對于互聯網金融，互聯網行業和傳統金融行業的觀點往往大不相同，前者認為互聯網是重點，金融不過是下一個即將被顛覆的特定行業而已，只是由于金融行業的高門檻和嚴監管，顛覆進程會比較曲折；后者則認為金融有自己完全不同的邏輯，信用和風險是難以逾越的門檻，護城河高筑，互聯網金融只能在互聯網企業的一畝三分地里自娛自樂。

但是對于大數據，二者卻難得的表現出空前一致。在10月30日召開的IFC1000全球金融峰會上，金融人士異口同聲宣稱大數據是互聯網金融的最大亮點，因為大數據在解決金融核心問題——信評和風控——上擁有傳統方法所不具備的顯著優勢和光明前景，是金融業“真正”互聯網化的必由之路。而隨后粉墨登場的互聯網人士（多為P2P借貸從業者和網絡征信從業者）亦紛紛發表演講，介紹了自己在大數據審貸與信評方面的切身體驗。一時間，星座與IP齊飛，表單共圖譜一色。

聽得筆者終于——睡著了。

出現這種驚人的一致毫不奇怪，因為本次會議的主題就是“大金融 大數據 大戰略”，中心思想明確，“大數據”是出現在所有嘉賓發言中的關鍵詞。但是，到底大數據在當前的互聯網金融中應處于何種地位，筆者認為頗存在可供探討之處。

任何對數據領域有一定了解的人都知道，大數據不是一個新鮮概念，它曾經被披上各種各樣的外衣，有過各種各樣的夢想。從最早沃爾瑪啤酒與尿片的故事，到最近的精準營銷和無人駕駛，數據分析確實存在成功應用的案例，并日益融入日常生活與商業決策。但是數據統計與分析不同于大數據，甚至數據挖掘都與大數據鼓吹者的理想相差甚遠。而在當前的主流互聯網金融應用（例如P2P借貸、眾籌和供應鏈金融、渠道金融）中，大數據并非多重要的因素，應用時機也未必成熟。

數據源于對現象與行為的離散采樣，是客觀世界的數字化投射，這一投射是否準確取決于我們搜集、獲取、整理數據的方式、頻率與維度。能否從數據中發現未知的、有價值的信息與規律，并非取決于數據本身和算法，更多取決于“人”，取決于“人”對現象與行為的認識，以及把認識疊加于數據的采集與分析之上獲得的數據洞察。絕大多數的算法和模型只是結果，是人的認識與洞察的形式化表現。

計算能力和智能技術的發展，為人們提供了更好的數據整理與分析工具。大數據的4個V（或者5個V）突出了數據處理難度的增加，即使它們天然蘊含有更有價值的信息，卻不意味著信息獲取成本的降低，更不意味著（在當前數據獲取與處理能力的制約下）數據就是一切。而無論P2P借貸數據，還是網絡征信數據，很難相信它們的體量能有多大，變化速度能有多快，從而能夠沾上理論界所謂大數據的邊，進而需要動用大數據的技術與手段。

毋庸置疑，金融行業天生擁有大數據，天然擁有優化大數據處理、進而降低信評與風控成本的動機。在利潤最大化的追求下，大數據處理屬于傳統金融行業的內在創新動力，如果解決這一問題的時機成熟、成本宜人，他們自己就會猛撲上去，根本用不著互聯網企業代勞（收購一家數據處理公司就夠了）。傳統金融行業對于大數據的期盼，更多在于社交網絡、電商數據與金融數據的融合。這他們不是在忽悠，而是充分認識到問題難度和數據資源局限之后，所提出的一個聯合攻關主張，這本身即說明大數據的有效處理不是一朝一夕的事情。對于傳統金融行業，這一主張務實而合理，但是暫時而言，它并不是絕大多數互聯網金融企業的菜。

