从阿里小贷来看大数据金融模式在小微贷款领域的运用

一、问题的提出

（一）研究背景

众所周知，21世纪就是信息时代，更是互联网时代。以互联网为代表的现代信息技术，特别是移动支付、社交网络、搜索引擎和云计算等，给社会生活的各个方面带来了剧变，也对传统的金融领域产生了颠覆性影响。正是在这种背景下，“互联网金融”作为一种新的金融模式应运产生。它既不同于商业银行的间接融资，也不同于资本市场上的直接融资，而是以技术色彩浓厚、操作便捷迅速、中间成本低廉、参与度和透明度更强等特点，形成与传统商业银行错位竞争的市场格局。余额宝、人人贷、众筹等金融产品，一经推出就迅速聚拢其大量用户和资金，引发社会各界的广泛关注，并成为金融实务界和学术界研究的热点内容。因此，2013年也被称为中国互联网金融元年，而2014年又或是互联网金融的监管元年。

金融试验不免引发学术热潮，目前已有许多学者从不同维度对互联网金融进行分析，但理论研究尚未形成体系。一部分研究关注于互联网金融的内涵界定及具体模式的总结，最终目的在于提出互联网金融的监管路径（刘英、罗明雄^[1]等）；很大一部分研究是倾向于分析互联网金融与其他金融主体的互动关系，尤其是对于商业银行的调整和冲击，更多是站在银行业的角度提出改革措施或应对策略（张君燕^[2]、刘国君^[3]、陈海强^[4]等）；另有一部分学者也单独对大数据金融进行研究，并大多以阿里小贷为样本，较为详细地介绍了阿里小贷模式的内涵、优势及问题困境（潘意志^[5]、叶盛、严露^[6]、薛逸飞、谭晓雯^[7]等）。

互联网金融的出现和发展路径自然有其特殊性。微金融概念的兴起，使得小微贷款^[8]与互联网金融具有天然的关联性，因此本文尝试去思考大数据金融在小微贷款领域的发展及未来构想，并选取了“阿里小贷”作为具体样本来分析。

（二）概念界定 1.互联网金融：金融脱媒

无论是实务界界、监管者还是理论界，都在试图给出自己对于互联网金融的理解和定义，但到目前为止仍未形成一个统一、规范的概念。

作为传统金融行业与互联网理念相结合的新兴领域，互联网金融既不是简单的“金融业的互联网化”^[9]，也不是“互联网的金融化”^[10]，而是一种以信息技术作为必要支撑的“基于互联网思想的金融模式”^[11]。这种内在渗透的关系，不仅体现在互联网金融对于客户体验的重视，也体现在对互联网的开放、平等、协作、分享精神的传承和学习。它的产生虽然可以简单概括为现代信息技术和金融业务的有机结合，但归根到底，还是由于当下中国金融管制严格、社会融资渠道受限，与小微企业和居民的金融需求难以得到满足之间的矛盾激化而产生的。

与传统金融模式相比，互联网金融通过信息处理技术改变了原有的资源配置的方式，即资金供需信息可通过互联网来揭示和传播，供需双方可以直接联系和交易，而无需在经过银行、券商或交易所等传统融资中介。事实上互联网金融的经济学理论基础是“长尾理论”^[12]，而非传统金融所遵循的“二八定律”^[13]。从本质上来看，互联网金融的出现不断弱化金融中介的作用，是一种金融脱媒^[14]的行为。

虽然互联网金融的内涵未曾统一，但很多学者都以列举的形式来说明其外延，例如：刘英、罗明雄（2013）认为互联网金融包括P2P、众筹平台、大数据金融、金融信息化及网上金融等；^[15]陈海强（2014）认为互联网金融是指第三方支付、大数据金融、P2P 网络信贷、众筹融资；^[16]王曙光、张春霞（2014）则认为互联网金融的类型包括支付类、融资平台型（众筹融资经营模式、P2P信贷经营模式、小额网络贷款模式）、理财类、服务平台型；^[17]杨洋、张宇（2014）则列举了第三方支付、P2P 网络贷款平台、大数据金融、众筹、信息化金融机构、互联网金融门户；^[18]等。由此看出，互联网金融的外延及其类型划分大同小异，内容存在共性，其中大数据金融则基本被公认为是互联网金融的一种典型模式。

