银行经营价值已被认识，品牌价值正被挖掘，数据价值常被忽略。（1）传统银行以直面客户的展业模式建立信任并积累数据，但在旧展业模式下，数据资源难以开放，数据资产被封印；（2）商业银行数字化过程中有可能实现数据资源到数据资产的转变，这将引起对银行价值的重估，即总价值=牌照价值+经营价值+品牌价值+“数据价值”。

 

引入梅特卡夫定律，评价数据价值。（1）梅特卡夫定律(Metcalfe’s Law)是互联网和数据经济学的元定律：数据价值与数据变现能力、行业地位、用户数和用户距离正相关，其中用户数为王（平方乃至指数级影响），当用户数突破网络节点阀值后，数据价值将爆发式增长。（2）量化依据：基于该定律对不同纬度进行赋值，可以近似对不同行业和主体的数据价值进行比较。

 

银行有数，基于梅特卡夫定律评价银行的数据价值。（1）用户维度：银行服务客户包括个人（C端）/企业（B端）/同业（F端）/政府（G端）等类型的客户。（2）数据价值系数体现三方面：市场规模S：即银行市场地位以及形成的品牌价值，银行在市场中地位越高，越能赢家通吃；价值变现P：即银行的产品丰富程度，这体现了对用户需求的挖掘；用户流量E：入口流量越活跃带来潜在用户越多。（3）由于个人/企业/同业/政府等不同客户的获客方式/服务场景/标准化要求等各有不同，本文分类评价。 

 

基于梅特卡夫定律，只要有合适赋值，银行之间，银行与其他金融子行业/产业均可以进行数据价值比较。仅从C端评估，银行（得分7.37，下同）>互联网（7.36）>券商（2.7）>基金（2.47）。仅从最可比的零售客户维度看，商业银行数据价值与互联网龙头不相伯仲，显著高于证券和公募基金。考虑到还有更占信任度主导的B端/F端/G端客户沉淀，商业银行数据价值显著被低估。

 

从C端客户数据价值看：（1）互联网龙头优势在于基于高频场景挖掘用户需求，但客户信任度偏弱，长钱难沉淀。重叠使用支付宝与工商银行APP月活客户仅占支付宝月活客户12%，占工行APP月活客户约95%。（2）券商传统用经纪业务引流，以交易性数据沉淀为主，但随着财富管理业务加强，客户也正由中高频交易转向长期资管，数据价值在提升。股票交易场景用户粘性强，重点体现在，股票交易APP人均单日停留时长在20分钟以上，而投资理财/网上银行/支付结算APP人均单日停留时长在10分钟下。（3）公募基金数据的认识需要投顾模式配合。公募基金早期缺乏独立销售渠道，随着直销渠道完善，数据价值构建刚起步。从海外经验看，公募基金数据价值被重视得益于独立投资顾问的崛起，长钱在资管账户中沉淀使中高净值客户的数据价值想象力打开。

 

 

数据价值

正文：

 

商业银行数字化过程中有可能实现数据资源到数据资产的转变，这将引起对银行价值的重估，即总价值=牌照价值+经营价值+品牌价值+“数据价值”。在上篇（《天枢篇：数据的价值在哪里?—“云上银行”系列之一》）我们讨论了数据资产产生的三个基础。数字经济的三个基础定理反映在银行经营中，体现为一是银行有数，通过相关业务持续积累用户和数据；二是数据可信，重视场景安全和机构信任；三是体系赋能，数字化转型构建直面客户需求的数字化解决方案。本篇中，我们进一步从梅特卡夫定律的逻辑出发，推演银行数据价值理解框架，并在同一评价体系中比较不同行业的数据价值。

 

一. 梅特卡夫定律—计量数据价值的“指南针”

 

