在過去幾年時間，快速崛起的互聯(lián)網(wǎng)金融或者金融科技，究竟要解決什么問題？那就得看今天中國金融體系里面存在的問題是什么！

問題很多，但可簡單總結(jié)為兩類：

一、金融服務(wù)是難普難惠。普及面不夠廣，在今天中國有十幾億的人口，有七千多萬的消費企業(yè)，能夠獲取金融服務(wù)的，占的是少數(shù)；銀行體系里能向個人提供基本金融服務(wù)，除了存款之外，獲得信貸、理財金融服務(wù)大概占比也不到30%。最近看到現(xiàn)金貸的問題，其中一個垢病的對象，就是利率太高，其實對銀行體系是一樣的，我們獲取銀行信貸服務(wù)的成本太高。

二、金融資源的分配嚴(yán)重不均。經(jīng)濟非常發(fā)達(dá)的地區(qū)，一線城市，不管是企業(yè)還是個人獲取的服務(wù)都是不夠的。大的企業(yè)，特別是國有企業(yè)獲取的金融服務(wù)很多；小的企業(yè)、普通的個人獲取的金融資源太少。

過去我們采取了很多手段，銀行提出小微的融資，前面包括微型金融機構(gòu)、信用社、小貸公司，思路都是要解決這些問題的，現(xiàn)在包括大的銀行機構(gòu)設(shè)立出來的普惠金融部都是要解決這個問題。

而全球金融發(fā)展到今天，問題并沒有解決，美國都沒有解決這個問題，因為銀行機構(gòu)、投行機構(gòu)就是嫌貧愛富的，有錢的能夠讓他更有錢，沒錢的不會讓你有錢。沒有獲取金融服務(wù)，銀行你要承認(rèn)是商業(yè)機構(gòu)，一定是商業(yè)導(dǎo)向的，金融服務(wù)必須具有商業(yè)可持續(xù)性，不具備可持續(xù)性的叫政策性金融機構(gòu)，但是今天金融機構(gòu)能回到政策性金融機構(gòu)上去嗎？顯然不能。

阿里巴巴螞蟻金服研究院執(zhí)行院長 李振華

如何解決中國金融體系存在的問題

在技術(shù)、科技已經(jīng)高度發(fā)達(dá)的今天，可以使所提供的金融服務(wù)觸達(dá)層和成本得到大的改善，從幾方面來說，今天數(shù)字技術(shù)發(fā)展得非?？欤还苁前l(fā)達(dá)地區(qū)還是貧窮地區(qū)，現(xiàn)在數(shù)字技術(shù)做了基本的基礎(chǔ)設(shè)施，現(xiàn)在已經(jīng)普及了。

舉個簡單例子，大家都知道，過去每一次科技革命之后都會對人類的生活、生產(chǎn)造成非常大的影響。

第一次工業(yè)革命典型代表是蒸汽機的發(fā)明，從發(fā)明到普及，用了約160年的時間；第二次科技革命典型發(fā)明是電力，電力的發(fā)展到全球供給用了大概60年；第三次科技革命典型的應(yīng)用是計算機，發(fā)展到全球用了15年；現(xiàn)在是處于第四次科技革命，這是非常典型的，典型的是互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)爆發(fā)的周期。

每一次技術(shù)革命，看到普及程度都在快速的縮短?？萍几锩鶎?dǎo)致的背后基礎(chǔ)設(shè)施的使用成本得到極大的降低，幾何集的降低，在計算機里面有一個摩爾定律，就是大概一年時間計算，在過去半個世紀(jì)以來，我們的計算能力達(dá)到多少次，大家可以算一下，基本統(tǒng)計已經(jīng)增長1億倍，所以技術(shù)革命，使我們使用新技術(shù)，計算、儲存、傳輸成本幾何級的下降，可以極大程度改變今天金融服務(wù)的商業(yè)模式和服務(wù)模式及成本，簡單的去總結(jié)，今天越來越廣的移動互聯(lián)基礎(chǔ)設(shè)施的普及，讓我們金融可以有效的觸達(dá)全世界任何一個地方，只要移動互聯(lián)網(wǎng)在中國任何一個地方，西藏任何一個地方，我們知道移動和聯(lián)通基本上有網(wǎng)絡(luò)普及，拿一個手機在終端開一個基本帳戶就OK了，不需要去設(shè)立網(wǎng)點。

