文/龍蘭春

日劇《半澤直樹》有這樣一個情節，半澤的父親在泡沫經濟時代經營自家的螺絲廠，由于受到大環境的影響最終走向倒閉的關口，在申請貸款被拒之后也無奈選擇自殺。

網商貸，阿里，大數據

劇情或許是虛構的，但小企業貸款難問題一直存在，即便是通過了銀行貸款，后續的整個流程也是一個相當長的等待周期。

許多中小企業因為貸不到款而面臨倒閉的例子比比皆是，尤其是處于創業期的中小企業。銀行又對這些企業的貸款要求非常嚴格，需要抵押、擔保等，多數小企業難以滿足條件。

7月22日，阿里在上海與中行、招行、平安等多家銀行宣布推出全新B2B互聯網金融產品----網商貸高級版。

7月28日，又有消息顯示，工行、廣發、民生、光大以及寧波銀行欲與阿里進行合作。

網商貸高級版是基于阿里數據大平臺為基礎的純信用貸款，銀行依據企業在一達通外貿服務平臺上的出口數據給予貸款，沒出口一美元可獲得一元人民幣貸款，最高授信額度可達1000萬。毋庸置疑，這是阿里大數據價值在傳統金融行業的一次應用。

離大數據最近的企業

時下大數據的趨勢不可逆轉，將互聯網三大巨頭簡單分析后不難看出，百度所積累的是搜索瀏覽數據、阿里沉淀的是交易數據、而騰訊的數據則是社交。

騰訊最強大的是它的社交功能，其數據來源包括QQ、微信等平臺。用戶有可能會在這些平臺上表達生活需求、興趣偏好等內容，不過所產生的數據則需要花大量的工作去處理，不能精確抓取用戶有價值的數據。當然騰訊也意識到了這一點，之前也推出了騰訊小貸，騰訊基金指數以及財付通為底層的電商支付服務，甚至還有騰訊要建銀行的傳聞。但，“雷聲大，雨點小”，騰訊缺乏一以貫之的產品開發和真正占用互聯網金融市場的份額。

再看百度，它可以了解用戶的網頁瀏覽習慣，搜索行為其實間接暴露了用戶的某些需求。但僅僅在搜索層面并不能有效地沉淀用戶的交易數據，沒有交易數據就難以把握用戶的真正需求。取“數據”之路雖難，但百度仍繼續前行。本月百度推出“百發100指數”，就是試圖運用大數據分析結果來顛覆以往金融市場“指數”的編制方法。

所以就目前的形勢來看，阿里是離大數據最近企業。為什么這么說，因為阿里沉淀的是一個個用戶非常明晰的交易數據，而大數據的核心恰恰是交易所產生的信息。外貿企業在阿里一達通服務平臺上每一次出口數據都會有記錄，這些交易以及信用數據都會成為阿里評估用戶信用體系的一手材料。

而銀行通過阿里一達通平臺提供的通關、收匯、退稅等核心交易數據，對銀行更好地控制貸款風險是非常有利的，這也就是雙方能夠順利合作的一個前提條件。

網商貸的里程碑意義

此次阿里跟多方銀行合作所推出的“網商貸高級版”，其實是阿里小貸原有網商貸產品的升級版。2011年阿里推出的網商貸，服務于B2B平臺進出口行業的小微企業，主要為阿里巴巴中國供應商會員。

阿里網商貸業務的成長可以追溯到2007，阿里聯合多家銀行推出網絡聯保貸款，嘗試著為電商平臺企業解決融資需求。然而整體效果并未達到雙方的預期，合作最終于2010年終止。

但阿里巴巴進軍互聯網金融的決心并沒有因此而減退，阿里巴巴之后又開始嘗試自營小額貸款，并通過數據、網絡核心新型微貸技術，隨即“阿里小貸”這一業務模式出世。2013年3月，阿里小貸并入小微金融服務集團，截止到今年6月，阿里小貸已累計服務超過80萬家小微企業，累計投放純信貸超過2100萬元。

