互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)解析總結報告

2017年互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)分析總結計劃報告總結計劃2017年互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)分析總結計劃報告總結計劃36/36螅PAGE36蒆腿莂莂薀蒃膆芇襖聿膁薄蕿羅薇袇蚆罿羀薁蠆芄羈蒆肄衿羃螂蝿螆肅2017年互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)分析總結計劃報告總結計劃

2017互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)分析報告

數(shù)據(jù)能力：互聯(lián)網(wǎng)巨頭發(fā)展金融最大優(yōu)勢

數(shù)據(jù)金融：金融的實質是數(shù)據(jù)，以及基于數(shù)據(jù)的建模細風險定價?；ヂ?lián)網(wǎng)企業(yè)

及科技企業(yè)擁有海量用戶數(shù)據(jù)，有機遇借由數(shù)據(jù)挖掘和建模，成為傳統(tǒng)金融企業(yè)

之外的數(shù)據(jù)金融新貴。全球互聯(lián)網(wǎng)上市企業(yè)總市值約2萬億美金，而金融市場規(guī)

模則在300萬億量級。

中國傳統(tǒng)銀行的征信記錄僅覆蓋總人口的35%，遠低于互聯(lián)網(wǎng)52%的覆蓋率。互聯(lián)網(wǎng)巨頭擁有了極大的數(shù)據(jù)先發(fā)優(yōu)勢。誠然中國的央行征信及傳統(tǒng)金融

業(yè)務數(shù)據(jù)不對互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)開放，但豐富的社交、線上花銷及轉賬行為數(shù)據(jù)可以在

風控和征信中發(fā)揮巨大作用。

據(jù)CNNIC統(tǒng)計，截止2016年終，我國網(wǎng)民規(guī)模達7.31億，手機網(wǎng)民占比達95.1%，其中手機支付用戶達到4.7億。隨著中國搬動互聯(lián)和搬動支付浸透率的不斷提升，網(wǎng)民在互聯(lián)網(wǎng)上留下的數(shù)據(jù)蹤跡成指數(shù)級增加，這些數(shù)據(jù)不但包括

了基本的實名制用戶信息，更重要的是表現(xiàn)了用戶的花銷歷史、社交行為、生活

開支甚至是理財偏好。

螞蟻金服和騰訊金融擁有自己的征信數(shù)據(jù)本源和技術，使其可以繞開傳統(tǒng)金

融，獨立解決陌生人交易場景中的身份及違約風險評估問題。在數(shù)據(jù)金融的競爭

格局下，互聯(lián)網(wǎng)巨頭將第一受益數(shù)據(jù)優(yōu)勢帶來的用戶價值增加。

隨著搬動支付成為大眾習慣，互聯(lián)網(wǎng)金融規(guī)模保持著高速上漲，截止2016

年，中國互聯(lián)網(wǎng)金融總交易規(guī)模高出12萬億，湊近GDP總量的20%，互聯(lián)網(wǎng)

金融用戶人數(shù)高出5億，位列世界第一。

相對的是，銀行卡和傳統(tǒng)金融網(wǎng)點的重要性被不斷削弱。銀行卡是我國傳統(tǒng)

金融機構波及客戶的主要產(chǎn)品，可是隨著電子支付的爆發(fā)，銀行卡的吸引力不斷

減弱，手機號實名制和生物身份考據(jù)為互聯(lián)網(wǎng)金融供給了與傳統(tǒng)銀行卡相同樣級

的安全保障，網(wǎng)絡資管規(guī)模將在一段時間內保持高速增加。

當前全球27家估值不低于10億美元的金融科技獨角獸了中，中國企業(yè)占

據(jù)了8家，融資額達94億美元。中國互聯(lián)網(wǎng)金融服務市場規(guī)模巨大，增速較高，

有望成為互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的下一金礦，在數(shù)十億市場空間里，數(shù)字金融巨頭已經(jīng)出

現(xiàn)雛形。

另一方面，經(jīng)過了幾年的高速發(fā)展，阿里、騰訊等互聯(lián)網(wǎng)頭部企業(yè)擁有

了牢固的市場所位和可觀的市值規(guī)模。對互聯(lián)網(wǎng)龍頭企業(yè)來說，線下商業(yè)模式向

線上遷居所帶來的盈利在減退，未來的增加是決定企業(yè)戰(zhàn)略的重要要素。經(jīng)過了近6年的高速增加，截止2016年終，中國搬動互聯(lián)網(wǎng)月度活躍用戶

數(shù)量已經(jīng)打破了10億大關，但同比增加連續(xù)放緩，IOS設施不增反降。

其他一方面，規(guī)模型APP（MAU大于1萬）的數(shù)量在2015年達到頂峰后，

在16年開始下滑，但頭部APP（千萬級以上）數(shù)量仍在連續(xù)增加。在新用戶增加乏力的場面上，頭部APP實質上在連續(xù)收割中部APP的用戶，互聯(lián)網(wǎng)市場寡頭化的趨勢越來越顯然。

隨著搬動互聯(lián)的浸透率達到網(wǎng)民總數(shù)的95.1%，人口盈利逐漸減退，搬動

互聯(lián)網(wǎng)正從增量模式轉入存量模式。增量流量的枯竭，迫使互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)改變一直

