中游分析 根据运营主体划分，互联网银行可分为直销银行和民营互联网银行两种类型。 （1） 直销银行 根据是否具有独立经营牌照划分， 直销银行可分为传统商业银行的直销银行和独立法人 直销银行两种类型。 与独立法人直销银行相比， 传统商业银行的直销银行为银行的下属二级 部门， 没有独立经营牌照， 典型代表银行为民生银行的直销银行、 兴业银行的直销银行和北 京银行的直销银行。民生银行、北京银行等 20 余家传统商业银行正积极申请直销银行经营 牌照。 独立法人直销银行以传统银行为申请主体， 民营资本持股不超过 30%， 截至 2019 年 9 月，具有独立法人直销银行牌照的银行仅有百信一家。独立法人直销银行通过“线上+线 下”相结合模式，为用户提供存款、支付、信贷、财富管理等金融服务。 （2） 民营互联网银行 民营互联网银行的运营主体多为互联网企业，注册资本为 20-45 亿元，依托于股东客 户资源，着力开展信贷金融产品以及供应链金融产品服务。截至 2019 年 9 月，民营互联网 银行共有 8 家。 在获客渠道层面， 部分民营互联网银行借助互联网股东的流量优势， 获得大 规模的基础用户。 以微众银行为例， 凭借腾讯的微信和 QQ 社交生态为基础， 微众银行聚焦 C 端个人消费者金融服务。 13 报告编码19RI0770 图 2-5 中国民营互联网银行概况，截至 2019 年 9 月 来源：头豹研究院编辑整理 纵观民营互联网银行资产规模，微众银行与网商银行占据头部位置，2018 年微众银行 资产规模高达 2,200 亿元，网商银行资产规模为 959 亿元。 图 2-6 中国民营互联网银行机构总资产规模，2018 年 leadleo/pdfcore/show?id=5f9b7d062d5b87c723f999d1 来源：各民营互联网银行机构 2018 年年报，头豹研究院编辑整理 2.3.3 中国互联网银行行业产业链下游分析 （1） 企业用户 受限于传统的信贷模式， 小微企业缺乏抵押物、 抗风险能力弱以及缺乏信用记录等劣势 导致其难以获得信贷机会。 而互联网银行通过大数据、 人工智能等技术对小微企业生产经营 14 报告编码19RI0770 数据进行分析， 挖掘企业用户画像， 提炼有价值的信用数据。 互联网银行基于企业用户的资 金流、信息流等真实贸易记录，为企业用户匹配合适的信贷产品。截至 2018 年，微众银行 服务的 34 万户小微企业中， 66%企业用户首次获得银行贷款， 且 77%企业用户年营业收入 低于 1,000 万元。 （2） 个人用户 截至 2018 年底，互联网银行服务的个人用户年龄在 26-35 岁的占比达 55.7%。互联 网银行的业务定位为为用户提供方便、快捷的金融服务，减少银行用户办理业务排队时间， 与当代年轻用户追求简单、 方便的需求契合， 因此年轻用户对互联网银行的金融产品接受能 力较高。 图 2-7 中国互联网银行个人用户年龄结构，2018 年 来源：头豹研究院编辑整理 2.4 中国民营互联网银行行业市场规模 2014 年 12 月微众银行的成立标志着民营互联网银行诞生， 2015 年成立的网商银行是 中国第二家民营互联网银行。2015 年中国民营互联网银行行业资产规模为 398.7 亿元。自 2016 年始，各大互联网企业以及部分传统零售巨头相继成立民营互联网银行，开展普惠金 融与供应链金融业务，开拓企业业务模式。2018 年，中国民营互联网银行共计 8 家，资产 规模高达 4,445.2 亿元。2015 至 2018 年期间，中国民营互联网银行行业资产规模年均复 合增长率为 123.4%。伴随互联网银行持续创新信贷产品、存款产品以及拓展与同业银行的 15 报告编码19RI0770 合作模式， 互联网银行资产规模将有望持续扩容， 预计至 2023 年中国民营互联网银行资产 规模将突破 2 万亿元。 图 2-8 中国民营互联网银行行业资产规模，2015-2023 年预测 来源：头豹研究院编辑整理 自 2016 年始，政府相继出台中国银监会办公厅关于 2016 年推进普惠金融发展工作 的指导意见 、 关于进一步深化小微企业金融服务的意见等与普惠金融相关的利好政策， 利于互联网银行基于互联网、 大数据、 云计算等新兴技术为用户提供高效与便捷的金融服务， 且其多以信用为授信条件，吸引众多小微企业、 “三农”客户购买信贷产品。2016 年中国民 营互联网银行行业营收规模为 50.9 亿元。