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告诉你,阿里巴巴16年的大数据怎样才能更“值钱”

2023-06-02 21:16:33 28

摘要:2015年10月,阿里巴巴组建B2B金融事业部,专门服务于生长在阿里B2B平台上的中小企业。到2016年底,他们的目标是让超过800万企业开通阿里巴巴B类金融服务,同时完成600——-800亿元的中小企业融资服务。用事业部总经理李多全的话来...

2015年10月,阿里巴巴组建B2B金融事业部,专门服务于生长在阿里B2B平台上的中小企业。到2016年底,他们的目标是让超过800万企业开通阿里巴巴B类金融服务,同时完成600——-800亿元的中小企业融资服务。用事业部总经理李多全的话来说,这次他们要做的是“一件从来没有人干过”的事情。

与风生水起的B2B电商形成鲜明的反差,B2B金融似乎从来没有真正热闹起来。这一方面是因为传统金融机构受限于体系和机制,无法匹配B类电商企业的融资需求;另一方面,当大家把希望投射到从事小微金融的机构上时,不得不提的大数据征信之痛又再次摆在眼前。根据国家在12月公布的数据,目前国内获得许可的企业征信公司已接近100家,但在这近100家企业中,普遍存在企业数据单一,更新频次缓慢的问题。数据可信度有限,通过大数据解决信用问题便成了一场空谈。

坐拥最厚实的大数据底层,阿里巴巴实际上掌握了最有价值的生产资料。但是,单凭大数据真的能把看似虚无缥缈的信用转化为实实在在的资金吗?在这两者之间该如何划上等号?似乎,是时候谈谈这件关于钱的事情了。

阿里巴巴B2B事业群金融事业部总经理李多全认为,当企业在交易过程中产生金融行为,这些行为就会沉淀成数据,数据再转化为信用,信用最终兑现财富——这便是阿里和大多数创新征信公司使用在大数据和财富之间的兑换逻辑。

还是中小企业

尽管国家在宏观政策上一再强调金融要服务于实体经济,向中小企业倾斜,但长久以来,中小企业,尤其是从事B2B电商的小微企业,它们融资需求从未被传统银行和金融机构完全满足过。

在传统银行信贷机制中,企业如果想在银行获得贷款,通常会通过抵押房产、机械设备等固定资产实现。而对大多数中小企业而言,他们的经营规模远不足以满足银行的抵押要求。同时,中小企业大多以客户为主导的触发性交易为主,生产计划的不确定就导致了经营性资金的不确定性。企业希望在需要资金的时候能够快速、方便的拿到贷款,而银行需要经过上门评估,财务报表审查等一套复杂、冗长的程序,才能最终放款。当资金需求特别紧急的时候,企业除了通过亲友圈借贷和民间借贷等高成本、高风险的方式融资之外别无他法。

其实,银行并非不愿服务这些企业,高昂的征信成本使得传统的服务模式难以轻易被改变。面对中小企业的融资申请,银行不得不谨小慎微,甚至出现“为不错贷,宁可不贷”的普遍做法。

于是我们看到,一大拨瞄准企业征信这个环节的服务公司冒了出来。他们试图把来自海关、工商、物流等机构的数据开发出来作为企业的征信依据,缩减传统征信过程中的人力和时间成本,从而提高企业获得贷款的几率,缩短放贷的周期。当企业在交易过程中产生金融行为,这些行为就会沉淀成数据,数据再转化为信用,信用最终兑现财富——这便是阿里和大多数创新征信公司使用在大数据和财富之间的兑换逻辑。

不同的是,作为运行16年的电商平台,阿里巴巴沉淀了超过120万卖家和1000万买家的交易数据和一个强大的协同工作平台,简单来说可以用DT(大数据)+IT(协同工作平台)来表示。

DT代表了阿里巴巴通过对整个交易过程的介入沉淀下来的数据。IT(协同工作平台)则囊括了商检、税务、海关、银行、物流、保险等服务,这些服务会通过标准化的接口接入阿里巴巴生态。阿里向贸易流程中各个节点的服务商开放底层数据,服务商则来完成操作的步骤。这样,商家可以一站式在平台中完成报关、结汇等手续,同时这些不断发生的行为又增厚了底层的大数据沉淀并最终反哺企业。当这些流动的数据跟金融机构以及中小企业产生连接,阿里的机会也就自然浮出了水面。

