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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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

在 AI 快速進入企業營運核心的時代,數據不再只是被動的分析素材,而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據,例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據,但因這些數據分散於不同系統,缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據(Metadata)定義,導致難以整合與分析,同時,也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰,Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務,如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案,並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程,從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用,讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化,大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎,以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設?

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出,在 AI 驅動的時代,數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是:建構標準化的數據採集與處理管線,透過統一的工程規範,確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性;其次是定義語義清晰的元數據(Metadata)體系,確保數據能夠被 AI 理解與使用,從而產出具備可靠性的產出結果;再來是打破企業內部的「數據孤島」, 透過完整整合線上(Web/App)行為與線下(POS/CRM)會員資訊,建構全方位的會員數據輪廓,精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後,數據的價值隨時間遞減,AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」,因此,數據的持續更新與自動化維護,不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳,還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說,在 Vpon 團隊的協助下,台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料,並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析,將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應,並基於此高效率基礎,進一步開發不同業務主題的預測與分群模型,提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實:Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」?

有了堅實的數據底座後,下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出,在變化快速的零售與數位行銷市場中,速度就是競爭力。然而,仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去,當行銷或業務人員需要數據支持時,通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求,才會進到後續的資料清理、建模與分析,最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程,不僅拖慢了決策效率,更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程,將數據處理轉化為數據服務,透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐,讓非技術人員不用編寫程式碼,即可自行組合維度,大幅縮短從需求到執行的距離,將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入,不僅有助於提升效率,更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力,讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

以 AI Agent 重塑數據使用方式,讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度,更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示,在數位轉型的過程中,許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合,更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據,有鑑於此,Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據,極大化第三方數據成效:

第一,以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表,即時掌握市場動態,加速決策下達與決策品質。

第二,透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限,可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三,藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向(Rule-based)轉變為關聯導向,以關聯分析擴大受眾範圍,協助品牌找出更多潛在客群。

第四,推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因,釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材,藉此優化廣告投放內容,持續提升轉換率。

陳文謙表示:「透過 AI Agent 的輔助,品牌不僅能更快完成數據分析,也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議,降低跨部門溝通成本,讓數據真正參與決策流程。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

鏈結數據生態夥伴,以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率,Vpon 也持續拓展數據生態圈,協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示,跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺,但透過數據整合與 AI 分析,品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明,透過雙方的獨家合作,企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源,深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型,以及不同客群的價格敏感度與回購行為等,將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察,成為品牌出海的重要工具。

簡言之,對零售品牌而言,跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器,也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局,讓品牌在拓展國際市場時,可以更有效率地接觸潛在客群,放大行銷效益。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

展望未來,Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務,幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環,希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長,打造互利共贏的數據生態。

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