在过去的 10 多年里，万亿级的中国新金融市场快速发展，经历了数次迭代成长：2004-2007 年，支付崭露头角；2007-2013 年，网络信贷渗入金融最核心业务；2013-2016 年，新金融爆发，基金、保险、证券业大规模展开互联网化布局。当新金融逐渐改变了传统金融

　　在过去的 10 多年里，万亿级的中国新金融市场快速发展，经历了数次迭代成长：2004-2007 年，支付崭露头角；2007-2013 年，网络信贷渗入金融最核心业务；2013-2016 年，新金融爆发，基金、保险、证券业大规模展开互联网化布局。当新金融逐渐改变了传统金融业态与社会生活，未来中国的金融服务业将走向何方？

　　6 月 22 日，“红杉资本中国基金首届新金融峰会”在北京成功举办，在全天 7 个多小时的碰撞与交流中，来自蚂蚁金服、平安产险、亿联银行、泰康在线、海通证券(行情600837,诊股)、众安保险、第四范式、瓜子、百融金服等金融和大数据领域的专家、领军人物、创业者共同探讨了“新金融与传统金融如何互融共生”的话题。

　　在参加峰会的 160 多位金融科技人士当中，既包括了近 50 家红杉中国成员企业高管，也有 40 多家红杉中国的合作伙伴，老朋友、新朋友共聚一堂，碰撞思想，共同助力行业未来发展。在传统金融机构智能化、数据化、网络化转型的大背景下，新金融企业的蓬勃发展将在技术、模式、理念创新等方面为行业带来更大的探索与想象空间。

　　新金融领域也一直是红杉资本中国基金重点关注的投资方向。截至目前，红杉中国在该板块已投资了 30 多家公司，细分领域涉及信贷、资管、支付、证券、保险、数据/系统服务商、IT 服务等，其中多家公司已和银行、保险公司、券商、基金以及资管机构有了多维度的合作和交流。红杉资本中国基金首届新金融峰会旨在搭建中国新金融领域企业观点交流、思想交汇、开拓合作机遇的平台，并借此机会与业内专家共同探讨并助力新金融行业发展。同时，这也是红杉中国在投后增值服务方面的一次崭新尝试。

　　我们整理了本届峰会嘉宾分享的 5400 字干货，敬请阅读。

　　嘉宾分享

　　#中国新金融公司将有机会在价值创造环节超越美国新金融服务公司#

　　周 逵红杉资本中国基金合伙人

　　我结合我们投资和行业发展的历程，谈谈对行业的几个观察和体会：

　　？第一，这个行业机遇巨大。

　　□整体来说，现有金融服务结构、水平和发展成熟度逐步提升，盈利能力也很不错，但仍存在许多服务盲点，这给中国新的公司带来创新机会和创新者的红利，红杉在近年投资的多家面向消费信贷服务公司，以及更早前投资的诺亚财富，都是很好的例证。

　　□ 金融服务与各种消费场景的结合方面，传统银行等金融机构做的并不够好。场景比如电商服务平台、房产交易、汽车交易、钢铁交易等。To C 和 To B 的场景在这里都会有很大的想象空间，红杉中国投资了多家结合消费场景的金融服务公司。

　　拿新金融服务和中国电商行业发展相比，二者共同原因是中国原有产业发展没有美国成熟，创新者的机会更大。中国电商行业起步更晚，但从发展规模、速度和利润来看，目前都是超过美国同行的。另外，与电商相关的两大支柱 —— 支付和物流环节，中国的支付便利性和手机支付所占份额远超美国，在配送环节中国的 To C 快速配送能力远超过美国（中通快递就是一个代表）。中国的新金融服务发展需求旺盛，体量也在不断增大，且起步并不比美国的新金融公司落后，有很大机会在价值创造环节超越后者，获得在全球领先的成绩。

　　？第二，技术发展对金融服务业产生一些重构的机会，从更长时间来看，一切才刚刚开始和正在发生。无线互联网发展、大数据、信用分析技术、AI 应用、区块链技术、众筹众包模式应用等等，这些先进技术手段和模式基本在这 5 年汇聚展现，这给新金融服务企业带来太多挑战和创新机遇。在红杉中国所投资新金融公司里面，除了关注在服务产品之外，特别关注是不是能够符合技术发展趋势；有些团队可能起步于某个产品和客户定位，但我们特别关注的是：团队是否有意识抓住某一个时期的发展节奏，逐步建立发展核心技术能力。

　　？第三，创业发展的窗口期特征。第一个时机就是当技术对一个行业的渗透到了一定程度的时候 —— 比如无现金支付、比如信用数据积累到一定程度，就会涌现一批新的创新创业机会，这个机会具有鲜明的窗口期特征，创业者要知道什么时候需要办完什么事。第二个时机是政策红利和管制，政府对新金融行业大的方向是鼓励的，但是常有 2 年宽松之后有 2 年收紧，优秀的创业者和企业，要理解和适应这个行业的环境变化，稳健快速发展，有敬畏心，符合监管，不能乱来。

　　？第四，要回归金融服务的本质。无非是替有钱的人理财、给缺钱的人贷款，然后把信用、风险、杠杆这几个环节深深地植入经营的逻辑里。从这个角度来说，对企业而言最重要的是产品能力。知道为谁服务，服务什么？产品和获客营销都非常重要，但红杉在选择那些早期业务还在打基础的企业时，我们更看重 CEO 认定的产品和他的产品思想。

　　最后，还想提醒一点，要扎实经营，注重声誉和口碑 ——

　　加强行业管理的期间，我们一度曾非常担忧市场优劣不分，良莠都受打击。从去年开始，我们忽然发现很多我们被投企业的财务表现超过了预期，这是非常令人兴奋的一件事。我们思考为什么，红杉也是从事金融服务的一个企业，结合我们在中国 12 年的发展历程，说说我们想到的最重要的原因：

