阿里申请银行只是时间问题

21ic通信网讯，阿里申请银行是必然的趋势，只是时间问题。也只有申请牌照，阿里才有跟传统金融机构竞争的可能性，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。

目前的淘宝存在极为严重的数据失真的行为，极为严重地干扰了正常的交易型数据的真实性。

我个人感觉阿里申请银行是必然的趋势，只是时间问题。也只有申请牌照，阿里才有跟传统金融机构一致竞争的可能性，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。

我还想谈谈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地实现客户群体辨别，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。在降低成本上，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。

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所以，阿里小贷很大程度上是符合互联网思维的，只是我想说，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。

这种随机事件要求事件发生是相互独立的，就是任意事件发生违约，相互之间没有必然的联系，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。所以，其风险不会随着贷款客户数的变大而变小。

另外，从阿里金融的数据构成来看，现在的阿里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，几乎所有淘宝卖家都参与到了刷砖的模式之中，已俨然形成了利益链条，还有专门维持好评的公关公司等等，其实都极为严重地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。

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优势在哪里？举个例子，阿里金融针对B2B，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。

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