Capital One的数据驱动型银行模式

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摘要

■Capital One特色：数据驱动型策略

Capital One跟其他银行的区别在于，其通过大量的数据分析对客户进行识别，实现定制化服务、精准营销。Capital One采用的这种业务模式的原理，就是在大量测试的基础上，开发出可商业化的产品，然后再进行大面积推广。

■数据驱动型业务模式：约束条件下的最优解

我们分析发现，Capital One采用数据驱动型策略，因而选择以信用卡和汽车贷款等标准化程度更高的贷款类型作为主打产品。其早期通过大量证券化融资实现资产高周转，进而获得很高的ROE，但该种融资方式在后期限制了公司的成长空间，因此其通过并购商业银行转向表内融资。融资方式转向表内增加了资本消耗、降低了权益乘数并降低了ROE。这是在盈利能力与成长性之间权衡的结果。

从ROA来看，Capital One走的是“差异化、高风险、高收益”资产业务模式：选定适合数据驱动型策略的偏标准化产品，进行广泛营销吸引客户，通过大数据方法从传统银行较少服务的高风险客群中筛选出有效客户，实现差异化定位，从而通过收取更高的利率获取超额收益。 “数据驱动型策略、标准化产品、高营销费用、高风险、高收益”相辅相成、难以割裂。

从财务结果来看，Capital One资产端的策略是成功的，也说明数据驱动型策略是完全可行的。但考虑到该业务模式的机会成本（即更高的负债成本、更少的非息收入、更少的存款及由此导致的更低的权益乘数）之后，最终ROE持平行业，并没有超额收益。

■ 投资建议（略）

我们分析认为Capital One这种基于数据的消费信贷投放策略本质上是可行的，不过考虑到其成功亦取决于技术进步、数据质量等因素，我们持谨慎乐观的态度。此外，该模式的机会成本也需要特别考虑，尤其是融资端制约了这一业务模式的成长空间。

■风险提示

若经济因外部不利因素影响而失速，将对银行资产质量产生负面影响；本文未考虑美国与中国在信用环境、监管体系等方面存在的差异；美国的银行报表中所包含的部分英文专业名词未有明确释义，我们已尽量明确其义，但仍可能存在偏差。

一、报告起因

二、Capital One概况

2.1 历史沿革

2.2 业务特色：数据驱动型策略

2.3 两个阶段，两种形态：从信用卡公司到商业银行

2.4 盈能力初步观察与四个问题的提出

三、融资方式转变是ROE与权益乘数变化的原因

3.1 表外权益乘数下降受证券化融资的天花板约束

3.2 缺乏存款制约权益乘数提升

四、ROA高于行业：差异化、高风险、高收益

4.1 高利息收入/平均资产：得益于更高的消费贷款占比

4.2 高减值损失/平均资产：高风险、高收益

4.3 高非息支出/平均资产：更多的营销费用

4.4 其他指标特征也与其业务模式有关

五、总结：约束条件下的最优解

六、投资建议

七、风险提示

报告正文

一、报告起因

近几年基于大数据的业务模式在贷款行业盛行，对于其有效性，市场上颇多争议。美国第一资本金融公司（Capital One Financial Corp，以下简称Capital One）作为这一模式的先行者，已经运营超过20年，如今发展成美国第七大商业银行（按总资产排序）。本报告意在通过对Capital One的分析，了解数据驱动型银行这一模式的特点和优劣势。

我们后面的研究显示：

■Capital One走的是“差异化、高风险、高收益”资产业务模式：选定适合数据驱动型策略的偏标准化产品，进行广泛营销吸引客户，通过大数据方法从传统银行较少服务的高风险客群中筛选出有效客户，以减少竞争，从而通过收取更高的利率获得超额收益。前述模式中的每个要素都是紧密联系的，“数据驱动型策略、标准化产品、高营销费用、高风险、高收益”相辅相成、难以割裂。

■从财务结果来看，Capital One确实在资产端获得了超额收益，说明数据驱动策略是可行的。

■但考虑到该模式的机会成本之后，超额收益就消失了。Capital One资产端的超额收益来自特殊的业务结构，这也导致其付出了机会成本，即更高的负债成本、更少的非息收入、更少的存款（由此导致更低的权益乘数），因此综合各方面因素来看，就没有了超额收益。

