数据阿里网络银行

导读:1.
金融业是最重视信息科技的行业之一,但是大数据时代猝然来临依然让金融业措手不及.
大型的电子商务公司在小额支付、小额贷款、供应链金融等领域突飞猛进的发展,甚至让大型银行都有了切肤之痛.
2.
从数据资产的角度来看,尽管金融业拥有翔实的个人和企业的注册信息、交易记录,但是这些数据的活性远远低于电子商务公司.
金融企业也无从得知个人和企业的实际收支、消费、采购等详细信息.
因而相较之下,金融企业的数据资产来源比较单一,维度较少,难以支持其涉足中小企业业务.
3.
本章中,将看到金融业新兴的业务模式绝大部分都是依赖结构良好的数据资产和创新的商业模式驱动的.
而传统金融企业的当务之急,就是树立数据文化,改善数据资产的结构.
第五章大数据冲击金融行业缺少数据思维,无以言未来163第五章大数据冲击金融行业传统银行若不能对电子化做出改变,将成为21世纪行将灭绝的恐龙.
——比尔·盖茨大数据时代的历史机遇产业变革与数据科学164缺少数据资源,无以谈产业在金融行业,2012年发生了一系列值得深思的事件:支付宝快捷支付①创造巨额交易业绩;阿里小贷服务范围拓展;京东商城布局供应链金融②;LendingClub③携手摩根斯坦利前CEOJohnMack和"互联网女皇"MaryMeeker④开展小额借贷服务;中国建设银行跨界推出电商平台——"善融商务";"三马⑤"联合涉足保险业.
这些都是在"数据资产"驱动下,不同的行业向传统金融业腹地渗透、冲击的表现.
凡是拥有大量用户行为数据的公司,都在力图侵入传统的金融业势力范围,而那些先知先觉的金融公司,亦展开新地业务布局,不断地完善自己数据资产的维度、质量,采取的手段是低价提供未来竞争对手的核心业务.
第一节第三方支付的"逆袭"第三方支付⑥高调推出快捷支付,这不仅有利于摆脱银行的束缚,同时还迫使银行与其共享客户数据,进一步完善了第三方支付的数据资产.
数据资产如同土地、人才、资本等其他资产一样,需要开发利用,才能发挥价值.
目前,第三方支付已经逐渐意识到数据资产的重要性,并基于自身积累的大数据资产开始拓展融资、营销等增值服务.
①快捷支付是一种全新的支付理念,具有方便、快速的特点,通过快捷支付,用户无需事先开通网银,只要输入卡号和手机动态口令等信息就能完成快速付款.
——引自百度百科②供应链金融是指在对供应链内部的交易结构进行分析的基础上,运用自偿性贸易融资的信贷模型,并引入核心企业、物流监管公司、资金流导引工具等风险控制变量,对供应链的不同节点提供封闭的授信支持及其他结算、理财等综合金融服务.
既包括企业上游的原材料零部件供应网络和链条,也包括下游的分销商、代理商,即渠道链.
——引自2007年深圳发展银行和中欧国际工商学院合作出版的《供应链金融》一书③LendingClub是一个汇集大量优秀借款人与贷款人的网上金融社区,是双方发生借贷关系的中间服务平台,试图以更为快捷高效的运作方式取代高成本、较复杂的传统金融机构.
④MaryMeeker,著名的华尔街证券分析师和投资银行家.
⑤"三马"特指中国平安集团董事长马明哲、阿里巴巴集团董事长马云和腾讯控股董事长马化腾.
⑥第三方支付就是一些和产品所在国家以及国外各大银行签约,并具备一定实力和信誉保障的第三方独立机构提供的交易支持平台.
——引自百度百科第五章大数据冲击金融行业缺少数据思维,无以言未来165快捷支付加速第三方支付"渠道"角色转变2012年11月11日,阿里系的淘宝网和天猫商城当天销售总额高达191亿元(淘宝网59亿,天猫商城132亿),续写了历史新传奇.
为了更加直观地感受191亿元意味着什么,不妨看一组数据对比:根据中国国家统计局的数据显示,2012年11月中国社会消费品零售总额为18477亿元,由此计算,11月每天零售总额为615.
9亿元,这意味着淘宝网和天猫商城"双十一"的销售总额占社会消费品零售总额的31%,其地位和影响力可见一斑.
然而还有一组数据也不得不引起人们的关注:"双十一"当天完成支付的订单超过1亿笔,其中支付宝的快捷支付交易笔数占所有交易的45.
8%,近乎半壁江山,而传统的网银支付仅占23.
2%,另外的31%是支付宝提前充值带来的余额支付,这从某种程度上标志着互联网公司在"支付"战场完胜传统银行机构.
提起快捷支付,貌似属于一种"新型"支付方式,而实际上该模式由来已久.
早在2006年10月,阿里巴巴与中国建设银行共同推出国内首张专注于电子商务的联名借记卡——支付宝龙卡,并推出电子支付新产品,即快捷支付的前身——龙卡支付宝卡通业务,该业务不仅让用户享有直接网上付款、无需开通网银的便利,还使其能够享受支付宝提供的"先验货、再付款"的担保服务,但该产品也存在需要改进的地方,消费者需要前往银行柜台办理"卡通"产品就是其中比较典型的一个问题.
为此,在2010年12月,支付宝与中国银行一起推出信用卡快捷支付,用户无需开通网银,直接通过输入卡面信息就可以快速地完成支付,实现了信用卡与网上支付的无缝对接,并在2011年4月,支付宝联手中国银行、工商银行、建设银行、农业银行等10家银行高调推出"快捷支付",成功绕开了网银交易额度限制.