以來依賴流量的粗放模式，而更多的依賴增值服務，對存量流量進行再獲取，管

理和商業(yè)化成為互聯(lián)網(wǎng)巨頭的主要著眼點。

對于互聯(lián)網(wǎng)和科技巨頭而言，金融市場顯然是具備足夠體量和盈利能力的潛

在市場，基于個人客戶和小商戶的數(shù)據(jù)挖掘和逐漸積累積淀的風險定價能力有希

望成為其在金融領域的競爭優(yōu)勢。我們判斷，數(shù)據(jù)金融可能在互聯(lián)網(wǎng)盛宴的下半

場綻放光彩。

中國互聯(lián)網(wǎng)巨頭以支付為入口，以數(shù)據(jù)為基層支持，基于大數(shù)據(jù)的理財富品、

信貸、保險等的設計、刊行、分銷；嵌入場景的花銷金融和供給鏈金融；以區(qū)塊

鏈、云計算為代表數(shù)據(jù)金融技術能力的輸出，綜合來看，數(shù)據(jù)金融初具雛形?；?/p>

聯(lián)網(wǎng)巨頭的獲客成本連續(xù)低于傳統(tǒng)金融機構，逐漸成熟的互聯(lián)網(wǎng)征信系統(tǒng)將進一

步釋放巨大的金融衍生場景，互聯(lián)網(wǎng)巨頭重構金融的機遇正在到來。

與傳統(tǒng)的征信數(shù)據(jù)對照，互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)可以更全面地反響用戶花銷及資本情況，

海量數(shù)據(jù)在互聯(lián)網(wǎng)各項平臺中不斷積累，信用生態(tài)合作者也可以供給后續(xù)反響，

形成新的行為和交易數(shù)據(jù)回路，在反響中不斷更新個人征信情況。

深度吻合需求，互聯(lián)網(wǎng)金融增量市場空間巨大

需求端：個人客戶和小商戶對金融服務的需求連續(xù)存在。傳統(tǒng)金融企業(yè)很難

滿足長尾曲線中后部客戶對于金融服務便利性、可得性和性價比的需求。互聯(lián)網(wǎng)

企業(yè)依賴弘大用戶基礎、用戶數(shù)據(jù)連續(xù)追蹤分析和渠道優(yōu)勢，對更大范圍的客戶

進行信用評估和金融服務，如京東金融等。

中國個人花銷貸款余額在4萬億量級，長久有望增加至10萬億以上，對應

高達數(shù)千億的利息收入。綜合考慮保險、投資、眾籌等其他業(yè)務，個人金融服務

市場空間有望達萬億規(guī)模。數(shù)據(jù)金融企業(yè)有機遇在增量市場中據(jù)有較大份額。

據(jù)央行統(tǒng)計，當前傳統(tǒng)的金融機構對國內個人征信的覆蓋率僅為28%，而

美國個人征信市場的覆蓋率為92%，以FICO信用分為主要依照的美國個人征

信系統(tǒng)已經(jīng)有了十多年歷史，而央行的征信系統(tǒng)還存在盤問難、記錄少、個人信

息在不相同銀行割裂等情況。

作為個人金融業(yè)務發(fā)展的基石，個人征信數(shù)據(jù)是衡量個人風險和金融服務定

價的最要點要素。在個人信貸數(shù)據(jù)偏少的情況下，我國傳統(tǒng)金融機構無法對長尾

用戶進行其他維度的數(shù)據(jù)交織考據(jù)、分析，以致了個人金融服務市場存在大量空

白，需要互聯(lián)網(wǎng)巨頭及科技企業(yè)進行填補。

長久以來，中國的傳統(tǒng)金融服務限制于以抵押為主的工業(yè)制造業(yè)和房屋貸款。

2010年開始，隨著電商及O2O產(chǎn)業(yè)的迅速成長，房貸在花銷信貸中所占的比

例不斷降低，花銷金融比重不斷提升。

我們以為，陪同著花銷升級的大趨勢，中國居民對信貸業(yè)務的需求從房貸車

貸為主，擴大到平常花銷的方方面面（數(shù)碼產(chǎn)品、出行、日用品、教育、醫(yī)療美

容等）。由互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)主導的，嵌入電商場景的互聯(lián)網(wǎng)花銷金融業(yè)務（分期、小

額無抵押信用貸款）在很大程度上推動了這一趨勢。我們預計個人金融服務市場

將隨著第三方支付的普及進一步增加，個人花銷金融市場潛力巨大。

從金融市場規(guī)模來看為，中國居民可投資財富規(guī)模連續(xù)上漲（年化增速為

18%左右），2015年居民可投資財富規(guī)模為181萬億，財富結構中僅為35%

的金融產(chǎn)品（發(fā)達國家金融為產(chǎn)品比率為60%-70%），提升空間巨大。其他，

中國居民的花銷需求保持激烈的增加。

2015為個人花銷信貸余額為萬億，年化增速為23%。截止2016

年，中國花銷性貸款余額的有占比只有20%左右，與歐美發(fā)達國家的50%左右

的比率對照，有著顯然的差距。經(jīng)初步測在算，國內互聯(lián)網(wǎng)金融服務的收入空間

在2萬億左右。

C端的金融需求金字塔可分為基礎的支付，中層的信貸、花銷金融及頂層的

投資理財三個層次。互聯(lián)網(wǎng)巨頭從電商、社交等入口全面進入第三方支付、征信、

小貸、理財?shù)阮I域，并朝著垂直領域不斷縱深發(fā)展。

流量入口帶來的場景和數(shù)據(jù)優(yōu)勢，使得互聯(lián)網(wǎng)巨頭迅速切入支付和征信兩大

基層金融功能。在中國市場以騰訊和螞蟻金服、京東金融為代表的一系列互聯(lián)網(wǎng)

