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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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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