拿下消金牌照,结盟光大银行,度小满跨越“J型曲线”拐点

智能相对论 2019-06-13

原标题:拿下消金牌照,结盟光大银行,度小满跨越“J型曲线”拐点

文|魏启扬

来源|智能相对论(aixdlun)

在BAT?#26032;?#20808;拿下消费金融牌照后,度小满金融(原百度金融)近日?#26234;?#36305;AT,6月12日,度小满宣?#21152;?#20013;国光大银行签署战略合作协议,以科技输出为本,携手布局“金融科技+银行理财子公司”,其与传统金融机构的化学反应正在“加速度?#34180;?/p>

据悉,双方将在金融科技、个人金融、消费金融、支付与场景、公司金融、员工综合服务、综合金融等领域全面深化合作。其中,金融科技是合作的“重中之重”,将在智能语音机器人、风控反欺诈、智能投顾、智能营销、智能化网点转型等领域探索合作。

此前,度小满在5月21日独立运营一周年品牌日上宣布:在信贷、理财、支付、金融科技服务等业务?#20808;?#32447;成长。回顾这一年多来的业绩增长与业务布局,可以说划出了一条“J型曲线”:

以信贷业务为例,自2016年以来累?#21697;?#36151;超过3800亿,规模逐年高速递增,并相继与农业银行、南京银行、天津银行等达成战略合作,为超过50家银行业合作伙伴创造了近100亿元的利息收入。

这也意味着,一直“低调”前行的度小满以AI技术切入,用技术重塑金融业态、驱动行业升级的战略迎来了厚积薄发之势。在海量场景倒逼技术发展的人工智能时代,也需要金融科技用一种全新的驱动方式,来升级替代过去的场景驱动方式。

科技是互金“J型”发展的第一驱动力

“J型曲线”是由美国政治学家布雷默提出的一项经济学概念,其特征是组织/行业的发展先慢后快,前期稍平?#28023;?#31215;累期),经历一个宽幅的拐点区域后,开始快速增长。其发展过程如下图所示:

“J型曲线”也是金融科技公司最理想的增长模型,即先慢后快,前期不追求业务的快速增长与盈利,而是依托大数据与人工智能技术,打好风控基础和征信体系,当基本功扎实后,业务将会在安全的基础上迎来指数级增长。

“J型曲线”需要科技支撑,反过来说,如果缺乏科技的驱动力,那么金融企业的发展模式最终就会偏离“J型曲线”, 我们总结了在互金发展的前两个阶段(以银行为代表,资源和行业驱动的互联网时代(2005年-2010年);以蚂蚁金服、腾讯金融为代表,场景驱动的移动互联网时代(2011年-2015年))的三种不理想结果:

1、 似乎永远到不了“J”的拐点

以传统金融机构为例,他们实际上是非常期待“金融触网”的,但限于传统架构的桎梏与理念,往往在企业的科技化改造只是小修小补,尤其是2005-2010年这段时间,金融科技的概念还没成型,他们只实现了部分金融业务的网络化更多还是通过IT技术应用实现办公和业务的电子化、自动化,以提升效率为主,而不是流程的数字化重塑。

停留在这一阶段的机构在业务流程和产品逻辑上并没有太大变化,其本质还是传统金融平台对牌照、资源以及行业等传统要素的把握,因此,企业的业务稳健有余,但科技在其中发挥的作用有限,基本很难达到“J”的拐点,继而爆发。

2、 企业发展成了 “倒V”曲线

2014年到2018年的三波网贷平台爆雷潮是最直接的体现,一批网贷平台仅仅以流量收割套利为驱动力,缺乏底层的风控体系,企业初期增长很快,最终崩塌的速度也同样很快,是典型的 “倒V”曲线。

3、跨过拐点后增长乏力,变成“S”曲线?

企业本来是?#23567;癑型曲线”的发展规划,但跨过拐点后,驱动模式受限于环境压力,或者行业出现了更有竞争力的驱动模式后,“J型曲线”会产生“异变”,成为“S型曲线?#34180;?#22914;下图所示:

以蚂蚁金服和腾讯金融为例, 所?#20581;?#25104;也萧何败萧何”,其业务的爆发实际上是收割了移动互联网的流量红利所得,而非真正意义上科技驱动立足。像蚂蚁金服背靠阿里电商基因,拥有海量的C端消费场景,而收入层面,面向C?#35828;?#25910;入仍然占到了50%以上。

“J型拐点”的背后是行业要素发生了变化

自2016年迈入人工智能时代,眼下,也正是人工智能即将跨越“J型”拐点,冲击传统思维和行业的时间节点,金融科技也处在了“J型曲线”增长拐点的蓄力期内。

其具体表现在以下几个方面:

1、效率导向,行业引发“T型车”效应

在汽车技术史上,福特T型汽车堪称其中的一个里程碑,它是在世界第一条生产线上装配而成的汽车,此后用批量部件在流水线上组装汽车成为主流,“T型车”推动了一个新的工业时代的到来。

