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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，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)對金融服務的改造和局部的顛覆作用，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)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)平臺基礎上開展數(shù)據(jù)征信和風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、擔保模式過于倚重而復雜了本可優(yōu)化的服務流程，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保來實現(xiàn)借貸雙方的信用約束。

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；3、數(shù)據(jù)與自身服務存在有效的轉(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)相關方的行為資料，進行歷史和當前，未來的比較、分析、預測。例如，阿里小貸的一個風控模型需要分析數(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中作用不足的一種可行路徑。

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“高風險”“低能力”客戶，專門服務那些大企業(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，風險過大。事實卻并不是這樣，小微企業(yè)的風險主要集中于經(jīng)濟周期，風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）而導致的融資成本過高，近而擠壓利潤空間的風險。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。

這里有必要比較一下傳統(tǒng)銀行與阿里小貸業(yè)務方面的觸發(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)務營銷與中后臺的風險管控之間的平衡。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)提供標準化的財務數(shù)據(jù)資料，包括擔保抵押情況等，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憂。為什么，還是大數(shù)據(jù)和以數(shù)據(jù)為核心的信貸風控模型在起作用。

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)果選擇向風險可控的企業(yè)開放信貸服務，已然將風險管理前置。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，不僅可以指導系統(tǒng)完成自動化的信貸營銷服務，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)風險并預警。

從業(yè)務觸發(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的同時盡可能地通過技術手段降低了風險。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)模型通過技術和程序的設置，提高了效率并降低了風險。

如同為一個億萬富翁開設一張信用卡，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。水文交易預測的作用在于：利用水文變量，預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)的風險預測、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的監(jiān)測和評價機制，往往是依據(jù)行業(yè)風險程度和行業(yè)周期進行，此外，大部分資金通過銀行進入地方債務，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)濟風險，正如這幾年頻發(fā)風險的信托、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，則是金融服務效率提升的體現(xiàn)。

金融分析師陳凱歌，財經(jīng)專欄作家，微信公眾號：samchenkai