2.3　商業銀行零售客戶資產配置與非利息收入的相關研究綜述

2.3.1　商業銀行零售客戶資產配置相關研究綜述

（1）商業銀行零售客戶分層管理

根據國家統計局每季居民收入和消費支出情況報告及主要上市銀行年報數據，中國居民具有50%的儲蓄率，這是各家商業銀行主要競爭的戰場，只要有儲蓄存款，就可以對居民開展金融資產服務，特別是資產配置業務，進而獲取非利息收入（Non-Interest Income，NII），但這需要商業銀行持續有效地做好客戶關系管理（Customer Relationship Management，CRM），提升獲客貢獻。Barry（1983）最早提出了客戶關系管理的核心理念——關系營銷，此后，Christophe，Reichheld，Sasser等在深入探究的基礎上逐漸形成理論體系；1997年，CRM概念才由美國權威戰略咨詢機構高德納（Gartner Group）公司首度提出，它是一項企業的商業策略，細分和組織企業客戶資源，通過點對點服務，來提高企業客戶的滿意度，提升客戶貢獻值，增加營業收入。在引入商業銀行客戶管理后，主要是通過搭建CRM系統支持客戶管理人員維護中高端客戶或潛力目標客戶，但面對龐大的客戶群，系統滯后的更新速度和功能開發，遠遠不能滿足當下客戶管理工作的要求，那么，銀行該如何在有限的資源投入下管理好各類資產水平的客戶群呢？

關于商業銀行零售客戶管理的文獻，主要圍繞頂層設計、技術保障、關系維護及精準營銷四方面展開研究，內容涉及客戶分層、激勵支持、CRM的設計運用、篩選目標與營銷達成等。詹志斌（2010）、馬長嘯（2016）等從頂層設計研究客戶管理，拋開領導重視程度、管理能力等主流原因，認為當前以銷售、存款、貸款等維度劃分客戶層次的認知是不全面的，也是缺乏系統規劃的，并較為深刻地從制度流程設計、員工激勵、創新與品牌等方面剖析并提出解決問題的思路和措施；建行江西分行課題組（2006）、劉玲（2012）等從客戶信息的基準化角度研究客戶管理的技術保障，從信息平臺搭建、采集和整理、職責分工、共享等方面，進一步明確客戶管理標準化和差異化的要求，提升客戶管理規范化和職業化水平，改變主要依靠客戶經理個人經驗及習慣的工作方式，以利于提高營銷服務的效率和效果；南京市農村金融學會課題組（2017）、黃斐、張同建（2010）等，基于客戶關系生命周期理論衡量客戶價值，并就CRM數據的周期來分析銀行的目標和盈利；楚秀娟（2017）、李小慶（2015）等，從客戶關系維護角度研究客戶的精準營銷，運用比較分析、案例分析等方法，實證解析了先進同業及互聯網公司的精準營銷案例，并結合工作實踐，最終從系統優化、大數據應用、渠道建設及風險防范等四個方面，提出了商業銀行推進精準營銷的建議。然而，50%～70%的CRM是無效的（Gartner Group，2003；Forrester Research，2009）。也就是說，在沒有足夠的信息和產品差異時，客戶管理的內容是相似的，結果是趨同的。筆者（2018）在對商業銀行“長尾客戶”的研究中發現，“有管理”和“無管理”的客戶在資產配置結構比例和波動趨勢上卻有較高的一致性，認為銀行在金融市場中對客戶的管理是弱有效的，甚至是無效的，是客戶及銀行財富顧問在“羊群行為”的作用下“自然”形成的。

商業銀行的零售客戶分類會因各種情景的需要而進行不同種類的劃分。呂昀卿（2006）總結了客戶細分的方法，主要包括關聯法、分類發現、聚類法等多種定量研究方法；筆者（2016）主要根據零售客戶金融資產的規模（Asset Under Management，AUM）而劃分為私人銀行客戶（AUM>800萬元）、財富客戶（800萬元>AUM>100萬元）、普通客戶（AUM<100萬元）3類，但從現有的權威文獻或重要學術刊物看，關于商業銀行零售客戶分類管理的文章寥寥可數(9)；當然，也有將零售客戶分為基礎客戶層、普及客戶層及優越客戶層（葉學英等，2000），以及最有價值顧客（Most Valuable Customer）、最具增長性顧客（Most Growable Customer）和負值顧客（Below Zero Customer）（中國工商銀行上海市分行課題組，2011）。自招商銀行2007年成立國內首家私人銀行中心以來，高端客戶就成為商業銀行“爭搶”的首要對象，此后10年，工商銀行、中國銀行、交通銀行、浦發銀行等陸續成立了私人銀行管理機構，從投中信息《2017年中國財富管理行業研究報告》的數據看，中國的高凈值人群已經達到187萬人左右，個人可投資資產總規模達到188萬億元。李景然（2014）認為商業銀行零售客戶細分的原因主要在于客戶需求的異質性和銀行資源的有限性，同時，也將零售客戶細分標準劃分為自然屬性和行為屬性，自然屬性包括零售客戶的年齡、受教育程度、職業、收入、持有資產種類等，行為屬性包括零售客戶對金融產品的滿意度、對銀行的認可度、資產的配置偏好、資金的流動頻次和方向、風險容忍度等。

