中信 金融科技公司盈利模式和估值逻辑

2020-02-27 149浏览

  • 1.金融科技公司盈利模式和估值逻辑 肖斐斐 中信证券研究部 首席银行分析师 2018年11月
  • 2.CONTENTS 目录 1. 金融科技行业概览 2. 金融科技企业的商业模式 3. 金融科技企业的估值逻辑 4. 金融科技发展格局展望 1
  • 3.1.1 金融科技的内涵  Fin-tech：融入科技的金融业  金融：生产关系，本质是资源或价值的跨时空配置  科技：生产力，提高效率、降低成本  金融科技：科技赋能金融 金融 金融科技的内涵 科技 金融业务 融资 投资 支付 • 资料来源：中信证券研究部 逻辑本质 价值跨期 价值贮藏 价值转移 IT技术 移动互联 大数据 人工智能 生物识别 …… 2
  • 4.1.2 金融的发展，即科技的发展  金融的发展，就是科技的发展  阶段I：IT技术发展，金融机构信息化  阶段II：互联网技术，金融机构线上化  阶段III：分布式技术，金融机构智能化 金融与科技，一直在融合 1960s 1970s 1980s 1990s 2000s 2010s 银行卡 支票计算机 ATM机 IT技术 阶段I • 资料来源：中信证券研究部整理 POS机 存 互联网理财平台 首个智能投顾 外部信用卡分期 首个P2P平台 贷 汇 互联网支付 移动支付 二维码支付 互联网技术 阶段II 移动互联、大数据、AI、生物识别 阶段III 3
  • 5.1.3 全球金融科技企业图谱  全球Fintech公司榜单：中国独占鳌头  共有9家国内金融科技企业跻身世界Fintech 50强 2018全球Fintech公司50强 #1 蚂蚁金服 #17 Adyen #34 Future Finance #2 京东金融 #18 Policybazaar #35 Neyber #3 Grab #19 Klarna #36 众安保险 #4 度小满金融 #20 ACORN Oaknorth #37 TransferWise #5 SoFI #21 Kreditech #38 Pushpay #6 Oscar Health #22 Monzo #39 League #7 Nubank #23 我来贷 #40 Circle #8 Robinhood #24 N26 #41 Lendingkart #9 Atom Bank #25 WealthSimple #42 Opendoor #10 陆金所 #26 Afterpay #43 Metromile #11 平安壹账通 #27 点融 #44 Folio #12 51信用卡 #28 VivaRepublica #45 Lendix #13 Revolut #29 QUOINE #46 GuiaBolso #14 Compass #30 Kabbage #47 Starling Bank #15 Stripe #31 Affirm #48 Coinbase #16 Clover Health #32 OurCrowd #49 Airwallex #33 SolarisBank #50 Lemonade • 资料来源：KPMG，中信证券研究部 4
  • 6.1.4 国内金融科技企业图谱  国内Fintech榜单  平台型企业稳居榜首  国内主要金融科技企业集中 于融资和支付两领域  资产管理领域企业相对较少 2017中国领先金融科技企业50强 • 资料来源：KPMG，中信证券研究部 5
  • 7.1.5 我们的分类：基于金融本质的角度  金融科技企业分类：基于金融业态的视角  融资类、资管类、支付类、科技输出类、平台型 融资类 资管类 支付类 平台型 科技输出类 • 资料来源：中信证券研究部整理 6
  • 8.1.6 Tech or Fin？  科技给予金融科技企业更高估值  纳斯达克金融科技指数（KFTX）、KBW银行指数对应2018年PE分别为30X/12X  Tech or Fin，并不是一个问题  看产品本质  看盈利可持续性 金融科技公司向技术转型时间一览 • 2017年3月，蚂蚁 • 2018年3月，京东 金 服明确公 司定位 金 融 发 布 零 售信 贷 为TechFin 全 流 程 产 品 北斗 七 星 • 2018年4月，乐信 投入10亿打造消费 金融开放生态 • 2018年9月，京东 金 融更名为 “京东 数科” • 2017年9月，蚂蚁金 • 2018年4月，京东 服为南京银行搭建的 金 融提出 B2B2C为 互 金云 平台“ 鑫云 +” 核心商业模式 • 资料来源：Wind，中信证券研究部 • 2018 年 8 月 ，微贷 网上 线 “伯乐分”，着重于大数据 信贷风控能力的对外输出 7
