曦域资本科技金融分享论坛丨新金融发展趋势及新技术应用

来源:亿欧网 2017-04-19 15:11:30

摘要
曦域资本成立于2015年,是专注于科技金融领域股权投资的基金,秉持跨界、连接、创新、共享的理念,陆续投资了牛股王、群星金融、米么金服等公司。近日,在曦域资本首届投资人大会暨科技金融分享论坛上,华瑞银行科创金融业务部总经理刘汛、云锋金融CEO李婷、众安保险机构金融事业部总经理王鹰、网金社CEO吴志刚、

曦域资本科技金融分享论坛丨新金融发展趋势及新技术应用

曦域资本成立于2015年,是专注于科技金融领域股权投资的基金,秉持跨界、连接、创新、共享的理念,陆续投资了牛股王、群星金融、米么金服等公司。

近日,在曦域资本首届投资人大会暨科技金融分享论坛上,华瑞银行科创金融业务部总经理刘汛、云锋金融CEO李婷、众安保险机构金融事业部总经理王鹰、网金社CEO吴志刚、米么金服CEO宋梦郊以及群星金融CEO姚猛进行了圆桌会议。

圆桌主题为“新金融发展趋势及新技术应用”,主持人为曦域资本创始人黄晓黎。

精彩观点如下:

1、银行做对公业务、零售业务、信用卡业务,都是做横向的,这点决定了它的渗透率不会很高,而新金融的特点一定是纵向上做得很深。

2、传统金融、互联网金融,或者金融科技这样的名词挺多,但是目前还没有完全形成真正的趋势,想要形成真正的趋势,其实是两边在赛跑。

3、未来金融的发展趋势可以总结出三点,第一点是IT化或者说数据风控,第二点是垂直化,第三点是合作形成新金融生态。

以下为会议实录,经亿欧记者编辑整理。

黄晓黎:在各位看来,现在的金融趋势是什么?从2016年下半年到现在,在业务上你们感受到最明显的变化是什么?

刘汛:我先说一下华瑞银行的定位,华瑞银行作为一家民营银行,希望给银行业注入一些新的元素和活力,我们致力于做一个新金融企业,特别是科创业务这条线。

很多对传统银行来说非常难渗透的金融业务,一定要通过新金融的业态才能做下去,因为和传统银行做信贷的时候相比,随着移动互联网、大数据技术的应用,很多金融公司对金融产品的认知已经超过了传统银行。

另一方面,我们合作的公司都有一个特点:聚焦,在独特的领域里做深、做垂直。我们知道银行没有做垂直的,都是做横向的,做对公业务、零售业务、信用卡业务,这点决定了它的渗透率不会很高,而新金融的特点一定是纵向上做得很深。

李婷:现在传统金融、互联网金融,或者金融科技这样的名词挺多,但是目前还没有完全形成真正的趋势,想要形成真正的趋势,其实是两边在赛跑。

一边是传统金融机构在拥有海量金融客户的情况下,拥抱科技的速度,让科技进一步提升服务的质量、服务的客户数,我觉得这是传统金融可以向互联网逆袭的部分;另一边是从科技端打入强监管的有牌照的金融企业,他们获取用户、增加用户粘度以及实现盈利的速度。

我觉得互联网金融或者是金融科技,实际上没有颠覆什么东西,金融行业很难讲颠覆,因为金融行业的本质是风控,是信用,这个本质很难去颠覆。

我们看到新的技术可以对金融服务产生更大的影响,现在互联网金融或者金融科技的创业公司在商业模式上跟BAT做金融的思路不一样了,实际上做成一个亿级用户的大平台非常难,真正的平台型企业全世界也不会有几家。所以我非常同意刘总的观点,要在一个细分领域做精,做差异化。

王鹰:未来金融的发展趋势可以总结出三点第一点是IT化或者说数据风控;第二点刚刚刘总也讲到了,垂直化。我们资产端合作的十几家伙伴都深耕于某一个垂直的细分领域,从客群上看,有蓝领、有学生,或者是刚刚毕业的白领。从场景来讲,有医美,有3C分期,有租房分期、家装分期等,整个消费金融的版图或者格局现在已经慢慢清晰了。

