BAI四年投出5只新金融独角兽的逻辑：坚持以资产起势为第一性原理

“资产起势，是BAI在金融领域进行VC投资坚持的第一原理。”在7月19日的“FUS猎云网2019年度科技金融产业峰会”上，BAI（贝塔斯曼亚洲投资基金）新金融领域负责人赵鹏岚分享了BAI的投资逻辑。

2015年开始，BAI开始涉足新金融领域，至今投资了12个新金融项目，90%以上获得后续融资，其中乐信（NASDAQ: LX）、易鑫（HK: 02858）、联易融等5个标的已经成为独角兽公司，BAI均为A/B轮投资机构。

在赵鹏岚看来，BAI取得上述成绩的原因在于坚持金融领域VC投资的第一性原理，即判断“资产起势”。他指出，世界上所有的金融活动，本质上就是把合适的资产匹配给合适的资金。中国的新金融创业公司，无论互联网金融、金融科技或者科技金融，都无外乎从三点切入——资产生成、资金获取和匹配。

赵鹏岚认为，资产起势是一个动态的过程，即大量资金突然涌入到某一类资产品类。起势越猛，资金体量越大，VC投资机会越大。而资产起势的驱动因素主要有两点：一是市场上的钱突然变多了，如2008年的四万亿；另外一点是资金的资产配置比例发生了变化。

据赵鹏岚介绍，遵循第一性原理，BAI的具体投资方法就是判断正在起势的资产，然后在资产开发、匹配或者资金获取端寻找合适的切入点，或者是创新点。实践下来，BAI在消费金融、小微金融资产、外币资产、保险及数字货币等领域所投标的，均表现出良好的成长性。

在具体实践上，赵鹏岚分别从资产开发、匹配、资金获取三个方面给出具体建议：就资产开发来讲，他认为团队一定要是老司机，一定要在金融领域做过十几、二十年，因为做金融要敬畏风险；匹配方面，团队的要求则有所不同，匹配的团队一定要有很强的技术能力，从本质上来讲，匹配是在处理数据，这里的数据必须大量溢出，并且这些数据不被传统金融机构所使用；在资金获取上，则要懂得新的人群或资金的偏好，团队要有极强的流量能力。

在案例分享环节，赵鹏岚举例说明了如何运用数据溢出效益来判断，并筛选投资标的。他指出，新的金融模型将从大数据拥有者中诞生。目前，大数据的拥有者包括 蚂蚁金服 、百度、腾讯、京东及360等互联网公司。据其透露，BAI对腾讯生态里许多相关的金融公司都有所投资，他判断，多种超大金融科技平台将从如腾讯这样的大数据拥有者中诞生。

最后，赵鹏岚还谈到了自己对P2P接连爆雷的看法。他指出，P2P之所以失利，是因为它的兴起没有基于正在起势的资产。P2P基于的资产，本质上都是小微企业比较次级的资产，是一些银行的资金或者机构的资金不愿意要的资产，通过P2P的方式给到个人，所以这里并没有起势。

而如何判断资产起势，赵鹏岚总结为一句话——春江水暖鸭先知。他指出，资产起势往往源自1%的资产配置变化，这点不会体现在经济学家或券商分析师的报告中，需要看资金买家和老百姓他们要把钱放到哪里。

以下为赵鹏岚演讲实录，猎云网整理删改：

所谓第一性原理，其实是想谈一谈这么多年来我们在金融领域的投资经验，因为投资的逻辑通常比较发散，但是逻辑发散出去，有什么是可以沉淀下来的，有什么是最为重要的？我们把总结出来的经验叫做第一性原理，在这里跟大家做一下分享。

我们BAI（贝塔斯曼亚洲投资基金）2008年进入中国，目前管理30亿美金规模的资产，现在投了150多家企业。2015年我们开始在金融领域布局，一共投了12家企业，其中90%获得了下一轮融资，现在这些企业的大多数已经跑到了3-5亿美金估值的水平。我们投资的12家公司里面有5只独角兽，也就是估值上10亿美金的公司，我们都是在A轮或者B轮投进这些公司的。我们在金融领域的投资也获得了一些同行或者行业权威机构的认可，2018年，我们被评为金融科技产业前3名的投资机构。

接下来想跟大家明确一个概念和出发点，今天下午是科技金融主题论坛，但是这里很多概念是有一些模糊的。比如什么是新金融？什么是金融科技？什么是科技金融？为什么投资新金融？

首先，新金融是相对于新经济的一个概念，所有的技术、模式或者创新，其实在我们内部都叫做新金融。那么，金融科技（Fintech）是什么？我们内部认为是互联网的链接效应产生了金融科技。什么是科技金融（TechFin）？我们内部认为是数据的溢出效应产生了科技金融

