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。