2.大数据金融：平台与数据

大数据金融是指对于互联网平台上所累积的海量非结构化数据，通过云计算等处理方式和模型，对其进行实时分析，为互联网金融机构提供全方位的市场和客户信息，以此优化金融营销和风险控制。其核心在于对平台数据的处理，即扁平化不对称以及金字塔型的信息，从而实现了数据的标准化和结构化，从而提高数据的使用效率。^[19]当然，亦有些学者认为大数据金融是一种泛化概念，和互联网金融是一种表里关系^[20]。

从运营模式来看，目前大数据金融的典型模式有两种，即平台自营模式和供应链金融模式。平台自营模式以阿里小贷为典型代表，是指企业基于互联网电子商务平台基础提供的资金融通的金融服务，与传统抵押担保不同，该模式主要是通过云计算来对交易数据、用户行为等大数据进行实时分析处理，形成网络商户在电商平台中的累积信用数据，进而提供信用贷款等金融服务。而供应链金融模式则是指供应链中的核心企业利用所处产业链上下游，充分整合供应链资源和客户资源而为其他参与方提供融资渠道的金融模式，以苏宁云商、京东商城为典型代表。^[21]

从本质来说，大数据金融是将传统金融的抵押贷款模式转化为了信用贷款模式。凭借互联网开放平台的渠道优势和数据处理技术，大数据金融突破了传统信贷所负担的信息与成本限制，不仅提高了金融效率，也促进了其他行业的跨界整合，进而实现金融市场格局的变革。

（三）核心问题

关于阿里小贷的研究并不少见，概括起来也不外乎是从大数据金融的角度或小微贷款的角度来进行分析。本文旨在将这两个角度联系起来，来试图解答本文最核心的两个问题：其一，阿里小贷模式是否已经具备了类型化条件？即该模式的出现是偶然性还是具有可复制性？其二，对于线下小微贷款领域，甚至于整个金融环境而言，阿里小贷模式的最大价值和意义是什么？本文虽以小额贷款为视角，但最终目的仍落脚于大数据金融的未来构想和发展。

二、案例分析：以阿里小贷为典型的大数据金融

（一）基本概况

1.发展历程

回顾阿里小贷的发展历程，可以简单地概况为三个阶段。第一个阶段是关于平台数据积累期（2003-2007年），自2003年淘宝网、支付宝上线开始，阿里巴巴集团开始打造其自营线上平台，并以“诚信通”指数等形式来建立信用评价数据库数据；第二个阶段是跨业合作学习期（2007-2010年），例如阿里巴巴与建行、工行合作开展“网络联保贷款服务”^[22]，与建行合作“支付宝卖家贷款业务”，并与格莱珉银行信托基金开展“格莱珉中国项目”^[23]等，通过上述跨业合作，阿里巴巴在信用贷款、风险控制等方面获取了大量经验；第三个阶段是自营独立发展期（2010年-至今），以2010年浙江阿里巴巴小额贷款股份有限公司的成立为标志，阿里巴巴开始以自营平台独立为其平台用户提供小额信用贷款。对应上文介绍，可以看出阿里小贷的发展历程是与大环境下互联网金融的发展相对应的。

2.产品内容

阿里小贷依托阿里巴巴、淘宝、支付宝、阿里云四大电子商务平台，利用客户积累的信用数据，结合微贷技术，向无法在传统金融渠道获得贷款的弱势群体批量发放50万元以下的“金额小、期限短、随借随还”的纯信用小额贷款服务。其目标客户主要是阿里巴巴及淘宝平台上的微小企业和自主创业者。截至2013年12月底，阿里小贷累计客户数超过了65万家，累计投放贷款超过1600亿元；户均贷款余额不足4万元，户均授信约13万元，不良贷款率控制在1%以下。^[24]

