隨著互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展階段的提升，從渠道交易進入后端的大數(shù)據(jù)風控以及信用管理已經(jīng)成為一種全新的業(yè)務模式。單純對接傳統(tǒng)機構(gòu)的非標資產(chǎn)和跑量模式已經(jīng)逐步走入困境區(qū)，而通過互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)衍生出來的以大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈等核心技術(shù)推動的風控和信用審核工具并且嫁接不同線上用戶生態(tài)的場景模式，已經(jīng)成為了區(qū)別于傳統(tǒng)金融生態(tài)，能夠產(chǎn)生資金、風控、技術(shù)、用戶和金融服務閉環(huán)的一個新潛力區(qū)域。

通過與各種線上線下消費金融場景和用戶的結(jié)合，依托數(shù)據(jù)和風控技術(shù)實現(xiàn)科技為基礎(chǔ)的線上無抵押擔保的授信和分期模式，成為了過去兩年行業(yè)內(nèi)炙手可熱的互聯(lián)網(wǎng)金融科技模式。除了一些大電商平臺的內(nèi)部場景孵化外，一個很重要的突破口就是從外部場景端切入，專門通過服務各種旅行、消費、教育、電子等場景的集成化服務來進行信用分期、消費貸等服務切入。在這一方面，國內(nèi)一些在金融科技服務領(lǐng)域具有技術(shù)輸出優(yōu)勢的平臺已經(jīng)開始布局發(fā)力。

兩種業(yè)態(tài)，兩個主要的金融科技驅(qū)動模式

第一種：由內(nèi)部場景走入外部生態(tài)，代表是阿里、京東

目前國內(nèi)的大數(shù)據(jù)風控或者是生態(tài)化的在線信貸、理財、支付等產(chǎn)品大多數(shù)是依托于具體的消費和電商場景的，最為明顯的例子就是阿里京東的大電商消費金融生態(tài)，在長期的電商消費數(shù)據(jù)和用戶支付水流的基礎(chǔ)上，通過行為分析并綜合其他海量維度因子進行用戶金融信用行為的屬性分析，以信用支付和現(xiàn)金貸的方式進行金融服務普及。當然，這種服務最開始是以生態(tài)內(nèi)用戶為基礎(chǔ)的，在一定的信用表現(xiàn)和管理原則上，保證一定的風控安全性。只不過是隨著場景、用戶、數(shù)據(jù)的外部擴展才開始慢慢走出自營生態(tài)圈。

第二種：從外部技術(shù)深入多元場景，代表如Zest Finance、同牛科技、量化派等

不過還有另外一種模式，其實瞄準的是更具有需求的前景的線上線下其他各種中小平臺和生態(tài)圈用戶。相比于阿里和騰訊京東的大平臺生態(tài)，這些在某些細分領(lǐng)域集群或者是提供專業(yè)化垂直服務的場景，比如教育、旅游、培訓、租房、醫(yī)療等領(lǐng)域的平臺并不具備強大的數(shù)據(jù)分析和用戶維度模型建立能力，也沒有足夠的企業(yè)信用來對接外部資金和其他合作方，這樣也就為像專注解決金融科技市場B端用戶需求的同?？萍?、量化派等平臺提供了更多的介入機會。

金融科技新生力量：聚焦B2B2C，風控、產(chǎn)品、技術(shù)三維驅(qū)動

簡單來說，除了阿里京東這種從具有流量和用戶優(yōu)勢的大電商生態(tài)中延伸出來的金融科技服務方式之外，以擁有核心技術(shù)優(yōu)勢和場景端的海量數(shù)據(jù)分析模型和技術(shù)輸出能力為基礎(chǔ)的平臺，也將成為一種具有競爭力的金融科技模式（B2B2C）。

這種模式最主要的優(yōu)點在于可以通過技術(shù)能力輸出，與場景端合作，提供技術(shù)框架、模型基礎(chǔ)、風控策略和整一套的大數(shù)據(jù)風控系統(tǒng)，以技術(shù)、安全、資金、運維等多方面的服務直接完善B端場景的整套金融服務需求。因為在垂直的行業(yè)中擴展的速度很快，因此一旦成為鏈接各個行業(yè)的金融科技基礎(chǔ)服務商，那么還專門提供這些服務的平臺也就能夠成為新的行業(yè)級巨頭。

