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网商贷高级版的背后:阿里大数据的扩张‍

2014-07-29 09:52:01评论 财经

  日剧《半泽直树》有这样一个情节,半泽的父亲在泡沫经济时代经营自家的螺丝厂,由于受到大环境的影响最终走向倒闭的关口,在申请贷款被拒之后也无奈选择自杀。

  

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  剧情或许是虚构的,但小企业贷款难问题一直存在,即便是通过了银行贷款,后续的整个流程也是一个相当长的等待周期。

  许多中小企业因为贷不到款而面临倒闭的例子比比皆是,尤其是处于创业期的中小企业。银行又对这些企业的贷款要求非常严格,需要抵押、担保等,多数小企业难以满足条件。‍

  7月22日,阿里在上海与中行、招行、平安等多家银行宣布推出全新B2B互联网金融产品----网商贷高级版。

  7月28日,又有消息显示,工行、广发、民生、光大以及宁波银行欲与阿里进行合作。

  网商贷高级版是基于阿里数据大平台为基础的纯信用贷款,银行依据企业在一达通外贸服务平台上的出口数据给予贷款,没出口一美元可获得一元人民币贷款,最高授信额度可达1000万。毋庸置疑,这是阿里大数据价值在传统金融行业的一次应用。

  离大数据最近的企业

  时下大数据的趋势不可逆转,将互联网三大巨头简单分析后不难看出,百度所积累的是搜索浏览数据、阿里沉淀的是交易数据、而腾讯的数据则是社交。

  腾讯最强大的是它的社交功能,其数据来源包括QQ、微信等平台。用户有可能会在这些平台上表达生活需求、兴趣偏好等内容,不过所产生的数据则需要花大量的工作去处理,不能精确抓取用户有价值的数据。当然腾讯也意识到了这一点,之前也推出了腾讯小贷,腾讯基金指数以及财付通为底层的电商支付服务,甚至还有腾讯要建银行的传闻。但,“雷声大,雨点小”,腾讯缺乏一以贯之的产品开发和真正占用互联网金融市场的份额。

  再看百度,它可以了解用户的网页浏览习惯,搜索行为其实间接暴露了用户的某些需求。但仅仅在搜索层面并不能有效地沉淀用户的交易数据,没有交易数据就难以把握用户的真正需求。取“数据”之路虽难,但百度仍继续前行。本月百度推出“百发100指数”,就是试图运用大数据分析结果来颠覆以往金融市场“指数”的编制方法。

  所以就目前的形势来看,阿里是离大数据最近企业。为什么这么说,因为阿里沉淀的是一个个用户非常明晰的交易数据,而大数据的核心恰恰是交易所产生的信息。外贸企业在阿里一达通服务平台上每一次出口数据都会有记录,这些交易以及信用数据都会成为阿里评估用户信用体系的一手材料。

  而银行通过阿里一达通平台提供的通关、收汇、退税等核心交易数据,对银行更好地控制贷款风险是非常有利的,这也就是双方能够顺利合作的一个前提条件。

  网商贷的里程碑意义

  此次阿里跟多方银行合作所推出的“网商贷高级版”,其实是阿里小贷原有网商贷产品的升级版。2011年阿里推出的网商贷,服务于B2B平台进出口行业的小微企业,主要为阿里巴巴中国供应商会员。

  阿里网商贷业务的成长可以追溯到2007,阿里联合多家银行推出网络联保贷款,尝试着为电商平台企业解决融资需求。然而整体效果并未达到双方的预期,合作最终于2010年终止。

  但阿里巴巴进军互联网金融的决心并没有因此而减退,阿里巴巴之后又开始尝试自营小额贷款,并通过数据、网络核心新型微贷技术,随即“阿里小贷”这一业务模式出世。2013年3月,阿里小贷并入小微金融服务集团,截止到今年6月,阿里小贷已累计服务超过80万家小微企业,累计投放纯信贷超过2100万元。