阿里小贷的产品特点是无需抵押，无需担保，最低额度1元，最高额度50万元，申贷、审贷、放贷以及收贷全流程线上完成，放贷时间最短3分钟（淘宝订单贷款），最长为申请后7天内（阿里巴巴信用贷款）。具体的产品类型以信用贷款和订单贷款为主（见表1）：

表1：阿里小贷具体产品类型

（二）固有优势阿里巴巴先天优势明显，概括起来主要有以下三个方面：

1.阿里平台优势

阿里小贷依托阿里巴巴、淘宝、支付宝、阿里云四大电子商务平台，其客户资源庞大且具有持续性。而阿里巴巴集团自己就是从服务中小企业起家的，先是为中小企业的B2B提供服务平台，此后又为中小企业和个人提供了B2C和C2C的服务平台，它建立起来的中小企业数据库和信用记录可以说是国内最丰富的，其电子商务平台上的网商小企业多达1000万家，理论上都是潜在客户。

2.阿里数据优势

阿里小贷与阿里巴巴、淘宝网、支付宝底层数据完全打通，通过大规模数据云计算、客户网络行为、网络信用在小额贷款中得到运用。全国上千万的小微企业的现金流、成长状况、信用记录、交易状况、销售增长、仓储周转、投诉纠纷情况等百余项指标信息都在评估系统中通过计算分析，再结合其企业所提供的财务数据,通过定性定量分析，最终形成贷款的评价标准。同时也引入了一些外部数据，与海关、税务、电力等方面的数据加以匹配，从而形成了一套独特的风控标准，意图建立起纯粹的定量化的贷款发放模型。

3.阿里成本优势

阿里小贷实行信贷工厂运营模式，将申贷和审贷流程尽量简化，从客户申请贷款到贷前调查、审核、发放和还款采用全流程网络化、无纸化操作，这种网络化、批量化的贷款模式大大降低其运营成本。对阿里小贷而言，线上放贷1元和放贷100 万从成本而言基本没有区别。^[25]而通过大数据手段，阿里小贷还可进行精准的定向、定点营销，也降低了其营销成本。

（三）相对优势：与线下小微贷款相比

目前已有一些学者对线上小微贷款模式与传统线下小微贷款模式进行了对比研究，其分析维度包括业务范围、客户群特征、交易费用、贷款技术、内部操作风险、信用体系等方面。^[26]而阿里小贷作为信贷主体，其最重要的问题应该是：可以把钱贷给谁？信贷资金从哪里来？如何控制信贷风险？因此本文认为阿里小贷与线下小微贷款相比，在客户范围、融资渠道、风险控制这三个方面更具有典型意义。

1.客户范围

阿里小贷的特殊之处在于，它可以通过淘宝网商户和阿里巴巴诚信通客户，巧妙地“绕开”禁止跨区域发展经营的监管限令，其客户范围已经实际扩张到全国。例如，淘宝贷款早已对全国范围内的所有淘宝和天猫卖家开放，而阿里贷款也逐步向广东、环渤海、中西部等区域小微企业开放，现已基本完成对国内小微企业密集区域的覆盖。而其他小贷公司则往往只能在注册所在地经营，不能跨区、跨市或跨省经营，其客户范围受到严格限制。

2.融资渠道

不得跨区经营和放贷资金来源受限一直都是制约小贷公司发展的两大难题。根据现行政策规定，一般小额贷款公司的主要资金来源为股东缴纳的资本金、捐赠资金，以及来自不超过两个银行业金融机构的融入资金（不得超过资本净额的50%）^[27]，这就极大地限制了小贷公司的放贷规模。

