金融行業的新資產

徐鍵

摘 要：在當今大數據時代下，傳統金融模式受到來自新興的互聯網金融模式的挑戰，從數據收集和數據利用兩個角度，對傳統金融和互聯網金融進行比較分析，揭示了互聯網金融發展迅猛的原因和傳統金融努力追趕的勢頭。指出現在數據資產作為新型生產資料被各類金融機構所重視，數據資產已成為構建金融機構未來經營核心競爭力的關鍵要素。

關鍵詞：大數據；數據分析；互聯網金融

中圖分類號：F83

文獻標識碼：A

doi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2017.20.040

隨著十二屆全國人民代表大會第五次會議的召開，國務院總理李克強在北京人民大會堂做政府工作報告。在部署2017年重點工作任務中指出要加快大數據、互聯網+ 、云計算等新技術新模式的發展，以此來帶動傳統產業模式的改革，促進傳統產業的蓬勃發展。這是從2014年起，大數據戰略第四次被寫入政府工作報告中。由此可見，國家領導人對大數據戰略的高度重視，未來我國必將會加強對大數據戰略的廣泛應用。推進大數據的發展與應用，已成為提升政府治理能力的重要技術手段、培育新興產業的主攻方向與社會轉型升級的重要途徑。

通過對收集來的大量數據進行合理、合適的計算，就可從中發現事務運行的規律，掌握了這些規律就可以對其未來發展做出合理預測。從古代開始，人們就在不斷探索著事務的自然規律，但是由于受到科技水平的限制，并沒有收集到充足的數據，也沒有充分挖掘出數據的價值。隨著時代的發展，科技水平的飛快提升，人們實現了對海量數據的分析處理。加上當今互聯網技術的廣泛使用，使得海量數據收集的方法越來越容易，花費的成本也降低到可接受的程度。將收集來的海量數據經過合理的計算公式分析，便可推測出普遍人群或特定人群的行為習慣、心理傾向、偏好喜愛等極具價值的商業信息。

作為現代經濟核心地位的金融行業，在大數據領域的商業應用已經走到了其他行業的前面，與方興未艾的互聯網金融交會在一起，推動著金融行業快速發展的車輪。特別是新興的電子商務公司在小額支付、小額貸款、供應鏈金融等領域的飛速發展，已經遠遠超過了傳統的大型銀行。其突出表現為支付寶快捷支付在雙十一創造了巨大的交易額；阿里小貸業務范圍快速拓展；中國P2P網絡借貸平臺迅猛生長；京東布局供應鏈金融等幾類新興金融商業模式。

數據的收集和數據的分析利用是基于大數據商業模式創新過程中的兩個極其重要環節。

從數據收集的角度來看，銀行通過其傳統的存貸款業務，資金往來業務，以及一些簡單代理的中間業務，憑借著十幾年至幾十年的運營積累掌握著大量的個人和企業的實際財務、收支、信貸等詳細信息。但數據來源單一，維度較少，無法收集到客戶的消費習慣、企業采購、業務往來等信息。然而新興的第三方支付機構憑借其創新的商業模式擺脫了銀行的約束，在短時間內迅速發展起來，創造出了巨額的交易量，快速的進行著數據資產的積累。例如僅2016年雙11一天，天貓的交易額就高達1207億元，通過支付寶進行支付的交易總量達到10.5億筆。并且覆蓋224個國家和地區，可見這種新型的互聯網消費方式已經跨越了地域的界限，連接了全球的商家和消費者。由于“快捷支付”的簡單方便，深受消費者的喜歡，支付寶已經擁有超過3億的實名用戶。于此可見，現在的支付寶已經不再僅僅作為一種銀行的支付渠道，而是化被動為主動，逐步擴展自己的業務，由金融配角轉變成主角。隨著技術手段的逐步成熟，現在快捷支付的方式已經不再需要依托于傳統銀行便可獨立完成交易的支付過程，從此擺脫了銀行的束縛，積累了海量的買賣雙方的用戶數據，將大量終端用戶的消費數據緊緊抓在手中。與銀行的被動數據積累相比，第三方支付機構通過不斷的業務創新，吸引大量用戶，積極主動收集用戶數據和交易信息，使得積累的數據資產的維度更加豐富。

