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放高利贷的人的弱点 放高利贷的人的弱点2017全年融资1144亿金融科技何以强势吸金

2018年03月08日 来源:放高利贷的人的弱点 大字体小字体

  第一次跟银行讲大数据、风控,他觉得你简直大忽悠,什么大数据,我不信,央行还没有吗?直到二线城市开始搞业务突然发现央行真的没有,进来25个有央行数据,真正获批10个。业务端花了这么多的营销成本,只能获批10个,比我开店都慢,开一个网点基本获批率百分之三四十。缺乏数据情况下怎么办,对于拒件怎么处理,用哪些数据怎么匹配,看风险怎么样。

  毕马威中国数据咨询合伙人陈立节

  另外,业务部门的人怎么很容易使用IT平台,不知道有多少人看过谷歌的TensorFlow,那个paper头一页就进入到代码了,我自己虽然学数学的,但是我第一次看那页的时候我也懵了一下。我绝对不相信一个保险公司的业务人员能理解这东西,或者接受一个模型想法。但是我们是不是能够有一个平台让它很容易,他只要知道我要做什么,分类还是聚类。下围棋你就是要赢,你就是拿着黑子要赢,知道这么简单的东西你就可以来做出你要的东西,你要的结果,有很专业的评判在这平台上,这就是赋能。IT给一个企业的赋能,我们讲“AI+”就是这样。

  智能投顾在中国还有很大市场。如果了解华尔街金融市场的话,就会发现从2017年开始,对冲基金和量化基金整个平均收益率开始大幅度下降,为什么呢?当所有的对冲基金或者量化投资机构的风险策略相同时,数据又是一样的,投资偏好也是一样的,就造成没有更多利润空间可以获取的了。用一个行里话说,华尔街市场上傻子越来越少,对冲基金大的增长空间就很少,反倒在中国现在整个量化投资也好,整个金融产品风控程度还是有机会,还有很大空间。

  贾宜宸:赵总讲的信贷部分多,我从理财端讲一下。国内理财市场是非常两极化的部分,有钱人钱都进私募,甚至股权私募。一般的零售客户、散户又分两极化:一块极度保守,全部在银行的理财,3%、5%,到期100%兑付。另外一种,是在股市证券里杀来杀去的。

  谈到金融科技对金融企业变革影响的时候,刚才两位嘉宾谈的都是银行、证券,忽略了保险,想请李总谈谈金融科技在保险这块有没有一些应用?

  毕马威中国作为传统的金融科技服务商,既服务传统企业,也服务创新的企业,陈立节表示,科技和金融是密不可分的,所有的金融业务都是建立在系统之上的,离了科技基本金融业务就无法开展,金融和科技是互相包含的。

  下一个话题,今天是AI+大数据。大数据热了几年之后发现很多,我经常跟很多媒体,行业里人聊天的时候,他们特别提到一个问题,每个人都关心这个问题,他说大数据看上去挺神奇,这么热,但是很多的大数据应用好像有那么一些模糊的地方,比如侵犯个人隐私。很多客户奇怪企业怎么知道我需要这个金融产品,需要这个电商商品。在大数据应用过程中,企业包括传统的企业,也包括互联网企业,其实现在更多是互联网企业,如何合理收集使用数据。过分保护个人隐私数据也没办法应用了,就像整个大数据应用领域最好的就是在中国,其次就是在美国,但是欧洲就没有大数据企业,整个欧洲个人隐私规定要公布了。企业做大数据应用的时候如何合理使用和收集这些数据,并且保证数据价值最大化与个人安全隐私之间的平衡?

