金融科技的场景应用与实践：消费金融、农村金融、网贷

2017年09月14日，“服务实体经济——2017中国金融科技未来领袖峰会”在北京双井富力万丽酒店举办。本次活动由产业创新服务平台“亿欧”主办，创新型金融科技公司“浅橙科技”联合主办。

峰会现场亿欧公司联合创始人王彬、宜信高级副总裁兼CSO陈欢、希望金融CEO陈兴垚、浅橙科技创始人CEO朱永敏、泰康在线首席市场官方远近、易鑫集团COO姜东、钱包生活CEO定胜斌、峰瑞资本创始合伙人李丰等数十位业内人士发表了主题演讲。

在圆桌论坛环节，苏宁金融研究院宏观经济研究中心主任兼高级研究员黄志龙、爱财集团董事长兼CEO钱志龙、农分期创始人兼CEO周建、易通贷CTO张若飞以《金融科技的场景应用与实践》与《金融科技激活实体经济新势力》为主题展开了讨论。

【圆桌论坛现场对话实录】

黄志龙：简单介绍公司及个人情况。

钱志龙：爱财集团主要是做消费金融闭环，米庄理财资金端，爱又米是资产端，再加上渠道端校园、生态投资，形成了一个集团架构。对我们而言，中国消费升级就是专注于做金融这件事。

2014年，为什么选择做这件事？我认为，消费在升级，未来的信用会越来越好，信用是中国最核心的。

实际上，金融与国家信用、土地等都在做相应的传递，或者是有担保的这些东西。但是，信用还没有生成到个人，我们中国有14亿左右的人口，拥有征信记录的人不足4亿，剩下10个亿的人口有待挖掘。

互联网和金融科技给我们创造了这样的机会，在消费金融领域，让我们用金融科技渗透到没有覆盖到征信的人群。

简单自我介绍一下，1999年毕业浙大之后开始做互联网，中国互联网1999年开始，所以我一直吹牛说中国的互联网是由我们这一代人开始在中国生根发展起来的。主要的经历10年是在阿里，从2000年到2010年。

黄志龙：金融科技如何激活或服务实体经济？

钱志龙：金融实际上是实体经济结构虚拟的反映，是由货币的方式实现资源配置优化的市场化手段。

从这个角度来讲，金融与实体一定是密切挂钩的。非常同意刚才李丰分享的，金融是与经济结构是相关的，只不过我们是用金融的方式配置这些东西。

从传统相应金融来看，一个是获客成本高，据宜人贷第一次披露的财务报表显示，获得贷款客户的成本是1000块钱。现在，可以用金融手段降低了获客的成本，最高也有到1000、500，看什么样的获客，便宜到几十块钱也有。这是把获客成本降低下来了。

第二个是可以通过数据等方式，实现金融相应的管理。一位从事银行风控的人说，他的风控手段是每周陪人家去搓一次麻将。但现在不需要了，因为科技手段提供了可能，无论是前段的精准营销、贷中、贷后的管理，都是数据。

第三，可以持续的运营客户，因为数据是可以连续的。这让我们的能力通过金融科技和大数据的方式展现。因为自动化，一个人可以管理上万客户。

所以，我们做的是“相应金融”。传统金融机构用原来的方式做的是“水库”或“大的河流”，而爱财集团做的是“灌溉渠”，可以到每一个个体，到每一个商业相应的实体。科技让金融变成了更大的覆盖，这方式也叫普惠金融。

黄志龙：金融科技领域，小型企业如何利用数据跟金融独角兽进行差异化竞争？

钱志龙：现在有很多数据，是由于互联网巨头做了其他一些事情天然形成的，他是一个所有者。所有者其实就相当于拥有所有权，但并不意味着他对所有数据都能使用好。

而金融实现资源配置，这时候第一要去看配置能力。现在有很多数据源是开放的，包括运营商的相应数据，以及国家的数据也逐步在做相应的开放，有很多征信的公司。所以我认为，谁具备使用的能力在未来发展过程当中起决定性作用。

第二点，互金行业发现数据的过程，那些数据虽然是小规模、没成体系，所以我们用重的方式发现这些数据。纳入进来，这是与别人不同的竞争力。这两者去做相应渗透的时候，就产生了核心竞争力。

第三点，我们不需要害怕所有权，你只要练好手中的某一项手艺，社会分工会帮你解决竞争的问题。

黄志龙：从不同角度和自己的理解，描绘一下金融科技将来的途径。

钱志龙：分析下我们几个方面的应用。第一是精准投放，就是当用户有需求的时候我的服务才出现，这是一个很重要的应用。

第二是风控。爱财集团把它称之为信用管理，全过程的信用管理。贷前去发现，有交易发生时去做相应的决策，到贷后做相应的跟踪。这是可以自动化应用的，互联网就解决与人相关的问题。