  而升级后的网商贷高级版,主要服务于阿里巴巴一达通旗下的外贸企业,这些外贸企业在一大通平台上所积累的出口流水等数据,阿里一达通和银行就可以共同搭建风险模型,通过大数据分析,挖掘外贸企业的信用,以此作为授信依据。

  有了来自阿里一达通平台的数据,银行可以准确分析一个企业的信用状况,从而改变了以往企业申请贷款难的问题。深圳市兴吉胜电子有限公司自2009年跟一达通合作以来,出口工作便顺利了不少,他们只要跟阿里一达通的一个助理对接,出口工作变得不再复杂。兴吉胜是做手机移动电源出口的公司,近几年也面临着跟其他小企业的一样的难题,资金压力。

  面对银行对企业的资产要求和个人信用要求的高门槛,申请贷款几乎都以失败告终。兴吉胜总经理得知网商贷高级版后,通过验证资质和在一达通平台上以往的贸易数据,在阿里的推荐下,向银行提供真实的通关信息和贸易资料,顺利拿到500万的流水贷款。

  同样的还有深圳市全达塑胶制品有限公司,顺利拿到银行25万无担保无抵押的贷款也得益于其在一达通平台上的出口贸易数据。

  在推出网商贷高级版之前,5月份就已经推出了每出口一美元补贴三分钱人民币的政策,如果说这个政策是为了吸引外贸企业使用一达通平台来沉淀交易数据,那么网商贷高级版就是解决中小企业融资难的问题,补贴+贷款的组合又将会给阿里带来更多有价值的数据。

  前文已说过只有交易数据的沉淀才能系统地了解一个企业的甚至是个人的全面信息,如此才能构建用户的信用体系,以此作为向银行申请贷款的授信凭证。所以阿里旗下的B2B平台也纷纷向在线交易升级,目的就是为了构建中小企业的真是交易信用体系,其外贸平台通过一达通外贸服务平台来沉淀交易数据,构建信用体系。

  阿里巴巴集团B2B事业部总裁吴敏芝也表示,外贸企业积累真实的交易数据,其产生的效益是正向递增的。简单来说,就是获得融资可以去接更多的订单,订单越多可获得的融资额度越多。另外,信用体系的建立可以帮助企业得到更多的海外买家的信任,催生出更多订单。

  大数据的运营

  马云曾说:大家还没搞清楚PC时代的时候,移动互联网来了,还没搞清楚移动互联网,大数据时代来了。

  而且马云曾宣称阿里的未来三大战略方向包括平台、金融和数据。然而由于长期以来数据统计、集成、储备到分析的模型系统不完善。即使阿里的大数据现在看起来很美,但它跟其他企业同样面临数据抓不准的困境。

  就目前阿里频频出手投资并购动作来看,无外乎是在积累数据,从入股银泰到并购恒生电子,整合资源势不可挡,与其说是整合资源,倒不如说是整合数据来得贴切。

  杂乱的数据会扰乱数据模型的建立,阿里数据委员会会长车品觉说过他之所以去淘宝是喜欢淘宝的数据,希望好好梳理下它的数据。这个梳理的目的就是让数据变得有序化,通过整理近几年的数据,可以了解到一个企业的交易数据,该企业的信用状况就会一目了然。阿里目前已然在这个阶段有了可以立足的点。

  有序化其实还只是数据模型的第一个阶段,第二阶段的数据系可理解为系统化。如果说第一阶段的数据能统计出一个企业的信用状况,那么第二个阶段就是把与这个企业相关联的其他企业进行系统的分类。

  真正做到数据有序化、系统化之后,对这些数据进行有效抓取,对没有用的垃圾数据进行清理,再把数据进行分类以便需要时直接调用,这才是大数据真正助力互联网金融的阶段。网商贷高级版的诞生正是建立在阿里数据基础的的互联网金融产品。

  吴敏芝表示,阿里正在以数据为核心建立一个外贸生态圈,大数据在这个生态圈中将作用在各个方面,衍生出各种产品,发挥越来越大的价值,在大数据的基础上构建出客户的诚信体系。而阿里此时此刻正走向数据模型的大道上。

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