第三百三十六章 企業徵信（1/2）
方雨涵的動作很高效，沒兩天就約到了微眾稅銀公司的人。
來的有三個人，分別是董事長趙彥暉、CEO耿心偉，以及首席風險官CRO許衛。
在瑞民理財的董事長辦公室里，張益達接見了這三人。
三人中最年輕的許衛也年近四十了，其他兩人則四十多歲，看得出來，這是一個中老年創業團隊。
說是中老年，也不過是相對二三十歲的網際網路創業團隊來說。
男人四十來歲正是創業黃金年齡，有人脈，有資金，有耐性。
一番寒暄以後，張益達了解到這家成立於2014年9月的公司已經完成了天使輪、A輪兩輪融資。
其中，A輪融資還是IDG領投的，金額為2000萬元人民幣。
叫公司行政給三人泡好茶後，張益達笑道：「我也就直說吧！邀請三位前來呢，主要是想談談瑞民理財收購微眾稅銀的事情。」
張益達見三人聽後神色沒有太大波動，猜想方雨涵已經打過了預防針。
事實上，也的確如此。
趙彥暉在接到方雨涵的電話後，聽聞張益達約見自己，感到有些驚異。
他和張益達素昧平生，約見自己幹什麼？談合作？
這種情況下，難免多問了幾句。
方雨涵也不遮掩，大大方方的說張益達想收購他們公司。
張益達看上了自己的公司？
趙彥暉和其他兩位創始人商量一陣後，決定見見張益達，聽聽他的條件再說。
張益達繼續說道：「小微企業融資難，融資貴，一直是社會的難點和痛點。
瑞民理財也是懷著解決這個問題的初心，進入了企業貸領域。
但企業貸領域風控一直是個難點。微眾稅銀作為一家企業徵信和大數據分析公司，就這樣進入了我們的視線。
對於你們公司，我也稍稍了解了，感覺十分敬佩。
才完成了2000萬的A輪融資，卻不捨得搬進甲級寫字樓里辦公，還守著舊辦公里工作。」
許彥暉笑道：「雖然完成了2000萬A輪融資，但這個數額根本不算大。
互金領域，融資幾個億，乃至幾十億上百億的公司比比皆是。
比如說銳向，上一輪融資不就是25億美元嗎？
在這個行業，我們也就是蹣跚學步的孩子而已。
再加上人到中年，早已過了愛出風頭，愛面子的年紀，我們認為融資的每一分錢都必須花在刀刃上。」
張益達哈哈一笑，確實比年輕創業者成熟穩重很多。
「我了解過微眾稅銀，你們只給銀行提供企業大數據徵信報告，為什麼不自己做放貸呢？」
微眾稅銀CEO耿心偉回答道：「公司在企業大數據徵信領域確立絕對的優勢之前，都不會盲目擴張，搞多元化發展。
我們認為只有把精力專注在一件事情上面，才能把這件事情做到極致。」
張益達點頭，確實很務實，應該是年輕時候遭受過創業的毒打，目標才會這麼的清晰與堅定。
「瑞民理財有自己的穩定融資渠道，現在想切入小微企業貸領域，我想請教一下，我們該如何把「金融、科技、稅務」三者融為一體，並發揮出最大威力？」
三人知道這是在考較自己等人，趙彥暉笑道：「這個問題，讓許衛來回答吧！
我就是一個單純做技術出身的，老耿則一直在銀行工作。
許衛的金融科技應用經驗更加豐富，他是麻省理工的博士，曾先後任富國銀行量化分析副總裁，第一國際資本模型風險官。」
「哦，是嗎？」
張益達笑道：「我公司有很多Capital one回國加盟的人才，像益民貸CEO陳少傑他們都是第一國際資本出身的。
現在國內互金的半邊天，都是第一國際黑幫撐起來的。
大米金融的CRO陳曦，網商銀行CRO余泉，宜銀貸CRO潘奕婷、拍拍貸COO章峰、陸金所副總經理姚志平……
不得不服啊！第一國際資本是全世界消費金融史繞不過的一座豐碑。
聽說國內互金公司派出去的獵頭把第一國際資本里的華人都挖空了。
聽過最離譜的，一個人曾在Capital One做了一個月實習生，回國後成為某金融公司的首席風險官，結果公司估值生生漲了一個億。」
許衛笑而搖頭，既對張益達的讚譽感到深深自豪，又對國內互金行業的非理性繁榮感到擔憂。
「相比國內C端消費金融的一片紅海，我更喜歡沒那麼嘈雜的B端金融科技。」
張益達看著許衛，問：「許總的論點倒還是新穎，你認為B端機會更多嗎？」
「機會或許沒那麼多，市場沒那麼大。但更加適合長期發展，因為賺B端的錢更辛苦，而更多的人缺乏這麼一份耐心，更喜歡賺C端的快錢。」
許衛看著張益達，又說：「當然，我這裡沒有任何指責的意思，每個人的選擇不同罷了。
B端目前還是一片藍海，也有一定的進入門檻，所以可以安安靜靜的搞研發、打基礎。」
中國沒有B端網際網路的巨無霸，也確實讓人感覺匪夷所思的。
張益達相信遲早會湧現出這麼一家公司的，當然大概率是在阿狸和企鵝中孵化出來。
無他，紮根太深了。阿狸的可能性甚至還要更大一些，因為釘釘比企業微信要好很多。
賣弄一通之後，許衛開始回到主題，他說道：「那我簡單談一下我對小微企業貸的看法，不足之處，還請張總見諒。」
「許總謙虛了，還請賜教。」
許衛繼續講道：「涉稅數據在貸款領域的使用是一種中國創新。
中國在根據國情進行了稅務的營改增之後，涉稅數據價值大增，這對於中國金融業來說是一個非常大的機會，可以直接邁入數據化的時代，在國際上進行彎道超車。
通過稅務局的專線接口調取相應的數據進行清洗、分析，通過模型形成可視化報告，並且給企業評分。
而金融機構可以基於這些信息給企業貸款。
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