第三是智能投顾。但目前智能投顾在我们公司中还没发挥相应的作用，我们的产品还不足够多，人可以完成。另外一方面是员工能力的增强，比如客服，用AI产品后，现在客服坐席的替班率达到了75%，也就是有了4倍的效率增长，这是我们目前能够看到已经在使用的成果。所以我们有几百号的工程师，都在做这里面相应的事情。这也让我们能够进行单个的获客管理，以及这一系列的服务成本逐步下降。下降了之后，公司的服务能力就强了。

另外，大家都觉得金融是赚利息，金融应该是属于服务产业。我们赚的是服务的钱，所以我们通过创造相应的科技也是赚服务的钱。通过生产率比别人高，获得相应的利润，这是我们的定位。

黄志龙：简单介绍公司及个人情况。

周建：提到农业，大家都可能会有疑惑，因为农业有新的一种认知，跟以前大家认知的农业有很大的变化。

农分期服务什么群体？中国以前农业是分散种植，有两亿农村家庭种植。但现在土地已经开始规模化，出现很多新型“大户”，而且规模越来越高。未来3-5年中国土地规模化将超过70%。这种趋势不可逆，而且还在加速。

因此，农分期服务什么样的人？就是这些“地主”，以及他们生产中的所有东西，包括买机器、买化肥、买种子，也许需要把粮食卖出去。

很多时候农村金融作为企业迈出去的第一步，我们现在是国内第二大民营农机销售商，也是国内前五的化肥农药销售商，其实我们早期的核心是农村金融服务。

目前给农户提供农机，农户买农机肯定没钱或没有太多的钱去买，可以通过分期的方式卖给他，化肥也一样赊给他。当然未来还涉及一些风控属性，有时间会稍候讲一下。

农分期企业主要是新型农业主体，也是国家提供的，给他们提供机械化和扩大规模，解决他们生产资料的购买行为，解决农户生产资料流通的购买成本、购买方式。

以前赊销的成本是非常高的，我们解决他们新型购买的成本，包括农机流通渠道的效率也有很大提升，最后包括粮食流通，我们帮他去把粮食卖出去。

当然中间是把金融当做核心工具来支撑撬动产业，对我们来说是服务整个产业的，并不是把金融当产品。所以，每家企业的定位不一样，出发点、场景以及群体都有差异性。我们的定义是农业的生产综合服务平台，金融是一个核心工具，而且是从金融迈出的第一步。

黄志龙：金融科技如何激活或服务实体经济？

周建：农业是最实的实体了，第一产业。当然，金融一直是一个核心工具，包括数据应用，以及对未来农业生产场景、个体的判断，都是用一些金融科技的技术。

但是，大家会质疑农村场景怎么会有那么多数据？比如，种植大户在线上没有操作的痕迹和数据沉淀，包括如果没有这些数据怎么去判断它，评估它。

对于农分期来说，金融科技在几个维度体现出来：首先是对客户筛选，客户进唉之后，我们认为他是一个好客户或者是让金融数据支撑他的客户，这些数据的来源是线下渠道。绝大部分线上的数据比较少，很难去判断或定性一个客户，所以，数据很多是来自于线下合作渠道和当地农业部门。

农业部门有农业数据，也有从当地零售渠道或村委的信息，包括线下自己团队获取的信息。比如，对于农业区域的生产产量的评估或者是天气的元素；今年可能是雨水偏多，他的水稻产量有哪些影响，其实直观会影响到经营。所以对整个过程当中会有检测和预测的行为。

其实，农业场景中，纯线上模式面临很多挑战。农分期也尝试过纯线上，数据来源于线下的团队获取信息，过程中也是通过监控它的生产过程、生产资料投入过程中的天气等自然条件的变化、金融主体和家庭的变化，以及当地的水稻或者小麦产出的历史，比如产出一个礼拜内的平均价格不动的浮动范围，未来一个月的农产品浮动价格，其实从过程到结果流通，是整个风险管控和最后过程监控的过程。

所以，整个生产环节中，农分期的数据是没有丰富到跟大的巨头和平台去对比，但是足够支撑生产群体或者群体的判断和未来的监控。

黄志龙：金融科技领域，小型企业如何利用数据跟金融独角兽进行差异化竞争？

周建：巨头确实是在数据早期的积累上有很大优势，特别是互联网巨头，有一些数据支撑他对客户的判断。

其实，“分析”就像一个人饿了，给他两碗饭基本上吃了就行，身边如果有10碗饭的话一样吃两碗到三碗。什么意思？我们有很多创业企业，并没有像巨头早期有这样的数据群，但是依然做的非常棒。有的消费贷款也做得一样棒，他们有自己的渠道获取信息，这些信息足够支撑他去判断，这是第一个观点。