为什么投资于新金融？我们看了一下过往的历史，无论市场冷暖，在金融领域每年基本上都会出现5-10家独角兽，在全球范围内，这个数字会是3倍甚至4倍。虽然其他的领域，有时候热，有时候冷，但是金融领域的创新机会，如果拉长来看，出现创新机会的频率是比较固定的。

探讨金融领域的方法论，我们可以先来对比中早期和成熟期。我们通过大量研究发现，成熟期的投资，无非是投入银行、券商、保险的股票，是投资于中国宏观经济或者资金流动性的Beta。如果宏观经济增长放缓，那么本质上是在做这个市场Beta的波段，银根松的时候发挥空间多一些，银根紧的时候发挥空间少一些。本质上是在跟市场做博弈，会有一个波段的对冲。

我们再来看VC领域，在早期或者成长期的金融领域，VC要投什么呢？我们是投资于巨大的Alpha，亦即超过市场收益的超额收益，这个超额收益是怎么形成的呢？这就引出了我们接下来要讲的，金融的第一性原理。我们在这里做了一个很简明的最底层示意图。

所有的金融活动无外乎就是把合适的资产匹配给合适的资金。其实本质上来讲，我们做VC这个事情，在资金方看来也是一个资产，也具有配置的标准。

在中国，所有的新金融创业公司，无论你把它叫做互联网金融、金融科技或者科技金融，都无外乎从三点切入，任何一个项目或者任何一个方案，最终都会进入这三个主题——资产生成、资金获取、匹配。明晰金融的第一性原理，我们便可以开始引入我们的投资方法论，这个方法论，我们内部叫做金融领域VC投资的第一性原理。一切的投资逻辑，都将收敛到一条，亦即我们最为看重的第一性原理，这就是“资产起势”。什么意思呢？它是一个动态的过程，在这个过程里，大量的资金突然涌入到某一个资产类型里面。起势越猛烈，意味着VC投资的机会越大，也就意味着创业的机会越大。

那么为什么会形成资产起势呢？我们发现其实驱动因素只有两条，第一就是市场上的钱突然多了，比如2008年的四万亿放水，市场上的钱从政策层面或者商业层面被引入某几个大的资产类别里，这个大家也都感同身受。所以，那个时候如果用我们这套方法论来投资新金融，大家应该买房子或者买开发商的股票，现在回头看，无论是买房子还是开发商的股票，都获得了特别高的收益，因为很明显房产是那个时候快速起势的资产。这其实是回应刚才所说的第一性原理的逻辑。

但是，现在作为投资人或者创业者，我们可能很难再遇到2008年的机会，所以第二个驱动因素是更常态化的因素，就是资金的资产配置比例发生了变化。这也解释了为什么每年会不断涌现出新金融领域的独角兽，或者是巨型的金融公司，这是因为资产配置比例在不断发生变化，资产配置的比例并不是一个恒定的状态。比如说，资金分机构资金和个人资金，机构资金我们可以观察银行，银行分对公业务和零售业务。我们可以看一下银行资产的负债表，它的负债来自吸储，资产来自如何配置吸进来的资金，我们叫资金的资产配置比例。而在对公业务里，我们可以对比一下10年前、5年前、3年前到现在的资产配置比例，看有多少资金给到国企央企，多少资金给到民企，多少资金给到小微企业。零售业务里，有多少比例给到信用卡，有多少给到房贷、给到车贷、以及普通的消费贷款，这个比例一直在变化。通过对比现在跟10年前，我们就会发现这个比例发生了巨大的改变。这个巨大的改变里，蕴藏着巨大的创业机会和投资机会。

个人资金也是一样，你可以问一下周边的朋友，看看十年前到现在，多少钱放在存款、多少钱放在房产，多少钱放在基金、股票，多少钱是固收。当然，现在的资产还可能是在保险，甚至可能是在比特币。这个比例特别重要，因为我们是在看整个市场的流动性资金，中国整个银行业的资产总体量是上百万亿的，M2也是上百亿的。这里1%的配置比例变化就是一个万亿机会，无论对于创业还是投资，都有着巨大的吸引力。

举个例子，联易融是我们在2017年投的一家公司，它在最近几年里，从创立快速成长为10亿美元估值的独角兽，是成为独角兽用时最快的一家金融科技公司。联易融在2016年成立，2018年估值超过十亿美金，它的成长享受了巨大的资产起势红利。它把核心企业上游供应商的应收账款打包，然后匹配给机构的资金。这原来是银行对公业务的一个非标资产，后来变成资产证券化的标准产品。这个事情之前没有人做，联易融是第一个用技术手段做的。在过去，以供应链金融为底层的ABS（Asset Backed Securitization资产证券化）是没有的，它在2015年开始浮现，现在慢慢达到了将近8000亿的市场规模。联易融是最早做出这一尝试的，现在占供应链金融ABS 50%以上的市场份额。这样一个从非标到ABS标准资产的转变，就产生了一个巨大的创业机会，并孕育了一只独角兽，可见资产比例和配置的转变，的确会带来巨大的投资或者创业机会。我们的投资就是在践行这件事情。