而阿里小贷却打破这一限制，证监会等监管机构给予其一系列试点先行政策，使其融资渠道已遍布证券、基金、信托、保险、银行等领域。例如，山东省国际信托有限公司发布“阿里金融小额信贷资产收益权投资项目集合系列信托计划”；东方证券资产管理公司开展“阿里巴巴专项资产管理计划”；民生通惠资产管理公司（民生保险）开展“阿里小贷项目资产支持计划”；中信银行发布“中信理财之惠益计划稳健系列 8 号”等。但就资产转让项目这一方式，阿里小贷2013年就获得90多亿元资金。^[28]这样的融资背景是目前其他小贷公司所无法具备的。

3.风险控制

依靠平台和数据优势，阿里小贷在风险控制方面已形成了一个多层次、全方位的微贷风险预警和管理体系。阿里小贷按照巴塞尔银行要求建立了自己的风险管理体系框架，其设定的不良贷款容忍率最高为3%，在财务系统达到450%的拨备覆盖率。^[29]

（1）贷前风险评估

阿里小贷利用其自营电商平台，不断积累客户信用数据及行为数据，建立起初步信用等级评价体系，然后在引入数据模型和资信调查的基础上，通过交叉检验技术辅验证确认客户信息的真实性，进行评级模型组合定量处理，从而形成企业和个人的信用评价结果，并相应给予一定的授信额度。

（2）贷中风险监控

首先，阿里小贷将贷款申请人限于中国供应商和诚信通会员、淘宝和天猫的个体工商户和企业，减少贷款对象的不确定性；其次，阿里小贷对贷款流向及客户行为进行实时监控，任何风险迹象可迅速被识别评估；最后，对比于线下小贷公司以固定资产或其替代品作为贷款抵押，阿里小贷创新性地寻找寻找新型抵押品，例如网店的未来收益。

（3）贷后风险解决

对于逾期贷款，阿里小贷会进行电话催贷，超过一定时限就及时进行销账。同时，阿里小贷还在其网上平台上设置了“欠贷企业曝光”黑名单，详细披露违约企业的具体情况，给其商誉以警示和打击；对于确已违约的企业，阿里小贷还会“封杀”其在阿里平台上的网店，加大了借款者的违约成本。

三、大数据金融在小微贷款领域的战略性意义

（一）阿里小贷的“鲶鱼效应”

阿里小贷的出现带给金融市场以明显的“鲶鱼效应”，促使商业银行、政府、企业等相关主体开始正视大数据金融所带来的市场机会和利润。

越来越多的商业银行开始尝试以平台和数据为基础的大数据金融产品（见表2）。例如平安银行携手 eBay 推出一款“借贷合一”的贷款产品，即“贷贷平安商务卡”。它以小额信用循环授信为核心，依托该卡为载体，旨为小微客户打造一个包括结算、贷款、理财等多种功能的综合金融服务平台。该产品无需抵押担保，仅凭个人信用放贷，贷款循环额度在 100 万以内，按天计息，并可在线随借随还。^[30]初期该产品只针对 eBay 平台上的中小外贸电商，目前已经引入多家电商平台，被视为阿里小贷的强力挑战者。对比于阿里小贷，一则平安银行的资金规模远超出前者数个量级，二则其业务并非全线上，也有部分线下业务，总体优势较为明显。这样的金融产品对于商业银行来说既是新的尝试，也是新的机遇。

表2：商业银行所推出的大数据金融产品（不完全列举）

从政府层面来看，国务院2013年发布《关于促进信息消费扩大内需的若干意见》并同意建立金融监督协调部际联席会议制度，表明监管者开始积极主动地将互联网金融监管将被纳入规范化、日常化轨道。随着阿里小贷的示范影响效果扩大，越来越多的互联网平台和各行业的实体企业开始加入大数据金融的行列，而供应链融资模式的发展壮大正是这一趋势的表现，例如泸州老窖集团成立了龙马兴达小贷公司，美的集团也成立了顺德迅博小贷公司，华为和联想等企业也进行了有益尝试等。