  • 9.CONTENTS 目录 1. 金融科技行业概览 2. 金融科技企业的商业模式 3. 金融科技企业的估值逻辑 4. 金融科技发展格局展望 8
  • 10.金融科技企业的商业模式 I. 融资业务类 II. 资管业务类 III.支付业务类 IV. 科技输出类 V. 平台型公司 9
  • 11.2.1.1 互联网融资业务分类  互联网融资企业分类  消费信贷模式：基于提供贷款的利息收入  网贷平台模式：基于撮合贷款的手续费收入  金融超市模式：基于代理业务的手续费收入 互联网融资商业模式分类 产品 盈利来源 代表公司 消费信贷 现金贷或消费分期 贷款利息收入 借呗、白条、趣店等 互 联 网 网贷平台 网络借贷 撮合贷款手续费 宜人贷、拍拍贷、LC等 融 资 金融超市 外部金融机构信贷产品 代理业务手续费 融360等 • 资料来源：中信证券研究部 10
  • 12.2.1.2 互联网融资业务版图  互联网融资企业规模  消费信贷：市场规模万亿量级，头部公司（蚂蚁花呗）规模逾千亿  网贷平台：行业成交量2.8万亿，Top 5占比不到7%  金融超市：代表性公司简普科技，年贷款撮合量8980万笔 1000+ 消费信贷：互联网平台 992 互联网融资企业信贷规模（促成量） 消费信贷：消费金融公司 742 257 299 213 129 468 315 298 135 微粒贷 蚂蚁花呗 京东白条 易鑫 乐信 趣店 （2017-08）（2017-06）（2017-06）（2017-12）（2018-03）（2018-03） • 资料来源：Bloomberg，中信证券研究部 捷信 招联 中银 马上 中邮 网贷平台 （亿元） 656 584 414 212 拍拍贷 Lending Club 宜人贷 信而富 11
  • 13.2.1.3 互联网融资业务盈利分解  融资业务商业模式核心：量、价、风控  融资业务公司盈利比较  消费信贷：中等费率，中低风险，盈利稳定  网贷平台：高风险高收益，盈利分化  金融超市：国内仍处扩张阶段，暂未盈利 业务规模 消费信贷 头部平台：千亿以上 一般平台：十亿-百亿规模 网贷平台 十亿-百亿规模 互联网融资企业盈利驱动分解 融资利率 （费率） 融资成本 头部平台：12%-18% 一般平台：20%以上 头部：6%-7%（ABS） 一般：10%左右（借 款） 综合费率：5%-20% P2P产品成本10%左右 风险减值 头部：不良率1%左右 一般：逾期率2%-7% 坏账率：5%-20% 盈利 ROE：20%左右 ROA：2%左右 半数亏损 盈利公司ROA 2%左右 金融超市 —— • 资料来源：各公司财报，中信证券研究部 简谱金融为例： 贷款撮合：12.5元/笔 卡推介：92.3元/张 —— —— 尚未盈利 12
  • 14.金融科技企业的商业模式 I. 融资业务类 II. 资管业务类 III.支付业务类 IV. 科技输出类 V. 平台型公司 13
  • 15.2.2.1 资产管理业务分类  资产管理业务的商业本质是“资产”的“管理”  管理型机构：管理模式，收取手续费  渠道型机构：代销模式，收取代销费  顾问型机构：顾问模式，收取顾问费 资产管理行业图谱 资金端 • 资料来源：中信证券研究部 管理型机构 固定费率型（贝莱德、先锋等） 浮动费率型（凯雷、橡树资本等） 渠道型机构 传统机构（嘉信、东方财富等） 浮动费率（蚂蚁金服、京东金融等） 顾问型机构 传统机构（爱德华琼斯、诺亚等） 智能投顾（Wealthfront、Betterment） 资产端 14
