一個人的天荒地老
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070-評析002:虛擬交易07-1/20-互聯網金融VS傳統金融

What&Why:互聯網金融VS傳統金融

  明•楊慎〈臨江仙〉:滾滾長江東逝水,浪花淘盡英雄。是非成敗轉頭空,青山依舊在,幾度夕陽紅?白髮漁樵江渚上,慣看秋月春風。一壺濁酒喜相逢,古今多少事,都付笑談中。(明•羅貫中《三國演義》開卷詞)

互聯網金融模式的興起,帶給傳統金融模式之衝擊

  傳統融資管道:以「上市公司」來說,可透過發行股票、公司債、向銀行借貸;以「中小企業&個人」來說,則可向銀行、當鋪、地下錢莊、民間標會、親友借貸。
  而台灣的產業結構,雖以中小企業為主(註1);但長年以來,銀行的放款業務(協助民間融資、活化經濟),卻反而多偏重大企業,而忽略或限制中小企業的融資需求(註2)。於是,當互聯網金融,以挾帶緩解「資訊不對稱」的強大科技優勢,以「攻城掠地」之姿,挑戰傳統金融模式時,可說是一種「顛覆式的破壞性創新」。

相關數據(支付)

  以電子支付的「使用者人數」與「儲值金額」(傳統,本應存進銀行的金流,銀行用以放款、套利的籌碼)為例:從2018年的「429萬人、29.84億新台幣」,狂飆至2021年的「1581萬人、1628.49億新台幣」。(註3)

數據的涵義(解讀數據)
1. 市場板塊位移(消費習慣改變):由「電子支付」,取代「現金&匯款」。
2. 市場的成長潛力驚人(對比前一年):
 (1) 2019:253.92/29.84=成長851%。
 (2) 2020:772.42/235.92=成長304%。
 (3) 2021:1628.49/772.42=成長211%。
 (4)民間習慣&政府施政方針,「無現金社會的趨勢」,已然形成。
3. 個體量能,已不可輕視(2021年的1628.49億):
 (1) 可蓋「2.7棟」台北101。
 (2) 可發送全台2300萬人,人手1張「儲值7080元」的悠遊卡。

  另以電子支付與第三方支付業者(互聯網金融),每月「收付實質交易款項金額」(本應由傳統金融的銀行業者經手的金流)為例:從2018年4月的21.8億,躍升至2022年8月的87億。(註4)
數據的涵義(解讀數據)

1. 此消彼漲:
 (1) 互聯網金融業者,以強大科技優勢,不斷「攻城掠地」。
 (2) 市場的餅,越做越大;傳統金融業者,市佔率卻反而不斷萎縮。
 (3) 傳統金融業者的「利基」,不停被侵蝕,即手續費,被互聯網業者賺走。
2. 近20年,因央行「低利率政策」(參061,央行&利率
 (1) 銀行需另謀出路,近20年,手續費收入,乃銀行業者的重點業務。
 (2) 如今,面對互聯網金融的挑戰,從數據觀察,傳統金融?堪憂!

缺乏數據支撐的「推測」(融資)(註5)

  見微知著、一葉知秋,更遑論互聯網金融「P2P網路借貸、群眾募資」此兩類,本屬於銀行、當鋪,與地下錢莊的「核心業務」(註6),會對傳統金融模式,帶來多麼深刻的動盪。

  原本,「銀行VS當鋪VS地下錢莊」,三者之間,可說是一種「光譜」的關係。簡單來說:銀行的融資條件最嚴苛(註7),當無法通過銀行的授信條件,又有融資需求時,自然就會轉向當鋪(合法,條件較寬,但利息較高)或地下錢莊(非法,條件最寬,利息也最高)籌資。
  而「P2P網路借貸、群眾募資」對於傳統融資管道的破壞力?(推測)
  一來,除了因「互聯網屬性」,可接觸到原先「有資金需求,但銀行、當鋪,與地下錢莊都接觸不到,從不曾走進實體店面的族群。」這是一片無人競爭的藍海。
  二則,透過「互聯網金融的技術」,有巨大的「降低訊息成本優勢」,所以,得採用更寬鬆、優渥的條件,以「低價搶市」策略,來吸引有融資需求的借貸雙方。這是早已殺紅眼的紅海。

  雖說,目前「P2P網路借貸、群眾募資」的自身問題、環境阻礙,都仍有許多尚待解決的難題;但隨著科技的一日千里,以及相關法令終究會日漸成熟,這類新興的互聯網金融,對傳統金融模式(尤其是融資),將造成如同「降維打擊」般的破壞,金融保險業的大規模裁員、收縮及調整業務,將會是一幅可預見的景象。(註8)

