金融科技浪潮席卷全球，to B服务正呈现爆发态势。 

普华永道发布《科技赋能B端新趋势白皮书》（以下统称《白皮书》）指出，中国互联网下一个风口将出现在B端，科技企业赋能B端 、服务C端（以下统称“T2B2C”）将成为主流商业模式。《白皮书》预计，到2025年，该模式给科技企业带来的整体市值将达到人民币40至50万亿元。

而金融作为B端科技服务渗透率前三的行业，未来10年内，科技渗透率仍将进一步提升，科技将与行业深度融合，重塑服务体验。

近日，亿欧网举办全球新经济年会品钛首席科学家任然受邀出席，并发表主旨演讲。SaaS市场内越来越广，国内已有超千家机构嗅到了to B服务的巨大机遇，从互联网巨头系的金融科技平台到新兴科技平台，均凭借自身技术、资源、流量等优势，全方位赋能合作伙伴，提升金融行业的运营效率，分享市场红利。

作为国内领先的金融科技解决方案提供商，品钛已经是金融科技to B服务的老兵。专注to B服务三年多来，品钛已经为上百家合作伙伴提供了整合型、定制化的金融科技解决方案，走出了一条差异化发展的路径。

在to B 业务的理解上，品钛也有自己的一套观点。品钛首席科学家任然对笔者说，“金融回归金融，科技回归科技。科技金融公司不是传统金融的颠覆者，而是一个合作者。品钛希望能做一个金融科技的芯片，把左手边的流量和右手边的资金做适配和对接。”

“芯片”观：连接两端 整合型增值服务 

随着to B市场日益繁荣，千家机构同质化竞争的现象开始显现。特别是在消费金融领域，流量与获客成为服务集中度最高的业务。对于品钛来说，基于上述“芯片”理论，其已经凭借先发优势和技术积累，已经逐步形成自己的壁垒：整合型增值服务。

任然提到，对于合作伙伴来说，并不是所有的平台都需要流量，也不是所有的都需要资金。品钛会根据情况为客户提供最完善的定制化服务，“总有一款适合你”。

对于金融机构客户来说，传统征信手段依赖央行征信系统，技术更新迭代较慢，营销获客、客户识别、欺诈排查、授信评估、贷后管理等业务都出现痛点。而品钛就通过人工智能与大数据等手段，建构多维智能风控模型，充分挖掘了潜在客户，快速匹配流量与资金，同时给C端用户深度画像，挖掘用户行为，提升反欺诈水平；提升智能语音水平，助力贷后管理。在信贷的全流程中，最大程度降低金融机构的风和获客成本，不断推进金融服务向前发展。

任然透露，与品钛合作后，“金融机构能更快地跟跟场景、用户建立连接。品钛帮他们做了可能50%以上的工作。”

商业机构合作伙伴上，品钛基于对场景的深入理解和标准化的接口，可以迅速为其提供完整并可配置的业务模板，客户可在此基础上根据需求调整例如利率、策略等相关参数从而契合自身业务场景。

实际上，除了对接资金和流量，助力风控升级，品钛还为合作伙伴提供更多增值型服务。任然提到，“品钛希望做一个SaaS+，不仅为合作机构提供系统服务，还有一系列的增值服务。”

具体来说，品钛的SaaS+增值服务包括：流量来源、决策支持、联合运营，可以快速地帮金融机构进行联合运营，采取类似于分润的模式去做；咨询，从金融产品到增值服务，我们希望提供全链条金融科技的解决方案。

这也就是任然不断提到的“芯片”观点：品钛充当的角色就是一枚“芯片”:作为技术中枢，左手对接资金，右手匹配客户，也为信贷服务流程中的其他要素提供解决方案。

凭借这套理论和独特壁垒，品钛目前已经服务累计100多家金融机构，个人用户累计撮合放款550万左右，小微企业50多万家。

“贷时”观：风控应前置至获客端、与业务结合

在大数据、区块链、人工智能等前沿科技的推动下，国内互联网信贷的风控水平也登上了新高度。目前，品钛的智能风控系统能利用大数据、人工智能、云计算等技术构建线上化金融风控体系，通过海量运算与校验训练以提升模型精度，最终应用到反欺诈、客户识别、贷前审批、授信定价及贷后监控等金融业务流程，从而提高金融业的风控能力。

除此之外，任然对风险控制、智能风控还有自己的一套理论，“目前传统意义上的信贷生命周期,即贷前、贷中、贷后其实并不是很准确,现在的贷前叫‘贷时’或许更恰当。用户来申请贷款的时点去评估他的风险,是用户正准备贷款为“贷时”。

因此，真正的贷前应该是在营销端,就是在这些用户没有来申请之前,就能够对用户的风险有一定的把控，通过“搜集碎片化的数据并使用各种方法整合，使之成为有意义的特征变量，从而实现“让数据说话””，对用户进行深度画像，从而实现风险分级，将其匹配至不同风险偏好的金融机构，同时给金融机构提出相应的风险定价建议。

而在贷中环节，品钛的智能风控体系能够进行完善的还款管理、额度管理、交叉营销、用户退出、盈利管理，同时通过贷中的运营，帮助合作伙伴实现客户价值最大化。贷后环节上，品钛会帮助金融机构进行风险指标监控、模型优化，他举例说，“一金融机构与品钛一起做的定制化模型，通过品钛的优化迭代，可以提高金融机构的模型效果到40%左右。”

对于目前各家to B机构提到风控言必“大数据、人工智能”的情况，任然强化了技术与业务、场景相结合的观点。

“对于风控来说，风控所采用的技术不是万能的。风控必须与业务结合，这是我的体会。我在银行工作的时候比较有幸既做过风险又做过业务，业务和风险在银行里是不可分割的部分。我们看中的不是如何应用技术，而是如何找到适合的算法与技术应用在场景里面，这个技术不一定要非常高大上，只要能解决实际的问题就最好。”任然如是说。