認識FinTech獨角獸:估值破200億美元的陸金所
認識FinTech獨角獸:估值破200億美元的陸金所
2015.12.07 | 科技

「大浪退去,就知道誰在裸泳。」中國金融科技領域掀起P2P信貸熱潮,全中國累計誕生3千家P2P信貸公司,總成交金額更突破兆元人民幣。在公車站、地鐵站常會看P2P信貸公司廣告,以「投資總金額前100名用戶每人將獲得iPhone 6一台」等噱頭招攬顧客,甚至砸下重金在央視與《新聞聯播》買廣告。

但因中國金融科技風控與徵信體系尚未健全,遇到今年6月開始的資本寒冬,近千家P2P信貸公司資金斷裂,有倒閉的可能。但就在這波洗牌大浪潮中,卻有一家P2P信貸公司不受資本寒冬影響,逆勢成長,估值飆升成為全球金融科技獨角獸霸主。

這平台成立不到五年,註冊用戶近1,500萬人,活躍投資人數達204萬人。在第一輪融資中,摩根士丹利等投資者給出高達100億美元的估值。12月初傳出,陸金所已完成第二輪募資,共10億美元,融資後估值達200億美元。預計在2016第二季上市。而台灣人,只要在中國有任何一間銀行的存款帳戶也可以購買。這P2P信貸平台有個很特別的名字:陸金所

圖說明
圖片來自:陸金所官網截圖。

台灣女婿計葵生締造金融科技獨角獸之首

「有一個說法,說我們原來平安就是養牛、賣牛奶,現在我們希望在很多地方可以做牛奶市場,不一定要自己養牛。」

陸金所董事長計葵生,每次提到陸金所的起源,必定搬出中國平安集團董事長馬明哲的話。在馬明哲的概念下,陸金所有如阿里巴巴集團的淘寶與天貓平台,但在平台上專賣各種金融商品,不過平台的金融商品和傳統金融商品有很大區別。

「如果金融科技做的事情跟傳統的金融一模一樣,其實沒有什麼價值。它一定要跟銀行、證券、信託等做得不一樣,要不然是沒有市場的。」參加2015中國互聯網大會的計葵生如此說。

2011年馬明哲挖角豐富資歷的計葵生擔任陸金所董事長,開啟他金融科技創新之路。陸金所2011年9月在上海陸家嘴成立,為民營金融交易平台,旗下設有為個人客戶的Lufax和公司機構客戶的Lfex兩大金融交易平台,因而得名。是中國最大民營保險公司中國平安集團旗下公司,因此也是中國傳統金融行業成功轉型金融科技業的成功典範之一。

計葵生在金融投資領域擁有超過20年的跨國和本土工作經驗。他是美國人,但對中華文化極感興趣,大學時期曾在台灣當交換學生,中文流利,還娶了台灣老婆,因此長住台灣12年。30歲不到,就接任麥肯錫合夥人與麥肯錫台灣區負責人,2005年台灣爆發「雙卡風暴」以信用卡與現金卡等業務為主的台新銀大虧30多億台幣,台新銀請來計葵生擔任營運長救火。

圖說明
(台灣女婿計葵生在台灣及中國都成功推動金融創新。照片來源:本刊資料)

「足跡踏遍國內十四家金控的組織改造,台灣金融界把計葵生與麥肯錫畫上等號,就連主管金融政策的金管會,亦邀請計葵生擔任金融整併政策的顧問。」《商業周刊》如此形容。

接受《國際人才交流》採訪的計葵生表示,金融和IT的文化整合到一起讓他很有成就感。陸金所目前有三種人,金融背景、科技背景、以及扮演橋梁的人(把金融背景的人的需求用通俗的方式解釋給科技背景的人),這三種比例大約是5:1:1。

「第三種人要做好協調,讓後者能夠將其完完全全地轉化為金融科技的客戶體驗。淘寶一個產品幾十元、幾千元,丟掉一個問題還不大;金融一個客戶可能會投一千萬、兩千萬,絕對不能出錯。」