  贾宜宸:我们在跟金融机构合作是蛮多的,我们可以讲一下我们企业怎么样在使用数据方面比较合规,给大家做一个参考。可以分成三块:

  当然我不能不说,这个行业里的确也有一些机构在隐私保护方面做得相对没有那么好。但是从我们这个角度,因为这是我们立命之本,直接受央行的监管,因为我们有企业征信的牌照,我们就一直非常合规。

  陈立节:特别认同赵总说的,我换个视角陈述基本概念的问题。毕马威经常会有机会跟银行行长、业务部门主管领导聊,经常聊的一个课题是你觉得你们银行的科技能否支持整个金融业务的发展、创新?基本上大部分答案都相对比较偏消极。我们回头问科技部门,建大数据平台,你们建大数据平台做什么,除了技术架构上的事不提,解决什么业务场景问题,解决哪些具体的部门应用诉求。好像也说不太清楚。

  陈立节:李总讲到赋能,我就顺着赋能来讲。在座各位好多是创业者,金融科技公司有自己的定位,李总给天云的定位是赋能。回归到我们刚才说到的,现在传统的金融市场基本被各大金融公司刮分了。作为金融科技公司,作为新的市场角色,进来之后面临第一个问题就是定位问题,到底做的toB端还是toC端,如果toC端意味着瓜分银行、保险公司的市场,跟人抢肉,除非你抢的是人别人不碰的细分市场,这时候没有任何竞争。如果做的toB市场。我们跟很多金融科技公司聊,大部分金融科技公司转型做toB了,以赋能为主。跟我们毕马威一样,我们给银行做审计、咨询,我们是乙方,银行、保险是甲方,你给我服务费,我帮你做到你想做到的事儿。现在很多金融科技公司转型就做赋能,给银行、保险公司提供技术产品、技术支持。可能收入情况会有两种:一种是服务费,这个项目1000万给你。还有分润,带来多少客户分成。无论什么样的形式,这个定位和刚才说的toC的定位,需要大家在金融市场自己定位的。我们去除央行划的红线,能不能在这个市场上找到合适自己的定位。

  第一块,我个人参与多是理财端部分。理财端更不用担心数据外泄,金融机构最不希望把他客户留出给第三方抢他客户的。一般从金融机构,不管是银行还是证券,还是保险公司拿到数据,都是脱敏的,整个客户我们看不到名字,年纪也看不到,只给年纪的范围,是标签化、模糊化的数据。依据客户画像、风险属性帮他找出来配置的状况,然后再推送回给他。理财端来说,各位不用太过担心。

  鲍忠铁:数据的风险更大来源于操作风险,内部,而不是外部对它的攻击和外部对它的威胁。

  SoPlus创业论坛:金融科技

  李从武:我是天云大数据的副总裁李从武,天云大数据主要为客户提供大数据基础平台的公司,我们现在来借Hadoop这些机构为企业提供服务,主要的客户在金融机构居多,银行、保险公司、互金企业。在金融机构基础平台里头我们又特别侧重于一些领域,类似AI平台,复杂网络平台,来处理一些专门的问题,所以我们某种程度上,从另外一个角度和百融金服做的差不多,但是我们是从下往上做,经常和毕马威合作,他们提供咨询,我们来干活。

  李从武:我们还确实是有点这方面的经验,刚才讲了我们之前是做运营商项目,到了金融行业里头银行选了一家,大的保险公司选了一家。

  鲍忠铁:2017年在整个互联网金融或者金融科技看来是强监管年,并且监管的趋势在2018年会持续加强,无论从金融资产的ABS,金融产品的设计,还有资金的渠道,甚至风控,还有风控合作这方面央行划了很强的红线,背后原因在于,不想让金融企业在最基础的能力,包括风控能力、技术能力、产品能力完全依赖于第三方,希望金融企业在这方面成长,这样才能提高整个金融行业的竞争力。监管的方式划一条红线,让金融科技企业很难进入传统金融企业的业务领域,对金融企业是保护,但是反过来说又降低了他们的变革动力。

  赵宏强:这个问题大家也一直在说,包括阿里巴巴董事长马云也把这个定义成TechFin。第一,科技一定是加强了金融的有效性。尤其在百融金服,我们看得特别明显,我们刚开始要严格意义上做大数据做风控,2012年、2013年还是很虚的概念,那时候不叫大数据,是数据挖掘。不是大数据,用行为数据等等去大致评判一个人的信贷风险,这是非常前沿的。但是为什么会有这样的需求呢?技术先驱动金融,2013年是互联网金融元年,2013年银行面临大量竞争,来自互联网机构对它很大的冲击,这时候发现发信用卡也好,做个贷也好越来越深入到三四线城市,不能再在一二线城市玩儿了,下面已经被扫光了,我必须切入,这是它的一个动机。