二、Capital One概况

2.1 历史沿革

1988年，美国的大部分信用卡发卡行采取的是“一张卡打天下”的业务模式，比如对全部客户不加区别地收取相同利率。Fairbank和Morris两人将数据驱动型策略（information-based strategy，我们译为数据驱动型策略）引入Signet银行的信用卡部门，实现了批量定制，更好的满足了客户的个性化需求，大获成功。1994年底，Signet银行的信用卡部门独立出来成立Oakstone Financial Corporation，同年更名为Capital One Financial Corporation，继续采用数据驱动型策略经营信用卡业务。

Capital One的数据驱动型策略并不仅用于风控，而是应用于产品设计、市场营销和风险控制的全流程。实际上，创始人Fairbank和Morris起初并没有将Capital One视为一家信用卡公司，而是将其视为一家基于信息的“营销公司”，即通过大数据识别客户的个性化需求，将对应的产品卖给他们，这个产品现阶段是信用卡，未来也可以是其他东西，比如其在1997年底成立了America One Communications，向顾客销售移动通信服务。不过他们在非金融业务上的应用并不成功，所以这种想法最后不了了之。

其在金融领域的市场拓展则比较顺利。1998年，Capital One收购了Summit Acceptance Corporation，将前述数据驱动型策略推广到汽车贷款领域；1999年开始，公司通过数据分析开发个性化存款产品，加大存款产品销售力度；2002年，公司推出企业信用卡，进入小微贷款市场；2004年收购eSmartloan，进入住房抵押贷款领域和房抵贷市场。

2003年开始，公司开始进行策略调整，主要是想通过并购商业银行、获取存款来优化自己的负债结构。Capital One认为消费贷款市场在全国范围内的集中度日渐提升，越大的银行越有竞争力，这正是他们擅长的领域；而存款、小微贷款等业务则仍然呈现出很强的本地化特征，全国性银行竞争不过区域性银行。因此有必要通过收购传统区域性银行的方式，实现自身优势（消费贷款投放）与区域性银行优势（主要是吸收存款）的结合。2005年，Capital One收购Hibernia银行，以增强自身在吸收存款和从事小微贷款业务方面的能力；2006年又收购了North Fork银行，进一步优化自身的负债结构，减少对资本市场融资渠道的依赖，增强负债的稳定性。收购完成后，Capital One从一家消费信贷公司转变为一家偏重消费信贷的综合性商业银行。

公司在接下来几年抓住机会进一步通过收购进行扩张。其在金融危机期间抓住市场机会，收购了Chevy Chase银行；在2012年抓住欧洲经济与监管环境变化的机会，收购了ING在美国的直销银行和HSBC在美国的信用卡部门。到2018年末，Capital One按法人总资产排序已经是美国第七大银行。

2.2 业务特色：数据驱动型策略

Capital One信用卡业务跟其他银行的区别在于，其通过大量的数据分析对客户进行识别，实现定制化服务，从而更好地为客户服务。在上世纪八九十年代的时候，其他银行的信用卡一般都针对全部客户实施相同利率，对信用卡申请的结果，客户只能选择接受、主动拒绝或者被拒绝，Capital One则针对不同客户推荐不同的产品、给予不同的利率和授信额度。用时髦的话讲，就叫做用户画像、千人千面或者精准营销。

Capital One采用的这种业务模式的原理，就是在大量测试的基础上，开发出可商业化的产品，然后再进行大面积推广。其产品需要不断地迭代更新以适应技术的变化以及应对市场竞争，因此其不得不继续进行更多的测试。

虽然Capital One在管理上比其他银行更好地适应了这种业务模式的要求，但其产品并非不可复制，竞争对手也会模仿其创新性的产品，只是需要花费一定时间。比如公司早在1994年之前就率先推广具有余额代偿特征（balance transfer feature，即用一个较低的利率吸引客户将其他公司的信用卡贷款未偿余额转移到本公司信用卡中，帮客户节省利息以及进行现金流管理）的信用卡，后来竞争对手也推出了类似的产品。到2005年的时候，竞争白热化导致部分竞争对手针对优质循环客户推出了更为激进的产品，Capital One则退出了对这部分客户的竞争。Capital One需要持续开发新的产品，以确保自己时刻处于领先地位。

