Eliza(纽约梅隆银行的AI平台)
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The Bank of New York Mellon(BK) - 2026 Q1 - Earnings Call Transcript
2026-04-17 00:02
财务数据和关键指标变化 - 第一季度每股收益为2.24美元,同比增长42% [4] - 总收入达到创纪录的54亿美元,同比增长13% [4] - 税前利润率扩大至37% [5] - 有形普通股回报率为29% [5] - 费用为34亿美元,同比增长5% [15] - 信贷损失拨备为700万美元的收益,主要受商业房地产敞口改善推动 [16] - 第一季度向股东返还了14亿美元的资本,总派息率为87% [17] - 董事会授权了一项新的100亿美元股票回购计划 [17] 各条业务线数据和关键指标变化 证券服务 - 总收入为27亿美元,同比增长17% [19] - 投资服务费增长10% [19] - 资产服务投资服务费增长11% [20] - ETF管理资产同比增长33% [20] - 另类投资管理资产增长20% [20] - 发行人服务投资服务费增长4% [20] - 外汇收入同比增长44% [21] - 部门净利息收入同比增长20% [21] - 部门费用为16亿美元,同比增长5% [21] - 税前收入为10亿美元,同比增长46%,税前利润率为39% [21] 市场和财富服务 - 总收入为19亿美元,同比增长11% [22] - 投资服务费增长10% [22] - 财富解决方案投资服务费增长6% [22] - 净新增资产为220亿美元,年化增长率为3%,管理资产和托管资产为3.3万亿美元,同比增长14% [22] - 清算和抵押品管理投资服务费增长19% [22] - 平均抵押品余额为7.8万亿美元,同比增长18% [23] - 支付和贸易业务投资服务费增长5% [23] - 部门净利息收入同比增长15% [24] - 部门费用为9.37亿美元,同比增长6% [24] - 税前收入为9.61亿美元,同比增长18%,税前利润率为51% [24] 投资和财富管理 - 总收入为8.25亿美元,同比增长6% [25] - 投资管理和绩效费增长6% [25] - 部门费用为7.26亿美元,同比增长2% [25] - 税前收入为9000万美元,同比增长43%,税前利润率为11% [25] - 管理资产为2.1万亿美元,同比增长6% [25] - 财富管理客户资产为3390亿美元,同比增长4% [27] 各个市场数据和关键指标变化 - 公司整体管理资产和托管资产为59.4万亿美元,同比增长12% [14] - 管理资产为2.1万亿美元,同比增长6% [15] - 外汇收入同比增长49% [15] - 净利息收入为14亿美元,同比增长18%,环比增长2% [18] - 平均存款余额环比增长3%,其中计息存款增长2%,不计息存款增长6% [18] - 平均生息资产环比增长2% [18] - 贷款增长6%,投资证券组合余额增长2% [18] - 一级杠杆率为6%,环比持平 [17] - 普通股一级资本比率在季度末为11%,环比下降89个基点 [17] - 合并流动性覆盖率和净稳定资金比率分别为111%和131% [17] 公司战略和发展方向和行业竞争 - 公司致力于通过平台运营模式和商业模式,作为一个整体运营,为客户提供全面的能力 [6] - 战略重点包括深化产品与技术及规模的整合,人工智能是推动转型的关键赋能因素 [8] - 公司采取平台化方法在全公司嵌入AI,于2023年创建了AI中心,并推出了名为Eliza的AI平台 [9] - 公司愿景是让AI服务于所有人、所有地方、所有事务 [9] - 公司已开发了超过200个AI解决方案,并引入了数字员工 [10] - 2026年的重点是深化AI应用,从点解决方案转向利用AI增强端到端流程 [10] - 公司独特的业务组合、在全球金融市场基础设施中的角色、深厚且可信的客户关系、多元化的商业模式以及强大的资产负债表构成了强大的竞争优势 [28] - 公司正在投资数字资产领域,提供机构级数字资产托管服务,并作为连接传统生态系统与新兴数字生态系统的桥梁 [7][97] 管理层对经营环境和未来前景的评论 - 2026年开局强劲,第一季度业绩表现良好 [4] - 全球市场路径难以预测,但基础趋势(更高水平的活动、更复杂的市场、新技术以及对规模效率和连接性的需求)对客户比以往任何时候都更重要 [5] - 第一季度市场环境动态,由于地缘政治冲突和政策前景变化导致增长、通胀和利率路径预期转变,引发了显著的波动性 [12] - 在这种不断变化的环境中,公司多元化的商业模式和强大的资产负债表使其能够作为客户和全球市场的支柱 [12] - 