憑藉中國平安品牌吸引台灣投資人

陸金所的P2P信貸產品,一種是無抵押的穩盈安e貸,另一種是有抵押的穩盈-安業貸。舉例來說,趙先生成功投資了一筆金額為1萬元,12個月的穩盈安e貸,年化利率為7.84%。趙先生預計每個月會收益869.14元的本金與利息,持續12個月。平台借款人的借款金額在1萬元人民幣到30萬元人民幣間,最低是1萬元人民幣。投資人可以將債權轉讓給他人。

陸金所是一對一配對模式並非期限錯配(也就是一筆投資配對一筆借款,而非把借款拆成多人投資的一對多或多對多模式)。另外,陸金所專門引入了同為平安集團的平安融資擔保公司,進行本金、利息、逾期罰息的全額擔保,也就是說,若借款人逾期還款或不還款,擔保公司將對投資人進行代償;如借款人提前還款,需要付給投資人違約金做補償,所以利息收益不會受太大影響。

20萬筆資料建置風控模型,P2P商品壞帳率僅3%

和一般P2P平台比較起來,陸金所雖然出身名門,但利率比較低。約在4.6%至8.6%之間。不過這樣的利率,比起台灣定存不到1.5%的利率高出許多,也吸引數千名台灣投資人投資。

「陸金所實力是很大,但就是年化利率低啊,太低了,能不能高一點,不用像惠信寶那樣16.47%年化利率那麼高。」、「利率比較低,收益不很吸引人。不過是中國平安旗下的平台,安全性可以。」常有這樣的留言在陸金所網站上。

比較同業宜信、證大e貸、紅嶺創投等採用本息有限擔保(提取交易額部分資金做擔保資金。若借款人違約,平台就把資金給投資者),利率通常從10%以上起跳,陸金所的利率不高,但中國平安集團招牌響亮,讓投資人心安。

陸金所雖然從P2P貸款平台起家,但現在P2P僅占陸金所整體業務的10%左右,保險理財產品、公募基金與固定收益的資產則佔去90%,產品更多元化,9月開始陸金所開始代銷基金,11月開始新增投資型保險產品。就像淘寶一樣,什麼都賣。

據中國平安集團最新財報,陸金所今年前三季總交易量9.2億元人民幣,比起去年同期,成長超過9倍,個人零售端交易量3174億元人民幣,其中P2P交易量299億元。主要商業模式為金融產品「上架費」與客戶買了金融產品後轉帳給他人的「手續費」。

接受《新浪財經》專訪的計葵生表示,無抵押的穩盈-安e貸。2014年的成交總額為90億元人民幣,壞帳率約為5%到6%,有抵押的穩盈-安業貸,2014年發成交總額是50億元人民幣,但壞帳率是0%。因此2014年整個平台壞帳率在3%左右。遠低於中國P2P信貸平台的10-20%壞帳率。

「**三年內,貸款筆數約20萬筆,有很大的數據庫、很多客戶的行為,可以判斷我們原來設計風控模型正確度高不高。**要做一個比較強大的風控模型,按我自己的判斷,至少需要5萬筆貸款才夠,而中國只有兩家公司有這樣的數據量。」計葵生說。

根據統計,中國需要多元信貸管道的消費者有5億之多,而金融創新最難的部分是如何建立透明度,以及正確的資產評分程序,陸金所憑借創新的信用評級技術,的確找到一條可發展的道路。

陸金所小檔案

董事長:計葵生
估值:超過100億美元
成立時間:2011年

陸金所創新TIPS:

  1. 成功整合傳統金融和IT科技人才
  2. 擁有最大保險集團的支持,且將服務提升至集團創新策略重要位置。
  3. 建立20萬筆資料建置風控模型,使得P2P商品壞帳率僅3%

本文出自於:
@@BOOKID:126568@@

延伸閱讀:

  1. 【FinTech】金融科技來襲!台灣別做後貨幣時代的孤島!
  2. 【圖解】六張圖看懂金融科技模式:概念、現況與案例
往下滑看下一篇文章
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
一次搞懂工業AI
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