　　？一是，如果你注重产品、如果你珍惜口碑、如果你知道该干什么而且不乱来，那么时间就会是你的好朋友，你会是做这事做得最好的那个人。

　　？二是，当你特担心打着伞也会被淋湿的时，实际上雨总是会停的。当行业监管加强，意味着来自对手的噪音和干扰也会降低，你该做的仍是坚持产品价值、珍视你的声誉，这会让你的用户更容易认识你，从混战中脱颖而出，结果看到回报的时间反而不会太长。我感觉在金融服务行业，给耐心坚持和信任的回报，比其他行业反而来的要快得多和大得多，反之亦然。

　　希望大家这一整天时间，集中精神，积极交流，有所收获。

　　#在场景中运用 AI，从数据中理解客户，用开放换取更多合作#

　　漆 远蚂蚁金服副总裁兼首席数据科学家

　　？“ 开放” 和“ AI”是蚂蚁金服在今年的两个关键词，蚂蚁金服要向合作伙伴开放大数据处理、云计算及人工智能领域的能力。

　　？技术离不开场景，场景是技术真正要解决的问题，而技术一定要为用户带来便利，解决用户生活中的痛点。以支付为中心，蚂蚁金服开发出许多能力，解决用户在交通、旅游、医疗、图书借阅等多场景下的痛点。

　　？在场景中获得数据，而后通过对不同维度数据的拼接来更好的理解用户，从而使个性化定价、理财产品的精准推荐等成为可能。

　　？人工智能之于我们，正如水泥之于建筑一样，它渗透、覆盖了行业的各个角落，比如微贷、安全、信用、保险、财富、理财……

　　？以云计算为基础，通过深度学习，能进一步保障交易安全，提升用户体验。

　　？基于一套大规模的机器深度学习算法，我们能够从不同角度观察、分析、理解用户。在风控方面，通过深度学习，每天能减少千万次的用户打扰率。

　　？有报告指出，到 2025 年，依靠人工智能技术，金融行业每年能节省 340—430 亿美金，人工智能的影响不容小视。

　　#大趋势：保险科技+保险，保险科技+汽车科技#

　　朱友刚平安产险 COO

　　？市场趋势一：三年前中国私家车年销量突破 2000 万，未来五到十年，汽车销售量还会保持每年 2500—3000 万辆稳步增长的速度，车险市场也将随之持续快速发展。

　　？市场趋势二：费率改革必将推动车险保障和价格的科学深入优化。其次，从国际车险市场来看，包括欧美和日本等，车险费率改革后，赔付成本多年来普遍上升，且出现局部或全部亏损，我们如何应对？

　　？市场趋势三：市场的差异化。每个人开的车不一样，走的路不一样，驾驶习惯也不一样，而在多年的互联网教育之后，消费者对个性化的需求更高。这是未来的主要趋势。

　　？汽车保险的未来已来。时至今日“ 车险” 和“ 车” 已不可分割，从车的生产到报废，从产品到服务，整个生态已经密不可分。而保险业的数字化转型也不可避免。

　　？必须实现客户的精准经营，这需要保险和科技公司的共同努力。

　　？除前端外，保险公司最重要的是打造生产、管理、服务以及客户需求的闭环，需要将这几部分整合成一套强大的管理系统。

　　？机器学习技术不可缺少，比如人脸识别、声音识别、图象识别，以及推动区块链在整个保险产业中的应用。

　　？未来，要么是保险科技和保险业的结合，要么是保险科技和汽车科技的结合。

　　#合作、共赢，为了更好的服务#

　　戴 兵亿联银行行长

　　民营银行未来的发展方向是什么？

　　？通过数据驱动打造智慧生活的综合金融服务体，让金融生活化、互联网化。

　　？搭建真正的大数据平台。新兴银行在这一点应做的更多。要把结构化、非结构化、动态、静态的数据都搜集好、利用好，在此基础上充分运用大数据技术。

　　？将消费金融场景化。最核心的，金融服务一定离不开场景，本质上还是要让人民群众生活的更幸福。

　　？构建共赢的生态体系。跟合作伙伴积极合作，和大家“ 连” 在一起，让普惠金融更便捷。

　　？快速反应、快速迭代，开发更多的新产品。

　　？当手机成为大家最贴心的伴侣，移动金融也成为核心中的核心，必须以此来细化客户服务。

　　？更加重视客户管理，让客户管理动态化。

　　？挖掘并发挥社群潜能，与合作方共同成长、共同进步。

　　？差异化定价。人工智能让差异化定价触手可及，未来定价会更精准、更到位。

　　？风控。这才是金融行业的核心竞争力，通过大数据、深度学习，未来风控的颗粒度会越来越细致。

　　#用更低的技术门槛帮助金融行业提升 AI 维度#

　　戴文渊第四范式 CEO

　　？对于 AI 公司来说，维度是一个重要的概念，它代表了机器的智能水平。在未来，一家企业的 AI竞争力就是把维度尽可能做大。

　　？无论在哪个行业，人工智能其实只在做一件事 —— 看数据，然后写规则，从而替代原来由业务专家主导的总结规律、写规则的过程。

　　？人脑的特点是带宽小、速度慢，机器的特点是带宽大、速度快，对于企业来说，绝大多数场景都需要机器来释放带宽、释放能力。

　　？理财产品的个性化推荐，这可能是未来人工智能在金融领域最重要的应用之一。目的是给每个客户配置他真正想要的产品，让金融产品的配置做到千人千面。