散落的数据，单独看，每个都很微小，但当它们聚集起来，却可以释放出大数据的魅力。正如社会中最基层的老百姓，经济体系中最底层的小微企业一样，每个个体并不起眼，但当他们集聚起来，却是社会、经济前进的重要动力。

　　小微金融服务集团（筹）的梦想，就是站在大数据的基础之上，通过云计算等互联网技术，为这些普通的老百姓、小微企业提供普惠的金融创新服务，从而为社会、实体经济注入我们的贡献。

　　小贷增速进入高速区间

　　截至2014年2月中旬，阿里小贷累计投放贷款已经超过1700亿元，服务小微企业超过70万家，户均贷款余额不超过4万元，不良率小于1%。

　　阿里小贷原有的产品以淘宝贷款和阿里贷款两个方阵为主，包括淘宝（天猫）信用贷款、订单贷款以及阿里信用贷款。在2013年，产品线的丰富是阿里小贷业务发展的重要一环。其中，结合阿里B2B业务转型，强化对跨境贸易以及跨境业务的小微企业的融资支持是重点，另外，结合对小微企业生产经营环节的拆分，在供应链融资产品上也逐渐丰富化。

　　网商贷——原有阿里信用贷款针对阿里巴巴国际站会员的细分，更精准地服务从事跨境贸易的小微企业的融资需求。以小微企业线上经营信用数据结合财务数据予以授信，纯信用贷款，无需任何担保、抵押，最高可获贷100万元。

　　现付宝——是一项针对阿里巴巴B2B国际平台上海外买家的保障服务，通过保障买家预付款的资金安全，提升交易双方的信任。保证金额度由阿里小贷授信给予供应商，交易过程中供应商未履约，则阿里小贷将先行赔付给买家保证金额度内的预付款。

　　AE快速回款——帮助从事跨境电商的小微企业缩短帐期的资金服务，主要针对阿里旗下的国际淘宝速卖通卖家。类即时到帐服务，依据该服务，速卖通卖家发货后即可及时收到货款，不必等到买家确认收货或物流周期完结。卖家平均收款周期从30天缩短至5天，提升资金周转效率，释放大量资金。

　　阿里订单贷款——类似淘宝订单贷款，借助阿里B2B平台转型交易，线上交易的完善，小微企业可以直接借助其已经获得的线上订单来实现融资。

　　在信贷应用上的深化——水文模型

　　数据分析在整个阿里小贷业务决策中处于核心位置，可以向公司的管理决策层提供科学客观的分析结果及建议，并对业务流程提出优化改进方案。目前，阿里小贷累计有超过上百个模型，覆盖贷前、贷中、后管理，反欺诈、市场分析、信用体系、创新研究六大板块。其决策系统每天处理的数据量达到10TB。

　　2013年，水文模型是阿里小贷着重搭建的重要模型之一。顾名思义，水文模型参考了我们日常所熟悉的水文管理。以某个城市的水文管理工作为例，譬如现在，城市河道的水位达到某个值，单看这个数据，水利部门无从判断这个数值背后的趋势，也无法依据这个单维度的数值采取应对，是准备防汛，还是不做任何动作？再譬如下个月，河道的水位该怎么变化，是走高还是走低，变化的幅度如何？周边的河道是否有变化？会否对这一河道产生影响，会否影响到防汛等河道管理措施？

　　如果将这个值放到历史的水文数据以及周边河道的数据中，就可以作出一定的判断，如比对过往同期，这个数据是否变高了，高了多少？以往在这个时期之后，河道水位又是怎么变化的，走高还是走低？每个河道的趋势，都可以依照这个方式作出判断。以历史上的水文数据作参考，就可以对水位的变化、包括变化值有所判断，从而做出合适的应对。把这个模型放到小微信贷中，则可产生两个方面的主要意义：

　　一是完善风险管理，站在更详尽数据基础之上的授信，能“滑平”特殊因素对授信判断的影响。水文模型是信贷服务上互联网和数据优势的集中体现，它需要庞大的数据量，需要动用庞大的运算能力。阿里小贷则借助云计算来实现。譬如某个经营手机的店铺，在“双11”达到3000万元的销售额，相较于平时可能显得很高，单看这个数据给予用户分层或授信，很可能会作出错误的判断，因为如果把这个店铺放到水文模型中，去观察它不同时间、季节的经营数据以及其所处类目同类店铺的数据变化，可以看到也许平常该店铺经营额并不高，甚至和过往“双11”的数据相比，这个店铺今年的营业额反而下降了，和同类目的店铺相比，“双11”它的经营额的增长或许还没有其他的店铺快，因此，水文模型能“滑平”各种特殊因素对于授信对象的影响，帮助授信单位最全面地考量授信对象，以作出最准确的授信或判断。