第二个观点，巨头的数据都是过去的，过去的数据他们是有一定优势，未来数据的获取以及积累，大家有些时间可能会比较接近或者渠道比较接近，这个时候朝未来看，这种差距有可能会越来越少，也有可能越来越大，看不同企业的定位。

比如，农分期在细分领域或差异化的农业领域，其实与巨头在差不多在同一起跑线上，甚至他们的工具不一定比我们更有优势。因为大家知道农业场景中，大部分拿互联网工具作为一个撬动，很难在行业中挣扎下去，有很多巨头都已经尝试过，但大部分都已经做一些调整或者是失败。所以，对于细分领域来说，很多创业公司也有优势，因为大家在同一起跑线上，而且与巨头有些相似。

再次，跟巨头的这种对比不在一个量级，更多有采取合作的方式，比如芝麻信用分，包括更多的企业开放了一些数据，这些数据可开放的东西我们能用也可以用，也可以在过程中去积累，所以我们的态度其实是合作的。当然，差异性的细分市场，会在业态上或过程中，农分期获取未来企业的优势。

黄志龙：从不同角度和自己的理解，描绘一下金融科技将来的途径。

周建：刚才钱总说金融科技让金融资源更有效和精准的配置，包括我们也认为金融科技未来对金融配置的成本和效益有明显的改善和优化，而对于我们本身的场景来说，它有一定的特殊性。

当然，农分期未来大部分还依赖于数据积累以及模型和计算，能对客户群体也就是新型的农业群体的生产和全过程做更精准的指导。

比如在这个时间节点，他可能在哪一天去做指导和防止病虫害或者防止即将到来的水灾，也包括跟互联网保险公司共同开发互联网保险产品，以对冲、避免自然灾害或者人为造成生产过程中的损失、风险。

当然，过往积累的数据也很有价值，还有第三方数据，包括监管部分、农业管理部门他们的数据。农分期跟大部分金融机构合作，金融机构给一些资金来支撑他的生产环节，比如买机器、买化肥、买农药，有粮食的销售或者需要的金融资源来供给。

通过科技数据反馈来指导，给金融机构资源配置的建议。在粮食流通环节，在农村销售环节，在农机环节，每一家机构的偏好不一样。

其实，在这个场景中，更多的是在过程中对服务对象做更精准的种植环节或者是金融环节的指导。这种过程管控类似于风险管控。再次，反过来会指导金融机构。因为有些机构的偏好或受监管政策的偏差，指导或指引他们能够更精准的投放，高效的投放金融资源来支持整个农业的生产。

所以，对我们来说，未来能更好地让金融机构的金融资源来支持我客户的金融需求，农分期在过程中扮演更高效的数据、枢纽和数据的分析、处理、加工以及传递中心。然后能更高效的让这些农户获得资源，并能有效用到生产环节中，也就是用到实体中，让他们未来能产生更多销售更好的价格。这是我们直观的未来设想。

黄志龙：您希望国家给你哪方面的政策支持，以及面临最大的挑战是什么？

周建：农业生产毕竟是国家级的战略行业或产业，比较特殊。所以，这两年国家已经给了很多支持，并且支持力度越来越大。

从创业企业来讲，他们更希望国家对这类企业给一些合作方，比如资金方，金融机构和银行等。他们给农户一些钱，提供一些农户生产相关的金融需求，然后中间扮演流通商的角色。

比如我们这样的企业，能够帮助金融机构把金融资源配置到农村。因为国家一直推动金融机构把资源放到农村，大部分的金融机构根本不会干，也干不了。我们能干这个事情，能作为一个通道、渠道、中介，将双方信息不对称联通的通道。

我们希望这样的决策能够被国家认可或者得到国家层面更多的支持，服务这个产业的金融机构。如国家提供我们合作的一些金融机构税收和其他的优惠。

其实本身我们不需要太多支持，因为我们本身扮演的角色已经有它自有的商业模式和价值，只是金融机构的动力不足。比如，我们合作的金融机构，之前接触的有几十家，目前深度合作的只有不到10家。这种金融机构其实比例比较少，我们希望国家能够鼓励大多数或者更多的金融机构合作。

