后疫情时期农商银行高质量发展的道与术

疫情发生以来，作为顺周期行业，银行业发展面临较大挑战。农商银行在管理体制、资金实力、风控体系、科技和人才储备等方面相对薄弱，面临的考验更加严峻。为实现高质量发展，农商银行必须正视困难，顺势而为，以时不我待的劲头补短板、强弱项，提质增效，方能在未来竞争中争取主动。

后疫情时期 农商银行面临空前挑战

当今世界处于百年未有之大变局，我国面临的内外部环境更加复杂多变。作为顺周期行业，我国银行业面临信贷投放乏力、资产质量压力加大和盈利能力下降的现实挑战，其中，农商银行面临的压力和挑战更为严峻。

信贷投放乏力。我国银行业信贷增长与房地产业关系密切，房地产贷款在我国各行业贷款中占比最高，房地产贷款增速对贷款增速具有关键作用（详见图一）。2017年以后，我国房地产业投资进入下行期，与房地产相关的贷款增速快速下滑，消费和制造业贷款增速尚不能弥补房地产下滑缺口，贷款增长乏力，同比增速放缓。银行同业竞争白热化，大中型银行业务重心向农村市场、小微客户群体下沉，农商银行面临前所未有的竞争压力。

图一：我国房地产贷款占比和增长示意图

（数据来源：Wind）

资产质量压力加大。企业贷款风险加大。疫情反复、房地产投资下滑和能源涨价等因素对相关企业主体，尤其是小微企业造成较大冲击。农商银行小微企业贷款占比高，受影响较大。个人消费和经营贷款风险加大。主要是由于经济增速放缓后，居民收入增速放缓，现金流紧张，不良多发。按揭贷款风险加大。受烂尾等因素影响，房贷断贷停贷等现象时有发生，风险也不容小觑。

净息差快速收窄，盈利能力亟待提升。近年来我国银行业息差收窄，农商银行净息差收窄最为严重。主要由于农商银行议价能力弱，利率往往跟随大行调整，贷款利率随之下调，但存款成本难降。截至2022年6月，与疫情前相比，农商银行净息差收窄75BP，是股份行的6.6倍。

图二：与疫情前相比，农商银行净息差收窄幅度最大

注：以上净息差数据为2022年6月底和2019年底数据之差；数据来源Wind。

实现高质量发展的道

有道者术能长久，无道者术必落空。如何在激烈的同业竞争中实现高质量发展，农商银行应当首先找准自己的发展道路，牢固树立以效益为中心的经营理念，坚守支农支小定位、走差异化特色化之路，走智慧银行之路，打造“小而美”的精品银行。

（一）树立以效益为核心的经营理念，走综合化经营之路。长期以来，银行追求规模效益。原因是，以往我国经济处于高增长期，社会平均利润率高，贷款利率高，息差高，银行长期处于躺赢的时代。然而，目前，我国进入高质量发展阶段，经济潜在增速放缓，社会平均利润率走低，贷款利率快速下降，息差收窄，银行利润率快速下滑。因此，今后，并非规模越大越好，而应树立利润导向。

1.推行综合化经营，全面增加营收能力。一方面，提升资金业务管理能力，充分挖掘资金业务增收潜力。目前，农商银行资金业务规模大、占比高，然而存在人员数量少、人才梯队建设不到位、投资和研究能力弱等现状，资金业务盈利能力尚有较大挖掘潜力。建议，农商银行可以在坚守服务实体经济的基础上，加强闲置资金管理，适度增加投研和交易人员数量，提高业务素质，适度激励，风险可控基础上赚取更多收益。另一方面，有序开展轻资产业务，逐步加大中间业务收入占比。从全球银行业发展趋势来看，我国轻资产业务发展还有很大空间。据统计，2018年全球1000大银行的非利息收入占营业收入的平均比重为40%，而我国非利息收入占比不到30%。农商银行点多面广、存量客户多，可以在风险防控的基础上，稳步开展并增加国际业务、贵金属业务、理财基金代销业务等规模，提高中间业务收入占比。

2.提高成本管控能力，全方位压缩经营成本。在资产荒的背景下，成本控制成为盈利的关键。降低存款利率，优化存款结构，降低存款成本。根据资产价格和他行存款利率，适度下调自身存款利率，降低三年及以上高成本存款占比，降低协理存款占比，降低存款综合成本。优化网点布局，降低租金成本。综合评估网点的战略意义和经济效益，进行机构撤并。优化用工结构，降低人员成本。采用“正式用工+劳务派遣用工”相结合的制度，对于一些对学历要求偏低的岗位（如综合柜员、营销助理），适度增加劳务派遣用工占比，降低用工要求和成本。

(二)找准自身定位，走本地化、特色化银行之路。与大行比，农商银行的优势在于，人熟地熟，业务简便快捷，风险容忍度较高，服务“三农”、新市民和中小微企业能力强。历史和现实经验也反复印证，农商银行对大额贷款的预警和处置能力弱，大额贷款的不良率和回收率较低，那些脱离“三农”和小微的农商银行，吃了贪大求洋的亏。因此，农商银行应立足当地，加强与地方政府沟通协调，积极融入到地方发展中，在“三农”、新市民、中小微企业等领域培育竞争优势，与大型银行保持错位竞争，制定有自身特色的发展战略，全面提升细分领域竞争力。