  • 16.2.2.2 资产管理业务版图  资产管理公司市场格局  管理型公司：固定费率型市场高度集中（美中CR5为50%/33%），浮动费率型以精品为主  渠道型公司：龙头平台规模超过千亿量级  顾问型公司：线下顾问型规模经济，新兴智能投顾仍处起步阶段 70000 60000 50000 40000 30000 20000 10000 0 美国主要资管机构AuM规模（2017） 6.2万亿 AuM规模 5.1万亿 （亿美元） 2.8万亿 2489195116841002 696 324 1.5万亿 1万亿 100 100 国内主要资管机构AuM规模（2017） 25000 AuM规模 约2.2万亿 20000 1.7万亿 15000 （亿 元） 10000 5000 0 6928 6486 6339 5335 约30002233 1174 管理型（固定费 率） 管理型（浮动费 率） 渠道型 顾问型 管理型（固定费 率） 渠道型 • 资料来源：各公司财报，中信证券研究部 注：诺亚财富为产品募集量数据，东方财富为代销基金及信托产品总额，蚂蚁金服为新闻报道数据 （https://finance.ifeng.com/a/20180517/16289186_0.shtml） 顾问型 15
  • 17.2.2.3 资管管理业务盈利分解  资管业务商业模式核心：AuM、费率结构、费率水平  资管公司盈利比较  管理型（固定费率）：规模主导，固定费率下盈利稳定  管理型（浮动费率）：业绩为王，业绩波动带来盈利高波动  代销型:费率薄利多销，ROE稳定  顾问型:传统机构享受高费率，ROE保持15%-20%高位 资产管理规模 （AuM） 管理型 固定费率 万亿级 （贝莱德 6.2万亿美元） 互联网融资企业盈利驱动分解 费率 运营成本 盈利 主动管理：0.5%-1% 被动型：0.1%-0.3% 营业支出/AuM：0.1%-0.4% 个体ROE稳定，分布于10%-20% 管理型 浮动费率 百亿-千亿级别 代销型 顾问型 代销规模千亿以上 （嘉信1.5万亿美 元） —— • 资料来源：各公司财报，中信证券研究部 管理费率：0.5%-1% 业绩分成：超额收益的20% （17年业绩分成/AuM均值 1%） 代销费率：0.1%-0.4% 传统顾问费率：0.5%-1% 智能投顾：0.25% 营业支出/AuM：1%-1.5% 各年份盈亏差异大，ROE宽幅波动 —— —— 代销费率稳定，ROE稳定（10%左 右） 传统投顾ROE在15%-20%较优水平 智能投顾尚未盈利 16
  • 18.金融科技企业的商业模式 I. 融资业务类 II. 资管业务类 III.支付业务类 IV. 科技输出类 V. 平台型公司 17
  • 19.2.3.1 支付业务分类  支付的商业模式：核心是“转移的价值量”  卡组织：连接机构，提供清算、支付网络服务  收单机构：基于“银行卡+POS机”模式为商户提供收单和数据处理服务  互联网支付机构：基于虚拟线上场景的支付机构 支付行业图谱 底层逻辑 价值 转移 价值 产品逻辑 账户 收单机构 互联网 支付机构 卡组织 （清算机构） 账户 • 资料来源：中信证券研究部 18
  • 20.2.3.2 支付机构版图  支付机构市场格局  卡组织：寡头行业，银联及三大国际卡组织交易金额在万亿规模；  收单机构：集中度偏高，美国CR 5达80%，中国CR 10达68%；  互联网支付机构：头部集中，2017年，Paypal4513亿美元，支付宝、微信59万亿元/42万 亿元 全球主要卡组织交易金额（2017） 16 14.01 14 （万亿美元） 12 10 8 7.27 6 5.24 4 2 1.09 0.32 0 银联 Visa Master American Discover Express • 资料来源：公司财报，中信证券研究部 0.28 JCB 美国地区Top 8收单机构交易笔数 300 254 250 205 200 184 166 （亿笔） 150 100 74 57 50 31 14 0 • 资料来源：公司财报，中信证券研究部 19