註1:https://data.gov.tw/dataset/9720,政府資料開放平台。2020年,中小企業共計1,548,835家(98.93%。批發零售業,46.53%;住宿餐飲業,11.34%;製造業,9.34%;營建業,8.96%;服務業,5.83%;金融保險業,1.31%);大企業共計16,802家(1.07%。製造業,30.93%;金融保險業,11.54%)。最後瀏覽日:2022年10月13日。

註2: https://www.banking.gov.tw/ch/home.jsp?id=595&parentpath=0,590&mcustomize=bstatistics_view.jsp&serno=201105120014,金管會銀行局,重要金融業務指標(1-1)、一般銀行及信用合作社消費者貸款業務項目(5-2);https://www.banking.gov.tw/ch/home.jsp?id=595&parentpath=0,590&mcustomize=bstatistics_view.jsp&serno=201105120009,金管會銀行局,一般銀行對中小企業放款(含催收款)餘額(表五)。計至2022年6月,銀行吸收存款54.03兆、放款35.01兆。對中小企業貸款9.14兆(28.11%);提供消費貸款10.64兆(30.39%),這其中,房貸9.13兆(85.81%)、房屋修繕0.05兆(0.46%)、車貸0.19兆(1.79%);個人消費貸款1.27兆(11.94%)。最後瀏覽日:2022年10月13日。

註3:https://www.banking.gov.tw/ch/home.jsp?id=595&parentpath=0,590&mcustomize=bstatistics_view.jsp&serno=202204140001,金管會銀行局,電子支付帳戶業務統計,最後瀏覽日:2022年10月13日。

註4:https://www.banking.gov.tw/ch/home.jsp?id=591&parentpath=0,590&mcustomize=multimessage_view.jsp&dataserno=201805300001&dtable=Disclosure,金管會銀行局,電子支付帳戶重要業務資訊揭露,最後瀏覽日:2022年10月13日。

註5:理論上,理想的數據內容是「近五年,找當鋪&地下錢莊,借貸的人數、借貸金額、還款情形、呆帳比率…等。」若能取得這樣的數據,甚至,拿到「被銀行打槍後,轉頭找當鋪&地下錢莊的相關數據」,就可以做出較精準的分析。但就好比刑事案件有所謂的「犯罪黑數」,我認為的理想數據,性質上,就是「黑數」,除非用「田野調查」的方式,取得數據。否則,只有:
1. 使用「某種相關數據,假設為X」,用X去「乘上某個比重」,藉此反推。
2. 使用虛無飄渺、有如「空中樓閣」的假設,進行推論。
  因為「不知該如何取得此類如同黑數般的數據」&「未能進行田野調查」&「找不到適合用來反推的X參數」,所以,最終,採取最次的「空中樓閣」選項。

註6:https://mops.twse.com.tw/mops/web/index,公開資訊觀測站,台北富邦銀行(5836)、土地銀行(5857)的損益表,其主要獲利模式,仍是透過「存款與放款的利差」來「套利」,佔銀行「收益的70-80%」。

註7:傳統銀行的徵信&授信機制,並非無法「破解」。一個人的「信用」值多少錢?以我從前在黑道的經驗,洗銀行資金的一種方式:找個可以控制的「人頭A」,去開間「店面B」,EX水果攤、餐廳,然後跟上下游配合,偽造物流、金流、財報,讓財報的帳面數據好看,再找銀行辦「企業貸款」;之後,每個月穩定還款,繼續申辦「企業貸款」,因為銀行端只會審查「結構性資料」,貸款額度會逐年提高,一般來說,五年後,可以將貸款額度拉到「5000萬」,當達到目標金額「5000萬」後,就讓「人頭A」信用破產、讓「店面B」倒閉,錢不還銀行,最終,列為呆帳。至於這5000萬,就看參與其中的人們,要如何分潤。怎麼會有「人頭A」願意配合?年齡過40歲、自覺人生沒希望、可以風光當5年的老闆、事後還可以拿一筆安家費(300-500萬)。願意當這種「人頭A」的人?遠比你想像的還要多。至於怎麼有辦法這樣搞銀行?因為,這是傳統徵信&授信機制的「Bug」。至於2022年的今天,這個「Bug」是否已被修復?我就不清楚了。

註8:這一大段落,是立基於「空中樓閣」般的假設,所展開的一種「推測」,最多,只能稱為一種「說法」,除此之外,什麼都不是。我很清楚,這個段落的論證,非常薄弱&為什麼會這麼薄弱(參註5),放我一馬,別拿這段來K我><

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