互联网+推动金融转型:大数据破冰无抵押担保

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对于蚂蚁金融而言，大数据在信用报告中扮演着关键角色。例如，网上商店的店主可能没有一个健全的金融系统，也没有很多抵押品。蚂蚁小额贷款不需要抵押品和担保，而是通过综合分析店主的订单数据、店铺行业和行业排名来确定店主的信用额度。

据报道，从2010年到今年7月，蚂蚁小额贷款公司的贷款额为4500亿元，其中小微企业超过170万家，不良贷款率约为1.5%。

大数据和金融业的整合不断产生化学反应。

最近，国务院发布了《推进大数据发展行动计划》，提出建设十大数据项目。在大数据的新兴产业中，互联网金融被放在首位。

大数据给金融业带来的变化正在深化。围绕数据资源和数据产业的立法规范，地方政府机构、互联网巨头、传统金融企业和中小创业企业相互角力，形成一个全新的生态系统。

信用数据而不是抵押担保

在大数据时代，每一笔生活支出和出租车记录都可以构成个人信用记录。

近两年来，大数据在传统金融业和互联网金融业都得到了广泛应用。目前，金融机构已经在尝试应用，包括客户画像、精准营销、风力控制、欺诈识别和股价预测。

“大数据这三个词的含义如此之高，以至于有些人感到厌恶，但我们的许多业务确实是基于大数据的。”蚂蚁金融服务集团公共关系部(以下简称蚂蚁金融服务)的张道生告诉《21世纪经济报道》。

蚂蚁金融服务是早期探索金融大数据应用的互联网金融公司。支付宝、余额宝、招财宝、蚂蚁小额贷款和网上商业银行都尝试过相关业务。此外，作为“允许准备个人信用信息业务”的八家机构之一，蚂蚁金服的子公司芝麻信用开始对个人信用信息系统进行测试和使用，已经摸索了半年。

用户打开支付宝，芝麻信用可以在“财富”栏中看到，点击它可以看到他的信用评分。芝麻的最低信用分数为350，最高信用分数为950。分数越高，信用等级越好。当分数足够高时，用户可以使用芝麻分数和芝麻信用报告申请新加坡和卢森堡签证，而不必提交复杂的信息，如资产证明、就业证明或户籍簿。

其他互联网金融公司，包括大量基于p2p的点对点借贷平台、第三方支付平台、JD.com白条和伟忠银行，都或多或少地使用大数据。

随着互联网金融的深入发展，大数据的优势更加突出。作为互联网金融创新的驱动力，大数据金融带来的制度变迁和技术颠覆将决定互联网金融的未来走向。

张道生表示，对于蚂蚁金服而言，大数据在信用报告中扮演着关键角色。例如，网上商店的店主可能没有一个健全的金融系统，也没有很多抵押品。蚂蚁小额贷款不需要抵押品和担保，而是通过综合分析店主的订单数据、店铺行业和行业排名来确定店主的信用额度。

据报道，从2010年到今年7月，蚂蚁小额贷款公司的贷款额为4500亿元，其中小微企业超过170万家，不良贷款率约为1.5%。张说，这个模型证明了小微企业的信用可以通过大数据进行分析。

张道生补充说，与需要“层层岗哨”和反复调查的传统风险控制系统不同，互联网金融的效率要高得多。通过用户过去购物时间和地点的数据，可以快速判断。如果未来完善到一定程度，支付密码可能会消失。

在银行和保险等传统金融行业，大数据已经成为金融行业的重要支撑。工行(报价601398，咨询)、中国银行(报价601988，咨询)、农业银行(报价601288，咨询)和中国建设银行(报价601939，咨询)都有自己的大数据分析系统。

talkingdata董事长崔晓波对《21世纪经济报道》表示，早在三年前，他们就与银行合作开发大数据，招商银行是他们的第一个银行客户。

目前，talkingdata为招商银行信用卡中心提供移动统计分析平台和应用运营咨询服务，可以了解用户的应用访问行为，量化产品转化率，为产品运营和营销提供数据支持。据报道，他们的客户还包括中国银联、中信银行(报价601998，咨询)、平安保险、国鑫证券(报价002736，咨询)等。

