撰文丨 一視財經 曉宇
編輯 | 西貝
4月底，在銀行財報季，網商銀行公佈了其2023年度財報及2024年第一季度報告。其內容顯示，網商銀行的資產規模在2023年三季度末達到高點後，出現了連續兩個季度的縮水。
作為阿里旗下的獨家持牌銀行，網商銀行此番資產規模的變化引發諸多疑問。
具體來看，2023年三季末的資產規模為4847.32億元，而到了2024年一季末，資產規模下降到了4322.54億元，僅半年時間就縮水了524.78億元，降幅超10%。
這一資產規模的減少主要與“同業及其他金融機構存放款項”規模的下降有關，網商銀行在2023年四季度及2024年一季度，該項共下降了約710億元。
同時，網商銀行也在資產端減少了存放央行等低息現金資產，2023年9月末的現金及存放中央銀行款項為1342.98億元，而到了2024年一季度末則下降到了517.26億元。
從2023整年的表現來看，營收與淨利潤分別實現了19.49%和18.80%的增長，達到187.43億元和42.03億元。儘管營業收入增長，但利潤總額實際上比2022年的38.15億元下降了4億元，降幅為10%。
圖源網商銀行2023年年報
在信貸風險管理方面，網商銀行的資產質量壓力仍在增大。2023年網商銀行進行了103.61億元人民幣的核銷，同比增幅達到62.39%，還以約1折的價格轉賣了原始金額分別為41.96億元、11.43億元、8億元的不良資產包，成交價總計約5.89億元。明顯，網商銀行資產質量壓力增大，資產質量端的風險敞口正在快速擴增。
網商銀行董事長金曉龍在財報致辭中闡明，網商銀行的“縮表”行為，是其為防控風險而做出的主動調整。網商銀行董事長金曉龍在財報致辭中提到，2023年網商銀行將風險控制作為全年工作的核心，主動控制規模，繼續提升識別風險能力，嚴格認定不良貸款，加大催收力度，全力守住風險底線。
追溯到幾年前，網商銀行的前身是阿里小貸。
彼時阿里小貸專注於為電商商家提供小額貸款，它也是我國首個專門面向電商商家提供小額貸款的公司。在2015年6月網商銀行獲批成立後，浙江阿里小貸的經營貸業務由網商銀行承接。
但實際上，網商銀行的業務發展很大程度上囿於阿里的限制。
在“阿里系”整體的金融佈局中，網商銀行業務主要落點於小微企業貸款以及三農貸款。
早在2022年，網商銀行消費貸餘額歸零且不再披露，到了2023年，網商銀行貸款餘額中，小微企業貸款餘額為1932.53億元，佔總貸款餘額比重為71.42%，與其他幾家頭部民營銀行的業務結構形成鮮明對比。
小微貸款的高度集中給網商銀行帶來了資產質量問題。該行的不良貸款率已連續多年上升，2021至2023年，不良貸款率分別為1.53%、1.94%、2.28%，遠高於微眾銀行。
結合財報不難發現，網商銀行正在主動“擺脫”對於阿里系的依賴。2023年年報顯示，理財產品接過了網商銀行新增長的接力棒，首次披露了網商銀行理財等交易銀行的業務數據。
2023年，網商銀行通過與23家理財子公司合作，為小微商家提供專屬理財產品，至年末，網商銀行管理的客戶資產（AUM）突破了8000億大關其代銷的銀行理財子公司的產品餘額已進入行業第一梯隊，交易銀行業務正在成為網商銀行的第二增長曲線。
2024年是銀行理財邁入資管新規全面實施後的第三年。據《中國銀行業理財市場年度報告（2023年）》顯示，去年銀行機構和理財公司累計新發行理財產品3.11萬隻，募集資金57.08萬億元，為投資者創造收益6981億元。2024年商業銀行可能仍將繼續下調存款利率，對於存量資金或有擠壓作用，一定程度上利好銀行理財規模。
通過供應鏈金融實現穩鏈、保鏈、強鏈被證明是助力小微、復甦經濟的有效手段之一，也是網商銀行的戰略轉變。
截至2023年，已有逾千家大型企業成功整合了該系統，它們在新產品發佈、銷售旺季、門店擴張等重要時刻，為供應鏈中的小微企業提供了資金援助、財務結算和市場營銷激勵等支持。這一舉措不僅促進了供應鏈的流暢運作，同時也大幅提升了合作企業的產品出貨量和門店擴張速度。
在大模型方面，網商銀行也在持續發力。
2024數字產業鏈金融行業峰會上，網商銀行宣佈升級大雁系統，首次將AI大模型的能力應用於產業鏈金融。
早在2021年，網商銀行就發佈了“大雁系統”。該系統滿足企業在供貨回款、採購訂貨、鋪貨收款、加盟、發薪等生產經營全鏈路中的信貸與綜合資金管理的需求，全面提升供應鏈上小微金融服務的可得率和協作效率。
具體來看，此次大模型的搭建主要應用於以下兩個方面：
第一，用知識抽取能力構建產業鏈圖譜。大模型通過讀取海量的商品信息、企業關係信息之後，形成產業鏈圖譜，讓全產業鏈上下游的小微“顯形”。
第二，通過信息解析能力，對小微企業的經營情況進行秒級評價。大模型就像一個24小時無休的智能產研專家，讀研報、判斷產業趨勢、解析小微經營數據，評價其信用情況。
憑藉大模型能力，網商銀行“大雁系統”搭建了包括汽車、醫療、建築等在內的9大方向產業鏈圖譜，可識別超2100萬產業鏈上下游的小微企業，大雁系統使得小微企業的信用畫像識別效率提高了10倍。
在“大雁系統”的加持下，貸款可得率顯著提升，與網商銀行合作的品牌中，下游經銷商及終端門店的經營性貸款可得率平均達到80%。
放眼未來，隨著國內經濟逐漸回暖，企業若欲突破新的經濟增長點，並非易事。因此，數字供應鏈金融確實是新的增長點，這是一項具有前瞻性的舉動。
目前，對於大模型探索，網商銀行仍處於起步階段。大模型的訓練和應用需要大量數據，如何確保用戶數據的安全和隱私不被洩露是一個重要問題。另外，信貸風險的誤判也會帶來經濟損失，AI和大模型技術迭代更新快，需要持續的投入和維護，這對銀行的技術能力和財務狀況也提出了更高的要求。
