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[新農開發股吧]“瘋狂的信用卡”降溫
是什么讓猛沖的銀行放慢發卡的狂熱步伐?新冠肺炎疫情影響下,信用卡業務受到的沖擊有多大?對銀行的創收影響大嗎?
發卡量明顯降溫 郵儲、中信例外
從累計發卡量規模看,工行、建行、中行、農行、交行、招行六家各自累計發卡量過億,國有大行仍然占據絕對優勢,但增速降幅不小。“巨無霸”工商銀行累計信用卡發卡量依然位居首位,截至2019年末達到1.59億張,比上年末增長5.3%。其次是建設銀行、中國銀行、農業銀行、交通銀行,分別達到1.33億張、1.25億張,1.2億張、1.2億張,共同點是增幅均放緩明顯,有的銀行累計發卡量增速下跌至個位數。招行沒有公布具體數字,但早在2017年招行累計發卡量就已經過億。
圖1:部分上市銀行信用卡累計發行情況
從新增發卡量上看,股份制銀行降溫較為明顯。例如,招行2019年新增發卡量(流通卡量)約為1100萬張,較2018年的新增發卡量下降1085萬張;光大銀行新增發卡1149.83萬張,較2018年下降約350萬張;平安銀行2019年新增發卡量1430萬張,較2018年下降307萬張。
不過,郵儲銀行和中信銀行是例外,2019年中信銀行信用卡累計發卡量達8332.50萬張,較上年末增長24.26%。郵儲銀行2019年末信用卡結存卡量為3110.07萬張,同比增長34.64%。此外,一些區域性銀行,由于基數較低,2019年信用卡業務仍處于擴張期。例如,盛京銀行信用卡累計發卡110.35萬張,較年初增加83.12萬張,增幅高達305.25%;鄭州銀行商鼎信用卡累計發卡量42.66萬張,比上年末增長53.67%。
招行2019年信用卡交易額稱冠 平安屈居第二
雖然發卡量踩剎車,但信用卡業務的創收能力勢頭不減。
年報數據顯示,2019年股份制銀行中,招行信用卡交易金額同比增長14.62%至4.34萬億元,一騎絕塵刷新紀錄;平安銀行信用卡交易額3.34萬億元,同比大增22.5%,追趕勢頭強勁。國有銀行中,工行和建行信用卡交易額超過3萬億元。
圖2:部分上市銀行信用卡交易量
從信用卡業務收入上看,招行實現信用卡收入799.88億元,其次是中信銀行,2019年信用卡收入605.09億元,比2019年年初增長31.47%;光大銀行為475.67億元,同比增長 21.84%。
圖3:部分上市銀行信用卡業務收入
信用卡貸款增長明顯 占比普遍下降
年報數據顯示,2019年多數銀行的信用卡貸款余額出現明顯增長,但其在總貸款中的占比卻普遍下降。
截至2019年末,國有銀行和股份制銀行的信用卡貸款余額較多。其中,建行信用卡貸款余額為7411.97億元,較上年末增長13.79%。其次是工行,信用卡貸款余額為6779.33億元,較上年末增加8.20%。股份制銀行中,招商信用卡貸款余額達6710.99億元,較上年末增加16.61%。此外,平安和中信的貸款余額均超5000億元。
圖4:部分上市銀行信用卡貸款及占比
從占比來看,截至2019年末,信用卡貸款在總貸款中占比最高的是平安銀行,但其占比較2018年相比下降0.4個百分點至23.30%。此外,占比超過10%的銀行還有招商、民生、光大和浦發,其中僅招商信用卡貸款占比小幅提升,其余三家均出現下降。
整體來看,上市銀行的信用卡貸款占比普遍下降。但少數近幾年才開始信用卡業務的銀行,例如青島銀行,其信用卡貸款余額及占比均出現明顯增長。
不良率攀升 疫情沖擊導致雪上加霜
前幾年意氣風發猛發卡,如今不得不直面“中年危機”。已披露的銀行年報數據顯示,2019年除上海和江蘇銀行信用卡不良率下降外,其他銀行全線上升,民生銀行信用卡2019年不良率達到2.48%。
圖5:部分上市銀行信用卡不良率及不良貸款余額
不良率攀升的背后是信用卡之前激進擴張留下的后遺癥,為了沖量,客戶資質下沉,必然帶來隱患。2018年現金貸、p2p等互聯網貸款風險的暴發,進一步傳導至信用卡行業,從而引發了行業性的風險上升。
雪上加霜的是,今年一季度新冠肺炎疫情的沖擊下,信用卡業務進一步承壓,不良率最為堪憂。
招商銀行行長田惠宇在業績會上坦言,“在疫情中,招商銀行所有業務里面,信用卡業務受到的影響是最大的。不僅僅是在交易量上,疫情更影響信用卡的資產質量。信用卡交易量、資產質量、信用卡透支短期內都出現比較明顯的下滑。”
平安銀行2020年一季報顯示,受疫情影響,一季度信用卡消費金額有所下滑,截至3月末,信用卡貸款余額5,158.63億元,較上年末下降4.5%;信用卡總交易金額7,771.64億元,同比下降3.0%。此外,受疫情導致的大面積停工停產影響,居民收入下降、消費需求收縮,信用卡不良率一季度出現上升,不良率為2.32%,上升0.66個百分點。
上市銀行年報折射出信用卡業務變局,這或許也將推動信用卡業務發展思維的轉變,從單純的追求規模擴張,轉變為更加注重精細管控風險,通過金融科技的線上化布局,充分挖掘場景,做深做透用戶體驗。
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