（2）零售客戶資產配置的種類和現狀

資產在法律上已經表明了經濟主體所具有的財產權利。商業銀行零售客戶的資產配置所涉及的只是其自身商業銀行的金融資產。劉楹（2007）認為金融資產是以信用關系為特征，以貨幣流動或資金流通為核心的債權和物權資產，與實物資產完全不同，包括貨幣現金、儲蓄存款、股票、保險、國債、外幣和金融衍生品等；商業銀行零售客戶可配置的資產主要是存款、理財、基金、保險、國債、黃金、第三方存管等七大類（咬亮，2018）。零售客戶所持有的金融資產可以稱為小類資產，這是與商業銀行資產管理業務所持有的大類資產相對應的，只有在商業銀行將零售客戶資金吸納后才能以理財形式分割、分類、分配給零售客戶，形成小類資產。大類資產主要包括固收類、權益類、貨幣類、房地產類和其他另類（巴曙松等，2017），再到具體產品種類又包括債券、股票、現金、衍生品、私募股權等。雖然有效的大類資產配置是長期投資成功的關鍵，但對于如何衡量擇類（大類資產）和擇時（選擇種類和時機）對配置成功的貢獻時，卻無定論，而唯一可以肯定的是，大類資產配置具有分散風險的功能，特別是如果將金融機構的大類資產配置范圍從國內擴展到國際，就可以為投資者實現有效邊界的向外擴張，進一步提高最優組合收益（Grubel，1968；Levy & Sarnat，1970），美國率先致力于研究大類資產配置策略。

零售客戶的小類資產依據商業銀行的大類資產的風險、期限、標的、收益率等進行分類，但并非一種大類資產就對應一種小類資產，而是根據其代表性特征及銷售對象進行劃分，包括保證收益型和非保證收益型、開放式和封閉式、預期收益型和凈值型、個人客戶理財和機構客戶理財等。零售客戶在成為銀行金融產品消費者的同時，也是居民部門中的一員?，F有金融產品的同質化嚴重、國民預期不確定性、房產持有慣性等中國特有的國情，導致居民部門的資產結構中，以房產為代表的非金融資產和以儲蓄存款為代表的無風險金融資產仍然占據絕對份額，從債券到股票的風險金融資產占比雖然有所提升，但相比發達國家或地區而言仍然偏低。大量的居民金融資產都沉淀在銀行體系，促進了銀行資管業的發展，從居民部門資產數據（李楊等，2015）看，居民資產結構中房產占比60%，通貨存款占比25%，股票和債券僅占比4%，其中，通貨存款就成為銀行資管運營的重要資金源頭(10)，從家庭調查數據（王淵等，2016）看，家庭金融資產的風險高低依次是：儲蓄存款、銀行理財、國債、基金、股票及期貨期權的衍生品等，這也成為家庭持有金融資產占比高低的一般順序。

（3）影響零售客戶資產配置的主要因素

李善平、毛丹平（2010）認為，當居民的個人收入持續大于日常支出，出現收支結余和可投資資產時，出現了一批高凈值財富個人，成為核心金融消費者。零售客戶作為家庭成員，自身就有凱恩斯（1936）在《就業、利息和貨幣通論》中所提到的儲蓄動機之一：以賺取利息或投資收益，增加未來收入和消費而犧牲現期消費為目的的替代儲蓄動機。零售客戶依托商業銀行打理資產，除了保值增值外，也是因為在面對當前金融市場多元化、復雜化時對投資無所適從，但又要面臨通脹壓力下的養老、醫療、子女教育、住房、保險、信貸等問題。影響客戶資產配置的主要因素可分為宏觀和微觀兩個方面，或者外在和內在兩大類。

宏觀上，金融市場的信息透明度、信息質量、交易成本、市場監管、經濟發展水平等會對零售客戶的預期形成較大的影響（劉楹，2007）；當經濟環境向好、收入提升和家庭負擔減少時，風險資產如股票型基金持有比重會有所提高，相反，會持有儲蓄存款較多（王都富，2012）；王敏（2016）認為收入、房產風險是影響客戶資產配置最重要的宏觀因素；范從來（2013）認為當前中國已經出現了資產短缺，傳統銀行儲蓄存款已無法滿足客戶的需要。

微觀上，王小平（2015）認為零售客戶資產配置的本質就是通過分散化投資，降低風險、確保收益。但從行為金融學角度而言，零售客戶受到外部政策、媒體、理財師和其他銀行信息的影響，加之在自發性偏差和框架依賴的作用下，出現認知偏差，主要表現為易獲得性偏差、代表性偏差和錨定與調整，導致了客戶的非理性行為，進而表現在配置資產權重時的過度自信、過度反應、處置效應、認知失調、反應不足和自我控制等（彭飛，2010；董志勇，2015）。零售客戶的風險厭惡程度并非始終不變，會隨著自身財富水平、收益狀況和認知水平等發生變化，因此，其資產配置也是一個動態調整的過程。Giusppe和Cappelletti（2012）認為居民財富水平的變化確實會影響居民的相對風險厭惡程度，最終影響其各項資產配置權重；李心丹（2014）認為，損失厭惡也會發生在銀行客戶身上，銀行客戶在面對同樣數量的收益和損失時，損失會比收益帶來的感受更為強烈；也會將銀行賬戶的資產按照資金用途、性質、來源等進行歸類和評價，其一系列結果被列入一個賬戶（饒育蕾、張輪，2015）。