基于大数据平台的互联网金融与小微企业融资——以阿里小贷为例(下)

基于大数据平台的互联网金融与小微企业融资 基于大数据平台的互联网金融与小微企业融资 ——以阿里小贷为例——以阿里小贷为例（以阿里小贷为例（下） 2016年05月27日 三、基于大数据平台的互联网金融与小微企业融资——基于大数据平台的互联网金融与小微企业融资——以阿里小贷为例——以阿里小贷为例 以阿里小贷为例阿里巴巴小额贷款公司（以下简称阿里小贷）是阿里巴巴集团联合复星集团、银泰集团和万向集团成立的小额贷款公司。相比于传统金融机构对大中型企业趋之若鹜之势，阿里小贷扎根于小微企业，利用其旗下的电商大数据平台向小微企业提供了在传统金融模式下无法享受的信贷金融服务，为破解小微企业的融资开创了新的解决路径。 （一）阿里小贷大数据平台。 大数据平台是阿里巴巴快速进入金融业并取得迅猛发展的“利器”。阿里巴巴通过旗下电子商务平台建立起全国最为丰富的小微企业数据库和信用记录，为其发展小微企业金融服务带来了传统金融机构无与伦比的信息优势。阿里巴巴海量数据主要来源于三个方面：一是电商平台数据。依托三大电子商务平台即阿里巴巴、淘宝网以及支付宝每一次交易活动产生的各种数据，如交易情况、物流情况、店铺与商品评价情况和投诉纠纷解决情况等相关数据，这些电商交易数据成为阿里数据平台的最主要的数据。二是贷款申请数据，申请贷款时，小微企业需要提交包括企业经营业务、资产负债相关情况和个人家庭情况、配偶信息、学历收入和住房贷款等系列配套相关信息。三是外部数据，主要指来源于社交网络平台数据、搜索引擎数据和对外网络平台采集和整合的数据。 通过将上述来源数据反复进行大数据模型的推演和验证，阿里小贷建立了一套针对小微企业无须抵押和担保的“征信体系”和贷款风险控制机制，利用信息追踪技术和阿里微贷技术可实时获得和监控小微企业经营轨迹和贷款使用状况，这不仅降低了小微企业的融资成本和融资风险，还最大程度地消除了小微企业与阿里小贷信息不对称程度，从根本上杜绝了逆向选择与道德风险问题，解决了传统金融机构的信贷配给问题。 （二）阿里小贷金融模式。 阿里小贷独辟蹊径之处在于采取了“大数据平台+小额贷款公司”模式，这种模式就是利用电商平台建立起来的小微企业信息数据库与小微企业征信体系通过阿里巴巴旗下小贷公司对电商平台上商户和其他小微企业发放贷款。 阿里小贷的贷款业务分为两类——订单贷款业务与小微贷款业务。订单贷款业务的服务对象是淘宝网、天猫商城等电商平台的店铺商家，商家在发货之后即可凭订单申请贷款，阿里巴巴则依据商户交易情况、店铺与商品服务评价及以投诉纠纷解决情形等相关资信条件信息来综合判断是否同意贷款申请。贷款审核通过后，小微商户即可通过支付宝账户可获得日利率0.05%、期限30天、上限为100万元的贷款。小微贷款业务的授信对象是阿里巴巴平台上的小微企业，这些小微企业在申请贷款的同时还需要在线提交企业最近一个会计年度的营业收入、资产负债情况以及在阿里巴巴的详细订单资料，阿里巴巴则利用网络视频等方式直接与贷款者进行面对面的实时对话沟通来甄别贷款者的信用状况和还款能力。审核通过之后即可放贷，日利率0.06%、期限6个月、上限为100万元小微贷款。 阿里小贷依托自身商业模式优势及大量小微企业、个体商户经营状况和往来交易的信用数据，实现了商业模式与金融服务相融合的完美结合，减少发放贷款中贷前信息识别成本和贷后监督成本，解决了信息不对称问题，有效地提高了小微企业信贷市场资金配置效率。 （三）阿里小贷的风险控制体系。 阿里小贷信用成本和信用风险大幅降低，还得益于基于大数据构建的包括贷前、贷中、贷后三环节紧密衔接的完善风险管控体系。第一，贷前审核。阿里小贷把来自阿里巴巴旗下电商平台和支付宝平台关于商户和小微企业的相关数据，通过数据挖掘技术和数据分析技术，能够准确把握小微资信情况和信用等级，并通过有效的风险评分模型预测小微企业发生违约风险的概率，以此来甄别客户信用状况质量高低并据此对客户进行相应级别地授信。第二，贷中监控。通过支付宝平台、阿里云平台以及微贷技术，阿里巴巴可以实时监控小微企业的经营轨迹和资金使用异动情况，根据监控结果对可能发生违约风险的小微企业实行警告。第三，贷后管理。阿里巴巴可以关闭违约商家在淘宝平台上的网店，支付宝结算方式冻结了使阿里旗下违约商家的资金，这两项措施足以起到震慑已经违约小微商户的作用。另外，阿里小贷官方网站开辟的“欠贷企业曝光”平台时时发布关于违约小微企业全部相关详细信息，这个公开性的负面信息曝光也增加了小微企业的违约成本，也成为震慑小微企业道德风险的有效手段。 