2.3 两个阶段，两种形态：从信用卡公司到商业银行

Capital One于1994年从Signet银行分拆并上市，考虑到数据完整性，我们从1995年开始分析。2005-2012年，Capital One进行了四起大规模收购，从一家信用卡公司转变成一家偏重消费信贷的综合性商业银行，这几年是其转型期。因此在1995-2004年（我们将其称为第一阶段）和2012-2018年（我们将其称为第二阶段）这两个阶段，Capital One是两种不同的形态。

需要指出的是，Capital One从2010年1月1日起采用新会计政策，将证券化贷款纳入表内核算，资产端计入贷款，负债端记为证券化融资负债。这一会计政策变化使得2009年末权益乘数比旧口径高出1.7。如果我们将历史数据调整为新口径（即将证券化资产还原至表内），会导致其ROA下降、权益乘数上升（比如旧口径下2009年ROA 0.58%，权益乘数为6.4倍；新口径下ROA 0.46%，权益乘数8.1倍），但ROE不受影响。由于数据缺失，我们无法对全部历史数据进行调整，但可以将ROA和权益乘数按照新口径追溯调整。我们接下来先基于追溯调整过的数据，看一下最新口径下，Capital One相对于行业的ROE、ROA和权益乘数。

2.4 盈能力初步观察与四个问题的提出

从ROE来看，第一阶段Capital One的盈利能力明显超过行业，但第二阶段则回落至行业平均水平。其中第一阶段平均超额ROE为9.4%，第二阶段为-0.9%。

从权益乘数来看，Capital One的相对权益乘数在第一阶段明显高于行业，但一路下降，第二阶段变为低于行业。其中第一阶段平均超额权益乘数为4.4倍，第二阶段为-1.9倍。

从ROA来看，第一阶段和第二阶段的ROA都高过行业平均水平，差别不大。其中第一阶段平均超额ROA为0.28%，第二阶段为0.16%。

我们对前述数据进一步分析，可以得到更多有益的结论。我们主要思考如下四个问题，并在这几个问题的基础上，总结数据驱动型银行的优势和约束：

■问题一 ：为何Capital One的权益乘数会不断下降？

■问题二 ：为何其权益乘数在第二阶段低于行业？

■问题三 ：为何Capital One在第一阶段获得了明显高于行业的ROE，却要费力气收购商业银行，使得第二阶段相对ROE明显下降？

■问题四 ：Capital One的ROA高过行业，靠的是什么？

三、融资方式转变是ROE与权益乘数变化的原因

3.1 表外权益乘数下降受证券化融资的天花板约束

Capital One权益乘数下降是证券化融资规模相对下降导致，主要受证券化融资天花板制约。我们首先将Capital One证券化贷款会计回表前的权益乘数划分为表内权益乘数、表外权益乘数两部分，前者即报表上的表内资产/净资产，后者为表外证券化贷款余额/净资产。通过观察Capital One相对行业的表内权益乘数和表外权益乘数，我们可以明显看出：Capital One的表外权益乘数下降明显，而表内权益乘数基本稳定。表外权益乘数下降，早期可能受限于贷款投放能力（如果不是这样的话，其完全能够通过更多的证券化融资支持投放更多表外消费信贷，来提高市占率），后期则主要跟ABS市场容量有关（因为我们看到后期其消费信贷证券化产品的市占率已经非常高，继续增长比较乏力）。这解释了前述问题一。

证券化融资市场容量是限制Capital One表外杠杆提升的最根本原因，因此后来它要去并购商业银行。由于证券化融资市场容量有限，因此依靠证券化的高周转模式达到了天花板，要想继续扩张，只能靠自己借钱来解决融资问题。其并购商业银行的核心动机在于获得更多表内融资渠道（尤其是存款），来支撑资产端的扩张，这一点Capital One在年报中也做了同样的解释。而一旦将融资方式转为表内，就要消耗大量资本，导致其整体权益乘数下降以及ROE下降。这解释了前述问题三。

