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020年，中国金融科技监管与市场格局正发生深刻而巨大的变化：
监管出手规范平台经济反垄断、央行正制定系统重要性金融机构监管计划……
种种迹象都表明，在金融科技领域，集中式商业模式的弊端正日益暴露——
容易引发金融系
统性风险
、数据资源高度集中
等问题
。
如何破局？
分布式商业模式或成为最优解。
所谓分布式商业模式，简单理解就是通过职能分工、价值交换，共同提供产品和服务，构建多方参与的新型生产关系。
这也成为破局普惠金融发展的新模式。在科技积累之上所构建的生态连接多方，能够更好地2B2C。一方面，嵌入到场景中服务长尾用户，另一方面，通过智能协同的风控“大脑”，为用户提供更精准的风险定价。
那么，在分布式商业时代，普惠金融到底应该如何发力？在360数科技术助理总裁宋荣鑫看来，就是要
“以自身累计的科技能力，支援分布式商业各个节点都成为最强者，一起打造「用户体验最好的普惠金融」”
。
01
金融业态如何更高效？
多方参与，共建开放生态
“我是一支最普通的木杆铅笔……我的家谱得从一棵树算起，你可以想象一下，锯子、卡车、绳子以及无数用于砍伐和运输的各种设备……到了铅笔厂，一台很复杂的机器在每跟板条上开出八条细槽，再由另一套机器在另外的板条上铺设笔芯……我的铅笔芯本身也相当复杂，石墨开采来自锡兰……我的雪松木杆涂上了六层油……我铅笔，是种种奇迹复杂的结合。”
【1】
世界上没有任何一个人，掌握了制造一支铅笔所需要的全部知识。每个参与生产铅笔的人，只是专注于自己手头的事情，生产铅笔的人散落在世界各个角落、互不认识，但是他们通过共同协作将一支铅笔生产出来。
金融业态的协作与分工也是如此。在整个金融业数字化转型大背景下，金融业也正从过去集中式模式演变成分布式发展形态，如多方参与、松散耦合、注重资源共享及协同合作、鼓励跨界融合等。
【2】
正
如搭积木一样，通过连接各类场景，一端连接用户，一端连接金融机构，构建起开放多元的发展生态。
作为连接亿万用户与金融机构之间的连接器，360数科构筑开放生态中，有
三大平台利器——
通过“APS嵌入式金融平台”快速连接场景方，再通过智能风控引擎“Argus”精准定价，最后通过“CLOUDBANK”连接机构。
然而，各家金融机构的客群定位、风险偏好、资金规模、系统能力等千差万别，如何在开放生态中精准连接B端和C端？
Cloudbank平台利用分布式智能匹配系统，向逾100家金融机构提供超400多款专属的信贷解决方案。一边根据实时匹配成功率和用户反馈进行自我优化，另一边结合银行的个性化需求，将资金供需两端进行精确匹配，节约了金融机构决策成本，提高运营效率。如今Cloudbank能够实现单个用户与百余家金融机构的分钟级匹配，交易成功率高达99%，复借率高达86.7%。
历经4年探索，在360数科在三大平台利器构筑的开放生态中，为近100家金融机构、1871万用户提供借款服务。
360数科以分布式发展形态，为金融供给侧结构性改革，提供了探索普惠金融发展的新样本。随着其构建的生态网络逐步扩大，将发挥更大的网络协同效应，聚集愈来愈多的B端、C端客户，价值也将愈大。
02
用户在哪里？
嵌入到场景中，金融服务无处不在
随着移动支付的渗透，“一部手机走天下”成为每个人的日常。打车用滴滴、买菜用盒马、购物用京东……对大部分用户而言，“能用一个APP的绝对不用两个”。特别是疫情以来，更是加速了用户行为线上化转变，如直播带货、在线教育等火热，各类线上场景背后聚集了大量用户。作为用户购买行为的最后一环，金融早已融入衣食住行娱场景中。
在开放生态中，精准触达用户是第一步。特别是对普惠金融而言，长期以来长尾客群难以触达、获客成本高等难题待解。在场景金融中，金融服务已经完全嵌入到各类场景中，完全数字化、场景化，就像水、电一样，无处不在，随时随地为用户服务。