由于"快捷支付"简单方便,深受消费者欢迎,仅推出7个月,用户数就突破了2000万,截至2012年10月,其聚拢的用户数更是超过了1亿,与其合作的银行机构也超过了100家.
大数据时代的历史机遇产业变革与数据科学166缺少数据资源,无以谈产业从最初的网银通道,到龙卡支付宝卡通,再到快捷支付,支付宝已不再单纯承担银行的渠道功能,开始化被动为主动,逐渐成为主角,而银行则慢慢开始依赖于支付宝.
其中更为可怕的是,快捷支付不需再链接到银行的网关,摆脱了银行的束缚,将大量终端用户的消费数据紧紧地抓在手里,同时还"迫使"银行与支付宝共享银行核心客户的数据资料,进一步扩大了其数据资产的规模、维度以及关联性.
银行虽然也意识到其中的竞争威胁,但却难以拒绝支付宝的海量用户以及带来的巨大市场想象空间.
实际上,互联网支付市场是一个无比诱人的蛋糕,自2005年起便保持迅猛的发展势头,几乎每年都实现翻倍增长.
根据艾瑞咨询的统计①,2006年中国电子支付的市场规模为451亿元,2011年猛增至22038亿元,占到当年全国GDP的4.
7%,预计未来仍将保持高速增长,2015年的市场规模将达到126031亿元.
支付宝作为中国第三方支付的巨头,其一举一动都在一定程度上反映着该市场的发展动向.
自支付宝快捷支付推出以后,财付通、快钱等其他第三方支付公司纷纷跟入.
而这一切都得益于中国人民银行在2010年出台的《非金融机构支付服务管理办法》和《非金融机构支付服务管理办法实施细则(征求意见稿)》,该政策结束了第三方支付行业的野蛮生长期,赋予了第三方支付企业合法的身份,并为其开展创新业务提供了保障.
第三方支付基于数据资产拓展增值业务自2010年6月至今,中国人民银行相继四次发放了近200张不同类型的支付牌照,业务范围覆盖互联网支付、银行卡收单、预付卡发行与受理、移动电话支付、固定电话支付、数字电视支付、货币汇兑七大类型,行业进入门槛逐步降低,市场竞争日趋激烈,第三方支付行业进入"后牌照时代".
第三方支付企业传统的盈利模①引自艾瑞咨询的报告《2011年中国互联网支付行业年度监测报》.
第五章大数据冲击金融行业缺少数据思维,无以言未来167式主要为提取交易佣金,总体上在0.
5%~1%之间,但由于社会各方势力大量涌入,抢食互联网支付市场,其盈利空间被不断压缩.
为了破解当前的发展困境,第三方支付企业积极拓展新型业务,如理财服务、行业解决方案、移动支付、跨境支付结算等,其中一个极具潜力的发展方向便是基于大数据的创新业务.
互联网支付行业历经多年的发展,积累了海量的用户数据和交易数据,这些数据已经变成一座越来越大的"金矿",蕴藏着巨大的商业价值.
基于数据挖掘和加工的商业创新应用很有可能成为第三方支付企业未来的核心业务,而传统的支付结算业务则会变成"副产品",其主要的作用是提供源源不断的市场数据.
事实上,国内的第三方支付企业也已经意识到数据的巨大价值,并且开始采掘这座"金矿".
走在最前沿的依然是行业老大支付宝,阿里巴巴集团将支付宝、淘宝、天猫以及阿里巴巴B2B等几大平台的数据打通,由此推出网络小额贷款服务,并已经取得了不错的成绩.
由于后面会深入分析阿里巴巴的小额信贷业务,因此这里不再赘述.
而其他第三方支付企业也在该领域进行了不同程度的探索,如快钱推出了企业应收应付账款融资服务,快钱将企业的应收账款或应付账款信息和产业链上下游企业一段时间内的资金流转数据统一"打包"给合作银行,由银行为企业客户提供贷款服务.
易宝支付也在联合银行尝试为航空领域的代理人提供周转资金,同时也在尝试交叉营销业务,据称易宝支付目前每年的营收大概是10亿元,其中80%来自在线支付,其余20%来自营销和信贷业务①.
总之,上述的种种创新都离不开第三方支付企业沉淀的海量数据,数据成为其经营发展的关键资产,相信未来基于此的新应用、新服务将会层出不穷.
第三方支付凭借独特的业务模式得到了社会的认可,积聚了大量的买卖双方用户数据,从最初的灰色地带走到了今天的合法地位.
未来如果要想进一步发展成为①引自2012年9月新浪科技对易宝支付CEO唐彬的专访.
大数据时代的历史机遇产业变革与数据科学168缺少数据资源,无以谈产业一股独立和强大的社会力量,有两个内容需要重点关注:一是通过创新产品和服务吸引更多用户,构成强大的数据源;二是加强数据资产的开发和利用,拓展新型业务.
第二节网络小额信贷来势凶猛传统金融机构在开展中小企业融资服务过程中一直面临两大难题——成本和风险,网络小额信贷则为解决上述问题提供了全新的运作思路.
网络小额信贷基于互联网进行标准化流水作业,大大降低了传统点对点的运作成本,同时凭借海量、多维、实时的数据资产有效地控制了风险,这也是网络小额信贷敢于打破传统抵押、担保模式的关键驱动力.
网络小额信贷创新性的业务模式,深受中小企业的欢迎,发展态势极其迅猛.
下面将通过阿里小贷和Kabbage两个典型案例揭示网络小额信贷的运作模式和发展趋势.
阿里小贷搅动"一池春水"2012年8月,阿里巴巴决定扩大B2B小额信贷业务(以下简称阿里小贷)范围,由最初的阿里巴巴B2B平台付费用户扩展至普通注册用户,但地理覆盖范围仍只是江苏、浙江和上海地区,至于淘宝网和天猫商城上的贷款业务则没有变化,因为该业务之前就是无地域限制的,这一决定在某程度上意味着阿里小贷的业务量将大幅增加,占据的市场份额也将进一步提升.