從數據分析利用的角度來看，傳統的金融機構銀行現在仍停留在對數據資產進行表面統計，通過統計結果僅可以反映出銀行一段時間內的經營狀況，并沒有進行更深層次的挖掘，以客戶為中心的數據分析少之又少。而新興的互聯網金融機構，如阿里巴巴等規模較大的電商經過長期的積累，已經積累了大量的企業和用戶的信息。通過對這些信息的深度挖掘，電商們不但能對消費市場的動向做出準確的預判，而且可以引導人們生產和消費的傾向。他們原本是被動的觀察者和接受者，現在已經逐步演變成主動的創新者和開拓者。以開展中小企業融資服務為例，由于我國信用體系不健全，查詢用戶的信用記錄并對其進行信用評估就變得非常困難，這種信息的不確定性就成了信貸業務的風險。為了將風險降低到可以控制的范圍內，銀行長期以來都是以抵質押、擔保等方式的貸款為主，真正的信用類貸款非常匱乏。這就使得正處于創業初期的中小企業在即無抵押又無擔保的情況下，想要從銀行獲融資可謂非常艱難。而對于銀行來說，無抵押、無擔保貸款一直是棘手的難題。然而新興的網絡小額信貸就成為解決此問題的最佳方法。網絡小額信貸憑借對海量、多維、實時的數據的分析，降低了風險的不確定性，從而有效地控制了風險，使得他們敢于打破傳統的抵押、擔保模式，提供真正信用貸款。同時這種創新的業務模式也深受中小微企業的歡迎，促進著網絡小額信貸的迅猛發展。

以往由于貸款人信息的不確定性，銀行為了降低操作風險、減少經營損失，都是采用抵押或者擔保等方式提供貸款。而當大數據時代來臨后，信息變得越來越透明化，從而推動著傳統商業運作模式的不斷變革。以阿里巴巴為例，旗下的電子商務、第三方快捷支付等平臺經歷了十多年的發展擴大，收集了海量的后臺數據，其中除了用戶的身份信息和交易數據外，還囊括了用戶的資金流動、偏愛喜好、評價投訴等商業經營數據。并且阿里巴巴打通了其旗下的各個平臺，平臺間建立起無縫連接，做到數據的共享。基于此種模式，阿里巴巴在對企業或個人用戶進行信用評估時，可以將用戶的信息實時的從其各個平臺中抽取出來，引入數學計算模型中進行分析，在輔佐以在線視頻調查和第三方驗證的方式。與此同時，為了控制信用貸款的風險，阿里巴巴還對貸前、貸中和貸后等各個環節進行全覆蓋的監控管理和風險預警。正是基于對數據資產的充分利用，才使得阿里巴巴在傳統金融機構的圍堵下脫穎而出。由此可見，數據資產的重要地位逐日提升，其儼然成為繼土地、勞動力、資本之后的新型資產，必將成為未來金融機構競爭的重要主題。

在面對新興金融產業的不斷沖擊下，傳統金融機構也認識到數據資產的重要性，開始主動積極的應對。一方面傳統金融機構正在努力的學習新興金融產業模式。各個銀行相繼推出網上銀行、手機銀行、網上商城、手機APP、網絡融資和電子商務等業務，并且加速移動支付領域的建設步伐。保險業也開始探索通過網絡渠道銷售保險、定制個性化保險產品以及虛擬財產保險等業務。傳統金融機構的這些努力都是為了通過不同的渠道吸引客戶，從而達到數據收集的目的。在融資領域，傳統金融機構也在進行著不同程度的探索，一些銀行嘗試著推出了網絡貸款業務。這種信用貸款業務正是銀行利用對客戶信息數據的分析來降低風險的不確定性，達到控制風險的目的。

另一方面傳統金融機構也積極的加強與新興金融產業的合作，努力做到資源共享、優勢互補。在數據的收集上，傳統金融機構憑借長久以來的經營，已經積累了大量有價值的數據資產，如客戶的資產、實名身份信息等數據，而客戶的業務交易、社會關系和行為偏好的數據相對缺乏。但新興的第三方支付機構卻擁有大量的這類數據，這恰好成為雙方的合作機會。第三方快捷支付用戶通過綁定銀行卡完成實名制認證，并且可以通過綁定的銀行卡完成消費結算。這種合作方式讓銀行獲得了用戶交易信息，也是第三方支付機構獲得了用戶的實名信息。

金融行業是一個數據密集型行業，而互聯網則是一個收集數據的加工廠，兩者緊密的合作將會創造出巨大的市場價值，金融行業與信息技術的緊密結合已經成為經濟發展的必要條件。隨著這兩種技術融合進程的發展，海量數據的價值也隨之顯現出來。大數據必將成為金融行業的新型資產，是構建金融機構未來經營核心競爭力的關鍵要素，已經成為信息時代下新型生產資料。

參考文獻

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