第二个阶段就是对创新资产做资产证券化，据李丰介绍，以美国举例，这一阶段就是把创新出来的房地产贷款资产进行分散化和对冲，第三个阶段就是财富管理的创新。总之，让钱去有更高生产效率的地方，是所有金融创新的唯一目的。
在讨论前景前，首先需要明确金融创新的内在规律是什么?峰瑞资本创始合伙人李丰认为，经济体的信贷周期中会依次出现金融创新、资产证券化和财富管理创新这三件事。首先，降息使得流动性充裕，资金就有原始冲动去寻找一些原来未被充分发掘的创新资产类别，“金融创新是百分之百会出现的事情，唯一的变数是到底去哪里创新。”
互联网金融正在经历一轮低谷期，监管收紧，粗放地增长模式已经走到尽头，从主要改善用户体验和创新资产类别的Fintech1.0阶段开始向2.0的智能化方向发展，在这种背景下，7月20日，36氪联合峰瑞资本、华创资本举办了“WISE科技金融创智沙龙”，对互金行业何去何从展开了深入探讨。
除了在技术上攻克难题，真融宝董事长吴雅楠则认为，中国目前的金融系统中还有两大痛点，就是过度散户化和证券化不足，值得创业公司在资金端和资产端上做一些改变，单类别资产很难平稳穿过整个经济周期的考验，所以必须进行资产多元化，分散到供应链金融、消费金融这样几大资产类别。
WISE大会一天的讨论下来，互联网金融的未来仍被广为看好。以360金融CEO徐军的观点最有代表性，他认为金融依然是最赚钱的行业，中国A股三千多家上市公司，总的一年的利润中，16家上市银行的利润占了50%以上。现在互联网对这个行业的渗透率只有2%，一些大平台已经被证明具有更高效的资金获取渠道，而且资金成本的边际成本是下降的，传统银行要多获取1000亿的资金，就要多开网点和增加人员，但在互联网金融领域边际成本递减，因此，虽然互金行业在短期内整个行业受挫，但长期仍然看好。
人工智能开始越来越多地在金融领域得到应用，这也可能是中国互金行业的转型机会，对此，信而富首席战略官王峻认为，美国人工智能目前还走在中国前面，值得中国企业学习，比如美国的相关企业可以根据人群在互联网上的非结构化的数据，对人群进行分析，建立征信系统的模型。这种方法跟绝大多数广告引流、即时授信的方法有根本区别。通过机器学习，能够识别很多低风险人群，减少单纯征信体系的误判，再通过事先推送白名单的办法，帮助平台方降低风险。
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因此，李丰认为，中国互联网金融的好机会在于，在资金端可以增加各种财富管理形式和资产类别;在资产端，也可把握“去监管化”的趋势，利用已有客户优势和中国市场化的机会，进行横向扩张。
而来自农村的资产长期以来没有得到足够重视，什马金融CEO宁锐认为，6-8亿人群信用存在很大的空白，这是蓝海市场。而电动车或者说摩托车为代表的低速交通工具领域是农民刚需品类，要切下这块蛋糕，通过B-B-C模式，不掌握场景，就需要具备很强的品类终端控制能力，要掌握对渠道、主机厂，从上至下一级经销商、二级经销商整体联动的动态管理办法。
对于当前流行的机器人投顾，凤凰金融副总裁邢志峰态度颇为审慎，他说，从一个做技术人的视角，一定不是简单将个人用户信息收集进行简单统计学分析，既没有价值也很容易被人复制。要想实现真正的机器人投顾首先要获取海量数据，同时也需要结合金融知识在数据中进行深度挖掘，才有可能为用户提供良好的资产配置。
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