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|數位時代 BusinessNext

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）。

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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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快速展店背後的挑戰　如何降低跨據點管理與維運負擔

對連鎖零售企業而言，展店代表商機與成長，但當門市數量快速增加，營運與管理的複雜度也隨之提升。尤其對便利商店（C-store）、餐飲連鎖與其他高密度展店型態的企業而言，總部需要面對的不只是據點數量增加，更包括不同門市的設備管理、系統維護、日常維運與人力配置等多方面挑戰。

過去多據點門市的設備與資訊管理，往往以單一門市為單位，各據點可能擁有不同的攝影機、錄影設備配置與管理模式。當總部需要掌握事件狀況、確認門市營運情形，或進行跨區域管理時，往往需要投入大量人力逐一確認資訊，不僅增加管理負擔，也提高維運成本。

此外，零售產業本身具有高度變動性。門市可能因應市場策略進行展店、搬遷、改裝，甚至調整營運規模。傳統一次性設備投資模式，容易讓企業在面對據點變化時缺乏彈性，也增加設備重新配置與後續維護的負擔。

因此，現代零售企業所需要的不只是單純記錄事件的設備，而是一套能隨企業成長彈性調整、協助總部有效掌握多據點安全資訊，並支援未來智慧應用發展的智慧化管理架構。

從既有設備開始升級　降低全面汰換設備的轉型負擔

面對智慧化轉型需求，許多企業最大的挑戰並非是否需要升級，而是如何在不中斷現有營運的情況下完成轉型。

對已經投入大量資源建置安全系統的零售企業而言，全面汰換既有架構不僅成本高，也可能影響門市日常運作。因此，能夠兼容既有設備並逐步升級的彈性架構，成為企業導入智慧安全管理的重要關鍵。

透過混合雲架構，企業可以從既有設備開始，逐步整合不同據點的安全資訊與管理需求，同時導入雲端管理能力。相較於一次性重新建置，新一代平台架構能協助企業延續既有投資價值，並依照實際需求逐步導入更集中化、智慧化的管理能力。

此外，訂閱式雲端服務模式和混合雲安防架構，也為零售企業帶來更靈活的資產管理方式。相較於頻繁的硬體汰換、傳統一次性採購或繁瑣的跨品牌安防系統的管理，企業更有彈性的因應門市拓展、搬遷、調整或營運規模調整，精準配置資源，降低一次性投入壓力，也減少因據點變動造成設備閒置的情況。

對快速成長的連鎖零售企業而言，安全管理不再是一套固定且難以調整的架構，而是一個能隨企業規模與需求持續演進的平台。無論是新增門市、跨區域管理，或因應營運策略調整，都能以更彈性的方式完成管理升級。

AI 不只是安防工具　更開始協助零售提升營運效率

隨著 AI 技術快速發展，安全管理的角色也正在改變。過去企業導入影像系統主要用於事件記錄、事後查看與追蹤；如今，智慧雲端安防平台則能進一步從大量影像資訊中辨識人、車與行為，協助企業從「看見發生什麼」進一步「理解正在發生什麼」，甚至主動協助管理者發現與處理事件。對門市數量眾多、人力有限的連鎖零售業者而言，AI 正逐步成為降低管理負擔、提升營運效率的重要工具。

從基本事件偵測到自然語言規則　讓 AI 主動理解更多異常情境。 AI 智慧辨識已能針對跌倒、奔跑、徘徊、跨線等常見事件進行自動偵測，協助門市減少人工查看影像的需求。而進一步透過 Think Alert，管理者更可以直接以自然語言設定客製化的偵測條件，將 AI 應用延伸至傳統事件規則以外。以門市尖峰時段為例，店員往往需要同時處理結帳、補貨與顧客服務，總部也難以持續掌握每個據點的即時狀況。透過 Think Alert，管理者可以直接以自然語言設定「在門店入口抽菸的人」等情境；當符合設定條件的畫面出現時，系統即可主動發出警報，協助管理者即時掌握異常狀況。對於門市數量龐大的企業而言，這代表 AI 不只是協助辨識既定事件，更能依據不同營運需求，讓管理者以更直覺的方式設定希望 AI 主動關注的情境。

從大海撈針到快速完成調查　Think Search 搭配 Case Vault(案例庫) 掌握完整事件脈絡。 當事件發生後，如何從大量、多據點的影像中找到關鍵人物與事件脈絡，往往是最耗費人力的環節。透過 Think Search，管理者可以直接用自然語言描述想尋找的對象與情境，例如，當家長反映孩童可能在門市附近走失時，店員或總部人員不需要逐一查看不同攝影機的錄影畫面，只要在 Think Search 輸入「昨日上午，牽著小女孩的男性」等自然語言描述，系統即可協助從大量影像中篩選相關畫面，快速找到相關人物可能出現的時間與位置。若需要進一步追蹤，還能將不同搜尋階段找到的重要畫面與資訊整理至 Case Vault，建立事件時間線與人物移動路徑，協助管理者更完整掌握事件脈絡。

從安全管理延伸至顧客服務與門市營運　讓既有影像創造更多價值。 AI 的應用也不只限於安全事件。例如在咖啡店、餐飲等場景，若顧客將手機、包包等物品遺留在座位或櫃台附近，遺留物與遺失物偵測可以協助門市人員更快發現異常，主動確認並協助顧客處理失物問題；人流分析則能協助企業掌握不同時段的門市活動趨勢，作為空間配置與人力安排的參考；車牌辨識可應用於停車區域或門市周邊管理，而工安防護裝備辨識則能協助後場、倉儲等區域進行安全規範管理。透過這些應用，企業能在既有設備基礎上，進一步將影像資料延伸至安全、服務與營運等不同場景。

對連鎖零售業而言，AI 的價值已不只是「看得更清楚」，而是讓企業更快發現問題、更快找到資訊，並進一步理解事件脈絡與營運狀況。從基本事件偵測、自然語言設定規則，到 AI 搜尋與事件調查，再延伸至顧客服務與營運分析，雲端安防平台正讓影像從被動的紀錄工具，逐步成為支援多據點安全管理與營運決策的重要資訊來源。