（二）大数据金融在小微贷款领域的意义

1.大数据金融与小微贷款

大数据金融，甚至于整个互联网金融，在产生之初就是缘于中小微企业的融资需求，而小微贷款的发展也因大数据金融而出现新的契机，可以说，大数据金融与小微贷款之间是一种双向的互动关系。因此，如何加深大数据金融和小微贷款的合作力度，如何在小微领域领域最大限度地发挥大数据金融的优势，应当成为我们当下思考的命题。

结合阿里小贷的分析，大数据金融的优势在三个方面十分明显，即平台，数据，成本（资金）。这也是互联网企业涉足金融业所应当具有的基本配置。这三大优势与小微贷款的性质和特点相契合，存在共融共通之处：首先，中小微企业比较倾向于依附互联网生存，因而互联网平台天然地集结了大量的中小微企业，自然而然也就获取了中小微企业的大量的有效数据，这就为信用评价体系的形成提供了前提条件。其次，小微贷款的相关数据多而散，信用数据具有累积性，完全属于“大数据”范畴，传统的信用评估手段不能满足需要，而大数据金融在数据处理方面具有先天优势，通过云计算和分析模型可以大大提高信贷决策的科学性。最后，小微贷款助力于普惠金融，在单个贷款业务上利润额较单薄，不能负担过高的经营成本，而大数据金融以信息技术为基础，全程业务基本在线上完成，大大节约了人力成本和运营支出。

2.大数据金融带来理念革新

（1）网络行为SNS化理论可实现小微企业网络社区化。

在早期电子商务行为映射为传统经营行为的理论基础上，阿里小贷提出了网络行为的SNS理论，也就是说，当所有的客户的人际网络关系互相连接，互相覆盖以后所形成的网络关系，就可以形成一张巨大的覆盖大量中小企业和个人的社区网络，在这个社区里将充分体现其个人信用和具有网络道德规范约束能力。^[31]通过构建一个庞大的网络“熟人社会”，一方面可解决地理意义上传统社区覆盖范围有限、相互割裂的难题，另一方面也可以累积及整合相关人际关系信息，使得小微客户信用行为透明度大大提高，从而降低风险。

（2）小微客户的网络信用信息应当体系化。

阿里小贷在客户信用体系建设方面也给了小微贷款新的借鉴。通过底层数据的支持和云计算，阿里小贷在充分掌握了企业的经营状况、财务状况、人际关系等情况后，将所有信息汇入数据库进行定量，并将数值输入网络行为评分模型，从而对小微客户进行评级分层。这种做法让客户的信用信息能够不断累积，并得以循环使用。此外，阿里小贷的信用评级体系并不限于内部信息，还采用了外部信息抓取技术，将客户在外部互联网上留下的数据痕迹和身份信息过滤出来，结合客户软信息、上下游评价等，并将行业与政策库数据作为调整因素，从而完成对小微企业客户的全方位综合评价。

（3）实时动态的风险防控理念。

在防范信用风险方面，阿里小贷设置了贷前、贷中和贷后三个环节的风控体系，可以随时随地追索小微客户的经营及信用变化。小微客户的经营活动具有灵活性，且个体经营风险也相对较大，单纯的贷前信用评估或抵押担保都不足以降低小微贷款的信用风险。因此，只有树立实时追踪、动态联动的风控理念，才能在小微贷款领域走得更远。

（三）大数据金融在小微贷款领域的战略构想

1.大数据金融的未来图景

大数据金融带给我们关于未来金融市场的全新的想象空间：

（1）未来社会经济活动将呈现泛金融化趋势，跨界融合将成为常态。首先，金融业主体将泛化，金融企业与非金融企业之间实现跨界融合。其次，金融服务和内容也会泛化，金融企业在提供传统金融服务的同时，也会提供综合性的、社会性的服务。

