【金融研究】最通俗易懂的互联网金融入门框架

框架，本身不是知识，但它是知识的消化剂，让你更加易于消化知识。

一、互联网金融的本质永远是金融

互联网金融的本质，永远是金融。

金融的本质，是资金的融通。即，资金融出方将暂时不用的资金让渡给资金融入方使用。为此，资金融入方要向资金融出方支付一定的资金使用费。资金使用费有不同的定价方式，主要包括股息、利息，穆斯林朋友则叫利润分配或租金，但不管叫什么，总之是为资金使用权所支付的费用。

金融业，即是帮助促成上述资金融资交易的生意。互联网金融也不例外，也是这样一门生意。从事这种生意的企业，叫金融机构。金融机构的收入，是从上述资金使用费中瓜分一部分。

金融业的使命，是要解决“融资难、融资贵”问题。

而互联网金融的使命，就是用新技术，解决传统金融无法解决的“融资难、融资贵”问题。让天下没有难融的资，让诚信的借款人融得到钱，让勤恳的放款人控得住风险……

【本章小结】金融业的价值链条

资金使用费，是资金融入方向资金融出方支付的费用，是资金融入方用这钱创造了更多价值后，按约定分一部分给资金融出方。比如公司问银行借了1000万元，扩大再生产，赚了更多钱，理应将这部分额外赚的钱按约定分一部分给银行。

资金使用费，分解为：资金成本、风险溢价、支付给金融业的服务费用。

支付给金融业的服务费用，形成金融机构的收入，又分解为金融机构的：人工成本、运营成本、资本成本（也就是金融机构的利润）。

二、融资难、融资贵的根源

我们先分析融资到底难在哪、贵在哪。

资金融入方向资金融出方支付资金使用费，这部分费用包括三部分：（1）资金成本；（2）风险溢价；（3）支付给金融业的服务费用。

（1）资金成本：即机会成本，也就是出资人的其他可选投资渠道的收益率。从前只有存款，成本固定且是人为压低。目前随着投资品越来越丰富，资金的机会成本其实是上升的，但这是从原来的人为压低回归正常，不应理解为融资成本上升。提高大家的“财产性收入”是好事，所以就不要琢磨着怎么降低这个资金成本了，先将其视为外生变量。

（2）风险溢价：这是由资金融入方的风险决定的。金融业的任务，就是通过收集数据用来计算某一类资金融入方的预期损失率，然后把这预期损失率加到利率之上，就完成了风险定价。我们把金融机构的这项工作称为“信息生产”，也就是将收集来的原始数据，转换成有用的信息。预测损失率的方法五花八门，关键是得尽可能准确，比如算出来损失率1%，那么在利率定价上加上这1个百分点，就可以了。但一般来说，放款人总担心自己预测不够准确，所以有时候会多加点，比如加2个百分点。

有些借款人由于数据不足，放款人无法准确预测其损失率，就不敢给他们放款（“融资难”问题）。比如村里新来的一个外乡人，想借点钱开个小卖铺，村里信用社完全不认识他，不可能放款。但如果此时借款人又急需这笔钱，恳求放款，那么放款人干脆拍脑袋用一个极高的风险溢价（以确保这个风险溢价是肯定会超过其损失率的）。这是高利贷，受舆论批评（“融资贵”问题，但根源还是融资难）。

（3）支付给金融业的服务费用：金融机构主要从事上述信息生产工作，此外还做一些帮助双方成交的服务性工作，他们会为这些工作收取服务费用。收到这钱后，依次支付了其员工薪酬（人工成本，金融机构从业人员工资普遍较高，但也不是都高）、运营成本，最后剩下的是归属金融机构的股东的利润（也就是资本成本，比如目前银行业ROE约20%，较高）。如果这些成本过高，最终都算在利率里，就会导致“融资贵”问题。

另外，如果客户非常微小，融资额也很微小，那么金融机构能够瓜分的收入更小，无法覆盖其成本，那么金融机构也不会为这样的客户服务，于是有“融资难”问题。比如一个小商户来问银行借3000元钱用于生意周转，按2%的利差估计，银行能从这笔生意中创造利润60元，而银行员工开车去实地尽调，汽油钱就可能不止60元了……这类客户俗称“屌丝群体”，不雅，我们称之“长尾市场”。这种“融资难”问题的根源还是融资贵，因为金融机构运作成本太高。

金融机构的成本，也和制造业一样，分固定成本（银行信息系统开支、办公工员工资等）和变动成本（业务人员工资、业务经费等）。服务一个客户，其收入必须覆盖其变动成果，产生毛利。所有客户的毛利加总，又必须覆盖固定亏本，从而使整个业务有利可图。

