积木盒子变形记，互联网金融四年沉浮（下）

【编者按】企业发展与市场变化相互影响，相互促进，走过风浪的企业的发展史往往与行业风云变化相互渗透、密不可分。本文通过对积木盒子的发展报道，映射了互联网金融四年沉浮。

本文发于“极客公园”，作者“张雨忻”，亿欧编辑转载。文章字数过万，分三篇发布，本文为下篇。

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积木盒子的业务拆分并不是牌照驱动。在第一次集团化启动之前，积木盒子已经手握小贷牌照、基金销售牌照和保险牌照，基本覆盖了它在资产端和资金端的所有业务需求。比如，积木在2014年6月启动申请基金代销牌照，半年后搭建好团队，在2015年9月最终宣布拿到牌照。

而第二次业务重组确实很大程度上是为了规避混业经营风险。虽然P2P平台积木盒子与虹点基金、璇玑等理财端业务分属独立的子公司，但都是PINTEC集团之下的一员，仍存在潜在的监管风险，所以干脆把所有业务按照“交易驱动”和“技术驱动”分为两大类，再次重组。

的确，积木和PINTEC分别代表着两种不同的商业逻辑，而不同的商业逻辑则对应着不同的 客户类型、服务方式、技术要求、监管法规，未来的发展路径 也会产生明显的差异。在董骏和魏伟看来，这是这次拆分背后更核心的动力。

其中，交易驱动的积木拼图集团直接向用户提供金融服务，重运营，更需要在风险与规模之前寻找平衡；而PINTEC集团则是完全的技术驱动，不介入交易，不依赖运营，追求的是零边际成本的增长。

2014年下半年，积木盒子开始内部孵化读秒和璇玑两个业务，这意味着，原本围绕P2P平台已经形成的“对接资产和资金”的商业闭环被打开，并且脱离积木自身体系，分别以资产端和资金端为中心再构建新的商业闭环。这就是PINTEC现在的两大核心业务：读秒、璇玑。

2015年6月上线的读秒布局的是资产端，它的产品是一个智能信贷决策引擎，核心是基于大数据的风控模型和精准决策运营模型，商业逻辑是直接嵌入场景端，为消费者、小微企业和机构用户提供智能信贷服务和解决方案，从而形成大量“小而散”的消费信贷资产，再对接给拥有资金方。与读秒业务逻辑高度相似的还有量化派。

所以，与P2P平台相比，读秒不再自己完成资金与资产的对接，而只是想办法去帮助各场景端生成更多优质的资产，分发给各种资金渠道。

2016年6月上线的璇玑则完全是交易中的另一端，它为理财端的用户提供数字化的资产配置服务，也就是智能投顾。智能投顾将原本需要由人来完成的投顾服务在一定程度上产品化、标准化，降低了服务的门槛，而且排除了人的因素，完全基于数据做出判断，有可能获得更好的收益表现。

并且，除了璇玑，PINTEC旗下的虹点基金和麦芬保险则是帮用户把钱配置到基金和保险产品上的两个平台，同样做的是理财端业务，但这些理财业务所对接的资产也脱离积木和PINTEC自身，来自基金公司、保险公司、证券公司、银行等金融机构。

与原先的P2P的交易逻辑不同，读秒和璇玑的服务对象不再直接是C端用户，而是B端的机构 ，为场景方（读秒）和金融机构（璇玑）提供技术解决方案。读秒和璇玑在背后做好自己擅长的技术服务，由合作机构直接与消费者或理财用户发生连接，完成整个交易闭环。可以说，它们的商业模式是建立在服务型机构布局金融业务以及金融机构寻求转型变革的机遇之上的，随之而来的会是一波新的市场红利。

仅看璇玑，在2016年12月初，它敲定了与民生证券的合作，为其定制化开发数字化资产配置的技术系统。而几乎就在同一时间，招商银行推出了自主研发的智能投顾服务—— 摩羯智投 ，这被认为是主流金融机构进场的一个重要标志。随之而来的很可能会是一个加速被打开的市场，可以预见越来越多的金融机构会跟进，这其中大量缺乏开发能力的中型金融机构便是璇玑面对的潜在市场。

所幸，监管往往滞后于业务创新，这便是所谓的监管红利。现行的监管政策要管束的主要对象是乱象丛生的P2P、校园分期等市场，对于技术驱动之下的新业务模式尚无暇顾及。并且，由于不直接介入最终交易，监管层对这些新业务模式也不敏感。所以，二次拆分对于当时的PINTEC集团的意义在于呈现给监管层一个更纯粹的P2P业务体系，也让PINTEC的两大核心业务能更好的自由生长。