  • 21.2.3.3 支付业务盈利分解  支付业务商业模式核心：场景、规模、费率  支付机构盈利比较  卡组织：规模优势+费率稳定（美国0.15%左右，国内0.065%），盈利能力突出（头部 机构ROA达5%-10%）  收单机构：市场化费率（美国1%左右，国内0.2%左右），股东回报两级分化  互联网支付机构:头部机构盈利乐观（ Paypal为例，ROE稳定于10%-12% ） 支付机构盈利驱动分解 卡组织 收单机构 业务规模 万亿美元规模 （银联 14万亿美 元） 头部机构规模十亿-百亿量级 支付费率 美国：0.15%左右 中国：0.065%左右 运营成本 经营成本/收入≤80% 盈利 头部机构盈利能力突出 （Master/VISA ROE 69%/20%） 美国：1%左右 中国：0.2%左右 美国：经营成本/收入在80-85% 中国：汇付天下 97.7% 美国：ROE 14%以上（非亏损） 中国：汇付天下 21.5% 互联网 支付机构 Paypal：4513亿美元 Paypal：3%左右 Paypal：经营成本/收入 85% Paypal：ROE 10%-12% • 资料来源：各公司财报，中信证券研究部 20
  • 22.金融科技企业的商业模式 I. 融资业务类 II. 资管业务类 III.支付业务类 IV. 科技输出类 V. 平台型公司 21
  • 23.2.4.1 科技输出业务分类  金融软件服务商依据客户类型和产品属性划分  银行IT系统解决方案  多元金融IT系统解决方案  金融数据咨询服务商  硬件商国内外产品趋同，主要是支付机具以及卡片生产商 科技输出行业图谱  银行IT系统解决方案 软  多元金融IT系统解决方案 件  金融数据咨询  ATM 硬  POS终端 件  银行卡  条码识别 • 资料来源：公司财报，中信证券研究部 技术输出 金融机构 22
  • 24.2.4.2 软件输出型：下游客户需求是关键  盈利分析：高毛利带来高盈利水平  高毛利业务。美国的服务商总体在40-60%，而国内服务商则差异较大在20-80%区间  头部公司盈利表现突出。国内同花顺、恒生电子ROE在10%以上，美国FISV、Broadrige 和FICO在30%以上 A股金融IT服务商股东回报水平（2017） 40% ROE ROA 30% 20% 10% 0% -10% -20% 大同恒金长赢科润高银安南中信 智花生证亮时蓝和伟之硕天科雅 慧顺电股科胜软软达杰信信金达 子份技 件件 息息财 • 资料来源：公司财报，中信证券研究部 美股金融IT服务商股东回报水平（2017） 60% ROE ROA 40% 20% 0% -20% -40% • 资料来源：公司财报，中信证券研究部 23
  • 25.2.4.3 金融硬件供应商：稳定增长型行业（续2）  盈利分析：毛利率偏低，盈利分化明显  毛利水平整体偏低。中美公司基本维持在20-40%的水平  整体盈利水平偏低，个体分化。A股中民德电子、新大陆在10%以上；美股中仅NCR 和Euronet盈利 A股硬件商股东回报水平（2017） 20% 15% ROE ROA 10% 5% 0% -5% -10% -15% -20% 新民恒恒飞新古证天国 大德银宝天国鳌通喻民 陆电金股诚都科电信技 子融份信 技子息术 • 资料来源：公司财报，中信证券研究部 美股硬件商股东回报水平（2017） 40% ROE ROA 20% 0% -20% -40% NCR Euronet USA DIEBOLD Technology NIXDORF • 资料来源：公司财报，中信证券研究部 24
  • 26.金融科技企业的商业模式 I. 融资业务类 II. 资管业务类 III.支付业务类 IV. 科技输出类 V. 平台型公司 25
  • 27.2.5 平台型企业——全产业布局  平台型企业发展模式逻辑  场景引流：以电商、社交场景为基础，开展支付、融资和资管业务；  数据沉淀：电商、社交业务积累客户行为数据，作为金融风控和定价基础；  技术迭代：发挥互联网企业技术优势，支持金融业务创新 平台型企业金融科技业务布局示意图 融资业务 电商生态 流量 支付业务 场景 数据 技术 科技输出 社交生态 资管业务 余额宝 • 资料来源：中信证券研究部整理 26
  • 28.2.5 平台型企业——全产业布局（续）  平台型企业金融牌照布局  支付：第三方支付牌照（互联网、移动、收单、预付卡）  融资：互联网小贷牌照  资管：基金代销牌照、保险代销牌照 第三方支付 网络融资 财富管理 余额宝 蚂蚁财富 ANT FORTUNE 银行 保险 征信 科技输出 • 资料来源：中信证券研究部整理 27
  • 29.CONTENTS 目录 1. 金融科技行业概览 2. 金融科技企业的商业模式 3. 金融科技企业的估值逻辑 4. 金融科技发展格局展望 28
