互联网金融的核心优势：大数据与模型输出

【摘要】所以，阿里在输出大数据和DT概念，京东在讲金融科技，甚至目前一些业内规模较大的P2P平台也在强调自己的数据风控和业务线上化。没错，其实互联网金融本质的竞争能力在于依托于互联网智能、机器深度学习以及数据分析和大数据等技术为基础的一套信用分析和信用风险管理能力

对于任何有场景化依托，有产业配套和生态圈的综合性互联网金融平台而言，在满足了自身生态圈的小贷、支付、理财、征信等多个角度的金融服务基础上，未来必然会走入场景外拓的阶段，而这个外拓的深度和广度也就直接取决于各个平台在大数据模型和征信方面的建设投入力度和成熟程度。

近期，巨头之间在场景化之间的争夺再次进入了白热化阶段，而和之前主要以品牌和收购合作不同的是，这一波场景化合作除了用户、流量和入口之外，更为重要的是利用了互联网金融领域内的消费场景和金融服务配套，来完成了以大数据模型为基础的平台技术能力输出。这也是到了互联网金融发展的2.0阶段，很多平台不得不考虑的战略发展问题。

在这一方面，京东金融已经率先开始了场景化的外拓。此前腾讯的微众银行开发的线上信用贷款产品，采用的是白名单制，也就是有步骤有节制地逐步向外拓展用户。而阿里之前更早的“借呗”，也在支付宝部分用户中开展内测。最关键的问题是依托于自身生态圈开发的大数据分析和征信模型，能否具备向外推广，对接其他平台和各种场景的能力。

上个月，京东白条发布会上正式推出的京东“金条”，实际上是一款针对消费用户的互联网信用贷款产品，和此前的白条相比，授信额度更高，主要针对具有更大消费金额需求用户的产品，属于现金借贷产品，提供最高10万、最长12个月的贷款，日利率不超过0.05%，可以直接打款至用户银行卡。这种互联网+信用贷款的延伸，其实是说明了互联网征信模型和应用场景在不断成熟。后期通过与新东方、丁丁租房、居然之家等企业合作，将白条、金条的应用场景扩展至教育、租房、装修等领域。

一言以蔽之，到了这个阶段，与其做单纯的理财、支付、信贷等产品推广，即便成功了，后期面临的用户行为数据分析和征信能力也是一块很大的“心病”，而这个用户的行为数据分析和有关征信的模型，将直接决定对外合作是否能够达到预期的效果。

所以，阿里在输出大数据和DT概念，京东在讲金融科技，甚至目前一些业内规模较大的P2P平台也在强调自己的数据风控和业务线上化。没错，其实互联网金融本质的竞争能力在于依托于互联网智能、机器深度学习以及数据分析和大数据等技术为基础的一套信用分析和信用风险管理能力，这套管理能力和传统的以银行以及其他金融机构为代表的以抵押、担保、质押和信用为依据的审核模式有着本质的不同。

也就是这一套数据化的信用分析和信用风险管理能力的存在，互联网金融可以做出很多创新性的玩法，降低用户的起购门槛，降低用户购买时间成本，提高后台风控和信用审核效率，甚至可以提前为用户设计好信用评价和信用额度，只要场景化的消费一驱动，后端的用户分期和信用消费以及借贷等行为可以马上跟进。这种依靠大数据分析和信用风险管理的科技化手段，或许叫做科技金融定位，就是互联网金融区别于传统金融的本质竞争力所在。

既然这种核心的用户数据分析和信用管理能力是建立在强大的技术开发和前期场景化实验能力之上的，那么国内具备这样大数据分析模型建立和外推的平台也就相对不那么多。一个是需要多样化的场景化产品和渠道做前期的实验，特别是进行一些微小的数据维度和模型的修正；另一方面是需要一个稳定的电商或者消费平台进行一定时期的稳定性和风险性测试，具备这种资源基础的平台，国内无非是阿里、京东、腾讯、百度、网易等等这些大公司。

相比较而言，像阿里和京东这样的电商化平台以及由电商延伸出来的信用和金融业务具有更大的场景直接性和优势。为什么这么说呢，其一，电商性交易和用户数据和金融业务关联性相对最强，特别是线上的用户行为消费和商户之间的订单和流水等数据直接反映用户之间的信用关系，加上不同经济周期的线上销售数据与用户消费分析，基本可以得出一定时期内B端和C端的用户信用分析模型；其二，电商平台是目前国内主流的几个储存了大量活性、动态和可持续的交易数据的平台，这些数据比银行的结构化数据和静态数据以及一些第三方平台手机的破碎化数据相比，用于信用分析和大数据模型测试的可靠性更高。

多种条件，加上国内目前互联网金融处在不错的风口之上，互联网金融业务也从浅层服务逐渐走入深层，例如从简单的线上理财服务走入更为智能的大数据分析产品和智能投顾，从简单的P2P服务走入平台化技术能力和模型输出。这个时间点就有点像曾经的互联网化趋势，从简单的线上电子商务走向目前的互联网+和O2O。

换一句话说，随着像阿里、京东以及其他巨头内部的这种大数据和信用分析模型开始成熟，并逐步具备了对外推广的能力，未来的互联网金融也就从简单的资本逐鹿进入了技术逐鹿时代，所谓的技术逐鹿就是这种依托于大核心平台的技术化模型和信用风险管理能力进行对外输出和合作，并且在外部场景化的过程中，在风险可控的前提下不断根据不同的场景来修正和补充新的数据和分析维度。

最终，这种核心平台的大数据与信用模型的输出，也将逐渐优化甚至改变目前主流的在线理财平台所销售的资产包模式：目前大多数互联网金融平台，其实对接的更多是传统金融机构的资产，比如货币基金、保险理财、票据产品以及很多P2P平台对接的融资担保、小贷、租赁、典当甚至是部分民间借贷的产品。而伴随着这种互联网金融独特的信用分析和风险管理的大数据征信模式，将带来更多的互联网化的，信用化的线上资产包，真正形成从互联网来，到互联网上消化的，完整体系的互联网金融生态。（ 陈凯）

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