网络效应是数字时代企业重要价值评价维度。网络效应指一个产品或服务的用户越多，价值越大。这个产品或服务的价值对一个潜在用户的效用随着规模而提升，呈现边际效用递增[1]。网络效应在互联网企业中体现尤为明显，许多互联网企业在发展初期大规模持续“烧钱”快速迭代产品，营销客户吸收流量，扩张市场份额，为了当数据积累到一定程度后形成网络效应，构筑业务壁垒。

 

作为互联网元定律之一，梅特卡夫定律(Metcalfe’s Law)可以用来解释乃至计量网络数据价值。根据该定理的直觉意义，网络价值在于节点的连接，即节点越多，潜在的节点连接就越多。以节点数量为N为例，与其他节点的连接数可能是N·(N-1)，那么该连接将达到N2的数量级。网络价值重点在于接入的用户数量：用户数量增加带来的网络价值将成指数倍增长。

大型银行通过业务服务将客户连结形成网络效应。传统商业银行基于业务和产品通过自身渠道服务客户，形成数据网络。截至2021年7月末，商业银行总资产规模约272万亿元，其中国有行+股份制商业银行总资产占比近70%，形成规模效应。

 

银行的网络价值由用户数和价值系数两部分构成。

 

用户方面，银行服务客户包括个人（C端）、企业（B端）、同业（F端）、政府（G端）四种类型的客户。不同类型的客户在银行中由不同业务条线进行对接：个人客户、公司客户、金融同业客户、政府客户分别对接零售金融条线、公司金融条线、投行与金融市场条线、机构客户（大客户）部门。

 

价值系数上，银行数据价值系数体现在三个方面： 

 

（1）市场规模S：代表银行的市场地位以及形成的品牌价值，银行在市场中地位越高，享受“马太效应”，体现在变现能力越强，数据资产估值越高；

 

（2）价值变现P：代表银行对用户需求的挖掘程度和匹配满足程度，包括对不同类型用户提供服务种类以及相应的业务规模；

 

（3）用户流量E：入口流量越活跃，带来的潜在活跃用户越多，带来增量用户。

 

具体将四个度量维度进行细化，不同度量维度选取定量或定性的具体考虑因素，形成具体评价指标。我们选取A股上市国有大行及股份制银行2020年的数据，带入评价体系进行计量比较。

 

二. 基于C端/B端/F端/G端分类评估银行客户的生态

 

个人、企业、同业、政府四种类型的客户的获客方式、服务场景、业务产品、评价维度各有不同，以下基于不同类型客户及相关业务进行分类评价：

 

个人客户C端：

 

用户入口：沉淀个人用户基数效应大，完善导流入口场景搭建。在我国以间接融资体系为主的融资结构中，银行是个人金融活动中心场所。过去个人金融服务主要通过银行网点渠道提供。在数字化科技进步背景下，个人金融服务的阵地向移动端转移，在新的场景中形成更多样的个人金融需求。一方面，银行搭建自己平台，手机银行APP入口是银行服务线上客户主要端口。经统计，2020年末大型银行及部分股份制银行APP入口积累的个人客户存量已经过亿；但是用户活跃度有限，2020年手机银行MAU约是积累个人存量客户25%左右。另一方面，银行金融服务嵌入不同需求场景，这要求银行平台是一个开放的生态，既要本身是一个开放API平台，又要将产品与服务放入第三方平台和设备。

价值变现：以客户为中心提供综合金融服务。银行传统基于产品、渠道、资产规模等划分个人客户，再分类提供给服务。理解个人客户需求是金融服务业发展的基础，基于不同场景划分客群可以更好理解客户需求，从而提供同类型服务，降低成本的同时提高客户粘性。针对不同类型客群搭建合适的产品和场景，发挥个人客户的规模效应，实现价值转化。例如，针对小镇青年、在校学生、城市白领、银发群体等客群聚集场景切入，抓住群体可信诉求，提供金融产品和服务。

市场地位：口碑聚集起IP效应成为银行业务护城河。梅特卡夫定律也说明在前期积累用户的过程中产生的网络效应小于投入成本。零售用户的金融服务场景搭建，流量入口的完善以及配套平台的磨合需要时间沉淀，用户积累的过程既是触发网络效应，同时也在累积市场声望，形成品牌。