簡要分析兩個案例，國外的Zest Finance和國內(nèi)的同牛科技

Zest Finance前期的業(yè)務主要通過ZestCash平臺提供放貸服務，后來專注于提供信用評估服務。據(jù)有關(guān)數(shù)據(jù)顯示，與傳統(tǒng)信貸管理業(yè)務比較，ZestFinance的處理效率提高了將近90%，風險控制方面，ZestFinance的模型相比于傳統(tǒng)信用評估模型性能提高了40%。Zest Finance開發(fā)了10個基于機器學習的分析模型，對每位信貸申請人的超過1萬條數(shù)據(jù)信息進行分析，并得出超過7萬個可對其行為做出測量的指標，在5秒鐘內(nèi)就能全部完成。所以，對于未來的金融科技而言，這種核心內(nèi)部技術(shù)驅(qū)動的模式將具有更大潛力。

同?？萍甲钚卵邪l(fā)了反欺詐大數(shù)據(jù)云系統(tǒng)2.0，采用新一代人工智能學習技術(shù)，以中誠信征信的風控數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，依托同牛自建的大數(shù)據(jù)核心算法，開源接入多維度通道云數(shù)據(jù)，構(gòu)建專門針對互聯(lián)網(wǎng)小微信貸需求用戶特征的風控學習型模型。目前該系統(tǒng)能夠吸納超過2000個緯度特征，達成每10000分鐘的產(chǎn)品迭代煥新速度。同?？萍紕?chuàng)始人兼CEO朱晟卿也對自身的商業(yè)模式進行過總結(jié)，主要的內(nèi)在驅(qū)動在于“B端市場對金融科技化的需求井噴、以及同?？萍颊宫F(xiàn)出來的大數(shù)據(jù)云系統(tǒng)2.0、人工智能風控等核心競爭力”。

之所以分析Zest Finance和同?？萍?，是因為這種以后端大數(shù)據(jù)系統(tǒng)為支撐的技術(shù)模式具有很強的外部延展性，可以通過與外部場景化平臺的合作在短期內(nèi)積累更多的用戶維度，校對模型維度并且優(yōu)化標簽，生成更豐富的模型多樣化能力。根據(jù)資料顯示，目前同牛科技已為超過六大行業(yè)近百余家B端用戶輸出包括風控模型校驗、金融SAAS系統(tǒng)搭建、消費分期場景鋪設(shè)等全方位金融技術(shù)和周邊支持。

從技術(shù)到金融服務，有梯次的金融服務內(nèi)涵升級

當然，國內(nèi)有眾多的IT外包商以及各種專門提供技術(shù)模塊支持的技術(shù)服務商，很多平臺也在利用自身在傳統(tǒng)的科技服務中的優(yōu)勢進行一些細分領(lǐng)域的金融科技服務。不過，從目前的行業(yè)發(fā)展趨勢和各種場景的集成化需求來看，擁有技術(shù)為基礎(chǔ)，以場景為服務對象，并在對外輸出技術(shù)、產(chǎn)品、系統(tǒng)過程中融入資金、風控、運維等各種全面的產(chǎn)業(yè)鏈服務的平臺，才能更具有扎根消費金融產(chǎn)業(yè)并建立垂直領(lǐng)域大型金融科技平臺的能力。

在這一方面，同?？萍歼@類平臺在做針對B端的場景化金融科技服務時也在進行全產(chǎn)業(yè)鏈的閉環(huán)服務。因為國內(nèi)眾多的中小場景化平臺在需求的立足點上也不僅是簡單的技術(shù)服務和模型搭建需求，更為重要的是希望引入以大數(shù)據(jù)風控基礎(chǔ)為基礎(chǔ)的，同時又能解決各種資金、合規(guī)和安全問題的集成性體系系統(tǒng)。在這一方面，同牛的模式可以說是一個不錯的切入點。從金融SAAS系統(tǒng)搭建到更為深入的個人小額信貸解決方案和消費貸等產(chǎn)品，基本上覆蓋了國內(nèi)主流的信用支付和現(xiàn)金貸產(chǎn)品模型，加上資金閉環(huán)和其他綜合服務，可以說在市場上具備更全面的服務潛力。

隨著整體消費金融產(chǎn)業(yè)的升級和市場容量的擴大，金融科技服務模式也將出現(xiàn)更大的市場發(fā)展?jié)摿?。特別是對于很多沒有信貸管理，數(shù)據(jù)風控和技術(shù)安全能力的平臺，通過引入具有核心技術(shù)能力的B2B2C模式就成為一種很高效的運作方式。截止16年9月末，消費金融公司全行業(yè)資產(chǎn)總額達1077.23億元，貸款余額970.29億元，累計服務客戶2414萬人，行業(yè)整體已實現(xiàn)盈利。預計2019年中國消費信貸規(guī)模將超過37萬億元，增長空間巨大。而這個巨大的市場空間增長也同時為像Zest Finance、同牛科技這樣的企業(yè)提供了很大的金融科技服務商和行業(yè)級巨頭平臺的發(fā)展前景。