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1.2 大数据金融
我们要着重研究的是大数据对于金融行业的影响。近年来，互联网的兴起，彻底颠覆了传统的商业模式，阿里巴巴、京东等网上购物平台，已经成为人们生活中不可缺少的部分。2013年11月11日这一天，淘宝网销售额突破350亿元人民币，是“十一黄金周”期间上海所有大中型商业企业总营收的5倍，是零售巨头沃尔玛在中国市场7个月的销售额。网上购物平台的产生，形成了无边界的物流平台，实现了信息流在时间和空间上的整合，大数据应运而生。以大数据形式存在的信息流，又推动着商业模式的不断发展和创新。
大数据既是互联网商业变革的结果，也是其发展的动力。那么，大数据下一个要攻城略地的地方在哪里？一定是金融！金融是现代经济的核心，纵观世界强国，国家的经济繁荣无不伴随着金融的创新；金融行业利润丰厚，一切资本和先进技术都希望融入其中，获取回报。金融的本质是“资金融通”，实现市场资金由货币盈余方向获取赤字方的转移。大数据金融依托海量数据，通过云计算等信息化方式对数据进行专业的挖掘和分析，从而比传统金融模式下更好地判断资产价格走势、评估机构个人信用、分配资金流向、控制金融风险。
大数据金融的经济学基础主要有三个方面：信息经济学、金融中介理论和金融功能理论。
信息经济学主要研究信息不对称对于经济活动的影响。斯蒂格利茨、阿克洛夫、斯彭斯等指出，在市场经济活动中，市场参与者对信息的了解是有差异的；掌握信息充分的市场参与者，往往处于比较有利的地位，而信息匮乏的一方，则处于不利的境地。市场中卖方比买方更了解商品的信息，信息不对称决定了竞争是不完全的，私有信息对交易有着重要作用。就像旧车市场一样，卖方显然掌握着更多的车况信息，而买方则知之甚少；在买方愿意提供的价格水平下，只有车况差的车主愿意卖出车辆。这样的交易结果是买方受损，市场上成交的都是车况较差的车辆，即“差车驱逐良车”。
金融业是经营和化解风险的行业，金融业的风险主要来自客户信息的不完全和不对称；因而，金融业的演进与信息技术的创新关系密切。众多研究业已表明，金融市场并不是有效市场，信息不对称在金融市场上广泛存在，比如股票发行方和认购方对企业信息掌握不同，又比如银行的借贷双方对借款者信用状况掌握不同。信息不对称导致了事前的逆向选择和事后的道德风险。以借贷为例，申请固定利率贷款的人大多是信用状况较差的一类人，而申请到贷款后这类人也有更大可能违约。大数据金融为解决金融市场的信息不对称问题提供了很好的路径，通过对大量的、跨领域、跨时期数据的分析，可以寻找其中的某些规律以作出更好的决策。比如通过对银行全部借贷数据进行分析，找到违约率最高的人的共同特征，例如教育程度、父母婚姻状况、所在地区发达程度等，以针对性地减少对这类人放贷或者添加附加条款。
金融中介理论认为，金融中介的主要作用是生产、传递和处理信息。在过去，我们主要依靠银行、券商、保险等传统金融中介机构收集信息。但在大数据时代，信息的来源渠道得到极大拓展，通过互联网工具，每一位互联网用户都能成为信息源，尤其是网上购物、网上支付、网上金融产品交易的行为，更是为金融活动提供了源源不断的数据流。掌握了用户大数据的企业具备了成为新的金融中介的基础条件。从信息传递和处理方面来看，大数据企业也与传统金融中介形式存在显著差别。传统的金融中介沉淀了很多的信息，但一方面并没有有效传递到社会中，另一方面更没有有效地进行挖掘。比如个人的借贷记录、信用情况，只存在于个体银行或者央行的征信系统中，这个征信系统并没有对社会上其他部门开放；在数据处理上，这些借贷情况都只是碎片状的，很少与其他数据库（如交通违法、消费记录）关联，很少与借贷者其他个人信息相关联，金融机构也缺少相应的意识和手段对自身掌握的数据进行深度挖掘。