企業(yè)在金融領域迅速研究。

依賴支付寶據(jù)有第三方支付入口后，螞蟻金服依賴電商平臺積累的海量數(shù)

據(jù)，助力金融產(chǎn)品定價與風險控制。螞蟻借唄（純信用個人貸款）2016年用

戶數(shù)達到1000萬，放款規(guī)模為3000億元。

2016年雙十一支付寶全天完成支付億筆，“花唄”占20%，我們

預計花唄2017年放款規(guī)模在1-2萬億左右。源于支付寶資本積淀和理財屬性

的余額寶，當前財富規(guī)模高出一萬億，理財規(guī)模年化增速高出30%。

云計算將支付寶每秒支付能力提升到了萬筆，遠超VISA（萬筆）

等國內外金融機構。依賴于淘寶、阿里巴巴和天貓三個電子交易平臺，螞蟻金服

獲取了海量的交易數(shù)據(jù)和花銷行為數(shù)據(jù)，在此基礎上，整個螞蟻金服搭建起了基

于信用系統(tǒng)的金融業(yè)務帝國。

當前，依賴著覆蓋長尾用戶的花銷數(shù)據(jù)和用戶畫像能力，每筆網(wǎng)上交易的成

本降到了2分錢以下，遠低于傳統(tǒng)銀行，保證了各種普惠金融業(yè)務順利張開。數(shù)

據(jù)的優(yōu)勢使得螞蟻金服的產(chǎn)品研發(fā)和差異化定價能力顯然高于傳統(tǒng)的保險及基

金銷售網(wǎng)點。

中美互聯(lián)網(wǎng)金融路徑不相同，中國盈利模式方才起步

資料顯示，2016年共有億賬戶使用支付寶，而外國支付巨頭PayPal

的活躍賬戶僅有億，支付寶超PayPal成為全球最大的第三方支付企業(yè)，

2015年支付寶的資本支付總數(shù)達到9310億美元（依照花旗研究院數(shù)據(jù)），而

PayPal為2817億美元，支付寶在活躍用戶及使用頻次數(shù)據(jù)都遠超PayPal，

但螞蟻金服的現(xiàn)階段營收遠低于PayPal，ARPU提升空巨大。

從收入結構來看，螞蟻金服國內支付服務收入占總收入比率達到40%以上，

小微借貸收入占比達18%，天弘基金收入占比17%，托管利息收入17%，螞蟻

金服支付規(guī)模大，但盈利水平低于PayPal。個人借貸相關花銷已經(jīng)成為PayPal

和螞蟻金服的重要業(yè)務內容（12%vs18%），但花銷金融和個人信貸產(chǎn)品為

PayPal每年帶來億收入，而螞蟻金服的相關服務在收入在60億左右，支

付寶依賴著更高的用戶基數(shù)和更多的線下支付場景，我們以為未來盈利空間巨大。

與支付寶不相同的是，PayPal并沒有向全牌照的金控企業(yè)轉型，而是建立了獨樹一幟的情況電商模式和全方向的內嵌式支付入口，完整改變傳統(tǒng)電商的游戲玩法，極大提升潛藏用戶轉變率。依賴市場第一的用戶花銷變換率，PayPal獲取了很高的交易傭金作為回報。

我外國互聯(lián)網(wǎng)巨頭在基礎的支付和電商層面不斷開發(fā)，為傳統(tǒng)商家和銀行卡

供給網(wǎng)絡支付和電商入口，自己其實不擁有資管、銀行等牌照類業(yè)務。基層的支付

和花銷功能正在成為如Facebook、PayPal等巨頭進一步提升廣告、交易收入，

開發(fā)ARPU值的法寶。

老牌支付巨頭Paypal經(jīng)過一系列的收買和投資，將自己的支付入口擴大至

全部的社交應用和主流內容網(wǎng)站。當前PayPal不但能供給搬動支付、轉賬、信

貸功能，更重要的它正在全面向情境電商平臺轉型。昨年九月PayPal收買了

Modest，獲取了情境電商的全部要點技術：在不相同應用途景植入購買按鈕，創(chuàng)

建app，管理訂單等。

PayPal的搬動電商平臺以及Braintree后臺支付的全閉環(huán)支持能在用戶瀏

覽圖片、網(wǎng)頁和郵件時擁有全面嵌入式購物體驗，用戶目光所及之處，都可以一

鍵購買，大大提升了電商用戶的轉變率和花銷規(guī)模。該業(yè)務當前正在內測，有望

成為PayPal新的增加點。PayPal也將是緊接Stripe推出Relay后第二個供給

情況電商平臺服務的企業(yè)。

在美國，傳統(tǒng)理財富品、中小企業(yè)信貸、保險等均有成熟的金融巨頭覆蓋，

傳統(tǒng)金融機構深耕社區(qū)和家庭，花銷者習慣已養(yǎng)成?；ヂ?lián)網(wǎng)企業(yè)和fintech類公

司不具備渠道優(yōu)勢，他們更多的扮演“補充”角色。未被傳統(tǒng)金融服務覆蓋的客

戶或市場縫隙，由互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)和FinTech企業(yè)來補充，其角色更多的是“提升

