互联网企业小微贷款业务研究：以阿里小贷为例深度剖析

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自从社会主义市场经济体系建立起来，小微企业融资始终是个长期都难以解决的问题。2008年经济危机发生后，大批量小微企业因现金流出现问题而倒闭，从政府到银行以及各金融机构才渐渐开始认识到小微企业贷款的重要性及其战略意义。即便这样，因为商业银行受运营模式、成本等因素限制，其融资服务仍难以渗透到小微企业体系的末端。近两年互联网金融蓬勃发展，小微企业融资服务的广度和深度不断增强，不管是P2P小贷还是互联网供应链融资，都让大量小微企业的现金流问题得以缓解。阿里小贷是供应链融资里较为特殊的成员，它利用自身独有的庞大商业体系，还运用数据处理模型，相比商业银行，在很大程度上改善了风险和成本问题，这使得高效地批量放贷成为可能，进而创造了真正意义上的“信贷工厂”。截至2014年2月中旬，阿里小贷累计投放贷款已超1700亿元，服务小微企业超过70万家，这些小微企业户均贷款余额不超4万元，不良率小于1%。以淘宝、天猫卖家使用最频繁的订单贷款来说，该产品利率是日息万分之五，平均每次贷款时长为4天，其全年实际融资利率成本仅6% 。阿里小贷已通过实际行动与真实数据证实了该模式的合理性，然而，互联网金融诞生时间不长，且基于大数据的数据处理模型算法是各家公司的核心机密，所以，真正从理论角度探讨阿里小贷商业模式与风控手段的相关研究较少，更多的是以期刊、网站上的评论文章为主。本文将阿里小贷当作研究对象，从商业模式的角度探讨其存在的合理性、优势与劣势，还从风控体系的角度探讨其存在的合理性、优势与劣势，依据研究结论提出了一些具有建设性的建议，并且结合国内外的实际状况对其未来进行了大胆的展望。此外，本文将阿里小贷当作标杆，从风控角度把阿里小贷与商业银行小贷业务作对比，从运营模式角度将阿里小贷和其他涉足小贷的互联网企业作对比，目的是探究阿里小贷模式的可借鉴之处以及整个互联网小贷业务的发展空间。 关键词：互联网金融 互联网企业小贷业务 阿里小贷 大数据 机器学习