给大数据跟资金划等号

为了把海量的数据转化为资金,阿里巴巴设计了一套完整的金融产品,主要分成信用贷款、贸易融资和结算三大类别。每个产品背后都有一张非常复杂的表,企业的信用评分直接对应到产品,相应的就会有企业准入条件、融资额度、风险定价、贷后管理等一系列标准。这就好比每个企业都有一个自己的“芝麻信用分”,分数达到一定数值,相应的服务就为企业敞开大门。

在三类服务中,信用类贷款最能直观地体现数据转化成资金的方式。以一达通流水贷为例,企业只要通过一达通进行报关、结汇、退税,就会产生相应的流水,一美金流水产生的信用就可以换来一元人民币的贷款,整个贷款过程完全依靠数据,抛开了传统的资产质押。

过去银行之所以无法突破资产质押的借贷方式,是因为单纯依靠企业的历史经营数据无法判断它在未来的经营状况,而跟踪这部分信息的成本又非常高昂,这就导致了纯信用无抵押的贷款方式一直无法实现。而阿里巴巴的交易和贸易数据中包括了企业在法院执行的数据,工商的数据,关联企业的借贷数据,发票等,这些数据综合到一起就可以计算出企业的经营能力和经营关系网络。有了这样的判断,银行就可以判断企业能不能进行融资,额度和利率是多少。同时,持续发生的交易则让平台能够随时掌握企业在贷后的经营状况。按照这个逻辑,银行应该在什么时候预警,什么时候催收,便能了如指掌。

目前,企业通过信用可以从一达通流水贷中获得100万——1000万的融资,利率在8~14%不等。这跟国家公布的24%以上的民间借贷利率已经拉开差距,与中小企业在银行实际获得贷款的利率相比也已经有一定的优势。除了缩减成本、降低利率之外,流水贷还大幅缩短了放贷的周期。李多全介绍说:“现在通过流水贷,企业只需要等等待1~2周的时间就可以获得高达数百万的贷款。”这恰好呼应了中小企业抵押资产少,用钱又急的痛点。

除了用信用换来融资之外,信用还可以成为中国供应商在海外贸易中的信用保障。基于对卖家贸易信用的评估,阿里巴巴会为企业提供保障赔付。假设海外买家在跟中国供应商的贸易过程中出现了卖家违背交易约定的情况,阿里巴巴就会对买家进行赔付。这种基于信用的保障,不但可以增强海外买家对中国企业的信任感,同时也为中国企业在国际贸易中做了背书。而事实上,在过去九个月产生的五万笔信用保障订单中,真正发生赔付的只有两笔。这也从另一个侧面证明,基于大数据的金融服务似乎是可行的。

风险用差异化的定价覆盖掉

不过,无论是哪一种创新,风险管理始终是金融领域的核心。对此,李多全也毫不避讳地表态:“互联网金融的本质就是对风险的理解跟运营。”他认为,金融背后最关键的有三个因素:准入门槛、额度和定价。其中在定价方面,国有银行的管理和考核体系缺乏一定的灵活度,他们纯粹考虑的是不良率,而非风险收益。

“其实金融的本质不是说害怕发生不良,而是金融机构对不良的风险有没有精准的预估,并且通过定价覆盖掉。”在李多全的理解中,只要风险能够用差异化的定价覆盖掉,就是好的金融。举例来说,假如某次借贷可能存在4%的风险,而需求方可以接受14%的定价,当中间的10%能够覆盖服务本身的成本时,这次借贷依然有机会成立。

在进行金融创新的同时,阿里巴巴在风险管理上显得相当谨慎。在企业征信的过程中,平台不但会观察企业与经营和信贷相关的数据,还会考量企业的用水量、用电量等生产相关的数据。而在为企业进行信用评级的时候,平台除了考察基本信息及贸易和信贷相关的信息之外,还会监测企业经营网络的信息。通过对企业经营网络的监测,使得信用评估会更加具有前瞻性。比方说,当企业本身经营没有问题,而上游某个供应商出现可能向下传导的风险时,平台依然会认为企业存在发生风险的可能。

李多全表示:“阿里巴巴虽然不是金融机构,但我们对风险始终保持敬畏。”而这样的谨慎在目前看来是必须的。毕竟,在阿里巴巴介入B类金服之前,基于大数据的金融服务还鲜有成功的模型,而面向中小企业的纯信用融资甚至从未有人尝试过。所以,数据跟财富能不能完全划上等号,庞大的生产资料能不能真正变现,道路虽然是光明的,但探索的道路必定充满前所未有的艰辛和挑战。

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