互联网让小微企业贷款不再难

　　互联网与金融相结合成为一种潮流，互联网与金融业在客户管理、风险控制、商业模式等层面有广泛的融合和创新。

　　数据透明成本低
　　小微企业贷款难题一直未被有效解决。在传统商业银行经营模式看来，小微企业的诚信有问题，为小微企业提供金融服务成本高、风险大。长久以来，借贷行为一直与信息不对称相挂钩，即因借款人拥有私人信息而处于优势地位，银行则处于信息的劣势地位。银行主要依靠借款人提供的有关资料来判断其信用水平，从而容易造成大量的呆坏账。不过，电商金融的成功崛起让大家看到了希望，借助客户信息系统，电商成功地控制了风险。

　　淘宝卖家周女士现在深深地体会到了阿里小贷服务的速度。从申请到拿到无需抵押的20万元小额贷款，李颖不过用了几天的时间，在过去这是她想都不敢想的。周女士之所以可以在短短几天之内拿到贷款，正是因为阿里小贷已经掌握了他们的信用、经营状况等重要信息。

　　阿里小贷使用支付宝沉淀的巨量商户数据，包括淘宝卖家的各种交易数据，如进货款项、与上下游商户的交易交易量、买家卖家的评价等。通过阿里巴巴 B2B、淘宝、支付宝等电子商务平台的无缝连接，客户积累的信用数据都会转化为企业和个人的信用评价。在贷款发放之后，阿里巴巴还可以通过支付宝等渠道检测出商家的现金流向，是否与贷款目的相符。一旦发觉有违约风险出现，阿里小贷公司还可以通过支付宝随时截断商户的现金，从而保证贷款的安全性。在阿里小贷模式中，小微企业大量数据的运算依赖互联网的云计算技术，不仅保证其安全性和效率，也降低了运营成本。以阿里贷为例，其单笔信贷的成本大概仅有2.3元左右，而同样的贷款在银行则要2000元左右的成本。在阿里巴巴，由于商户的信用记录收集起来比较便利，通过网络获取信息的同质化和标准化程度较高，小贷服务也被设计成像普通商品一样，成为工厂流水线上批量化产品。

　　大数据时代的数据挖掘
　　我们已经进入大数据时代。据估算，现在每两天全球产生的数据就相当于从人类文明起源至2003年间全部数据的总和，而新的数据还在以每天2.5EB（约10.7亿GB）的量级高速增长。那么什么是大数据呢？

　　最近，一则故事吸引了很多人的关注：某天，美国一位父亲，发现自己17岁的女儿竟然收到来自零售商店塔吉特的婴儿用品优惠券，盛怒之下向商店投诉。一个月后，这位父亲尴尬地道歉，称自己的女儿确实怀孕了……事实上，塔吉特公司聘请了一支专业的数据分析团队，选出了25种典型商品的消费数据构建了“怀孕预测指数”。通过这个指数，塔吉特公司能在很小的误差范围内预测到女性顾客的怀孕情况，从而制定出精准的营销策略。这个故事引起了广泛的评论，更多的声音朝向一个方向：大数据下的营销时代已然来临。

　　回到金融行业，如果某家机构对海量的用户贷款需求进行整合分析，建立用于每个人、每个企业数据的完整数据库，同时，实现数据的标准化、结构化。在此基础上，就可以做数据的挖掘，对数据进行深度的分析。美国杜克大学研究指出，是人们的“习惯”，而非我们认为的“理智决策”，决定了一个人45%的日常行为。

　　再往远展望，这种高度整合的数据，将使得整个金融业信息成本和交易成本进一步大幅降低，不仅金融业会获益，其他领域也会获益，例如，地方政府可以用这些数据观察经济，掌握方方面面的信息，更加精细地管理社会。

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