第三点,新的金融市场逐渐形成一种生态,原来玩家相对比较少,而且链条比较短,现在很多专注于自己领域的参与者正通过一种合作的方式逐渐形成一种新金融生态。

吴志刚:刚才三位嘉宾的发言都比较正面,我有些感受是一样的,但也感受到一些负面的东西。

现在市场上看到一个好的资产,就会去抢,但真正落地的时候却比较慢,90%来找我们的资产都会被我们毙掉,打着Fintech标签,做的事情却还是老一套,或者说太野蛮,风险很大,这种伪Fintech特别多。

而在我们真正落地操作的项目里,多半是使用技术改良之前的业务模式,或者是只是解决了一些要点而已,谈不上颠覆。大家都不会说Fintech颠覆了什么,对于金融资产升级,目前来说改良是一个好的途径。

黄晓黎:因为信用、风险等,金融在业务上的确很难颠覆,未来金融正在从外围慢慢渗透,从渠道端到IT系统和整个架构,从这个角度看,未来的金融和现在的金融不是一回事了。

姚猛:继续这个话题,我给大家分享两个半故事,先说半个故事。Techfin和Fintech到底是怎么回事,其实这两者就跟番茄炒蛋跟蛋炒番茄是一样的。什么意思?番茄炒蛋就是四个番茄,两个蛋,全都是蕃茄。蛋炒蕃茄是八个蛋,一个蕃茄,主要是蛋,谁在前面谁重要。这是一家之言,不一定准确。

另外两个故事跟颠覆与否有关。第一个故事是很久之前的了,当时我还在快钱,有一天我们争取到了一个工地墙上的幕布广告位,这个广告位在工商银行北京总行附近。当年姜建清还在工行,他看到这个广告后就约我们,想了解我们在做什么。

我们在一群行业人士面前战战兢兢地讲怎样做支付,客户为什么需要这个东西,周围的副行长们一脸木然,但姜建清非常专注地听,他给那些副行长说,你们不要小看这家公司,当他们的用户超过一家城商行,超过一家股份制银行,超过一家国有大行的时候,他们是非常了不起的。

旁边的副行长说,对,那时候它们就可以做一家银行了。姜建清说我就怕它们不做,我这么多年都在和银行打仗,没有一家打得过我,但是它们做了这个事情后,有我们没有的手段,还不直接接受我们监管,这才是最可怕的。

实际上今天银行和传统金融机构一点都不传统,他们内部完全不像当年的零售企业一样等着被互联网颠覆,他们主动拥抱互联网和科技,内部也在建立相关的体系,其实内在的颠覆已经开始了,只不过我们大家切身的感受还没有那么强烈。

我觉得客户是未来互联网金融公司或者说Fintech公司和传统金融机构博弈的领域,谁拥有最终的客户,谁就拥有长期价值。但是我相信,今天无论是Fintech公司还是传统金融机构,都会以更开放的心态看待这个问题,与其争个你死我活,不如先合作把事情做大。我们已经看到很多支付公司如何突破一家家银行,被银行屏蔽,最后又因为巨大的客户量达成合作,今天我们不要浪费那个力气再去博弈,谁能够更开放,更合作,发展得会更快。

第三个故事,有人问我们做理论研究的顾问费教授,怎么看互联网金融的本质是金融这个观点,他打了一个比方,他说互联网金融的本质当然是金融,但这是一句没有意义的话,就像说油灯和电灯的本质都是灯一样。监管者、行业从业者和所有关心互联网金融、Fintech的人,应该关注的是电灯和油灯的差别是什么?电灯为什么可以用更低的成本,照亮更多人,而油灯却有失火的安全性隐患?

