文/新浪財經專欄作家 江南憤青 [微博]

　　阿里申請銀行是必然的趨勢，只是時間問題。也只有申請牌照，阿里才有跟傳統金融機構競爭的可能性，否則即使握有淘寶和天貓，也很難對抗銀行的帶有制度性保護的流動性優勢。

目前的淘寶存在極為嚴重的數據失真的行為，極為嚴重地干擾了正常的交易型數據的真實性。

　　我個人感覺阿里申請銀行是必然的趨勢，只是時間問題。也只有申請牌照，阿里才有跟傳統金融機構一致競爭的可能性，否則即使握有淘寶和天貓[微博]，也很難對抗銀行的帶有制度性保護的流動性優勢。

　　轉型銀行的阿里金融所面臨的問題，一方面可能是形成體系內的排他性競爭，另外一方面還是要逐步走出自身的體系，跟傳統金融機構的進行正面對抗。否則，光淘寶和天貓還是很難滿足一家銀行的生存性需求的。畢竟電商領域的整體容量有限，很難養活一個龐大體系的銀行。

　　雖然現在誰都在做電商，但是實際而言，貿易流通行的以消費品為特征的商品流通領域的實質性需求很小，普遍都是現金流很充足、對周轉率要求很高的商戶，不太會有多大的實質性業務需求。但是走出淘寶和天貓的阿里金融，要跟傳統的金融機構的對抗，到底如何，個人暫時看不到太多的優勢。

　　我還想談談自己對阿里的風控體系的認知和理解，目前大數據被炒作的異�；馃幔�而大家都認為淘寶和天貓擁有別人不可企及的數據優勢，所以推定阿里金融無可戰勝，我自己感覺這種邏輯過于簡單了。

　　事實上，從阿里小貸的風控體系來看，未來的趨勢想走基于淘寶體系內數據的量化交易之路。這條路其實是具備極大的風控革新的思路在里面的。阿里指望通過體系內龐大的數據基礎進行大數據的應用，來更為便捷和低成本地實現客戶群體辨別，從而實現為體系內的客戶進行更好的金融服務，互聯網的優越性就體現在了有效進行數據整合。在降低成本上，讓本來存在了很久的中小企業融資難的問題，有望得到實質性的解決，將以往銀行無法覆蓋 和顧及的業務，進行有效覆蓋。

　　所以，阿里小貸很大程度上是符合互聯網思維的，只是我想說，理想很美好，現實很殘酷，大數據的運用在信用風險控制層面，其實難度相對較大，大數據其實是概率論的一種表現形式，通過對各種維度的數據集中處理來統一計算可能潛在的違約概率，只要讓違約概率低于收益率，模型就成功。

　　這種概率論為基礎的信用風險，個人感覺難度非常大，首先從概率的基礎上來看，我們一直認為概率在金融領域是很難進行使用的，因為概率要求基礎是有規律的隨機事件，在大量重復出現的條件下，呈現必然的統計特征，所以樣本的選擇必然是那些有規律的隨機事件。

　　這種隨機事件要求事件發生是相互獨立的，就是任意事件發生違約，相互之間沒有必然的聯系，但是小微企業必然是不符合這樣的特征的，他的違約既無規律，也不隨機。所以，其風險不會隨著貸款客戶數的變大而變小。

　　另外，從阿里金融的數據構成來看，現在的阿里數據的有效性是不足的，我們講大數據首先是全，也就是維度要多，其次是大。

　　現在阿里能依賴的排他性數據也就是淘寶的交易數據，依靠這單一維度的數據，構建信貸風險控制模型，個人感覺難度還是非常的大。

　　單一維度的真實性以及反映背后的邏輯難度還是很大，更何況目前的淘寶存在極為嚴重的數據失真的行為，幾乎所有淘寶賣家都參與到了刷磚的模式之中，已儼然形成了利益鏈條，還有專門維持好評的公關公司等等，其實都極為嚴重地干擾了正常的交易型數據的真實性。

　　這種基礎上所形成的數據分析，雖然也是具備一定意義的，只是意義不大，因為混淆了交易本身真實性的特征，會加劇模型參數失真的情況出現，再加上系統風險控制過程中的反身性理論的存在，會讓系統本身也出現較大的自我顛覆的情況，讓系統設定的難度加大。

　　這里面還有量化模型里最可怕的黑天鵝事件的出現，都會讓這種模型出現非常龐大的系統性風險，帶來極為致命的風險性事件。就更別提在中國普遍存在的尋找系統BUG的行為了。

　　另外，前面闡述過的還有個重要的點是——淘寶到底能做多大？離開了淘寶的阿里金融優勢在哪里？舉個例子，阿里金融針對B2B，一直缺乏很好的風控手段，采取的方式跟傳統的金融機構幾乎一模一樣，同樣屬于阿里體系內卻明顯不同的信用控制方式，其實也說明了信用控制必須有所基礎。

　　離開了這個基礎，阿里金融跟傳統金融機構的優勢可能就蕩然無存，所以，論述淘寶和天貓到底能做多大成為了一個很重要的問題。這里不但是誕生他的金融業務的基礎，也是他信用風控的基礎，離開了這個基礎，阿里金融可能就意義非常的有限了。

　　(本文作者介紹：新浪財經專欄作家。)

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