大數(shù)據(jù)技術(shù)本身的普及，可以緩解過去的信息推遲，在金融服務(wù)里面，需要去做風(fēng)險控制最根本的原因是在于信息不對稱，不知道要不要給你貸款，你是否能夠還的問題。但是大數(shù)據(jù)技術(shù)，數(shù)據(jù)的采集、儲存和計算，成本大幅度的降低，數(shù)據(jù)來源如此多的風(fēng)控化，有可能讓我們過去在銀行提供風(fēng)控方式得到改變，可以用數(shù)據(jù)來做精確的用戶畫像，可以識別風(fēng)險，根本不用抵押，極大程度上為過去沒有辦法分辨風(fēng)險的用戶給他提供基本的信貸服務(wù)，成為客戶的可能。也可以使金融服務(wù)得到比較大的普及。

今天科技本身的發(fā)展，可以解決過去在金融服務(wù)里面難題，可以讓金融服務(wù)更低成本去提供，還可以讓普及程度大幅度提高，也可以做得更智慧、更智能，這就是科技的魅力，這是今天金融科技的本質(zhì)和實質(zhì)化；但如果沒有這樣的技術(shù)能力，不論說互聯(lián)網(wǎng)金融、科技金融、社會金融、智能金融肯定是忽悠，一定要有這些技術(shù)在背后進(jìn)行支撐。大數(shù)據(jù)對金融的應(yīng)用，到底用來干什么的，大數(shù)據(jù)最大的應(yīng)用可以說是風(fēng)控，但是不僅僅是風(fēng)控，可以有很多領(lǐng)域的應(yīng)用，做精準(zhǔn)營銷也可以，做金融服務(wù)產(chǎn)品基本定價也可以。保險、理財產(chǎn)品，現(xiàn)在很多基金產(chǎn)品都做，量化交易全部由算法來解決，完全沒有感情，完全可以替代人工經(jīng)理的。

大數(shù)據(jù)的應(yīng)用

談大數(shù)據(jù)的應(yīng)用，完全離不開人工智能這道坎，數(shù)據(jù)、大數(shù)據(jù)初步應(yīng)用階段，是用數(shù)據(jù)本身，取代過去的人工，取代統(tǒng)計的模型；大數(shù)據(jù)應(yīng)用再深一層的情況下，可以通過不斷的多種算法模型的優(yōu)化，和新的深度學(xué)習(xí)技術(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)用，讓他初步具備智能的特征。也可以讓一個機器，模擬人服務(wù)的方式、情感、語言、聲音等，下一步可以讓他具備人的特征，這時候就可以替代人做的服務(wù)。綜合起來說，今天的數(shù)據(jù)和人工智能，都是大數(shù)據(jù)中的應(yīng)用，很有可能在未來會成為金融服務(wù)基本的應(yīng)用。

在這個領(lǐng)域里面，僅僅是做出了初步的探索，未來應(yīng)用會越來越大，越來越廣闊，螞蟻在這當(dāng)中做出的探索，可以分為六大類：1、信貸服務(wù)，提供基本數(shù)據(jù)模型替代傳統(tǒng)的風(fēng)控手段。2、理財服務(wù)，用精準(zhǔn)營銷和精準(zhǔn)產(chǎn)品方案和智能推薦，可以應(yīng)用到類似余額寶產(chǎn)品中，非常復(fù)雜流動性的管理上。3、安全領(lǐng)域。大數(shù)據(jù)去做帳戶，完全基于數(shù)據(jù)的方式，去做帳戶安全監(jiān)控，交易追蹤，以及反洗錢領(lǐng)域。4、征信領(lǐng)域。把數(shù)據(jù)方式補充過去的評分卡的信用模型，非借貸數(shù)據(jù)都可以應(yīng)用到信用這個領(lǐng)域，極大擴大信用服務(wù)的范圍和信用數(shù)據(jù)的使用。5、客戶服務(wù)領(lǐng)域。替代人工，做更智能的回答，應(yīng)用到客戶服務(wù)異常監(jiān)測。6、保險領(lǐng)域?；镜钠墼p等風(fēng)險的識別，也可以把過去保險傳統(tǒng)的精算模型，加入用戶特征等新的維度，用大數(shù)據(jù)的意象模型做補充，可以應(yīng)用到車輛定損、通過數(shù)據(jù)源識別人的基本健康特征，識別騙保等。簡單說，可以在這六類以內(nèi)做探索。

大數(shù)據(jù)信貸服務(wù)的應(yīng)用

大數(shù)據(jù)信貸服務(wù)的應(yīng)用，大數(shù)據(jù)風(fēng)控，幫助小微企業(yè)去獲得貸款；從2010年開始，阿里巴巴淘寶交易上來，用戶自然就提供支付之外，上面的商務(wù)快速的成長過程中，要是缺錢能不能提供基本的信貸服務(wù)，是自然的需求，開始的時候，可以跟銀行借款，但是要5萬、3萬，銀行是不愿意提供服務(wù)的，就把錢改到20萬，這就違背了阿里的初衷，所以這時候就希望開發(fā)面對這些小微客戶，但是又不能用傳統(tǒng)的方式，電商能用傳統(tǒng)的服務(wù)方式嗎？傳統(tǒng)的信貸抵押品的風(fēng)控模式嗎？也不行，所以唯有一條路，就是能不能探索用數(shù)據(jù)的方式進(jìn)行風(fēng)控，從2011年開始，成立了一個實驗團隊，讓他們?nèi)?gòu)建，基于網(wǎng)絡(luò)、電商交易基本行為特征，和人信用和風(fēng)險之間的關(guān)系，去建立很多的數(shù)據(jù)模型。

