金融的江湖從沒有風平浪靜，隨著“互聯網金融派”的興風作浪，連江湖的原有秩序都可能被撼動。互聯網金融這一派的代表絕學是“大數據”，并以燎原之勢席卷于內，叱咤風云。只要和互聯網金融相關的人或者公司都在爭論大數據、解讀大數據。大數據之于金融固然神乎其技，但是議論者往往知其然，不知其所以然。
大數據究竟會怎樣改變金融？
有人說海量數據就是大數據，可是為什么騰訊和百度喊了幾個月，也沒看出利用大數據做金融呢？與其說他們是大數據金融，不如說是大流量金融，只是流量變現，發揮了渠道的作用，而不是金融風險定價模型的作用。
大數據最神奇的地方在于對金融產品的革新。目前國內最有發言權非阿里莫屬。據說只要是阿里體系的商家，輕輕一個鍵，幾秒鐘之后，阿里的后臺就可以通過商家過去幾年的經營流水，對商家做出風險定價，計算出額度，并給予貸款。金融的本質就是做風險定價，大數據這本秘笈最關鍵之處在于能用于金融產品的設計和創新。
拋開大數據理論，大道至簡，阿里的大數據金融之所以能夠成功，根本原因就兩條。
其一，平臺對用戶有足夠強的黏性。阿里系的電商，尤其是一些大賣家，一旦離開的阿里的體系就是斷了自己的生計，這樣的黏性讓阿里的風控可以達到最好的效果。很多人把阿里小貸理解成供應鏈金融。不過阿里的體系相當于給電商提供了生存發展需要的水、空氣、養分，正因為這種生態圈，讓阿里的電商必須遵守阿里游戲規則，使用阿里提供的各種產品和服務。所以與其說阿里是供應鏈金融，不如說是生態圈金融。
其二，大數據要做到即時更新。阿里商家每一筆交易都在后臺隨時更新。任何一個賣家申請貸款，都可以根據他當時及過往幾年的數據做動態數據分析，讓大數據金融更精確有效。同樣擁有海量數據的銀行，貸款客戶的信息其實不能做到即時更新，這也是為什么大數據金融讓銀行找不到破解之道的原因。
那么國內除了阿里就沒有能用大數據做金融作風控的了嗎？證監會給出了答案。
上周，證監會在上海了帶走了5名基金涉嫌老鼠倉的基金經理。有趣的是，此前因相同原因落馬的基金經理大多因為被人舉報，要查實這些人的違規證據并不容易。但是這一次是證監會通過海量的數據分析和挖掘，找出了關聯交易，在經過取證完成的監管。顯然證監會在交易市場上運用的大數據分析滿足了用戶黏性和數據即時更新的條件，因此通過大數據做數據挖掘，監測基金經理的是否有違規行為是有效的。
大數據既然對金融監管是有效的，那能否用于今后對P2P行業的監管呢？目前美國SEC已經把P2P行業納入了監管的范疇，英國FCA也稱將在2014年完成對有眾籌性質的P2P公司監管。中國如何監管P2P呢？對一行三會來說，監管的成本、取證、平臺信息監測都是難題。如果按照傳統的監管方法對千家P2P公司進行監管，其結果是效率低下。可是如果可以采用大數據的方法做監測和監管，人員成本可以大量降低。互聯網金融的監管求解于互聯網的手段，以相生相克之道運用之，顯然是可行的。
我們大膽假設，今后所有在線P2P公司都把接口跟一行三會對接。一行三會可以即時調閱全部平臺的經營數據和交易信息，據說證監會此次挖掘基金經理是否有老鼠倉行為，事先預設定了200個指標，那么同理也可以通過先行設定指標對P2P公司進行監管。
上周，銀監會牽頭，多部委召開的一場會議中，央行對P2P行業未來的發展提出了一些意見。雖然央行條法司后來澄清說并非界定紅線，只是做研討。但是不難看出央行對目前P2P行為的態度。
從央行對資金池、虛假借款人、網絡版旁氏騙局的問題來看，利用大數據的方法監測P2P將非常有效，甚至于可以通過大數據來預判P2P公司未來的經營行為。預計到2013年底，全國P2P公司的一年的交易量大概是600億，以單筆交易20萬計算，全年的交易有30萬筆。在這30萬筆交易中存在大量用戶信息和交易數據，在這種環境下，無論投資用戶還是借款用戶，都具有一定的用戶黏性，而在所有平臺疊加的海量交易數據也可以做到即時更新。這意味著困擾監管層如何對P2P的進行監管難題或可迎刃而解。
從10月初至今，網貸公司倒閉潮讓各方震驚，雖然這些倒閉的公司其行為根本不是P2P的業務范疇。不過拆標、假標、秒標、匪夷所思的高利率、平臺自融等行為，在大數據監測下將無處藏身。而如果某一天，P2P公司在第三方進行資金托管或存管，有沒有用平臺內部借款人或者虛假借款人套取資金，也會在大數據面前現形。
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