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  • 谈谈“赋能”:为什么对外赋能?为什么接受赋能?

    金融科技
    腰腰金融
    金腰子
    2019-04-17 · 06:30
    [ 亿欧导读 ] 赋能不是助人为乐,而是通过赋能,实现价值的回流,我们由谁赋能(市场部门、运营部门、研发部门),为谁赋能(企业、平台、同业、政府),通过赋能我们到底获得了客户(C端、B端)、业务(负债业务、资产业务、中间业务)、数据。
    合并,合作,创新,家居,金融科技,开放赋能,科技输出

    申博sunbet手机版 www.z-quest.com 开放赋能是这个时代的主旋律,开放赋能换个词来说,有点像是“帮扶计划”。

    当金融机构针对“网络金融”、“金融科技”,纷纷探索输出与开放赋能的时候,我们发现绝大部分表述只是宏观阐释开放赋能是时代的趋势,开放赋能是必然的结果,但是针对给谁赋能,赋什么能,如何赋能,赋能收益如何这样的问题,并没有明确的解释。

    当我们都在谈开放赋能的时候,是不是应该也考虑一下为什么?

    作为一个金融机构,为什么要去选择对外赋能?

    作为一个商业主体,为什么要接受别人的赋能?

    这样的问题其实我们问过不同的人,但多几个问题问下去,绝大多数都是语焉不详。我们今天把我们梳理的赋能问题做一个小总结,供大家探讨。

    1、赋能的原因

    传统的商业模式必然是自建体系经营为主的而赋能的大多数出发点,是基于过剩的产能,也就是生产服务能力超出了自身经营需求,因此为了提高经营效率,避免造成生产浪费,通过赋能的形式实现新的发展点。

    那么对于金融赋能来说,有多少金融赋能是因为自身能量盈余?还是因为传统业务发展困难而被迫市场转向?

    这两种赋能起点有着本质的区别。

    第一种是已经实现了自身能力的迭代优化,在自营需求端遇到了市场服务瓶颈,而通过服务模式的延展实现业务增长,进而回补自营业务需求。

    第二种自身能力未必到达盈余状态,也未必经过长时间的市场打磨形成可输出的模式状态。

    因此在赋能以前,是否具备赋能的能力是一个很关键的问题,如果我们的能力还不能够满足自身基础发展的需要,又如何对外赋能呢?

    2、赋能的内容

    大家都在谈论赋能,然而赋能是一个体系化的事情(实际上我们现在所简化的很多概念,都是体系化的事情),我们把赋能分为了以下几种。

    (1)牌照赋能。

    牌照赋能,本质是业务范围上的扩展。

    指的是我们将金融监管的牌照进行赋能,例如我们常听到的平台输出逻辑,平台不具备金融能力,我们通过服务输出让平台具备可以进行金融服务的能力。

    但这其中,如何界定金融监管的边界,如何划分服务的权责利,如何让平台客户消费者不会产生认知上的误导,是存在很多细节需要处理的,也需要相应的管理办法进行制度上的约束。

    很显然,牌照赋能与监管逻辑之间存在着一定市场悖论,相信今年央行也能出台开放金融的管理办法,否则输出赋能与输入风险之间的屏障丢失,终归会造成不可预估的后果。

    (2)产品赋能。

    产品赋能,本质是财务能力的扩展。

    我们姑且把支付、存款、贷款的金融产品统一作为产品赋能的要素来看待,金融产品赋能对于金融机构来说就是最传统的金融赋能,以信贷杠杆为核心,帮助企业快速发展。在此基础上,支付结算、现金管理等金融服务产品不断提高企业财务管理效率。产品的赋能取决于金融机构在金融产品上的创新(对应风险管理能力的提升),服务流程体验上的创新。

    (3)客户赋能。

    客户赋能,本质是市场能力的扩展。

    指的是通过将自身客户市场资源进行释放,实现对外市场层面的赋能,如帮助被赋能企业进行早期市场培育、中期市场快速发展、后期市场完善。互联网通过流量入口的方式开展业务合作,就是客户赋能的一种,在一定程度上降低了企业自身获得市场的成本,或者通过市场成本的可计量,来提高市场发展的效率。对于被赋能的企业来说,客户赋能关系着它的业务发展,是最需要的赋能内容。

    而对于金融机构来说,在册客户数虽然庞大,但自身客户属于低频客户,如何低频变高频,沉睡变活跃,并具备赋能的基础,才是金融机构对外客户赋能的关键,在一定程度上考验的是金融机构自身的客户运营能力。

    (4)数据赋能。

    数据赋能,本质是异业业务运营能力的扩展。

    通过自身积累的客户数据,对客户进行画像,进而将画像信息作为基础对外进行合作,帮助被赋能企业精准的描绘客户需求,提高业务运营效率,在互联网客户赋能的基础上,云计算、大数据实质都是在为数据赋能提供支持。而数据赋能也并非是单方向的,而是在不断的数据交换过程中,沉淀共享,丰富数据的维度,提升数据赋能的价值。

    对于金融机构来说,金融数据的局限性导致仅靠金融数据画像很难与实际行业画像建立联系,数据赋能更需要依靠多维数据的支撑。

    (5)算法赋能。

    算法赋能,本质是同业业务运营能力的扩展。

    算法赋能理论上应该和数据赋能合并在一起,但是对于金融机构而言,算法赋能可能更适用于同业拓展的领域,如超过4500家银行业金融机构间,一些特定领域的风险管理模型,通过算法赋能,实现同业风险管理能力的提升,进而实现差异化的业务合作,本质上也是一种信息与运营服务的延伸。但算法在很多时候是一家金融机构在信息化建设中的核心竞争力,如何在维护自身优势和实现新增收益间达成平衡,是算法赋能的关键。

    (6)开发赋能。

    开发赋能,本质是研发能力的扩展。

    对于一些业务体量庞大,但是信息科技建设薄弱的企业,通过开发资源的投入,云平台的合作,实现了研发能力的赋能,这是一种用开发换业务的模式,从总体上降低了合作企业的研发投入压力,并且获得更好更稳定的运维服务。但是在开发赋能中,到底是前端的开发、还是中后台的开发,决定了不同的赋能价值。

    3、赋能的管理

    作为金融机构来说,赋能大体上不会超过这几种类型,然而真正适合自己的赋能是哪个方面的,或者是哪几个的组合,取决于金融机构自身的能力资源禀赋,因此自身是否具备赋能的基础,是第一层需要评估的内容。

    赋能不是助人为乐的精神,而是通过赋能,实现价值的回流,我们由谁赋能(市场部门、运营部门、研发部门),为谁赋能(企业、平台、同业、政府),通过赋能我们到底获得了客户(C端、B端)、业务(负债业务、资产业务、中间业务)、数据(金融数据、场景数据),或者是一个好名声带来的品牌价值提升(无形资产),是第二层需要评估的内容。

    最后,赋能过后的运营,价值能够回流多久,回流多少,赋能的准入退出,是第三层需要评估的内容。

    如果这么说还感觉很复杂,那么简而言之也就是弄清楚,对方要什么,自己有什么,自己要什么,对方能给什么。

    如果没有一套管理的机制,那么赋能本身,就是一个说不清道不明的伪命题,它的市场基础逻辑也就难以自圆其说。

    这样的过程甚至无法称之为“摸着石头过河”,而是“闭着眼睛跳河”。既然大家都不希望热火朝天被泼一整盆冷水,就更需要严谨的看待赋能本身。

    能而不赋,虽然不好,但赋而不能,更不好。


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