  • 30.3.0 引子：互联网企业估值——核心是用户和变现能力  互联网公司：盈利来源于客户和变现，客户来自于流量，变现来自于商业模式  流量：核心在于客户  变现：核心在于盈利模式 互联网企业估值框架 用户 规模 变现 方式 • 资料来源：中信证券研究部 盈利和 估值 29
  • 31.3.1 融资业务估值逻辑：用户-规模-盈利-估值  互联网融资公司估值核心逻辑  （1）贷款规模的增长路径  （2）贷款费率-融资成本利差  （3）资产质量情况 互联网融资企业估值框架 用户规模 (U) 盈利 (E) 市值 (P) 收入 —  贷款规模（单用户贷款额）  贷款定价或服务费率 支出  单用户获客成本  单用户风险成本 • 资料来源：中信证券研究部 30
  • 32.3.1 融资业务估值逻辑：用户-规模-盈利-估值（续） 互 15.0 联 网 10.0 融 资 5.0 公 司 0.0 市 盈 (5.0) 率 比 (10.0) 较 (15.0) 10.1 3.6 2.1 1.5 2.0 互联网信贷平台 P/E 8.0 4.8 3.1 3.5 2.9 1.7 网贷平台 11.8 4.5 (9.7) 金融超市 市值/发放贷款规模 市 1.00 值 0.80 / 0.60 信 贷 0.40 0.20 0.36 0.22 0.26 0.26 规 模 0.00 比 较 0.77 0.61 0.22 0.20 0.17 0.05 互联网信贷平台 • 资料来源：Bloomberg，中信证券研究部 网贷平台  互联网融资公司估值方法  依托客户流量前景， 结合传统估值（P/E） 和新兴估值（市值/贷 款规模）  互联网信贷平台：市 值/发放贷款规模，分 布区间0.2X-0.4X  网贷平台：市值/发放 贷款规模，总体分布 0.2X左右  金融超市：PE、市值/ 发放贷款规模估值相 差均较大 31
  • 33.3.2 资管业务估值： AuM-盈利-估值  资产管理公司估值核心逻辑  （1）AuM增速  （2）费率结构的稳定性  （3）单位AuM的经营效率 资产规模 (AuM) 资管公司估值核心逻辑 盈利 (E) 市值 (P) 收入 —  资产管理规模（AuM）  费率模式  费率水平 支出  单位AuM获客成本  单位AuM人工费用 • 资料来源：中信证券研究部 32
  • 34.3.2 资管业务估值： AuM-盈利-估值（续） 80.0X 73.7X 渠道型机构 顾问型机构 固定费率型机构 浮动费率型机构 资 70.0X 管 60.0X 机 50.0X 构 40.0X 市 30.0X 盈 20.0X 率 10.0X 比 0.0X 较 20.7X 16.5X 16.5X 14.6X 14.1X 12.8X 11.1X 10.7X 8.0X 5.1X  资管公司估值方法：  管理型公司：固定费率 型 适 用 “ P/E-AuM 增 速 ”方法，浮动费率型 P/E取决 于业绩表现 和 稳定性 资 0.18X 0.16X 0.16X 渠道型机构 顾问型机构 固定费率型机构 浮动费率型机构 管 0.14X 机 0.12X 市 0.1X 值 0.08X / 0.06X A 0.04X u 0.02X M 0X 比 0.13X 0.1X 0.04X 0.039X 0.027X 0.026X 0.02X 0.012X 0.011X 较  渠 道 型公 司： P/E估 值 暗含客户增长前景  顾问型公司：费率稳定 ，适用市值/AuM估值方 法（0.1X-0.15X） • 资料来源：Bloomberg，中信证券研究部 33
  • 35.3.3 支付业务估值：客户-交易-盈利-估值  支付机构估值核心逻辑  （1）支付交易规模  （2）费率水平以及经营成本  （3）变现和衍生价值 估值方法 支付服务机构估值框架 市值/交易规模 传统机构估值 市值/交易规模 P/S P/E 规模 盈利要素 X 费率 收入 - 成本 盈利 新兴机构估值 变现 场景 用户 • 资料来源：中信证券研究部 34
