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　　近期，上市國有銀行、股份制銀行陸續披露2018年年報。

　　麻袋研究院對信用卡年報中的業績指標進行了梳理，覆蓋主體包括6家國有銀行（工農中建交郵儲）以及7家股份制銀行（3家未上市，華夏、興業未披露完整年報）。下文將就信用卡髮卡量、交易金額、透支餘額、不良率等主要指標開展簡要分析。

　　髮卡量：多家銀行新增髮卡數超千萬張

　　日前，央行發佈的《2018年支付體系運行總體情況》顯示，我國發卡量保持穩步增長，信用卡和借貸合一卡在用髮卡數量共計6.86億張，同比增長16.73%；人均持有信用卡和借貸合一卡0.49張，同比增長16.11%。

　　年報數據中，年度新增髮卡量最多的爲農業銀行，高達1800萬張；中信、浦發、光大、建設等銀行亦在年度新增髮卡量方面突破了1000萬張大關。

　　圖1：2018年9家銀行年度新增髮卡量（萬張）

　　資料整理：麻袋研究院

　　累計髮卡量方面，突破一億張大關的4家銀行均爲國有大行，包括工商銀行、農業銀行、中國銀行和建設銀行，髮卡張數分別達到1.51億、1.03億、1.1億和1.21億。此外，根據2018年半年報數據，招商銀行累計髮卡張數也已過億。

　　而招商銀行和平安銀行兩家股份制銀行則沒有披露累計髮卡量數據，而是採用了流通卡數。年報顯示，截至2018年年底，兩家銀行的流通卡數分別爲8430.44萬張與5152萬張。

　　儘管4家國有大行牢牢把控着累計髮卡量的頭部交椅，但股份行的後來居上之勢不可小覷，例如浦發、中信、光大等股份行在累計髮卡數量上的同比增速均在30%以上，遠超農、中、建等平均16%左右的增速。

　　透支餘額與消費額：多家銀行增幅超30%

　　《2018年支付體系運行總體情況》顯示，截至2018年末，銀行·卡授信總額爲15.40萬億元，同比增長23.40%；銀行·卡應償信貸餘額爲6.85萬億元，同比增速約爲23%，儘管相比前一年36.83%的增速有所放緩，但整體而言仍處於規模擴張階段。

　　具體到各大銀行，工商、建設兩家國有大行透支餘額突破6000億元級別，招商、交通兩家股份制銀行突破5000億元級別，如下表所示：

　　表1：2018年13家銀行信用卡透支餘額（億元）

　　資料整理：麻袋研究院

　　備註：交通銀行、中國銀行及工商銀行爲集團口徑的透支餘額

　　值得關注的是，無論是在髮卡量，還是在透支餘額方面位列末位的浙商銀行，其擴張速度卻大幅領先於其他銀行。就透支餘額來看，其同比增長爲165.32%，而其年度消費金額的同比增幅更是高達176.02%。

　　從透支餘額佔銀行個貸規模的比例來看，多家銀行信用卡透支（貸款）佔個貸比重超30%，例如光大銀行38%、民生銀行32%等。

　　而觀察信用卡消費/交易金額，多家銀行亦表現不俗，例如以零售業務見長的招商銀行，憑藉高達3.79億元的年度消費“戰績”位居所有銀行榜首，而交通銀行則以3.07億的年度消費額緊隨其後，具體如下圖所示：

　　圖2：2018年13家銀行年度消費/交易金額（億元）

　　資料整理：麻袋研究院

　　不良率攀升背後：2019年發展態勢如何？

　　個人消費金融近兩年發展勢頭比較猛烈，過度授信、多頭借貸成爲了2018年持續的熱點話題。伴隨着髮卡數量、授信總額與透支餘額規模的擴大，其背後的風險也逐步暴露出來。

　　受宏觀經濟變化趨勢等影響，多家銀行在2018年的信用卡不良率有所攀升，數據顯示，浦發銀行2018年不良率爲1.81%，同比上升0.49%，中信銀行不良率1.85%，同比上升0.61%，而民生銀行在2017年不良率就已突破2%，截至2018年年底爲2.15%。如下表所示：

　　表2：2018年主要銀行不良率披露（%）

　　麻袋研究院分析認爲，多家銀行信用卡不良率同步攀升的現象並非偶然。一是會受到宏觀經濟下行影響，另外，有一些股份制銀行信用卡此前發展戰略較爲激進，髮卡量競爭呈現白熱化狀態，弱化風控作用後可能引入一些資質不佳、共債情況較爲嚴重的客戶。

　　根據2017年年報數據，多家銀行當年新增髮卡量出現井噴，例如民生銀行大增119%，工商銀行107%，中信銀行74%等。

　　也有部分銀行信用卡不良率較爲緩和，例如招商銀行：同比不良率持平，以及交通銀行的集團不良率下降了0.32%。

　　事實上，自去年年底以來，多家銀行採取了“降額、封卡”等手段，對潛在風險用戶實施了功能限制。另外，在已披露年報的銀行中，一些老牌國有大行在信用卡規模擴張方面也已經放緩步伐，例如工商銀行年度新增髮卡量僅爲800萬。

　　麻袋研究院預測，宏觀環境的影響疊加行業因素影響下，2019年信用卡市場規模會繼續擴張，但增幅會有所回落。具體而言，今年信用卡市場的發展預計將呈現出三類特徵：

　　一是聚焦場景化搭建，通過打造日常高頻場景的生態圈來擴大零售業務規模；二是加強科技應用，依託金融科技發揮其在信用卡使用中的賦能作用，例如客戶服務中的語音交互等；三是加強大數據、人工智能在風控流程中的參與度，通過精細化運營提升運作效率。