文|魏启扬

来源|智能相对论（aixdlun）

在BAT中率先拿下消费金融牌照后，度小满金融（原百度金融）近日又抢跑AT，6月12日，度小满宣布与中国光大银行签署战略合作协议，以科技输出为本，携手布局“金融科技+银行理财子公司”，其与传统金融机构的化学反应正在“加速度”。

据悉，双方将在金融科技、个人金融、消费金融、支付与场景、公司金融、员工综合服务、综合金融等领域全面深化合作。其中，金融科技是合作的“重中之重”，将在智能语音机器人、风控反欺诈、智能投顾、智能营销、智能化网点转型等领域探索合作。

此前，度小满在5月21日独立运营一周年品牌日上宣布：在信贷、理财、支付、金融科技服务等业务上全线成长。回顾这一年多来的业绩增长与业务布局，可以说划出了一条“J型曲线”：

以信贷业务为例，自2016年以来累计放贷超过3800亿，规模逐年高速递增，并相继与农业银行、南京银行、天津银行等达成战略合作，为超过50家银行业合作伙伴创造了近100亿元的利息收入。

这也意味着，一直“低调”前行的度小满以AI技术切入，用技术重塑金融业态、驱动行业升级的战略迎来了厚积薄发之势。在海量场景倒逼技术发展的人工智能时代，也需要金融科技用一种全新的驱动方式，来升级替代过去的场景驱动方式。

科技是互金“J型”发展的第一驱动力

“J型曲线”是由美国政治学家布雷默提出的一项经济学概念，其特征是组织/行业的发展先慢后快，前期稍平缓（积累期），经历一个宽幅的拐点区域后，开始快速增长。其发展过程如下图所示：

“J型曲线”也是金融科技公司最理想的增长模型，即先慢后快，前期不追求业务的快速增长与盈利，而是依托大数据与人工智能技术，打好风控基础和征信体系，当基本功扎实后，业务将会在安全的基础上迎来指数级增长。

“J型曲线”需要科技支撑，反过来说，如果缺乏科技的驱动力，那么金融企业的发展模式最终就会偏离“J型曲线”， 我们总结了在互金发展的前两个阶段（以银行为代表，资源和行业驱动的互联网时代（2005年-2010年）；以蚂蚁金服、腾讯金融为代表，场景驱动的移动互联网时代（2011年-2015年））的三种不理想结果：

1、 似乎永远到不了“J”的拐点

以传统金融机构为例，他们实际上是非常期待“金融触网”的，但限于传统架构的桎梏与理念，往往在企业的科技化改造只是小修小补，尤其是2005-2010年这段时间，金融科技的概念还没成型，他们只实现了部分金融业务的网络化更多还是通过IT技术应用实现办公和业务的电子化、自动化，以提升效率为主，而不是流程的数字化重塑。

停留在这一阶段的机构在业务流程和产品逻辑上并没有太大变化，其本质还是传统金融平台对牌照、资源以及行业等传统要素的把握，因此，企业的业务稳健有余，但科技在其中发挥的作用有限，基本很难达到“J”的拐点，继而爆发。

2、 企业发展成了 “倒V”曲线

2014年到2018年的三波网贷平台爆雷潮是最直接的体现，一批网贷平台仅仅以流量收割套利为驱动力，缺乏底层的风控体系，企业初期增长很快，最终崩塌的速度也同样很快，是典型的 “倒V”曲线。

3、跨过拐点后增长乏力，变成“S”曲线？

企业本来是有“J型曲线”的发展规划，但跨过拐点后，驱动模式受限于环境压力，或者行业出现了更有竞争力的驱动模式后，“J型曲线”会产生“异变”，成为“S型曲线”。如下图所示：

以蚂蚁金服和腾讯金融为例， 所谓“成也萧何败萧何”，其业务的爆发实际上是收割了移动互联网的流量红利所得，而非真正意义上科技驱动立足。像蚂蚁金服背靠阿里电商基因，拥有海量的C端消费场景，而收入层面，面向C端的收入仍然占到了50%以上。

“J型拐点”的背后是行业要素发生了变化

自2016年迈入人工智能时代，眼下，也正是人工智能即将跨越“J型”拐点，冲击传统思维和行业的时间节点，金融科技也处在了“J型曲线”增长拐点的蓄力期内。

其具体表现在以下几个方面：

1、效率导向，行业引发“T型车”效应

在汽车技术史上，福特T型汽车堪称其中的一个里程碑，它是在世界第一条生产线上装配而成的汽车，此后用批量部件在流水线上组装汽车成为主流，“T型车”推动了一个新的工业时代的到来。