董骏告诉极客公园：“ 现在的“两大集团”架构其实是我们在第一次业务分拆时就想好了的。在第一次集团化中，我们先把不同商业模式以子公司形态更清晰的放在集团下面，让市场知道我们的盘子里到底有些什么，然后再基于更本源的商业逻辑把相似业务做二次归类。如果一步到位的话，无论是对于品牌管理、商业价值管理还是风险管理来说，都容易给市场造成困惑。 ”

所谓风险管理，其实是针对资本市场来说的。分拆后，PINTEC集团持股人手中的股份会平均分配到两个集团里，总数不变。就像资产配置一样，分拆后的两个集团让投资人的篮子里有了不同的资产配置。这可以理解为买了两只不同的股票，长期来说，这一定比配置一只股票风险更低。并且，当两个逻辑完全不同的业务各自分拆并在未来独立融资时，也能吸引到更加认同和契合的资本方。

PINTEC要怎么给资本讲读秒和璇玑的故事？魏伟给出了一个比喻：就像“Intel inside”的芯片之于不同品牌的电脑一样，读秒和璇玑的核心都是算法，它们的理想是成为英特尔，最终成为场景方开发数字信贷业务时或金融机构做数字化资产配置业务时的那个“芯片”，而“卖电脑”的事就交给擅长的机构来完成就好。

与之相比，积木的故事就很好懂了。在二次拆分时重新独立出来的积木拼图集团有着一个自成体系的交易闭环，承载这个闭环的是集团内的P2P平台积木盒子和小贷公司积木小贷，剩下的积木时代、厘米库、方寸屋子都是资产端业务，是集团的壁垒所在。

但疑问在于， 一地鸡毛的P2P行业是不是已经一文不值了？ 一位银监会人士在接受36kr采访时说道：“真正的P2P实际上是有发展前景的，它解决了交易成本、信息对称等传统金融中存在的问题，但现在暴露出这么多问题的机构大多不是真的P2P，把P2P行业毁了。”

实际上，P2P的整个市场体系直到现在才开始逐渐适应市场风险，还有很大的调整空间。比如，个人投资人逐渐开始接受风险的概念，而P2P行业本身也在努力打破刚性兑付的掣肘。

在监管、战略、品牌、资本等诸多因素之外，两次分拆重组还有一个重要的动因——公司管理，与资本方的投资风险管理相比，这是来自公司内部的运营风险管理。

魏伟坦言：“在第一次集团化之前，所有工程师是根据项目和产品需求临时按需分配，各个项目几乎没有固定的团队，很多工程师也同时跟进好几个项目，这带来的问题便是——权责模糊、优先级不确定、不够聚焦。尤其当某个业务需要快速往前跑的时候，开发端就跟不上了，这对于创业公司来说是危险的。”第一次集团化完成后，工程师便开始分配到各个子公司当中去，这个过程大概历时3个月。

董骏也聊到了管理问题：“我们就是几家小公司的结合体，小公司的团队更应该保持精简和聚焦，否则就可能带来运营风险。所谓运营风险，就是随着公司规模的扩大，我需要在增加员工和提高现有员工效率和产能之间做平衡，如果业务不够聚焦，这是很难做到的。”

回归纯粹：技术、风险与成本

回到董骏和魏伟创业之初，“数据—交易—数据”的路径在那时就已经在两人的脑子里了，4年过去了，公司也经历了从单一到复合再回归纯粹的成长之路。如今，公司回归到了数据和技术上，而行业也是。

在魏伟看来，技术深度介入金融是迟早的事，或者说，金融本身就是长在数据和技术之上的。金融的本质就是数据的获取和处理。

“300多年前萌芽于荷兰的现代金融业跟今天的金融业本质上是没有变化的——金融机构根据个人或企业的具体情况对他做出风险定价，然后用相应成本的资金满足他的融资需求。而这里要获取的的“具体情况”其实本质就是数据，金融机构把这些数据放到自己的模型里，得出一个结果，完成决策。这个逻辑一直以来都没有变过，这300多年来我们做的就是把获取和处理数据的效率不断提高。”

如果说整个金融业就是由数据构成的，那么技术带来的最直接的变化就是让数据的可获得性变得更好，包括数据的维度、每个数据维度下的深度以及数据的准确性都有了长足的提升。用我们熟知的概念来说，就是 大数据的出现和普及 。