同时，也希望国家能够保持支持种粮的积极性。我的期待国家已经在做了，而且已经持续的在做，比如说国家补贴、政策减免已经维持了很多年。

对监管方面，我们并没有太多的压力。因为我们扮演着中间角色或者贸易商的角色，而服务则是由金融机构直接来提供服务。

金融监管行业没有太多的诉求，主要是一些资源支持，对这些行业、关联的服务方以及合作方给一些支持。我认为这对整个产业都是推动，由于产业现在处于变革的拐点期，从分散到规模化。

今天互联网金融还没有完全纳入监管，正在被监管中。所以，第一是同等待遇。提到互联网金融等，很多人有各式各样的担心，监管部门也一样。

第二，我希望监管部门能够做实质性监管，也就是大数据做科技，会降低相应的风险。

第三，监管真正有作为的地方就是今天他要维护好这里的秩序，实际上金融由劣弊驱逐良弊，不要让劣弊在这地方发挥作用，就是驱逐劣弊。

黄志龙：简单介绍公司及个人情况。

张若飞：易通贷是一家运营超过6年的网贷行业平台，运营稳健。在2012年提出“产融结合”的概念，也符合国家政策的方向。现在整个平台是以服务小微企业为主，提供贷款以及资产，已经在服务小微企业方面有了很多积累，我们现在也想办法扩充新的资产进来。

我个人现在易通贷负责产品技术工作，之前在宜人贷做过架构师，也见证了宜人贷发展壮大，以及2015年上市的过程。之前，在雅虎北研等互联网公司一线做技术，是技术出身。

黄志龙：金融科技如何激活或服务实体经济？

张若飞：第一，服务小微企业。整个市场上，围绕发展方向来看，小微企业融资难是刚性需求、强需求。所以，从整个社会的发展方向，包括国家政策来说，应该是鼓励往这个方向去走的。

其实，很多公司也都在尝试往这个方向努力，包括一些线下和线上相结合的方式，应该说从小微企业这块能拿到的数据是非常真实的，比如消费记录、税收记录等，非常有助于去做线上风控、融资。所以关键在于，我们怎么去把控风险、额度控制等，这需要不断去优化风控模型。

另一块是信贷，其实小微企业有很多再小一点相当于个体户什么的，也有很强的融资需求，这其实更多的是看个人数据，而不是企业级数据。个人数据主要在于通过互联网金融技术，去判断欺诈风险，以及通过数据的挖掘跟分析去判断他的还款意愿，一般信贷来说还款能力并不是最重要的，最重要的是还款意愿。

黄志龙：金融科技领域，小型企业如何利用数据跟金融独角兽进行差异化竞争？

张若飞：在我看来，金融巨头的确拥有很多的数据，但数据体量并不是起到决定性作用。对于规模小一点的公司来说，对数据的利用以及挖掘的充分程度，才是最核心的能力。

金融行业一定是多样性的，虽然会存在很多的金融巨头，但也不是说其他小型的公司没有办法存在，因为它服务的很多用户是非常多元性的，行业也是非常多元性的。所以，一定有很多公司需要去服务金融巨头服务不到的客户群。

所以，数据体量大肯定是好事，你能够做得事多，但是并不代表数据体量不大就不一定做不了事。以前最早很多都是线下做，没有数据积累一样能做，关键在于我们经过了这几年的发展，普遍的互联网金融行业对数据的能力有了非常大的提高，整个大数据技术也日趋成熟。

所以，小一点体量的企业要做互联网金融更多的是要有自己的特色，以及自己对数据充分利用的能力。

黄志龙：从不同角度和自己的理解，描绘一下金融科技将来的途径。

张若飞：大数据、人工智能，在场景的应用非常多，主要分两部分：

一个是资产端，主要解决风控能力的问题。不管是信贷还是消费金融，贷款人群的经济能力是不断变化的，因为人也是不断的成长，经济能力不断变化，主要是能够帮助解决去做风控模型的一个自动跟踪。传统的风控模型很多通过人线下尽调，金融科技机器学习的方式可以自动地来做参数的学习与优化。

另一个是资金端，技术推广带来比较大的效率提升，投放是这样的，大量的互联网金融企业获客也都是大家耳熟能详的渠道，包括网页、搜索引擎以及应用市场上的投放，还有一些传播式的投放。

我们以前也做过机器学习的精准投放，可以做自动拓词。你要找关键词，大部分是人工来拓，经过长时间的积累以及效果评估，通过技术可以从整个的外界发掘到很多的人工所发掘不到的词汇，然后自动去做投放效果的评估。

此外，还有智能化运营。大部分平台运用到现在为止很多是粗放式的，一段时间内对一批用户发放红包做运营的活动，很多时候上满足各种需求的运营投放，比如发10块钱的红包还是1%的券好，可能都会影响到整个投资的一个效果。