某已有業(yè)務的效率”。

大多數(shù)中產(chǎn)階級的理財服務是由傳統(tǒng)銀行和財富管理企業(yè)、投資顧問企業(yè)提

供的。近來幾年來，智能投顧平臺（自動化投資平臺）的流行，如Betterment、

Wealthfront針對的是年輕一代，主打的是在財富在可以獲取充分的大類配置前

提下，以人工智能和機器學習輔助個人投資者優(yōu)化財富結構。

CreditKarma企業(yè)則供給美國居民信用分數(shù)的實時免費盤問，依照用戶信

用分數(shù)介紹對他們更劃算的金融服務（保險、貸款等）；由于CreditKarma掌

握了三分之二的美國花銷者的實質債務負擔，包括債權人和債務利率等信息，系

統(tǒng)經(jīng)過挖掘數(shù)據(jù)并利用算法使用戶看到吻合自己需要的廣告，也就是對網(wǎng)站用戶

進行個性化的介紹。傭金收入則來自于成功介紹信用卡、貸款以及其他金融服務。

總結來說，數(shù)據(jù)優(yōu)勢和流量入口為中國?；ヂ?lián)網(wǎng)巨頭帶來數(shù)據(jù)金融的全面成

功。2016年春節(jié)時期，微信完成320億美金電子紅包的轉賬，是Paypal2015

年全年支付額的六倍多。螞蟻金服旗下的余額寶規(guī)模達到了960億美金，成為

世界規(guī)模最大的錢幣基金。

螞蟻金服當前估值為600億美金，距離中國交通銀行4000多億人民幣的市

值僅一步之遙。除美外國，中國將成為全球最大的支付市場和全球第二大的

金融科技市場。中國互聯(lián)網(wǎng)巨頭成功開發(fā)了國內還沒有被傳統(tǒng)金融覆蓋的需求，并

走出了一條巨頭進化的獨到路徑。

搬動支付為入口，數(shù)字金融產(chǎn)業(yè)鏈全面成型

供給端：第三方搬動支付迅速普及，2016年交易規(guī)模達萬億，微信支

付和支付寶市場份額高達90%。在據(jù)有支付業(yè)務核心競爭力此后，數(shù)據(jù)金融公

司開始研究信貸業(yè)務，在此過程中優(yōu)先發(fā)展征信，并向保險、眾籌、投資等領域

延伸。

參照外國發(fā)展經(jīng)驗，我們判斷花銷信貸有望成為繼支付業(yè)務此后，數(shù)據(jù)金

融企業(yè)重要的業(yè)務之一。傳統(tǒng)金融機構平常經(jīng)過財富抵押控制信貸風險，對于長

尾中后端客戶服務不足。數(shù)據(jù)金融企業(yè)有機遇經(jīng)過數(shù)據(jù)分析細風險定價模型服務

更大范圍的客戶。

以騰訊和螞蟻金服為代表的支付巨頭以自有數(shù)據(jù)為基礎，發(fā)力征信，謀求覆蓋全方向、全場景的搬動互聯(lián)金融生態(tài)。螞蟻花唄已走出阿里平臺，接入40多家外面花銷平臺。京東金融以電商交易和商家備貨場景切入，在花銷和供給鏈金融領域縱深發(fā)展，經(jīng)過“白條”拓展花銷金融業(yè)務，并試水ABS和ABN。

互聯(lián)網(wǎng)金融將從以支付、電商為代表的產(chǎn)業(yè)鏈前端向以個人金融、財富管理

為核心的產(chǎn)業(yè)鏈后端布局發(fā)展。未來，立足于互聯(lián)網(wǎng)巨頭和科技企業(yè)的金融服務

產(chǎn)業(yè)，競爭才方才開始。

螞蟻金服：數(shù)據(jù)+科技成就金融巨人

依賴于互聯(lián)網(wǎng)花銷金融的場景化，螞蟻金服第一打開了電子支付市場，并

且將花銷金融、保險、小微企業(yè)借貸等業(yè)務嵌入了平常的交易場景中。在建立起了擁有基金、銀行、支付、保險、眾籌等全牌照的金融帝國此后，全方向

的人工智能平臺被應用于各種服務場景之中，如風險控制、信貸決策、保險定價、

服務介紹。加上算法不斷迭代，企業(yè)向著全場景的智能金融帝國轉型，數(shù)據(jù)+科技使得螞蟻金服成為互聯(lián)網(wǎng)時代的金融巨人。

信息的交融在技術和算法的推動下，開始產(chǎn)生巨大的價值。以螞蟻金服為代

表的互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)與傳統(tǒng)金融機構最大的差異在于技術?；ヂ?lián)網(wǎng)企業(yè)開始利用

技術重塑金融：

自動問題鑒別（CTR）：上下語義般配及客戶真實妄圖鑒別。采用標準問題

照射技術，再找到多方面的服務標準化或需求驅動。由于采用了人工智能鑒別技

術，2016年雙11淘寶自助服務比率達到了97%，自助轉人工的需求猛降，客

戶滿意度提升，公開資料顯示該技術運用后，人力和GPU成本下降1億左右，

而支付和理財平臺的峰值容量和操作效率反而獲取極大提升。

基于遷移學習和深度學習的精準營銷?；诎⒗锷鷳B(tài)系統(tǒng)的海量數(shù)據(jù)在深度

學習的技術框架內達到交融和學習，對用戶、產(chǎn)品、文本等進行同一“編碼”，

經(jīng)過大規(guī)模學習和遷移學習后，人工智能可以將支付用戶的屬性和閱讀偏好、電

商購買行為與保險偏好聯(lián)系在一起，進而實現(xiàn)基于交易行為和閱讀行為的精準營

銷，助力理財和保險產(chǎn)品的銷售和定位。

螞蟻金服在進行精準營銷時，把算法、業(yè)務、系統(tǒng)整體打通，大規(guī)模提升妙

度學習效率近6倍左右，而且開始從非結構性數(shù)據(jù)中提取每個用戶的謹慎性系數(shù)。

在螞蟻聚寶的主頁和社區(qū)見解里面，同一個基金面對不相同的用戶DNA，會有不相同的文字表現(xiàn)，介紹的內容和原因依照用戶習慣和閱讀歷史而變化，是個性化定制的模式。當前這些嶄新的算法提升了業(yè)務點擊轉變率快要倍，GMV提升了倍。