该消息一经透露便在社会各界激起了千层浪,可谓众说纷纭,更有人喊出了"颤抖吧,银行!
".
阿里巴巴真的能颠覆银行吗这个尚难定论,因为最终的结果是在各种复杂要素综合作用下的产物,但有一点是可以肯定的,即阿里小贷已经在金融领域占据了一席之地,并对传统金融机构形成了一定的威胁.
阿里小贷最早开始于2007年5月,阿里巴巴与中国建设银行、中国工商银行第五章大数据冲击金融行业缺少数据思维,无以言未来169联手共推小企业无抵押贷款,但由于各方面原因,这段短暂的"蜜月"没过多久就以分手告终.
随后,阿里巴巴于2010年和2011年联合复星集团、银泰集团和万向集团成立了浙江阿里巴巴小额贷款和重庆阿里巴巴小额贷款两家公司,开展网络贷款业务.
阿里小贷业务可以分成两大类:一类是针对B2C平台,即为淘宝网和天猫商城的客户提供订单贷款和信用贷款;另一类是针对B2B平台,即为阿里巴巴中国站或中国供应商会员提供阿里信用贷款,具体又分成循环贷和固定贷两种.
阿里小贷的贷款金额通常是在100万元以内,采用按日计息的收费方式,针对淘宝网、天猫商城的信用贷款和针对阿里巴巴的循环贷的贷款利率为0.
06%/天,其他的贷款利率为0.
05%/天.
由此很容易便可推算出,日利率0.
06%的年化利率约为21.
9%,日利率0.
05%的年化利率约为18.
3%,虽都远高于中国人民银行人民币贷款1年期6%的基准利率,但在小额贷款行业内却属于中等水平,且符合国家规定的基准利率4倍以内的要求.
当前中国的中小企业贡献了60%以上的GDP,解决了80%左右人口的就业问题,已经成为中国社会经济发展的重要引擎.
但由于中国信用体系不健全,信用记录与信用评估非常艰难,为控制贷款的成本和风险,我国贷款长期以来都是以抵押、担保贷款为主,真正的信用贷款比较匮乏.
而处于创业初期的中小企业一无抵押,二无担保,因而想从传统金融机构获得融资可谓比登天还难.
阿里小贷无抵押、免担保,且申请贷款效率非常高,这很好地满足了中小企业极为迫切的融资需求.
凡能适应市场发展要求的企业必然拥有强大的生命力,阿里小贷凭借创新的业务模式创造了突出的经营业绩.
据阿里金融统计数据显示,截至2011年年底,阿里金融服务的小微企业达到9.
68万家,占据中国4000多万中小企业的0.
2%,累计投放贷款为154亿元,坏账率不到1%,远低于银行抵押类贷款产品的坏账率.
更为惊人的是,阿里金融仅在2012年上半年就向小微企业投放170万笔贷款,贷款总金额为130亿元,日均完成近1万笔贷款,且平均每笔贷款额度仅为7000元.
而在2012年7月20日,阿里金融单日利息更是达到了100万元,如按此势头发大数据时代的历史机遇产业变革与数据科学170缺少数据资源,无以谈产业展一年,阿里金融将实现一年3.
65亿元的利息收入,而一般的小贷公司一年的利息收入仅有几千万元.
根据国家政策规定,可向银行借贷不超过其注册资本金50%的资金用以放贷,阿里金融两家小贷公司注册资本金总和为16亿元,可供放贷的资金最多为24亿元,日利息收入最高可实现120万元(按0.
05%日利息计算)~144万元(按0.
06%日利息计算),目前阿里金融做到100万元,已经算是业内顶尖水平,虽然阿里金融仅在其生态体系内拓展,但仅阿里巴巴B2B就拥有7980万注册用户、1030万个企业商铺及75.
39万名付费会员(截至2012年3月底数据),更不包括淘宝网和天猫商城的庞大用户群,且随着阿里生态体系不断壮大,阿里金融未来的发展空间不可小觑.
对于银行来说,无抵押、无担保贷款一直是个大难题,每天完成1万笔贷款,单笔额度为7000元,且能实现单日利息收入100万元,几乎更是不可思议.
阿里金融究竟是如何解决业内的这一大顽疾呢答案正是阿里巴巴主营业务——电子商务平台多年积累的海量数据.
传统金融机构采用抵押、担保等手段来降低由信息不确定导致的运作风险和经营损失,而在大数据时代,信息日趋透明,商业环境的改变也必将推动商业运作模式的变化.
阿里巴巴经过十几年的发展,旗下的阿里巴巴(B2B)、淘宝、支付宝等平台积累了大量的后台数据,不仅包括用户的交易数据,还涵盖其资金流动、访问量、产品变化、投诉评价、用户注册等经营数据和身份信息,且这些数据是实时自动生成的,以极低的成本为阿里小贷提供源源不断的海量数据支持.
阿里巴巴将旗下的平台数据打通,建立无缝链接,将海量的数据引入网络数据模型,并辅以在线视频调查、第三方验证等手段,对企业和个人进行信用评估.
同时,阿里金融还建立了覆盖贷前、贷中和贷后的一整套风险预警和管理体系,以控制贷款风险.
正是基于此,阿里金融才能够脱颖而出.
目前,阿里巴巴越来越认识到数据这座"金矿"所蕴藏的巨大价值.
2012年7月,阿里巴巴集团宣布设立首席数据官,负责推进"数据共享平台"战略,同年9第五章大数据冲击金融行业缺少数据思维,无以言未来171月,阿里巴巴董事局主席马云在网商大会上明确提出将在2013年开始转型,重塑平台、金融和数据三大业务.