金融创造价值离不开金融框架,芝加哥学派的有效市场理论提到,当市场上的信息充分对称,充分透明,交易成本为零,所有投资者都理性投资的时候,市场上的资源会被最合理配置。

我认为技术在金融领域发挥作用的地方就是这里,技术能否降低交易成本,让成本更加透明,带起一批理性投资者,让他们知道什么样的投资是正确的,这是科技在Fintech或者是techfin里面的价值。

电灯代替油灯是一个必然趋势,汽车代替马车也是一个必然趋势,金融利用科技的手段代替传统人工的手段也必然是趋势,我觉得谈颠覆不颠覆没有什么意义,我们可以看到,可以预见到,可以明确地判断,未来的形势就是这样子的。

宋梦郊:我觉得技术在三个方向上影响金融,第一个方向是媒介,原来买东西用的都是钱,支付业务上现金比较多,后来过渡到了银行卡的交易、POS机的交易,现在买包烟都可以拿二维码刷,技术通过人和信息交互影响着金融业务的发展。

第二个是信息的存储和传递,15年前,我们在做信用卡审批业务时看不到客户的信息,凭着客户填在申请书上的信息做审批决策,今天我们可以把客户跟系统连接,通过调客户四千多个字段,了解他在互联网上的行为。

第三个方向是决策,用机器去替代人,我们用更多智能性机器的决策来替代人工的操作,15年前,我们需要很多的审批员去审计,现在90%的交易都是靠机器自动决策。

黄晓黎:我还是想听持牌机机构说说牌照的价值到底有多大?很多做创新业务的公司掌握场景、数据和用户,他们可不可能不用牌照,就把你们做的大部分事情都做了?

刘汛:在中国,金融属于强监管的行业,牌照肯定是有价值的。这段时间“三违规、三套利、四不当”等各种文件下发,从态势上看,金融肯定会继续延续强监管,所以从合规合法的角度上说,牌照永远有它存在的价值。

至于和新金融Fintech公司是否会发展成竞争关系,这个问题在我这儿并不存在。我们从去年下半年开始和新金融Fintech公司合作,到今天为止,我们拓展的C端客户已经到了150万,这个数字在传统银行看来非常了不得,但是坦率地说,我认为这个数字没有价值,因为我从来不认为这些C端客户是我的客户,我也没想让他们成为我的客户。

为什么我一直强调我们做的是股权投资,我的客户永远只会是姚总、宋总,而不是他们下面的C端客户,我的核心竞争力永远绑定在这些Fintech公司上。我们拿股权,所以利益关系很清楚,我们希望这些新金融Fintech公司估值上升,C端客户永远是他们的,我们愿意在旁边做合作伙伴,仅此而已。

黄晓黎:网金社是有交易所牌照的公司,志刚总也来谈谈这个问题。

吴志刚:我们的思路和刘总是一样的,在资产端,我们也有很多Fintech的客户,但是我只服务它,不服务它的客户。而在资金端,我会直接服务到我的个人客户。

黄晓黎:李婷什么都不缺,你来讲讲你们准备怎么做?

李婷:我们有几条业务线,一个是企业融资部,帮助企业做海外的并购上市,服务的是B端客户,还有一个是员工持股计划,为已经上市或者拟上市的公司设计员工激励计划,包括后续的买卖股票、税务处理等计划管理,服务的也是B端客户。同时我还有股票交易业务和全球的财富管理业务,员工在卖股票或者卖完股票有理财需求的时候,又会变成另一条业务线的C端客户,我是B2B、B2C的模式。

对于市场上提供基础服务和新技术的公司,我会立刻拥抱它,但我专注的最强的地方不会外包,核心的客户通过我现有的两个App抓在我自己手里,海外资产端也是。虽然我们是一家持牌机构,但我们不可能什么都做。什么都强,只能说明什么都不强。

黄晓黎:对,专注建立自己的核心,同时和其他人开放合作。众安的开放合作大家都知道,我想问众安另外一个问题,你们做了那么多创新业务,怎么应对监管,监管的成本对于你们业务进展是不是一个致命性问题?

王鹰:前两个星期保监会约谈我们,主要是几点原则,第一,坚持小额分散,一定是小额分散的底层资产,否则和担保公司就没什么区别了。第二,和P2P平台的合作要尽量谨慎,坚持小额分散的原则,和前面那点关联起来,因为P2P平台会把金融风险扩散到整个全市场。第三,尽量避免一些复杂交易结构的业务,在开展信用保证保险业务时要穿透底层,主动管理底层的产品。监管对创新是有容忍度的,同时它也会提出一些监管的原则,希望从业者去遵守。