  金融离不开科技,科技给金融赋能,鲍忠铁认为这是一个大趋势:科技的力量和科技的地位在这五六年当中在银行里是逐渐提升的。金融科技可以帮到金融行业业务提升,效率提升。2017年在整个互联网金融或者金融科技看来是强监管年,并且监管的趋势在2018年会持续加强,央行划了很强的红线,背后原因在于,不想让金融企业在最基础的能力,包括风控能力、技术能力、产品能力完全依赖于第三方,希望金融企业在这方面成长,这样才能提高整个金融行业的竞争力。

  赵宏强:这个问题真的问得很有意思。我们也服务很多家银行,像李总经常服务银行。这个也是代表了传统金融企业对于金融科技的看法也是在转变的,最早他们为了应付金融科技企业,比如说驻贷平台,满足金融消费的平台,非持牌机构非银机构。这类机构有很强的能力发现市场,一个非常小的细分市场,非常复杂的交易场景,它能够设计一款金融产品满足这样一个客群的需求,它的特点就是灵活,因为没有包袱。跟工行比就是灵活,一个蚂蚁或者老鼠可以战胜大象,他觉得我很快,当时的金融机构对这些也是有顾忌的,他们认为这是一种竞争。

  上海的许女士在2013年向一家“小额贷款”公司借款4万元,之后,她被对方连蒙带骗,先是签下“双倍”的借条,又被带到另一家“小贷”公司“平账”,签下了更高的借条。结果,短短半年债务就变成150万元……许女士于2016年心脏病突发去世,但高利贷公司还是没有放过许老伯夫妇,因为之前法院已经判决“小贷公司”胜诉,他们的房子也被查封了。

  严格意义上讲,百融金服是金融行业的基础设施,我们这条高速路上面跑得快的,有大家伙,有小家伙,我把基础设施修好,保证每一个机构都能触达它的目标市场,真正实现展业。我们在这当中也根据这个分享一下成长给我们带来的红利,百融这几年发展赶上了中国消费金融的发展浪潮,对中国的金融机构、监管政府机构给我们的支持和帮助真心表示感谢。

  如果跟另外一块智能信贷,在风控模型这块,这跟赵总讲比较类似,一个是客户授权,不管是跳转授权,还是静默授权,客户首先在勾选里已经同意我们做这件事。

  第一个问题,从大家专业的角度怎么理解“金融科技”这个词。从天云大数据的李总开始。

  另外就是数据储存。公安部对这个有很详细的规定,有不同的安全等级保护规定。对于国防科技类的企业数据安全保护4-5级,是非常高的。对于大型银行、保险公司,国家级的银行数据安全等级到3级,征信机构2级就够了。我们这家机构绝对要做3级,作为初创企业真的投入非常大,两三千万的投入在一个企业是很难的。但是无论硬件、网关各个方面布局非常严格,这是委托各个地方公安局的网安人员做测试,每年做测试。安全等级保护也是很好的手段,保证大数据企业总得有一定的数据安全保护,不能哪天硬盘一拔就卖了,这个硬盘有几亿人数据。

  除了科技加强了金融的有效性外,赵宏强提出了另一个观点,即动机:金融的不断发展对科技提出了更高的要求,反过来促进科技的提升。无论是数据收集、处理能力、服务金融机构建模的能力、数据挖掘能力,这两个是相辅相成的过程。

  同时,这几家企业也是有对外输出能力的,蚂蚁金服芝麻信用是对外输出的,京东金融里相关风控能力也在对外输出,也在输出标签和能力,这又是一个融合的故事。最终大家都在努力接外部数据,京东金融也是我们的客户,微众银行也是我们客户。就是某些维度上,某些业务场景需要某一维度数据,但是不全,或者需要某一类评分补充现有的服务模型的时候不够,这时候还是有大数据公司能够给所有机构提供服务的平台的机会。

