看過一本書，說的是the world is flat，翻譯成中文，也就是《世界是平的》，講述的是科技與互聯(lián)網(wǎng)徹底改變了傳統(tǒng)的商業(yè)與生活模式，讓世界越來越趨平化。什么概念呢，也就是互聯(lián)網(wǎng)提供了更多標準化的服務(wù)，并抹平了山川、河流、文化、政治、經(jīng)濟對跨國間交流的阻隔，最終讓世界在互聯(lián)網(wǎng)上實現(xiàn)了平等、開放的溝通。

　　站在這個角度，結(jié)合大數(shù)據(jù)對金融服務(wù)的改造和局部的顛覆作用，我認為，以阿里小貸為代表的互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)態(tài)，正在通過數(shù)據(jù)化的標準來革新現(xiàn)有的金融服務(wù)格局，并讓更多的弱勢信貸者實現(xiàn)與優(yōu)勢融資方一樣的，享受金融服務(wù)的權(quán)利。簡而言之，大數(shù)據(jù)結(jié)合金融，正在讓信貸與融資變得智能化。

　　大數(shù)據(jù)應(yīng)用于金融的潛力

　　大數(shù)據(jù)與互聯(lián)網(wǎng)的結(jié)合，是未來金融發(fā)展的方向之一。這里的金融，既包括了傳統(tǒng)金融機構(gòu)業(yè)務(wù)的電子化和數(shù)據(jù)化，更包括互聯(lián)網(wǎng)金融機構(gòu)在建立大數(shù)據(jù)平臺基礎(chǔ)上開展數(shù)據(jù)征信和風(fēng)險控制的諸多衍生操作方式。大數(shù)據(jù)的特點是“動態(tài)，海量，多維度，相關(guān)性”，這也完全顛覆了傳統(tǒng)意義上的數(shù)據(jù)以及由此產(chǎn)生的數(shù)據(jù)處理，樣本調(diào)研和行為預(yù)測。

　　擁有數(shù)據(jù)，開展分析，這本是各個行業(yè)進行計劃與生產(chǎn)，市場與營銷的基礎(chǔ)能力，但事實上，要么是缺乏有效的數(shù)據(jù)積累意識，要么是缺乏高效的數(shù)據(jù)平臺和分析工具，中國的數(shù)據(jù)生態(tài)就是這樣處在一個相對碎片化的狀態(tài)，而且彼此難以連通。在這一方面，一個明顯的案例就是金融運作數(shù)據(jù)的方式，金融的主要功能就是資金融通，讓有效的資金流入有效的資金消化渠道，同時提高金融服務(wù)效率。

　　但是，就目前的金融整體效率而言，一方面是利率管制造成的資金供給與需求之間的結(jié)構(gòu)性錯配，另一方面就是融資過程中，對傳統(tǒng)的線下抵押、擔(dān)保模式過于倚重而復(fù)雜了本可優(yōu)化的服務(wù)流程，也提高了金融機構(gòu)進行數(shù)據(jù)驗證和核定的線下調(diào)查與審核成本。也正是因為如此，出于成本與收益的邊際效應(yīng)考慮，銀行在進行客戶選擇與分層定位時，往往更偏好于數(shù)據(jù)資料完整，資產(chǎn)負債狀況明了的優(yōu)質(zhì)大中型企業(yè)，而對數(shù)據(jù)資料不完整，缺乏線下實物資產(chǎn)和抵押品的小微企業(yè)，往往是繞遠道而避之。

　　核心不在于金融的二八定律，也不在于客戶的道德冒險，核心在于融資方與借款人之間缺乏完整的，公開的，可以相互制約的信用機制。而這種信用機制，在缺乏大數(shù)據(jù)的信貸扁平化功能輔助的情況下，也只能通過相對更保險的線下抵押物擔(dān)保來實現(xiàn)借貸雙方的信用約束。

