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积木盒子变形记和它背后的互联网金融浮沉四年

发布时间:2017-01-19 05:40:39 所属栏目:点评 来源:极客公园
导读:副标题#e# 编者注:2013 年,余额宝的出现掀起了互联网金融的浪潮。在经历了疯狂补贴拼流量的「全民 P2P」阶段,互联网金融行业如同坐上了过山车,有了一番大起大落。而如今,这个行业正在回归到技术主导的 Fintech 时代。短短四年之间,这个卷入万亿资本的

回归纯粹:技术、风险与成本

回到董骏和魏伟创业之初,「数据—交易—数据」的路径在那时就已经在两人的脑子里了,4 年过去了,公司也经历了从单一到复合再回归纯粹的成长之路。如今,公司回归到了数据和技术上,而行业也是。

在魏伟看来,技术深度介入金融是迟早的事,或者说,金融本身就是长在数据和技术之上的。金融的本质就是数据的获取和处理。

「300 多年前萌芽于荷兰的现代金融业跟今天的金融业本质上是没有变化的——金融机构根据个人或企业的具体情况对他做出风险定价,然后用相应成本的资金满足他的融资需求。而这里要获取的的「具体情况」其实本质就是数据,金融机构把这些数据放到自己的模型里,得出一个结果,完成决策。这个逻辑一直以来都没有变过,这 300 多年来我们做的就是把获取和处理数据的效率不断提高。」

如果说整个金融业就是由数据构成的,那么技术带来的最直接的变化就是让数据的可获得性变得更好,包括数据的维度、每个数据维度下的深度以及数据的准确性都有了长足的提升。用我们熟知的概念来说,就是大数据的出现和普及。

其次,用来处理数据的技术手段也变得更丰富,比如,算法的不断精进,以及人工智能的出现,让我们有了比传统的「量化」更能够适应市场变化的技术选择。

璇玑便是建立在人工智能技术基础之上的产品,它的背后是大量机器学习的模型。璇玑 CEO 郑毓栋说:「当我们把经济数据、资产表现数据、用户数据扔进模型后,它会自己完成运算,为用户提供一个个性化资产配置。当随着每天新的市场表现数据不断汇入,既有的引擎规则会发生变化,模型会完成自我学习和优化。」而在此之前,投顾服务完全是人工完成的。

作为一个智能信贷引擎,读秒对数据的挖掘和处理技术要求也很高,也就是所谓的大数据征信能力。与银行处理一笔信贷业务的逻辑完全不同,读秒的所有风控模块不是线性处理的,而是并行的,这对模型的运算能力提出了要求。并且,几十个维度的大量数据实时汇入、清洗、分析、交叉验证,并且在 10 秒内给出决策结果,也对计算能力提出了很高的要求。在读秒、量化派、宜人贷等创业公司出现之前,从未有传统金融机构做过这样的事情。

读秒 CEO 周静告诉极客公园:「2 年前,大数据征信是个伪命题,因为面对海量的数据,我们依然还需要通过人来记录、识别和分析。而真正的大数据征信应该是通过模型和算法,用更聪明的方式去寻找到重要的变量。」

所以说,技术不仅回归了,而且进化了。「因为技术准备好了,所以互联网金融,甚至整个金融行业才过渡到了现在的形态。」魏伟坦言:「早两年,不仅我们做不出读秒、璇玑这样的产品,整个行业都不可能做出来,因为当时没有相应的技术基础作为支撑,不管是数据还是算法能力都差的比较远。」

当然,用技术解决问题不是被迫的,而是这个时代下一个企业主动选择的结果。董骏回忆道:「所有战略决策的第一原则都是要保证公司能活下去。金融领域里的大型金融机构有着很坚固的壁垒,并且依然是市场中的主导者,在这样的环境下创业,通过数据和技术能力来建立自己的商业壁垒是最可行的方向之一。」

不仅是商业壁垒,技术为主导的模式也为金融业务提供了一种新的赚钱思路——在前期完成技术投入和部署、整个业务跑起来之后,对人力运营的依赖将降到最低,所以,伴随规模效应到来的是近乎为零的边际成本。

虽然在金融业中,技术能力一直被强调,但在过往的许多年里,技术一直在金融业的边缘徘徊,并未真正深入。说到底,金融是一门管控风险的生意,一门匹配资金供给与需求的生意。在如今 Fintech 的语境下,技术终于得以介入金融的核心要素——风险和成本,也就是更好的识别风险,并且用更低的成本完成金融交易。

读秒的风控模型背后那几十个维度的数据和充分的交叉验证便是为了更好的做风险定价,而璇玑的机器学习模型中每天不断充入的数据以及带来的模型调整则是为了更好的识别资产风险和市场风险。

但仅做到这个还不够,识别风险的效率正变得越来越重要。效率提升就意味着成本下降,而成本下降则意味着这个服务能够被运用到更多场景里。

魏伟解释了为什么读秒可以做小额到几百块的信贷业务:「因为每一笔借款的成本结构非常简单,除了资金成本,就是技术投入的成本,而后者是随着业务规模扩大不断降低的。但银行就做不到这么小额分散,因为人工的介入,它的运营成本摆在那,这决定了它必须要去做上万的信贷业务才能收回成本。」正是摆脱了成本带来的限制,读秒可以接入各种各样的消费入口,技术让金融资产能够被更合理、更便宜的获取。

而璇玑给理财服务带来的成本缩减就更明显了。当投顾服务被产品化、流程化,一个模型、一台机器可以同时服务的客户与一个投资顾问相比,已经完全不在一个数量级上。随着用户的增多,这个成本会越来越低。并且,通过「交易优化模块」,璇玑试图把场外交易带来的摩擦成本、交易成本和时间成本尽可能降低,这也是人力所难以批量且个性化完成的。

如今,越来越多像读秒和璇玑这样的公司正在出现。「这就是创业的回报」,魏伟说:「我们冒着风险去创新,如果方向对了,一定会有越来越多的公司涌入。但冒险给了我们回报,就是这个时间差和时间差下的早期市场红利。」对于那些经历了互联网金融行业的快速起落,并且仍然存活下来、仍然在主动适应市场甚至探索市场的创业者来说,大概对这句话会有很深的体会吧。

(编辑:源码网)

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