以大数据、人工智能等技术为代表的金融科技日 渐成熟与完善，不断与互联网银行业务深度融合发展，助力互联网银行挖掘出行、居住、学 习等场景下用户的金融需求， 革新金融服务产品， 为用户提供优质的存款、 信贷等金融产品。 2018 年中国民营互联网银行行业营收规模为 193.8 亿元。2015 至 2018 年期间，中国民 营互联网银行营收规模年均复合增长率为 91.7%。 在金融科技持续助力下，民营互联网银行将不断提升精准化与智能化的风险控制能力， 降低普惠金融的不良贷款率。 此外， 民营互联网银行强化与外部企业合作， 以开放形式接入 不同用户场景，深耕用户需求及触达更多用户，中国互联网银行市场规模将有望持续扩容， 16 报告编码19RI0770 预计至 2023 年中国民营互联网银行行业营收规模将增长至 1,296.3 亿元。 图 2-9 中国民营互联网银行行业市场规模（按营收额计） ，2015-2023 年预测 来源：头豹研究院编辑整理 17 报告编码19RI0770 3 中国互联网银行行业驱动因素 3.1 金融科技赋能，优化互联网银行金融服务品质 以大数据、 人工智能、 云计算等技术为代表的金融科技技术不断取得突破， 大幅度优化 金融行业的服务品质， 提升用户体验。 互联网银行基于海量用户数据， 以大数据技术深度挖 掘更加贴近用户所需的场景金融服务。 互联网银行借助人脸识别、 自然语言处理等人工智能 技术开发远程身份认证、7*24 小时智能客服等产品，为用户提供高效、便捷的金融服务。 互联网银行凭借云计算技术，构筑分布式架构，降低运维成本，加速产品的快速迭代创新。 图 3-1 金融科技赋能互联网银行平台 来源：头豹研究院编辑整理 （1） 大数据技术助力互联网银行实现精准金融服务 互联网银行通过大数据技术对用户的社交媒体数据、 浏览器日志、 文本数据等类型数据 集进行采集、统计分析、建模分析与模型预测，分析与挖掘用户金融服务需求，直观呈现用 户画像。 互联网银行基于用户画像进行个性化金融产品设计与推送， 实现精准金融服务。 例 如网商银行通过大数据技术自动分析与判断小微企业的贷款需求画像， 为用户提供精准的贷 款产品，截至 2018 年网商银行的小微贷款产品累计服务超过 1,200 万户。 18 报告编码19RI0770 图 3-2 互联网银行的用户画像建模流程 来源：头豹研究院编辑整理 （2） 云计算技术加持，提升互联网银行资源利用效率 云计算是一种可根据业务需求进行灵活配置的计算资源共享网络模式。 云计算具有资源 高效聚合与分享、 多方协同的特征， 互联网银行可通过云计算技术整合互联网银行产业链各 方参与者所拥有的各类型数据资源，包括用户账号信息、金融产品信息、业务经营数据等。 互联网银行借助云计算技术构建云计算平台，实现资源集中化和提高资源利用率，降低 IT 投资成本。 例如微众银行推出的 “银行分布式架构” 使得账户运营维护成本下降 45%， 2018 年每个账户的 IT 运营维护成本为 3.6 元/年，远低于传统银行的户均成本 20-100 元/年。 （3） 人工智能技术提高互联网银行服务能力 以深度学习、 机器学习、 自然语言处理、 智能客服等为代表的人工智能技术与产品已广 泛应用于互联网银行的用户咨询服务、 用户贷款审核等业务流程中， 大幅提升互联网银行的 运营效率，提高服务品质。 智能客服 智能客服是基于深度学习和自然语言处理技术实现自动问答对话的机器人。 智能客服可 19 报告编码19RI0770 结合用户输入的文字或语音进行识别与理解， 向用户提供即问即答的业务咨询、 产品介绍等 互动服务。 其次， 若用户对智能客服的回答不满意或智能客服无法回应问题时， 智能客服会 向用户提供人工在线客服选择窗口， 减少用户在线咨询等候时间， 提升用户咨询满意度。 例 如微众银行推出的“微金小云” ，基于亿级的聊天信息量，通过人工智能的深度学习模型训 练及机器翻译技术回答用户问题。微众银行的“微金小云”可回复 98%的用户咨询，在满 足用户高效金融服务需求外，还可节约人工客服成本。 智能贷款 智能贷款指将人工智能技术应用于贷款业务的贷前、 贷中与贷后全流程， 实现贷款模式 中的渠道管理、反欺诈、核对身份、风险评估等方面的高度智能化。人工智能技术的应用， 推动互联网银行的贷款申请流程简化 60%以上，将小额贷款时效缩短至 3-5 分钟，大幅提 升贷款业务效率，优化用户贷款体验。