今天跟大夥兒聊聊互聯網悄悄發生的一個模式轉變。
先說最近“喜提”的，有好幾家兒。瑞幸“喜提”2億美元融資，小米“喜提”全港股的股民，華帝“喜提”世界盃冠軍。這幾位都是大張旗鼓的，還有一位比較低調：京東金融“喜提”130億融資。
低調歸低調，含金量卻是最高的。這個含金量，從表面上看錶現在融資的金額上，比瑞幸高了數量級，估值也高了數量級。但實際上，在我看來，它更大的含金量實際上在於其發展模式當中蘊含的“乘數效應”。
先說模式
隨著互聯網與傳統行業的持續結合，C端的含金量在不斷的下降。瑞幸燒掉10億之後，能否換來一個可持續的咖啡市場，我不敢看好；而另一個著名的案例就是共享單車，融資無數輪之後，已經落得一地雞毛。小米上市之前，上市之後，估值也好，市值也好，究竟該值多少？不僅是眾說紛紜，關鍵是質疑之聲不絕於耳。為什麼呢？因為即使他建立了一個看似龐大的生態，也終究是一個在C端尋求效益的模式。在2014年第5輪融資的時候，小米的估值據稱已經達到了450億美元，4年過去了，IPO上市了，市值幾乎沒有上升。我們至少能夠得出結論，就是小米在C端的發展已經碰到了價值天花板，也說明了包括共享單車、滴滴、美團等等諸多企業在內的C端燒錢換估值模式的窮途末路。
單純以C端為價值來源的金融科技企業也很難再有所建樹和突破，經濟觀察報報道，之前已經上市的多家中國金融科技概念股在美國遭到冷遇，包括NYSE:QD、NYSE:HX、NYSE:PPDF和NYSE:JT等等。在這樣的背景下，如果京東金融繼續在C端金融上建築其核心價值，相信是不會被資本市場看好的。日前之所以能夠“喜提”高額融資，完全是因為它從C端金融脫離出來的蛻變結果。
很多人可能會納悶兒，B端在多年前不是沒有重視過，那時候電子商務的典型模式之一就是B2B，後來不是沒落了嗎？沒錯，但那時候沒有大數據，沒有人工智能，或者說這兩者都還沒有成熟。所以那個時候的B端沒有現在的價值。就好像早年的錢莊，只做儲蓄和轉賬，沒有發明出貸款產品，貨幣也缺乏充分的流動性，所以就不具備產生乘數效應的土壤。
回頭來說說什麼是“乘數效應”
搞金融的都瞭解乘數效應，而諸多的乘數效應當中，最常用的是貨幣乘數。通俗一點來講，10塊錢印出來，發給你，然後你存入銀行不動，這10塊錢就是10塊錢。你存進銀行之後，銀行留1塊錢準備金，把9塊錢貸出去，就變成了19塊。貸出去的9塊錢流轉一遍之後再存入銀行，留1塊錢準備金之後，再貸8塊錢出去，10塊錢就變成了27塊……流轉次數越多，流轉速度越快，準備金留存比例越小，乘數效應產生的貨幣就越多。10塊錢甚至到最後會變成100塊錢，也許更多。
那麼，京東金融究竟激發出來怎樣的乘數效應呢？
首先，他們把自己的新模式叫做“B2B2C”，就是“為金融機構提供企業級服務，助力金融機構降低成本、提高效率、增加收入，實現戰略升級”。媒體稱這種模式“不以擴張資產負債表為盈利模式，而是專注於場景、獲客、運營、風控、交易和系統服務等，賺技術服務的錢”，通過將自身利益與客戶利益綁定，成為客戶的利潤中心，而不再是成本中心。
這個模式不是憑空而來的，照媒體的說法，他們一開始從京東拆分出來，“其實也是希望依託京東龐大的用戶群體做B2C業務”，但是很快就發現，“中國不缺科技能力很強的金融機構，而是缺少能夠服務金融機構的科技公司”。所以必須要升級，“把自己的技術能力輸出給金融機構”，升級的結果就是B2B2C，“通過服務B端金融機構，最終達到提升金融機構C端用戶客戶體驗的目標”。
