在互联网和信息技术的推动下，金融业也在发生着深刻的变化，移动化、云计算、大数据等大趋势都在引发金融业的“基因突变”。在这个创新加速的背景下，新金融概念应运而生，它代表着新技术引发的金融领域的新产品和新的运营模式。金融科技、比特币、区块链、P2P、互联网金融、智能投顾等名词作为新金融概念下的产物，一直引发这人们的关注。

　　为了研究这一轮新金融上市公司整体情况，我们以2015年至今为时间跨度，以金融科技公司、P2P、智能投顾、互联网金融、消费金融等概念为关键词，收集了共计17家上市或拟上市公司。从业务模式、获客方式、风控模式和资金来源共四个角度，可以简略看出这一轮新金融上市公司的大致情况。

　　（一） 业务模式：周边服务兴起，多家公司探索企业端

　　这一轮新金融上市公司以放贷模式作为划分，有助贷模式、自主放贷模式、信息撮合模式和周边服务四大类。助贷模式主要指与持牌金融机构合作，最终通过持牌金融机构来发放贷款，这类公司有维信金科、趣店、灿谷、泛华金融和品钛。自主放贷模式公司有51信用卡、拍拍贷、和信贷、宜人贷、乐信、爱鸿森、点牛金融、微贷网、信而富，这些公司只要通过P2P方式或者自设小贷公司、租赁公司的模式来发放贷款。简普科技则采用的信息撮合的纯平台模式，简普科技本身不提供贷款产品或理财产品，而是用户提供金融产品搜索和推荐服务。

　　除了主流的融资、贷款业务领域，一些周边服务领域也开始兴起，例如这一轮新金融上市公司中的第三方支付汇付天下和互联网保险公司众安在线。汇付天下主要提供面向小微企业和垂直行业企业（比如互联网金融行业、在线旅游平台、跨境电商等新兴行业及金融、教育、物流及医美等传统行业）的支付服务；众安在线则通过将产品嵌入生态系统合作伙伴的平台（例如阿里巴巴、蘑菇街、携程、滴滴出行、小米等），提供生活消费、消费金融、健康、车险及航旅生态五大领域的保险产品。

　　还可以发现的是，许多公司开始了企业端探索，从资金、流量、技术等不同角度作为切入口，专注为企业提供金融服务。例如品钛则主要从技术角度切入，通过开放的技术平台连接商业机构和金融机构两端，提供五类解决方案：场景消费分期解决方案、个人信贷解决方案、企业信贷解决方案、财富管理解决方案、保险解决方案。灿谷则从流量作为切入口，作为平台连接金融机构、购车者及经销商，除了给个人提供融资方案外，还为金融机构提供信贷获取、信用评估、信贷管理和不良资产管理服务，为汽车购买者提供贷款和融资租赁方案，为经销商提供供应链融资便利化服务等。

　　（二） 获客方式：不断发展线上获客渠道

　　从获客方式来看，大多数公司主要依靠线上获客，通过APP、网站或者第三方平台的转介，例如51信用卡、维信金科、简谱科技、趣店、信而富、乐信等。主要也分为两种方式，一种是通过在自己优质服务积累大量客户资源，加强用户粘性，并通过好的口碑推荐获取客户，例如51信用卡主要通过信用卡管理APP积累了大量的客户资源；拍拍贷用户粘性较高，复贷率达到了67.3％。另一种是加强第三方平台营销，通过知名第三方平台渠道导流，例如较为典型的趣店，其客户则主要来自与支付宝流量。

　　一些有集团全国网络优势的公司也会利用网点进行线下获客，但是线下获客相对成本较高，例如2015宜人贷线下获客成本为4318元每人（2015年线上获客成本为863元每人），所以近几年宜人贷获客渠道主要迁移到了线上，2015年宜人贷有49.5％的客户来自宜信推荐，2017年这一比例降到了27.1％。

　　除此之外，爱鸿森、点牛金融、泛华等主要通过线下模式，这也与他们的业务模式有关。他们业务主要是抵押贷款，一般是通过传统金融机构转介或者与其他第三方机构合作，例如泛华主要通过线下的销售人员与多种合作伙伴合作获取新客户，比如通过包括房产中介在内的三方机构锁定客户目标，或者通过商业银行获得优质客户推荐。爱鸿森则主要通过金融机构推荐获取客户，例如银行、小贷公司、担保公司等的推荐，担保公司将借款者推荐给爱鸿森，从而他们可以作为担保机构在交易中获取服务费，公司不需要向推荐机构付推荐费。不过通过招股说明书也可以发现，他们中的绝大多数都在不断探索线上获客渠道，例如爱鸿森则在招股说明书中表示，其目前不断探索通过线上营销获取潜在客户资源。

　　（三） 资金来源：加大机构投资者的引入

　　从资金来源来看，机构投资者占比不断提升。机构投资者相比个人投资者更理性、资金更稳定，从时间上也可以看出，2015-2017年上市大多数公司则主要以P2P模式，资金来源主要以个人投资者为主，例如宜人贷、信而富、和信贷、拍拍贷等，但是到了2018年，许多上市的公司资金来源都以机构投资者为主，例如维信金科、灿谷、泛华金融、品钛等。同时，51信用卡、宜人贷等以一个人投资者为主的公司也都在招股说明书中提出要不断拓宽资金渠道，加强机构投资者的引入。51信用卡2015、2016和2017年机构投资者占比分别为1.5％、14.7％和23％，宜人贷近几年不断探索开拓机构投资者市场，例如2015年11日与信托建立合作关系，2016年发行2.5亿人民币ABS，2018年获得高盛出资4.23亿。

　　（四） 风控：数据来源多元化，风控人工智能化

　　从风控模式来看，这一轮的新金融上市公司中许多都在风控上加大投入力度，试图通过先进的风控技术和其他企业拉开距离。可以发现，除了少数公司例如泛华、爱鸿森等涉及抵押物的业务主要通过线下风控外，大多数公司都通过大数据、机器学习及人工智能技术，在线上进行信用评估与决策，这些公司主要通过两方面来加强风控能力。

　　第一，拓展数据来源，构建专有的大数据库，获取数据优势。大多数公司都具有内外部多个数据来源，一般包括自身专有数据、政府官方数据以及第三方信用数据，不断通过各种渠道获取数据构建自己专有的大数据库，例如品钛开发特有的大数据库Data Lake，数据库包含10000个变量，还从50多个内部和外部数据源中采集，汇总，处理和分析大量结构化和非结构化数据，包括信用评估机构，支付公司，电子商务平台和移动运营商。

　　第二，开发综合风控系统，进行精准信用评估及智能化信贷决策。许多公司开发了自己的风控系统，加强机器学习及人工智能的技术投入，可以进行从用户筛选到信用评估再到信贷决策的全流程风险管理功能，不仅可以减少信用团队的人力成本，还可以做到更精准的信用评估及决策。例如维信金科自主研发的蜂鸟系统，包含四大功能：身份核实、欺诈检测和预防、负债收入比评估、以及风险量化；乐信则应用大数据及人工智能技术，开发自动化的动态信用评估引擎——鹰眼，利用5,000个潜在的数据变量开发了1,000多个决策规则，可以生成综合信用评估和信贷决策。51信用卡则自主开发了一套Icredit综合系统来进行风险管理，包含反欺诈、信用评估、风险测算以及风险定价，数据库包含约10000个潜在数据变量，应用机器学习技术（包括随机森林、GBDT、深度学习等）对借款人进行风险评估。 （作者：云南信托研究发展部总经理王和俊、研究员郭凯迪 ）