信用数据是第一个打开的

当金融机构使用大数据时，最直接的问题是数据源。

一家银行负责小额贷款风险控制业务的负责人告诉《21世纪经济报道》，与传统企业贷款相比，小额贷款更适合互联网时代的金融理念。同时，由于缺乏数据来源和信息来源，对贷款的要求将比传统的公司贷款略有放宽，更加注重灵活性，更加注重与相关贷款公司和人员的深入接触。“但随着数据的不断开放和共享，未来肯定会更加系统化和模型化，最大限度地减少人们的主观参与和判断。”

然而，对于野蛮的p2p领域，数据源的缺乏更加严重。一位p2p业内人士向《21世纪经济报道》记者透露，除了购买征信企业的数据服务和建立自己的征信系统外，许多p2p小额贷款公司还通过qq、微信群等进行沟通。

张道生说，对于互联网金融企业来说，发展的关键是要有数据，要知道如何应用数据，要有大数据思维。

目前，对于拥有大量数据的互联网金融公司来说，优势是显而易见的。以芝麻信贷为例，其三分之一的数据来源是阿里巴巴的电子商务和蚂蚁金服的电子商务数据；此外，它还包括政府和法院等公共机构的数据以及合作商户的退货数据。蚂蚁金服与中国的汽车租赁和酒店合作，这些商家将把用户信用信息反馈给芝麻信用；此外，还有一些数据是用户自己提交的。

崔晓波介绍说，他们的数据来源主要是提供sdk插件，直接从合作应用和游戏的客户端抓取数据；此外，与安卓应用商店合作获取数据。最后，在合规、合法和不侵犯任何合作伙伴利益的情况下，通过数据交换和合作可以获得更多的数据。

一家互联网金融公司的负责人表示，为了促进数据源的发展，政府应该首先开放数据，并尽快完善与大数据相关的规范和立法；超过85%的金融相关数据掌握在政府手中；目前，市场上的许多数据交易，包括企业与政府之间的数据交易，也处于灰色地带。

在9月份发布的《促进大数据产业发展纲要》中，信贷领域的政府数据被列为首先需要开放的数据。

文件还提出，要加快建立统一的公民、法人和其他组织社会信用代码体系，建立基于全国统一信用信息共享和交换平台的企业信用信息公示系统和“信用中国”网站，实现各地区、各领域信用信息的共享和整合，为公众提供登记、行政许可、行政处罚等各类信用信息的一站式查询服务。

对于蚂蚁金服这样的互联网金融公司来说，这无疑是个好消息。

促进大数据共享

业界构想的大数据金融应用发展蓝图，在实际操作过程中，最现实的问题是数据的准确性和及时性、个人数据的隐私规范以及数据产权的界定。

一位央行风险控制负责人表示，从风险控制的角度来看，该行关于贷款人的信息是基于多方核实和现场了解。至于一些机构提供的大数据，他表示，“只能作为参考。”在他看来，很少有哪种贷款完全依赖于数据借贷，而金融机构对数据的要求很高，需要及时性、有效性和全面性，这些数据需要不断更新和管理。

就数据准确性而言，由于没有统一的数据标准和完善的行业监管，以及数据挖掘和分析技术的水平不同，一些企业的数据欺诈新闻时有发生。然而，大数据所有权不明也给数据采集带来了灰色地带。

就数据分析而言，该行业人力资源严重短缺。《21世纪经济报道》记者采访的大数据公司几乎一直在世界各地寻找数据分析人才。

在最近的一次国际大数据论坛上，一些业内人士表示，如何将数据竞争转化为数据合作，也是实现大数据在金融业深度应用的一个难题。金微研究院副院长张认为，互联网金融平台有两三千个，平台之间的数据是相互隔离的。这些数据应进行整合，以实现行业共享，突破征信机构与互联网金融企业之间的数据壁垒，在数据问题上从竞争走向合作。

不仅在金融大数据领域，而且在许多其他行业，大数据共享和合作一直是行业吸引力的焦点。目前，许多企业正准备建立大数据企业行业联盟，试图改善数据流和共享。

《促进大数据产业发展纲要》提出，要充分利用社会各方面的信息资源，推动公共信用数据与互联网、移动互联网、电子商务等数据的融合与整合，鼓励互联网企业利用大数据技术建立面向市场的第三方信用信息共享平台。