回到金融科技,遵循着需求和效率的导向,“T型车”效应开始显现,AI成为金融科技平台的必备工具和能力。

单从数据层面来说,目前度小满金融信贷可授信用户达3.3亿,累?#21697;?#36151;总额超过3800亿元;蚂蚁金服“财?#32531;擰逼?#21488;通过“智能节流器”,为用户提供拼图模式、组件库、模块库,只用4个运营人员支撑了27?#19968;?#37329;,还提效七成,降本四成。

在人工智能时代,效率成为行业对技术驱动的原始需求,只有在技术的带动下,行业整体才能上升到一个新的高度。

2、深度融合,金融迈过与生活的“楚河汉界”

金融行业与科学技术一样,最突出的特征就是通过潜移默化的行为来改变人们的生活。人工智能时代,随着金融与科技融合的加深,这种特征会变现得愈发明显。

以支付作为例子,从最开始的物物?#25442;?#21040;钱币购买,从刷卡到扫码再到刷?#24120;?#25105;们看到的并不是支付方式的改变,而是在技术驱动下,金融活动迈过了与生活习惯的“楚河汉界”,失去边界的两者实现深度融合的结果。

在未来,金融具有更多的科技元素,科技具备更多的金融功能。金融将从现在的“隐性”一面,更多地走向“显性”一面,真正成为大众生活中的一部分。

3、颠覆思维,金融进入新维度

互联网和移动互联网时代,诞生了扫码支付、智能风控、智能催收等诸多新概念,改变了传统金融的业务流程和产品构成,形成了全新的“金融生态圈?#34180;?#20154;工智能时代,这种改变还在继续,并推动着传统金融机构进行转型和升级,金融科技也由此迎来新机会。

其中典型的例子是度小满“?#21697;?#28040;费金融开?#29260;?#21488;。?#21697;?.0在2017年发布时,在线获客是其最主要的功能,,而到2018年8月2.0版本发布后,已进化为一个围绕消费金融机构获客、风控、客户管理等全链条的解决方案平台。

人工智能时代,技术红利助推度小满跨越“J型曲线”拐点

从度小满的数据来看,先慢后快,科技驱动的价值正在显现,其在各个维度上的增长均符合“J型曲线”:

除文章开头提到的放款额和牌照外,在B?#35828;?#29983;态构建层面:

目前,有超过500家金融机构与度小满金融建立了合作。其中度小满为超过50家银行创造了近100亿元的利息收入,不良率低于业界平均值。

再者是?#21644;?#32418;包的技术大考:

2019年春节,百度红包互动达到208亿次,度小满承担了这场互动从实名?#29616;ぁ?#32465;卡签约到提现的全流程。在提现高峰期的大年初一,度小满钱包承接了数亿?#35859;?#20114;,处理了近2亿?#24335;?#26131;流水,没有出现?#39759;?#24310;迟。目前,度小满钱包年度结算已达万亿规模,支付体验和技术在?#30340;?#39046;先。

与“流量第一,风控第二”的互联网思维不同,度小满在坐拥百度生态内海量?#28304;?#23646;性数据的前提下,导入风控前置概念,进一步强化数据“质量?#34180;?/p>

在这个过程中,度小满?#23547;?#24230;庞大的流量池作为机器学习的燃料,其系统触达、?#23433;?#33719;”和响应客户的能力越来越强,最高达到一个月的客户转化率提升40%。

度小满改变的不光是互联网“先圈流量再?#28304;?#36845;代”做金融的思维方式,更?#25250;?#29992;数据“数量”和“质量”的双重优势建立起其在行业的护城河。

此外,还深入到行业底层,聚拢生态,体现技术的价值,比如高纬稀疏数据、小样本数据的处理一向是金融行业的难题,度小满用深度学习解决稀疏数据问题,?#20204;?#31227;学习和?#25216;?#31639;解决小样本问题,其中最显著的变化是在征信模型数据上的提升。通过对央行征信数据和?#30475;?#30334;度数据的?#21592;齲?#22312;过去模型会相差6个点,通过技术的改进后,这个差距已经降到2个点了。

展望人工智能时代金融科技的竞争:阿里、腾讯有电商、社交场景的先发优势,度小满的发展则类似“J型曲线”:在技术积累期,发展相对平?#28023;?#24403;技术驱动前端业务的发展,前端业务反过来推动技术的进步(机器学习、知识图谱等),再向外输出技术能力,形成开放的金融生态,最终实现技术和场景的?#26696;?#21033;效应?#34180;?/p>

*此内容为【智能相对论】原创,未经授权,?#39759;?#20154;不得以?#39759;?#26041;式使用,包括转载、摘编、复制或建立镜像。

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智能相对论(微信id:aixdlun):深挖人工智能这口井,评出咸淡,讲出黑白,道出深?#22330;?#37325;点关注领域:AI+医疗、机器人、智能驾驶、AI+硬件、物联网、AI+金融、AI+安全、AR/VR、开发者以及背后的芯片、算法、人机交互等。

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