　　大數(shù)據(jù)金融起底：阿里小貸為代表的電商金融

　　什么是大數(shù)據(jù)，相信在互聯(lián)網(wǎng)金融的這波浪潮中，大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為了金融行業(yè)的一個代名詞。數(shù)據(jù)其實有很多的屬性，而金融屬性相對來說，由于能夠反映數(shù)據(jù)相關(guān)方的真實資金、消費行為能力，也就具有數(shù)據(jù)價值化的操作空間，甚至可以成為一種資產(chǎn)。

　　“平臺，數(shù)據(jù)，金融”三位一體的數(shù)據(jù)金融模型，是阿里金融對自身大數(shù)據(jù)金融的核心概括。大數(shù)據(jù)的積累是一個相當復(fù)雜而紛繁的過程，一般而言，目前國內(nèi)可以具備大數(shù)據(jù)收集能力的平臺，需要具備這么幾個條件：

　　1、持續(xù)的平臺運作和服務(wù)供給，能夠收集跨經(jīng)濟周期的數(shù)據(jù)；2、數(shù)據(jù)需要具備頻繁的流動和交叉，因此平臺絕對需要具備流量基礎(chǔ)；3、數(shù)據(jù)與自身服務(wù)存在有效的轉(zhuǎn)化途徑，如阿里小貸。從這三個條件篩選一遍，你會發(fā)現(xiàn)，當前最好的，也是最能夠積累數(shù)據(jù)，進行信貸征信服務(wù)的，也基本上就是大電商平臺了。銀行雖然也是一個主要的數(shù)據(jù)積累源頭，但根源在于銀行缺乏頻繁的客戶接觸和激發(fā)渠道，它的數(shù)據(jù)是活性較低的，是分時期和階段性的，且缺乏一定的數(shù)據(jù)與服務(wù)的轉(zhuǎn)化工具。

　　為什么是電商，又為什么是阿里金融為代表呢？道理很簡單，電商所掌握的日常消費和支付數(shù)據(jù)，是目前活性最高的，頻率最快的，與終端消費者距離最短的，同時也是應(yīng)用場景，涉及行業(yè)最多的數(shù)據(jù)入口和來源。3月7日，阿里巴巴舉辦了西湖品學(xué)大數(shù)據(jù)峰會，當天阿里透露，在阿里數(shù)據(jù)平臺事業(yè)部的服務(wù)器上，攢下了超過100PB已處理過的數(shù)據(jù)，等于104857600個GB，相當于4萬個西雅圖中央圖書館，580億本藏書。

　　打個形象的比喻，這就像是一個大口徑的吸塵器，把邊邊角角的，散亂的，不成規(guī)矩的數(shù)據(jù)點全部收集起來，然后集中處理，按照不同的行業(yè)、屬性、類別、階段進行標準化的數(shù)據(jù)倉儲，并數(shù)據(jù)分析模型進行對接，結(jié)合最新的數(shù)據(jù)相關(guān)方的行為資料，進行歷史和當前，未來的比較、分析、預(yù)測。例如，阿里小貸的一個風(fēng)控模型需要分析數(shù)年里千萬家淘寶店鋪的近3萬多個指標，并在這過程里摸索出解決2大世界級的數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域難題的方法,即海量數(shù)據(jù)如何在云計算平臺進行加工運算處理，第二個就是如何在3萬多個指標里進行大浪淘金般的數(shù)據(jù)挖掘。

　　阿里金融，客觀上而言，是國內(nèi)最早開始做電商數(shù)據(jù)積累和金融屬性挖掘的電商平臺，也是2013年互聯(lián)網(wǎng)金融的領(lǐng)軍企業(yè)。阿里自身的B2B，B2C，C2C的電商生態(tài)圈主要的參與者是商戶與消費客戶，在長期的電商生態(tài)培育中，商戶與用戶通過高頻的信息流、資金流、商品流交匯，為阿里的數(shù)據(jù)庫提供了最詳實的數(shù)據(jù)來源。可以這么說，阿里金融的框架，起源于電商信貸，并通過信貸端的數(shù)據(jù)處理能力的培育，慢慢擴散到負債端，也就是余額寶產(chǎn)品的開發(fā)。