可见,数据地位正在日益凸显,数据俨然成为继土地、劳动力、资本之后的新资产,围绕大数据的收集、挖掘和运用将是未来企业竞争的重要主题.
Kabbage开辟新的发展路径阿里小贷是阿里巴巴发展的衍生业务,其成功得益于阿里巴巴旗下平台多年的数据积累,模式不具有可复制性.
但在世界的另一端,美国的Kabbage为人们上演了一种更具为普遍适用性的商业模式.
Kabbage是一家致力于为不符合银行贷款资格的网上商家提供快速、安全的资金信贷公司,其于2010年4月上线,总部位于美国亚特兰大,截至目前已经成功融资6000多万美元.
Kabbage的主要目标客户是eBay、亚马逊、雅虎、Etsy、Shopify、Magento、PayPal上的美国网商,Kabbage通过查看网店店主的销售和信用记录、顾客流量和评论、商品价格和存货等信息,以及其在Facebook和Twitter上与客户的互动信息,并借助数据挖掘技术(其中一个比较主要的专利技术是"为在线拍卖和市场环境提供流动资金的工具",美国专利号7983951),来最终确定是否为他们提供贷款以及贷款金额和贷款利率,其贷款期限最长为6个月,贷款月利率在2%~7%之间.
Kabbage用于贷款判断的支撑数据一方面来源于网上搜索和查看,另一方面则来源于网上商家的自主提供,且提供的数据多少直接影响着最终的贷款情况.
同时,Kabbage也通过与物流公司UPS、财务管理软件公司Intuit合作,扩充数据来源渠道.
Kabbage的商业模式适应了市场发展要求,上线不到1年,就得到数千家商户的支持,每家商户的平均贷款资金为1万美元左右.
基于大数据的商业模式创新过程有两个核心环节:一是数据获取,二是数据的分析利用.
阿里金融与Kabbage的区别在于数据获取方面,前者是借助旗下平台的数据积累,后者则是多元化的渠道提供数据,其中网上商家自主提供数据且其数据的多少直接决定着最终的贷款额度与成本,这充分体现出大数据的资产价值,就大数据时代的历史机遇产业变革与数据科学172缺少数据资源,无以谈产业如同传统的抵押物一样可以换取资金.
阿里金融与Kabbage的共同点在于数据挖掘利用方面,虽说大数据是一座极具价值的"金矿",但如果不能科学地加以利用,那么大数据就变成了一堆堆毫无用处的"石头",阿里金融和Kabbage都是借助大数据技术,并结合金融行业的特点,有效地控制了风险,实现了完美融合和创新.
阿里小贷和Kabbage本质上都是借助大数据开展金融信贷业务的.
实际上,二者只是网络信贷市场蓬勃发展的两个缩影,Wonga、LendingStream、Klarna、Zestcash等新兴公司都在借助大数据技术开拓信贷业务,同时亚马逊、谷歌等互联网巨头也凭借其沉淀的海量数据进军网络信贷领域,纷纷为生态体系中的中小客户提供融资服务,而这些新玩家正以创新的商业模式逐步重塑银行信贷业的市场格局和发展方向.
第三节互联网巨头推动供应链金融进一步发展京东商城、金银岛等电子商务企业借助平台积淀的数据资产纷纷进军供应链金融领域,将信息流、物流和资金流深度融合,为平台上的用户提供订单融资、仓单融资等服务.
该模式弥补了传统供应链金融信息技术支撑不够、服务范围有限等不足,推动了供应链金融的进一步发展.
电子商务企业纷纷介入互联网金融2012年11月,继收购网银在线①进军网络支付之后,京东商城与中国银行合作推出供应链金融服务平台,为供应商提供订单融资、入库单融资、应收账款融资、委托贷款融资、协同投资信托计划和资产包转移计划等服务.
在服务过程中,京东承担着类似中介的角色,即供应商向京东提出融资申请后,由其确认核准,并转交①网银在线成立于2003年,是一家电子支付解决方案提供商,并于2011年5月获得中国银行的首批《支付业务许可证》,业务类型包括互联网支付、移动电话支付和固定电话支付等,目前已经与中国工商银行、中国农业银行等多家金融机构建立了战略合作关系.
第五章大数据冲击金融行业缺少数据思维,无以言未来173给银行,再由银行完成资金的发放.
随后,京东商城创始人兼CEO刘强东在2013年1月内部年会上讲话称,京东商城第二个十年将围绕三个方向发展,分别是以技术为驱动的自营电商业务、以技术为驱动的开放服务业务和以技术为驱动的数据金融业务,其中在金融业务方面,京东商城将组建京东金融公司,依托高质量的消费数据为商家和个人提供贷款服务.
由此可见,基于大数据的供应链金融业务已经成为京东商城的战略性业务.
京东商城并不是第一家进入供应链金融领域的电子商务公司,当然也不会是最后一家.
早在2007年,为了解决中小企业融资难的问题,阿里巴巴就率先推出供应链金融服务,随后敦煌网、金银岛等B2B(BusinesstoBusiness)电子商务企业纷纷与金融机构合作推出该业务.
以金银岛为例,金银岛在2009年与中国建设银行、中远物流合作推出了在线融资业务——E单通,三方共同建立了一整套服务体系和风险控制机制,实现了资金流、信息流和物流的深度融合.
E单通具体又分成网络仓单融资和网络订单融资,前者是以中国建设银行认可的专业仓储公司出具的电子仓单作为质押申请融资,后者是凭借金银岛确认的电子订单向中国建设银行申请融资,其操作简单便捷,且单笔贷款最长期限为180天,满足了企业做行情或是短期资金周转等需求.