基于大数据的新中介有可能改进这一缺陷，大数据基于互联网，互联网本身就是自由和开放的，因而数据的获取、传输变得更加容易；这些新中介相比于传统金融中介的优势就在于数据分析和运用，在数据处理上显然会有更大的动力。我们可以看到诸如阿里巴巴、京东、百度等掌握大数据的企业，已经有了成为新金融中介的趋势，开始涉足金融领域，一旦获得金融牌照，它们将成为新的金融中介机构。这类新金融中介显然与传统中介不同，它们所掌握的数据量庞大、丰富，涉及每个人的工作、学习、消遣乃至情绪、思考。通过对大数据的有效分析，能够有效地评估个体和企业信用、预测市场波动、分散非系统风险、匹配借贷资金期限。阿里巴巴小企业信用评价系统“诚信通”、“余额宝”基金运作，就是基于大数据的杰作。
大数据的出现，将改变我们对金融中介的传统认识。大数据基础上的互联网金融中介，可能取代传统以银行为主的金融中介而形成金融再脱媒的现象。毫无疑问，大数据金融拓展了我们对金融中介的认识边界，丰富了金融中介的内涵。
金融功能理论对应于金融机构理论而存在。金融机构理论认为，金融市场主体和金融组织是稳定的，并有相应的金融法律来对金融主体进行监管；现有金融机构和监管部门都要维护原有组织架构的稳定性。这就类似于“分业视角”，将金融市场划定为银行、证券、保险等行业，依据行业对金融市场进行监管。金融机构理论的缺陷在于没有认识到当社会环境和技术条件发生快速变化时，金融机构组织也会发生相应的变化，跨行业的金融产品和模式接连出现，而监管却跟不上这种变化。据此，Merton 和 Bodie在1993年提出了金融功能理论。金融功能理论认为：第一，金融功能比金融机构有更大的稳定性；第二，金融功能比金融机构更加重要，实质重于形式。
Merton等总结了金融的六大功能：① 跨时期、跨区域配置资源；② 提供支付、清算、结算；③ 有效的风险管理手段；④ 价格发现；⑤ 储备资源和所有权分割；⑥ 提供激励机制
。大数据金融与此六大功能是完全耦合的。第一，大数据金融凭借对大数据信息流的分析和挖掘，完善了信用评价机制和资金监控机制，将资金运用到效率最高的地方，降低了信息不对称性，降低了交易成本。尤其在中国，通过大数据的信用评价机制，为信用良好的小微企业和个人提供金融服务，能够起到更好的资源配置作用。第二，大数据技术也替代并改进了金融支付清算的功能，诸如支付宝类的支付工具，能够更加便捷、快速地提供支付清算，实现即时支付、即时结算。第三，正如前文所述，通过对大数据模型的分析，能够即时发现市场异常波动的存在，并立刻给出警报，这能够给风险管理提供更加精确和科学的方法。第四，大数据的存在，为价格发现提供了天然的土壤，因为有了大数据和计算机技术的支持，套利活动得以随时进行，套利活动消除了市场非理性的存在，进而成为资产价格发现的基础。第五，大数据金融和传统金融一样，通过股份化实现了资源储备和所有权的分割，通过期权等提供了激励机制；在这两个功能中，依托于互联网的信息传播和大数据的深度挖掘，显然能够比传统模式做得更好。
按照大数据金融服务所处的环节，可以把大数据金融划分为平台金融模式和供应链金融模式
。平台金融模式指平台企业利用自身掌握的大数据，通过互联网、云计算等信息处理方式对数据进行专业挖掘，再与传统金融服务相结合，为平台企业提供资金的融通、结算等服务。平台模式的典型代表是阿里金融，腾讯及三大电信运营商今后也很可能涉足此领域。供应链金融模式指供应链条中的核心企业依托自己的产业优势地位，通过对上下游企业的现金流、订单、购销流水等大数据的掌控，利用自有资金或者与金融机构合作，对上下游合作企业提供金融服务。供应链金融模式的典型代表是京东商城。