　　現(xiàn)有國內(nèi)主要的電商金融平臺，在運作模式上也基本朝著阿里的全金融方向前進，也充分說明，大數(shù)據(jù)金融與電商平臺結(jié)合，將是改變數(shù)據(jù)征信在中國整體融資服務(wù)中作用不足的一種可行路徑。

　　大數(shù)據(jù)如何讓信貸扁平化？

　　那么就阿里金融而言，大數(shù)據(jù)是如何實現(xiàn)了讓信貸扁平化的？扁平化的幾個維度又在哪里？

　　1、大數(shù)據(jù)解決了小微企業(yè)和信貸機構(gòu)的信息不對稱問題，提高了雙方互信。在融資提供者和借款人之間，大數(shù)據(jù)起到了很好的媒介作用，通過數(shù)據(jù)這一客觀資料來解決信貸提供者的調(diào)查和審批過程，并讓小微企業(yè)獲得了更好的數(shù)據(jù)化資信能力。

　　為什么大數(shù)據(jù)能夠解決，而傳統(tǒng)的信貸機制解決不了？一方面，存在銀行金融機構(gòu)信貸投放標準和小微企業(yè)借款人所能提供的標準之間的錯位；另一方面，也存在對小微企業(yè)天生不良率高，服務(wù)成本大，違約可能性大的誤區(qū)。

　　就第一點而言，商業(yè)銀行作為傳統(tǒng)的社會資金融通主體，在進行授信業(yè)務(wù)審核時，往往需要借款人提供標準化的企業(yè)和商戶的運營資料，比如財務(wù)報表，利潤表，資產(chǎn)負債，現(xiàn)金流水，以及其他有效抵押品作為違約的保障。這些常規(guī)的企業(yè)財務(wù)資料，對大中型企業(yè)并不是什么難事，除非是偽造和改動，一般而言都能符合銀行前端的信貸審核標準，并按照貸前、貸中、貸后的程序一直往下走。但是，小微企業(yè)運營時間較短，企業(yè)財務(wù)制度不完善，也沒有專門的資產(chǎn)管理能力，一般是提供不了這么詳實的數(shù)據(jù)。這里就存在一個銀行所需要的標準和小微企業(yè)所能提供的標準之間的錯位。

　　那么，怎么解決呢，傳統(tǒng)的做法是，要么把小微信貸的利率上浮30~50%，甚至200%，要么要求小微企業(yè)提供聯(lián)保，或者足夠的抵押品。要么就直接不做，放棄這部分所謂的“高風(fēng)險”“低能力”客戶，專門服務(wù)那些大企業(yè)去。

　　就第二點而言，在利率市場化未開啟之前，阿里小貸為代表的互聯(lián)網(wǎng)金融沒有成熟之前，銀行業(yè)一直存在著對小微信貸的誤區(qū)，認為其成本過高，風(fēng)險過大。事實卻并不是這樣，小微企業(yè)的風(fēng)險主要集中于經(jīng)濟周期，風(fēng)險也主要是由于缺乏良好的信用記錄（銀行信用資質(zhì)難以獲得）而導(dǎo)致的融資成本過高，近而擠壓利潤空間的風(fēng)險。從阿里小貸的不良率來看，截至2013年6月末，不良率為0.84%，低于商業(yè)銀行的平均不良率水平。這充分說明，小微企業(yè)并不是沒有建立良好信用記錄的能力，通過大數(shù)據(jù)管理完全可以實現(xiàn)小微企業(yè)的良好信用記錄。

　　2、大數(shù)據(jù)的動態(tài)管理和監(jiān)測，拉平了貸前、貸中、貸后的業(yè)務(wù)流程，提高了集約化管理的效率，便于靈活調(diào)整，及時處理信貸風(fēng)險。

