编者按：本文为专栏作者南七道授权创业邦发表，版权归原作者所有。
近年来，金融科技吸引了投资者最炽热的目光，A股有市值千亿元的恒生电子，为长期投资者带来了高达百倍的回报。港股主板上市的索信达，也在短短一年内为投资人带来了近4倍的回报。
投资者对赛道的一致看好，背后往往蕴藏了新趋势的巨大势能。数以万计的热钱涌入，指向一个从未解释清楚的问题，金融科技的未来，会去向何方？
从项目制到产品化的探索
早在2018年，就有机构统计，中国金融科技市场规模300亿元，潜在市场规模高达1100亿元，同年毕马威预测的中国金融科技相关市场规模为12万亿。金融科技是一个存在无限可能的市场。
金融科技发展的背后，是科技行业的改革浪潮，科技公司发展经过了三代浪潮。第一代代表企业是硬件销售思维的IBM，第二代代表企业是软件销售思维的数据库龙头Oracle，第三代代表企业是服务销售思维（即后来所说的SaaS）的先驱者Salesforce。
沿着同样的轨迹，金融科技巨头的成长路径也逐渐清晰。
毋庸置疑的是，中国金融业的科技化起点更高。得益于海外金融业电子化的探索和国内基础设施的完善，中国证券交易所跳过了艰难的纸质阶段，上交所、深交所成立之初就直接采用电子化交易系统。中国银行业也在改革开放以后，自主研发了联行业务处理系统，逐步进入信息化和数字化阶段。
但即使拥有了高起点，国内金融业仍然要面临重重问题。
以证券市场为例，股票市场牛熊轮转，交易量峰值被不断推高，哪怕1毫秒的交易时延都可能对投资者造成巨大损失，这对证券公司、基金公司、交易所的系统承受能力提出了更高的要求。
中国证券业对外不断接受着市场峰值考验，对内也有业务创新和政策适应的需要。押注证券相关产业软件投入的增长风口，恒生电子围绕“交易管理”，打造出面向证券业、基金业的后台交易、结算、投资等核心系统，让交易更加高效、精准地进行。
2006年，恒生电子首次引入内存数据库作为证券交易系统的缓存，帮助券商和交易所应对更大的市场容量。2012年，恒生电子打造证券极速交易系统，使业务处理时间被缩短到50微秒，后来逐步缩短至10微秒以内。
恒生电子对产品的不断探索，也甩开了与竞争对手的差距。如今，恒生电子占据了一半以上的证券集中交易系统市场，在基金、保险、信托、交易所等市场也有极具优势的市场占有率，是国内金融科技市场的绝对龙头。
再以银行业为例，银行处在利率整体下行大趋势中，息差业务利润不断被压缩，银行不得不提升其他增值业务的服务能力。银行业拥有海量用户，但很多客户都属于沉睡客户，碎片化的数据无法支持营销决策，使得银行的营销推广基本靠“试”和“猜”。
银行营销的低效，同样激发了索信达等聚焦解决银行领域痛点的企业。自2004年成立以来，索信达已服务超过70%的头部银行客户，经历了海量数据洗礼后，索信达摸索出一套用户的“脸谱”。
经过索信达对用户“脸谱”化的分析，同样是三十岁出头的客户，TA拥有多重身份。TA可能是职场精英、企业高管或小微客户。职场精英最大的痛点是资金闲置，有更多投资需求。企业高管则更多关注企业结算和工资管理，有更多融资需求。而小微客户更关注确保进货的现金流，只能接受流动性更高的理财产品。根据三种不同需求，叠加用户过往的行为数据，索信达帮助银行实现精准营销，为用户匹配最适合的服务，显著提升转化率。
索信达将过往数据经验凝聚成了整合智能营销平台灵犀，灵犀一面连接了近百个用户画像体系，把不同客群的细微差异“脸谱化”，并且打通银行方内部数据孤岛，各部门在灵犀帮助下“协同作战”，真正精准触达客户，提升成交率。在灵犀的算法体系中，客群与渠道的无数种组合被分割为四大类营销，在不同场景下有的放矢。
从定制化到产品化的发展，如同恒生电子改变了券商业，索信达等企业也改变了银行业。在科技发展浪潮中，这些企业不约而同地选择了市场前景最为广阔的金融，伴随着一个又一个项目的学习和深耕，形成了自己的独门绝技，笑傲江湖。
从产品化到平台化的征途
数据和技术的无限延展性，决定了金融科技不会止步于独门绝技，而是继续自我拷问——同样的分析经验能否用于其他场景？同样的产品能否用于其他行业？
用产品解决问题之后，恒生电子和索信达，以及这条路上的无数先驱，不约而同地走向了平台化的征途。他们逐渐将业务触角延伸到其他领域，进化成服务多元的平台型企业。
为金融业提供CRM服务的Salesforce，率先开辟出了一条从服务提供者进化成为应用平台提供商的道路。2005年，Salesforce公司推出了Force.com和AppExchange两个平台，提供基础架构和运营，允许第三方基于现有产品研发新的应用，并在平台上发布这些应用供他人付费使用。