平台金融模式依赖于自身交易平台众多商户经营活动中的大数据，平台方可以利用这些大数据进行数据挖掘，从而向平台上的商户进行快速信用评价、授信服务。平台金融模式的优势在于，平台方掌握了商户大量的交易信息，对于商户可谓知根知底，对商户的客观了解甚至超过商户自身。金融的核心在于信用评估，或者说在于管理风险；这种基于大数据的精确信用评估，能够有效地解决风险控制问题，降低还账率。依托稳定持续的大数据和先进的云计算技术，系统能够自动地进行信用评价和授信，借贷流程完全能实现流水化，这在提升效率的同时也降低了运营成本。
2013年5月18日，阿里小贷在2小时内，就为1.8万的淘宝小卖家提供了3亿元的信用贷款；在贷款过程中，没有任何信贷人员的介入，也没有要求任何担保或者抵押；从后期统计来看，不良贷款率只有0.9%。能够实现这样的快速、高效、安全地放贷，完全依赖于阿里巴巴平台拥有的商户大量历史数据，通过计算机对大数据的挖掘，阿里小贷实现了快、准、稳的金融服务。截至2013年9月，阿里小贷已经累计为40多万小微企业提供了金融服务，提供的资金超过1000亿元。
供应链金融于19世纪在荷兰出现，到20世纪末逐渐成熟。在一个完整的供应链条中，各个节点的资金状况良莠不齐，某个节点的资金匮乏可能导致“木桶效应”，使得整个供应链条效率降低。在这种情况下，供应链金融发挥了极大的功效。依托于某一个实力雄厚的核心企业，以自有资金或者联合金融机构对整个供应链条的参与者提供金融支持和服务，满足了产业链的协调发展；在这个过程中，核心企业依托自身数据能够对产业链中的企业进行较好的风险评估。
传统的供应链金融只针对某个特定的产业链条，其运作相对简单和“感性”；大数据视角下的供应链金融涵盖的面则非常广泛，而且依赖于精确的数据“理性”。京东是大数据供应链金融的典型代表，京东依赖自己掌握的各个类型、各个行业、各个地域的关联企业的海量交易数据，通过数据挖掘评价企业信用、资金运用状况，进而联合银行等金融机构为这些企业提供金融支持和服务。京东在供应链金融中发挥了对上游企业信息收集、信息挖掘、信用评估的作用，进而向银行提供担保。
京东的供应链金融是京东与银行、供应商的双向深度绑定。从供应商的角度而言，要获得京东的金融服务，必须与京东有长久的支付、物流业务，从而形成信息流；从银行角度而言，借助京东的大数据，能够实现对企业快速、精准的信用评价，从而提高资金流的效率。这是一种多赢的结果，通过物流、信息流、资金流的整合，每一方都能从中获得巨大的收益，1+1+1>>3。这也是为什么许多电商平台急于涉足金融，而金融机构要涉足电商的原因。
以上我们是依据大数据所处环节解析大数据金融模式；我们也可以依据行业进行划分，分别考察大数据在金融、证券、保险中的作用；也可以依据产品模式来探究大数据在P2P、第三方支付与货币市场基金、众筹等新金融模式中的作用。无论用哪一种方法，我们都能得出这样的结论：大数据已经改变了传统金融的基因。
大数据对于金融业态的影响是深刻而全面的。其一，在大数据时代，数据将成为金融机构的核心竞争力。掌握了用户数据，就可以很好地解决信息不对称问题，可以随时监控风险，数据将成为金融机构的核心资产。其二，金融再脱媒将加剧，金融业加速洗牌。诸如阿里巴巴、京东这样拥有大数据的企业，一旦获得金融业务许可，势必借助互联网直接开展相关金融服务；其成本低廉的优势，快速便捷的优势，势必给传统金融行业带来冲击，加速整个金融业的洗牌。其三，传统的业务形态势必发生改变。对企业或个人的风险管理，将不会重于抵押、质押资产和人工调查，而更加注重依据大数据进行综合分析，数据与模型的作用进一步显现。大数据金融的时代即将开启。