科技加快業務流程，也改革資本市場運作規律。融合多項數據庫分析，以至人工智能（AI）的金融分析應用，正在高速整合傳統與新興機構，對個人與企業融資的處理方式。舉例，新一代的市場借貸活動與以往大為不同，更有走向以流動平台為主的趨勢。
Upgrade 創辦人兼執行長 Renaud LaPlance 把「網上借貸」畫分為 1.0 與 2.0 時代，兩大時代的初衷，皆在節省營運成本。在 1.0 時代會提供較為簡單的網上數據追縱與財務管理工具，歷來多個網上借貸平台，更實現高達 136% 的年複合增長率。
大數據打基礎
踏入「網上借貸 2.0」世代，服務機構能以更佳的數據分析平台，加快每次融資活動並提升透明度。他認為，以雲端平台為基礎的大數據（Big Data）服務，在進化過程中功不可沒；而軟件平台由人手控制走向自動化程序設計，更能藉此有效帶來個人化服務。在 2009 年的次按風暴以來，包括美國在內，環球市場的個人與公司負債比例情況有變，致使用戶渴求更具彈性服務與控制的自由度。
LaPlance 強調，在新平台下有更透明的借貸政策、用戶與服務商可更隨時存取標準化的報告。提升後的數據分析平台，未來更可配合區塊鏈業務成長。他認為人工智能科技有助探索市場，與更好地控制現有的貸款風險，但沒有人能預測 AI 帶來的影響，會在甚麼時間內成形。
用戶求控制權
傳統一層層的借貸架構有其盲點，點融網創辦人兼執行長蘇海德（Soul Htite）指出，一般銀行只能借出與接觸市場上 15% 的限額，用戶未能取得足夠貸款，銀行也因為法規與太嚴謹的風險管理下，無法壯大借貸業務。
其實金融科技早在 10 年前已經出現，但在近年更多新科創投出現下才陸續大放異彩。他指出 20 年前的入門網絡發展，比較目前社交網絡盛行已大為不同，用戶與金融機構之間互動進一步加深，再加上共享科技起航，用戶皆希望對資金調配擁有更大控制權。
談及影子銀行（Shadow Banking）制度，現在成為中國經濟的計時炸彈，但它實在是舊有中國銀行制度下，企業與個人融資無法走上「水面」，無可奈何但可行的選擇。Htite 表示新興金融科技有助令數據分析更公開與規範化，協助區內企業從正規渠道融資情況，走向與更貼近於美國行之有效的個人與企業信用評級，用戶與金融機構都能各取所需。
他認為此可視為「新金融常態」，其中以點融網為例，每月批出高達 5 億美元，足見市場機會遠超想象，銀行都希望善用手上甚至是公開的數據，分析與辨認更多潛在用戶。
配合法規分析
美國一直存在信用卡與其他傳統的貸款，但舊一代貨款方式亦有以錯誤方式或融資方式，解決高度欠債的問題存在。Prosper 總裁 Ron Suber 指出，配合法規與數據分析工具，是備受傳統銀行關注的新晉科技應用方案，而 LaaS（Lending as a Serivce）更成為常規服務。
他認為分析數據是金融科技的基礎，現時已能做到保障用戶私隱之餘，也令服務的可行性與透明度提高。Suber 表示，該公司不只是盲目追求成長，而是找尋有質素客戶，以穩健成長為目標。因為以更多或額外投資吸引客戶，未必能為公司提升利潤，相信這亦是其他區內金融科技機構的成長寫照。
Photo：法新社
Source：ezone.hk