五大行全部签约互金巨头,强强联合有哪些深层次逻辑?
在当前的环境下,互金巨头与大行签约似乎成为了一种潮流,继6月下旬四大行与几大互联网巨头密集签约以来,8月22日,交行宣布与苏宁控股、苏宁金融签署战略合作协议,双方将在智慧金融、全融资业务、现金管理及账户服务、国际化和综合化合作等领域开展深入合作。至此,五大行全部签约完毕,几大互金巨头也相继签约完毕。
今天,就着巨头们签约完毕,不妨进行一次集中梳理。
一、业务层面的错位竞争、互补发展是前提条件
“错位竞争、互补发展”本来是监管机构对于民营银行的要求,希望民营银行采取差异化发展模式,不要走传统银行的老路。后来,在互联网金融的整治过程中,这句话也逐步成为对互联网金融的要求,要与传统金融差异化发展,不要老想着颠覆和竞争。
这种错位,主要在两个层面表现出来:一是客群层面,二是模式层面。
客群层面,传统金融机构擅长做大客户、做优质客户,互联网金融机构便不妨去做小微客户、做没那么优质的客户。
模式层面,传统金融机构做信贷业务有三宝——抵押、质押和担保,互联网金融机构则开辟出了大数据风控和场景金融的新模式。
在强监管环境下,以余额宝余额的一降再降为标志,以互金平台交易所合作产品的相继下架为标志,互金机构在客群层面越来越聚焦于普惠领域,错位竞争、互补发展的设想总算是落地了。
至此,虽然传统金融做不好小微业务,但互金机构也做不了大额业务。与此同时,传统金融还想做小微业务,互金机构也不愿放弃大额业务,对双方而言,似乎只有变成合作伙伴了。互金机构通过科技赋能传统金融,既解决传统金融做小的问题,也间接服务了大客户,拓展了自身的想象空间。
二、互金巨头的提前转型为合作埋下伏笔
最早看到这一点的还是互金巨头。早在2016年,几大互金巨头先后提出了金融科技企业的定位,后来几个P2P平台跟着凑热闹,被市场讥笑为“换个马甲继续折腾”。
其实,定位转变的背后有着深层的战略逻辑,既然做不了传统金融的挑战者,不妨去做个合作者。要做合作者,只能在技术层面发力,做连接器、做平台,尽量淡化业务色彩。只有这样,才能淡化竞争者色彩,毕竟,说到业务,传统金融也是要做普惠金融业务的。
经过近一年的努力,几大互金巨头成功树立了金融科技企业的市场形象,也通过诸如联合贷款、智能营销、支付合作等探索逐步加深了与传统金融机构的业务联系,双方在更深的层面取得了战略互信,为后来的签约埋下伏笔。
三、传统银行内在转型需求是合作的直接催化剂
其实,站在传统金融的角度,看着互金巨头在普惠金融领域如鱼得水,也是羡慕的,且心有不甘。早在2013年下半年,就开始了互联网转型之路,陆续尝试了直销银行部、银行系P2P、发布互联网金融品牌等策略,在支付、理财、消费金融等重点产品领域进行转型。只是,船大不好调头,转型效果并不理想。
直销银行部已经被市场论证为失败的尝试,作为机构内一个部门,没有独立的人事权、财务权,甚至没有产品研发创新权,重重束缚下,在激烈的市场竞争中败下阵来。银行系P2P也不必讲了,自从2015年下半年e租宝平台跑路开始,银行就彻底抛弃了发展P2P业务的战略。
整体的互联网金融转型呢?也并不太成功。
银行系互联网理财产品以货币基金类产品为主,但出于保护存款的角度,做不到真正的活期,所以,在余额宝、零钱宝等互金活期理财产品都是T+0时,银行系宝宝理财产品仍然是T+1,没了竞争力。
支付类产品则走过一段弯路,2016年年中之前一直都在探索NFC支付,因其对硬件要求较高在与扫码付的竞争中败下阵来。之后,线下扫码走出了政策“灰色地带”,银行和银联先后发布扫码付产品,却发现市场格局已经基本固化,无力回天。
消费金融类产品,商业银行也想走大数据风控的路子,借助大数据成功实现客户下沉。只是缺乏数据和场景,无法建立可用的大数据风控模式,最后便只好止步于代发工资客户,客户渗透率远低于互金巨头。
既然自行探索并不容易,开放合作也许才是主旋律。
四、签署协议,好戏只是刚刚开始
于是乎,无论对互金巨头,还是对商业银行,拥抱对方、积极合作无疑是一个正确的战略,互相之间签署战略合作协议也在情理之中。只是,签署协议只是合作的开端,真正实现合作共赢需要双方实打实地付出和努力。
在苏宁金融与交行的合作案例中,双方打算设立“交行-苏宁智慧金融研究院”,重点开展云计算、数据处理技术、人工智能、VR/AR等前沿基础性科技以及智能商务、智能交互等跨界合作研究,加速金融科技与金融业务的全面深度融合。遍观其他几家的合作,也都会在金融科技上重点着墨。
显然,大家都把金融科技作为重要的切入点,毕竟金融科技对金融业务的改造和影响是大势所趋。不妨举几个具体的例子:
云计算因其成本节约、可动态扩展、交付效率高等优点,开始被金融机构接受,部分外围应用服务已经初步实现云端化;
区块链技术在支付清算、资产交易、供应链金融等领域有望给传统业务模式带来颠覆性影响,目前各类实验性应用层出不穷;
物联网技术在提升金融机构风险识别和控制能力,推动金融产品和服务创新上也有巨大的想象空间,在供应链金融、大宗商品融资、保险标的管理、融资租赁设备管理等方面已经出现了不少成熟的探索和应用;
机器学习、自然语言处理、知识图谱等人工智能技术在金融量化交易中有了很多应用,生物特征识别在金融领域也有着广泛的应用。
展望前景,无论中间遇到何种挫折,互金巨头与大行的合作必将加快金融业务科技化的进程,好戏才刚刚开始!
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