四、基于大数据的互联网金融：基于大数据的互联网金融：化解小微企业融资困境的有效途径 化解小微企业融资困境的有效途径基于大数据的互联网金融利用互联网技术和相关平台突破性地获取了海量关于小微企业的交易信息和个体商户的信用数据，并将这些数据与现有的商业模式与金融服务模式相融合，不但降低了贷前信息识别成本和贷后监督成本等交易成本，还有效缓解了金融机构与小微企业信息不对称程度，从根本上解决了小微企业融资悖论，提高了整个信贷市场资金配置效率。 （一）显著降低小微企业融资交易成本。 互联网金融模式下，提供贷款的金融机构可以通过搜索引擎、网络资源、大数据平台和云计算手段对小微企业和市场环境进行全面分析，这些数据资源可获得性较强，获取成本和处理成本较低。主要表现在三个方面：第一，互联网金融海量“软信息”识别成本很低。Web 2.0时代后，智能终端用户呈现出爆发式增长状态，而信息技术的发展也为保护隐私信息和交易支付提供了更为安全便捷的网络环境，与此同时，大量电商服务平台、社交网络平台、第三方支付和有多种多样的搜索引擎沉淀了海量的个人和小微企业“软信息”。这些“软信息”客观、真实地反映了个人和小微企业的收入情况、资信情况和信用等级，在信用评级中非常宝贵，但这些海量数据的收集获取成本几乎为零。第二，互联网金融的大数据处理成本较低。基于互联网大数据挖掘技术和分析技术、云计算和行为分析理论可以将上述碎片化的海量进行反复推演和提炼，从中挖掘到关于小微企业最基本、最关键的能够预测预警欺诈风险和信用风险的本质信息，从而实现互联网金融以极高的效率和极低的成本动态地演算借贷资本的风险定价和小微企业的违约概率。第三，互联网金融借贷双方直接对接方式节省了协商成本。互联网方式下实现了借贷双方的直接对接，省掉了传统金融的许多复杂营销体系，使交易过程中的搜寻成本、协议成本和监管成本大幅度降低，满足了小微企业融资数量少、频率高和时效性强的特点。 （二）有效缓解小微企业信息不对称程度。 由于信息技术手段缺乏和相关大数据平台的缺失，传统金融从大量的纷繁复杂的“软信息”中获取真实有效信息的成本相对较高，故而传统金融机构向小微企业提供借贷时更加关注抵押品和资产负债情况等“硬信息”，这些“硬信息”以定量形式存在于相关财务报表中，容易获得且在传递过程中不易出现失真情况。互联网金融在获得“软信息”方面具有独特优势。一方面，依靠强大的数据收集和数据挖掘能力以及对小微企业行为追踪技术，基于大数据的互联网金融能够有效地甄别目标客户群体，调查其资信能力，监督小微企业的还款能力和违约风险，从而能在一定程度上缓解信息不对称引发信贷配给行为；另一方面，互联网金融借助大数据处理技术，通过搜索引擎可以收集到小微企业主日常生活的所有交易数据和社交数据，将这些价值密度极低的碎片化信息通盘加以分析整理，可以从中挖掘出很多连续性的有价值的小微企业经营状况、运营风险和实际财务是否存在异动的相关信息，并对贷款使用方向实时进行全面追踪，及时准确判断风险程度并自动预警，以增强借贷资本风险的可控性和安全性。另外，基于互联网大数据平台收集的软信息具有碎片化特性，可以有效地甄别小微企业在财务方面的虚假信息和借款人刻意隐瞒的企业负面信息。 注释：注释： ①② 巴曙松：《2013小微企业融资发展报告——中国现状及亚洲实践》，2013年。 参考文献：参考文献： [1]Stiglitz，J. E.，and Weiss，A. M.，Incentive Effects of Terminations：Applications to Credit and Labor markets，American Economic Review. 1988（73）No. 3：912-927. [2]巴曙松：《小微企业融资发展报告：中国现状及亚洲实践》，2013年。 [2]林毅夫、李永军：《中小金融机构发展与中小企业融资》，载于《经济研究》2001年第1期，第10～18页。 [3]林毅夫、孙希芳、姜烨：《经济发展中的最优金融结构理论初探》，载于《经济研究》2009年第8期，第4～17页。 [4]林毅夫、孙希芳：《信息、非正规金融与中小企业融资》，载于《经济研究》2005年第7期，第35～44页。 [5]刘芸、朱瑞博：《互联网金融、小微企业融资与征信体系深化》，载于《征信》2014年第2期，第31～35页。 [6]顾全林：《小微企业贷款的担保方式与难点》，载于《改革》2015年第5期，第82～87页。[7]李文中：《小额贷款保证保险在缓解小微企业融资难中的作用——基于银、企、保三方的博弈分析》，载于《保险研究》2014年第2期，第75～84页。[8]罗丹阳、殷兴山：《民营中小企业非正规融资研究》，载于《金融研究》2006年第4期，第142～150页。