走进王玉明位于集团11楼的办公室,从落地玻璃窗向外望,可以俯瞰周围飞速生长的高楼。在这里,他身穿运动鞋和连帽卫衣,桌上摆着一套茶具,可以在小憩时安静地啜一口普洱。但他背后红红绿绿像股票大盘一样的大屏幕,分分秒秒跳动着整个集团的经营数据,提醒他时刻身处战场。 爱财集团,是位于杭州城西“硅谷”一头飞速成长的金融科技独角兽。身为集团COO的王玉明,有着漂亮的金融科技履历,曾经供职于中国平安、UT斯达康和支付宝,在互联网、支付、金融科技和通信行业有近20年的从业及管理经验。 金融科技从1.0到3.0时代,“金融科技”正在深刻地改变这个社会,潜移默化地雕刻出全新的生活场景。粗心的人们甚至察觉不到它无处不在的影响力,只是惬意地享受着科技带来的便利。但像王玉明这样的“老兵”却很清楚,花团锦簇下,是一场争分夺秒的革命。 智能金融3.0 后台变革掀起金融创新 去年,普华永道发布了《中国金融科技调查报告》,指出中国金融服务业在科技助力下,从1.0时代的“信息科技+金融”、2.0时代的“互联网+金融”逐步向3.0的“智能金融”转型,金融服务的效率和质量不断提升。 如果问传统金融机构从业者,金融科技改变了什么,55%的受访者认为提升了运营效率,50%受访者认为客户体验有所提升,49%受访者则对其施加在产品与服务创新的影响力抱有极大兴趣。值得思考的是,这三项最受关注的点也是传统金融机构服务转型和精细化管理重点发力的方向。 王玉明举了一个人尽皆知的例子来描述金融科技的巨大力量和它的飞速发展——支付宝从最初作为淘宝的支付工具来解决网上支付的信任问题,到后来做银行看不上的转账业务,一直到现在成为庞然大物,也不过15年时间。 王玉明回忆,在这个过程,一开始更多的是传统金融的互联网化或者科技化,后来才有了真正的金融科技——通过科技手段,从后台做出改变。 最鲜明的例子就是淘宝双十一。在双十一的第一年,面对骤起的庞大支付流量,上海几乎所有的信用卡网关、银行网络全部当机。“因为当时银行用的都是集中式的、有核心服务器的系统架构,但实际上整个互联网架构应该是没有核心的。”王玉明说。 随后展开的后台系统架构革新持续了好几年,如今,双十一的交易额已经从2009年的5000万元激增到2018年的2000亿元,但资金的流动却很顺畅。 虽然在普通用户看来,似乎并没有发生什么大的变化,但这就是金融领域实实在在的科技革命。“类似的例子还有12306网站,也是通过技术架构的革新,才终于缓解了拥堵的问题。” 剧烈的变革冲击了金融机构的传统思维,迫使他们去思考和变革。而对金融科技公司来说,通过能力输出,帮助金融机构和C端用户更好得衔接,也成了主流方向。“从现在的监管方向来看,金融领域的各方角色一定是各司其职。金融机构做好风险定价和风险兜底,而金融科技公司的价值可能在于获客导流和客户运营。” 所以,在王玉明看来,爱财集团的核心,毫无疑问就是科技。而科技,会让金融变得更加安全和高效。 价廉而高效 DMP打造全链条科技能力输出 金融科技发展至今,其背后的技术支柱大致可以罗列为ABCD+I:人工智能(AI)、区块链(Blockchain)、云(Cloud)、大数据(big Data)以及物联网(IOT)。在此之上,金融科技公司能开发出千变万化的场景和应用来。 以爱财为例,王玉明直接管理着一个300多人的技术团队。他们最近最重要的工作,是打造自己的DMP。 DMP数据管理平台(Data Management Platform),是把分散的多方数据进行整合,纳入统一的技术平台,并对这些数据进行梳理和分析,让用户可以把这些细分结果推向现有的互动营销环境。 “这就是我们核心的基础产品。你可以简单地把它理解成一个搜索引擎,系统会根据标签找到你需要的东西。我们相当于精准到某一类的人,把用户分组,进行匹配。” 在这个过程中,大数据、云计算、人工智能等技术缺一不可,才能最终保证这套系统足够聪明、足够高效,运行成本也足够低廉,能够为银行及消金机构等持牌金融机构提供更为精准的用户群,更好地做到精准营销,降低风险,实现金融科技公司为金融机构赋能。 具体而言,假设一家持牌金融机构目前的放贷利率是10%,其目标客户的转化率是1,通过爱财这样金融科技机构,它可以获得更加精准的客户,转化率或许可以提高到3。此时它给这部分客户的利率或许可以降低到8%。对数据的精细管理,直接降低了交易成本,这是一个持牌机构、金融科技服务商和资产端三赢的良性循环。 当然,这只是爱财集团提供的众多金融科技服务之一。根据合作方的需求,他们也可以提供信用管理、风控定价、贷后催收等一系列的能力输出。 多赢良性 数据驱动实现“生财有道” 这些服务背后,最核心的能力又是什么? 在王玉明看来,大数据搭配强悍的分析和使用能力,正是爱财集团金融科技的基础和优势。它的核心,就是数据驱动。 所谓“数据驱动”,是通过数据分析和价值发现,改善客户、产品、基础设施、盈利方式等核心环节,形成企业独特的竞争优势。 就像训练一个篮球运动员,可以通过对比分析海量的运动员技术细节数据,来验证目标球员的技术动作和训练方式是否正确,进而制定改进方案,然后再验证、再改进,直到最优。 “对于一家公司而言,通过对数据的跟踪和反馈,可以从业务指标上看出业务和流程的节点,到底朝哪个方向走是比较良性的。”王玉明说。数据样本够大、质量够好、分析能力够强,在系统验证中的反馈和迭代效果就会更好。 “我们有些客户,人工智能数据模型做得很好。但怎么才能知道它是真好?这就要靠去验证,不断靠数据来训练、优化你的模型,就像让AlphaGo学围棋一样。”王玉明介绍,爱财目前在精准营销领域已经做了一些试点,确实提高了用户的转化率。 |