銀行基金代銷的「費率戰」再度升級。 繼國有大行、股份制銀行紛紛將基金代銷費率降至1折後,市場費率競爭進一步加劇。近日,部分中小銀行加入讓利陣營,將該費率壓低至0.1折,引發市場廣泛關注。 蘇商銀行特約研究員高政揚表示,中小銀行大幅下調基金代銷費率,根源在於市場競爭加劇與客戶流失的雙重壓力。受制於大型銀行與網際網路平臺的雙向擠壓,中小銀行客戶基數與業務規模有限,只能以降價為手段吸引客戶。 部分產品費率低至0.1折 8月4日,深圳農村商業銀行發布公告稱,自8月5日起,投資者通過該行手機銀行APP申購指定的9隻開放式基金(前端模式),可享申購手續費0.1折優惠,優惠涵蓋定期定額投資業務。 今年2月,常熟農村商業銀行推出類似政策:投資者通過該行手機銀行渠道辦理指定基金產品的申購(含定投)業務,可享申購費率0.1折優惠。所涉基金均為前端收費模式(即申購時扣除手續費)的指定公募基金。 高政揚表示,目前享受0.1折費率優惠的基金產品主要有三方面特徵:一是產品類型偏向保守,以低風險類為主,如部分指數型基金、債券類基金;二是申購渠道通常限定為手機銀行;三是費率優惠多針對前端費率。這一現象主要是為了定向激活線上流量。 相比之下,大型銀行及股份制銀行基金代銷費率仍維持1折優惠費率。例如,7月15日,平安銀行公告稱,對18隻指定基金產品的申購及定投費率實施1折優惠。而自去年起,農業銀行、交通銀行等國有大行已紛紛將基金代銷費率降至1折。 上海金融與法律研究院研究員楊海平認為,此次中小銀行將基金代銷費率降至0.1折,主要原因有三:一是在淨息差承壓背景下,更多中小銀行加入基金代銷行列並加大拓展力度;二是出於階段性獲客需求,通過營銷活動吸引客戶;三是公募基金費率改革深入推進,以降低投資者成本、推動基金公司與投資者利益更緊密綁定為核心,使得公募基金的盈利壓力向渠道端傳導。 仍需聚焦服務與產品深耕 依託網點布局與客戶資源的天然優勢,銀行長期以來都是基金代銷的主力軍。但隨著券商、獨立基金銷售機構快速崛起,中小銀行在這一領域尤其面臨不小的挑戰。 高政揚分析稱,中小銀行承受著多重競爭壓力:一是來自國有大行和股份制銀行的擠壓——大型銀行憑藉深厚的客戶積澱、強勁的品牌影響力、廣泛的渠道覆蓋,以及出色的選品與綜合服務能力,讓中小銀行難以在價格和產品上形成差異化優勢;二是網際網路平臺的直接衝擊,這類平臺以便捷性、低費率和豐富產品為抓手,依託海量用戶吸引大量年輕投資者,導致傳統銀行代銷業務客戶分流。 市場對0.1折超低費率的可持續性關注度較高。目前1折仍是行業主流最低優惠,0.1折超低價多限於中小銀行的特定產品和渠道,尚未形成規模效應。中國郵政儲蓄銀行研究員婁飛鵬認為,短期內受渠道和品牌劣勢制約,降價是中小銀行搶佔市場的直接手段,但「費率戰」可能引發監管關注,長期看或難以為繼。 業內人士認為,基金代銷市場的競爭最終要回歸產品與服務本身。「對中小銀行掀起的價格競爭應客觀看待,超低費率本質是通過犧牲短期利潤換取客戶流量,長遠看仍需在產品與服務上深耕。」高政揚表示,未來核心競爭力需聚焦四方面:提升選品能力,提供更優財富管理策略;豐富代銷產品種類,滿足多樣化需求;增強服務創新,提供資產配置與全周期陪伴服務,提升客戶滿意度;深耕區域客群需求,綁定本地化場景,避免同質競爭。 (證券日報)
鄭州8月10日電 (李超慶 湯曉楠)國內首個盾構/TBM(隧道掘進機)大數據挖掘共同體10日在河南鄭州成立。 圖為盾構/TBM大數據挖掘共同體啟動儀式現場。記者 李超慶 攝 該活動由中國中鐵指導、中鐵隧道局集團有限公司(簡稱中鐵隧道局)主辦,來自政府部門、高校、科研機構、行業協會等400餘位代表出席。 該共同體以「數智共享,隧創未來」為核心理念,匯聚建設、勘察、設計、施工、裝備、運維全產業鏈160餘家單位,著力破解行業數據孤島、標準不一等痛點。 中鐵隧道局首席專家洪開榮介紹,共同體將重點推進三大任務:構建行業統一數據中心與標準體系;聯合攻關盾構/TBM核心算法;深化「產學-產研-產用」聯動加速成果轉化。 華為公司代表透露,自2024年7月與中鐵隧道局開展數位化合作以來,雙方已於今年6月籤署人工智慧專項協議,將共同推進隧道工程智能化落地。 中鐵隧道局集團相關負責人表示,目前,我國在建隧道總裡程超1萬公裡,盾構/TBM保有量達1300臺。共同體將依託全國重點實驗室,構建數據挖掘公共平臺,推動數據-創新-產業三鏈融合,為交通強國、數字中國建設提供技術支撐。 河南省科技廳相關負責人在致辭中表示,該共同體是響應國家數位化戰略的關鍵實踐,將為行業高質量發展注入創新動能。 當日,主辦方還同步發布了隧道與地下空間領域首款垂直大模型「先鋒·隧道大模型」。 通報稱,「先鋒·隧道大模型v1.0」依託773條工程線路、1200億條建造數據構建,首創垂直領域技術體系。其研發的「隧道俠AI助手」具備專業問答、方案輔助等六大功能,突破可視化設計、施工評估等數智決策場景,已在高原鐵路隧道、崇太長江隧道等重大工程中驗證應用。(完)
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