供应链金融发展历史悠久事实上,供应链金融并非是新生事物,早在19世纪初,荷兰的一家银行就推出了仓储质押融资业务,这成为供应链金融发展的早期雏形.
到了20世纪末,随着物流运输行业和通信信息技术的快速发展,全球性的业务外包活动日益增多,这在提升效率、降低成本的同时也导致了融资节点的相应增多,由于供应链各个节点参差不齐,部分节点出现资金流瓶颈就会引发"木桶短板"效应.
为了解决这一问题,供应链金融随之兴起.
进入21世纪,供应链金融已经成为国际各大银行流动资金贷款领域的主要业务之一.
中国的供应链金融最早则可以追溯到20世纪初,上海银行推出的存货抵贷款业大数据时代的历史机遇产业变革与数据科学174缺少数据资源,无以谈产业务,成为中国银行业在供应链金融领域的最早尝试.
2006年,中国深圳发展银行率先推出"供应链金融"品牌,随后浦发银行、兴业银行、民生银行、招商银行以及四大国有银行都纷纷涉足,尤其最近几年,在国家大力推动中小企业融资服务的政策号召下,中国银行业掀起了一场供应链金融发展热潮.
供应链金融作为一大金融创新产物,对于利益相关方都具有极大的社会和经济价值.
从企业方面看,供应链金融很好地满足了部分中小企业的资金需求,有利于整条产业链的协调发展;从银行方面看,通过引入核心企业、物流监管公司等新的风险控制变量,进行供应链整体及其链条关系的风险评估,而非传统只针对单一企业的风险评估,该模式既能控制风险,又能扩大市场服务范围;从物流监管公司方面看,供应链金融无疑为其带来了新的增值服务.
虽然供应链金融符合市场的发展需求,具有广阔的发展空间,但不可否认的是,供应链金融在发展过程中面临着一系列的问题.
例如,信息技术支持不够,中国很多银行在应收账款和预付账款等环节还需依托人工服务,这不仅降低了供应链金融的运作效率,也增加了一定的操作风险;供应链金融覆盖范围仍主要局限在重点行业和优势企业,对于中小企业的关注不够.
以电子商务企业为代表的互联网巨头凭借互联网的天然特性,积累了海量数据,这些数据更为真实有效地记录了用户的行为轨迹,构成了"草根"信用档案体系.
同时,借助信息技术搭建的网上服务体系,其成本更低、效率更高,弥补了传统供应链金融服务的缺陷,推动了供应链金融的进一步发展.
第四节中国P2P网络借贷野蛮生长P2P①网络借贷与eBay的运作模式类似,为借贷双方提供了一个低成本、高①P2P(PeertoPeer,P2P)原指一种网络新技术,即对等互联网络技术,该技术最大的特点就是用户之间的资源共享,网络中的物理节点在逻辑层面上具有相同的地位,这不同于传统的服务器中心模式.
P2P网络借贷则指个人与个人在专业的网络平台上确立借贷关系和完成交易.
第五章大数据冲击金融行业缺少数据思维,无以言未来175效率的自由交易平台,大大提高了信息透明化程度和推动了金融行业"脱媒①"进程,具有很广阔的市场空间.
P2P网络借贷近几年虽然发展很快,但却受到政策监管缺失、信用风险较大等问题的桎梏,而其中解决信用风险的关键举措则在于如何打造和利用大数据资产.
P2P网络借贷发展迅猛2012年6月,美国的LendingClub在新一轮融资中成功募集1750万美元.
其中KPCB投资1500万美元,摩根斯坦利前CEOJohnMack个人投资250万美元,素有"互联网女皇"之称的KPCB合伙人MaryMeeker和JohnMack也都加入了LendingClub的董事会,截至目前LendingClub已经融资近1亿美元.
LendingClub究竟是如何同时赢得互联网领域和金融领域两位大腕的高度关注与欣赏不妨先了解一下这家公司.
LendingClub成立于2006年并于2007年正式上线,是一个汇集大量优秀借款人与贷款人的网上金融社区,是双方发生借贷关系的中间服务平台,试图以更为快捷高效的运作方式取代高成本、较复杂的传统金融机构.
LendingClub平台上的利率设定根据贷款等级和期限的不同而变化,总体水平是在6.
03%到24.
89%之间浮动.
LendingClub将贷款分为A、B、C、D、E、F、G七个等级,每个等级下面又具体分为1、2、3、4、5五个等级,贷款期限最长为36个月.
LendingClub的收入主要来源于从借贷双方收取的费用,每笔交易成功后LendingClub将从借款人收取贷款总额1.
11%~5%不等比例的费用,具体视贷款等级和期限而定,从贷款人收取借款人偿还总额的1%作为服务费.
此外,如果借款人没有借贷成功,需要向LendingClub支付15美元的费用,如果借款人①脱媒,一般是在进行交易时跳过所有中间人而直接在供需双方间进行.
在金融领域,脱媒是指"金融非中介化",因为存款人可以从投资基金和证券寻求更高回报的机会,而公司借款人可通过向机构投资者出售债券获得低成本的资金,这削弱了银行的金融中介作用.
大数据时代的历史机遇产业变革与数据科学176缺少数据资源,无以谈产业没有偿还贷款并滞后15天以上,需要向LendingClub支付滞纳金.
LendingClub发展十分快速,截至2013年1月初,贷款总额已经超过12亿美元,创造利息收入突破1亿美元.
LendingClub是一家典型的P2P网络借贷公司,其发展情况在某种意义上也反映了整个行业的发展态势.
P2P网络借贷最先开始于英国,2005年首个个人对个人(P2P)的网络创新借贷平台——Zopa出现,随后便迅速扩展至美国、德国等国家.