小而美的保險：運用機器學習和可講解模型真實理解用戶的花銷行為。螞蟻

金服的場景化保險產(chǎn)品，如退貨險、碎屏險等，保費在塊錢左右，覆蓋海

量長尾人群，場景險保費收入多年保持100%的年化增速，雙11一天保單金額

打破1億。

場景保險產(chǎn)品依賴著大數(shù)據(jù)和機器學習，做到了實時投保，實時差異化定價，

實時出險率展望和極速核賠。螞蟻金服使用幾百萬用戶ID數(shù)據(jù)來培養(yǎng)可講解模

型，即用戶、他所購買的商品和退貨這三者之間的關系，最后得出該用戶的退貨

概率。場景類保險依賴此類核心算法，實現(xiàn)了超小金額保單的盈利。

征信業(yè)務方面，螞蟻金服依照阿里系（占比30-40%）和其他第三方支付機

構供給的征信數(shù)據(jù)，打造出了“芝麻信用”。芝麻信用除了連接了公安系統(tǒng)的實

名考據(jù)與活體檢測技術（掃臉、指紋等），豐富的交易場景和商家的數(shù)據(jù)接口為

螞蟻金服的機器學習貢獻著紛至沓來的數(shù)據(jù)，芝麻信用還涵蓋了信用卡還款、網(wǎng)

購、轉賬、理財、水電煤繳費、租房信息、地址遷居歷史、社交關系等信息。

在面對巨量涌入的長尾客戶時，傳統(tǒng)金融IT的架構無法支撐，螞蟻金服IT

架構的云端化完整打破傳統(tǒng)架構的限制，實現(xiàn)平臺上各種機構之間信息的自由流

通，由此產(chǎn)生的呈指數(shù)級增加的數(shù)據(jù)量在平臺上積淀。未來，芝麻信用將在花銷

貸款和個人信用商用領域擁有巨大空間。

其他，螞蟻金服經(jīng)過將支付入口和場景結合，借助其天量的大數(shù)據(jù)資源和強

勁的云計算數(shù)據(jù)分析挖掘能力，全方向地切入生活場景，般配大數(shù)據(jù)帶來的客戶

側寫和分流能力，實現(xiàn)了高頻和高保留的金融服務模式。當前，螞蟻金服已經(jīng)成

功地將支付端口帶來的低成本流量接入了理財、融資和外面購物等業(yè)務中，旗下

主要包括以下幾款產(chǎn)品：

螞蟻借唄：個人無抵押小額貸款。芝麻分600分以上的用戶，可以申請1000

元-20萬元不等的貸款額度。借唄在推出后的10個月的時間內用戶數(shù)達到1000

萬，放款規(guī)模為3000億元。當前“借唄”的還款最長久限為12個月，貸款日

利率寬泛為0.045%，詳盡利率隨借隨還。用戶申請到的額度可以轉到支付寶余

額，和從銀行獲取的貸款相同。

相較于傳統(tǒng)的個人貸款，“借唄”不需要用戶提交復雜的個人材料和財力證

明，只需依賴芝麻信用分就能對用戶的信用水平做出判斷和把關，3秒完成放貸。

據(jù)統(tǒng)計，借唄90%以上的客戶是來自于80、90后，也就是30歲左右?，F(xiàn)在借

唄有近4成的用戶是來自于三四線城市，這些城市融資渠道門檻高，借唄現(xiàn)金的

業(yè)務市場潛力更大。

網(wǎng)商貸（原螞蟻微貸）：針對個體商戶的純信用個人經(jīng)營貸款。信用分達到

550分即可為申請，網(wǎng)商貸作為一款貸款服務，其還款最長久限為12個月，貸

款日利率是0.018%，微貸技術中包括了大量數(shù)據(jù)模型，利用網(wǎng)絡數(shù)據(jù)模型和在

線資信檢查，輔以交織檢驗技術來確認第三方客戶的信息真實性，將客戶在電子

商務網(wǎng)絡平臺上的行為數(shù)據(jù)照射為企業(yè)和個人的信用議論。

其他，還可以經(jīng)過云計算判斷買家和賣家之間可否相關系，可否炒作信用，

風險的概率的大小、交易集中度等以此來判斷小微企業(yè)的信用，降低風險與運營

成本。

網(wǎng)商銀行：小微企業(yè)、個人花銷者和農村用戶，是網(wǎng)商銀行的三大目標客戶

集體。在貸款業(yè)務中，除了覆蓋阿里生態(tài)系統(tǒng)內電商商戶如淘寶店東和外面湊近

家合作平臺（如金蝶軟件、美團）的企業(yè)主的“網(wǎng)商貸”外，還包括為農村地區(qū)小微經(jīng)營者供給的無抵押無擔保信貸服務“旺農貸”，截止當前，已經(jīng)覆蓋了全國4852個農村。從貸款利率看，當前保持在7%—12%之間，依企業(yè)資信情況浮動。