鉴于第一季度的强劲表现,公司提高了2026年全年总收入(不包括特殊项目)的展望,现在预计同比增长约6% [27] - 预计2026年全年净利息收入同比增长约10% [27] - 预计2026年全年费用(不包括特殊项目)增长将处于1月份提供的同比增长3%-4%范围的上限 [27] - 预计今年剩余季度的季度税率约为23% [27] - 公司对中期目标(税前利润率38%左右,ROTCE目标)保持信心,认为这些目标具有挑战性,需要在整个周期内重复实现 [75] 其他重要信息 - 公司与Allianz Global Investors合作,支持其优化投资运营模式 [6] - PayPal选择公司为其提供机构级数字资产托管服务 [7] - 美国财政部选择公司作为“特朗普账户”(一项为儿童设立的政府投资储蓄计划)的财务代理 [7] - 公司在第一季度将Archer的托管账户解决方案从资产服务部门重新调整至Pershing,形成了财富解决方案业务,以加强财富顾问服务能力 [22] - 公司企业信托业务历史上首次达到15万亿美元的债务服务总额,并在CLO服务中持续获得市场份额 [20] - 公司预计存款余额将恢复到更季节性的模式,预计第二季度将略低于第一季度,第三季度通常是季节性最弱的季度,第四季度是最强的季度 [44] - 公司对私人信贷领域的风险敞口极小,管理良好 [94] - 公司认为AI带来的财务成果将体现在员工生产力、软件平台能力以及扩展业务范围三个方面 [63][64][65] - 公司认为AI的广泛应用时间必须远少于互联网或数字银行普及所需的时间,否则将难以竞争 [128] 总结问答环节所有的提问和回答 问题:关于存款趋势和欧元/英镑存款贝塔系数的展望 [30] - **回答**:整体存款余额因客户持有更高流动性而略有上升,不计息存款增长超出预期,美元方面是余额和结构推动了净利息收入的优异表现,主要受益于发行人服务和资产服务(特别是企业信托)业务 [31] 欧元和英镑存款约占整体存款的25%,对净利息收入贡献不大,其贝塔系数在上行周期中峰值约为80%,预计美元和非美元存款的贝塔系数在利率上行和下行时将呈现对称表现 [32] 问题:关于财富解决方案(原Pershing)业务收入增长驱动力和未来建模 [33] - **回答**:财富解决方案业务净新增资产增长约3%,公司相信未来几年可以实现中个位数增长 [33] 第一季度没有发生客户转换,是一个相对平稳且交易量大的季度,增长主要由交易量驱动 [34] 将Archer整合进财富解决方案将能为客户带来更多能力和产品创新 [35] 问题:关于第一季度业绩中一次性/暂时性因素的分解,以及净利息收入指引的驱动因素假设 [39] - **回答**:公司建立了多元化且持久的收入流,第一季度收入在基于余额的费用和基于交易量的费用之间大致各占一半,股票和固定收益之间也相当平衡 [40][41] 证券服务部门有3个百分点的利润率贡献来自投资相关收益,若扣除则利润率为36% [42] 预计存款余额将恢复季节性模式,第二季度略低于第一季度,第三季度最弱,第四季度最强,全年余额预计较2025年略有增长,结合多种情景分析,对净利息收入增长10%的指引有信心 [44] 问题:关于费用收入指引隐含的增长率及背后的市场假设 [48] - **回答**:公司维持对费用收入的展望不变,继续相信有机增长正在从2025年的3%逐步提高,第一季度创纪录的销售业绩将推动有机增长,但目前仅过一个季度,仍存在不确定性 [49][50] 问题:关于AI投资是否足够,以及是否应利用收入顺风加大投资以提升增长 [51] - **回答**:公司正在平衡投资增长与推动正向运营杠杆和利润率扩张,既进行长期投资,又保持对费用的审慎控制 [52][53][54] 公司在AI上已投资三年,力度可观,拥有40亿美元的技术支出作为后盾,目前有218个AI解决方案在生产中,同比增长4倍,还有数字员工和大量试点项目,对当前AI投资感到满意,必要时会加大投入 [55][56] 问题:关于AI带来的具体财务效益预期 [59] - **回答**:AI被视为转型变革的催化剂,公司注重文化和技术的基础投资以实现其作为“能力倍增器”的潜力 [60] 拥有40亿美元技术支出的规模对于有效投资和部署AI平台至关重要,可避免被锁定在他人生态系统中 [61] 财务成果将体现在三个方面:1) 员工生产力提升,反映在人均收入和人均税前利润上;2) 平台软件能力和特性增强,提升客户价值;3) AI创造的充裕能力使公司能够从事之前因盈利边缘化而无法开展的业务 [63][64][65] AI是“超能力”,可用于善也可用于恶,公司正将AI用于加强自身防御(如使用Mythos和OpenAI的预览功能),并始终保持警惕 [68][69] 问题:关于在利润率已达37%的情况下,中期利润率目标维持在38%左右的原因,是否涉及与客户分享经济效益 [74] - **回答**:公司在1月份刚刚更新了中期目标(3-5年视野),尽管第一季度表现强劲,但仍需在整个周期内重复实现才能确信达到目标 [75] 公司会在看到机会时增加投资(例如在AI方面),目前处于年度费用指引范围的上限,并保持了财务纪律的信誉 [76] AI创造的价值长期将积累给客户、员工和股东,随着AI变得普及,部分价值将通过价值链被定价出去,但早期采用者以及在文化、平台运营模型、商业模型和数据组织方面的优势将带来战略优势,规模优势也有助于管理成本和控制权 [77][78][79][81] 问题:关于新资本规则的影响及对资本目标的看法 [83] - **回答**:近期规则对BNY总体有利,最初提案预计风险加权资产增加5%-7%,现在预计将持平或略有下降,这强化了公司资产负债表强劲、干净、流动性好、风险低的特性 [84] 问题:关于期末余额大幅波动对资本比率的影响及全年资本回报展望 [87] - **回答**:资本比率下降是由于季度最后一天的即期资产负债表余额异常,该情况在4月1日已恢复正常水平,一级杠杆率保持稳定在6%,因此对全年预期资本回报总额的展望没有变化 [87] 问题:关于当前环境下的有机增长感觉及业务获取情况 [88] - **回答**:公司重申了第一季度在多个客户类型中取得的重大合作成果,展示了业务的广度和实力 [89] 50%的资产服务新业务客户同时也授予了其他业务线新业务,这正成为趋势 [89] 公司不提供有机增长指引,但去年为3%,四年前为0%,预计今年将继续逐步提高 [89] 问题:关于非银行金融机构贷款及私人信贷领域的服务关系和风险敞口 [93] - **回答**:公司从资产负债表角度看风险敞口极小,管理良好,风险可控 [94] 企业信托业务服务了该领域大量客户,业务发展势头良好,投资已见成效,近期私人信贷领域的新闻未对公司业务产生实质性影响 [94] 问题:关于资产代币化进展及其对业务的影响 [95] - **回答**:公司认为全球金融市场基础设施正在向“始终在线”模式转型,这不仅仅是区块链取代传统系统,而是两者协同工作 [96] 公司战略是成为桥梁,同时涉足传统和数字领域,为传统客户提供数字资产市场建议,也为数字原生客户提供传统服务(如现金管理、投资管理、托管) [97][98] 代币化的价值因资产类别而异,对于已经高效的资产(如标普500股票、货币市场基金)增量价值不大,但在贷款、大宗商品等领域有较大机会 [99] 问题:关于客户使用多产品或跨业务线关系的进展和指标 [102] - **回答**:公司商业模型改革以来,取得了多项进展:约10%的销售额来自新客户;50%的资产服务新业务客户同时使用了其他业务线;过去两年,从三个或更多业务线购买服务的客户数量增长了60%;销售人员人均销售生产力每年增长20% [102][103] 公司有意识地使平台能够参与更多市场环境,实现多元化、持久的价值复合增长,这与传统意义上的有机增长相辅相成 [104][105][106] 这种多元化模式在强劲市场环境中可能会牺牲部分增长上限,但提供了更稳定、长期的复合回报 [108][109] 问题:关于AI在财富管理领域的应用是否会促使大型机构转向自清算模式,以及公司如何留住客户 [112] - **回答**:公司与大客户沟通后得到的反馈是,客户更倾向于依托公司平台,因为他们希望将有限的投资资金用于业务扩张和顾问增长等核心领域,而非投入网络安全、平台建设等需要与公司规模(超3万亿美元)竞争的能力 [113][114] 对于规模较小的机构,若选择自建,将不得不依赖单一AI提供商并受其定价权制约,而无法获得跨平台AI的规模和控制优势,“与可信赖的提供商共同扩展”这一主题适用于公司财富解决方案及其他业务 [115] 问题:关于代币化对存托凭证业务的影响 [117] - **回答**:存托凭证业务一直表现强劲且持续增长 [118] 该业务涉及与交易所、结算系统等基础设施的连接,AI代理无法轻易提供这种深度连接和控制,公司在此领域的信任优势将持续存在,同时公司也利用AI提升该业务流程的效率 [118][119] 问题:关于发行人服务业务(特别是存托凭证)第一季度环比下降的原因及未来机会 [124] - **回答**:存托凭证业务具有季节性,季度环比变化主要反映季节性因素而非趋势性变化 [125] 企业信托业务持续增长,收入、利润率和投资都在增加,是平台运营模式中最成熟的业务,已开始显现最大效益,第一季度达到15万亿美元贷款服务额并非偶然 [125] 该业务领域整体势头强劲,预计将持续 [126] 问题:关于AI在业务中变得普及所需的时间框架 [127] - **回答**:AI变得普及所需的时间必须远少于互联网或数字银行普及所需的时间(如5-10年),否则企业将难以跟上竞争,因为AI能力正在以10倍速增长,落后意味着陷入困境,因此公司高度重视文化、整合和深度嵌入,旨在远短于上述时间框架内实现AI普及 [128][129]