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利用独特的金融数据处理能力,切入智能投顾b端,通过向券商、银行输出智能投顾体系,以b2b2c模式服务c端客户。
李玉愣了一下,他还以为老板要问离职潮的事呢,准备了一番自我批评的话,没想到问的是业务。
不敢怠慢,组织一下语言,李玉开口说道,
“我们将处理后的金融数据,输出给资产管理机构用于投资决策,签约客户包括工总行资管、华夏金、嘉实基金、易方达基金、中信证券等……”
赵子明听着李玉的汇报,条理分明,逻辑清晰,满意地点了点头,
因为离职潮而带来的不满,也消失了。
这叫爱屋及乌,作为亲自培养的大将,赵子明天然具有亲近感。
没有任何证据显示,半路入职的高管,比亲自培养的接班人更不忠诚,但感情上,很容易有所倾斜。
总得来说,李玉的能力还是很强的,相比沈依依主政时,也有明显的进步。
现在已经没有人再说,李玉还不如一个女人呢。
他的威信已经确立了。
金龙贷虽然发现不错,和银行业相比仍然有很大不足,毕竟最大的客户仍然掌握在银行等传统金融机构手里。
当初李玉决定为金融业提供智能投顾服务时,在公司内部引起了强烈的反对。
不少人说他脑袋发昏,自废武功。
要知道,随着公司业务重心转移,小额信贷收入下滑,智能投顾和云风控已经成为公司盈利的主要来源。
现在把技术输出给第三方机构,把市场拱手让出,让人无法理解。
智能投顾作为一片蓝海,凭借金龙贷的技术优势,可以在这里面躺着挣钱。
然而,一旦将相关服务提供给银行、基金等老牌金融机构,对方凭借着自己多年积累下来的优势,可以轻松吃下大部分市场。
金龙贷与之相比,几乎没有任何优势。
不过,李玉还是坚持己见,将智能投顾的业务重心转向b端,最终取得傲人成绩,证明了自己的眼光。
尤其是上市后首个月财报出来,盈利创下十二个月来最高,推动金龙贷市值不断上升,有望突破1100亿元,达到10的增值,赢得了各方的一致好评,摆脱了沈依依的阴影。
其实对赵子明来说,此举巨大的收获,并不仅仅是发展了多少客户,挣了多少钱。
他当初之所以同意李玉的观点,看重的是传统金融机构积累的庞大数据。
金龙贷为各大银行机构提供定制服务,相应的就会获得一部分金融数据。
其中包含分析师数据(官方或非官方)、交易所数据(公开或半公开)、上市公司财务数据和客户原始数据。
这类数据,原先的券商和银行都会收集,并和内部数据一起处理。
加工、处理数据的能力不同,也就造就了不同的智能投顾水平。
金龙公司得到这些数据,不仅仅可以作为智能投顾系统资产端的主要数据,还能为整个风控体系的建立,提供巨大帮助。
在某种程度上来说,服务收费是小头,数据收获才是关键。
随着数据的不断积累,甚至可以成就数据霸权。
一旦积累到一定程度,就是天然的护城河,堪比技术壁垒。
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