（三）加快数字化转型步伐，走智慧银行之路。农商银行应加大与互联网平台、金融科技公司等的战略合作，拓宽获客渠道，优化产品服务体系，提升信贷审批效率，提升贷后风险机控能力。要全面服务数字乡村经济转型，协同政府建立基础数据系统，推广基于大数据的普惠金融业务模式。要积极协助园区进行数字化转型和系统升级。加大资金和科技投入，为其研发更为高效的收款系统、营销系统和管理系统，实现银行和园区、专业市场的深入融合发展。加强与政府数据和系统的互联互通，推动政银全面深度融合。增加专门政务服务窗口，加大政银合作范围和深度。要全面提升网银功能和体验度。把网银打造成一个综合服务平台，提高功能性和便捷性。要优化办贷流程。贷款调查环节，借助政务大数据减少客户资料。合同签订环节，通过技术实现远程视频签订，让数据多跑路，客户少跑路。

实现高质量发展的术

术不明则道难行，要想让道得到全面实现，需要完善术。农商银行在确定正确道路的基础上，实现高质量发展，离不开科学合理的方法策略。

（一）实行职级并行，持续激发全员工作积极性。目前，多数农商银行面临管理人员能上不能下，基层员工、非管理岗位员工工作积极性不高、难管理的问题。原因是多方面的，个人认为，主要的原因是员工对职位和工资晋升预期较为迷茫。建议：一方面，要解决基层管理人员工作动力问题，建议完善能上能下的干部选拔任用机制。让能者上、庸者下，让干部队伍始终保持危机意识，才能让干部队伍脱离“舒适区”，拒绝“躺平”。另一方面，要解决非管理人员工作动力问题，建议实行职级并行，建立健全能进能退的多层级工资职级制度。设定多层级的职级提升和下调机制，让非管理岗位的员工在整个职业生涯中，可以不断通过工资职级的提升来增加收入。

（二）优化职能设置，增强精细化管理水平。与大行相比，农商银行在资产负债管理、产品研发和理财管理能力等方面存在明显短板，亟需弥补。

1.建立资产负债管理部门或团队，提高精细化管理水平。银行资产负债管理事关收益和风险大局，目前大部分农商银行尚没有专业部门或者团队开展资产负债研究和管理。建议：成立专门团队或者部门，进行宏观研究，统筹负债管理，合理确定存款和同业负债比例，科学开展存款定价和结构布局，努力降低存款成本；同时，合理规划资产结构，适度增加高收益资产配置，增加资产综合收益率。

2.建立产品研发部门或团队，提升产品研发能力。大部分农商银行缺乏专门的产品研发部门或者团队，拳头产品较少，产品更新换代慢，急需构建新的产品创新机制。要建立专业强大的产品研发队伍。提高产品市场调研能力，及时发现产品的短板，提高产品研发速度和更新换代频率。要提高线上产品占比。要加大线上贷款产品研发，利用政务、互联网公司大数据，积极研发纯线上贷款产品，提高办贷效率。要加大产业链金融研发力度。通过加强与汽车、大宗商品等产业主体对接，联合研发产品，提高产品的普惠面和专业性。

3.建立理财管理部门或团队，提升代客理财能力。受资管新规和理财管理运作能力不足等因素制约，不少农商银行退出理财业务，导致高端客户黏性下降、流失严重。长远来看，农商银行不可能完全脱离理财业务。建议积极争取监管部门支持，首先开展理财咨询和代销业务；在条件成熟时，再组建理财子公司或者专业部门，开展理财自主研发和投资业务。根据需要，一方面，总行应组建高素质的理财管理队伍，负责全行理财销售管理和风险管理。另一方面，各网点应培养一批专业理财销售经理，充实到每个网点，在把控风险的基础上，提高理财产品销量和中间业务收入。

（三）加强系统研发升级，提高营销和风控科技化水平。

在数字化转型加快的今天，必须加大科技投入，发挥系统在贷款营销和风险防控方面的作用，提高营销的精准性和风险防控的及时性。

1.建立健全智慧营销系统，赋能基层营销。整合大数据和存量数据，提高存量挖潜和外拓营销质效。实现存量客户的精细管理。实现对存量客的户精准画像、分层分类、到期日统计及提醒、客户积分查询及兑换提醒等功能。实现新增客户的精准营销。通过客户职业、年龄、性别、学历、单位或住所、社保或公积金等数据分析，开展分层分类批量精准营销。实现厅堂客户的精准营销。优化智慧营销系统功能，把客户画像第一时间传递到大堂经理、经办柜员或者客户经理手机端（或者电脑端、pad），员工可以面对面开展精准营销，提高营销成功率。

2.建立健全客户积分管理兑换系统，赋能存量客户维护。目前存量客户管理较为粗放，各网点标准不统一、不连续，导致了客户维护不到位、奖品单一、奖品与客户需求不符合、网点间内耗等问题。建立健全客户积分管理兑换系统可以有效解决问题，总行制定统一的积分和奖励标准，通过跨业合作，增加积分兑换产品种类，客户和管户人可查询相关积分，便于客户兑换和管户人维护客户。

3.建立健全贷后风险识别系统，赋能贷款维护和风控。贷后管理是贷款管理的关键一环，水平高低直接关系到风险贷款的预警和处置，也关系到优质客户的贷后维护。利用科技和大数据，建立健全贷后风险识别系统，一方面，用于及时发现风险点，第一时间采取处置措施，减少损失；另一方面，用于协助客户经理做好客户分层分类（如按金额、性质、职业、单位等），优质客户识别和挖潜等功能。