从画图纸到造房子,找最适合金融机构的云服务

Fintech这一概念出现之后,曾经一度被视作是金融产业的科技革命。诚然,金融产业数据化、信息化的程度都很高,适合接入种种新技术。同时金融产业的链条长度和覆盖广度都更广泛,有足够的体量基础成为技术的立足点。

可目前的状况是,不论国内还是国外,Fintech中的Financial和Technology正在慢慢的分裂开来。华尔街和硅谷,似乎没法走到一条路上。

作为中国Fintech技术的先行者,京东金融在近期发布了全球首个提供FaaS(Fintech as a Service)企业云服务平台,尝试利用云服务的形式用技术惠及金融机构。

京东金融提出的新模式,能成为金融与技术之间的解决之道吗?

各自为政的华尔街与硅谷,不会相交的金融与科技

在中国,监管部门一直在强调互联网金融和金融科技的区别,以防有一些企业打着Fintech的名号躲避监管。在美国,同样有不少企业以Fintech之名做着P2P的事。

比较典型的有已经上市的OnDeck:拥有自己的风控模型,利用算法向中小企业快速放贷,填补了美国小型企业贷款的空白。又比如智能投顾企业Addepar,对市场交易信息进行动态分析,利用深度学习技术打造投资模型,让“机器人”帮助用户理财。

大数据和人工智能技术是这些企业创立的源头,可他们所做的业务,却是金融机构的老本行:消费金融、小额信贷、资产管理……在去年,花旗银行甚至发布了一篇怨声载道的报告,主题就是“FinTech是怎么把银行业逼向引爆点的”。报告中提到,从全球范围来看,零售类银行业务——个人贷款、中小企业贷款、移动支付、财富管理,这类业务占据了银行业务利润的35%。

(花旗银行用一张矩阵图表示了传统金融业务受Fintech影响的程度)

显然,这些业务是最容易被Fintech,或者说互联网金融企业涉足的领域。

而那些有着不少现金流的Fintech企业,其实也不太好过。已经在前几年上市的Lendingclub、OnDeck最近都有不同程度的股价下滑,Addepar虽然掌握着6500亿的资产,可仍然要融到D轮来输血。

问题的关键在于:金融业务看重的是稳定的成本覆盖,而科技产业往往会有较高的投入。由于AI技术的火热,现在整个技术市场正在处于一个高歌猛进的时期,高昂的人员成本、数量庞大的数据处理费用,都加大了Fintech企业在技术方面的支出。加上上市、融资造成的业务压力,Fintech企业常常处于发展技术和维持利润的两难之中。

即使也有一些Fintech企业专注技术,可其中真能服务大型银行、证券机构的少之又少。更多的是为数字货币、直播打赏、线上支付等等线上金融产业提供服务。

其中原因大概是因为海外的移动生态较为混乱,数字货币土壤更加丰厚,相比中国,自然会诞生更多小型技术企业。

华尔街自身在技术发展上也不甘落后,但更倾向于从内部自我革命,比较知名的有桥水基金、SAC资本在算法研究上甚至早于这一波AI技术风潮。摩根大通甚至推出了名为LOXM的人工智能交易员,通过对以往交易的学习来掌握市场规律,为大额交易辅助定价。

一句话总结,海外Fintech行业中,金融和科技两部分往往各自为政。

黏合Financial与Technology,金融云是Fintech最好的本土化

形成这种状况的原因究竟是什么?同样是接入新技术,金融行业的进度要比零售、出行等等行业艰难的多。

我们或许可以从金融行业的特殊来解读。

其一,Fintech无法离开大量优质数据支撑,而这些关键数据往往又掌握在金融机构资金手里,小型技术团队想要取得信任并不是一件容易的事。

其二,金融机构接入技术,为的是真实的价值反馈。降低成本、增加客源、增加收益,没有过商业场景落地经验的技术团队很难完成这些。

其三,高强度的安全性,这一点不需要太多的解释。很多技术团队没有足够的资质背书。

这三点原因在国内与国外都适用,不过在国内的环境中又诞生了一种连接金融与科技的粘合剂——金融云。

相比华尔街,中国金融机构在信息化基础设施建设上参差不齐,让科技企业有机会以云化服务供应商的角色参与到金融业务中来。更重要的是,中国电商、移动支付的高速发展也让中国科技企业占据了数据优势,更贴合金融机构对商业落地场景的考量。

对照海外金融和科技各自为政的状况,中国的Fintech企业提供的金融云服务在生态群落上也存在差异。出于不同的战略考虑与布局,Fintech企业正在建立着不同的金融云服务生态。

看不懂的公式之下,传统云服务为何难以打动大银行?

为给传统金融机构提供前瞻性技术服务,各大云服务商可谓想尽了办法。比如说阿里金融云提出了一个非常复杂的公式——“{[(云+端+数)*安全稳定”] ^业务创新}^生态”把云服务、终端、数据的安全稳定看做金融云服务的根基。阿里在电商业务中锻炼出来的服务器抗压能力,数据累积下形成的风控能力,以及安全方面的把控,这些是阿里金融云服务的关键卖点。在生态方面,还可以顺带向金融机构输出自己的芝麻信用分、花呗等等。

复杂的公式下,注定了阿里金融云更倾向于向金融机构提供整合化的重型服务。最近南京银行和阿里金融云、蚂蚁金服合作推出的“鑫云+”互金平台就是这样,从IaaS、数据库、PaaS、移动PaaS、大数据、开发测试、安全、监控等等都应用了阿里的技术。而鑫云+也向更多金融机构开放,与其说阿里金融云是在向金融机构输出Fintech能力,不如说为金融机构打造了一家有血缘的孪生P2P公司。要不就是像和中国银行的合作那样,单纯的售卖云服务器。