（2）金融业务更加注重客户体验，走向个性化。互联网精神的核心就是客户体验，而大数据金融可以让成千上万的客户都能被精准细分与定位，金融服务可以更有针对性，从而使真正实现以客户为中心。因而金融企业将更加关注客户的个性需求，甚至可以个性化定制金融服务和金融产品。

（3）金融市场更加细分，行业主体多元化。由于客户的细分和分级，相应的金融服务也会多层次开展，既有银行等大型金融机构，也会有区域性、社区性的金融服务机构或企业，甚至可以有纯粹线上、无实体店的金融企业；也许会有行业寡头的出现，也可能有更多主体来参与竞争。

2.信用数据成为金融制胜点

大数据金融凸显出数据的价值和潜力。未来的小微贷款之争，不是互联网与传统金融之争，而是信用可获得性之争。^[32]由于信用数据的关键性，未来互联网金融和传统商业银行都会将其视作兵家必争之地。因此，想要获得信用数据，就要建立有效的征信体系。

征信体系不能仅仅限于社会个体（自然人、法人），还应当包括平台、产业链、生态等范畴。征信信息的采集有赖于一个稳定的征信机构，该机构不能只由政府主导，否则其征信范围、信息质量、发展活力、公正性都会受到限制。因此，金融市场的发展需要建立多家市场化运作且确有社会公信力的征信机构（企业）。例如美国的企业征信领域以邓白氏公司为主，在个人征信领域则有全联公司、艾克飞公司等。所以，政府、银行以及有实力的企业都应参与到征信机构的筹建中来，毕竟征信机构投资大、回报期长、产出较慢。

3.跨界整合和异业联盟成为必然趋势

完整和综合的大数据注定难以被某一家企业、机构或政府部门所独自掌控，因此任何想垄断大数据的想法和行为都是不现实的，企业之间的合作互赢是发展的潮流。^[33]即使阿里巴巴集团有他人难以匹敌的数据优势，但这一优势也受制于其客户的有限性和平台的封闭性，如果阿里小贷固步自封，这一优势未来也许就会成为劣势。因此，大数据金融必须要传承公开、分享的互联网精神，以便于线上信用体系的形成，“信息孤岛是无法形成生态圈的”。^[34]

面对“大数据时代”的到来，商业银行不能再依靠传统的抵押担保或现金流信息来发展小额贷款，其应当在利用互联网信用信息方面与互联网平台、社交网络、供应链、产业链开展合作，进行数据和信息的共享和利用，全面整合客户有效信息，最终实现金融服务与移动网络、电子商务、社交网络等完美融合。如果银行可以与核心企业、电商平台、物流机构和数据供应商形成异业联盟，则这个联盟内的各个参与主体都可以获取各环节的供应链信息和数据，这无疑会大幅降低小微贷款操作成本。在构建数据异业联盟的过程中，商业银行的优势较为突出：它不仅拥有大量的客户数据和交易数据，同时也在信用数据分析方面有大量的实务经验。因此，商业银行能否发挥其固有优势成为它能否成功转型的关键问题。

此外，传统的线下小微贷款企业也可以积极参与到信用信息的分享中来，利用大平台数据库，可以破解其成本难题，也能提高贷款决策的有效性和科学性，这样才不至于被大数据金融所淘汰。

[ 结语 ]

从大数据金融的角度来构建小微贷款的未来图景，是为了让小微贷款借助于前者破解其现有困境，并在大数据时代有跨越性的发展。未来的金融给我们呈现出两大发展契机，一个是金融走向互联网，另一个是互联网引领金融。也许现有的阿里小贷等互联网金融模式仍处于初级发展阶段，未来的大数据金融则需要我们有更为大胆的想象。

作者：杨凌云，来源：中国民商法律网

[ 注释 ]

