去年，金融科技领域有近一半的投资流进了中国，背后讲述的是这样一个故事：一个拥有14亿人口的大国，有5亿人的信贷需求无法被传统金融机构满足。而这是一个中产阶层不断壮大同时飞速完成移动化转型的市场。对于热衷讨论数字和想象空间的投资人来说，没有比这更诱人的了。
文 / 潘鑫磊 本刊资深编辑
“硅谷来了——成百上千个既有脑子又有资本助推的创业公司正在想尽办法替代传统银行。它们很善于解决痛点，而银行则擅长制造痛点。”
这句话从华尔街知名银行家、摩根大通CEO杰米·戴蒙（Jamie Dimon）嘴里说出来显得格外有分量，日进斗金的金融大鳄第一次把目光投向距离大本营纽约4000多公里的科技中心，这一次，他们不是抢着为“独角兽”客户包装上市，而是想着自己的客户如何不被抢走。
金融科技（Fintech）的热潮不只是在美国，中国也是浪潮的主角。继2013年余额宝横空出世带出一波互联网金融热之后，中国创业者们和专注中国市场的投资者们再一次活跃起来。
今年3月，本刊受邀赴纽约参加2017年朗迪LendIt全球金融科技峰会，作为最早关注这个领域的论坛组织，2013年的参会人数不过400人，今年突破5000人。一个共识是：这个行业才刚刚起步。
上一波消费互联网造就了谷歌、脸书、亚马逊、阿里巴巴、腾讯等一批明星企业；金融作为一门古老的生意，变革刚刚开始，之所以来得这么慢，是因为这个行业重监管、极其依赖信任关系以及天然地厌恶风险。但所有人都相信，技术已经到了破局的临界点，至少资本的意见已经表达得很明确（图2）。
行业共识虽已取得，但就金融科技（Fintech）这个词却存在不少疑义，比如如何定义，它跟互联网金融的区别在哪儿？以及Fintech到底更偏金融还是更偏科技？
市面上流行的一个定义来自毕马威——“非传统企业以科技为尖刀切入金融领域，用更高效率的科技手段抢占市场，提供金融类服务及管理风险”。
看似概括得很周全，然而核心问题依然没有解决。“非传统企业”该如何定义，按成立时长还是所属领域？如果说近几年成立的才算Fintech，那么网贷鼻祖Lending Club早在2007年就已成立，去年在线上促成了近90亿美元的借款；如果说只有在硅谷成立的互联网公司才有资格号称Fintech，那么投行高盛在2015年的时候就有近30%的员工是工程师和程序员，这一水平和脸书、推特以及领英等科技公司几乎持平；至于金融和科技究竟孰重孰轻，定义也没有一个明确的指向。
我们的观察是：金融科技不等同于互联网金融。后者更多是商业模式上的创新，比如以互联网作为一个新渠道去设计和销售金融产品，而金融科技更多地侧重在底层的技术创新，比如这两年是以数据分析、人工智能、机器学习、区块链等技术特征为主。所以公司主体不是定义的关键，不管是成熟的金融机构、互联网巨头或是分布在全球的初创团队，都能成为Fintech玩家。
这么看来，金融科技似乎应该是技术先于金融，而且衡量指标也比较好量化，比如团队中技术人员所占比例，或是主营业务是否由核心技术驱动等等，然而实际情况却要更复杂一些。我们向多家Fintech公司抛出了这个问题，其中既有来自中国的也有来自美国的，既有规模较大的上市公司也有刚成立不久的创业公司，得到的回复几乎是一半一半。
国内第一家金融科技上市公司宜人贷的首席运营官兼首席技术官曹阳就认为大方向应该还是金融，技术更多地只是为了提升效率；
2013年成立的小牛金服CEO王洁凤甚至认为谈互联网金融比谈Fintech更重要，王洁凤之前在中国平安、星展银行、花旗银行等大型金融机构有超过25年的从业经验；
