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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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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