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%

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延伸閱讀:
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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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