专注线上抵押贷款的LoanDepot创始人兼CEO 安东尼·谢（Anthony Hsieh）则强调Fintech公司一定要保证资金端的稳定供应，技术本身无法生产资本。
另一方的声音也一样有力。同样于2013年成立的点融网联合创始人苏海德（Soul Htitle）直言，Fintech的核心就是看技术能在多大程度上影响你的业务，最直观的方式就是看你团队成员的技术人员占比，苏海德也是Lending Club的联合创始人；
刚刚拿到千万美元融资的网贷平台Upstart创始人大卫·吉劳德（Dave Girouard）做得更极端，在信用体系已经相对健全的美国，Upstart的风控甚至不参考美国主流的FICO评分体系，而是通过多样化的技术手段自己搭建了一套模型，效果也的确优于FICO评分。吉劳德此前在谷歌担任高管，他认为金融科技要再上一个台阶就必须拥有更多的数据、更好的算法以及持续不断的机器学习能力。
很难说谁对谁错，具体到业务层面，双方很可能还会保持高度一致。可以解释的原因有两个，一是创始团队的基因差异，从金融背景转来的团队更习惯以做好金融该做的事为终极目标，比如资金匹配和对风险的定价与防控；互联网背景出身的团队则更侧重技术及产品思维。
各自的核心竞争力同样都在风控，金融出身的团队会更加强调促成的借款规模有多大，以及坏账率能控制到多低；技术出身的团队不是不重视这些，但会更着迷于优化产品体验上的诸多细节，比如Lending Club对借款人平均只问18个问题，而传统金融机构可能要问到三五十个之多，这是让技术精英们兴奋的成就。另外一个原因是，中美两地在核心技术层面还存在差距，美国团队在掌握了更为成熟的技术后自然会进入一个新的创新维度。
但这些都只是时间问题。回溯到网贷平台的诞生阶段，中国差不多比美国晚了五年，但今天中美几乎是在同一时间窗口探索金融科技。技术一方面在以我们无法想象的速度迭代和进化；另一方面，技术主体之间的差距也在迅速缩小，决胜点在于对待技术变化的洞察力以及应用效率。亚马逊的智能音响Echo已经卖了500多万台，谷歌和特斯拉已经让无人车从空想变成了现实，背后的技术牵引究竟是什么，它们能不能被更好地应用到金融的服务和场景中去？当技术层面的变量稳定后，终究要面临落地，最后都会回归金融的基本逻辑。
花旗银行今年初发布了一份针对金融科技行业的深度报告，其中把中国的变化提到了第一章，并以“咆哮的巨龙”来形容这个在2016年发生剧变的金融科技市场——去年，金融科技领域近一半的风险投资落地中国（46%），这比2015年（19%）足足翻了一倍多，更重要的是，中国是唯一一个风投持续投入的市场，美国、欧洲及中国之外的亚洲区域都出现了不同程度的投资紧缩（图4）。
从去年开始，美国的创投热点已经从个人信贷转向保险，但在中国，最受投资人青睐的始终是个人信贷，超过60%的风投资金集结于此，背后讲述的是这样一个故事：一个拥有14亿人口的大国，有5亿人的个人信贷需求无法被传统金融机构满足。这是一个中产阶层不断壮大、且飞速完成移动化转型的市场。对于热衷讨论数字和想象空间的投资人来说，没有比这更诱人的了。
为什么中国的个人信贷市场会出现如此大的机会？需求其实一直广泛存在，但供应端却是长期失调，中国的主流银行服务的大客户以政府部门及国有企业为主，它们贡献了银行利润的大头，面向个人的信贷业务由于要满足严苛的监管要求，导致银行只能服务信用记录极其优秀的一小部分人群。