2006年美国的Prosper成立,截至2013年1月初,平台已拥有160万会员,并促成了4.
44亿美元的会员间贷款.
P2P金融交易的效率更高、成本更低,不仅扩大了服务人群的数量和范围,还摒弃了对银行等传统金融中介的依赖,加速了金融脱媒的进程.
但推动发展的一个关键在于双方数据信息是否充分可靠.
中国P2P网络借贷起步相对较晚,2007年开始引入中国,但发展态势却极其迅猛,宜信、拍拍贷、红岭创投、贷帮等一批新兴P2P网络借贷公司应运而生,不少传统巨鳄也纷纷角逐P2P市场.
2012年3月中国平安集团投资成立的网络投融资平台陆金所正式上线运营,同年12月国家开发银行、江苏省金融办以及江苏金农公司等联合推出社会融资服务平台"开鑫贷".
面对巨大的市场想象空间,投资机构也按捺不住,开始入场,红杉资本向拍拍贷注资2500万美元便是典型案例.
另据哈佛商学院2012年5月完成的《中国人人信贷概览及其在中国金融体系中的潜力》报告估计,中国已有超过100家P2P网络借贷平台,年增长速度超过50%.
P2P网络借贷市场的蓬勃发展说明该模式迎合了市场的需求:对于借款人而言,中国信用体系不健全,信用贷款门槛很高,同时受金融危机和欧债危机的影响,中国银行机构纷纷收紧银根,中小企业和个体经营者资金周转困难;对于贷款人而言,当前股市低迷、楼市受限,理财投资渠道有限.
P2P网络借贷平台将缺乏融资渠道的中小企业、个体经营者与拥有闲散资金的市民实现了有效对接,且运作模式更为快捷方便.
第五章大数据冲击金融行业缺少数据思维,无以言未来177P2P网络借贷创新服务模式P2P网络借贷与eBay的运作模式比较类似,即为贷款人和借款人搭建了一个展示、交易的网上平台,拟借款人需要填写贷款金额、用途、期限、信用记录以及个人信息等资料,网站会对拟借款人的资料进行初步审核并给出量化的信用评分和风险等级,拟贷款人可以据此设计投资方案.
网站的交易机制主要是采取竞拍模式,拟贷款人以贷款利率竞标,利率低者成为最终的贷款人,而网站通过从中收取手续费获取收入,费率标准则因公司而异.
P2P网络借贷与eBay的区别在于前者竞拍的是资金,而后者竞拍的是实物商品.
此外,为了分散风险,拟贷款人可以只提供拟借款人所需资金的一部分,并将剩余资金提供给其他的拟借款人,而拟借款人所需资金的未完成部分则由其他的拟贷款人继续提供,贷款与借款之间由此形成了多向交叉.
P2P网络借贷总体上都采用与上面比较类似的运作模式,但由于中国的特殊市场环境,P2P网络借贷在引入中国后发生了一些调整,出现了两种主流发展模式:一种是以拍拍贷为代表的纯线上借贷平台,欧美发达国家P2P网络借贷大部分是这种模式,这得益于其完善的市场信用体系和金融服务体系.
该模式成本低、扩张快,但信用风险高(指在中国);一种是以宜信为代表的线上线下融合的借贷公司,且线下业务更重,该模式成本高、扩张慢,但信用风险低.
此外,为了吸引贷款人,中国一些P2P网络借贷平台提出"保本承诺",即一旦出现违约,贷款人可以得到本金赔偿,这一承诺使其需要承担贷款违约风险,资金链和盈利能力也因此受到影响.
中国P2P网络借贷面临多重挑战任何新生事物的出现与发展都伴随着各种质疑与挑战,P2P网络借贷亦是如此.
由于金融产业的特殊性,P2P网络借贷面临的首座"大山"便是国家政策.
中国银监会在2011年8月发布了《中国银监会办公厅关于人人贷有关风险提示的通知》,大数据时代的历史机遇产业变革与数据科学178缺少数据资源,无以谈产业提示P2P网络借贷存在七大问题和风险,要求银行业金融机构建立与该类公司之间的"防火墙",防止民间借贷风险向银行体系蔓延,这在P2P网络借贷行业中引起了不小的震荡.
不过在2012年3月28日,国务院总理温家宝主持召开的国务院常务会议,决定设立温州市金融综合改革试验区,并公布了"温州十二条",这让P2P网络借贷行业看到了希望的曙光,宜信、人人贷等P2P网络借贷公司纷纷搭上温州金融改革的便车.
总体上看,中国对于这个行业的政策监管基本还处于空白,P2P网络借贷很可能成为非法集资、高利贷等违法行为的温床.
由于行业缺乏准入门槛和行业标准,该市场可谓鱼龙混杂、良莠不齐,这一问题也逐渐开始暴露出来.
从号称"中国最严谨网络借贷平台"哈哈贷的轰然倒闭到最近的"优易网"突然跑路,P2P网络借贷"倒闭"事件和"卷钱跑路"事件时有发生,为行业发展蒙上了一层阴影.
目前P2P网络借贷行业仍依靠行业自律,为此宜信、贷帮、人人贷三家企业曾共同签署了《小额信贷服务中介机构行业自律公约》,以推动行业健康、规范地发展.
除了政策桎梏,信用风险是亟待解决的另一大难题.
在国外可以很容易查到完整的个人信息和信用档案,而中国的个人征信系统由中国人民银行控制,只有银行金融机构可以查询,对外并不开放,且其本身也不是非常健全,这使得P2P网络借贷面临更大的风险.
事实上破解这一难题的关键在于大数据,其中两项重要任务便是如何获取更多关于借贷双方的数据信息(尤其是借款人)和如何将数据信息很好融合到实际业务运作之中.