企业客户B端：

 

用户入口：长期业务往来积累客户信任。企业客户需求较个人用户更为非标和复杂，能够提供低融资成本、快速资金结算等业务的银行长期累积客户信任保持用户粘性。截至2020年末，工商银行、农业银行企业客户超过500万户。

价值变现：切入企业经营场景链条。企业客户的金融需求重点是降低综合融资成本、提高资金使用效率，难点是银行与企业实际经营概况存在信息不对称。提升企业客户价值变现通过切入企业经营场景链条，抓住不同场景下客户痛点提供针对产品和服务。如以提升产业链支付清算效率为诉求，快捷的支付服务系统成为连接上下游企业链正常运行的资金枢纽。通过支付系统企业流转行为向银行提供较真实业务数据，帮助降低信用风险。

 

市场地位：银行成为供应链中的一环。针对与不同企业合作，大型企业在市场中产业中客户集中，议价能力强，深入合作搭建平台系统成为细分产业链中一环；小型企业业务流程不健全，业务发展不确定性强，需要银行围绕业务场景率先了解建立平台和服务。 

同业客户F端：

 

同业合作在向平台化进化。单一经营存在痛点，故同业之间需根据自身资源禀赋、监管要求的差异进行交易互助，这是同业合作的基础。同业客户间的合作从初期资产、产品、项目模式在向平台发展。基于科技数据力量支撑，银行搭建同业平台输出包括金融市场业务、财富管理业务、金融科技服务，从而形成完整金融同业生态圈。截至2020年末，已有11家银行成立金融科技子公司，科技子公司整体从提供科技系统出发，在服务母行基础上向同业提供银行金融业务解决方案。

 

政府客户G端：

 

对政府客户的服务有助于树立银行品牌形象和社会责任，带来间接收益。政府业务活动深入社会经济活动各方面，银行坚持落实国家战略、业务依法合规、承担社会责任，将相关金融服务纳入政务场景，拓展业务和用户。

以上我们从引流方式、变现维度、市场价值来比较个人、企业、同业、政府四种类型客群下银行的数据价值。 

 

计算过程：（1）确定四个维度的指标权重分配；（2）将各指标数据进行标准化处理，最高分为10；（3）根据公式“V=S∙P∙E∙N^2”计算每家机构的数据价值V，为了方便对比，将计算结果同比例缩小到1-10的数值范围；（4）将四种客户类型的得分加总得到综合得分，并以此为基础进行排序。最终计算结果图下表所示。

在分析具体结果时，由于数据均作过多次处理，机构间的相对排名更有分析价值。个人客户角度：四大行客户数据基础规模最大，得分为前排最高，近年通过科技通过搭建平台场景的招商银行、平安银行等个人客户数据价值也靠前。企业客户角度，客户资源丰富的建行、工行、农行、中行排名靠前。同业客户角度，经过长期业务积累和科技支持的相关银行逐步形成同业生态圈。在政府客户角度，大型银行在承担更多社会责任的同时和政府客户业务往来密切。

 

三. 行业间的数据价值比较：基于C端价值的测算

 

基于梅特卡夫定律，只要有合适赋值，银行之间，银行与其他金融子行业/产业均可以进行数据价值比较。从最可比的零售客户维度看，商业银行数据价值与互联网龙头不相伯仲，显著高于证券和公募基金。考虑到还有更占信任度主导的B端/F端/G端客户沉淀，商业银行数据价值显著被低估。具体计算框架：（1）基于根据公式“V=S∙P∙E∙N^2”评估四个行业的数据价值V，将四个行业不同维度的具体情况进行评分后做标准化处理，最高分为10；为了方便对比，将计算结果同比例缩小到1-10的数值范围。

 

具体来看：

 

互联网企业：基于场景挖掘用户需求

 

用户数量：从线上移动端月活客户这一维度比较，互联网头部企业月活客户近8万亿，而银行线上月活客户在万亿级别上下，线上用户累积仍有空间。

 