  • 36.3.3 支付业务估值：客户-交易-盈利-估值（续） 18.0 16.0 16.5 15.2 支 14.0 付 12.0 10.0 机 8.0 构 6.0 市 4.0 2.0 销 0.0 2.4 2.3 率 比 较 卡组织 市销率（P/S） 12.9 5.5 5.1 4.0 2.2 0.8  支付机构估值方法  卡组织：适用于PE或PS 7.4 估值，估值区间25X-30X PE，10X-15X PS 收单机构 互联网支付  收单机构：适用于PE或 PS 估 值 ， 估 值 区 间 20X25X PE，3X-5X PS 支 付 0.35 机 0.30 构 0.25 市 值 0.20 / 0.15 交 0.10 易 0.05 规 模 0.00 比 较 市值/交易规模 0.33 0.11 0.09 0.05 0.06 Visa Master American Discover Express 卡组织 Square 收单机构 • 资料来源：Bloomberg，中信证券研究部 0.19 PayPal 互联网支付  互联网支付机构：适用 于PE或“总市值/交易规 模”估值，估值区间 25X-30X PE ， 0.05X0.2X 总市值/交易规模 35
  • 37.3.4 科技输出类企业估值逻辑  科技输出类企业适用于“P/S-毛利率” 估值体系  软件企业：同花顺、恒生电子等高毛利率企业，市销率在10X-15X区间；  硬件企业：古鳌科技、民德电子等相对高毛利率企业，市销率在5X-15X区间  可能的溢价源于：  产品体系：取决于可替代性  收益模式：收益分成机制享受溢价 A股金融IT服务商市销率与毛利率 120% 毛利率 100% 恒生电子 赢时胜 同花顺 80% 信雅达 60% 科蓝软件 长亮科技 大智慧 40% 安硕信息 银之杰 高伟达 润和软件 20% 中科金财 南天信息 金证股份 PS（TTM） 0% 0 5 10 15 20 • 资料来源：公司财报，中信证券研究部 45.0% 40.0% A股金融硬件商市销率与毛利率 毛利率 古鳌科技 飞天诚信 民德电子 35.0% 30.0% 恒银金融 新大陆 新国都 证通电子 25.0% 天喻信息 20.0% 0.00 恒宝股份 5.00 • 资料来源：公司财报，中信证券研究部 国民技术 PS（TTM） 10.00 36
  • 38.3.5 平台型公司估值逻辑：分部估值+变现溢价  （1）基于商业逻辑的分部定价  支付业务：市值/有效交易规模，参考区间0.05-0.2X；市盈率 25X-30X  融资业务：市值/发放贷款规模，参考区间0.2X-0.4X  资管业务：市值/AuM，参考渠道型机构区间0.02X-0.18X 37
  • 39.3.5 平台型公司估值逻辑：分部估值+变现溢价（续）  （2）基于变现逻辑的溢价  客户溢价：客户-场景-产品-盈利  技术溢价：技术-产品-盈利  协同溢价：客户-交叉产品-盈利 BATJ移动端月活客户数量 微信 淘宝 京东 100,000 90,000 80,000 70,000 60,000 50,000 40,000 30,000 20,000 10,000 0 2014 2015 2016 • 资料来源：公司财报，中信证券研究部 百度 2017 2018 平台型公司交叉业务（蚂蚁金服为例） 支付业务 融资业务 花呗支付 花呗线下支付 支付业务 资管业务 余额宝支付 余额宝缴费 余额宝还款 • 资料来源：公司财报，中信证券研究部 38
  • 40.CONTENTS 目录 1. 金融科技行业概览 2. 金融科技企业的商业模式 3. 金融科技企业的估值逻辑 4. 金融科技发展格局展望 39
  • 41.4.1 科技驱动的方向  Tech的未来方向  系统  算法及模型  长尾客户及场景  定价与效率 2018H全球金融科技投资领域分布（笔） 45 10 9 11 13 15 16 35 36 36 43 222 78 区块链 网贷 理财 大数据 支付 互联网保险 消费金融 综合金融 汽车金融 IT服务 证券 互联网银行 其他 • 资料来源：零壹财经，中信证券研究部 40
  • 42.4.2 金融科技公司前景：因时而变  看好三类企业：  （1）快速转型金融机构：大力度科技投入，强化运用和应用，业务效率提升  （2）平台型企业：兼具场景与客户，既有资产负债表业务，亦有模型和数据输出业务  （3）细分业态龙头：头部集中效应下，享有技术迭代、数据积累的规模相应 各类型金融科技主体比较优势 场景 客户 数据 技术 资金 转型金融机构 平台型企业 细分业态龙头 • 资料来源：中信证券研究部整理 41