大部分的互聯網金融企業目前體量尚小（唯一的例外是阿里），用戶規模和交易額都不大，缺乏大數據基礎，亦無力承擔大數據的基礎設施和處理成本，更重要的是并沒有大數據的迫切需求。以P2P借貸行業為例，無論是依賴網絡審核還是線下審核，信貸員的經驗和盡職程度都遠比大數據重要，成本也更節省。目前P2P行業的O2O趨勢更說明了，在中國特定的信用和數據環境下，線下工作的重要性遠遠超過單純的數據分析。依據數據積累，加入一些星座、IP、社交圖譜之類的新料確實可能會對風險控制有幫助，但其作用的發揮仍應基于及時互動，即根據這些數據對借款人進行初步篩選、考察和回訪，而不是迷信數據，因為這些數據的完整性、真實性和一致性在當前的數據環境下并不容易保證。

有評論者認為，P2P行業日益線下化，破壞了依靠互聯網和數據處理有效應對借貸風險的發展趨勢，是開行業的倒車，說明互聯網金融日益平庸且了無新意。這種觀點與大數據忽悠陷入同一邏輯陷阱：過于迷信互聯網金融的“核心”技術特質，而忽視了技術的多樣化表現與互聯網金融創新的外部動力。

首先，互聯網金融依賴于互聯網技術，但是徹底解決所謂核心問題（信評與風控）未必是首要目標。仍以P2P借貸為例，它的優點包括借貸渠道的擴大、參與人群的增加和借貸效率的提高。在傳統金融無法、不愿覆蓋的金融市場，P2P借貸承擔著填補市場空白、普及金融服務的作用，它首先要解決的是特定群體金融服務的有無問題。如同余額寶之于屌絲理財，它并未也暫時沒必要解決貨幣基金自身的問題。

其次，互聯網金融提供了更為多樣化的金融服務主體，阿里小貸對自身生態圈的用戶放款，眾籌為創業者提供了寬松的資金環境，智能理財使得低凈值客戶不用花費昂貴的理財顧問費用。資金融通成本的降低或許來自于風控成本的降低，或許來自渠道費用的節約，不一而足。根據帕累托改進，只要互聯網金融在未導致金融行業整體狀態變壞的情況下改善了一些人的金融狀況，它就走在正確的道路上。

第三，新行業對于舊行業的顛覆，從來都不一定表現為直接解決核心問題。互聯網教育能直接解決教育質量低下的問題嗎？電子商務能直接解決銷售問題嗎？社會化媒體能直接解決媒體內容的高質量生產問題嗎？答案均是不能！但是它們依然獲得了空前成功。它們改變的，只是行業的邏輯；它們實現的是，只是讓行業回歸本質。在此基礎之上，用戶體驗提升、行業資源重組，核心問題竟然開始悄然改善。

在線旅游企業攜程的發展史可謂典型案例——10年前，攜程大力發展線下渠道，在機場、火車站、酒店鋪天蓋地的派業務員撒名片，被指以互聯網企業之名行線下機構之實，卻獲得充足發展。當時的互聯網環境決定了類似企業不可能只靠互聯網生存，線上線下相結合才是王道。10年后，攜程卻因線下組織過于龐大而成為進一步發展的累贅。這一案例充分說明：名實之辯毫無必要，關鍵是要在對的時間做對的事。

而目前的互聯網金融，正如10年前的在線旅游業，想以直接解決核心問題的方式實現短期的爆發性顛覆并不現實，對于傳統金融機構的評論（例如互聯網金融只能是補充、互聯網金融對銀行的沖擊有限之類）亦不必掛懷。仰望星空、玩轉大數據，那是以后的事情，不必是首選項；腳踏實地，把自己的細分市場開拓足，把細分用戶維持好，把必要的數據記錄好，在控制整體風險與成本的情況下，利用互聯網技術與思維在空白市場、新興市場中服務于盡可能多的人群，才是當前最重要的事情。

經過未來幾年的發展，當星星之火開始燎原，信評和風控真正成為傳統金融行業核心競爭力的時候，互聯網金融可能才會需要共同直面大數據問題——當然，那時再不面對就真的就晚了。

總之，大數據迷思和對線下操作的批評反映的是一種片面技術傾向，過重的技術視角只會抹殺互聯網金融在交易主體、交易渠道、用戶體驗、普惠思維方面的巨大優勢與革新價值。當前的互聯網金融企業向別人忽悠下大數據未嘗不可——只是，千萬不要把自己也忽悠進去了。

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