[1] 刘英、罗明雄：“互联网金融模式及风险监管思考”，载《中国市场》2013年第43期。
[2] 张君燕：“移动互联网时代的商业银行运营框架重构”，载《商业银行经营管理》2013年第05期。
[3] 刘国君：“互联网金融发展对银行基金业务的挑战探析”，载《中小企业管理与科技》2013年第11期。
[4] 陈海强：“互联网金融时代商业银行的创新发展”，载《宁波大学学报（人文科学版）》2014年第01期。
[5] 潘意志：“阿里小贷模式的内涵、优势及存在问题探析”，载《金融发展研究》2012年第03期。
[6] 叶盛、严露：“关于阿里金融小额贷款模式的探究”，载《现代经济信息》2013年第05期。
[7] 薛逸飞、谭晓雯：“基于电子商务平台的小额信贷发展研究——以阿里小贷为例”，载《知识经济》2014年第01期。
[8] 小微贷款或称小额贷款，一般是指以个人或家庭为核心的经营类贷款，其主要的服务对象为广大工商个体户、小作坊、小业主。在中国主要是服务于三农、中小微企业。作为传统金融业的补充，新兴小微贷款行业虽然发展迅速、受政策扶持，但仍未形成强大、稳定的行业规模，其发展路径仍在不断探索中。
[9] 所谓的“金融业的互联网化”，是指传统的金融业务单纯地通过互联网来完成，实际上是互联网金融产生初期的一种样态，可以看作是互联网金融发展的第一个阶段。这个阶段大概是1995年至2003年，以网络银行、网络证券和网络保险等金融形式的出现为标志。例如，1995年出现世界第一家网络银行，即美国安全第一网络银行，而我国由招商银行于1997推出中国第一家网上银行。截至目前全球能提供网上银行服务的银行、储货机构已超过5000 家。
[10] 所谓的“互联网的金融化”，是指一些互联网企业开始利用其电子商务、社交网络、移动支付、大数据、云计算、搜索引擎等新技术优势将其业务范围渗透到金融领域，在2001年至2012年间有明显发展，也可以看作是互联网金融发展的第二个阶段。
[11] 王曙光、张春霞：“互联网金融发展的中国模式及其创新”，载《中国农村金融》2014年第02期。
[12] 所谓的“长尾理论”，是2004年由美国《连线》杂志主编克里斯·安德森（Chris Anderson）所提出的，其主要内容是：只要产品的存储和流通的渠道足够大，众多小市场汇聚成可累积产生与主流相匹敌的市场能量，简单来说就是聚沙成塔。在互联网金融时代，传统经济中为满足小微客户需要但易于亏损的产品，可在大数据和云计算的支持下，演变成利润丰厚的增长点。
[13] “二八定律”又名80/20定律、帕累托法则、最省力的法则、不平衡原则等，由十九世纪末期与二十世纪初期的意大利经济学家维弗利度·帕累托所提出的，其主要内容是：在任何特定群体中，重要的因子通常只占少数，而不重要的因子则占多数，因此只要能控制具有重要性的少数因子即能控制全局。例如传统金融业中，银行往往只关注能给它们带来80%利润的少数大客户。
[14] 金融脱媒，又称金融非中介化，是指指在金融管制的情况下，资金供给绕开商业银行等金融中介体系，直接输送给需求方和融资者，完成资金的体外循环。
[15] 刘英、罗明雄：“互联网金融模式及风险监管思考”，载《中国市场》2013年第43期。
[16] 陈海强：“互联网金融时代商业银行的创新发展”，载《宁波大学学报（人文科学版）》2014年第01期。
[17] 王曙光、张春霞：“互联网金融发展的中国模式及其创新”，载《中国农村金融》2014年第02期。
[18] 杨洋、张宇：“互联网金融在金融改革中的机遇与挑战——以阿里金融为例”，载《时代金融》2014年第02期。
[19] 刘国君：“互联网金融发展对银行基金业务的挑战探析”，载《中小企业管理与科技》2013年第11期。
[20] 唐方杰：“大数据金融渐行渐进”，载《银行家》2014年第03期。
[21] 刘英、罗明雄：“大数据金融促进跨界整合”，载《北大商业评论》2013年第11期。
[22] 网络联保贷款服务是指阿里巴巴集团在电子商务平台上整合商户的网络交易记录和信用评价数据，其会员商户无需抵押即可通过阿里巴巴向银行申请贷款，而阿里巴巴则以信用数据提供者的身份出具商户信用报告，由银行最终审核贷款与否。后因利润分配等原因，阿里巴巴于2011年中止了与建行、工行的合作。
[23] 格莱珉中国项目由格莱珉银行（又称孟加拉国乡村银行）信托基金与阿里巴巴集团于2009年合作开展，通过向中国欠发达地区居民提供小额信贷金融服务，帮助他们创造收入来源，提升生活水平。参见：新华网：“格莱珉银行在华开展扶贫信贷项目”，来源网址：http://news.xinhuanet.com/fortune/2009-09/24/content_12107643.htm，最后访问日期：2014年6月15日。
[24] 证券时报网：“阿里小贷累计放贷超1600亿 累计客户数65万”，来源网址：http://fund.stcn.com/2014/0207/11147042.shtml，最后访问日期：2014年6月15日。
[25] 庞华玮：“阿里小贷即将签约银行直投项目”，载《中国经营报》，2014年03月03日。
[26] 吴俊英：“中小微企业网络融资模式实验——以‘阿里小贷’为例”，载《经济问题》2014年第01期。
[27] 参见《中国银行业监督管理委员会、中国人民银行关于小额贷款公司试点的指导意见》
[28] 庞华玮：“阿里小贷即将签约银行直投项目”，载《中国经营报》，2014年03月03日。
[29] 庞华玮：“阿里小贷即将签约银行直投项目”，载《中国经营报》，2014年03月03日。
[30] 平安银行：“贷贷平安”，来源网址：http://bank.pingan.com/xiaoqiye/innovative_product.shtml，最后访问日期：2014年6月15日。
[31] 薛逸飞、谭晓雯：“基于电子商务平台的小额信贷发展研究——以阿里小贷为例”，载《知识经济》2014年第01期。
[32] 陈海强：“互联网金融时代商业银行的创新发展”，载《宁波大学学报（人文科学版）》2014年第01期。
[33] 方方：“‘大数据’趋势下商业银行应对策略研究”，载《新金融》2012年第02期。
[34] 刘静如：“大数据：金融企业的盾与剑——浅谈风险管理与消费智能”，载《中国金融电脑》2012年第09期。