而升級后的網商貸高級版，主要服務于阿里巴巴一達通旗下的外貿企業，這些外貿企業在一大通平臺上所積累的出口流水等數據，阿里一達通和銀行就可以共同搭建風險模型，通過大數據分析，挖掘外貿企業的信用，以此作為授信依據。

有了來自阿里一達通平臺的數據，銀行可以準確分析一個企業的信用狀況，從而改變了以往企業申請貸款難的問題。深圳市興吉勝電子有限公司自2009年跟一達通合作以來，出口工作便順利了不少，他們只要跟阿里一達通的一個助理對接，出口工作變得不再復雜。興吉勝是做手機移動電源出口的公司，近幾年也面臨著跟其他小企業的一樣的難題，資金壓力。

面對銀行對企業的資產要求和個人信用要求的高門檻，申請貸款幾乎都以失敗告終。興吉勝總經理得知網商貸高級版后，通過驗證資質和在一達通平臺上以往的貿易數據，在阿里的推薦下，向銀行提供真實的通關信息和貿易資料，順利拿到500萬的流水貸款。

同樣的還有深圳市全達塑膠制品有限公司，順利拿到銀行25萬無擔保無抵押的貸款也得益于其在一達通平臺上的出口貿易數據。

在推出網商貸高級版之前，5月份就已經推出了每出口一美元補貼三分錢人民幣的政策，如果說這個政策是為了吸引外貿企業使用一達通平臺來沉淀交易數據，那么網商貸高級版就是解決中小企業融資難的問題，補貼 貸款的組合又將會給阿里帶來更多有價值的數據。

前文已說過只有交易數據的沉淀才能系統地了解一個企業的甚至是個人的全面信息，如此才能構建用戶的信用體系，以此作為向銀行申請貸款的授信憑證。所以阿里旗下的B2B平臺也紛紛向在線交易升級，目的就是為了構建中小企業的真是交易信用體系，其外貿平臺通過一達通外貿服務平臺來沉淀交易數據，構建信用體系。

阿里巴巴集團B2B事業部總裁吳敏芝也表示，外貿企業積累真實的交易數據，其產生的效益是正向遞增的。簡單來說，就是獲得融資可以去接更多的訂單，訂單越多可獲得的融資額度越多。另外，信用體系的建立可以幫助企業得到更多的海外買家的信任，催生出更多訂單。

大數據的運營

馬云曾說：大家還沒搞清楚PC時代的時候，移動互聯網來了，還沒搞清楚移動互聯網，大數據時代來了。

而且馬云曾宣稱阿里的未來三大戰略方向包括平臺、金融和數據。然而由于長期以來數據統計、集成、儲備到分析的模型系統不完善。即使阿里的大數據現在看起來很美，但它跟其他企業同樣面臨數據抓不準的困境。

就目前阿里頻頻出手投資并購動作來看，無外乎是在積累數據，從入股銀泰到并購恒生電子，整合資源勢不可擋，與其說是整合資源，倒不如說是整合數據來得貼切。

雜亂的數據會擾亂數據模型的建立，阿里數據委員會會長車品覺說過他之所以去淘寶是喜歡淘寶的數據，希望好好梳理下它的數據。這個梳理的目的就是讓數據變得有序化，通過整理近幾年的數據，可以了解到一個企業的交易數據，該企業的信用狀況就會一目了然。阿里目前已然在這個階段有了可以立足的點。

有序化其實還只是數據模型的第一個階段，第二階段的數據系可理解為系統化。如果說第一階段的數據能統計出一個企業的信用狀況，那么第二個階段就是把與這個企業相關聯的其他企業進行系統的分類。

真正做到數據有序化、系統化之后，對這些數據進行有效抓取，對沒有用的垃圾數據進行清理，再把數據進行分類以便需要時直接調用，這才是大數據真正助力互聯網金融的階段。網商貸高級版的誕生正是建立在阿里數據基礎的的互聯網金融產品。

吳敏芝表示，阿里正在以數據為核心建立一個外貿生態圈，大數據在這個生態圈中將作用在各個方面，衍生出各種產品，發揮越來越大的價值，在大數據的基礎上構建出客戶的誠信體系。而阿里此時此刻正走向數據模型的大道上。