中国宜信重点布局线下业务以及美国LendingClub引入网络社交元素,都可以扩大服务对象数据信息的来源渠道.
且随着时间的推移,P2P网络借贷平台将会针对每个用户都建立一个信用记录档案,相信随着数据来源的丰富、平台数据的积累以及国家数据的开放,P2P网络借贷的数据获取问题将会被逐步解决.
接下来则需要建立一套基于大数据的业务模式,尤其是在信用风险评估、对应利率设置以及关键流程设计方面,这不单纯是大数据技术可以解决的问题,需要企业立足于金融产业,将金融与技术进行深度融合统一.
第五章大数据冲击金融行业缺少数据思维,无以言未来179第五节传统金融机构积极应变面对新兴金融力量的不断渗入,传统金融机构开始采取积极的应对措施.
银行业推出网上银行、网络融资和电子商务等业务,保险业亦开始探索通过网络销售保险、网上个性化保险产品和虚拟财产保险等业务.
然而,金融行业终究是一个数据密集型行业,无论是传统的线下业务还是新型的线上业务,其竞争的一个关键要素仍是数据.
银行业进军电子商务的核心目的在于采集数据,银行业开展网络融资、保险业探索虚拟财产保险的成败关键则在于利用数据.
由此可见,大数据俨然成为金融业构建核心竞争力的重要资产.
银行跨界进军电子商务2012年6月,中国建设银行筹划已久的电子商务平台——"善融商务"正式上线,该平台立足于专业的金融服务,拓展电子商务服务,具体分为"善融商务个人商城"和"善融商务企业商城",覆盖B2B(BusinesstoBusiness)和B2C(BusinesstoCustomer)两种模式.
"善融商务"既提供信息发布、交易撮合、在线交易等电商服务,也提供支付结算、担保融资等金融服务.
值得一提的是平台的搭建还融合了社交网络模式,平台具备博客、论坛、商圈等社区功能.
不仅仅是中国建设银行,目前已有多家银行构建了各自的电商平台,如中国交通银行的"交博汇",中国银行广东省分行的"云购物"等.
同时,还有一些银行也正在跃跃欲试.
中国银行业这些庞然大物为何要频频跨界涉入电子商务是因为最近几年电子商务的迅猛发展构筑的巨大市场想象空间还是因为电子商务企业进军互联网金融①构成的压力也许是有上述的因素影响,但最核心的战略意图还是获取一线市场数①以互联网为代表的现代信息科技,特别是移动支付、云计算、社交网络和搜索引擎等,将对人类金融模式产生根本影响.
可能出现一个既不同于商业银行间接融资,也不同于资本市场直接融资的第三种金融融资模式,我称之为"互联网直接融资市场"或"互联网金融模式".
——引自中国投资有限责任公司副总经理谢平在中国金融40人论坛上的演讲大数据时代的历史机遇产业变革与数据科学180缺少数据资源,无以谈产业据,加速推进银行业的网上金融业务发展.
早在20世纪90年代,互联网热潮兴起,网上银行便随之诞生于美国,不久后引入中国.
由于具有效率高、成本低、突破时空束缚等优势,网上银行越来越受到重视,在最近几年保持良好的发展态势.
根据中国金融认证中心发布的《2012中国电子银行调查报告》显示:2012年,全国个人网银用户比例为30.
7%,同比增长3个百分点,柜台业务替代率达56%;全国企业网银用户比例为53.
2%,同比增长9个百分点,企业网银替代率为65.
8%.
中国银行业在移动支付领域和网络融资领域都早已有所布局.
在移动支付领域,中国银行金融机构大多选择了与战略合作伙伴"联合出击",确保更大的市场竞争力,如浦发银行与中国移动推出的联名卡,中国建设银行与中国银联推出的银联手机支付,中国农业银行与中国银联、中国电信推出的"掌上钱包",招商银行与中国联通推出的"联通招行手机钱包"等,针对移动支付市场的新产品、新应用可谓不断涌现.
在网络融资领域,中国银行金融机构大多进行了不同程度上的探索,一方面自行推出网络贷款业务,如工商银行推出的"小企业网络循环贷款"、招商银行推出的"网贷易"、交通银行开发设计的"e贷在线"、浦发银行推出的"网上自助贷"、北京银行推出的"年年贷"和"通信贷"等;另一方面也积极与其他互联网企业携手合作,一同进军网络融资领域,中国建设银行当属其中的一个典型,2007年中国建设银行与阿里巴巴首次联合开展网络贷款业务,随后又与敦煌网合作推出"e保通"、与金银岛合作推出"e单通"、与全国棉花交易市场合作推出"e棉通"等产品,银行与电商平台资源共享,优势互补.
然而,中国银行业在支付结算领域面临第三方支付的威胁,在网络融资领域更是存在诸多新的竞争对手.
且中国银行业的网络融资业务尚处于初级阶段,目前只是借助互联网技术将中小企业的融资服务进行了电子化改造,初步实现了"工厂流水线化"运作,仍存在多方面内容尚待提升改善,尤其是在如何有效服务中小企业方面还有许多值得探究的课题.
中国银行金融机构在为中小企业提供贷款服务时常第五章大数据冲击金融行业缺少数据思维,无以言未来181常面临两大难题:一是成本,二是风险.
中小企业贷款额度小、次数多,且多以短期流动资金贷款为主,再加上财务制度不健全,因而在贷前调查、贷中执行和贷后管理方面的成本都相对较高.
基于网络的标准化流水作业是解决这一难题的有利手段,而如何控制风险则成为银行拓宽中小企业客源时必须探究的问题.
风险即强调不确定性,海量数据有助于降低不确定性,控制风险.