流量入口：基于场景挖掘不用客群需求。以支付宝平台为例，支付宝APP以支付为切口嵌入出行、餐饮、娱乐、生活缴费、公益、网购等多种场景进行获客，流量导入更为广泛。根据Quest Mobile统计，重叠使用支付宝与工商银行APP月活客户仅占支付宝月活客户12%，占工行APP月活客户约95%。

 

价值变现：由于服务场景从支付切入，以支付宝为代表的头部互联网企业的金融服务业务属于普惠大众性业务，面向普罗大众提供如支付、流动性管理理财、消费类贷款等业务。相关业务依靠已搭建好的平台和场景可以快速上量形成网络效应。银行在大众客户的相关服务的数据化场景建设和渠道搭建处于积累的过程，但在私人银行客户服务上存有核心竞争力。

 

行业地位：占据基础服务领域的市场占有率。支付宝、腾讯金融科技在第三方支付平台的市场占有率超过90%。

 

券商：经纪业务引流，财富管理业务变现

 

用户数量：从用户场景MAU来看，支付>综合金融（银行手机APP）>股票交易。

 

流量入口：线上股票交易业务粘性强。即使不是在市场过热阶段，股票交易APP日活用户每日停留时间高于支付结算、网上银行等场景。根据Quest Mobile统计，在2019年股票交易APP人均单日停留时长在20分钟以上，投资理财、网上银行、支付结算APP人均单日停留时长在10分钟以下。

 

价值变现：股票经纪业务佣金率持续下滑，更多起到引流作用。针对个人客户，券商近年发力点转移至财富管理业务。一是面向大众代销金融产品，但是在渠道集中度、客户基础上不占优势，截至2021年2季度末，前100家销售机构的非货币基金销售规模保有量中券商系占比约10%；二是向从股票经纪业务中筛选出的高风险偏好的高净值客户提供金融理财服务。截至2020年末，券商头部机构中金公司、中信证券财务管理业务人均AUM高于50万元。

 

行业地位：通过非金融服务拓展业务占有率。在股票交易过程中，查看上市公司咨询、了解市场行情变化等金融业务的使用频率高于真正进行交易功能的使用频率。头部互联网券商前期通过非金融服务增加用户沉淀。

 

公募基金：对公募基金数据的认识需要投顾模式配合。 

 

用户数量：基民数量>股民数量。从中国证券业协会最新公布的公募基金投资者调查报告数据来看，2019年末我国公募基金场外投资人账户约6亿个，是同期A股股票账户数量的3.8倍。

 

流量入口：基金公司直销渠道对口机构资金，零售客户渠道以商业银行和第三方销售机构为主。基金公司直销渠道以债基和货基为主，股票型基金中直销渠道保有量约20%，考虑直销渠道以机构客户为主。剔除直销渠道后，商业银行和第三方销售机构渠道保有量占比约80%。零售客户渠道主动权目前并不由公募基金本身主导，公募基金直销渠道在逐步搭建完善。

 

价值变现&行业地位：公募基金收入结构由规模、管理费率、超额收益分成、投资顾问收入等组成。从国内外头部基金公司奠定行业地位的发展历程来看，其中主要途径是提高AUM规模，提升管理费率及超额收益，降低运营成本。具体而言，扩大AUM同时提高产品管理费率:这要求机构大规模提升主动管理尤其是权益类产品规模，但这也要求更高成本投入，如提升对销售渠道和管理人的激励。扩大AUM同时降低运营成本。这要求机构大量发行被动类产品，提高管理费率并降低成本率。机构以权益等主动类产品为主，同时谋求投研体系“工厂化”，降低管理人议价力[2]。

 

注：

[1]网络效应解释引用《云银行》中国金融出版社。

[2]相关详细内容可参考《兴业研究报告：破解“不可能三角”：理财子公司可以向公募基金学什么？————“银行进权益”系列报告之十五》