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商業(yè)銀行的利差收入主要包括對(duì)公存貸款與對(duì)私存貸款。考慮到我國(guó)目前對(duì)公存貸款業(yè)務(wù)缺乏行業(yè)參考對(duì)標(biāo)公司，另外我們?cè)谝郧暗奈恼轮幸灿貌┺哪Ｐ驼f(shuō)明中，商業(yè)銀行的對(duì)公業(yè)務(wù)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型只會(huì)導(dǎo)致更全面的市場(chǎng)化競(jìng)爭(zhēng)，導(dǎo)致邊際利潤(rùn)進(jìn)一步攤薄至零，比如最近某地的建行的線上銀票貼現(xiàn)利率已經(jīng)接近于2%；
因此對(duì)公存貸款業(yè)務(wù)不以對(duì)標(biāo)利差模型進(jìn)行測(cè)算，測(cè)算模型主要集中于對(duì)私存貸款業(yè)務(wù) 。
對(duì)私存貸款業(yè)務(wù)的利差規(guī)模仍處于高位，以2019年為例，國(guó)有六大銀行的對(duì)私存貸款利差平均為3.07%，所以“零售轉(zhuǎn)型”的動(dòng)力主要集中于此。
我們的測(cè)算模型是以一個(gè)假設(shè)為主要結(jié)構(gòu)，即如果騰訊是銀行，其對(duì)私交易規(guī)模沉淀將導(dǎo)致多大的利差收入規(guī)模與競(jìng)爭(zhēng)壓力效應(yīng) 。
我們選取國(guó)有六大行的2019年年末經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)，包括個(gè)人客戶規(guī)模、存款規(guī)模與定價(jià)情況，區(qū)分活期與定期情況。對(duì)標(biāo)騰訊以后，對(duì)部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)算調(diào)整。最終是以騰訊的客戶數(shù)情況，反向測(cè)算可以產(chǎn)生的對(duì)私存款規(guī)模、定價(jià)與利潤(rùn)結(jié)構(gòu)，進(jìn)一步說(shuō)明商業(yè)銀行的預(yù)期調(diào)整量化壓力。
對(duì)標(biāo)中間業(yè)務(wù)模型
中間業(yè)務(wù)的量化測(cè)算因?yàn)槿狈y(tǒng)一標(biāo)尺實(shí)際不利于對(duì)標(biāo)展開，但是從信息量的角度來(lái)看，中間業(yè)務(wù)本身是提供信息服務(wù)的渠道手續(xù)費(fèi)收入。
將所有涉及參數(shù)調(diào)整為無(wú)量綱以后，理論上就可以用于闡述產(chǎn)生的信息量情況下的中間業(yè)務(wù)拓展情況。
我們針對(duì)銀行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的研究中，一直是缺乏合適的對(duì)標(biāo)參考企業(yè) 。無(wú)論是國(guó)外銀行還是國(guó)內(nèi)銀行，面臨的數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有較為一致的新渠道現(xiàn)象；另外，國(guó)內(nèi)銀行與國(guó)外銀行面臨的市場(chǎng)文化與市場(chǎng)監(jiān)管要求并不一致，直接的套用國(guó)外銀行的價(jià)值對(duì)標(biāo)可能并不完全具有參考性。
國(guó)內(nèi)銀行的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，本質(zhì)上實(shí)際上仍然是討論利潤(rùn)的價(jià)值生成，即利潤(rùn)的構(gòu)成過程中，信息本身具有的價(jià)值構(gòu)建占比與影響。
從更為抽象的哲學(xué)角度來(lái)看，我們可以認(rèn)為銀行的利潤(rùn)構(gòu)成是信息構(gòu)建的，信息是由相關(guān)具體參數(shù)（比如客戶參與量、市場(chǎng)參與規(guī)模等）進(jìn)一步構(gòu)建，增加信息這一抽象的定義模塊，即如下圖所示。

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如果用這種定義方法，理論上我們可以構(gòu)建另一個(gè)行業(yè)的對(duì)標(biāo)渠道，即將其它行業(yè)的企業(yè)也抽象為信息構(gòu)建，然后對(duì)標(biāo)兩種信息構(gòu)建的利潤(rùn)模型，如下圖所示。

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此次初級(jí)測(cè)算過程中，我們選取國(guó)有六大行和騰訊都有的幾個(gè)參數(shù)，分別是員工數(shù)、客戶數(shù)和業(yè)務(wù)費(fèi)用；無(wú)量綱構(gòu)建是以不同參數(shù)之間的比值做調(diào)整；信息量是以面積情況展示。
2對(duì)標(biāo)利潤(rùn)模型構(gòu)建與結(jié)果選取2019年年末國(guó)有六大行的相關(guān)報(bào)表數(shù)據(jù)展示如下，部分銀行相關(guān)數(shù)據(jù)并未展示，同時(shí)列舉騰訊涉及客戶數(shù)情況，是以2019年年報(bào)公示的微信活躍客戶數(shù) 。
2019年相關(guān)模型參數(shù)列舉（單位：億元）

文章插圖
客戶數(shù)初調(diào)整，保證統(tǒng)一口徑
根據(jù)2019年年報(bào)數(shù)據(jù)，有三家銀行是沒有公示客戶數(shù) 。我們從保證數(shù)據(jù)質(zhì)量出發(fā)，同時(shí)認(rèn)為貸款定價(jià)利率是與客戶規(guī)模反相關(guān)，即客戶數(shù)規(guī)模越大，貸款定價(jià)壓力導(dǎo)致定價(jià)越低，采用線性相關(guān)性計(jì)算（R2=0.577），對(duì)空白數(shù)據(jù)進(jìn)行補(bǔ)充。客戶數(shù)調(diào)整結(jié)果如下：
調(diào)整模塊一（單位：億）

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