業(yè)內(nèi)人士：難度在于風控

從目前的中國互聯(lián)網(wǎng)市場來看，阿里巴巴應該是唯一一家建立在風控革新基礎上的金融公司。

阿里金融的核心風控金融模式其實是一條量化放貸的道路，就是阿里巴巴依托自身在網(wǎng)絡體系內(nèi)的巨大客戶數(shù)據(jù)優(yōu)勢，進行有效的數(shù)據(jù)整合，他將自身網(wǎng)絡內(nèi)的客戶的一系列有利于進行風險判別的數(shù)據(jù)例如交易數(shù)據(jù)，客戶評價度數(shù)據(jù)、貨運數(shù)據(jù)、口碑評價、認證信息等等進行量化處理，同時也引入了一些外部數(shù)據(jù)，例如海關數(shù)據(jù)、稅務、電力、水力等方面的數(shù)據(jù)情況加以匹配，從而形成了一套獨特的風控標準，意圖建立起純粹的定量化的貸款發(fā)放模型。同時，建立中小企業(yè)貸款的數(shù)據(jù)庫模型，進行數(shù)據(jù)庫跟蹤管理等等。

這個量化的貸款模型的好處不單是大大提升了放貸效率，更關鍵的其實是讓金融機構在其中的作用得到了弱化，從而為去除金融機構在體系內(nèi)構建了基礎的可能性。從一些媒體采訪中看到，阿里巴巴的戶均放貸數(shù)額在7000元人民幣，一共發(fā)放貸款130億元，每天處理一萬筆左右的貸款額，這個數(shù)字如果采取的是傳統(tǒng)金融機構的審核標準的話，投入產(chǎn)出明顯不成正比，相信沒有銀行能做這樣規(guī)模和數(shù)字的交易。而阿里巴巴依托貸款模型和網(wǎng)絡化處理很好地實現(xiàn)了。這就是網(wǎng)絡優(yōu)勢，也是量化交易的優(yōu)勢，他排斥了對單個人的定性化分析，通過標準的篩選，大大降低納入范圍內(nèi)客戶的違約概率，保證貸款的質量。

在這個邏輯體系上，阿里巴巴做足了功夫，也投入了非常龐大的資金和人力，從全球范圍內(nèi)來看，做這樣定量化標準放貸模型的嘗試一直就有，但是目前為止，還真找不到特別成功的模型。所以確切的效果有待觀察，而且也有點期待，但是事實上，短期來看，阿里金融這個模式成功的可能性還是很小的。

貸款標準設置容易，但是修正很難，這是個很有意思的事情，如果設置的過嚴，那么就會發(fā)現(xiàn)找不到符合風控標準的客戶，導致出現(xiàn)無貸款可放的境地，如果貸款標準過于寬松，壞賬一堆的情況也必然可見。這個度的把握就是要在市場中不斷的碰撞才能產(chǎn)生，雖然可以做各種精算，模型測試，但是具體實踐的數(shù)值肯定是不斷的積累的。只有形成了極為龐大的實踐數(shù)據(jù)，才有可能具備一定的合理性。但是前面說了，在金融不穩(wěn)定、經(jīng)濟形勢不確定的情況下，很多數(shù)據(jù)其實是失真、無意義的。

而對阿里來說，兩極分化現(xiàn)象已經(jīng)越來越嚴重了，好商家越來越好，不好的商家越來越不好，阿里就已演變?yōu)閹字淮笙蠛鸵欢盐浵伨奂牡胤?。這種情況下導致的貸款難題就是，你可能找不到符合你想要發(fā)放貸款標準的客戶。風控標準過嚴，會淘汰掉大量的客戶群體，大量螞蟻被擋在了門外，而大象卻又不需要你。如果風控標準過松散的話，你在螞蟻之中，又無法清晰的找到你想要的螞蟻。因為他們都差不多。

其實不要忽視國人的智商，任何標準，在中國只要有標準，都可以想盡一切辦法來造一個符合你標準的樣本出來，我當年在銀行的時候，有個客戶經(jīng)理很聰明，幾日幾夜不眠不休，不斷測試銀行的評級系統(tǒng)，居然被他給找到了銀行評級管理辦法的系統(tǒng)漏洞，掌握了輸入什么值能讓銀行的交易系統(tǒng)出現(xiàn)較高評級，這種事情，我相信絕對不是偶然。

所以，我相信，阿里巴巴的貸款風控標準，也會在不斷的被測試中被陸續(xù)給推敲出來，然后市場上出現(xiàn)各種各樣的造假數(shù)據(jù)，對于量化貸款交易而言，由于只注重數(shù)據(jù)，而不太注重貸款主體的情況下，詐騙等案例會不斷出現(xiàn)。

但是不管如何說，技術不斷的在進步，大數(shù)據(jù)的理論和實踐也都在不斷的開展，所以從這個角度來看，阿里金融是未來最有可能成為真正互聯(lián)網(wǎng)金融的一家機構，他雖然不一定能在體系內(nèi)起到完全去掉金融機構的可能性，但是他至少可以讓金融機構在他的體系內(nèi)處于從屬的地位。而這恰恰是互聯(lián)網(wǎng)金融的本質。