文 \ 由曦、央行观察专栏作家
金融业务的核心是跨时间、跨空间的价值交换，而达成价值交换的前提是信用，从这个角度看，金融的“元起点”就是建立起交易双方的相互信任，确保价值交换的风险可控，并据此作出适当的交易安排。
因此，建构信任、甄别风险，是一切金融活动的起点。了解你的客户，既是老生常谈，也是这个行业金融未来竞争的核心能力，此前很多年，由于缺少成本可控的风控手段，金融行业有其固定范围的客户群体，业务的边界很难延伸到普通个人客户和小微企业客户。
但是事情在近几年出现了转机。一次，我在和中欧商学院的王君教授谈及普惠金融在中国的发展时，王君教授直言，他没有想到，技术的进步使得中国在普惠金融领域经历了一个跳跃式的非连续发展，金融服务覆盖面一下子扩展到了所有人。
的确，进入移动互联网时代之后，普通人的的行为数据开始在线，这种大量在线的行为数据是深度学习算法天然的学习对象，算法能够在海量的数据中找到规律，获取知识，为人们提供更深刻的商业洞察，也给商业机构更好的了解客户提供了契机。
但这并不意味着金融机构能天然的扩大自己的客户群，由于金融机构所能够提供的多为低频服务，沉淀的用户数据虽然非常准确可靠，但数据所包含的客户信息量和维度不够，很难完整反映客户的整体情况，只有通过与其他拥有大量客户的公司进行合作，才能满足进一步了解客户的需要。而市场上的主要互联网公司和一些数据公司就存有大量的客户行为数据，可以协商开展数据合作。现在市面上有两种类型的公司，一种是主要是做数据存储的，另外一种是基于数据做应用和分析的，当然，很多互联网巨头是两种角色兼而有之的，这些公司都可以成为金融机构合作的对象。
几天前，我和一位在银行工作的朋友朋友聊天，当问及银行是否愿意和互联网公司合作时，她的答案很肯定，银行人希望能够借助互联网场景的可信数据，来对用户进行风险的识别和判断，并进而给出可授信的额度。
所幸的是，今年以来，一些致力于此金融创新已经冒出头来，这与金融业发展格局以及数字生态的大背景不无关系。
比如，最近一个叫做飞猫（FinMall）的平台横空出世，它面向互联网金融创新业务的能力连接、数据连接、价值连接、资产连接，致力于把金融机构的服务能力和互联网生活场景连接起来。目前，入驻Finmall平台的主要机构包括金融场景和流量提供方蚂蚁金服、百合金服，大数据和风控机构，友盟+和嘉银金科，还有产融结合的典范，唯你网和郎新云商，以及阿里金融云、易诚互动、尚芸飞流等为Finmall平台提供建设和整体运营的支持机构，网商银行、新网银行等也成为最初的入驻金融机构。事实上，接入的物种越多，平台就越有可能给各个参与方带来化学反应。
再比如，最近智能信贷技术服务公司读秒就与新网银行与华瑞银行达成了战略合作，读秒通过其场景入口获取客户，用大数据风控技术，联合新网银行对用户进风控考察，最后的借款协议由用户与新网银行直接签订。所有的这些步骤，从获客到风控到签约，都是在线秒级完成。
值得注意的是，读秒与合作银行采用的是助贷的合作模式，所谓“助贷模式”，是指银行凭借读秒的“帮助”，直接向客户放贷，与一般银行同互金公司通过表外理财进行的资金合作相比，“助贷模式”对于技术能力和风控要求更高。
这就形成了一个协同的关系，读秒帮助新网银行“搜集信息”，做放贷的参谋，银行有了这个高参以后，将结合自身已有的数据，更好的识别贷款客户的信用风险，金融科技公司与金融机构将形成一个相互连接、协同共生的良好生态。这样的合作将在征信、获客和资金三个层面上展开。
甚至，读秒本身也是数字化的生态下连接的产物，与依托于场景的风控引擎不同的是，读秒不依赖于特定的场景和体系，面对整个市场互联网端的全类用户提供智能信贷技术服务。在实际操作中，读秒将不同场景的交易历史、用户习惯、消费场景、外部征信等数据进行甄别和解码，借助生态矩阵及数据化授信等技术，将此前相对独立的金融模块进行解构与重组，以完成信贷各环节的决策。
其实，无论飞猫，还是读秒，都是数字时代的产物，他们所要做的，都是基于对数据的分析，从中找到规律、获取知识，向用户提供更加优质的服务，继而再获取更丰富的数据，提升自己的服务能力，在数据共创方面，他们都与金融机构有广泛的合作前景。
这两个例子也都让我想起了量子力学中的一个概念“量子逾渗”，指的是在复杂系统中随着某种形式的密度达到某一程度，系统内出现某种长程关联，系统的性质发生突变的现象。这种量子逾渗现象成为描述很多自然现象的一个常见模型，用于阐明相变和临界现象等物理概念。
同样的，在数字金融生态中，当银行和金融科技公司的连接达到一定密度后，也将有望产生进一步的化学反应。因此，如果银行想发生这样的变化，不妨先找到这样一个协同进化的伙伴！
