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证券时报记者 刘筱攸 胡飞军
中小银行因地域展业限制、科技基础薄弱而存在的短板，正在被聪明的商业公司做成一桩桩来钱快的生意。
主要围绕“获客”和“风控”两个环节，电商系金融公司、传统金融机构旗下创新公司、网络借贷中介、网络小贷公司……越来越多商业基因与禀赋截然不同的主体，开始转型金融科技服务商——中国133家城商行、900多家农商行（含农合行）、2600多家农信社和村镇行，以及20家已开业的消费金融公司，都是他们正待切分的“大蛋糕”。
综合性背景：
全牌照VS大流量
今年以来，“输出”和“赋能”变成了互联网领域的高频词汇，越来越多金融科技公司试图对外输出基于自身庞大沉淀数据（用户账户数据、交易数据和行为数据等）形成的、并在生产和交易环境中经过校验的系统模型。
证券时报记者经多方采访了解到，这些模型目前最重要的客户群体是银行，尤其是受困于区域经营限制的中小银行；其次是券商和基金；而模型最广泛的商用场景，是营销获客和风控环节。
“现在很多银行都意识到了大零售转型的重要性，这给拥有广大C端数据的服务商带来机遇。我们并不提供核心银行系统，与基础金融服务商的定位不同。我们主要提供与客户体验、产品相关的系统，包括智能引擎、风控、贷后、催收等。总之，是为了让银行提升获客和展业效率。”平安金融壹账通董事长兼CEO叶望春对记者说。
叶望春表示， 零售业务是很多中小银行的短板业务，“大零售”板块中很多业务中小银行之前没做过。“ 我们跟他们是"业务分润"模式，他们前期租用我们系统和模型，初期费用会很低、甚至是零付款；一旦他们的业务做起来了，再按服务效果付费。”
据透露，壹账通目前瞄准100亿以上资产规模的中小银行，主要是农商行及部分民营银行，目前已有900多家客户。该公司最新推出的Gamma人工智能营销解决方案，一上线即与乐山银行、嘉兴银行、梅州客商银行、南洋商业银行等10余家银行签署协议。
跟壹账通一样主攻科技系统输出的公司很多，但大多数并不是从一开始就将自身定位于服务商，而是从自营金融公司转型而来。一个典型的例子就是今年来反复在强调“不做金融，只做科技”的京东金融。
估值已达1300余亿元的京东金融，其在成立之初定位于“自营金融”业态。“我们一开始是为商城用户提供符合需求的金融服务产品，即B2C模式。当积累了足够多的用户和数据后，我们意识到我们的技术能力是可以延伸到B端的，所以开始转型技术服务商。”京东金融副总裁、董事会秘书、战略投资部总经理马骥对记者说。
另有第三方咨询公司人士告诉记者，京东的转型也与金融牌照的管制直接相关，强监管下互联网企业放大自身数据优势最好的办法，就是只做技术输出方。马骥告诉记者，银行的风控系统、数据营销和客户运营，是京东金融技术在银行业具体应用的三大场景。
“大型银行和中小型银行的金融诉求是不一样的。大型银行更多是借助京东金融的数字化和场景化金融的业务能力，与客户建立深度连接，增强用户活跃度；而中小型银行更看重我们的导流能力以及对客户的运营能力。”马骥说。
一名股份行零售业务高管补充称，“更多的是强化客户关系。他们有6个亿的商城弱关系客户，我们通过合作，就可以提炼出其中2个亿理财强关系客户。这个转化率在以前传统金融机构的运作里，是不可想象的。对于我们双方来说，合作可以提升客单价，并且提升交易频次。”
细分领域尖兵：
与贷款业务强相关
除了背靠综合性金融集团金融牌照优势、大型互联网电商流量优势的壹账通和京东金融，众多深耕细分领域（包括小贷、网贷、消费金融、智能投顾等）的金融科技企业，也开始依托各自在垂直领域积累的数据优势，对外输出模型。互联网小贷第一梯队飞贷、中国首个纯中介式P2P拍拍贷、国内首个第三方智能投顾系统公司品钛，在展业数年之久后，从去年开始面向中小银行及其旗下消费金融公司，正式推出信贷决策和风控解决方案。
值得注意的是，这些细分领域的金融服务商，本身主营业务都与贷款业务强相关。
“我们有7000万用户，76亿的关联数据、71万样板，这些数据对于很多场景，尤其是反欺诈环节，很有价值。我们现在的反欺诈系统升级后，效能提高了70%，我们就在对外输出。”拍拍贷首席风险官兼首席数据官、智慧金融研究院院长顾鸣告诉记者。但他坦言，目前采用其整套智能客服、智能风控系统的银行机构还并不多，最主要的客户是消费金融公司。
此外，顾鸣透露，除了精准获客、智能反欺诈、全自动化审核这一全套贷前系统，拍拍贷已开始对外输出贷后催收解决方案。“目前我们平台上逾期10天以内的贷后案件都可以交由机器人来催收，大幅提升效率。机器人已催回的金额有数亿元，对逾期3天内的客户催收，回款率可达到人工的90%以上。”他还告诉记者，目前在智能催收方面与其合作的传统银行已有3家。
而主创始人出自建行、较早获批网络小贷牌照、又较早从现金贷业务激流勇退启动转型的飞贷，一开始就是信贷强关联业态。从某种意义上来说，他们对外输出自设系统更加水到渠成。
“我们最具代表性的优势，是在风控体系里探索出的个人信用评分模型。”中兴飞贷金融科技公司联合创始人兼首席战略官孟庆丰告诉记者，飞贷的个人信用评分卡分为大数据和金融信用两个数据篮子：前者由多头借贷、社交网络联系、电商消费行为、银行卡交易信息、手机通讯行为构成；后者由公民基本信息、公共记录数据、征信报告查询、个人贷款明细、房贷明细、信用卡明细构成。
当前，银行信贷全流程的风险管理与营销获客，各个环节都已经被不同背景的金融科技新兵牢牢盯紧了。