保險業(yè)務：包括嵌入自營產(chǎn)品和第三方保險銷售平臺業(yè)務。保險產(chǎn)品與螞

蟻金服的其他業(yè)務形成對接，產(chǎn)品設計擁有場景化、碎片化和定制化特色。

比方，退貨運費險是依賴于淘內零售平臺的銷售，經(jīng)過對不相同用戶歷史數(shù)據(jù)

的分析差異定價，吻合了買賣雙方在購物時的需求，實現(xiàn)了保單的迅速增加，商

戶信用保險則是針對天貓賣家的保證金設計，螞蟻金服經(jīng)過數(shù)據(jù)挖掘來對商家的

信用情況進行判斷，贊同商家經(jīng)過購買信用保險的方式來取代繳納保證金，降低

了商家的運營成本。

嵌入自營性保險產(chǎn)品與阿里的業(yè)務生態(tài)圈形成響應，在產(chǎn)品上擁有場景化、

碎片化和定制化的特色，且弘大的用戶和業(yè)務資源成為這一類保險產(chǎn)品的核心優(yōu)

勢。

騰訊金融：掘金社交數(shù)據(jù)，互金帝國成型

騰訊的微信支付為騰訊金融積累了理財用戶及財富方資源的同時，也積淀了

財富般配、設計和分析的數(shù)據(jù)。騰訊當前主要研發(fā)的數(shù)據(jù)產(chǎn)品為“財富值”，

該值定義了客戶財富細風險偏好的系數(shù)，可以幫助理財平臺改正確地找到定向

的客戶，當前主要應用在理財通平臺。

在渠道方面，這些經(jīng)過分析的數(shù)據(jù)形成結論，經(jīng)過理財通幫助理財富品、信

用卡、車險等的精準營銷和定價；在授信方面，經(jīng)過騰訊金融云的大數(shù)據(jù)去做

風控；在交易方面，依照交易特色精選來建立“可疑風險防范”等。

微粒貸：依賴騰訊大數(shù)據(jù)用戶畫像，在吻合當期授信條件的用戶中隨機精選

出白名單用過戶并邀請使用產(chǎn)品，首批人數(shù)不高出10萬人。2016年終，累計

發(fā)放規(guī)模超1600億元，總筆數(shù)超2000萬，筆均放款8000元，覆蓋6000萬

人。

微粒貸背靠微眾銀行，在微信錢包和手機QQ客戶端上線，單筆最高可借4

萬元，個人貸款總數(shù)度在500元-20萬元之間。值得注意的是，微粒貸日利息

0.05%，其年化利息為18.25%，高于同類產(chǎn)品螞蟻借唄（日利息0.045%）。

微證券：經(jīng)過與券商合作將把證券的遠程開戶運用到微信上來，微信用戶可

以經(jīng)過微信進行股票交易。其他年初，黃金紅包的上線代表了微信支付分銷高費

率產(chǎn)品，進行金融產(chǎn)品迭代的信心。接下來在基金的接入上，騰訊會借助已經(jīng)入

股的好買基金實現(xiàn)批量接入。

2B端“連接器力”：進一步發(fā)力2B端，利用數(shù)據(jù)金融張開競爭；全面連接銀行信用卡，將大量線上銀行行為服務接入到騰訊平臺上分享價值；而對缺乏風控能力的P2P、小額貸款企業(yè)，騰訊選擇經(jīng)過供給用戶信用數(shù)據(jù)（騰訊征