　　這里有必要比較一下傳統(tǒng)銀行與阿里小貸業(yè)務(wù)方面的觸發(fā)機制與管理方式的不同。對于傳統(tǒng)銀行而言，貸款的前、中、后管理很大程度上是分開的，也就是銀行內(nèi)部的前臺業(yè)務(wù)營銷與中后臺的風(fēng)險管控之間的平衡。從觸發(fā)的角度而言，銀行是等客戶有了潛在信貸需求和意向之后，才會要求企業(yè)提供標準化的財務(wù)數(shù)據(jù)資料，包括擔(dān)保抵押情況等，整個信貸流程也從確定需求意向開始進行。另外，即便貸前業(yè)務(wù)崗已經(jīng)把客戶的貸款需求和資料上報至信貸審核部門，中臺的審批效率和流程也是因人而異，因行而異，后臺的貸后管理也一定程度上脫節(jié)于企業(yè)最新的發(fā)展狀況。這就像是一個并不需那么高效的信貸鏈條，在各個時點之間存在一定的時間差，而這種時間差一定程度上成為風(fēng)險的聚集點。

　　但是阿里金融等電商平臺則基本不存在這種擔(dān)憂。為什么，還是大數(shù)據(jù)和以數(shù)據(jù)為核心的信貸風(fēng)控模型在起作用。

　　通過阿里小貸的信貸通用決策系統(tǒng)（A-GDS——Ali-Generic Decision Service）來實現(xiàn)對現(xiàn)有客戶和潛在客戶的動態(tài)化管理。借助大數(shù)據(jù)的分析，阿里小貸A-GDS系統(tǒng)將電商平臺上所有的小微企業(yè)進行透析，根據(jù)其分析結(jié)果選擇向風(fēng)險可控的企業(yè)開放信貸服務(wù)，已然將風(fēng)險管理前置。商戶的歷史積累以及最近發(fā)生的日常交易，資金流，訂單，周期性變化，成交速度和頻率都可以通過數(shù)據(jù)模型來獲得非常直觀的分析和預(yù)測，把靜態(tài)的貸款變成了動態(tài)化管理，精準地把握商戶經(jīng)營和資金需求的走向，不僅可以指導(dǎo)系統(tǒng)完成自動化的信貸營銷服務(wù)，如結(jié)合商戶數(shù)據(jù)變化的授信調(diào)整、利率定價調(diào)整（即實現(xiàn)不同客戶的風(fēng)險定價）等，并可借助系統(tǒng)實現(xiàn)實時對商戶經(jīng)營監(jiān)控，及時發(fā)現(xiàn)風(fēng)險并預(yù)警。

　　從業(yè)務(wù)觸發(fā)角度而言，阿里小貸的市場推廣是無形的，融合與企業(yè)的日常運作之中，甚至可以提前預(yù)知企業(yè)的資金需求。這也就是說，貸款的一切前置程序通過大數(shù)據(jù)分析模型和固定的數(shù)據(jù)標準，已經(jīng)積累完畢，只要商戶有融資需求，系統(tǒng)會自動分析，完成貸前審核，并及時提供信貸資金。這樣，阿里小貸的電商金融模式就實現(xiàn)了貸前程序前置，以及貸前、貸中、貸后的流程化，高效，動態(tài)運作，提供更便捷的小微商戶授信服務(wù)的同時盡可能地通過技術(shù)手段降低了風(fēng)險。和銀行相對固化的貸款程序和貸后管理相比，基于大數(shù)據(jù)的動態(tài)模型通過技術(shù)和程序的設(shè)置，提高了效率并降低了風(fēng)險。

　　3、大數(shù)據(jù)建立信貸模型，實現(xiàn)信貸資金投向的精細化管理，把錢給到最需要錢和最有可能使用錢的企業(yè)。

　　如同為一個億萬富翁開設(shè)一張信用卡，某種程度上，再高的透支額度都沒有意義，因為他沒有真實的透支需求。與其讓其占用授信，不如把這筆授信分拆給到更多的所謂屌絲客戶，因為他們有更迫切的透支需求。在現(xiàn)有銀行信貸操作中，其實很多資金給到了并不缺錢的大企業(yè)，這些企業(yè)甚至再把這些資金以更高利率轉(zhuǎn)手賣出。銀行的錢并沒能給到實體經(jīng)濟中最需要錢的企業(yè)。當然，這無損銀行的收益，因為只要信貸放出去即可。