所以，融资难与融资贵问题，相互交织，其实是同一个问题。

【本章小结】融资难、融资贵问题的根源

（1）信息不对称问题：缺乏可用来判断预期损失率的数据（或者数据获取成本奇高无比），金融机构无法用合理成本去评判或控制风险。

（2）长尾市场问题：客户融资额过于微小，金融机构能够从中收取的收入也很微小，无法覆盖其变动成本（或者单个客户虽能覆盖变动成本，但因客户数量太少，总毛利无法覆盖固定成本），因而不愿意做。

三、小微金融如何解决融资难问题

找到问题根源后，解决方案就容易找了。

针对信息不对称（缺乏可用来判断预期损失率的数据）问题，没别的办法，就是赶紧找数据去，别想偷懒！在互联网时代之前，小微金融（小微银行、小贷公司等）其实也是在努力地想方设法找数据的。

比如，社区里一家卖油条豆浆的早餐铺，生意太好，高峰时段食客们根本坐不下，很多人发现没位置就走了。老板就想扩大店面，但自己本钱不多，若慢慢攒够钱再去租下隔壁店面，得花一年时间，到时候还不知道店面租金是不是涨价了。于是，他找到旁边一家大银行，想贷款，大银行说没抵押没担保做不了，但一家专门做小微的银行的业务员刚好在“扫街”（对小商户挨家挨户陌生拜访），邀请店主先开户接受基本服务。然后需要一段时间观察，积累用于征信的数据。所需数据包括“三品”：

了解企业主（人品）：通过经常性拜访，以及与街坊邻居、早餐铺的食客们交流，掌握店主的人品。如果小微银行业务员本身也常年在这家店吃早饭，那么这个数据是现成的。这类信息是难以书面化的软信息，存在于社交关系里。

了解业务量（产品，预测未来现金流及其风险）：小微银行业务员在早餐铺里呆了两三天，观察其交易，数油条数豆浆，还要数面粉食油的进货量，自己编出大致的现金流量表（店主自己不编制财务报表），以及细心观察其生产经营的各种细节，比如有无使用地沟油等情况。这类信息是能书面化的硬信息，但平时没有将其书面化，所以业务员自己将其采集并书面化。这可是个体力活！

抵押品：但小微企业一般没啥抵押品，有时会找人担保。

经过一段时间观察，业务员觉得这家早餐铺老板人品良好、经商诚信、业务无瑕疵、日常经营现金流能覆盖其贷款本息，于是就发放了一笔6元的贷款，老板用这笔钱租下了隔壁店面，早餐铺扩大……

上述案例是目前小微银行承做小微贷款业务的典型做法。这些业务员像小蜜蜂一样奔波辛劳，为小微企业主们解决融资问题（为花传粉，自己才能享受花蜜），是我国经济发展的功臣，受到国家高层赞誉。鄞州银行的行标（LOGO）就用小蜜蜂，泰隆银行则用小金鱼（代表该行离不开小微经济这一泓活水），而国内其他金融机构行标多是各种形状的铜钱，散发着浓浓的铜臭味（其实是央妈带的头，她的行标是布币）。

【本章小结】小微金融仍有局限性

小微银行的这种做法，相比大银行已改善了融资难问题，但仍不是彻底解决。因为：

（1）信息不对称问题：通过辛勤地草根调研来收集征信所需数据，但调研边界十分有限，边界之外的无能为力。并且劳动量巨大，耗时耗力，无法大面积推广，效率仍有限。一个业务员大约只能服务100多家客户，特殊情况下（比如服务同一行业的众多小商户）可达好几百家，但仍然有限。

（2）长尾市场问题：覆盖客群已大幅低于大银行，能做几万元额度的贷款，更低层的客群还是覆盖不了，比如几千元额度的贷款。

四、互联网金融如何解决融资难问题

互联网技术、大数据技术的引进，恰恰有可能进一步改善上述问题。

首先，电商网络的引进，使琐碎的小商户日常交易，变得书面化，历史交易数据详细地积累在电商网站的数据库里，包括现金流、物流等信息，也包括发货速度、客户评价、退货率等其他一切交易相关信息。

其次，社交网络的引进，将过去最难书面化的人品、身份、行为习惯、社交圈子等人格数据，变得书面化。当然，这些原始数据是非结构化的，显得杂乱无章，需要文本挖掘、影像识别等技术的成熟，才能从这些数据中提取有效信息。

现金流和人品两项数据书面化后，信息生产工作就可以开展了，有望克服信息不对称。

最后，互联网技术、大数据分析技术的引进，使信息生产变得自动化、批量化（前提是数据已经书面化），自动化使单笔业务成本很低（单笔交易的金额虽然小，但仍能覆盖成本），批量化使客户总量可以很高（使这类业务的总收入足以覆盖整体成本）。如此，在长尾市场开展金融服务变得可能。