在我看來，這個方向是很有潛力的，但他們自己還沒說透。
實際上，既然已經做到了“先用大數據和人工智能技術去解決金融的問題，然後帶著場景和客戶，把這些創新金融業務再還給金融機構”，我們就來考察一下這個過程。如果把大數據比喻成貨幣，那麼產生大數據的用戶就是原始發行者；通過人工智能技術對其進行管理和向B端輸出的過程，就類似於貨幣的貸出和管理；B端企業再到C端應用，就是貸出之後的貨幣流轉；C端在應用過程中會產生更多的大數據，回到B端。大數據從B到B、到C、回到B的流程週而復始，一個非常類似於貨幣乘數效應的演化發酵過程誕生了。在我看來，這就是京東金融發現的新模式，也是投資機構看到並且看好的未來價值。
京東金融與B端的合作到了什麼程度呢？從它與中國銀聯兩家在2月份聯合發佈的《2017消費升級大數據報告》我們不難看出，這個報告融合了“雙方數據的交叉分析，跟蹤三年消費軌跡，圍繞人群結構變化、地區結構差異、消費能力和品質提升、信用消費轉變共五個維度，分析中國將來消費升級的發展趨勢”。看起來這像是一個工程浩大、難以實現的項目，但實際上在大數據和人工智能的基石上，卻只是一個高效精準和非常現實的分析項目，而且“不涉及個人數據隱私”。銀行不缺用戶，而且銀行的用戶都是實打實的實名用戶、剛需用戶。正因為如此，銀行要在用戶當中尋找價值，他們缺的是活性。而京東金融，幫助他們創造活性。京東金融在大數據、人工智能和算法領域的領先業務能力，決定了他們在服務於金融機構方面天然的競爭力。
以“雅典娜計劃”為細節例子。在這個計劃當中，京東金融本著開放共贏的心態向銀行輸出系統架構和算法，充分利用了京東金融自身多年在消費金融管理當中積累的用戶洞察、精準營銷、大數據及人工智能等各方面的能力，從技術、運營、風控等多個角度幫助銀行提升業務效率，幫助傳統金融機構全面實現了信用卡領域的無界營銷。媒體報道了某中小銀行在雅典娜計劃當中的成績，3個月內在某三級城市“完成了新增信用卡10萬張，活卡近7萬張，且單卡獲客成本由300元降至180元。”
面向新零售信貸的“北斗七星”，面向新營銷的雲產品“京東來客”，面向企業級數據服務的“京東稻田”……他們還有很多面向B端的產品和細分領域的發展計劃，都在悄悄地滋養著大數據的乘數效應。
摩根大通的預測報告顯示，如果保持增長速度，到了2020年，中國金融科技市場的整體收入將達到4600億美元，“技術正在讓市場潛力變為現實”。摩根大通還認為，金融科技企業與金融機構之間不是一場零和遊戲。“金融機構擁有穩健的資產負債表和豐富的金融產品知識，而金融科技企業往往擁有卓越的技術、數據挖掘能力和用戶流量。雙方合作實為明智之舉。”
很多人都說大數據是“新時代的經濟石油”，並且想盡一切辦法去壟斷它。這實際上還是在用舊時代的資源有限論在看待世界。在我看來，其實大數據更像是新時代的貨幣，通過充分的開放大數據，來解放大數據，它將產生無窮無盡的乘數效益！
不是自媒體，只是評論人。不跑會、不採訪，不做觀點的搬運工。
環球時報 特約評論員
中國科學報 金融和科技專欄作者
2011中國十大互聯網分析師
2013百強自媒體
2017十大影響力自媒體
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