其次， 用来处理数据的技术手段也变得更丰富 ，比如，算法的不断精进，以及人工智能的出现，让我们有了比传统的“量化”更能够适应市场变化的技术选择。

璇玑便是建立在 人工智能 技术基础之上的产品，它的背后是大量机器学习的模型。璇玑CEO郑毓栋说：“当我们把经济数据、资产表现数据、用户数据扔进模型后，它会自己完成运算，为用户提供一个个性化资产配置。当随着每天新的市场表现数据不断汇入，既有的引擎规则会发生变化，模型会完成自我学习和优化。”而在此之前，投顾服务完全是人工完成的。

作为一个智能信贷引擎，读秒对数据的挖掘和处理技术要求也很高，也就是所谓的大数据征信能力。与银行处理一笔信贷业务的逻辑完全不同，读秒的所有风控模块不是线性处理的，而是并行的，这对模型的运算能力提出了要求。

并且，几十个维度的大量数据实时汇入、清洗、分析、交叉验证，并且在10秒内给出决策结果，也对计算能力提出了很高的要求。在读秒、量化派、宜人贷等创业公司出现之前，从未有传统金融机构做过这样的事情。

读秒CEO周静告诉极客公园：“2年前，大数据征信是个伪命题，因为面对海量的数据，我们依然还需要通过人来记录、识别和分析。而真正的大数据征信应该是通过模型和算法，用更聪明的方式去寻找到重要的变量。”

所以说，技术不仅回归了，而且进化了。“因为技术准备好了，所以互联网金融，甚至整个金融行业才过渡到了现在的形态。”魏伟坦言：“早两年，不仅我们做不出读秒、璇玑这样的产品，整个行业都不可能做出来，因为当时没有相应的技术基础作为支撑，不管是数据还是算法能力都差的比较远。”

当然，用技术解决问题不是被迫的，而是这个时代下一个企业主动选择的结果。董骏回忆道：“所有战略决策的第一原则都是要保证公司能活下去。金融领域里的大型金融机构有着很坚固的壁垒，并且依然是市场中的主导者，在这样的环境下创业，通过数据和技术能力来建立自己的商业壁垒是最可行的方向之一。”

不仅是商业壁垒，技术为主导的模式也为金融业务提供了一种新的赚钱思路——在前期完成技术投入和部署、整个业务跑起来之后，对人力运营的依赖将降到最低，所以，伴随规模效应到来的是近乎为零的边际成本。

虽然在金融业中，技术能力一直被强调，但在过往的许多年里，技术一直在金融业的边缘徘徊，并未真正深入。说到底，金融是一门管控风险的生意，一门匹配资金供给与需求的生意。在如今Fintech的语境下，技术终于得以介入金融的核心要素——风险和成本，也就是更好的识别风险，并且用更低的成本完成金融交易。

读秒的风控模型背后那几十个维度的数据和充分的交叉验证便是为了更好的做风险定价，而璇玑的机器学习模型中每天不断充入的数据以及带来的模型调整则是为了更好的识别资产风险和市场风险。

但仅做到这个还不够，识别风险的效率正变得越来越重要。效率提升就意味着成本下降，而成本下降则意味着这个服务能够被运用到更多场景里。

魏伟解释了为什么读秒可以做小额到几百块的信贷业务：“因为每一笔借款的成本结构非常简单，除了资金成本，就是技术投入的成本，而后者是随着业务规模扩大不断降低的。但银行就做不到这么小额分散，因为人工的介入，它的运营成本摆在那，这决定了它必须要去做上万的信贷业务才能收回成本。”正是摆脱了成本带来的限制，读秒可以接入各种各样的消费入口，技术让金融资产能够被更合理、更便宜的获取。

而璇玑给理财服务带来的成本缩减就更明显了。当投顾服务被产品化、流程化，一个模型、一台机器可以同时服务的客户与一个投资顾问相比，已经完全不在一个数量级上。随着用户的增多，这个成本会越来越低。并且，通过“交易优化模块”，璇玑试图把场外交易带来的摩擦成本、交易成本和时间成本尽可能降低，这也是人力所难以批量且个性化完成的。

如今，越来越多像读秒和璇玑这样的公司正在出现。“这就是创业的回报”，魏伟说：“我们冒着风险去创新，如果方向对了，一定会有越来越多的公司涌入。但冒险给了我们回报，就是这个时间差和时间差下的早期市场红利。”对于那些经历了互联网金融行业的快速起落，并且仍然存活下来、仍然在主动适应市场甚至探索市场的创业者来说，大概对这句话会有很深的体会吧。

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