更大的问题在于中国的征信体系极度落后，有超过5亿人没有信用历史和评分，这群人被称之为“薄文件人群”，银行本来就没有太大动力去做个人信贷，而相当一部分人又因为没有可查的信用记录而无法获得服务，或者银行为他们提供服务的成本过高。这就是为什么美国人均3张信用卡，中国只有0.3张，“薄文件人群”就此成了被遗忘的大多数。
直到2014年起，情况发生了变化，平价智能手机的迅速普及让数亿“薄文件人群”首次触网，虽然这群人很难提供银行一般审核信用所需要的工资流水、房产证或社保记录，但他们第一次产生了可追踪的线上痕迹——数据！移动互联网以其民主的方式让信息获取、实时交易、位置获取、评价反馈等一切行为变得无时不在无所不在，数据呈指数级增长，这群人的线上痕迹逐渐清晰。而此刻，供应端也闯入了一批新玩家，他们挑起银行不愿干的活，用Fintech和“薄文件人群”互动，进而服务他们。空白开始被弥补，而且大有燎原之势。
去年，国内网贷余额规模预计突破1万亿人民币，这个数字听上去不小，不管在借款规模和借款人数上，中国已经在全球遥遥领先（图8），但是跟中国传统信贷市场规模相比，占比才刚刚接近10%。引得投资人豪赌的另一个数据是，中国个人消费信贷占GDP的比重才刚刚超过20%，第一梯队的发达国家早已超过100%，如果再将其中的大头房贷去掉，中国个人消费信贷仅占GDP的2%，而泰国的数字是8%，马来西亚则已高达24%。
看上中国Fintech市场潜力的人，赌的就是两个字——趋势：随着技术让金融变得更加普惠，“薄文件人群”也会毫不例外地加上杠杆，线上借贷的金额和人数会以一个让众多行业无比眼红的速度飙升，中国个人信贷总额也会毫不例外地在GDP中占据更大比重，瞄准下注之后，一切都是简单的算数。
而最大的不确定性有两个：一个是时间。中国会以多快的速度走完其他国家已经走了一大半的路？时间对应的是各种成本，有人可能会因为熬不住提前下车。另一个则是趋势里的人，那么多如雨后春笋般冒出来的金融科技公司能不能在供应端持续提供稳定且不断优化的服务能力，这是最大的问号，也是最大的看点。
总部位于上海的信而富早在2001年就开始为国内超过一半的银行提供风险管理相关的技术服务，2010年进入网贷领域，创始人王征宇把中国这5亿“薄文件人群”称为“EMMAs”（Emerging，Middle-class，Mobile，Active），这群人的特征可以概括为年龄在18到29岁之间、受过一定教育、居住在二三线城市、在小企业工作且是智能手机用户。
谁会来为这群人服务？银行肯定不会，百度、阿里巴巴、腾讯、京东等互联网大公司目前来看也不会，因为它们现有的主力用户大多集中在一线城市、大中型企事业单位、教育程度良好且年龄集中度相对分散，跟“EMMAs”重合度较低。
阿里巴巴旗下蚂蚁金服的杀手锏依然在支付领域，支付宝在2015年的交易流水就已经超过了工商银行卡（借记卡和信用卡）以及招商银行信用卡交易流水的总和。虽然阿里巴巴拥有民营银行牌照，但针对消费端的信贷产品更多应用于以淘宝、天猫为主的电商场景，面向普罗大众的现金借贷还未大面积铺开。
腾讯也一样拿到了牌照，依托拥有8亿月活用户的超级APP微信，腾讯微众银行于2015年9月在微信上线了一款借贷产品“微粒贷借钱”，优势是可触达的用户基数足够大，但目前的策略仍以官方邀请和用户信用记录主动提升额度为主，有效的服务人群并不多。
BAT们更多地是通过投资和战略合作的方式与其他专注服务“EMMAs”的Fintech公司结盟，除了提供资金，也提供初创公司看重的流量、核心技术合作以及品牌背书。这些创业团队不需要拿到稀缺的牌照资源，就可以灵活地开展业务，形式还是以网贷平台为主，这个模式的空间同样巨大。真正深耕这5亿人群的拓荒者正是这些初创公司，一个APP、以分钟计算的极速打款、流程全自动化，正在成为它们的标配。
