導讀
對于螞蟻金服來說，大數據在征信方面起到了關鍵作用。比如網店業主，可能并沒有健全的財務制度，也沒有很多的抵押物，螞蟻小貸不需要抵押物和擔保，而是通過店主的訂單數據、店鋪行業及行業排名等綜合分析，來決定店主的信用額度。
據介紹，2010年至今年7月，螞蟻小貸公司貸款額度為4500億，為超過170萬家小微企業貸款，不良貸款率約為1.5%。
大數據與金融業的融合正在不斷地產生化學反應。
近日，國務院印發《促進大數據發展行動綱要》，提出建設十個大數據工程，在大數據新興產業中，互聯網金融被放到首位。
大數據給金融行業帶來的變革，正在不斷深化。圍繞著數據資源和數據行業的立法規范，在互聯網金融業態里，地方政府機構、互聯網巨頭、傳統金融企業、中小創業企業，數方角力，正在構成一個全新的生態系統。
信用數據代替抵押擔保
大數據時代，每一次生活繳費和打車記錄，都可以構成個人信用記錄。
不管是傳統金融行業，還是近兩年很熱鬧的互聯網金融行業，大數據在其中的應用已經越來越廣泛。目前金融機構已經在嘗試的應用，包括客戶畫像、精準營銷、風控管控，以及識別欺詐和股價預測等。
“大數據這三個字，已經高頻率到讓一些人反感，但是我們的很多業務，確實都是依托大數據展開的。”螞蟻金融服務集團（下稱“螞蟻金服”）公關部張道生告訴21世紀經濟報道記者。
螞蟻金服是金融大數據應用探路較早的互聯網金融公司，其旗下的支付寶、余額寶、招財寶、螞蟻小貸及網商銀行等，均對相關業務有所嘗試。另外，作為“允許進行個人征信業務準備工作”的八家機構之一，螞蟻金服旗下的芝麻信用，開始測試使用個人征信系統，至今已摸索大半年。
用戶打開支付寶，其中“財富”欄中可看到芝麻信用，點擊即可以看到自己的信用分。芝麻信用分最低350分、最高950分，分數越高代表信用程度越好。分數高到相應的程度，用戶用芝麻分和芝麻信用報告就可申請新加坡和盧森堡簽證，不用再提交資產證明、在職證明或者戶口本等復雜資料
其他互聯網金融公司，包括大批的P2P模式的網絡借貸平臺，第三方支付平臺，以及京東白條和微眾銀行等，都或多或少地用到了大數據。
伴隨互聯網金融縱深發展，大數據優勢越加凸顯。作為互聯網金融創新的驅動力，大數據金融帶來的制度變革與技術顛覆，將會決定著互聯網金融未來的走向和趨勢。
張道生表示，對于螞蟻金服來說，大數據在征信方面起到了關鍵作用。比如網店業主，可能并沒有健全的財務制度，也沒有很多的抵押物，螞蟻小貸不需要抵押物和擔保，而是通過店主的訂單數據、店鋪行業及行業排名等綜合分析，來決定店主的信用額度。
據介紹，2010年至今年7月，螞蟻小貸公司貸款額度為4500億，為超過170萬家小微企業貸款，不良貸款率約為1.5%。張表示，這個模式證明，可以通過大數據分析小微企業的信用。
張道生補充說，與傳統風控體系需要“層層崗哨”、反復排查不同，互聯網金融高效很多，通過對用戶以往的購物消費時間、地點數據，可以很快做出判斷，未來完善到一定程度，可能支付密碼都會消失。
在傳統金融行業，比如銀行、保險等領域，大數據也早已成為金融業重要支撐。工商銀行、中國銀行、農業銀行、建設銀行等都有自己的大數據分析系統。
TalkingData董事長崔曉波告訴21世紀經濟報道記者，早在三年前，他們就與銀行合作做大數據開發，招商銀行是他們的第一家銀行客戶。
目前TalkingData為招行信用卡中心提供移動統計分析平臺和App運營咨詢服務，信用卡中心可以了解用戶App的訪問行為，量化產品轉化率，為產品運營和市場營銷提供數據支持。據介紹，他們的客戶還包括中國銀聯、中信銀行、平安保險、國信證券等。
信用數據率先開放
金融機構使用大數據，最直接面臨的就是數據源問題。