阿里金融云这样的打法有很多好处,比如可以获得更多收益、完整的项目经验有利于为未来业务背书。弊端也很明显,大项目工期账期长,单纯售卖硬件又竞争激烈。更重要的,这样相对闭环的生态让阿里很难切入大型金融机构,大型金融机构自身的信息化建设较为完善,不太容易出现南京银行那样因为消费金融发展而导致数据库过载的情况。

这就导致,虽然阿里金融云有着非常完备的资质,但因为所提供服务的形态和金融机构需求差异较大,目前的合作客户大多还是南京银行这样的中小型金融机构。

来晚一步,Faas能否用“模块化建筑”撬动需求?

同样起家于电商,京东金融云最近提出的FaaS(Fintech as a Service),则给出了一个很不一样的打法。

在金融云服务原有的IaaS、PaaS、SaaS层次之上,京东金融云抽取了此前京东金融的技术成果——智能营销、智能风控、智能客服、智慧农业、资产证券化等等,将这些能力标准化、模块化,像积木一样,以嵌入式的方式输出给客户。金融机构如果拥有了基础式的云上设施,也可以让组装积木一样,选择某一项京东金融云的AI服务。

相比阿里云,京东金融进入云服务市场的时间更晚。但由于京东的物流、金融、零售三位一体战略,贯穿与用户消费行为的始终,加上校园、农村等等丰富的场景,让京东金融沉淀了最清晰的用户认知能力。京东金融副总裁、技术研发部总经理曹鹏介绍过,为了搭建数据体系,京东金融收纳了超过30多个数据源,对用户设定了超过3万个标签。京东金融每天新增数据量200TB。让京东金融云有能力应对金融行业大量动态化的数据处理需求。

相比阿里云自身的渠道能力和花呗、芝麻信用这样用户基础广泛的产品,京东金融云的优势在于拥有更适用于金融机构的AI技术。毕竟在Fintech中无论是在预判、风控、智能投放还是效率模型建立,都无法离开大量核心数据支撑。

而以轻量级、开放式的姿态输出这些技术能力,显然是京东金融云目前最好的选择。这样的模式,也为京东金融云带来了工商银行、光大银行这样重量级的合作伙伴。

图纸中有平行世界,积木要向上走

两种打法相比之下,京东金融云的FaaS更注重从业务层面与金融机构进行能力互补,贴近终端场景。

FaaS给出了一套积木,拥有完善基础设施的金融机构和需要底层建设的金融机构都可以各取所需:把Fintech看成一座积木建筑,需要提升业务的可以把人脸识别、智能营销这些业务模块放在顶层增加高度;需要补足数据库、安防的则可以选择IaaS模块加固底层。

而阿里金融云的模式更注重从基础设置开始打造一套完备的系统,从硬件方面降低成本,并把芝麻分、花呗等等已经有完备形态的产品接入其中,让企业可以“一键上云”。

阿里金融云给了金融机构一张详实的图纸,购买服务器只是“基础套餐”,想要实现业务上层的搭建,很难越过PaaS、SaaS等中间层级。

阿里金融云图纸式的搭建方式,可以方便传统金融机构快速赶上互联网金融的浪潮。但涉及到AI等更高层面的技术,就很难实现高配适度的服务。而从底层开始的云服务虽然更重,可难免会有“吃一口少一口”的情况出现,显然金融云服务的竞争如此激烈,相信中国金融机构的云化程度会快速提高。

图纸画在平面上,可积木要向上搭。等大家都有了统一高度的地基,就到了用积木模块在建筑上层展现差异的时候了。

服务商说服金融机构?金融机构最需要说服自己

但我们更关心的是,金融机构本身更需要哪种形态的Fintech服务?

其实从目前金融机构的云化基础设施建设来看,金融机构接纳Fintech服务更重要的是“说服自己”。

不同金融机构有着不同的需求。像南京银行那样的中小型机构,自身数据库建立不完善,又没能赶上金融互联网化的热潮,自然要通过改善底层基础设施来优化云化成本,然后再接入基础的互联网服务。

而招行、工行这样自身基础设施较为完善的金融机构。更希望通过智能投顾、风控模型这样的上层功能来赋能业务,为自己在竞争中加码。

总之,金融机构需要的是一个逻辑自洽的缘由。

从华尔街的案例可以发现,利用人工智能推进业务发展、减少人力,相比单纯的IT方面的建设更加吸引人——毕竟摩根大通研究的是机器人,而没有去和甲骨文抢饭碗。

这说明,真正让金融机构感到威胁和急迫需求的,还是互联网金融凭借技术对自身业务进行蚕食,而不是IT端口的成本。让互金公司能够快速放贷的,不是更便宜的云服务,而是更强大的风控模型。

这么看来,京东金融云提出的FaaS模式显然更加具有吸引力:速度快、成本低、以提升收益为目的。

在硬件供应商、Fintech技术创业企业、云服务供应商、人工智能创业团队等等多种角色的簇拥之下,FaaS凭借着京东金融自身对业务数据的累积和积木化的接入方式,成为了一种不会出错的解决方式。基础设置可以参差不齐,用积木向上走,寻找制高点,一定是正确的方向。

或许,向上走的足够高,就能找到“硅谷”和“华尔街”的交点。

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