如此，互联网金融（仅指放款这一环节）的原理已经明晰。

当然，互联网金融也不是万能的，也是基于数据，所以，前提是，商户在电商网络、社交网络或其他网络上积累下可信的数据（书面化），然后还得结构化（结构化是指数据可以形成一张二维表格，这样征信模型才能处理。有些非结构化数据，比如聊天纪录啥的，可以运用一定技术从中采集有效数据，实现结构化）。要是上述早餐铺没有触网，仅在自己实体店里卖油条豆浆，那么互联网金融还是帮不了他。

目前，国家在大力推广电商，尤其在广阔的农村，这就是一个将民间琐碎的交易数据逐渐书面化的过程，为将来开展金融业务储备了数据。

比如，每年6月江南下起梅雨，浙东杨梅成熟，从前果农老张在果林里摘了杨梅挑到县城市场上卖，或者城里果商来乡下收购，这不会留下任何书面交易数据。现在农村通了网络和物流，他的儿子小张直接在网上卖杨梅，用专业物流发给远方的客人，同时又在网络上采购农资。每年出售杨梅收入多少，采购农资支出多少，电商网络里一清二楚，将来他们申请贷款时，征信就很简单了。

所以，马主席开办平民电商带给商户们的变化，不仅仅是帮大家拓宽了销售渠道，排挤了高成本的中间商，更在于留下了书面交易数据，使将来申请贷款成为可能。这是大功一记！

【本章小结】互联网金融缓解信息不对称、长尾市场问题

电商、社交等网络，使大量的日常交易、社交等数据书面化（克服了信息不对称）。

再结合互联网技术和大数据技术，信息生产变得自动化、批量化（前提是数据已经书面化），从而有可能服务长尾市场。

从这个意义上讲，任何保留了书面数据的单位，都有开办金融的潜在空间（想想现在纷纷进入该领域的上市公司）。这是金融平民化的过程，也是普惠化的过程。

但如果某单位本身并不掌握什么有价值的书面数据，也宣称进入互联网金融，就要小心了。投资者应该仔细识别这些开办互联网金融的企业，有无数据基础（本文最后附有开办P2P的上市公司名单）。

四、互联网金融模式汇总

前文讲的主要是放款环节。放款是金融中最重要的事，但不是惟一的事。金融业务大致可划分为四大模块：存、贷、汇、撮。

存，原本指存款，目前泛指寻找资金盈余方，向他们组织资金。最为典型的是存款，也包括发行金融产品募集资金。这里考虑的是资金成本。这一环节不用征信，但也要收集一些数据用来审核“投资者适当性”（即看看这个投资者的风险承受能力是否适合本金融产品。比如，一个普通的退休大妈要拿养老的钱来投资新三板基金，这显然是不合适的，除非她儿子是土豪），难度不大，因此早就可以实现互联网化了。

贷，原本指放款，现在就指是把组织来的资金，投到最终借款人手中。这里的关键点是风险定价。前文已阐释了放款业务的互联网化。

汇，其实就是支付，完成资金交割与划转。目前由银行和第三方支付公司提供支付服务，支付服务的背后还有央行、银联等提供的清算服务。已充分互联网化，一般情况下已不会去银行柜台汇款。

此外，还有一些协助成交的工作，比如撮合交易，最为典型的就是证券承销业务、经纪业务、介绍业务，暂且称之为“撮”。这一模块的工作是直接金融所特有的（直接金融介绍投融资双方直接交易，不再有清晰分离的存、贷两个环节），间接金融不存在这一模块，所以在过去间接金融主导的金融体系中，一般只谈存贷汇。

传统金融和互联网金融的业务，都可以归纳至这四个模块之中。可以用一张表罗列四大模块中的典型业务：

我们再来看下目前的实践情况。

“汇”是基本网络化了，“存”也能够网络化，但部分用户仍然习惯在柜台办理，主要是不会使用互联网终端设备的中老年人，这个没有办法。

“撮”（主要是直接金融）这一环节，网络化程度也非常高，但仍由中介机构（券商等）参与，所以不是大家平时语境中的互联网金融。通常意义的互联网金融是指纯网络券商、仅作撮合的纯P2P（现有P2P大多是提供信用中介职能，不是纯撮合平台）、无中介服务的众筹（融资者自行在网上向众人实现融资）。纯网络券商，类似美国的E*TRADE等，我国尚无实践，有待破题。

