Fintech 创业坑多路少，什么模式能胜出？

2016-11-18 11:32:00

Jefferson Chen，advance.ai 创始人CEO

超级产品经理

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Alex 蒋亚萌，阿尔法公社创始合伙人，advance.ai投资人
互联网信息化程度较低的行业：交通、餐饮、教育等，随着移动互联网的发展，瞬间被变革。创业公司利用信息化极大地提升效率，促成供需交易，产生出巨大商机，造就独角兽公司。
而金融行业历来是信息化程度最高的行业之一，对互联网并不陌生。一直以来，行业精英利用最高效的计算机和信息系统评估资产、定价、交易和套利。
因此，互联网创业者反而不容易找到金融行业的突破口，更难颠覆金融的核心价值环节。那么，切入点在哪里？
阿尔法公社有幸支持Jefferson Chen。Jeff是在金融和互联网领域都积累多年的创始人。我推荐创业者跟随Jeff认真思考如何能为深谙信息之道的金融领域产生价值。如何利用AI和机器学习方面的新突破，找到切入的契机。

金融的本质是什么？是资源的优化配置。科技和互联网的本质是什么？是提高效率、连接万物。过去的5年，是金融科技的1.0时代。现在，我们正步入2.0时代。

1.0时代的关键词是连接（Connectivity），用互联网的方式连接资金、资产、人群，实现金融领域资源的对接，降低准入门槛，扩大服务人群。在线支付、P2P网贷、金融超市、理财平台、股权众筹等类型的创业都属于此。

而现在，我们进入2.0时代，Fintech的关键词转变为“定价”（Pricing）：在1.0时代耕耘起来的土地上“深耕细作”，通过先进的技术手段，运用高效的大数据挖掘，对资产进行科学定价，真正实现金融资源的最优化配置。线上消费信贷、征信与风险管理、智能投顾、金融大数据服务等均在此范畴。

有人说，过去是“互联网金融”，现在是“金融科技”，在我们看来，仅仅是反映了同一个生态体系在不同时期的进化阶段。

2015年全球风投对各类Fintech初创公司总投资额为138亿美元，共计投资653个项目，在中国这一数字为27亿美元，覆盖100多个项目。然而，即便市场如此火热，我们对Fintech的创业方向选择却仍然精挑细选。

为什么？因为我们不只看当下，我们看长期规律，我们看商业模式的高增长性和可持续性。我们相信互联网的一些基本定律在金融这个特殊的生态环境里依然适用。

资金端是个慢生意

常常有人问，资金端的生意有没有价值，值不值得做？我们认为 “It depends, but in most cases NO”。

无论做什么生意，本质还是在“买卖”。做电商，是买卖商品；做O2O，是买卖服务；而做金融，是买卖资金。

那么问题就来了：买卖资金和商品有什么区别？买卖资金和服务有什么区别？买卖商品，用户把商品用完就结束了。买卖服务，用户把服务体验完就结束了。可是买卖资金，用户和卖方的关系是在完成交易后才刚刚开始，整个“反馈周期”非常长。用户把钱投出去，那颗心要悬在那里一直等到钱收回来才落地。也就是说，资金买卖获得一个用户并且留下一个用户的成本相比其他生意都要高很多。

其次，在金融这个行业里，永远都会有“制度套利”、“牌照套利”、“品牌套利”，而所有这些都不是对创业公司有利的，因为时间是创业公司的敌人。把流量做到累死，可能还抵不上一个银行支行的吸储规模（资金成本另当别论）。银行之外还有保险公司、社保基金、信托、资产管理公司。归根到底，资金这个市场“做批发的也能做零售，可是做零售的却做不了批发”。传统金融机构在资金生意方面要进入互联网领域就是“降维打击”，游刃有余。

从市场现实来看，也是如此。从2012年开始，国内P2P网贷出现了爆发式增长，相关网站达数千家之多。然而，经过一大波P2P网贷平台的坏账曝光、公司倒闭、老板跑路等，使“被教育”用户对各类P2P借贷甚至互联网理财投资更加谨慎。现在市场上同质化产品越来越多，流量成本也越来越贵，对于Fintech创业者而言，如何让用户“信任”互联网平台，如何保持低成本获客和高用户留存，如何保证盈利增长，是个难题。

另外，资金端的生意盈利空间其实非常有限，毛利通常都不会超过资产规模的1%。只有将规模做到非常大，才有可能晋级独角兽。支付宝、理财通这类平台是在其它互联网业务发展成功之后的“衍生品”，不独立，不具备可比性。

“投资策略”不是商业模式

放眼全球，几乎很难找到持续性年化收益超过10%的资产。即便过去几年国内一些理财平台收益率超过10%，也只是短期现象，而非长期所能维持。在与部分金融创业者交流时，他们会认为其目前所使用的投资策略表现很好很赚钱，但我们想说的是，单一策略即便现在表现良好，也不足以支撑起整个平台今后业务的持续性发展。

