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江南愤青:互联网金融的现状与未来

2015-04-08 12:30:07作者:江南愤青 编辑:
互联网金融的模式到底有哪些?各有什么特点?互联网金融对传统银行机构是否构成冲击?银行做电商是否靠谱?

        所以,不论如何做结论,阿里金融虽然批了金融的外衣,但是他的内核其实还是带有互联网的特征,因为在阿里金融的特性里,他的信贷交易核心风控特点,已经形成和体现了互联网化的优势,这种优势在体系内是具备了可批量复制的可行性的,的确使用了互联网降低边际成本的概念,对于阿里来说,构建了风控模型之后,理论上就可以随着淘宝的成长而不断的扩大规模,这种带有典型互联网特征的金融体系,虽然批了金融的外衣,但是他的实质是互联网金融。

        但是阿里金融正因为是构建在体系基础上的金融衍生,这个是他的优势,使得他风险可控,相对有优势,但是也是他的劣势,只有构建不断扩张的淘宝和天猫的基础,才有金融业务的不断衍生,所以,问题也随之而来,首先是这种金融模式本身是不具备可复制性的,因为事实上,我们不可能在复制一个淘宝和天猫,然后再来诞生所谓的互联网金融模式,其次,淘宝和天猫的边际扩张也是需要不断的投入和维护的,目前淘宝面临的问题也日益复杂,建立在一个亏损面超过80%的商户基础上的淘宝体系,也面临着扩张衰竭的趋势,使得在此基础上衍生金融的可能性在降低,同时,五六年的阿里金融实践之后的阿里小贷、担保的整体规模和坏账率都与设想中的规模差距甚大,阿里小贷的规模大概不会超过三十个亿的规模,这个显然跟他号称一万亿销售额的数字是不匹配的,阿里小贷面临着双重逻辑困境。要么就是体系内有效需求不足,导致规模无法上行,要么就是风控措施过严,虽然存在足够的有效需求,但是满足其量化放贷模型的客户太少。也就是说规模一旦上行,其坏账率还会攀升,两个逻辑悖论下,使得阿里金融的发展难度其实也非常大。

        最后,我个人感觉阿里小贷也好,阿里担保也好,本质的核心其实还是在于良好的风险控制能力,但是由于这两个金融模式在金融业态中而言,个人感觉都属于过渡性金融业态,很难是长期业态,特定时期下的产物,随着金融管制的逐步放松,以及利率市场化趋势大加快来临,这两个业态的生存基础其实都在被打破,必然也面临着转型的趋势,下一步,我个人感觉阿里申请银行还是必然的趋势,时间节点的问题。也只有申请牌照,阿里也可能跟传统金融机构有一致竞争的可能性,否则即使握有淘宝和天猫,也很难对抗银行的带有制度性保护的流动性优势。转型银行的阿里金融,所面临的问题,一方面可能是形成体系内的排他性竞争,另外一方面还是要逐步走出自身的体系,跟传统金融机构的进行正面对抗,否则,光淘宝和天猫还是很难满足一家银行的生存性需求的。毕竟电商领域的整体容量有限,很难养活一个庞大体系的银行,虽然现在谁都在做电商,但是实际而言,贸易流通行的以消费品为特征的商品流通领域的实质性需求很小,普遍都是现金流很充足,对周转率要求很高的商户,不太会有多大的实质性业务需求。但是走出淘宝和天猫的阿里金融,要跟传统的金融机构的对抗,到底如何,个人暂时看不到太多的优势。

        最后谈谈,我自己对阿里的风控体系的认知和理解,目前大数据被炒作的异常火热,而大家都认为淘宝和天猫拥有别人不可企及的数据优势,所以推定阿里金融无可战胜,我自己感觉这种逻辑过于简单了,事实上,从阿里小贷的风控体系来看,未来的趋势想走基于淘宝体系内数据的量化交易之路,这条路其实是具备极大的风控革新的思路在里面的,阿里指望通过体系内庞大的数据基础进行大数据的应用,来更为便捷和低成本的实现客户群体辨别,从而实现为体系内的客户进行更好的金融服务,互联网的优越性就体现在了有效进行数据整合,以及降低成本上,让本来存在了很久的中小企业融资难的问题,有望得到实质性的解决,将以往银行无法覆盖和顾及的业务,进行有效覆盖。所以,阿里小贷很大程度上是符合互联网思维的,只是想说的是,理想很美好,现实很残酷,大数据的运用在信用风险控制层面,其实难度相对较大,大数据其实是概率论的一种表现形式,通过对各种维度的数据集中处理来统一计算可能潜在的违约概率,只要让违约概率低于收益率,模型就是成功。