  鲍忠铁:陈总说了一个很多企业碰到的问题,这是一个认知的问题,还是需要咨询机构多给他们教育一下,哪些信息需要保护的。

  另外一个角度,对数据使用而言,其实它还更需要的是更进一步地精细化。李从武表示,有些大是大非的问题,这些数据无论给我多少钱也不愿意拿出来,但是有些东西不给我钱不愿意给你,给我一点钱可能会给你,这就涉及到数据的定价,我们是不是有能力和数据拥有者甚至个体进行谈判,这就涉及机器处理。因为很难一个机构去和100万人、200万人去个性化地谈这个问题,但机器是有可能的。一个平台衡量这个数据到底价值是多少,得付出多少钱,这就成了一个生意。这就会变得更安全,这对政府监管要求更高一点,这都是一个过程。

  鲍忠铁:大家好!很高兴大家有时间聚在一起参加SoPlus举办的金融科技和人工智能论坛,我是今天论坛的主持人,TalkingData首席布道师鲍忠铁。今天论坛的背景ABCD,大家都知道,就是:AI、BlockChain、Cloud、BigData。金融科技这几年发展很快,特别是AI和大数据出现之后对整个金融科技的推动是很明显的。今天很荣幸请到了在金融科技行业里比较领先的几家企业和大家一起分享下AI和大数据在金融科技整个发展过程中起到的作用,业务场景和行业发展。先请几位嘉宾介绍下自己。

  鲍忠铁:差异化竞争,不要正面战场上跟传统金融行业进行竞争,存贷汇这些传统金融业务不要做了,其它方面可以考虑一下。

  第二是所有的数据服务商,不管是阿里做服务,还是跟谁,这个数据服务是不是合规的,我们都知道很多违法的电信服务商也可以查得到所有的通话记录,这是很危险的,你讲了多久,跟谁谈了,这他都知道。基本上从一个内部的合规部分要避免掉这些事情。

  鲍忠铁:陈总开了一个很好的头,开始抢答了,我们这个论坛轻松点,以后的问题大家谁有想法的时候咱们就主动拿起麦克风,不要像原来的一问一答,太枯燥了。还是有一个问题递给陈总,研究金融科技或者金融行业服务这么多年了,像大的金融科技公司大家知道有一家是蚂蚁金服,它的未来是金融还是科技呢?从你的经验上和观点上和大家分享一下。

  李从武:我们看了“金融科技、科技金融”两个词,在金融行业里头科技引领了很多年了,我80年代开始从业开始给银行做服务。到今天为止一个普通的股份制商业银行一年投资几十亿IT费用,为什么今天会有金融科技呢?以前就不是提高效率吗?实际上以前也是为提高效率,在流程上给它优化,给它自动化,为什么今天会有这个词?按我的理解,应该比这个更高一点。套用一个比较时髦的词,我觉得这是“祛媚”的过程。很多行业有很专业的知识和人,每人都有自己的饭碗和专业领域,我们以前有一个词叫“叠窗架屋”,像俄罗斯套娃一样把内容一个一个套起来。金融科技本质上是用技术的手段来回答我们到底要干吗,我们是不是有更好的方法来做到这件事。这个是我对金融科技的一点看法。

  区块链热议、股市飘绿、余额宝限购,这些金融相关词汇越来越引起普通民众的兴趣,如今科技在金融业也扮演者举足轻重的角色。近两年火热的金融科技即金融+科技,但并非是金融(Financial)与科技(Technology)的简单叠加,其核心为科技在金融领域的应用,以显著改进传统金融行业的运作水平和服务效率。金融科技范围很广,从传统的分期借贷,到基于人工智能的智能投顾,再到大数据风控征信,人工智能与大数据在金融科技领域的深度应用,可以说在金融圈掀起了一场科技革命,人人都想加入这一行列,试图跟上这顺应时代的浪潮。

  这就回答那个核心问题,是不是要接外部数据,真的要看业务发展,而且现在业务发展,尤其进到消费场景必须得接,不接不行。这返回来说,BATJ这些公司到底是什么样的,他是不是数据很全。

