当前位置:X小说>都市言情>决胜新金融时代阅读> 第二百一十一章 B端业务
阅读设置(推荐配合 快捷键[F11] 进入全屏沉浸式阅读)

设置X

第二百一十一章 B端业务

“张总,蚂蟥金服刚刚宣布,控股了国泰产险公司。”

兰澜走进张益达办公室,直接就来了这么一句。

“哦,花了多少钱?他们的脚步倒是挺快的。”

张益达躺在沙发上,挥挥手示意兰澜坐下说话。

兰澜坐下后,开始说道:“一共花了10亿元人民币,拿下了国泰财产保险公司51%股份。”

“他们那么牛的,怎么不去入股一下人保,太保,新华,还有国寿啊?

一家小保险公司,没什么可大惊小怪的。”

一听张益达这话,这漫不经心的态度让兰澜着急了,她又说:

“张总,这是保险公司,可以设计和销售产品的。

跟咱们拥有的保险代理和保险经纪牌照都不一样。”

“我知道,说说你的想法吧。你觉得我们目前有没有必要也入股一家保险公司?”

对于保险牌照,张益达也是觊觎很久了。

早前搭建保险超市,承担各大保险公司的产品分销,锐向就收购了一家保险代理公司。

再之后,推出了点点互助,涉足了大病众筹领域,锐向又收购了一张保险经纪牌照,拿到了多类保险产品的销售权。

但保险代理和保险经纪牌照就相当于是保险中介,用一句话来形容就是:

“我们不生产水,只是大自然的搬运工。”

保险牌照就可以生产水了,是保险市场上的承保人,要负责设计保险产品,出具保险单,收取保险费,承担保险赔偿责任。

干这么多活,利润当然也是最大的。

“当然有必要了。蚂蟥金服也有保险代理和经纪公司,但是他们还不是又控股了国泰产险。

我查了一下,A股有37家上市公司都在排队申请发起设立保险公司。

保监会那边排队的更多,有200多家企业在排队等审批。

但保监会近两年对保险牌照的审批很谨慎,去年通过审批设立的险企还不足20家。

我们入股一家保险公司,不仅可以涉足保险产业链上游,还可以把这次入股当作一笔长远的投资。

我们国家的金融牌照一直都是稀缺资源,有价无市。

要是人家问我:这些年来,有哪个东西跟得上房价的涨幅?

我会告诉他:金融牌照!”

张益达连连点头,兰澜说得很有道理。不管是出于战略目的,还是资产增值,锐向都应该去入股一家保险公司。

“这样,你去联系一下近期获批组建的保险公司,跟他们创始股东商量一下,看能不能让锐向插个队。”

张益达也打起了那些成功获批,还没正式开业的保险公司的主意。

找他们插队入股,要不了多久就可以正式营业了,省掉了很多排队拿牌照的时间。

“好,我去联系一下吧!锐向作为互金领域唯二的超级独角兽,我相信会有企业欢迎我们入股的。”

兰澜一脸微信的说道,在她看来:锐向有互联网金融产业优势,有锐向入股,绝对可以带其他股东赚钱。

目光长远的人,应该都是能看到这一点的。

……

“几位领导,零售业务的趋势已经势不可挡了。

拥抱互联网金融,就是拥抱明天。

四大行作为我们国家规模最大的四家银行,率先进行技术升级,也可以取得先发优势……”

张益达在锐向会议室内,给中农工建四大行领导及其随从工作人员,热情的介绍起了天策科技的一系列ToB服务。

“张总,我听外界传闻,“锐向超级大脑”拥有非常顶尖的风控技术,可以做到3秒内风控审核,这是真的吗?”

农行某领导问道。

“是真的,领导你请看。”张益达操控手中的控制器,把会议室的巨大LED屏幕点亮了。

一副巨大的中国电子地图出现在了长宽5米×3米的LED屏幕上。

电子屏幕上有很多数据跳动,显示的都是“今日授信额度”,“今日授信人数”,“今日已放款额度”,“今日已借款人数”……等数据。

另外,地图颜色深浅不一,体现的是各省份的放款总金额差异。

张益达又接着介绍道:“锐向超级大脑,依托整个集团4亿用户数据,以及“绿豆大数据信用分”;

再结合云计算、AI等前沿科技,最快可以3秒钟完成几千个维度的数据比对和反欺诈风控审核。”

几个银行领导目不转睛的盯着大屏幕,就看着上面的数据飞速跳转。

一位中行的领导用手指数了数,忍不住问道:“今天就放款5322.63万了啊?放款人数是23141人?人均借款2000多?”

张益达点点头,说:“是的,你所看到的一切都是真实数据。

用呗和贷呗目前一共有超过200万名的授信用户,总授信额度超过了100亿元。

目前我们每个月的放款额超过20亿元,预计15年度总放款量将超过200亿元。

相较于年初,我们的业务增速达到了100%以上。

虽然业务增速提升了,但我们的风控质量并没有下降,坏账率一直维持在0.8%以内。”

“张总,这所有的流程都是在线上完成的?线下没有一个工作人员?”

