陸金所完成 9.24 億美元 B 輪融資,成為估值 185 億美元的綜合理財平臺
陸金所完成 9.24 億美元 B 輪融資,成為估值 185 億美元的綜合理財平臺
2016.01.18 | 科技

圖說明
圖說:陸金所董事長計葵生。照片來自:本刊資料。

近期,網路金融巨頭們紛紛亮出高融資額和高估值。

繼京東金融曬出66.5億(約台幣377億)的A輪融資額和466.5億人民幣(約台幣2364億)的估值之後,1月18日,平安旗下的上海陸家嘴國際金融資產交易市場公司(下稱「陸金所」)表示,近期完成了12.16億美元(約405億台幣)融資,估值達185億美元(約台幣6166億)。

延伸閱讀:認識FinTech獨角獸:陸金所

陸金所稱,此次融資包括B輪投資者9.24億美元投資,和A輪投資者行使認購期權投資的2.92億美元。B輪融資獲中銀集團、國泰君安證券(香港)、民生商銀國際控股等多家境內外機構參與。

陸金所董事長計葵生說,這筆融資將用於支撐陸金所平台本身、普惠金融部分和前海金融資產交易所的發展。2016年,陸金所要佈局「O2O+跨境」。

計葵生表示,開放平台O2O模式,潛在市場巨大。陸金所擁有的管理團隊和平安集團的支持,在政府對網路金融總體鼓勵的政策背景下,具備四大核心優勢:一是資產獲取及打包能力,二是風險管理能力,三是分銷能力,四是無限成長的業務模式。

沉澱了大量客戶的P2P公司開始轉型做綜合的理財平台,陸金所最早嘗試這種轉型。2015年3月,陸金所正式啟動平台化戰略,自身將不再提供自有產品,而是獨立于資產提供方和投資方,建立公開市場平台,提供金融資產交易服務,比如提供資產組合管理及推薦功能。

計葵生表示,未來陸金所平台上將聚合個人網路借貸(P2P)、非標的金融資產(如資管計畫)和標準的金融產品(如基金、壽險等)三類產品。

2015年7月以來陸金所基金頻道正式上線,數個月後,就已經上線2000餘支公募基金,是目前可供投資者選擇基金數量最多的平台之一,並成為首批上線中港互認基金的網路金融平台。

在風控方面,陸金所會利用大資料實現投資者與投資產品精准匹配,全方位提供各類產品線。他認為如果平台只提供單一的產品,平台沒辦法根據不同時段為投資者提供最好的投資選擇。「比如現在利率下行那麼購買債券是個很好的選擇,那麼再過一段時間也許股市又會上漲。」

對於目前輿論環境複雜的網路金融行業,計葵生曾在財新峰會上表示,要評估網路金融在國內有沒有價值,衡量指標是要看網路金融有沒有讓實體經濟的融資成本降低。

計葵生認為,從過去四年陸金所對新業務模式的探索來看,網路金融的價值應該是在做三件事情。一是提供跨地域資源配置。「我們發現,需要融資的中小企業大部分在二三級城市,但提供資金的投資者六七成都在一線城市,所以它是跨地資源配置的平台。」

二是跨金融子行業資源配置的一個平台。目前,因國內監管原因,各個金融機構之間跨業交易的效率很低,但保險和銀行之間、信託和證券之間很多跨業交易的機會其實是存在的。

三是未來兩三年,網路金融在跨境業務的發展會比較快。計葵生稱,陸金所的跨境業務,具體是通過和美國較大的P2P公司合作,將他們的資產、產品通過國內基金公司QDII額度,放到陸金所平台上銷售。

也有資深業內人士指出,最初看來,陸金所的實質就是平安融資擔保的擔保業務網路化,陸金所自己也認為借款的安全保障在於平安集團在金融領域的專業優勢。盈利模式是平安擔保所收取的擔保費用及陸金所收取的服務費用高於其所放貸項目的壞帳率,就產生盈利,反之虧損。其信貸客戶可能基本源于平安銀行系或保險系資源,平安實際上承擔了風險鑒別成本並提供了隱形擔保。

陸金所的借款人主要定位於急需資金周轉的個體工商戶。「雖然銀行漸漸向服務小微客戶發展,但幾萬元借貸的客戶市場還是空白。」陸金所前副總經理黃黎明說。

「我們會把收入的三分之一作為壞賬處置和風險準備金,當準備金累計到一定規模時,再適當降低比例。短期來看,利潤不佳,但安全性較高。」

據平安集團副總經理陳心穎介紹,**現在陸金所已經成為全球交易規模最大的線上金融資產交易平台,註冊使用者超1800萬,活躍用戶近363萬,在全國300個城市都有佈局。2015年累積總交易額突破1.6萬億,合作金融機構達到350家。**同時,房產交易市場、汽車交易市場、支付/積分交易市場的載體分別為平安好房、平安好車與壹錢包和萬里通。

目前,平安集團的網路金融版圖已經涵蓋了「醫、食、住、行、玩」。對此,有金融從業人士表示,平安這樣既掌握流量入口又掌握牌照的巨頭,擁有所有的場景,控制整條產業鏈,形成閉環,業內如果形成多個類似自建生態的巨頭,將來小的新創公司可能不會有太多空間。

本文授權轉載自:36 氪

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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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