回到金融科技，遵循着需求和效率的导向，“T型车”效应开始显现，AI成为金融科技平台的必备工具和能力。

单从数据层面来说，目前度小满金融信贷可授信用户达3.3亿，累计放贷总额超过3800亿元；蚂蚁金服“财富号”平台通过“智能节流器”，为用户提供拼图模式、组件库、模块库，只用4个运营人员支撑了27家基金，还提效七成，降本四成。

在人工智能时代，效率成为行业对技术驱动的原始需求，只有在技术的带动下，行业整体才能上升到一个新的高度。

2、深度融合，金融迈过与生活的“楚河汉界”

金融行业与科学技术一样，最突出的特征就是通过潜移默化的行为来改变人们的生活。人工智能时代，随着金融与科技融合的加深，这种特征会变现得愈发明显。

以支付作为例子，从最开始的物物交换到钱币购买，从刷卡到扫码再到刷脸，我们看到的并不是支付方式的改变，而是在技术驱动下，金融活动迈过了与生活习惯的“楚河汉界”，失去边界的两者实现深度融合的结果。

在未来，金融具有更多的科技元素，科技具备更多的金融功能。金融将从现在的“隐性”一面，更多地走向“显性”一面，真正成为大众生活中的一部分。

3、颠覆思维，金融进入新维度

互联网和移动互联网时代，诞生了扫码支付、智能风控、智能催收等诸多新概念，改变了传统金融的业务流程和产品构成，形成了全新的“金融生态圈”。人工智能时代，这种改变还在继续，并推动着传统金融机构进行转型和升级，金融科技也由此迎来新机会。

其中典型的例子是度小满“云帆”消费金融开放平台。云帆1.0在2017年发布时，在线获客是其最主要的功能，，而到2018年8月2.0版本发布后，已进化为一个围绕消费金融机构获客、风控、客户管理等全链条的解决方案平台。

人工智能时代，技术红利助推度小满跨越“J型曲线”拐点

从度小满的数据来看，先慢后快，科技驱动的价值正在显现，其在各个维度上的增长均符合“J型曲线”：

除文章开头提到的放款额和牌照外，在B端的生态构建层面：

目前，有超过500家金融机构与度小满金融建立了合作。其中度小满为超过50家银行创造了近100亿元的利息收入，不良率低于业界平均值。

再者是春晚红包的技术大考：

2019年春节，百度红包互动达到208亿次，度小满承担了这场互动从实名认证、绑卡签约到提现的全流程。在提现高峰期的大年初一，度小满钱包承接了数亿次交互，处理了近2亿笔交易流水，没有出现任何延迟。目前，度小满钱包年度结算已达万亿规模，支付体验和技术在业内领先。

与“流量第一，风控第二”的互联网思维不同，度小满在坐拥百度生态内海量自带属性数据的前提下，导入风控前置概念，进一步强化数据“质量”。

在这个过程中，度小满把百度庞大的流量池作为机器学习的燃料，其系统触达、“捕获”和响应客户的能力越来越强，最高达到一个月的客户转化率提升40%。

度小满改变的不光是互联网“先圈流量再试错迭代”做金融的思维方式，更是利用数据“数量”和“质量”的双重优势建立起其在行业的护城河。

此外，还深入到行业底层，聚拢生态，体现技术的价值，比如高纬稀疏数据、小样本数据的处理一向是金融行业的难题，度小满用深度学习解决稀疏数据问题，用迁移学习和图计算解决小样本问题，其中最显著的变化是在征信模型数据上的提升。通过对央行征信数据和纯粹百度数据的对比，在过去模型会相差6个点，通过技术的改进后，这个差距已经降到2个点了。

展望人工智能时代金融科技的竞争：阿里、腾讯有电商、社交场景的先发优势，度小满的发展则类似“J型曲线”：在技术积累期，发展相对平缓，当技术驱动前端业务的发展，前端业务反过来推动技术的进步（机器学习、知识图谱等），再向外输出技术能力，形成开放的金融生态，最终实现技术和场景的“复利效应”。

*此内容为【智能相对论】原创，未经授权，任何人不得以任何方式使用，包括转载、摘编、复制或建立镜像。

【完】

智能相对论（微信id:aixdlun）：深挖人工智能这口井，评出咸淡，讲出黑白，道出深浅。重点关注领域：AI+医疗、机器人、智能驾驶、AI+硬件、物联网、AI+金融、AI+安全、AR/VR、开发者以及背后的芯片、算法、人机交互等。