而“贷”这一模块，目前网络化程度仍然非常低，能想到的纯线上放款案例仅有蚂蚁小贷、京东金融等。而部分P2P公司，通过线上发行产品募集资金，而投放过程仍然是线下的（线下审核借款人），因此只能说是半互联网化。这没有办法，纯线上放款需要大数据，还得掌握对这些数据自动完成征信的模型与技术，光大数据这一点，国内就没几家公司具备。独立第三方的P2P公司不可能拥有大数据，各行各业企业旗下开办的P2P则拥有自己业内的部分数据，不够大，可能不足以支撑纯自动化征信和放款。

除了上述四大模块外，互联网金融公司还能够基于自己的信息技术优势，为金融交易者提供一些额外的增值服务。比如东方财富网的股吧服务，将社交融入到金融业务中，也是一种独到的创新（社交也是人的一种需求，尤其是炒股这种纠结的事，需要找群人聊天吐槽）。

【本章小结】“存汇撮”互联网化程度很高，但“贷”互联网化程度仍然很低

五、互联网金融：明天会更好

最纯粹意义的互联网金融，应当是“存贷汇撮”全模块实现互联网化。目前国内尚未形成气候，主要是放款这一模块互联网化很低。

以代表企业陆金所为例，它能够在线上发行金融产品募集资金（存），但投向上没有实现互联网化，对借款人仍需线下审核，或者干脆就投向平安集团旗下其他金融企业的资产，如信托产品、保险产品等（这可以理解为集团旗下现有资产通过互联网实现资产证券化）。这是半互联网化，投资端未实现互联网化。

目前，大多互联网金融公司均是这一模式。他们各怀绝技，能够获取不同类型的资产（诸如票据资产、大宗商品资产等，有些则通过自己的供应链能开办信贷业务从而获得信贷资产，又称“供应链金融”），有了这些资产后，再通过网上发行理财产品，将这些资产“卖”给网上投资人。本质上，这是一个借助网络实现资产证券化的公司，或者说，通过出售资产而实现了集资的公司（他们不能拉存款，所以先搞到资产，再出售给投资人，就不存在吸收存款这一动作了，但本质相同）。

虽然未线上放款，但至少线上募资了，比起从前，这已经是一个巨大的进步。

真正实现纯线上发放贷款的，只有蚂蚁小贷、京东金融等。

蚂蚁小贷是纯线上放款的小贷公司。它依托阿里巴巴旗下电商网络的交易数据，自动完成征信，发放贷款。阿里巴巴旗下淘宝、天猫两个网站，2014年销售额约为1.7万亿元，交易数据庞大。蚂蚁小贷基于这些数据（通过模型征信），为电商平台上的卖家、买家提供贷款。

其门槛其实是大数据。实现纯线上发放贷款的前提，就是一大堆可用于征信的数据，并且这些数据完备到足以使你放心，放心到不必去线下找借款人见面验证。阿里巴巴拥有这样的数据，大多企业没有。那其他企业是不是就永远不可能开办真正意义的互联网金融了吗？

天无绝人之路，我们还可期待第三方征信。

所谓第三方征信公司，它本身不是数据源，但它可以收集各处的数据，汇总在一起完成征信，然后把征信结果出售给放款人（收集、处理数据是他们的劳动，征信结果就是劳动成果）。放款人基于此，再加上自己掌握的其他情况，可作出放款决策。放款人包括银行、P2P、小贷公司等，也可以是个人。

这里注意几点：

（1）它必需是独立第三方。它不能是数据源（否则别的数据源不会把自己的数据给它），它也不能是放款人（否则不会将征信结果出售，而是自己使用了），并且它得有很高公信力，只有这样，各数据源才放心把数据交给它，各放款人也才敢相信它的征信结果。对不起，目前国内还没有这样的一家机构。当然，像阿里巴巴这些机构虽然不是独立第三方，但其大数据已经足够大，够玩了。

（2）第三方征信模式成熟后，放款者业务的价值弱化。比如银行，可能只需要根据征信结果把贷款投放出去就行，其最有价值的“信息生产”工作被剥离了。当然，这一天还非常遥远。

所以，整个互联网金融最具价值的环节，是大数据征信。目前国内已试水第三方征信。我们拭目以待，等待这家超级征信机构的出现。

【本章小结】明天的大事：线上放款的大数据魔方

大数据不足，致使很多互联网金融公司只能半互联网化（通过线上发行理财产品募资，但资金通过传统线下方式投放）。仅有少数几家拥有大数据的公司实现了在线放款。

未来第三方征信机构崛起，专业从事大数据的采集和征信工作，征信结果提供给各类放款机构。届时在线放款会逐渐成熟。

涉P2P网贷概念的A股上市公司（截至2015年6月10日）。

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