阿里巴巴几大平台多年积累的大数据正是阿里金融成功的关键.
实际上,中国银行业已经拥有了大量很有价值的数据资源,如实名身份信息、个人和企业信用数据等,但数据不够全面,实际业务交易、客户社会关系和行为偏好等方面数据相对缺乏.
开展电子商务便成为了优化数据资产结构的关键举措,中国银行金融机构希望借助电商平台挖掘互联网的数据"金矿",如果能将银行用户ID和网络用户ID的关联关系打通,再融入社会关系信息和网络行为数据,那么将创造不可估量的价值,对于更好服务客户、增强客户粘性具有极大的支撑作用.
显然,大数据已经成为中国银行业的重要资产,是构建银行未来经营核心竞争力的关键要素,通过中国银行董事长肖钢最近发表的文章——《大力推进银行业数据驱动型发展方式》则能更好地体会其中味道.
肖钢在文中提出要大力推进银行业数据驱动型发展方式,认为数据是知识经济时代重要生产要素,做好数据工作是项复杂的系统工程,需要从数据治理架构、数据质量管理、数据系统建设、数据人才培养和数据运用文化几个方面全方位展开.
由此不免使人联想到电信行业,电信运营商的数据业务目前正在快速赶超传统语音业务,其地位被提到了战略性高度,在可以预期的未来语音业务将趋于部分免费或者完全免费,而数据业务则将成为电信运营商的核心收入来源.
实际上,电信行业的发展历程已经为银行业提供了极具参考价值的经验.
网络虚拟财险初见端倪2012年8月24日,中国平安集团董事长马明哲在中期业绩发布会上证实,正大数据时代的历史机遇产业变革与数据科学182缺少数据资源,无以谈产业与阿里巴巴、腾讯筹划成立新公司,开展保险业务.
一石激起千层浪,这一消息迅速在业内引起广泛的关注,各类评论铺天盖地.
阿里巴巴是中国最大的电子商务公司,拥有广大的企业用户和海量的数据积累;腾讯是中国最具影响力的品牌之一,拥有广泛的个人用户和媒体资源,仅QQ一项业务就聚集了约4亿用户;而中国平安则拥有保险、证券和银行三大牌照,在金融各个领域积累了丰富的经验(此外携程也拥有一张互联网保险牌照).
三大巨头齐聚首,实现资源优势互补,无疑给社会带来了广阔的遐想空间.
同年9月,"三马"联合卖保险事件又曝出新进展,在一组网络科技公司上报到保监会的申报资料中发现,新公司命名为众安在线财产保险公司,注册资本10亿元,其中阿里巴巴控股占19.
9%股份,中国平安和腾讯各占15%,携程拥有5%.
新公司将完全通过互联网进行销售和理赔服务,产品包括基于互联网和物联网两方面的产品,如虚拟货币失盗险、网络支付安全保障责任险等.
"三马"合作虽然来头不小,但不可否认的是在未来具体推进中仍将面临许多障碍,除了三家公司投入力度以及合作模式尚待商榷,新公司面临的一个主要难题来自于制度的束缚.
虽然早在2004年市场上就有呼吁虚拟财产①保险的声音,但是发展至今,互联网虚拟财产保险还是存在诸多难题,如虚拟财产尚无明确的法律界定、虚拟财产保险的监管制度还未建立等.
尽管虚拟财产保险市场面临很多挑战,但巨大的市场潜力却毋庸置疑.
根据中国互联网络信息中心(CNNIC)2013年1月发布的第31次《中国互联网络发展状况统计报告》显示,2012年中国网络游戏用户规模已经达到3.
36亿,用户绝对规模较上一年增长1142万.
网络游戏账户凝聚了用户大量的时间、金钱和情感,不过近几年游戏玩家的账号或装备遭遇意外丢失或盗窃的事件却时有发生,因为虚拟财产损失而引发的各类纠纷不断增加,市场迫切需要虚拟财产保险的出现.
"三马"进军网络保险可谓是一次极具创新意义的尝试,同时也反映了保险行业①虚拟财产是指狭义的数字化、非物化的财产形式,包括网络游戏、电子邮件、网络寻呼等一系列信息类产品.
——引自百度百科第五章大数据冲击金融行业缺少数据思维,无以言未来183未来发展的趋势——保险业与互联网的融合程度逐步深化:从最初的保险网销到后来的网络个性化保险产品(如退货运费险),再到现在网络虚拟财产保险,融合进程正在一步步推进.
实际上,保险业乃至银行业都是一个数据密集的行业,而互联网又是一个天然的数据采集和加工厂,二者的融合将会迸发巨大的市场价值.
此外,借助互联网可以大大降低物理经济的运作成本,大幅提升业务的运作效率.
其实,不仅仅是银行业、保险业,基金、证券等金融行业亦是如此,金融行业与信息技术加深融合已经成为发展的必然趋势.
随着融合进程的推进,大数据的价值也必将日益凸显,数据将成为金融行业的新型资产.
以第三方支付、网络小额信贷、网络供应链金融以及P2P网络借贷等代表的新生金融力量的数据资产结构较传统银行业更为全面.
新型数据资产的活性、颗粒度、维度都要远超金融业传统的数据,并借助这一资产创造全新的商业模式,逐步向金融各个业务领域渗入.
传统的金融力量也是动作频频,积极应变以适应时代的发展.
无论是新生力量还是传统力量,未来成败的关键就在于能否充分打造和运用大数据资产、深入理解和满足用户的需求.
事实上,金融行业正在发生的一切仅仅是大数据在社会经济运行中应用的一个缩影.
零售行业、物流行业、旅游行业、生物医疗行业乃至国家治理,在过去、现在、未来都会感受到大数据的强大力量,这种影响切切实实就在大家身边.