對于互聯(lián)網金融，互聯(lián)網行業(yè)和傳統(tǒng)金融行業(yè)的觀點往往大不相同，前者認為互聯(lián)網是重點，金融不過是下一個即將被顛覆的特定行業(yè)而已，只是由于金融行業(yè)的高門檻和嚴監(jiān)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(lián)網金融只能在互聯(lián)網企業(yè)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(lián)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(tǒng)方法所不具備的顯著優(yōu)勢和光明前景，是金融業(yè)“真正”互聯(lián)網化的必由之路。而隨后粉墨登場的互聯(lián)網人士（多為P2P借貸從業(yè)者和網絡征信從業(yè)者）亦紛紛發(fā)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(zhàn)略”，中心思想明確，“大數據”是出現在所有嘉賓發(fā)言中的關鍵詞。但是，到底大數據在當前的互聯(lián)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(yè)決策。但是數據統(tǒng)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(lián)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(fā)現未知的、有價值的信息與規(guī)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(fā)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(yè)天生擁有大數據，天然擁有優(yōu)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(tǒng)金融行業(yè)的內在創(chuàng)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(lián)網企業(yè)代勞（收購一家數據處理公司就夠了）。傳統(tǒng)金融行業(yè)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(lián)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(tǒng)金融行業(yè)，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(lián)網金融企業(yè)的菜。

大部分的互聯(lián)網金融企業(yè)目前體量尚?。ㄎㄒ坏睦馐前⒗铮脩粢?guī)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(yè)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(jié)省。目前P2P行業(yè)的O2O趨勢更說明了，在中國特定的信用和數據環(huán)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(fā)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(huán)境下并不容易保證。

有評論者認為，P2P行業(yè)日益線下化，破壞了依靠互聯(lián)網和數據處理有效應對借貸風險的發(fā)展趨勢，是開行業(yè)的倒車，說明互聯(lián)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(lián)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(lián)網金融創(chuàng)新的外部動力。

首先，互聯(lián)網金融依賴于互聯(lián)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(yōu)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(tǒng)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(lián)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(tài)圈的用戶放款，眾籌為創(chuàng)業(yè)者提供了寬松的資金環(huán)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(jié)約，不一而足。根據帕累托改進，只要互聯(lián)網金融在未導致金融行業(yè)整體狀態(tài)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(yè)對于舊行業(yè)的顛覆，從來都不一定表現為直接解決核心問題?；ヂ?lián)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(yè)的邏輯；它們實現的是，只是讓行業(yè)回歸本質。在此基礎之上，用戶體驗提升、行業(yè)資源重組，核心問題竟然開始悄然改善。

在線旅游企業(yè)攜程的發(fā)展史可謂典型案例——10年前，攜程大力發(fā)展線下渠道，在機場、火車站、酒店鋪天蓋地的派業(yè)務員撒名片，被指以互聯(lián)網企業(yè)之名行線下機構之實，卻獲得充足發(fā)展。當時的互聯(lián)網環(huán)境決定了類似企業(yè)不可能只靠互聯(lián)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(fā)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(lián)網金融，正如10年前的在線旅游業(yè)，想以直接解決核心問題的方式實現短期的爆發(fā)性顛覆并不現實，對于傳統(tǒng)金融機構的評論（例如互聯(lián)網金融只能是補充、互聯(lián)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(lián)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(fā)展，當星星之火開始燎原，信評和風控真正成為傳統(tǒng)金融行業(yè)核心競爭力的時候，互聯(lián)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(lián)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(yōu)勢與革新價值。當前的互聯(lián)網金融企業(yè)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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