  • 43.感谢您的信任与支持！ THANK YOU 肖斐斐（首席银行分析师） 电话：0755-23835396 邮件：xff@citics.com 执业证书编号：S1010510120057 冉宇航 电话：0755-23835417 邮件：ranyh@citics.com 执业证书编号：S1010516100001 联系人：彭博 电话：010-60837476 邮件：bpeng@citics.com
  • 44.免责声明 分析师声明 证券研究报告 2018年11月20日 主要负责撰写本研究报告全部或部分内容的分析师在此声明：（i）本研究报告所表述的任何观点均精准地反映了上述每位分析师个人对标的证券和发行人的看法；（ii）该分析师所得报酬的任何组成部分无论是在过去、现在及将来均不会直接或间接地 与研究报告所表述的具体建议或观点相联系。 评级说明 投资建议的评级标准 报告中投资建议所涉及的评级分为股票评级和行业评级（另有说明的除外）。评级标准为报告发 布日后6到12个月内的相对市场表现，也即：以报告发布日后的6到12个月内的公司股价（或行业 指数）相对同期相关证券市场代表性指数的涨跌幅作为基准。其中：A股市场以沪深300指数为基 准，新三板市场以三板成指（针对协议转让标的）或三板做市指数（针对做市转让标的）为基准； 香港市场以摩根士丹利中国指数为基准；美国市场以纳斯达克综合指数或标普500指数为基准。 股票评级 行业评级 评级 买入 增持 持有 卖出 强于大市 中性 弱于大市 说明 相对同期相关证券市场代表性指数涨幅20%以上； 相对同期相关证券市场代表性指数涨幅介于5%～20%之间 相对同期相关证券市场代表性指数涨幅介于-10%～5%之间 相对同期相关证券市场代表性指数跌幅10%以上； 相对同期相关证券市场代表性指数涨幅10%以上； 相对同期相关证券市场代表性指数涨幅介于-10%～10%之间； 相对同期相关证券市场代表性指数跌幅10%以上 其他声明 本研究报告由中信证券股份有限公司或其附属机构制作。中信证券股份有限公司及其全球的附属机构、分支机构及联营机构（仅就本研究报告免责条款而言，不含CLSA group of companies），统称为“中信证券”。 法律主体声明 本研究报告在中华人民共和国（香港、澳门、台湾除外）由中信证券股份有限公司（受中国证券监督管理委员会监管，经营证券业务许可证编号：Z20374000）分发。本研究报告由下列机构代表中信证券在相应地区分发：在中国香港由CLSA Limited分 发；在中国台湾由CL Securities Taiwan Co., Ltd.分发；在澳大利亚由CLSA Australia Pty Ltd.分发；在美国由CLSA group of companies（CLSA Americas, LLC（下称“CLSA Americas”）除外）分发；在新加坡由CLSA Singapore Pte Ltd.（公司注册编 号：198703750W）分发；在欧盟由 CLSA （UK）分发；在印度由CLSA India Private Limited分发（地址：孟买（400021）Nariman Point的Dalamal House 8层；电话号码：+91-22-66505050；传真号码：+91-22-22840271；公司识别号： U67120MH1994PLC083118；印度证券交易委员会注册编号：作为证券经纪商的INZ000001735，作为商人银行的INM000010619，作为研究分析商的INH000001113）；在印度尼西亚由PT CLSA Sekuritas Indonesia分发；在日本由CLSA Securities Japan Co., Ltd.分发；在韩国由CLSA Securities Korea Ltd.分发；在马来西亚由CLSA Securities Malaysia Sdn Bhd分发；在菲律宾由CLSA Philippines Inc.（菲律宾证券交易所及证券投资者保护基金会员）分发；在泰国由CLSA Securities (Thailand) Limited分发。 针对不同司法管辖区的声明 中国：根据中国证券监督管理委员会核发的经营证券业务许可，中信证券股份有限公司的经营范围包括证券投资咨询业务。 美国：本研究报告由中信证券制作。