大數據金融作為互聯網金融的一種典型模式，以互聯網平臺和數據為依托，將傳統的抵押貸款模式轉化為了信用貸款模式，而阿里小貸正是這一模式的典型代表。通過梳理阿里小貸的發展歷程、產品內容，分析其固有優勢和相對優勢。阿里小貸的成功運營也說明大數據金融可以為小微貸款帶來新的發展契機。在大數據金融的未來圖景之下，信用數據將成為金融制勝點，而小微貸款領域的跨界整合和異業聯盟將會是一種必然趨勢。

一、問題的提出

（一）研究背景

眾所周知，21世紀就是信息時代，更是互聯網時代。以互聯網為代表的現代信息技術，特別是移動支付、社交網絡、搜索引擎和云計算等，給社會生活的各個方面帶來了劇變，也對傳統的金融領域產生了顛覆性影響。正是在這種背景下，“互聯網金融”作為一種新的金融模式應運產生。它既不同于商業銀行的間接融資，也不同于資本市場上的直接融資，而是以技術色彩濃厚、操作便捷迅速、中間成本低廉、參與度和透明度更強等特點，形成與傳統商業銀行錯位競爭的市場格局。余額寶、人人貸、眾籌等金融產品，一經推出就迅速聚攏其大量用戶和資金，引發社會各界的廣泛關注，并成為金融實務界和學術界研究的熱點內容。因此，2013年也被稱為中國互聯網金融元年，而2014年又或是互聯網金融的監管元年。

金融試驗不免引發學術熱潮，目前已有許多學者從不同維度對互聯網金融進行分析，但理論研究尚未形成體系。一部分研究關注于互聯網金融的內涵界定及具體模式的，最終目的在于提出互聯網金融的監管路徑（劉英、羅明雄[1]等）；很大一部分研究是傾向于分析互聯網金融與其他金融主體的互動關系，尤其是對于商業銀行的調整和沖擊，更多是站在銀行業的角度提出改革措施或應對策略（張君燕[2]、劉國君[3]、陳海強[4]等）；另有一部分學者也單獨對大數據金融進行研究，并大多以阿里小貸為樣本，較為詳細地介紹了阿里小貸模式的內涵、優勢及問題困境（潘意志[5]、葉盛、嚴露[6]、薛逸飛、譚曉雯[7]等）。

互聯網金融的出現和發展路徑自然有其特殊性。微金融概念的興起，使得小微貸款[8]與互聯網金融具有天然的關聯性，因此本文嘗試去思考大數據金融在小微貸款領域的發展及未來構想，并選取了“阿里小貸”作為具體樣本來分析。

（二）概念界定 1.互聯網金融：金融脫媒

無論是實務界界、監管者還是理論界，都在試圖給出自己對于互聯網金融的理解和定義，但到目前為止仍未形成一個統一、規范的概念。

作為傳統金融行業與互聯網理念相結合的新興領域，互聯網金融既不是簡單的“金融業的互聯網化”[9]，也不是“互聯網的金融化”[10]，而是一種以信息技術作為必要支撐的“基于互聯網思想的金融模式”[11]。這種內在滲透的關系，不僅體現在互聯網金融對于客戶體驗的重視，也體現在對互聯網的開放、平等、協作、分享精神的傳承和學習。它的產生雖然可以簡單概括為現代信息技術和金融業務的有機結合，但歸根到底，還是由于當下中國金融管制嚴格、社會融資渠道受限，與小微企業和居民的金融需求難以得到滿足之間的矛盾激化而產生的。

與傳統金融模式相比，互聯網金融通過信息處理技術改變了原有的資源配置的方式，即資金供需信息可通過互聯網來揭示和傳播，供需雙方可以直接聯系和交易，而無需在經過銀行、券商或交易所等傳統融資中介。事實上互聯網金融的經濟學理論基礎是“長尾理論”[12]，而非傳統金融所遵循的“二八定律”[13]。從本質上來看，互聯網金融的出現不斷弱化金融中介的作用，是一種金融脫媒[14]的行為。

雖然互聯網金融的內涵未曾統一，但很多學者都以列舉的形式來說明其外延，例如：劉英、羅明雄（2013）認為互聯網金融包括P2P、眾籌平臺、大數據金融、金融信息化及網上金融等；[15]陳海強（2014）認為互聯網金融是指第三方支付、大數據金融、P2P 網絡信貸、眾籌融資；[16]王曙光、張春霞（2014）則認為互聯網金融的類型包括支付類、融資平臺型（眾籌融資經營模式、P2P信貸經營模式、小額網絡貸款模式）、理財類、服務平臺型；[17]楊洋、張宇（2014）則列舉了第三方支付、P2P 網絡貸款平臺、大數據金融、眾籌、信息化金融機構、互聯網金融門戶；[18]等。由此看出，互聯網金融的外延及其類型劃分大同小異，內容存在共性，其中大數據金融則基本被公認為是互聯網金融的一種典型模式。

2.大數據金融：平臺與數據

大數據金融是指對于互聯網平臺上所累積的海量非結構化數據，通過云計算等處理方式和模型，對其進行實時分析，為互聯網金融機構提供全方位的市場和客戶信息，以此優化金融營銷和風險控制。其核心在于對平臺數據的處理，即扁平化不對稱以及金字塔型的信息，從而實現了數據的標準化和結構化，從而提高數據的使用效率。[19]當然，亦有些學者認為大數據金融是一種泛化概念，和互聯網金融是一種表里關系[20]。

