作者:Matt Brown
编译:深潮 TechFlow
深潮导读:Matrix VC 合伙人 Matt Brown 提出了一个反直觉的论点:AI 让代码越来越便宜,却让 Fintech 里真正难以复制的东西——银行牌照、信贷损失积累的核保数据、真实交易量喂养的风控模型——变得比以前更值钱。
"你没法用氛围编程搞来一张银行牌照",这句话道出了整篇文章的核心。
这不只是一篇 Fintech 分析,更是一张 AI 时代"什么护城河更硬"的地图。
全文如下:
"Fintech"这个词长期依靠名字里的模糊性套利。
"fin"意味着来自。gov 域名的大量邮件、长达数月的审计、比你自己更熟悉你 SAR 申报历史的合规官员,以及飞往夏洛特或华盛顿的工作日差旅。"tech"则是一个精致的移动端 App、10 倍的用户体验,以及在 Blue Bottle 喝咖啡聊投资。
"fin"和"tech"始终是一个谱系,但市场通常奖励那些尽量像"tech"、尽量少沾"fin"的 Fintech 公司。
这很好理解。2021 年,软件的毛利润池约为 0.7 万亿美元,享有较高溢价。金融服务的毛利润池比它大一个数量级,估值却保守得多。Fintech 让你套利两头:金融服务的经济学,配上软件公司的估值倍数。
这个利润池的差距也告诉你真正的钱在哪里。金融服务在全球各行业中产生的毛利润最多。Fintech 里的"fin"那侧,不只是防御性更强,而且是规模大得多的市场。
然后 AI 来了,套利空间消失了。随着投资者重新定价"代码在代码越来越便宜的世界里值多少钱",软件估值压缩。Fintech 公司被市场归类为软件公司,因此也被殃及。
但市场弄错了分类。Fintech 的成本,以及它的护城河,从来不在代码里,而且面对 AI 驱动的成本压缩,它们看起来越来越具有反脆弱性。
两种成本结构的故事
软件曾经拥有历史上最好的商业模式之一:代码制作成本高,但一旦写成,分发几乎是免费的。"构建昂贵"和"分发免费"之间的差距就是利润率。如果你是一家 SaaS 公司,将 22 至 25%的收入用于研发,那笔支出同时也是你的进入壁垒。竞争对手无法轻易复制花了数年和数千万美元才建成的东西。
AI 从顶部压缩了这个差距。如果代码既便宜构建又便宜分发,利润率就会收窄。阻挡竞争对手的那堵墙变低了,更多玩家入场,定价权随之侵蚀。
如果你的生意就是软件,这是个真实的问题。但 Fintech 的支出不是工程支出。跟着钱走,区别很快就变得显而易见。
PayPal 将 9%的收入用于研发,Block 是 12%。这不是因为 Fintech 工程不重要——Stripe 的工程能力是世界级的,也是真实的竞争优势。而是大部分钱不流向工程。
钱流向的是"fin"。与研发支出不同,这些成本不只是生产产品,它们生产护城河:
信贷损失买来的是核保数据
Affirm 在支付一个工程师之前,就将 35%的收入用于信贷损失和资金成本。每一笔坏账损失,都是竞争对手得不到的还款数据。一个新进入者用合成数据训练模型,没有真实基准。仅凭合成数据无法建立可靠的损失历史。
合规支出买来的是监管许可
Wise 在 65 个以上的监管牌照范围内,将三分之一的员工投入合规和金融犯罪预防。50 个州的汇款牌照,BSA/AML 合规项目,银行章程要求。这些不是你建造出来的优势,而是你不断赢得的许可。你没法用氛围编程搞来一张银行牌照。
交易量买来的是专有数据
Toast 的支付板块毛利润率约为 22%,远低于其 SaaS 板块的 70%,但产生的毛利润几乎是后者的两倍。那些成本换来了商家层面的交易数据,反过来喂养了 Toast Capital,后者已累计发放超过 10 亿美元贷款。Adyen 的风险模型在 30 个以上市场的交易模式上训练而成。
Fintech 的利润率从来就不高,这正是关键
支付公司的毛利润率是 20 至 50%,而非 80%。但利润率低并不等于业务弱。Fintech 利润率低,是因为大量成本在产生复利优势。而即便那些不产生优势的成本,也处于 AI 驱动的成本压缩射程之外。
AI 让每一个这样的护城河都更强了。更好的模型压低损失率,更好的欺诈检测减少拒付,更好的合规工具让更小的团队持有更多牌照。AI 不会取代护城河,它奖励那些选择在 Fintech 最难的地方构建的公司:资金流动、风险承担、专有数据和监管。
所以真正的论点不只是"AI 帮助 Fintech",而是 AI 把价值从产品表面积向专有数据、风险承担能力、监管许可和嵌入真实资金流动的分发渠道转移。如果你在这些领域构建,AI 在向你的方向复利。如果你的差异化在代码,AI 就在反方向复利。
需求侧也在持续增长。每一个氛围编程的结账流程都是新的欺诈向量,每一个自主交易的 AI Agent 都是拒付风险。建立在 Fintech 基础设施之上的东西越多,这个基础设施本身就越不可或缺。
"Fin"才是赢家
这一认知已经开始迫使聪明的 Fintech 创始人重新思考自己在"fin"和"tech"谱系中的位置:
我们是自己承担和定价风险,还是将其传递给合作方并让对方拿走利润?
我们拥有监管关系,还是从拥有监管关系的人那里租用?
每一笔交易是在让我们自己的风险模型更精准,还是在训练别人的模型?
我们的账本是真实数据的来源,还是别人账本的不完整镜像?
这个区分把 Fintech 格局一分为二。拥有监管关系、自己承担信贷损失、积累交易数据的公司,正在构建 AI 会加深的护城河。那些租用"fin"的公司——用合作银行的牌照、BaaS 提供商的账本、别人的风险模型套上更好的界面——和 SaaS 公司面临完全相同的问题。他们的差异化在代码,而代码刚刚变便宜了。
用软件估值倍数套用金融服务经济学的旧套利已经死了。新套利更简单:拥有"fin"。