本研究报告在美国由CLSA group of companies（CLSA Americas除外）仅向符合美国《1934年证券交易法》下15a-6规则定义且CLSA Americas提供服务的“主要美国机构投资者”分发。对身在美国的任何人士发送 本研究报告将不被视为对本报告中所评论的证券进行交易的建议或对本报告中所载任何观点的背书。任何从中信证券与CLSA group of companies获得本研究报告的接收者如果希望在美国交易本报告中提及的任何证券应当联系CLSA Americas。 新加坡：本研究报告在新加坡由CLSA Singapore Pte Ltd.（资本市场经营许可持有人及受豁免的财务顾问），仅向新加坡《证券及期货法》s.4A（1）定义下的“机构投资者、认可投资者及专业投资者”分发。根据新加坡《财务顾问法》下《财务顾问 （修正）规例（2005）》中关于机构投资者、认可投资者、专业投资者及海外投资者的第33、34、35及36条的规定，《财务顾问法》第25、27及36条不适用于CLSA Singapore Pte Ltd.。如对本报告存有疑问，还请联系CLSA Singapore Pte Ltd.（电 话：+65 6416 7888）。MCI (P) 071/10/2018。 加拿大：本研究报告由中信证券制作。对身在加拿大的任何人士发送本研究报告将不被视为对本报告中所评论的证券进行交易的建议或对本报告中所载任何观点的背书。 英国：本段“英国”声明受英国法律监管并依据英国法律解释。本研究报告在英国须被归为营销文件，它不按《英国金融行为管理手册》所界定、旨在提升投资研究报告独立性的法律要件而撰写，亦不受任何禁止在投资研究报告发布前进行交易的限制。 本研究报告在欧盟由 CLSA （UK）发布，该公司由金融行为管理局授权并接受其管理。本研究报告针对《2000年金融服务和市场法2005年（金融推介）令》第19条所界定的在投资方面具有专业经验的人士，且涉及到的任何投资活动仅针对此类人士。 若您不具备投资的专业经验，请勿依赖本研究报告的內容。 一般性声明 本研究报告对于收件人而言属高度机密，只有收件人才能使用。本研究报告并非意图发送、发布给在当地法律或监管规则下不允许向其发送、发布该研究报告的人员。本研究报告仅为参考之用，在任何地区均不应被视为买卖任何证券、金融工具的要约 或要约邀请。中信证券并不因收件人收到本报告而视其为中信证券的客户。本报告所包含的观点及建议并未考虑个别客户的特殊状况、目标或需要，不应被视为对特定客户关于特定证券或金融工具的建议或策略。对于本报告中提及的任何证券或金融工 具，本报告的收件人须保持自身的独立判断。 本报告所载资料的来源被认为是可靠的，但中信证券不保证其准确性或完整性。中信证券并不对使用本报告所包含的材料产生的任何直接或间接损失或与此有关的其他损失承担任何责任。本报告提及的任何证券或金融工具均可能含有重大的风险，可能 不易变卖以及不适合所有投资者。本报告所提及的证券或金融工具的价格、价值及收益可能会受汇率影响而波动。过往的业绩并不能代表未来的表现。 本报告所载的资料、观点及预测均反映了中信证券在最初发布该报告日期当日分析师的判断，可以在不发出通知的情况下做出更改，亦可因使用不同假设和标准、采用不同观点和分析方法而与中信证券其它业务部门、单位或附属机构在制作类似的其他 材料时所给出的意见不同或者相反。中信证券并不承担提示本报告的收件人注意该等材料的责任。中信证券通过信息隔离墙控制中信证券内部一个或多个领域的信息向中信证券其他领域、单位、集团及其他附属机构的流动。负责撰写本报告的分析师的 薪酬由研究部门管理层和中信证券高级管理层全权决定。分析师的薪酬不是基于中信证券投资银行收入而定，但是，分析师的薪酬可能与投行整体收入有关，其中包括投资银行、销售与交易业务。 若中信证券以外的金融机构发送本报告，则由该金融机构为此发送行为承担全部责任。该机构的客户应联系该机构以交易本报告中提及的证券或要求获悉更详细信息。本报告不构成中信证券向发送本报告金融机构之客户提供的投资建议，中信证券以及 中信证券的各个高级职员、董事和员工亦不为（前述金融机构之客户）因使用本报告或报告载明的内容产生的直接或间接损失承担任何责任。 未经中信证券事先书面授权，任何人不得以任何目的复制、发送或销售本报告。 中信证券2018版权所有。保留一切权利。