在分布式商业时代，各方以松散耦合的形式开展合作。金融服务要嵌套入场景中，满足用户全方位、实时服务的需求。
顺应这样的客户需求，今年以来360数科发力APS嵌入式金融平台，与电商、社交、影音娱乐、生活服务、出行、手机等各行业头部企业深入合作，如牵手滴滴出行、今日头条、微博、爱奇艺、蘑菇街等，将金融服务嵌入到合作场景中。
然而各类场景、APP成千上万，如何快捷地嵌入到众多场景中？
宋荣鑫给出的答案是“开放”、“简单”与“创造力”。
APS嵌入式金融平台通过开放API，将金融服务开放给场景方，就像打地基一样，作为场景方底层的金融服务；随后如同搭积木，场景方可以根据需求自由组装金融服务；在测试环节，该平台还创新了自动沙盒工具，在这个工具中能够快速跑通关键交易。这种松耦合的模式，使金融+场景的融合更为敏捷、高效。
这样，只需最快一周、一名开发人员即可完成对接、上线。不仅满足不同产业场景方的技术需求，而且拥有强大的实用性和扩展性，做到高效快速上线。据悉，目前还有几十家场景方等待接入该平台。
在APS嵌入式金融平台推出的半年时间内，360数科在场景方的成交金额达到150亿以上，授信量增速达到374%，获客成本降低70%。
03
风控“大脑”如何精准识人？
智能协同，让风控更便捷、更精准
风控“大脑”到底如何识人？先来看两个案例：用户一是“网贷重度依赖者”，85后无业游民，在12月24日凌晨2点申请360借条；用户二经营一家小奶茶店，在疫情期间受到影响关门了三个月，急需5万流动性资金周转。
最终360数科对第一个用户给与拒贷的判断，第二个用户则根据此前经营流水计算出了相应的额度和利率。那么问题来了，风控要如何不误伤任何一个好客户、不放过任何一个坏客户？
在开放生态中，做好普惠金融最终落点还在风控，这也是对任何一家金融科技公司技术实力综合考验。在分布式商业时代，这需要更为智能协同的风控模式——给每位客户精准的最优定价，同时降低了建模门槛。
如360数科的风控“大脑”Argus平台。
在大脑Argus平台中，数字资产就好像是大脑细胞，是整个平台运行的基础；AI技术则像是神经，指挥大脑所有活动。
其中，以AI为驱动的“AI融合中台”像是“大脑中的大脑”。在风控“大脑”Argus中有300多个系统，如图计算平台、机器学习、决策引擎等。一方面，通过深度学习、自我学习技术，结合专家经验判断，可以不断挖掘数字资产，另一方面，能够为前台应用提供实时风控决策服务，给每位客户量身定制风险流程和价格。
作为风控大脑的细胞，数据资产到底要怎么用？360数科系统架构总监黄建庭表示，360数科针对每个用户构建了关系图谱，利用“第四代的实时图计算引擎”， 深挖数据之间关系蕴藏的价值，每天实时提供1.2亿次计算。不仅能够精准、快速识别团案、多头借贷等反欺诈，而且保证了极致的用户体验。
进而，作为神经的AI，又是如何驱动风控大脑运作的？黄建庭表示，在AI决策平台中，首先构建了底层基础“统一特征平台”，可以理解为“用户特征池”，即每个用户的数据、特征等，目前该平台已经有超过20万的特征。“用户1在凌晨2点申请借款就是其中一个特征，是明显的高风险特征。”
其中，建模是AI决策能力的关键。然而，在实践中，建模不仅门槛高，而且懂AI的人才也很抢手。为了解决这些痛点，360数科自主研发了“ModelRobot”，这是一个可视化、开源的建模工具。建模人员只需要使用函数方式就能直接连接到大数据平台，随后读取数据，从训练模型、测试、上线，打造了整个风控建模的闭环。这就像解数学题一样，已经写好方程式，只需要套用公式就能得到答案。
为了给客户提供更精准的风险定价，黄建庭表示，每天会给每个客户的行为、交易变化等进行风险巡检。“如果安全，那么可以多给额度、降低定价，如果客户变差可以提升定价或者降额。”