3.2 缺乏存款制约权益乘数提升

Capital One存款吸收能力弱于行业，制约权益乘数提升。这一点从存款/净资产可以明显看出来。而Capital One的存款吸收能力弱，主要是因为其业务偏重消费贷款，而在存款业务上投入不足（主要是指网点数量少）。实际上，受网点数量制约，即便到第二阶段转变成一家综合性商业银行后存款压力有所减轻（存款/净资产相对行业的差距减小），其存款依然偏少。在美国前几大银行中，Capital One的存款吸收能力是最弱的。这解释了前述问题二。

四、ROA高于行业：差异化、高风险、高收益

对于Capital One的ROA分解，受数据限制，我们只能观察第二阶段（不过对部分指标的分析亦可追溯到第一阶段）。我们对第二阶段Capital One每年相对行业的ROA进行杜邦分解，然后取算术平均。从杜邦分析的结果来看，充分反映了其业务模式特征。

4.1 高利息收入/平均资产：得益于更高的消费贷款占比

Capital One的生息资产收益率远高于行业。比如2018年其生息资产收益率高达8.17%，比全行业高出377bps。为了使用详细数据进行更准确地归因，我们将其与富国银行对比。2018年Capital One的生息资产收益率比富国银行高出441bps。从归因分析来看，其生息资产收益率之所以高，主要是生息资产中高收益的消费信贷占比高。这解释了前述问题四。

其消费类贷款以信用卡和汽车贷款为主，尤其是信用卡贷款。这一方面跟美国大环境有关——美国个人消费贷款中，信用卡贷款占一半，汽车贷款占1/4，其他消费贷款占1/4；另一方面也是因为这两类贷款标准化程度更高，更加适合运用数据驱动型策略。Capital One的信用卡和汽车贷款在美国国内的市占率均在12%左右，而其他消费贷款则可以忽略不计。

4.2 高减值损失/平均资产：高风险、高收益

不管是第一阶段还是第二阶段，Capital One的减值损失/平均资产都明显高于行业，也高于富国银行，不过这并非数据驱动型策略有问题，而是因为其在高风险、高收益的信用卡以及汽车贷款上面投资力度更大导致。以信用卡为例：

■第二阶段中 ，虽然Capital One信用卡贷款核销率比富国银行高了60bps左右，但其收益率比富国银行高出约250bps，风险调整后的收益率明显更高。更高的收益率源自其经营策略，即通过大数据从传统银行服务较少的客群中筛选出有利可图的客户。这是其客群定位导致，而非数据驱动型策略有问题；

■拉长时间来看 ，Capital One的信用卡核销率大部分时间都低于富国银行，金融危机期间更加明显，而Capital One的信用卡收益率则一直高于富国银行。这也说明单就信用卡业务而言，其数据驱动型策略是成功的。

■一般来讲 ，信用卡业务的风险更高，而如前所述，由于Capital One此类贷款占比更高，这种结构性因素导致其减值损失/平均资产偏高。

4.3 高非息支出/平均资产：更多的营销费用

Capital One的非息支出/平均资产高于行业，也高于富国银行。从其与富国银行详细数据对比来看，Capital One的员工薪酬/平均资产比富国银行少，但其他各类别的非息支出/平均资产都要高于富国银行。当然，这也有可能并非数据驱动型银行本身的业务模式导致，而是两家银行有着不同的管理效率，这两种可能性我们无法区分。但有一点是确定的，即Capital One的营销费用更多，说明其在进行差异化获客时需要进行更多的广告宣传。

从非息支出结构来看，也可以看出Capital One的业务特征：

■员工薪酬支出更少 ，原因在于Capital One不是社区银行模式，所以对员工数量的需求更少（2018年Capital One的人均薪酬更低，对较少的员工薪酬占比亦有贡献。但2000年的时候Capital One的人均薪酬是略高于富国银行的，所以员工数量少才是薪酬总额占比低的主要原因）；

■营销费用更多。 如前所述，说明其在进行差异化获客时需要进行更多的广告宣传。这主要是因为其产品都是偏标准化产品，竞争比较激烈，需要通过不断地广告宣传来保持客户感知。从“营销费用/平均消费贷款”指标可以明显看出，尽管其规模不断变大甚至成为美国前十大银行之后，“营销费用/平均消费贷款”比第一阶段低了很多，但近几年并未继续下降；