例如网商银行推出“3 分钟申贷、1 秒钟放款、零人 工参与”的“310”全流程线上贷款模式；在新网银行的贷款业务中，99.6%业务由线上机 器审批，仅有 0.4%的大额信贷和可疑交易需人工干预，线上机器单笔信贷审批时间平均仅 需 43 秒，日批核贷款峰值超过 33 万单。 3.2 互联网银行助力普惠金融发展 小微企业、 农民以及城镇低收入人群是普惠金融的重要服务对象， 该群体由于收入来源 不稳定、征信数据缺失等因素，难以在传统金融机构中获得信贷机会或者是信贷成本较高， 陷入“融资难、融资贵”困境。在普惠金融场景中，用户群体信贷具有“短期、小额、高频 和紧急” 特征。 传统信贷的运营模式难以满足普惠金融用户群体的需求。 而互联网银行以互 联网、 大数据、 人工智能等为核心技术手段， 以在线化与自动化产品为用户提供高效的产品 与服务，能契合普惠金融用户群体的信贷需求。例如，微众银行于 2017 年上线服务小微企 业的对公流动资金贷款产品 “微业贷” ， 通过运用微众银行的互联网技术和大数据风控技术， 20 报告编码19RI0770 小微企业用户从申请到提款全部在线完成且无需抵质押与提交纸质材料， 实现小微企业远程 借贷；新网银行针对小微企业、农民等用户提供“7*24”在线申请的金融服务，且放贷速度 可达到秒级，大幅降低用户申贷的时间成本。 从在线化层面看， 互联网银行平台可 “7*24” 小时在线， 并且以互联网技术作为信息传 递的核心手段，具有不受空间限制的优势，及时响应普惠金融场景下用户群体的“紧急”信 贷服务需求。 从自动化层面看，互联网银行平台借助人脸识别、大数据风控、智能客服等高新技术， 促进个人信息核验、 第三方欺诈识别和个人信息核验等业务流程全面趋向智能化决策， 降低 人工成本投入。此外，部分互联网银行以“联合模式”与传统银行合作，获取成本较低的资 金，进一步降低普惠金融对象的产品贷款利率，缓解普惠金融对象的“融资贵”问题。 截至 2017 年底，中国小微企业共有 2,800 万家，小微企业融资缺口高达 1.9 万亿美 元， 小微企业的融资需求极大。 伴随互联网银行的风控能力以及便捷程度不断提升， 将激发 小微企业选择互联网银行信贷产品，助力互联网银行快速发展。以华通银行为例，2018 年 华通银行向小微企业发放贷款 1.7 亿元， 其中普惠型小微企业贷款为 1.0 亿元， 占比 58.8%。 21 报告编码19RI0770 22 报告编码19RI0770 4 中国互联网银行行业制约因素 4.1 互联网银行机构账户功能受限，客户存款规模低 2015 年 12 月央行出台的关于改进个人银行账户服务加强账户管理的通知中，明 确银行账户分为类、 类和类账户三种。 类银行账户的开通要求用户在现场渠道开户， 类和类账户可在线远程完成。 其中类和类账户不能独立存在， 需用户开通类账户 方可开通。 互联网银行通过在线远程开设存款账户， 属于类和类账户， 账户功能与限额 具有局限性。 图 4-1 中国个人银行账户类型 来源：头豹研究院编辑整理 互联网银行的用户银行账号功能受限，用户存储规模较低。2018 年微众银行吸收客户 存款金额为 1,544.8 亿元， 网商银行吸收客户存款为 429.8 亿元。 而传统银行以招商银行和 交通银行为例，2018 年招商银行吸收客户存款总额为 44,006.7 亿元，交通银行吸收客户 存款总额 39,441 亿元。与传统银行相比，互联网银行的吸收客户存储能力较弱。尽管互联 网银行根据不同的存储产品调整存款利息， 例如微众银行推出阶梯式利率存款产品 （包括大 额存单、智能存款、定期存款） ，但其吸收存款规模仍较低。 4.2 互联网银行机构的信用风险增加 互联网银行的服务客户群体是传统银行机构难以覆盖的长尾用户， 其抵押担保资质较弱， 且收入稳定性不强，抗风险能力较低。同时，部分小微企业或个人用户尚无信贷记录，仅依 23 报告编码19RI0770 靠其在淘宝、天猫、微信、QQ 等互联网平台中的行为数据进行信用风险评估，将导致互联 网银行机构的信贷经营风险提高。 此外， 小微企业存在财务制度不健全以及偿还能力弱等诸多问题。 在财务制度建设层面， 多数小微企业没有聘请专职的财务人员对企业财务进行科学管理，财务管理水平较为落后， 小微企业对现金管理不足。在经营层面，受经济下行、监管趋严等影响，小微企业盈利空间