保险公司并不是以自己主体的财务风险去衡量偿付能力,从《保险法》及相关法律来说,保险公司会首先以自己的保费收入和自由资产作为第一偿付,如果偿付能力出现问题,先是股东增资,其次有保险保障基金,最后如果出现极端情况,保险公司会破产,安排其它保险公司来接收,这就是牌照的价值。

但保险公司也有它的局限性,不能吸纳存款,也不能放款,这些是银行牌照的优势,而银行的局限在于它的不良率有考核,评估一个业务的时候,即使收入足以覆盖损失,一旦越过不良率界限,也不能做。这个时候体现出了保险公司的价值和优势,我们可以承担风险。从而形成一种银行、保险可以结合起来交易结构。

现在一些新的资产商行可能会申请一些容易获取的牌照,比如小贷牌照或者保险牌照。这个牌照的局限在于杠杆受限,需要和信托、券商合作,不断转出资产,把杠杆用起来。在主生态里面大家都会有专注的地方,有自己牌照的优势和局限,这样才能形成合作开放共赢的新生态。

黄晓黎:我想问下吴总,你觉得资产交易所这个行业未来会是什么状态呢?这个行业还有很多人不了解,并不是很主流。

吴志刚:交易所这个行业挺敏感的,它还不够明确,所以央行、证监会都在管交易所,各个地方政府对交易所监管的尺度也很不一样。

目前金融资产分为两类,一类是为了满足某些合规要求,用来做通道包的,还有一类是为地方政府处置的一些不良资产,这两类不管怎么开展,都是toB的。我们看到一些大平台出现了某些地方资产交易所的名字,实际上它们只是一个通道,客户不是它的,是平台的,我了解到监管很快会对这个部分有清晰的界定。

黄晓黎:我想请问姚总和宋总,你们的核心技术应用未来会给你们带来质的变化吗?什么应用是你最在意的?

姚猛:我们最核心的技术应用方向是解决三个成本问题,一个是了解小微企业的信用状况,降低信息对称的成本。

这部分体现在我们的大数据风控平台上,平时我们不怎么讲大数据风控,因为交易的核心数据和大数据还是有很大差别,有核心交易数据,就不用周边的数据了。在这部分数据里,我们能从地域维度、时间维度看到每家企业的经营状况,分析整个产业链里企业经营的状况和趋势。我们在这个部分会持续投入,现在我们想做的是怎么能可视化地把这部分有效数据展现给银行和资金方。

二是实现自动化交易,降低交易成本。在传统模式下,我们的交易只能覆盖核心企业和一级供应商,而现在我们新推出完全依托于区块链的平台,产生新的支付交易凭证,用去中心化的方式覆盖二级和三级的供应商,这样的话资金流动的成本也会变低。

第三是降低营销成本,这一部分我们还在不停地打磨尝试,让我们的企业老板用他们的社交关系互相推荐,相互营销。如果能做到像微信一样把社交属性移植到企业之间,那我们客户转化的速度还会更快,这也是一个需要长期投入的技术。

回过头总结,评价技术创新的唯一标准就是这个技术的使用是否能降低成本。

宋梦郊:大数据、机器学习是我们非常关注的方向,把机器学习应用在大数据上的话,第一个应用场景是风控,以前我们用统计、回归的方法来回归个人行为与各种概率间的关系,现在我们不再描述这个关系和具体的路径是什么样的,我们用机器学习来完成,因为现在机器学习的大量应用还是有监督的,我们正在尝试做出无监督的机器学习系统,这个步子迈得很大,目前还找不到具体的落脚点,只是我们自己业务升级尝试的一个方向。

第二个尝试的方向是图形机器学习,我们是做医美的,医美核心的方向就是脸,这个脸就是图片,图片跟机器学习有极大的关系,现在一些软件有初级的服务,但还没有深度把握。这种学习技术需要学习各种整容技术、医美技术,当把这种技术应用到脸部的时候,脸部特征发生了什么变化,这些变化应用到初始脸部特征里面,会产出最终的数据。全球先进的技术已经可以支持我们去做这样的探索。

本文作者杨梦莹,亿欧专栏作者;微信:yangmengyingyiou(添加时请注明“姓名-公司-职务”方便备注);转载请注明作者姓名和“来源:亿欧”;文章内容系作者个人观点,不代表亿欧对观点赞同或支持。

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