信、財富值），向合作企業(yè)輸出能力。

年初上線的大量金融小程序顯示了騰訊對進一步向金融機構開發(fā)微信導流

功能的野心，當前由于看守謹慎的態(tài)度，我們對今年小程序在金融產(chǎn)品分銷和傭

金分成上面保持謹慎樂觀。

在征信方面，騰訊金融主攻社交數(shù)據(jù)，搭建社交大數(shù)據(jù)用戶畫像能力。騰訊

征信系統(tǒng)主要依賴三部分數(shù)據(jù)：騰訊系的基礎業(yè)務數(shù)據(jù)，如社交、游戲等；從合

作金融機構拿到的信貸和金融信息，以及其他外面數(shù)據(jù)。當前，中國大多數(shù)的

征信機構都還沒有采用社交數(shù)據(jù)作為征信評估數(shù)據(jù)，據(jù)統(tǒng)計，社交數(shù)據(jù)在傳統(tǒng)金融

機構數(shù)據(jù)庫占比低于5%，同時社交數(shù)據(jù)所對應的長尾客群經(jīng)常在央行征信范圍

之外。

騰訊征信最新開發(fā)的模型表示，在小額信貸的風險評估中，社交數(shù)據(jù)的展望

能力要強于傳統(tǒng)的借貸數(shù)據(jù)，騰訊征信開發(fā)團隊以為，加入社交數(shù)據(jù)此后，模型

收效會有高出20%的提升，反欺詐測評時收效顯然。未來騰訊征信將深度應用

在金融產(chǎn)品分銷細風險評估中，為騰訊金融系統(tǒng)供給正確的用戶畫像。

京東金融：全面對標螞蟻金服，金融產(chǎn)品革故鼎新

京東金融利用電商平臺場景和海量數(shù)據(jù)優(yōu)勢，依照用戶特色，供給信貸、理

財富品和保險的分銷服務。供給鏈金融和花銷金融服務的場景不不過是京東商城，

還拓展到了京東生態(tài)圈外的很多外面場景。京東金融經(jīng)過數(shù)據(jù)及科技術力，為證

券企業(yè)、花銷信貸企業(yè)等供給數(shù)據(jù)和產(chǎn)品。京東金融商業(yè)模式開始從2C到進行變換，主要包括以下產(chǎn)品：

2B

京東白條：在京東網(wǎng)站使用白條進行付款，可以享有最長30天的延后付款

期或最長24期的分期付款方式。逾期手續(xù)費方面，白條也比花唄低，白條逾期

利息是0.03%/天，花唄是0.05%/天?！熬〇|白條”上線，與“京保貝”形成

了一個完滿的金融產(chǎn)業(yè)鏈，分別為供給商和花銷者供給小額微貸服務。

其他，“京東白條”的分期業(yè)務，還可以為京東帶來豐厚的利潤回報。若是

沒有“京東白條”這款產(chǎn)品，用戶在京東購物要想分期付款，只能使用信用卡的

分期付款業(yè)務，利潤全部被銀行獲取。借助“京東白條”業(yè)務，擁有的弘大現(xiàn)金

流被充分利用，可為京東帶來豐厚的利潤回報。

小金庫：作為京東金融的一款基礎性錢幣基金理財富品，它不但整合了現(xiàn)金

管理、投資理財?shù)榷喾N功能，還實現(xiàn)了購物支付功能，即用戶經(jīng)過京東小金庫就

可實現(xiàn)剎時支付購物，速度快于銀行卡等付款方式，進一步提升了花銷者的購物

體驗。

大支付業(yè)務作為京東金融的核心戰(zhàn)略之一，“小金庫”的出現(xiàn)完滿了京東金

融現(xiàn)在的支付系統(tǒng)，京東支付、白條、小金庫等一系列產(chǎn)品形成了很好的串通，

實現(xiàn)了存、貸、轉的打通。

京小貸：“京小貸”是以京東開放平臺的商店為貸款發(fā)放對象，依照商家的

綜合經(jīng)營情況恩賜貸款額度，貸款限時最長12個月，商家可依照貸款金額自主

選擇貸款限時和還款方式。

京小貸系統(tǒng)會依照商店的評級、當前貸款金額、限時、還款方式等條件綜合

計算出貸款利率，當前暫定單筆商家貸款上限為200萬元，此后會依照數(shù)據(jù)適

時上調或下調；而且由于“京小貸”是依照商家信用等京東自有大數(shù)據(jù)確定放貸，

無需商家抵押或供給擔保，年化貸款利率在14%~24%之間，利率低于同業(yè)水

平。

Facebook：電商之心不死，全面挖掘廣告價值

與國內支付巨頭試圖謀求覆蓋全方向、全場景的搬動互聯(lián)金融生態(tài)不相同，

Facebook經(jīng)過將好友轉賬、搬動支付和內置聊天機器人結合起來，進一步將

金融和廣告、電商業(yè)務交融。

長久以來，F(xiàn)acebook經(jīng)過內置的廣告內容為商家導流，現(xiàn)在企業(yè)希望用戶

不走開Facebook即可完成購物流程，在并將交易記錄保留在Facebook生態(tài)

系統(tǒng)內，便于深挖用戶價值和客戶變換率，進一步提振廣告收入。Facebook公

布的2016年財報顯示，搬動端廣告收入的占其整體廣告營收的84%。

2015年FacebookMessenger在美國用戶中推出了P2P支付服務，標志

著facebook正式進軍搬動支付領域。2016年10月，從愛爾蘭中央銀行獲取電子錢幣贊同證，這相當于Facebook獲取了歐盟通行證，為歐洲客戶在

Facebook實現(xiàn)好友間支付鋪平了道路。

今年2月份，F(xiàn)acebook又經(jīng)過跟P2P轉賬服務企業(yè)TransferWise合作，

讓原來只限于美國的Messenger用戶互相轉賬功能變成一項跨國服務，實現(xiàn)了

外匯匯款。

Facebook還增加了頁面一鍵支付功能，它讓Messenger內置的聊天機器

人推送連接，并完成收款，用戶不需要走開APP。若是用戶將信用卡信息儲藏

在Facebook也許Messenger上，就可以經(jīng)過機器人在喜歡的商店也許服務中購物。Messenger不斷的擴展第三方支付伙伴，比方PayPal、Stripe和歐洲的

TransferWise。

經(jīng)過波及這些嶄新領域，F(xiàn)acebook希望進一步提振FacebookMessenger

用戶的參加度，幫助Facebook增加用戶粘性。值得注意的是，F(xiàn)acebook所

有金融相關的業(yè)務都是經(jīng)過追求第三方合作完成，表示企業(yè)當前還沒有有正式進軍

金融產(chǎn)品服務的計劃，連續(xù)提升廣告收入是現(xiàn)階段企業(yè)的最主要目標。

其他，F(xiàn)acebook與PayPal完成合作協(xié)議，F(xiàn)acebook用戶在其網(wǎng)站上購

物時可以使用PayPal進行支付。此舉一方面可以提升用戶黏著度，另一方面在

線支付功能幫助Facebook獲取用戶的銀行卡信息以及他們的購物、支付信息，

同時借助大數(shù)據(jù)技術，F(xiàn)acebook可以正確地展望用戶的個性與質量這種高度敏

感的信息，來更好的定位潛藏買家，進而在廣告投放方面獲取巨額利潤。

當前，F(xiàn)acebook已經(jīng)經(jīng)過對用戶行為進行全方向的追蹤及挖掘，利用其數(shù)

