过去两年是银行业自 2007-09 年全球金融危机 (GFC) 爆发以来表现最好的两年，盈利能力、资本和流动性都十分健康。但尽管银行业是全球最大的盈利行业，市场仍对其长期价值创造持怀疑态度，并将银行业市净率排在各行业中垫底。
除了一系列宏观经济因素外，还有一些行业特定因素：
尽管银行在技术方面的支出占收入的比例在各行业中最高，但银行业的劳动生产率增长喜忧参半。世界各地的监管变化继续需要投资。
银行业利润更高的业务正面临来自有针对性的攻击者（包括私人信贷、支付和财富管理）的竞争。 private credit, payments, and wealth management
近期业绩的提升主要得益于利率上升。尽管最近创造了价值，但在过去十年中，该行业的经济价值与资本成本相比有所下降。
那么，随着对银行基本面的质疑持续存在，2023 年行业整体业绩的提升是否会让位于行业近期历史的引力？
看看过去五到十年表现优异的银行，或许就能找到银行如何实现逃逸速度的答案。获胜的银行在三个结构维度上结合了聪明的举措（仔细选择细分市场、在重要的地方找到规模、在地理或价值链上战略性地定位自己），并在一系列能力（例如分析、营销效果、运营模式和技术）上严格执行运营。
对其他行业来说，好消息是情况可以改善。事实上，过去五年，约有 10% 的银行有形资产回报率提高了 5 个十分位（尽管相反，约有三分之二的银行与之前的表现相差 2 个十分位以内）。银行业要想恢复市盈率，管理团队就需要像这些赢家一样充满活力。我们相信，这种“管理商数”将成为 2020 年代余下几年真正发挥作用的因素。
不同子行业和地区的银行业存在巨大差异，这可能会影响人们对某些机构的看法。随着条件的变化，结构和组合可能会显著影响个别银行的表现。在美国、英国、印度、德国和尼日利亚等一些国家，2023 年的业绩较 2010-22 年有所改善，而巴西、加拿大、日本和澳大利亚等其他国家的 ROTE 则有所下降。
银行可能无法指望提高生产率或利用规模。这些仍然是世界许多地区银行面临的难题。人工智能尚未被证明是万能药（尽管最近，一些先行的领先银行已经公开宣布人工智能带来的效率——其中一些银行的效率高达数十亿美元，已经相当于一个效率点）。尽管全球银行在技术上总共花费了约 6000 亿美元，这些技术本应能提高生产率，但一些主要市场（例如美国）的劳动生产率却在下降。1 AI 可以改变这一现状，但在大多数银行，生成式 AI 目前处于试点模式。随之而来的是更多的支出和更多的监管要求，因此许多银行都采取了谨慎的态度。
利润率的提高可能无法通过进一步削减成本来实现。为了在某些宏观驱动情景下保持当前的 ROTE，该行业需要每年将每项资产的成本降低 5%，或者说是该行业每年降低 1% 的历史业绩的五倍
宏观不确定性和行业层面的问题也带来了挑战：
银行的资金成本可能会增加，这是由于持续的量化紧缩政策导致总存款量减少（美国自 2021 年以来的复合年增长率为 -6%，欧洲央行为 -10%），以及一些市场货币市场流动竞争加剧。
贷款发放面临着消费者和企业需求下降的双重挑战。例如，美国商业房地产 (CRE) 发放量较疫情高峰下降了 55%，比十年平均水平低了 25%。与此同时，现有资产面临潜在的贬值——其中一些尚未完全实现。例如，2023 年第四季度，美国和欧元区的 CRE 价格指数下跌了 9%。降低利率可能有助于缓解其中一些影响。
持有至到期证券的未实现损失正在减少，并将缩减，以较低的利率进行重新估值，可能为并购打开机会。但大规模并购并不是一条必定成功的途径。
我们对巴塞尔协议 III 最初对 ROE 的影响的预测是重大的。最近发布的修订提案将产生什么结果还有待观察，但这可能会对 ROTE 产生进一步的缓和作用。
将这些挑战与当今世界的地缘政治不确定性相结合，人们就可以将市场预见的对 ROTE 的影响具体化。