到現(xiàn)在為止，這幾十個模型在實踐中證明是非常有效的風(fēng)控方式，和非常方便的一種基于數(shù)據(jù)化的信貸方式，可以說開創(chuàng)了全球的網(wǎng)絡(luò)信貸基本進(jìn)程。

到今天為止，基本服務(wù)可以叫成310服務(wù)，在網(wǎng)上對用戶的數(shù)據(jù)是多維度的數(shù)據(jù)，包括阿里、螞蟻，以及外部的數(shù)據(jù)，做的風(fēng)控模型，基本去判斷，3分鐘就可以判斷出，要不要給你貸款，給你利率多少，1秒鐘做出決策，做出決策就只要1秒鐘，中間沒有人干預(yù)，中間完全是機器，沒有任何抵押，沒有人工干預(yù)，你的貸款是時借時還，一秒鐘借，一秒鐘還。大家看到花唄上借的人都是一樣的，我們自己也說，有沒有借唄，給我提供的額度會大一點，會經(jīng)常做一個周轉(zhuǎn)，有時候會玩一玩，今天借一塊，一小時之后還它，就是這樣測試，發(fā)現(xiàn)極其方便，到銀行提供貸款是一周之后同意。完全數(shù)據(jù)化方式，3秒鐘到帳，這就是科技給人帶來的便利。到目前為止，提供貸款的小額服務(wù)的商家是850萬家，累積的貸款13000多億，貨幣貸款、余額貸款就是3萬起。

所以說，這個要怎么做？提供數(shù)據(jù)模型當(dāng)然是非常復(fù)雜的，簡單的說，在這個過程中，當(dāng)然需要非常多的數(shù)據(jù)的支撐，基礎(chǔ)數(shù)據(jù)要豐富，這里面包括淘寶平臺加上外部的數(shù)據(jù)，足夠豐富的數(shù)據(jù)聯(lián)動，一般人知道淘寶上開的所有線下商家，用互聯(lián)網(wǎng)的好處就是所有記錄行為都有數(shù)據(jù)存底，這是和線下的區(qū)別，線下的交易沒有做數(shù)據(jù)化，所以你不可以去進(jìn)行存儲，今天交易達(dá)成了你沒有什么存底，這個情況下，就非常的麻煩。在線上借錢，需要建立模型來分析行為本身和風(fēng)控之間的關(guān)系。這些看起來有些是無關(guān)的，大數(shù)據(jù)其實就是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)里面分析的相關(guān)性。在當(dāng)中可以建立起來基本的風(fēng)險控制的模型，包括算一個概率，來對他做額度的評級，基本的定價，看是不是我們的用戶，預(yù)測他未來成長性，算他這個概率。還要包括什么時候給他提供基本的信貸服務(wù)等?？赡芤峁┮惶谞I銷體系和營銷模型，能夠去追蹤，識別用戶在他最想要提供信貸的方面提供給他。

另外還要政策的分析模型，在于規(guī)則，哪些授信，給不給準(zhǔn)入，可以提供材料，就需要通過數(shù)據(jù)模型去建立起來。我可以給他提供這種基本的營銷、審批、授信到用途的監(jiān)控，到最后的一套體系建立起來，到在背后完全都是基于大數(shù)據(jù)的方式建立起來基本風(fēng)險甄別體系。

是這些模型基本的含義是什么，太技術(shù)化，簡單說一下，在所有模型里面有一個非常核心的模型，就是違約PD模型，意思就是如何去通過我這個模型把客戶過去歷史貸款的信息和經(jīng)營信息等所有相關(guān)人的信息全部輸入到模型里面去，能夠?qū)τ脩舻娘L(fēng)險做進(jìn)一步的區(qū)分。簡單的說，把所有的數(shù)據(jù)拿到之后，去做數(shù)據(jù)資源的分類，分類之后到模型里面，每一個信息再拆解更多的變量，用機器模型在里面跑，跑的目的是什么？跑的目的是找相關(guān)性，找到對風(fēng)險具有顯著影響的變量，找到之后去組合一個模型，最后得出來一個PD評分。所以說PD評分越高的，就跟人的信用分?jǐn)?shù)一樣，越高的人信用越好、風(fēng)險越小。