　　但對于信貸資源有限的互聯(lián)網(wǎng)金融機構(gòu)而言，顯然不能像銀行這么運作。如果這樣，也喪失了互聯(lián)網(wǎng)金融高效率的意義。借助數(shù)據(jù)，類似阿里小貸這樣的機構(gòu)，必須尋找出誰最需要錢、什么時候需要錢，需要多少錢，只有這樣，其自身的信貸資源才能得到最優(yōu)效率的分配，才能配得上其互聯(lián)網(wǎng)金融的稱謂。

　　從這個意義上而言，在阿里小貸的過百個核心數(shù)據(jù)模型中,最能體現(xiàn)大數(shù)據(jù)運用的水文模型，可以充分提高企業(yè)對資金的需求分析能力和阿里小貸對商戶的精細化需求滿足能力。水文交易預(yù)測的作用在于：利用水文變量，預(yù)測淘寶商戶未來的交易金額，并有效剔除季節(jié)性波動影響，其核心在于大規(guī)模海量計算，在阿里云ODPS（Open Data Processing Service）的算法平臺協(xié)助下實現(xiàn)了對商戶資金需求的精細化管理和預(yù)測。

　　在這種動態(tài)的水文模型中，每家店鋪的銷售額就像一條條河道里的水文，會隨著市場的熱度、客戶的喜好、賣家的運營以及季節(jié)周期性的波動而忽高忽低；此外，不同的淘寶店鋪盡管銷售產(chǎn)品千差萬別，但可以根據(jù)行業(yè)、主營類目、星級進行歸類劃分，這就把不同商戶的不同水位的產(chǎn)品和類別進行了市場化的對比，便于日后進行精細化的基于商品的信貸和細分行業(yè)的風(fēng)險預(yù)測、信貸政策。此外，這種數(shù)據(jù)模型是對目前、未來企業(yè)資金流動和細分行業(yè)發(fā)展趨勢的一種分析，可以和現(xiàn)有的細分行業(yè)、商戶的貸后管理相結(jié)合，以提高動態(tài)化的貸后管理能力。

　　站在服務(wù)于實體經(jīng)濟的角度，阿里小貸的大數(shù)據(jù)分析模型：水文模型通過對細分商戶和行業(yè)的資金、銷售額的水文分布分析，以提高信貸資金的投放比例和最佳的投放行業(yè)，實現(xiàn)了提高服務(wù)于實體小微企業(yè)的金融效率，把最需要的信貸資金用在了最需要錢的商戶上。這和“控制增量，盤活存量”的目標不謀而合。反觀現(xiàn)在的大多數(shù)商業(yè)銀行，在信貸資金的投向上，往往缺乏一個比較科學(xué)的監(jiān)測和評價機制，往往是依據(jù)行業(yè)風(fēng)險程度和行業(yè)周期進行，此外，大部分資金通過銀行進入地方債務(wù)，房地產(chǎn)以及基建項目等主要的資金池，并沒有很好得服務(wù)于底層的金融需求。這種資金投放的方式，相對比較粗放，也難以抗衡突發(fā)的行業(yè)經(jīng)濟風(fēng)險，正如這幾年頻發(fā)風(fēng)險的信托、地產(chǎn)、鋼貿(mào)項目等。

　　大數(shù)據(jù)結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)，讓傳統(tǒng)信貸突破了信用機制的約束和借貸雙方之間的距離隔閡，而是用大數(shù)據(jù)的方法和平臺運作的方式，實現(xiàn)了信貸的扁平化，這種趨勢在以阿里小貸為代表的電商金融中更明顯。大數(shù)據(jù)在互聯(lián)網(wǎng)金融領(lǐng)域已經(jīng)開始了擴散，提高金融的透明度，建立集約化的流程化動態(tài)管理，提高資金與需求的精細化匹配，并最終建立良好的信用生態(tài)。大數(shù)據(jù)是一股推動金融自身優(yōu)化、改良的革命性工具，而信貸扁平化，則是金融服務(wù)效率提升的體現(xiàn)。