        这种概率论为基础的信用风险,个人感觉难度非常大,首先从概率的基础上来看,我们一直认为概率在金融领域是很难进行使用的,因为概率要求基础是有规律的随机事件,在大量重复出现的条件下,呈现必然的统计特征,所以样本的选择必然是那些有规律的随机事件,这种随机事件要求是事件发生是相互独立事件的,就是A发生违约跟B发生违约没必然的联系,但是小微企业必然是不符合这样的特征的,他的违约既无规律,也不随机。跟金融机构的风险筛选能力是正相关的,这样的样本极具备筛选难度,所以,我自己是不认同,贷款的客户数越大,其风险就越小的说法。另外,还有所谓的概率其实是需要一定的基础量的在整体规模覆盖面不够广的情况下,其实最终的概率都少0.1事件,违约率会忽高忽低,实际的意义不大。从数学角度来说,只有数量足够足够多,才能让偶然性事件变成必然事件,从而达到理想状态的一个坏账率。如果家数做的不够多的情况下,随机事件无法变成必然事件,那么这样的贷款坏账率就是个随机事件,什么是随机事件,就是你也不知道什么时候就给你出个大风险。

        另外,从阿里金融的数据构成来看,现在的阿里的数据的有效性是不足的,我们讲大数据首先是全,也就是维度要多,其次是大,现在阿里能依赖的排他性数据也就是淘宝的交易数据,依靠这单一维度的数据,构建信贷风险控制模型,个人感觉难度还是非常的大,单一维度的真实性以及反映背后的逻辑难度还是很大,更何况目前的淘宝存在极为严重的数据失真的行为,目前几乎所有的淘宝卖家都参与到了刷砖的模式之中,已经俨然形成了利益链条,还有专门维持好评的公关公司等等,其实都极为严重的干扰了正常的交易型数据的真实性,这种基础上所形成的数据分析,虽然也是具备一定的意义的,只是意义不大,因为混淆了交易本身真实性的特征。会加剧模型参数失真的情况出现,再加上系统风险控制过程中的反身性理论的存在,会让系统本身也出现较大的自我颠覆的情况,让系统的设定的难度加大,这里面还有量化模型里最可怕的黑天鹅事件的出现,都会让这种模型出现非常庞大的系统性风险,带来极为致命的风险性事件。就更别提在中国普遍存在的寻找系统BUG的行为了,在金融系统里,量化放贷的背后就是意味着认数据而不做具体的分析,符合标准就排除人工干涉行为,这种情况下,会出现大量围绕数据为核心的造假行为的发生,基本是没办法屏蔽的。所以,总体而言,基于此而形成的量化放贷模型,我个人并不是看好。

        另外,前面阐述过的还有个重要的点是淘宝到底能做多大?离开了淘宝的阿里金融的优势在哪里?举个例子,阿里金融针对B2B,就一直缺乏很好的风控手段,采取的方式跟传统的金融机构几乎一模一样,同样属于阿里体系内却明显不同的信用控制方式,其实也说明了信用控制必须有所基础,离开了这个基础,阿里金融跟传统金融机构的优势可能就荡然无存,所以,论述淘宝和天猫到底能做多大成为了一个很重要的问题。这里不但是诞生他的金融业务的基础,也是他信用风控的基础,离开了这个基础,阿里金融可能就意义非常的有限了。淘宝的规模,一方面取决于我们零售商品的总体规模有多大的同时也取决于其他电商机构的成长速度,从占比上来看,淘宝的虽然绝对份额在增加,但是占比份额其实都是在下降的,而且资本也不断涌入,都在分流阿里的金融基础。这个其实是很致命的问题,而与此同时,淘宝自身也开始严重分化,好的越来越好的同时也越来越少,淘宝成为了个普遍性亏损的地方的时候,一方面使得淘宝规模很难继续前行,另外一方面也大大的降低了淘宝商户的金融需求的同时,还极大的抬高了风险,因为亏损下的商户要么无信贷需求要么就是有骗贷需求。

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