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

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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%

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AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關
AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫,各界不再滿足單一任務型的 AI 應用,而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」(Agentic AI),在最少人為干預的情況下,自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾,而是需要對AI有正確認識,並制訂循序漸進的導入流程,才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中,cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段,深入剖析企業如何從概念驗證(PoC)階段,逐步推進到實際上線(Production),並分享實務經驗與觀察。

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解鎖 Agentic AI,企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問,One AI 要做什麼事?但實際上,若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題,僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出,要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人,前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識,並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符,這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此,企業必須先截取與整理內容,再建構成專屬的知識庫(Knowledge Base),確保資料品質達到可用標準後,再透過檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技術,使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

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吳振和強調,這是一個動態循環的過程:從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用,每一環節都息息相關,任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

破除「一次到位」迷思,從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望,因此常將 PoC 視為年度計畫的重點,希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒,若缺乏清楚的系統工程思維,PoC 容易淪為「概念展示」,難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程,分為三個關鍵階段:

1.第一階段:可行性評估(Feasibility Study)
企業必須在投入資源前,先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼,並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性,更要從商業目標出發,釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界,如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段:系統設計與驗證(Design & PoC)
在確定導入方向後,必須規劃清楚資料蒐集與整理流程,確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調,這個階段不能只追求展示效果,而應以「產品化思維」來構築 PoC,使其具備可擴充性、可維護性及安全性,才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段:產品化與營運(Production & Operation)
當 PoC 驗證完成後,進入正式上線階段,挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程,還必須建立持續監控與維運機制,確保模型表現隨時間演進不會劣化,並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出,這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

建立模型優化根基,打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調,要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益,企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」(Golden Dataset),作為模型評估與優化根基。他指出,黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據,讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型,避免導入初期就誤踩方向。

同時,黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點,進而快速回應「模型飄移」(Model Drift)的風險。吳振和說明,所謂模型飄移,指的是即使模型本身未經改版,效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降,導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果,團隊才能即時察覺效能衰退,並進行迭代更新,確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步,漸進擴展至核心業務

吳振和分享,在實際輔導企業導入 AI 的經驗中,最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證(PoC)階段即可呈現完整的產品原型,然而實際情況顯示,若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施,即使短期內展現亮眼成效,也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時,應採取漸進式策略,從小規模應用場景著手,逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節,而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級,更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局,才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」,創造長期商業價值,成為真正的智慧代理人。

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