【百科】未来金融发展方向——以蚂蚁金服为例-新东方前途出国

未来金融发展方向——以蚂蚁金服为例

 

蚂蚁金服代表着将来的金融业态，做的是数据驱动的金融服务业。

 

传统金融机构是使用数据进行分析、支持决策的金融业务。一直都做小微企业的贷款泰隆银行，要决定是不是给一个小商铺贷款，它会派一个专门的信贷员去蹲点，不是一天、两天，而是相当长的一段时间，观察和记录商店的客流量、交易金额、服务态度，还有货架上的品种丰富度，然后根据这些信息，作出是不是贷款、贷多少额度这些决定。然后在放贷之后，信贷员还会跟踪这个商店生意的活跃程度，然后及时地进行跟踪反馈。这就是典型的“使用数据进行分析”，业绩都很出色，而且风控也做得很好，坏账率很低，这对于高风险的信贷来说，那是很难的。  

蚂蚁金服是怎么做小微企业金融服务的呢？淘宝店家有很多融资需求，淘宝店家如果去找银行合作，最后发现没法合作下去。因为这些企业规模小，融资额度低，还没有抵押品。按照银行的术语来说，信用资质真的是不好，根本过不了银行风控体系的关，传统金融的风控体系真的是很难覆盖这些小微电商。  

蚂蚁金服就自己开始琢磨一套给这些小微企业贷款的流程。淘宝做的是电子商务，淘宝店家在平台上留下了所有的交易记录，都是现成的数据，而且数据量要丰富得多。所以，蚂蚁金服就开始按照自己对这些店铺的理解，给它们贷款。经过一段时间之后，这些贷款的行为又成为了新的数据，因为蚂蚁金服可以从中分析出店铺特征和违约率之间的关系。  

而且使用蚂蚁金服贷款业务的这些店铺的还款记录，甚至是很精细的还款时间，还款额度都留存在淘宝平台上，又成为这个数据池的一部分，进入蚂蚁金服的贷款模型。这些数据都是实时在线的数据，在模型中不断迭代，然后再支持着下面的决策。  

这种模式和上面泰隆银行的那种信贷模式，看上去都是使用了精确的数据。但是，实质上很不一样。在蚂蚁金服这里，数据才是主体，一旦模型和算法确立下来，就像有了生命——数据就是粮食，不断地喂养着这个模型算法的生物体，然后让它越来越具有自主决策的能力，让数据说话，这才是数据驱动。人在这个模式里面的作用，主要是调试模型，优化算法。金融服务可以变得极为精准和个性化。那么对于蚂蚁金服来说，风险也变得更低。一旦模型算法确立以后，覆盖和服务新用户的成本就变得极低，新用户的数据又沉淀下来，就变成这个数据驱动决策闭环中的一环。

 

所谓数据驱动，并不是简单地收集和使用数据，在这个语境下数据是基础，但更重要的是动和驱。所谓动，也就是数据得是活数据，而不是存在硬盘里的数字，是实时在线，能反映那些被服务者的动态变化的信息。那驱是什么意思呢？驱就是决策，比如说给客户提供什么样的金融服务，怎么服务，服务费用是多少？这都是数据和算法决定的。决策是数据累积，交易场景，到算法优化这个闭环中间的一个部分。所以，在决策的过程中，人是不形成干预的。  

这样的模式，和传统的金融模式就有了本质差别。  

第一，精准度有了质变。数据驱动的最大优点，是实时动态捕捉服务对象的变化，进行迭代优化，使得风险下降。

 

第二，高度标准化。促使成本下降，服务规模扩大。  

第三，外延空间扩张。不断沉淀的数据变得越来越智能，为业务模式扩张创造的能性。  

这种数据驱动的金融服务，相对于传统模式，是一种降维打击。  

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