建行的领导年纪有些大了,感觉这套系统太神奇了,十分好奇的问道。

“是的,全部流程都在线上完成。用户是我们在内部系统按风险系数筛选过后,依次逐批的开放授信额度。

用户获得了授信额度,通过手机APP直接就能把借款取出来了。”

张益达不耐其烦的给各位领导讲解起了很多工作原理。

“我们如果采购这一整套解决方案,该如何落地?”

工行领导的这一句问到了点子上,其他三大行领导也把目光投向张益达,看他如何回答。

“这个很简单嘛!

四大银行引入我们这一整套解决方案,将可以对你们银行体系的全部用户进行信用评估和分级。

再按照不同的信用评级,给予用户不同的授信额度和风险定价。

信用好的,额度给高点,利息给低一点;

信用差一点的,额度就给低一点,利息给高一点。后期再根据用户的履约情况进行二次信用评估和额度授予、利息调整。”

“光这一点的话。我们的信用卡评分模型也可以做到啊!”

工行领导连连摇头,他们宇宙行的风控技术也不是盖的,张益达拿出来的这套风控模型,在他看来,也没什么了不起的。

他们工行每年都聘请了很多985院校毕业的后台技术人员,还投入了重金用于研发,风控技术一向不差。

“那贵行的坏账率是多少?2%还是1.5%?

风控模型和风控模型之间也是有差距的。”

张益达的言外之意,在座的人都听懂了,意思是:锐向的风控技术比他们四大行的强。

几位领导都笑了,这位张总还真是年轻气盛啊!

竟然敢说我们比不上你们锐向!

谁给你的勇气?梁静茹吗?

四大行中,以工行为例,去年用于IT技术研发的经费投入不低于50个亿,这还没有算上整个IT架构、IT团队日常运行所耗费的资金。

当然,这50个亿不是全砸风控系统上面的。

机房建设及维护,服务器采购及维护,网点终端设备采购及维护都得花钱。

真正投入到“金融科技,风控系统”一类的投入叫“应用系统及厂商服务”。

对于银行应用系统的开发而言,也大致有三个阶段:购买厂商产品、雇佣外包开发团队、建设研发团队。

对于小型银行如城商行,首先会选择厂商产品,股份制银行多数雇佣外包开发团队,大型银行或科技化程度较高的股份制银行会选择建设自己的研发团队以满足个性化的需求。

像工行40多万名员工中,就有近1万人的科技岗员工。

张益达看他们脸色,就知道他们不相信自己的话。

认为四大行依旧遥遥领先,每年投入的研发经费岂是你一个创业公司比得上的。

张益达觉得有必要和他们上一课,他又说:“我想问下,四大行的风控数据是不是都来源于金融数据?或者说央行征信。”

张益达这话就把几位领导问懵了,他们不太了解这些基层业务啊。

几位领导把目光投向各自带来的年轻人。

这几个年轻人见领导和张益达一直在说话,没有领导开口,一直就在一旁静听,哪里敢胡乱插嘴。

现在见领导示意自己开口,他们这才说话了:

“对,我们的风控系统都是来自于银行的各类业务数据,包括存款,取款,借款,转账等等。”

“除此以外,还要调用用户的央行征信报告。”

“我们的“绿豆信用”和“锐向超级大脑”也会收集用户的金融数据,包括投资理财,借款等等。

但生活数据我们也会收集分析,比如说骑共享单车,共享单车的日常骑行轨迹可以分析出很多有价值的东西。

一个用户骑了一年共享单车,长期都是骑到同一栋写字楼,那说明工作稳定。

一个用户骑共享单车的时候,遵守规则,使用规范,也说明这个人有良好品质……

除此以外,绿豆信用还接入了多个使用场景,比如说租房,住宿,租物等等。

这些应用场景,都可以积累收集一个用户的履约数据。

魔宝支付,也可以搜集一个用户的生活消费数据。

另外,我们还和数百家互联网金融企业有合作。

这些企业会让用户在借款的时候,进行绿豆信用分授权。

借此,我们可以掌握一个用户的多头借贷和共债数据。”

张益达把自身产品优势稍微提及了一下,相比于四大行,锐向的科技能力早已脱离了金融,朝生活中的方方面面覆盖。

简而言之:数据收集越多,风控就越做得好。

四大行领导这下不说话了,这怎么比?

锐向都开始朝一个用户生活的方方面面渗透了,一个人都快在大数据面前成透明的了。

他们可算是搞明白了锐向的贷款坏账率那么低的原因。

奥秘就在大数据分析上面。

和几位领导达成了意向,接下来天策科技还要走一个“招投标”流程。

张益达一点也不担心投不中标,意向都早就达成了,就是走个流程。

蚂蟥金服只要不来捣乱,其他企业没哪家敢说金融科技实力胜过锐向。

而且四大行还是锐向的股东,肯定要照顾一下自家人。

天策科技的B端客户早前一直是互联网金融行业的中小企业。

但客单价太低了!张益达早就不满足了,准备进军一下高端领域。

先拿下四大行,有这些案例在手,再慢慢朝股份行、城商行等机构推进。

上一章 目录 +书签 下一章