據(jù)優(yōu)勢在精準營銷上面獲取了巨大成功，F(xiàn)acebook的廣告收入在過去的三年持

續(xù)超預期。

Facebook在昨年10月重新推出Marketplace平臺，用戶們可以經(jīng)過買賣

群組公布自己的銷售信息。Marketplace可以依照用戶所在地址，自動顯示附

近地區(qū)待售的物品。

該模式近似于簡版淘寶+周邊的人功能。用戶也可經(jīng)過App的搜尋欄，按

地址、種類及價格等選項搜尋特定商品。Facebook當前還不支持收付款以及物

流服務。企業(yè)希望的是用戶能更長久地停留在頁面中，形成閱讀和購買的閉環(huán)，

進而驅動其廣告收入的增加。

其他，F(xiàn)acebook也大力發(fā)展征信技術，核發(fā)貸款的金融業(yè)者可透過這項技

術，審察個人在社交網(wǎng)站上經(jīng)可靠節(jié)點鏈接的親近朋友，社交圈采樣的得出信用

評分低于某個水平以下，那貸款機構就會拒絕核貸給你。

相較于傳統(tǒng)的信用評分方法，銀行可以利用該專利將用戶的人脈關系作為信

用評級的參照要素?；谏缃辉u分方法：主要包括用戶信用歷史、行為偏好、履

約能力、身份特質、人脈關系五個維度。

以數(shù)據(jù)為基礎的模型和算法成為競爭壁壘

成功的要素：支付依賴客戶粘性，信貸依賴風險定價能力。依賴于互聯(lián)網(wǎng)巨

頭的數(shù)據(jù)金融企業(yè)具備客戶規(guī)模優(yōu)勢，騰訊和阿里在搬動支付端據(jù)有先機和數(shù)據(jù)

優(yōu)勢。但從支付到信貸業(yè)務拓展，仍需面對從數(shù)據(jù)到定價模型的挑戰(zhàn)。對于信貸

而言，擁有數(shù)據(jù)資源是成功的必要不充分條件，后續(xù)仍需要經(jīng)過數(shù)據(jù)的深度挖掘

和模型有效性考據(jù)來提升風險定價能力。

除騰訊、阿里、京東等龍頭企業(yè)外，未來也有可能發(fā)展出來獨立的風險定價

技術服務商，擁有算法和技術優(yōu)勢的創(chuàng)業(yè)企業(yè)亦值得關注。

傳統(tǒng)銀行業(yè)建立的一個數(shù)據(jù)也許IT中心，是封閉也許半封閉的，而互聯(lián)網(wǎng)

巨頭在搬動互聯(lián)時代，一開始就要接受來自于網(wǎng)上的各種檢驗、垂釣、攻擊、竊

取，進而進化出了世界一流的數(shù)據(jù)分析細風險定價能力。

以螞蟻金服旗下的數(shù)據(jù)大用戶網(wǎng)商銀行為例，這家沒有網(wǎng)點的民營銀行服務

小微企業(yè)的數(shù)量打破了80萬家，主營為針對小微企業(yè)的無抵押無擔保的純信用

貸款。小微企業(yè)信用記錄少、風險鑒別復雜、控制難度大，但網(wǎng)商銀行依賴

自己研發(fā)的風控模型和全流程的數(shù)據(jù)分析，使得網(wǎng)商銀行的不良率低于國內銀行

平均水平。

網(wǎng)商銀行當前的風險控制模型有100多個，其中最有特色的當屬水文交易

模型和滴灌經(jīng)營能力模型。

滴灌模型：當小微企業(yè)的經(jīng)營規(guī)模和財富情況達不到貸款門檻時，網(wǎng)商銀行

可以經(jīng)過這家企業(yè)的歷史數(shù)據(jù)判斷它的經(jīng)營趨勢，而且經(jīng)過行業(yè)數(shù)據(jù)預計企業(yè)業(yè)

務潛力。它若是被認定擁有必然的發(fā)展空間，仍舊可以獲取相應額度的貸款。

水文交易模型：展望小微企業(yè)的后續(xù)經(jīng)營情況，進而判斷可否授信。傳統(tǒng)金

融機構習慣經(jīng)過財務分析和人工審察的方式放貸，若是一家企業(yè)當前的經(jīng)營相對

困難，即處于“低水位”，傳統(tǒng)金融機構經(jīng)常不會向其發(fā)放貸款。但網(wǎng)商銀行可

以從其歷史銷售情況和行業(yè)景氣程度的大數(shù)據(jù)分析中展望其很可能在幾個月后

“水位上漲”，那么企業(yè)也很可能獲取貸款。

京東金融投資美國互金Zestfinance，嶄新信用模式落地中國：美國科技公

司ZestFinance的信用模型將應用于京東金融的花銷金融系統(tǒng)，建立大數(shù)據(jù)信貸審批模型，利用谷歌高維機器學習算法和大數(shù)據(jù)對借款人進行信用分析和評分，而貸款方則可以購買其風控技術，以評估借款人的信用風險，同時達到降低自己成本的作用。

該模式是經(jīng)過借款人授權，獲取其在銀行、電商、社交網(wǎng)絡等地的數(shù)據(jù)，并

在此基礎上結合網(wǎng)絡標志數(shù)據(jù)、其他合作方數(shù)據(jù)等對借款人進行信用評估，確定