[ 参考文献 ]

一、法律文件类
1、《中国银行业监督管理委员会、中国人民银行关于小额贷款公司试点的指导意见》
2、《非金融机构支付服务管理办法》
3、《国务院关于促进信息消费扩大内需的若干意见》
二、著作类
1、朱大旗．金融法[M]．北京：中国人民大学出版社，2007．
2、吴志攀．金融法概论[M]．北京：北京大学出版社，2012．
3、罗明雄、唐颖、刘勇．互联网金融[M]．北京：中国财经出版社，2013．
三、文章类
1、方方：“‘大数据’趋势下商业银行应对策略研究”，载《新金融》2012年第02期。
2、潘意志：“阿里小贷模式的内涵、优势及存在问题探析”，载《金融发展研究》2012年第03期。
3、刘静如：“大数据：金融企业的盾与剑——浅谈风险管理与消费智能”，载《中国金融电脑》2012年第09期。
4、谢平、邹传伟：“互联网金融模式研究”，载《金融研究》2012年第12期。
5、张君燕：“移动互联网时代的商业银行运营框架重构”，载《商业银行经营管理》2013年第05期。
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17、王召：“‘大数据’：传统金融与互联网金融争夺的焦点”，载《中国农村金融》2014年第02期。
18、张庆、王越：“互联网金融模式解析”，载《企业管理》2014年第03期。
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