如果真的对某一个策略非常有信心，最好去融一个基金自己来做，没有必要去做一个互联网平台。世界上投资最牛的人最终都去开了对冲基金（“2/20”）、或者就管自己的钱（“0/100”），没有人会真正愿意把好的投资机会放到互联网上来。

智能投顾水土不服

以Wealthfront、Betterment为代表的智能投顾项目在中美两地可谓激起千层浪。然而，对于国内创业者而言，智能投顾市场看似美好无限，可能也只是镜花水月。

抛开资质要求和技术实现问题不说，单就市场情况和用户认知就决定了相同模式下巨大的地域差异。美国金融体系已成熟，数据的积累全面且持久，投资型产品可涵盖全球资本市场众多品类，能真正帮助用户进行量化分析与分散投资，平衡市场风险。而在中国，投资的品类主要为固收类、债权类和股权类投资，数据并不完善，市场也不成熟，创业公司大多会选择ETF及主动型管理基金进行资产配置。

其次，对于个人投资者而言，美国并不存在刚性兑付，即便是进行债券投资也很可能亏本。用户选择智能投顾产品的目的主要是节省时间精力，分散资产投资风险，而且可以避税（资本利得税）。但在国内，绝大多数用户更偏爱主动型投资，习惯有刚性兑付保底，希望能搏得高收益，这就注定了智能投顾业务在中国不容易获客。

跨境投资“坑”太多

跨境理财投资虽能帮用户实现海外分散投资，对冲国内风险，但在高收益上却无法保证。而对创业公司本身而言，一端需要在流量成本逐渐增高的情况下不断获客，另一端又需要花较大的精力和较高的资金成本在全球寻找高收益性的资产标的。除了需要较强的技术随时分析市场行情打磨产品外，还需要较长时间对用户进行市场教育，时间成本太高。这条路注定会走的艰难。

除了业务本身，跨境投资的外部环境也并非理想，会受到监管及政策的很多限制。比如首先遇到的门槛就是“外汇问题”。创业公司如果直接提供人民币换汇业务投资海外市场政策风险太大，而如果要求用户直接使用外币，则资金出口通道的搭建需要保证合法与稳定，无论个人还是机构的资金规模也都会受到制约。因此，这个领域的“天花板”可能不是市场本身的需求空间，而是外汇管制的批文。

网络信贷是“自我革命”

近两年，依托于互联网的小额信贷业务如雨后春笋般出现，既有背靠不同渠道的金融分期（电商、农业、教育），也有面向不同人群的小额信贷或消费信贷（白领、蓝领、大学生）。对创业公司而言，除了要对接和保障较低成本的资金供给，建立可靠的风控模型，严控违约率，还需要依托（或自建）渠道以促进“销售”。

但无论是自建地推销售团队，还是依托别的平台站点，都摆脱不了被渠道“驱动”的事实。很多做分期的公司都是如此。一旦渠道成本攀升，或渠道维护出现问题，都将严重影响公司的业务发展。我把此类业务称之为“self-destruction”，意味着平台发展越快，业务规模发展越大，则那个领域里的套利空间越小，越难保证持续性高收益。

典型的例子是校园分期市场，短短三年时间，利率水平从过百降到不足20个点，套利空间完全蒸发殆尽。而这样一种天生就“self- destruction”的模式就注定了持续转移阵地、“打一枪就换个地”的命运。

什么模式将胜出？

说了这么多“批判”的话，那么我们到底看好什么样的business？

我们一如既往地偏爱有网络效应（Network Effect）的模式，出行如此，外卖如此，电商如此，Fintech亦如此。而在Fintech领域中有显著网络效应的一是支付，二是数据。基于移动互联网的支付领域目前已被微信支付和支付宝占据了半壁江山，对创业公司而言已不存在大的结构性机会。而基于大数据分析的Fintech业务，则还有机会尚待挖掘。
现在国内可获得的数据源越来越多，计算机技术尤其是深度学习的突破式发展也使大数据处理和模型训练更为高效和精准，因此基于数据的金融服务，比如征信与风险管理、反欺诈、金融搜索引擎、金融大数据众包服务、AI与Fintech相结合的Chatbot服务等都有机会出现市场领导者。

这里需要着重说明的是，如果用AI的方式做金融大数据服务，数据的产生、供给、流动如果能形成正向循环，则正循环本身就具有网络效应，能够让创业公司业务“越滚越大”，形成壁垒。

目前国内提供金融大数据服务的公司如集奥、百融、同盾都做的不错，但真正能把AI在金融领域用的好的公司还不多（金融领域用人脸识别技术只是做反欺诈辅助，并没有触动金融核心）。在国外，有一些公司把大数据和AI应用在金融领域，做的挺有意思，比如 Premise、Kasisto、 Kensho等，值得参考。