  这些客户可能没办法进入私募市场,平常又习惯投到银行理财产品里,他或许想接受更高收益的部分,怎么样做好的资产配置,我们则可以让他们低门槛、高效率的进行智能资产配置。PINTEC所做的并不局限于国内,我们发现离我们最近得东南亚地区也急需这样的服务,因此2017年我们集团布局延伸,在新加坡与FWD集团合资成立智能投顾公司PIVOT,在东南亚准备做架构。PINTEC是一家toB的机构,我们希望将品钛的智能财富管理技术展开,向全世界金融机构、非金融机构普及,让更多人收益。

  我回到整个怎么做敏感信息的本源,经常问自己,我自己的姓名是不是敏感信息,好像不是。身份证号,好像是。年龄呢?很难回答了。确实有很多模糊的边界。我们之前帮很多监管机构到银行做很多检查,监管检查的重点、要点不在于监管本身,而在于金融机构自身能否把你的这套管理体系说圆了,问业务部门、科技部门,把自己管理的理念、体系、方式方法讲圆了,大原则不违规,我就算你过。现在大部分问题我问,你讲不圆,怎么讲得圆留给各位。

  大数据之所以大,单一公司是无法满足各种需求的,这就涉及到是否要接外部数据,实现各个维度的数据打通。陈立节通过银行的对外合作差异,进行了阐述。现在四大行都是跟BAT级有战略合作,一定眼光比较高,而对于中小行、城商行、区域性商业银行、农商行则大相径庭。较小的银行往往只服务于当地的客户群体,当地客户群体一定是具备区域的特征,如果需要拓展市场时,就面临着一个问题,完全没有任何客户数据,这时候它有非常大的意愿和动力找合作机构,帮他做获客、营销,甚至充当他的渠道。

  在这样的经济环境和投资者教育下,市场完全缺了一块像智能投顾方向,做资产配置的。PINTEC品钛通过大数据与行为金融学的问卷,可以得到更加精准的用户画像,更了解客户的理财现状,从而提供量身定制的理财产品。智能顾问的优点是,它可以不知疲倦地监控投资组合的表现,7*24小时不停歇地工作。还可以对所有的投资组合同等对待。所以,人工顾问和智能顾问之间是可以有很多合作。

  我们严格意义上是科技企业,但是在金融市场里服务,为金融客户服务,我们也深深感受到这两个事情真的是相互促进的,并不是此消彼涨的过程,也不能完全说科技带动金融,也不能完全说金融带动科技,是相互交互的过程,慢慢双方都会水涨船高。

  天云大数据副总裁李从武

  最初的大数据风控的想法,中国在这方面不比美国差,可能这方面我们还领先一点。美国主流金融机构能服务的场景已经非常丰富了,而且相对而言,美国信用体系的建设相对比较早,几十年的磨砺对信用体系把控比较清晰,85%人或多或少有自己的信用评分。你在美国换个工作、买房子要查征信。但在中国这块相对比较弱。适合普惠金融覆盖人群,整体央行能够覆盖的2-2.5亿,这2.5亿还是有水分的,并不是每个人都有真正的全息的信用画像。我们跟央行领导交流时候也说,像我们机构很大部分解决信用保护和信用白户获取信贷资源的核心问题。这个问题银行解决不了,唯一解决的方法就是营业员放贷,他自己积累数据,但这是非常累的。

  另外一个动机,发现很多事情到了这个地方以后发现做不了,缺乏数据,央行数据到那个地方特别稀疏。主流的金融机构不能只依赖稀疏的数据用我的钱做测试,做不了这个事,这时候就必须用强的科技数据平台为它提供服务。这个时候就产生了我们。

  这块不会到所谓的相恨相杀,相爱确实也没有,在招商银行等试水“智能投顾”后,多家银行也接二连三布局市场,抢占先机,智能投顾这一新兴的服务逐渐成为银行财富管理业务的“标配”。另一边,如PINTEC这样拥有新兴智能投顾科技公司的技术、品牌、用户体验越来越成熟,第三方技术公司自然而然成为了银行落地智能投顾业务的科技帮手。这是一个互利互助的过程。