　　另一个积极的意义即预判，不仅能判断小微企业自身经营的走向，还能判断小微企业资金需求的节点和量。与河道水位变化的例子类似，当系统考虑为一个客户授信时，结合水文模型，通过该店铺自身数据的变化，以及同类目类似店铺数据的变化，系统就能判断出这个客户未来店铺的变化，如过往每到某个时间节点，该店铺就会进入旺季，销售额就会出现增长，同时，每在这个时段，该客户投放的货币额度就会上升，结合这些水文数据，系统就可以对该店铺的融资需求作出判断，，结合该店铺以往资金支用数据以及同类店铺资金支用数据，甚至可以判断出该店铺资金需求额度。

　　互联网金融带来全民碎片化理财

　　余额宝实际上是将基金公司的基金直销系统内置到了支付宝网站中，在用户将资金转入余额宝的过程中，支付宝和基金公司通过系统的对接将一站式为用户完成基金开户、基金购买等过程，整个流程就跟给支付宝充值一样简单。据悉，余额宝支持的是天弘基金的增利宝货币基金。截至2014年2月底，余额宝用户数已经超过8100万。

　　跟传统基金公司提供的业务不同，余额宝的数据量很大，并且具有分时段爆发增长的特性。基金有自己的交易时间，传统的模式是9点到下午3点之间，__依靠互联网平台的余额宝提供的是24小时服务，用户每时每刻都可以做资金赎回的业务。同时，互联网客户对前端服务的体验非常好，强调实时性、操作便捷、24小时的支持等。

　　余额宝的负责人透露：“当时，基于传统架构的直销和清算系统已经遇到瓶颈。经过技术评估后，公司发现传统架构无论从建设周期还是资金投入，都无法满足天弘基金支持双十一的要求。最后，决定将系统迁移至阿里云服务上”。经过两个月的部署，天弘基金成功登上阿里云，成为国内第一个将核心系统放在云上的基金公司。作为一款互联网理财服务，余额宝体现了基金设计、运作和互联网云计算等技术的高效结合。同时，借助支付宝多年的第三方支付技术积累，包括应对类似双十一类交易高峰的大数据云计算技术能力的成熟。双十一之前，支付宝与天弘基金专门部署了几十个RDS数据库、几百台服务器，能支持亿级有效用户数，满足实时交易并发数千笔每秒，极限值能达到上万笔每秒，支持单日消费订单数最大达数亿笔。

　　大数据带来新的安全感

　　大数据不仅能带来普惠的金融服务，更能为金融安全带来新的体验。用户在网络上的行为都会留下“信息”，比如在什么时间支付、购物的金额、使用什么样的网络。其行为会在一段时间之内形成规律，就好比某个人习惯用左手写字。通过分析这种行为习惯，就可以知道用户的真实身份。网络行为一般包含5个方面的因素：在什么时间、使用什么设备、账号、登录什么网站、做了什么。在网络上，一个人能获取到的设备是有限的，一般是办公室的电脑、家里的电脑、手机等。如果在一个“可信”的设备上登录系统，那么当前行为的可信度就较高。设备是行为分析中的关键点。

　　借助大数据分析，可以给每个设备一个“可信度”，可将用户的行为与设备进行关联，每次用户的行为都可以动态的改变“可信度”。一次可信的、合法的行为会增加可信度，一次不可信的、非法的行为会减少可信度。而增加和减少的“度”，是通过一套复杂的模型，采用机器学习的方式获得的。这样就围绕设备形成了一个闭环：输入—处理—输出—反馈。

　　除了可以改变用户直接使用的设备的可信度，甚至还可以通过“设备”与“设备”之间的关联关系动态改变设备的可信度。比如，用户A使用手机A，使用声波支付给用户B的手机B转账1000块，那么除了手机A的可信度提升，手机B的可信度也可以相应提升。分析设备直接的关系同样也可以建立一套复杂的模型。

　　因为用户的网络行为会映射到设备的操作行为，所以通过对设备可信度的分析，就可以知道该行为的风险有多高。而且这个过程中，不需要用户主动安装数字证书或者硬件盾，不需要接收校验码，用户的体验也会有明显提升。

　　作者单位：阿里巴巴