飄天文學 > 決勝新金融時代 >第二百一十一章 B端業務
    “張總,螞蟥金服剛剛宣佈,控股了國泰產險公司。”

    蘭瀾走進張益達辦公室,直接就來了這麼一句。

    “哦,花了多少錢?他們的腳步倒是挺快的。”

    張益達躺在沙發上,揮揮手示意蘭瀾坐下說話。

    蘭瀾坐下後,開始說道:“一共花了10億元人民幣,拿下了國泰財產保險公司51%股份。”

    “他們那麼牛的,怎麼不去入股一下人保,太保,新華,還有國壽啊?

    一家小保險公司,沒什麼可大驚小怪的。”

    一聽張益達這話,這漫不經心的態度讓蘭瀾着急了,她又說:

    “張總,這是保險公司,可以設計和銷售產品的。

    跟咱們擁有的保險代理和保險經紀牌照都不一樣。”

    “我知道,說說你的想法吧。你覺得我們目前有沒有必要也入股一家保險公司?”

    對於保險牌照,張益達也是覬覦很久了。

    早前搭建保險超市,承擔各大保險公司的產品分銷,銳向就收購了一家保險代理公司。

    再之後,推出了點點互助,涉足了大病衆籌領域,銳向又收購了一張保險經紀牌照,拿到了多類保險產品的銷售權。

    但保險代理和保險經紀牌照就相當於是保險中介,用一句話來形容就是:

    “我們不生產水,只是大自然的搬運工。”

    保險牌照就可以生產水了,是保險市場上的承保人,要負責設計保險產品,出具保險單,收取保險費,承擔保險賠償責任。

    幹這麼多活,利潤當然也是最大的。

    “當然有必要了。螞蟥金服也有保險代理和經紀公司,但是他們還不是又控股了國泰產險。

    我查了一下,A股有37家上市公司都在排隊申請發起設立保險公司。

    保監會那邊排隊的更多,有200多家企業在排隊等審批。

    但保監會近兩年對保險牌照的審批很謹慎,去年通過審批設立的險企還不足20家。

    我們入股一家保險公司,不僅可以涉足保險產業鏈上游,還可以把這次入股當作一筆長遠的投資。

    我們國家的金融牌照一直都是稀缺資源,有價無市。

    要是人家問我:這些年來,有哪個東西跟得上房價的漲幅?

    我會告訴他:金融牌照!”

    張益達連連點頭,蘭瀾說得很有道理。不管是出於戰略目的,還是資產增值,銳向都應該去入股一家保險公司。

    “這樣,你去聯繫一下近期獲批組建的保險公司,跟他們創始股東商量一下,看能不能讓銳向插個隊。”

    張益達也打起了那些成功獲批,還沒正式開業的保險公司的主意。

    找他們插隊入股,要不了多久就可以正式營業了,省掉了很多排隊拿牌照的時間。

    “好,我去聯繫一下吧!銳向作爲互金領域唯二的超級獨角獸,我相信會有企業歡迎我們入股的。”

    蘭瀾一臉微信的說道,在她看來:銳向有互聯網金融產業優勢,有銳向入股,絕對可以帶其他股東賺錢。

    目光長遠的人,應該都是能看到這一點的。

    ……

    “幾位領導,零售業務的趨勢已經勢不可擋了。

    擁抱互聯網金融,就是擁抱明天。

    四大行作爲我們國家規模最大的四家銀行,率先進行技術升級,也可以取得先發優勢……”

    張益達在銳向會議室內,給中農工建四大行領導及其隨從工作人員,熱情的介紹起了天策科技的一系列ToB服務。

    “張總,我聽外界傳聞,“銳向超級大腦”擁有非常頂尖的風控技術,可以做到3秒內風控審覈,這是真的嗎?”

    農行某領導問道。

    “是真的,領導你請看。”張益達操控手中的控制器,把會議室的巨大LED屏幕點亮了。

    一副巨大的中國電子地圖出現在了長寬5米x3米的LED屏幕上。

    電子屏幕上有很多數據跳動,顯示的都是“今日授信額度”,“今日授信人數”,“今日已放款額度”,“今日已借款人數”……等數據。

    另外,地圖顏色深淺不一,體現的是各省份的放款總金額差異。

    張益達又接着介紹道:“銳向超級大腦,依託整個集團4億用戶數據,以及“綠豆大數據信用分”;

    再結合雲計算、AI等前沿科技,最快可以3秒鐘完成幾千個維度的數據比對和反欺詐風控審覈。”

    幾個銀行領導目不轉睛的盯着大屏幕,就看着上面的數據飛速跳轉。

    一位中行的領導用手指數了數,忍不住問道:“今天就放款5322.63萬了啊?放款人數是23141人?人均借款2000多?”

    張益達點點頭,說:“是的,你所看到的一切都是真實數據。

    用唄和貸唄目前一共有超過200萬名的授信用戶,總授信額度超過了100億元。

    目前我們每個月的放款額超過20億元,預計15年度總放款量將超過200億元。

    相較於年初,我們的業務增速達到了100%以上。

    雖然業務增速提升了,但我們的風控質量並沒有下降,壞賬率一直維持在0.8%以內。”

    “張總,這所有的流程都是在線上完成的?線下沒有一個工作人員?”

    建行的領導年紀有些大了,感覺這套系統太神奇了,十分好奇的問道。

    “是的,全部流程都在線上完成。用戶是我們在內部系統按風險係數篩選過後,依次逐批的開放授信額度。

    用戶獲得了授信額度,通過手機APP直接就能把借款取出來了。”

    張益達不耐其煩的給各位領導講解起了很多工作原理。

    “我們如果採購這一整套解決方案,該如何落地?”

    工行領導的這一句問到了點子上,其他三大行領導也把目光投向張益達,看他如何回答。

    “這個很簡單嘛!

    四大銀行引入我們這一整套解決方案,將可以對你們銀行體系的全部用戶進行信用評估和分級。

    再按照不同的信用評級,給予用戶不同的授信額度和風險定價。

    信用好的,額度給高點,利息給低一點;

    信用差一點的,額度就給低一點,利息給高一點。後期再根據用戶的履約情況進行二次信用評估和額度授予、利息調整。”

    “光這一點的話。我們的信用卡評分模型也可以做到啊!”


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