某銀行負責小微貸款風控業務的人士告訴21世紀經濟報道記者，相比傳統的企業貸款，小微貸款更適合互聯網時代的金融概念。同時，由于數據源和信息源的缺乏，對放款的要求會比傳統企業貸款稍微放松，更強調變通，也更強調深入接觸相關貸款企業和人員，“但隨著數據的不斷開放和共享，未來肯定會更系統化和模式化，盡量減少人的主觀參與和判斷。”
而對于野蠻生長的P2P領域，數據源缺乏更嚴重。一位P2P行內人士向21世紀經濟報道記者透露，除了購買征信企業的數據服務、建立自己的征信系統之外，很多P2P小貸公司之間通過QQ、微信群等方式交流，共享貸款人的信息。
張道生表示，對于互聯網金融企業來說，發展的關鍵一是要有數據，二是懂得如何應用數據，三是有大數據的思維。
目前對于掌握大量數據的互聯網金融公司來說，優勢明顯。以芝麻信用為例，其數據源三分之一為阿里巴巴的電商和螞蟻金服的電商數據；另外還包括政府、法院等公共機構的數據和合作商戶的回流數據，螞蟻金服與神州租車和酒店合作，這些商家會向芝麻信用反饋用戶信用信息；此外，還有部分是用戶自己提交的數據。
崔曉波介紹，他們獲取數據的來源，主要是通過提供SDK插件，從合作應用和游戲的客戶端直接掌握數據；此外，和安卓類應用商店合作，獲取數據。最后，在合規、合法，不侵犯任何合作方利益的情況下，采用數據交換和合作的方式，獲取更多元的數據。
一家互聯網金融企業負責人表示，推動數據源的開發，首先應該是政府開放數據，同時盡快完善大數據相關的規范和立法；跟金融相關的數據，85%以上掌握在政府手里；目前市面上的很多數據交易，包括企業和政府間的數據交易，也都處于灰色地帶。
在9月份發布的《促進大數據產業發展綱要》里，信用領域的政府數據被列在政府數據需要率先開放的首位。
文件還提到要加快建立公民、法人和其他組織統一社會信用代碼制度，依托全國統一的信用信息共享交換平臺，建設企業信用信息公示系統和“信用中國”網站，共享整合各地區、各領域信用信息，為社會公眾提供查詢注冊登記、行政許可、行政處罰等各類信用信息的一站式服務。
這對于類似螞蟻金服等互聯網金融公司來說，無疑是一個好消息。
推動大數據共享
業界構想的大數據金融應用發展藍圖，在實際操作過程中，最現實的就是數據的準確性和及時性，個人數據隱私規范以及數據的產權界定等問題。
中部某銀行負責風控的人士表示，從風控的角度來說，銀行對貸款人的信息建立在多方驗證和實地了解的基礎上，對于一些機構提供的大數據，他表示，“只能作為參考”。他認為，單靠依賴數據放款的貸款類型很少，而且金融機構對數據的要求很高，需要數據具有及時性、有效性和全面性，這些數據還需要不斷地更新和管理。
在數據的準確性方面，由于現在沒有統一的數據標準和完善的行業監管，再加上數據挖掘和分析技術的水平不一，部分企業數據造假的新聞一直時有傳出。而由于大數據權屬不清晰，也帶來了數據獲取方面的灰色地帶。
在數據分析方面，業界人才資源嚴重緊缺。21世紀經濟報道記者采訪的大數據企業，幾乎時刻都在滿世界尋找數據分析人才。
近期的一場國際大數據論壇上，有業界人士稱，如何變數據競爭為數據合作，也是實現大數據在金融行業深度應用的一個難題。微金所副總裁張繼業認為，互聯網金融現有兩三千家平臺，平臺之間的數據都是相互隔離的。應該把這些數據整合起來，實現行業共享，把征信機構與互聯網金融企業之間的數據壁壘打通，在數據問題上從競爭走向合作。
不僅僅是在金融大數據方面，其他諸多行業的大數據共享合作，一直也是業界呼吁的重點。目前有不少企業正在籌建大數據企業行業聯盟，試圖增進數據流動和共享。
《促進大數據產業發展綱要》提到，充分利用社會各方面信息資源，推動公共信用數據與互聯網、移動互聯網、電子商務等數據的匯聚整合，鼓勵互聯網企業運用大數據技術建立市場化的第三方信用信息共享平臺。
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