举完案例，现在可以引出我们的投资方法论：首先要判断正在起势的资产，然后在资产开发、匹配或者资金获取等三个场景寻找合适的切入点或是创新点。我们2015年进入这个市场时，首先判断起势的资产是消费金融资产，所以我们投资了乐信和易鑫，这两家企业现在已经上市了，后来在匹配端投资了新分享Weshare。2017年我们认为消费金融的起势已经过去了，当时我们认为小微企业的金融是一个方向，于是我们投资了联易融、中联惠捷等企业；我们还认为外币资产可能会是一个另一个起势的增长点，于是我们投资了美信联邦与理享家等做海外资产配置的新兴企业。接下来，我们判断保险，特别是健康险资产正在起势，于是我们投资了薄荷保和多保鱼。然后便是判断数字货币的资产起势，所以我们投资了BGOGO交易所。可见我们确实是在以自己的投资践行这套方法论：先判断资产起势，然后从三个不同的角度切入判断创新点。现在从效果来看，我们的这套方法论还奏效。

在这里，我们还有一些经验总结，来谈谈如何实践我们的这套方法论。这里有经验或者逻辑上的判断，就资产开发来讲，我们认为团队一定要是老司机，一定要在金融领域做过十几、二十年，因为金融要敬畏风险，如果控制不好风险就早晚要死。但是匹配上的团队则不一样，匹配一定要有很强的技术能力，因为从本质上讲，匹配是在处理数据，这些数据必须大量溢出，并且这些数据不被传统金融机构所使用。很多项目找我们融资，他们说我们有数据分析能力，但我们会考虑的是，他们所谓的这个数据分析能力体现在哪儿？我们的考虑点有两个：第一，你有的是不是别人还没有？第二，是不是只有你能够分析？

接下来是案例分享，这是我们内部投资方法论的实践，叫做在匹配端，如何用数据的溢出效益来判断并筛选投资标的。首先来谈谈什么叫大数据拥有者？我们认为，真正的金融科技公司或者科技金融公司会首先从大数据的拥有者中诞生。综观整个市场，谁有这么多的数据呢？拥有大数据的是 蚂蚁金服 、百度、腾讯、京东以及360等互联网企业，我们把腾讯生态里面跟它相关的金融公司都投了，目前来看表现都很好，当然，这其中还包括和京东合作的乐信。我们当时都是通过判断数据溢出的效益，来找到标的进而进行投资的，我们投资的公司中一些已经成长为独角兽，他们的发展也非常符合我们的预期。

另外一个案例是P2P为什么没有成功？我们首先必须承认P2P是在匹配端的巨大创新。然而它没有成功的原因，是因为没有站在资产起势的先决条件下，当时P2P做的资产本质上都是小微企业比较次级的资产，是银行的资金或者机构的资金不愿意要的一些资产，这些资产通过P2P的方式被给到个人，所以这里其实并没有起势。值得注意的是，这些P2P公司里，转型做消费金融资产的后来活得都不错。这是因为在2014-2016年的那个时间窗口里，消费金融资产在起势，这是这些企业后来得以存活的一个先决条件。站在一个正在起势的资产上，在资产匹配或者资金端做创新才有意义，不然的话，创新是没有意义的。

最后讲一下我们如何判断资产起势，这是我们团队内部花时间思考和辩论最多的地方。但是现在来看，真的没有一个特别书面的方法论，所以我们只能总结为一句话——春江水暖鸭先知。你只能在所有的资金端（包括资金买家和个人理财）里面去看，看他们想把钱放在哪儿？因为很多时候资金的走向真的无法预判，无法提前预知。我们也走过一些弯路，我们看经济学家的报告，看一些所谓的研究员和券商的报告，但是你会发现，这些报告都是滞后的，因为1%的资产配置发生了变化，它们也不会在任何经济学家的研究报告里出现，因为1%的变化太小了，但是正如之前所说，1%的变化就已足够激发一个万亿级别的新增市场，这个万亿级别的市场机会可能会孕育10个独角兽。所以后来我们就不再去看这些报告，我们靠自己去感受，站在资金方正态分布最中间的位置去体会，去体会究竟哪个可能会成为下一个起势的资产。谢谢！

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