  第一,法律界定角度来说信息到底谁拥有,其实所有在座各位对你个人信息你绝对拥有的,法律就是这样界定的,美国、欧洲法律差不多都这样界定的。所有的数据公司也好,银行业务也好,各个方面的公司及时只是信息托管者,这个信息到我这里并不是我所有。

  从我自己的观点,作为一个金融科技公司,不同公司战略定位是不一样的,我不轻易地说蚂蚁是什么样的定位,这涉及到每家机构策略问题。我的观点是未来在这个市场上能生存下来的金融科技公司一定都是具备非常鲜明个性的,你做的一定是别人没有的。我觉得这个是未来不论是蚂蚁也好,还是在座大家创业者也好要想的问题,这个问题我不能直接给你一个答案了,大家思索一下。

  赵宏强:刚才您说的ABCD,我们BCD都有了,整块服务严格意义上讲是非常典型大数据公司能够提供的服务。回到您说的欧洲,还是稍微讲讲大背景。

  为什么这么说呢?比如百融这样的平台,我们是把大量数据集合到这里来,每个集合的场景有自己的数据合作方,我们还有自己的相关业务生态体系,包括以前的公司,通过各类的业务积累很多数据。但这是裸数据,这些数据含有个人信息的,关键你有这个信息怎么用?假如你产品输出是非常裸的模式,把数据直接卖出去,这一定是违法违规的,这是一条红线绝对不允许的。但是把它加工成标签,通过你的服务能力换算成评分的模式输出,这时候隐私信息含量就降到很低了。同时还要调节颗粒度。我们给银行提供风控模型是非常注意颗粒度的,这个东西提供到什么类型的数据,到什么标准就足够了,我们要遵从颗粒度和数据量互斥的原则,颗粒度越大运算量越大,这样保证覆盖率高;颗粒度越细,给你运算量就很小,不能够让银行大量查询特别细致的数据。在整体风控产品设计里也遵从这样的原则。从产品设计上整体输出角度上全是经过加工的,这是数据行业好的特点。

  还有就是反欺诈,越来越多应用到AI的判断,比如说在网页上输入大小写偏好,还有是不是某一个域值上经常有修改,这都是一些行为,必须有技术能力获取,获取完不断跟后面模型比照,这是不是的确有问题的,也通过一些算法、样本不断优化。从不同角度,从简单行为推测这个人的意图。真正解决业务场景研究AI的,这样是比较有投资价值的。

  清楚了数据隐私的界定,那么如何保证隐私数据不会外泄呢?李从武表示,数据的隐私问题在各国各地方也有差异,欧美这些国家很担心的是老大哥全知全能,在我国对老大哥不是太担心,我们担心的是不停有人骚扰我或者数据被他人取用。中国的这方面一些保护更重视,设立了3级等保、4级等保,来分级保障数据存放的安全,只要是善意的使用就没大问题,这是符合国情的。

  赵宏强介绍,百融金服整个体系是利用大数据的技术,加上算法、行业经验,更多为银行、消费金融公司,以及众多的金融科技公司,提供基于数据和算法风控的体系服务,同时向后延伸进入贷中监控、贷后资产的管理和定价等一系列服务。贾宜宸介绍了如何通过机器与大数据,用真凭实据的量化经验进行市场筛分,如此一来,理财师只要正常维护客户关系,就可以把事情做好,并且节省了很多心力。

  赵宏强:其实这个问题我们也在看,蚂蚁最早起来全牌照,各个方面什么都有,拆分出来的核心点就是要做金融,这块外资不许进入,必须要拆分一个。但是会发现做到一定程度以后,可能这个平台效益会逐渐体现,因为借呗、花呗越做越大以后发现,第一作为消费银行募资能力有限的,是直销银行,不像大银行能吸储,这是亲儿子,再怎么做,反正不是央行照顾的那一类。

