第337章 企业征信(1 / 2)
方雨涵的动作很高效,没两天就约到了微众税银公司的人。
来的有三个人,分别是董事长赵彦晖、ceo耿心伟,以及首席风险官cro许卫。
在瑞民理财的董事长办公室里,张益达接见了这三人。
三人中最年轻的许卫也年近四十了,其他两人则四十多岁,看得出来,这是一个中老年创业团队。
说是中老年,也不过是相对二三十岁的互联网创业团队来说。
男人四十来岁正是创业黄金年龄,有人脉,有资金,有耐性。
一番寒暄以后,张益达了解到这家成立于2014年9月的公司已经完成了天使轮、a轮两轮融资。
其中,a轮融资还是idg领投的,金额为2000万元人民币。
叫公司行政给三人泡好茶后,张益达笑道:“我也就直说吧!邀请三位前来呢,主要是想谈谈瑞民理财收购微众税银的事情。”
张益达见三人听后神色没有太大波动,猜想方雨涵已经打过了预防针。
事实上,也的确如此。
赵彦晖在接到方雨涵的电话后,听闻张益达约见自己,感到有些惊异。
他和张益达素昧平生,约见自己干什么?谈合作?
这种情况下,难免多问了几句。
方雨涵也不遮掩,大大方方的说张益达想收购他们公司。
张益达看上了自己的公司?
赵彦晖和其他两位创始人商量一阵后,决定见见张益达,听听他的条件再说。
张益达继续说道:“小微企业融资难,融资贵,一直是社会的难点和痛点。
瑞民理财也是怀着解决这个问题的初心,进入了企业贷领域。
但企业贷领域风控一直是个难点。微众税银作为一家企业征信和大数据分析公司,就这样进入了我们的视线。
对于你们公司,我也稍稍了解了,感觉十分敬佩。
才完成了2000万的a轮融资,却不舍得搬进甲级写字楼里办公,还守着旧办公里工作。”
许彦晖笑道:“虽然完成了2000万a轮融资,但这个数额根本不算大。
互金领域,融资几个亿,乃至几十亿上百亿的公司比比皆是。
比如说锐向,上一轮融资不就是25亿美元吗?
在这个行业,我们也就是蹒跚学步的孩子而已。
再加上人到中年,早已过了爱出风头,爱面子的年纪,我们认为融资的每一分钱都必须花在刀刃上。”
张益达哈哈一笑,确实比年轻创业者成熟稳重很多。
“我了解过微众税银,你们只给银行提供企业大数据征信报告,为什么不自己做放贷呢?”
微众税银ceo耿心伟回答道:“公司在企业大数据征信领域确立绝对的优势之前,都不会盲目扩张,搞多元化发展。
我们认为只有把精力专注在一件事情上面,才能把这件事情做到极致。”
张益达点头,确实很务实,应该是年轻时候遭受过创业的毒打,目标才会这么的清晰与坚定。
“瑞民理财有自己的稳定融资渠道,现在想切入小微企业贷领域,我想请教一下,我们该如何把“金融、科技、税务”三者融为一体,并发挥出最大威力?”
三人知道这是在考较自己等人,赵彦晖笑道:“这个问题,让许卫来回答吧!
我就是一个单纯做技术出身的,老耿则一直在银行工作。
许卫的金融科技应用经验更加丰富,他是麻省理工的博士,曾先后任富国银行量化分析副总裁,第一国际资本模型风险官。”
“哦,是吗?”
张益达笑道:“我公司有很多capitalone回国加盟的人才,像益民贷ceo陈少杰他们都是第一国际资本出身的。
现在国内互金的半边天,都是第一国际黑帮撑起来的。
大米金融的cro陈曦,网商银行cro余泉,宜银贷cro潘奕婷、拍拍贷coo章峰、陆金所副总经理姚志平……
不得不服啊!第一国际资本是全世界消费金融史绕不过的一座丰碑。
听说国内互金公司派出去的猎头把第一国际资本里的华人都挖空了。
听过最离谱的,一个人曾在capitalone做了一个月实习生,回国后成为某金融公司的首席风险官,结果公司估值生生涨了一个亿。”
许卫笑而摇头,既对张益达的赞誉感到深深自豪,又对国内互金行业的非理性繁荣感到担忧。
“相比国内c端消费金融的一片红海,我更喜欢没那么嘈杂的b端金融科技。”
张益达看着许卫,问:“许总的论点倒还是新颖,你认为b端机会更多吗?”
“机会或许没那么多,市场没那么大。但更加适合长期发展,因为赚b端的钱更辛苦,而更多的人缺乏这么一份耐心,更喜欢赚c端的快钱。”
许卫看着张益达,又说:“当然,我这里没有任何指责的意思,每个人的选择不同罢了。
b端目前还是一片蓝海,也有一定的进入门槛,所以可以安安静静的搞研发、打基础。”
中国没有b端互联网的巨无霸,也确实让人感觉匪夷所思的。
张益达相信迟早会涌现出这么一家公司的,当然大概率是在阿狸和企鹅中孵化出来。
无他,扎根太深了。阿狸的可能性甚至还要更大一些,因为钉钉比企业微信要好很多。
卖弄一通之后,许卫开始回到主题,他说道:“那我简单谈一下我对小微企业贷的看法,不足之处,还请张总见谅。”
“许总谦虚了,还请赐教。”
许卫继续讲道:“涉税数据在贷款领域的使用是一种中国创新。
中国在根据国情进行了税务的营改增之后,涉税数据价值大增,这对于中国金融业来说是一个非常大的机会,可以直接迈入数据化的时代,在国际上进行弯道超车。
通过税务局的专线接口调取相应的数据进行清洗、分析,通过模型形成可视化报告,并且给企业评分。
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