成为钱牛牛联合创始人之前，胡亮在腾讯干了8年，离职创业并非从零起步。钱牛牛目前最核心的风控系统就与腾讯云独家合作，把腾讯在社交平台上积累多年的数据加入风控模型，胡亮觉得这构成了核心竞争力的重要一环，因为欺诈风险是比逾期风险更让平台害怕的，而基于微信群和QQ群的社交数据可以有效地防范欺诈风险，因为欺诈团伙经常会在群内抱团，社交数据可以对其进行识别。不只是风控端，胡亮还带领团队在获客端开发了一套模型，能够实时动态调整针对不同投放渠道的投放策略，使得营销成本远低于行业平均水平。
2015年底在纽交所上市的宜人贷做得更彻底，野心也更大，不久前刚推出了一个能力共享平台，借助母公司宜信在行业10年来的积累，直接输出在数据分析、反欺诈和客户获取上的能力，赋能合作伙伴，交换条件是获取更多的用户数据以及希望间接服务到不属于自己目标人群的用户。即便是在“薄文件人群”中，也依然存在客户分层，宜人贷的核心用户是有5万元左右借款需求的人群，这群人去年在宜人贷平台上的借款金额已达200亿元，宜人贷预测到2020年，平台借款额将突破千亿元大关。
胡亮在钱牛牛则基于不同场景打造了针对个体户、年轻白领及蓝领的三款信贷产品，额度从几百数千元到数万元不等。多层次产品组合一个很重要的考虑是降低系统性风险。经济下行可能会影响到大多数个体户，但娱乐业的表现反而不错，比如网络游戏，而网游就内含了一个微额借贷场景，比如点卡和游戏道具的充值。
现金巴士创始人唐阳则专注微额借贷，丝毫没有考虑要做产品组合，因为他觉得500元到1000元左右的微额借贷市场已经足够大了。2015年10月成立一周年时，现金巴士累计打款10万笔，现在每天打款6万笔，这一数字已经超过美国同行数倍。唐阳自称有“平民情结”，他想服务的用户就是那些厨师、理发师、房地产经纪人和快递小哥们，申请通过率从最开始的5%提升到50%，坏账率也控制到5%以内，核心依然是数据、算法和模型的优化。拿电商数据分析举例，现金巴士不仅分析用户在京东上的购买记录，还分析他们的浏览记录，同时针对每一个未还款者的所有数据再作分析，最后把风险特征更新到现有的模型中去。
拥有名校MBA、知名投资人等一身靓丽头衔的胡丹在2014年离职创立买单侠，切入的市场及人群更为细分，定位数亿蓝领人群，从借钱买手机这个3C场景入手，积累100万注册用户后，于去年9月顺势切入医美分期，用户40%是女性，白名单率达到80%，医美分期产品的测试转化率达到六七成，胡丹试图在这个未来几年规模达到千亿、增速保持在25%的行业里打造更多消费分期场景。买单侠和钱牛牛都获得了来自京东金融的投资。
不只是互联网大公司结盟Fintech初创团队，传统金融机构也一改此前的抵制态度，从资金端跟创业公司展开合作，这是过去不可能想象的事。银行希望找到一些自己无法覆盖的资产包增加收益，而Fintech公司在积累足够多的用户数据后，提高了风控的能力和信心，也迫切希望对接低成本的资金。理财服务平台向上金服去年就首次以房贷业务和一家城商行合作了10亿元额度。网贷平台和信贷甚至已经开始和一些银行试水“双风控”，和信贷在前端先对用户进行一遍风险筛查，过关的用户再由银行审核，最后放款的主体依然是银行。
对所有拓荒者而言，时间是他们的朋友，在更多的玩家进场之前，他们有足够的时间建立壁垒。金融是一个古老的行业，技术的浪潮正要到来，一切才刚刚开始。