  贾总提到服务,金融科技为金融企业做服务,这种服务体现在多方面,产品服务、营销服务。百融金服的赵总提到金融服务的下沉,在过去传统金融企业所划分的行业里面,已有的风控模型和数据没办法支撑大部分金融客户的需求,这时候新的风控方式和新的数据可以帮助金融企业,去做金融服务的下沉。

  今天开始第一个话题:金融科技。金融科技是2008年美国华尔街提出来的,现在学术界和产业界对金融科技没有很正式的定义,2008年沃顿商学院的定义是“金融科技是利用技术改变金融行业效率的一个经济行业产业。”金融科技之所以成为热点,也是因为金融科技对金融企业的效率有很大提升。

  鲍忠铁:天云大数据解决了很多技术平台的问题,品钛集团解决了产品的金融产品问题,百融解决了金融机构风控的问题,特别是一些风控比较弱的中小金融公司或者消费金融公司,毕马威解决了认知,很多传统企业或金融企业在ABCD发展过程中缺少认知,需要一些专业人士带领他们进入这个领域。

  现在又看到一个现象,主流的持牌金融机构,银行、地方性区域银行,他们发现这些FinTech公司挺好的,有很大潜在的客户来源,有些市场不知道怎么切,他找到这块市场,制定的产品相对而言我能够服务的产品,我就给你提供资金做。过去两年期间这样的现象并不少见,主流金融机构和互联网的平台或者FinTech平台直接结合,我给你提供大量资金,你只要把风控做好,我给你提供资金,相当于我是你的后方,你帮我获客获资产,各取所需。这也是一种非常好的生态。

  陈立节:我们在业界也看到很多信息泄密的很多案件,我们做很多审计查了好多案件,这种案件有一个非常大的特征,大部分案件最后是因为内部舞弊导致的,比如金融科技或者金融机构内部员工泄密导致的,反而因为技术手段、加密手段等等泄漏的比例真的不大,这就是给整个行业提个醒,很多数据保护、保密更多是在管理机制、管理流程,甚至考核奖惩机制体系上应该如何制定。很多事情没有想象中那么复杂。

  这种“套路贷”,绝不是什么小贷、普惠金融,甚至恶性远超传统意义的“高利贷”(“高利贷”本身只是超过法定的利率,其债权、债务关系还是受法律保护的)。而这种“套路贷”,犯罪分子从一开始就是处心积虑地以非法占有借贷人的财产、房产为目的,利用借贷人社会经验不足的弱点,通过“双倍借条”、“平账”等手段,将原来不过几万元的借款,在“证据”上飙升到几百万元,进而逼着当事人抵押房产、签订“20年的租房合同”,或者勾结黑心中心直接“网签”,一环套着一环,不把一家人的房子骗光,就不死心。这显然已涉嫌诈骗犯罪了。

  贾宜宸:金融科技是金融帮科技还是科技帮金融呢?这个问题是互相的,但是金融帮科技的程度有限,比如金融可以帮科技行业募资、融资、IPO,这其实是以前就有的事情。但科技帮金融的程度正在逐步加深,我本身比较多在所谓投资这块部分,像智能的投研,这个解决可以很快速给分析人员或者给一般的人做财富管理使用,就是一个很快的部分。作为金融科技在财富管理领域的应用,“智能投顾”(Robo-Advisor)落地中国后,就迅速风靡。智能投顾,本质上是一种在线投资顾问的服务模式,即根据现代资产组合理论等相关算法搭建一个数据模型,根据投资者的风险偏好、财务状况及理财目标,为用户提供智能化和自动化的资产配置建议。再到智能风控的部分,平常可能审批需要众多环节,耗时费力,但是在智能风控系统下,几秒钟之能就能够决定要不要批,额度是多少,后面所有账户、开账、结算都很快。其实还是科技帮助金融多了一点,确实是一个以科技为主的驱动整个产业转型的部分。

  保险和银行业务形态还是有一点区别,但是本质也是要获客,本质上有大量数学模型的需求,保险怎么盈利靠的是计算,传统讲的精算师这些。但是现在压力越来越大,在于希望有各种各样个性化的险种,希望越来越细分人群,哪有这么多,哪有这么多团队做这些事情?这是一个巨大的挑战。

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