平台化是Salesforce从成立至今最关键的一次转型，既丰富了Salesforce的产品库，也创造了跨界的新产品。自平台化以来，Salesforce股价已经上涨170倍，总市值超过两千亿美元。
在海外科技企业践行平台化发展并创造市值神话之时，中国金融科技也开始了平台化的探索。
恒生电子与当年Salesforce的做法如出一辙。2016年，恒生电子提出六纵六横的平台化战略，依托过往经验积累，形成数据、业务、技术支持的大中台，服务于零售、资管、交易所与银行四大行业。2020年，恒生电子打造开放技术平台LIGHT，向第三方开发者开放其核心产品的API接口，或将对行业产生巨大变革。
由于证券业的保密和合规要求，目前市面上并未流出平台使用的案例，但从恒生电子四年增长三倍的股价和稳定在约95%的毛利率，我们仍然得以一窥平台化的光明前景。
如同Salesforce和恒生电子的平台化转型，服务于银行业的索信达也对平台化发展作出了长线布局和安排。12月9日，索信达发布公告，收购深圳银兴智能数据有限公司56%权益，该公司是Cloudera在华南、华北及西南地区最大的业务合作伙伴及技术服务提供商。Cloudera则是全球分布式文件系统Hadoop的鼻祖，用户可以在不了解底层细节的情况，在其中开发分布式程序，这或将成为索信达在平台布局中的关键一环。
恒生电子、索信达等企业专注服务细分市场的场景，对通用业务流程和场景化特殊需求了如指掌，能够在产品的通用性和定制性之间收放自如。产业知识被这些企业转化为平台上的软件模型，在服务项目中多次复用、积累和改进，形成一套行之有效的行业软件标准，既能确保市场占有率的稳步增长，又能确保大规模生产时保持较低的边际成本。
外界看来，平台化似乎只是为技术共享打造了底层架构，实际上，一旦平台得到推广，发起方极有可能成为行业标准的制定者。
AI新技术带来的巨变
平台化的基础上，科技公司提供的工具也愈发多样化。以当下的市场环境来看，我们处在一个前所未有的金融科技时代。大数据、区块链、5G、IOT、量子计算，每一项新技术的应用，都意味着更加广袤的市场。
如果金融科技上半场的增长来自于经济发展带来的增量市场，那么下半场的巨变则更多来自于技术创新带来的增量。
企业会如何选择，取决于管理层对产业终局的思考，正如一些机构会尝试向中小企业者提供贷款，也有一些机构会选择利用杠杆优势扩充消费贷。
索信达则相信市场还有很多增量市场。在一项千人千面营销咨询项目中，索信达的精准营销平台为银行新增了2.27万客户，成功转化交易金额103亿，产生收益940.95万元，并提升了高校客户的交易笔数和金额，实现长期的收益转化。
精准营销平台，正是用到了人工智能技术。正如阿尔法狗挑战人类智慧之巅围棋一样，人工智能对人力的超越也在金融科技中得到了验证。
某银行原本与四大咨询公司的其中之一合作，效果不及预期，该咨询公司能够指出问题所在，但并不擅长解决问题。无奈之下，这家银行找到了索信达，采用数学建模、机器学习等技术进行管理，营销等效果有了明显提升。这家银行此前的服务商作为全球最大的咨询公司之一，集结了最优秀的一批会计师、审计师，依然在这一案例上败给了人工智能。
为了保持突出于同行的技术优势，索信达设立了金融人工智能实验室，专注于神经网络及深度学习、自然语言处理、图像识别及处理技术三大领域的研发。在这一方实验室里，科学家们推崇可解释机器学习技术，并且已经在金融场景下进行试炼，这项技术开启了AI与人类沟通的可能性。
机器学习的可解释并非画蛇添足，在AI与人类共存的社会中，理解AI变得十分重要。李开复曾提及过机器学习的弊端，作为一项“黑盒”技术，其决策的过程和原因都无法被知晓。为什么在星期三取得贷款的借款人往往能更快还清贷款？人工智能可能有自己的算法，但要人类从业者和用户能够认同机器学习的结论，还需要逻辑和常识。索信达在机器学习领域中做出了一次超前的尝试。
目前，可解释机器学习技术已经有了应用场景，其中之一便是中高端客户的挽回。通过模型流失预警，向行方解释为什么用户会流失的具体原因，进行更加有针对性的营销策略。某银行拥有60万中高端客户，每季度会出现20%的自然流失，但采用了可解释机器学习技术调整了挽回策略后，流失率降低至10%。相比开发一位新客户，挽留老客户只需要银行花费拉新成本的三分之一。这一技术的应用，间接为该银行带来了每季度6000万、每年2.4亿元的利润。
金融科技的下半场，技术创新的新征程开启，每一步都会是新的起点。
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