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近日，首批5傢民營銀行2016年年度報告相繼出爐。數據顯示，首批5傢民營銀行2016年業績增長迅猛，均實現盈利。
根據中商產業研究院的數據顯示，2017年6月，全國共有15傢民營銀行核名，1月至6月，民營銀行核名總數共計68傢。目前，已經開業的民營銀行共有15傢，遼寧振興銀行和安徽新安銀行分別於去年12月和11月獲批，目前均未開業。
均實現盈利
自2014年民營銀行開始試點，首批設立深圳前海微眾銀行、上海華瑞銀行、天津金城銀行、溫州民商銀行和浙江網商銀行，並於2015年相繼開業。
從年報數據看，網商銀行營業收入最多，為26.36億元；微眾銀行凈利潤最高，為4.01億元；華瑞銀行凈利潤增幅最大，達3213%。
從5傢民營銀行收入構成來看，微眾銀行和上海華瑞銀行的非息收入占比較高，分別達25.07%和28.29%，網商銀行、天津金城銀行和溫州民商銀行的非息收入占比分別為8.8%、10%和16.4%。
從年報公佈的不良率來看，除網商銀行未公佈不良率外，其餘不良率均低於0.4%，其中溫州民商銀行和華瑞銀行不良率為0。此外，金城銀行為0.01%，微眾銀行為0.32%。而銀監會在今年發佈的數據顯示，2016年四季度末，商業銀行不良貸款率為1.74%。
在業內看來，民營銀行實現盈利的重要原因之一，就是信貸類產品的表現搶眼。包括微眾銀行的微粒貸、網商銀行的網商貸等均業績不俗。
以微粒貸為例，截至2017年5月15日（微粒貸上線兩周年），微粒貸累積發放貸款總金額3600億元，總筆數4400萬筆，筆均放款8200元，最高貸款日規模20億元，最高日貸款筆數20萬筆。主動授信客戶數約9800萬，覆蓋城市567個，開通激活用戶2200萬。
不過，在蘇寧金融研究院互聯網金融中心主任薛洪言看來，除瞭信貸類產品外，其他存款產品、同業理財產品等則缺少特色。“如智能存款產品，由於利率低於寶寶類貨基，其吸引力有限；理財類產品，以代銷同業理財為主，與互金理財產品相比，收益率較低，也缺乏特色；其他一些主要針對B端的結算類產品，市場影響也有限。”薛洪言直言。
互聯網基因顯優勢
對於一直備受關註的民營銀行差異化發展，早在2015年6月公佈的《關於促進民營銀行發展的指導意見》就明確要求，“民營銀行應當確立科學發展方向，明確差異化發展戰略，制定切實可行的經營方針，發揮比較優勢，堅持特色經營，與現有商業銀行實現互補發展，錯位競爭。”
薛洪言認為，差異化定位是民營銀行立身之本。
目前來看，已經開業的幾傢民營銀行，尤其是已經具體開展業務的第一批次幾傢銀行，其產品定位均有著鮮明的特色。微眾銀行主打微粒貸，是一款消費金融產品，依托微信和QQ兩大流量入口，創新銀行同業聯合放貸模式，發展迅速，已經成長為銀行系消費金融的明星產品。網商銀行主打網商貸，是一款面向電商平臺小微客戶的貸款類產品，依托支付寶和淘寶的流量入口，與螞蟻小貸的螞蟻借唄互補發展、相輔相成，也有不錯的發展。華瑞銀行主打自貿區業務和科創業務；金城銀行主打對公業務，推出特色產品政采貸和退稅貸；民商銀行則依托浙江民營經濟，主打小微企業融資業務。
不難看出，在差異化競爭之路上，主打人工智能、金融科技的，擁有互聯網基因的民營銀行表現更為突出，其代表即是微眾銀行和網商銀行。年報數據顯示，微眾銀行2016年實現凈利潤4.01億元、網商銀行2016年凈利潤為3.15億元。
“互聯網銀行，需要符合互聯網的玩法。互聯網的世界是平的，不比大小，隻比誰能更便捷地觸達潛在用戶。因此，場景與入口，依舊是必爭之地。”薛洪言分析稱，大的場景與入口，比如電商場景、社交場景等，已經被互聯網巨頭占據。
業內人士也認為，網商銀行和微眾銀行獨特的互聯網優勢不言而喻，其擁有基礎場景、入口和大數據，並將這些數據進行處理用於征信、授信，優勢較其他民營銀行更為明顯。
“智能金融”成發力點
對於民營銀行的未來發展，薛洪言認為，科技投入極其重要。“隨著金融科技成為金融業務尤其是互聯網金融業務的主要驅動力，無論機構的市場定位和客群定位如何獨特，均要以優異而自主的科技能力為前提。這種科技能力，既體現為核心系統與各業務系統的建設迭代，也體現為數據基礎和基於數據的各類業務的智能化升級。”
以微眾銀行為例，年報顯示，截至2016年末，其已建成94個關鍵系統、452個子系二手餐飲設備收購統。
“民營銀行可以根據自身優勢和特長，有效融合AI（人工智台中二手餐飲設備估價能）等金融科技，尋求新的發展。”開鑫金服總經理周治翰說。
事實上，人工智能等高新科技在金融領域的運用也獲得瞭國傢層面的支持。7月20日，國務院印發《新一代人工智能發展規劃》，提出要加快推進產業智能化升級，“智二手設備買賣能金融”是發力的重點之一。
“‘智能金融’概念的提出會讓包括民營銀行在內的傳統金融機構轉型發展之路更加多元、清晰。”周治翰認為，金融的本質是風險控制，需要管理者在保證用戶需求的同時對風險進行有效管控。人工智能等科技與金融的有效結合對如何進行風險管控或許會帶來有效的解決方案。隨著大數據的深度嵌入，系統在收集足夠的數據時能夠幫助企業做出更好的定價，準確的覆蓋風險；同樣，大數據、人工智能等在反欺詐、系統架構等方面的應用，也有利於降低企業的信用風險和欺詐風險。
中國人民大學重陽金融研究院客座研究員董希淼認為，民營銀行應根據自身業務定位制定不同的風險偏好策略，對不同的客戶群體要實施不同的風險偏好指標。而在有效防范風險的前提下，監管部門應推進並不斷完善差異化監管措施，如落實和細化差別化的不良貸款容忍度政策，對小微不良貸款單列考核。
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