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36氪首发 营收一年增长逾10倍,金融科技服务商「融慧金科」完成由澳洲电信投资领投的千万级美元B轮融资

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文 | 美辰

编辑 | 咏仪

36氪获悉,融慧金科近日完成了千万级美元的B轮融资,由澳洲电信投资领投。本轮融资将用于系统、服务器、存储等方面的技术投入及金融科技领域的人才招聘。此前融慧金科曾获得红杉资本中国基金的A轮融资及华创中国领投的A+轮融资。

36氪曾报道,融慧金科是一家专注风险管理领域的金融科技公司,为银行、消金、互金等金融机构提供以大数据、AI技术、风控经验为核心的决策及解决方案。2019年,融慧金科的客户数与业务量成倍增长,营收达数千万量级,为2018年的十余倍。公司所提供的标准化产品、定制化产品、端到端的风控解决方案稳步迭代和升级,且引入了精细化获客能力,发展迅速,新增南京银行、中关村银行、宁波银行、中原银行、裕民银行、杭银消金、苏宁消金、长银消金、携程等标杆客户。

2019年初的A+轮融资以来,融慧金科的产品升级主要体现在以下几个方面:

  • 标准化产品:包含针对C端个人及B端企业的风控产品,目前信用风险分、多头借贷风险分、反欺诈风险分等已迭代至第八个版本,在效果、稳定度、可解释性等维度均获得了客户的认可。其中,新一版多头借贷风险指数较之前版本辨别率提升了20%。此外,面向银行、消金持牌机构的职业画像模型进一步细化;公司新推出的小微企业信息核查产品也备受关注,即将为两家国有制银行所调用。

  • 定制化建模:融慧金科会为金融机构不同的信贷产品提供定制化服务,这部分收入在公司营收中的占比已增加至30%。模型交付周期从一天至两周不等。为保障客户的合作意愿与主动权,融慧金科在建模过程中不会收取任何形式的费用,而是基于产品实际调用量做增值服务的收费,金融机构的前期投入成本为零,可根据使用效果自主决定是否按月续费。目前,融慧金科产品与模型的日总调用量已由一年前的几万提升至近两百万。

  • 精准获客:在金融机构与流量平台之间搭建桥梁,一方面可为金融机构解决精准投放与获客的需求,另一方面帮助流量平台提升导流收益。融慧金科推出了DSP投放业务,通过模型与策略辅助流量平台进行人群筛选,从而将金融机构的广告信息推送给C端低风险的潜在客户。今日头条、滴滴、小米、360等数十个头部流量公司均是融慧金科的付费客户。

  • 大数据管理:管理第三方数据,为金融机构提供大数据解决方案,帮助其更充分地运用征信数据等内部数据。

银行将是融慧金科今年的业务拓展重点。虽然现阶段融慧金科的客户在银行、消费金融、互联网金融等领域分布均匀且互金的调用量最高,但融慧金科认为,信贷回归持牌机构是总体发展趋势,资金能力决定了发展能力,因此长期来看资金充足、数量众多的银行依然是最有前景的客户。考虑到银行业务的回报周期较长,融慧金科成立初期选择从互金及消金突破,获取现金流。而现在公司营收已达到一定规模,将从战略上向银行倾斜。

融慧金科董事长兼CEO王劲表示,金融科技发展到今日,“精准”成为最关键的服务理念,而其实现的前提是在信贷服务的各个环节保障数据的合规性、准确性且能够辅助风控决策,从而帮助金融机构降低获客成本和坏账率。融慧金科坚持不使用任何爬虫,在授信预测的数据源接入方面的要求亦非常严格:第一,提供一手合规数据,不能是中间商、倒卖者;第二,数据由To C业务产生,确保所获取的数据均得到了用户授权;第三,数据在全国的覆盖度需达到70%以上,且能够实时更新。基于此,2019年底融慧金科非但没有受到因爬虫整治而产生的行业数据荒的负面影响,反而因为大量公司的停业、倒闭而业务量猛增,下半年的收入及调用量是上半年的三到四倍。

疫情的发生使金融机构线下业务瘫痪,促进了其向线上业务的转型,也为金融科技公司带来了更大的发展机会。此外,监管的日益严格使行业规范化程度提升,引导金融科技市场向“良币驱逐劣币”转变。银保监会发布的《商业银行互联网贷款管理暂行办法》明确了银行与风控机构之间的合作要求,也间接为金融风险管理公司正名,认可了其在行业中的地位。整体而言,金融科技公司迎来了难得的发展机遇,但同时该领域竞争加剧,头部效应将更加明显。

该赛道中,虽然京东、蚂蚁金服等巨头拥有相关业务,但由于巨头本身也从事金融业务,因此与银行、消金等机构之间的博弈关系大于合作关系。金融科技服务领域的竞争主要发生在独立的第三方金融科技公司之间,除融慧金科外还有百融、同盾、睿智、冰鉴科技等。王劲表示融慧金科将沿着纵深拓展的路线,基于打造风险管理数据、模型、策略、流程、平台、技术闭环服务的目标完成产品与服务的延伸,不会一味追求规模的扩张或偏离金融主航道、转向其他业务。

团队方面,融慧金科员工已达到百余人的规模,其中产品和研发人员占比超 60%,大多来自国内头部互联网企业。董事长兼CEO王劲曾任百度集团副总裁、百度金融事业群组联合创始人、美国运通高级副总裁,在风险管理、计量模型和数据分析领域拥有二十多年的金融实践与管理经验。

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