■更多的通讯与数据处理费 ，倒不是应用更多大数据导致，而是信用卡业务占比更高导致。

关于Capital One较多的营销费用，我们可以深入分析一下，会对信用卡业务有更多的认识。其实Capital One通过初期的余额代偿这种革命性产品，并依靠数据驱动型策略深入次级客户市场，获得了大量的客户。然而，随着信用卡市场趋于饱和以及其他银行的模仿竞争，Capital One也很难再进一步提高市场份额。我们随便打开一家美国大型银行的信用卡产品页，会发现其产品跟Capital One都大同小异。因此Capital One的市占率近年来大致稳定，只能通过并购实现扩张，而且需要在营销方面持续投入。

4.4 其他指标特征也与其业务模式有关

其他指标，比如负债成本高于行业，是因为其业务偏重消费贷款且网点数量更少，存款占比更低（尤其是无息存款）；“其他非息收入/平均资产”低于行业，是因为业务偏重消费贷款，非息收入基本都是信用卡相关业务的手续费收入，其他如资产管理费等收入几乎没有。上述因素可以视为其独特业务模式所带来的机会成本，这些机会成本很大程度上抵消了数据驱动型策略所带来的优势。

五、总结：约束条件下的最优解

总的来看，Capital One是一家数据驱动型银行，因此其选择 以信用卡和汽车贷款等标准化程度更高、适合自身策略的贷款类型作为主打产品 。其早期大量通过证券化融资实现资产的高周转，进而获得了很高的ROE，但该种融资方式受市场空间约束，限制了公司的成长空间，因此其后期通过并购商业银行转向表内融资。融资方式转向表内增加了其资本消耗，从而降低了权益乘数并降低了ROE，这是盈利能力与成长性权衡的结果。

从ROA来看，Capital One走的是“差异化、高风险、高收益”资产业务模式：选定适合数据驱动型策略的偏标准化产品，进行广泛营销吸引客户，通过大数据方法从传统银行较少服务的高风险客群中筛选出有效客户，实现差异化定位，从而通过收取更高的利率获取超额收益。前述模式中的每个要素都是紧密联系的， “数据驱动型策略、标准化产品、高营销费用、高风险、高收益” 相辅相成、难以割裂。

从财务结果来看，Capital One确实在资产端获得了超额收益，并且在金融危机期间也没有亏损，其策略是成功的，也说明 数据驱动型策略是完全可行的 。

但考虑到该业务模式的机会成本之后，超额收益就消失了。 Capital One资产端的超额收益来自特殊的业务模式，这也导致其付出了机会成本，即更高的负债成本、更少的非息收入、更少的存款（由此导致更低的权益乘数），因此综合各方面因素来看，ROE持平行业，没有了超额收益。

当然，可能会有人问：为何Capital One不进行综合化发展，从而解决机会成本的问题？实际上，一旦Capital One对业务结构和资产结构进行调整，变得更加综合化、更加平衡，这不仅违背了其战略定位（“建立一家从事银行业务的科技公司，而不是一家使用科技的银行”），而且会直接与其他大银行正面竞争，或许结果会更差。也就是说，虽然从整个行业来看可能并非全局最优的，但“差异化、高风险、高收益”的资产业务模式，对缺乏网点的Capital One来讲，或许是其现有网点数量约束下的最优解。

最后，我们前面提到，Capital One在后期对成长性和盈利能力进行了权衡，通过ROE下降换得更多的融资方式，从而获得了更大的成长空间。其实Capital One在后期也可以选择放弃成长性、维持高盈利，从而转变为一个现金牛，对一些集团附属的金融子公司，这或许也是个不错的选择。

六、投资建议（略）

类似Capital One这种基于数据的消费信贷投放策略目前被国内不少银行采用，尤其是互联网银行，但市场上对其有效性的分歧很大。 我们分析认为这一策略本质上是可行的，不过考虑到其成功亦取决于技术进步、数据质量等因素，我们持谨慎乐观的态度。此外，该模式的机会成本也需要特别考虑，尤其是融资端制约了这一业务模式的成长空间（对部分非银机构来讲，监管约束可能也是需要考虑的因素）。我们将继续紧密跟踪国内采取相似模式的银行或其他机构的进展。