從運營模式來看，目前大數據金融的典型模式有兩種，即平臺自營模式和供應鏈金融模式。平臺自營模式以阿里小貸為典型代表，是指企業基于互聯網電子商務平臺基礎提供的資金融通的金融服務，與傳統抵押擔保不同，該模式主要是通過云計算來對交易數據、用戶行為等大數據進行實時分析處理，形成網絡商戶在電商平臺中的累積信用數據，進而提供信用貸款等金融服務。而供應鏈金融模式則是指供應鏈中的核心企業利用所處產業鏈上下游，充分整合供應鏈資源和客戶資源而為其他參與方提供融資渠道的金融模式，以蘇寧云商、京東商城為典型代表。[21]

從本質來說，大數據金融是將傳統金融的抵押貸款模式轉化為了信用貸款模式。憑借互聯網開放平臺的渠道優勢和數據處理技術，大數據金融突破了傳統信貸所負擔的信息與成本限制，不僅提高了金融效率，也促進了其他行業的跨界整合，進而實現金融市場格局的變革。

（三）核心問題

關于阿里小貸的研究并不少見，概括起來也不外乎是從大數據金融的角度或小微貸款的角度來進行分析。本文旨在將這兩個角度聯系起來，來試圖解答本文最核心的兩個問題：其一，阿里小貸模式是否已經具備了類型化條件？即該模式的出現是偶然性還是具有可復制性？其二，對于線下小微貸款領域，甚至于整個金融環境而言，阿里小貸模式的最大價值和意義是什么？本文雖以小額貸款為視角，但最終目的仍落腳于大數據金融的未來構想和發展。

二、案例分析：以阿里小貸為典型的大數據金融

（一）基本概況

1.發展歷程

回顧阿里小貸的發展歷程，可以簡單地概況為三個階段。第一個階段是關于平臺數據積累期（2003-2007年），自2003年淘寶網、支付寶上線開始，阿里巴巴集團開始打造其自營線上平臺，并以“誠信通”指數等形式來建立信用評價數據庫數據；第二個階段是跨業合作學習期（2007-2010年），例如阿里巴巴與建行、工行合作開展“網絡聯保貸款服務”[22]，與建行合作“支付寶賣家貸款業務”，并與格萊珉銀行信托基金開展“格萊珉中國項目”[23]等，通過上述跨業合作，阿里巴巴在信用貸款、風險控制等方面獲取了大量經驗；第三個階段是自營獨立發展期（2010年-至今），以2010年浙江阿里巴巴小額貸款股份有限公司的成立為標志，阿里巴巴開始以自營平臺獨立為其平臺用戶提供小額信用貸款。對應上文介紹，可以看出阿里小貸的發展歷程是與大環境下互聯網金融的發展相對應的。

2.產品內容

阿里小貸依托阿里巴巴、淘寶、支付寶、阿里云四大電子商務平臺，利用客戶積累的信用數據，結合微貸技術，向無法在傳統金融渠道獲得貸款的弱勢群體批量發放50萬元以下的“金額小、期限短、隨借隨還”的純信用小額貸款服務。其目標客戶主要是阿里巴巴及淘寶平臺上的微小企業和自主創業者。截至2013年12月底，阿里小貸累計客戶數超過了65萬家，累計投放貸款超過1600億元；戶均貸款余額不足4萬元，戶均授信約13萬元，不良貸款率控制在1%以下。[24]

阿里小貸的產品特點是無需抵押，無需擔保，最低額度1元，最高額度50萬元，申貸、審貸、放貸以及收貸全流程線上完成，放貸時間最短3分鐘（淘寶訂單貸款），最長為申請后7天內（阿里巴巴信用貸款）。具體的產品類型以信用貸款和訂單貸款為主（見表1）：

表1：阿里小貸具體產品類型

（二）固有優勢阿里巴巴先天優勢明顯，概括起來主要有以下三個方面：

1.阿里平臺優勢

阿里小貸依托阿里巴巴、淘寶、支付寶、阿里云四大電子商務平臺，其客戶資源龐大且具有持續性。而阿里巴巴集團自己就是從服務中小企業起家的，先是為中小企業的B2B提供服務平臺，此后又為中小企業和個人提供了B2C和C2C的服務平臺，它建立起來的中小企業數據庫和信用記錄可以說是國內最豐富的，其電子商務平臺上的網商小企業多達1000萬家，理論上都是潛在客戶。

2.阿里數據優勢

阿里小貸與阿里巴巴、淘寶網、支付寶底層數據完全打通，通過大規模數據云計算、客戶網絡行為、網絡信用在小額貸款中得到運用。全國上千萬的小微企業的現金流、成長狀況、信用記錄、交易狀況、銷售增長、倉儲周轉、投訴糾紛情況等百余項指標信息都在評估系統中通過計算分析，再結合其企業所提供的財務數據,通過定性定量分析，最終形成貸款的評價標準。同時也引入了一些外部數據，與海關、稅務、電力等方面的數據加以匹配，從而形成了一套獨特的風控標準，意圖建立起純粹的定量化的貸款發放模型。

3.阿里成本優勢

阿里小貸實行信貸工廠運營模式，將申貸和審貸流程盡量簡化，從客戶申請貸款到貸前調查、審核、發放和還款采用全流程網絡化、無紙化操作，這種網絡化、批量化的貸款模式大大降低其運營成本。對阿里小貸而言，線上放貸1元和放貸100 萬從成本而言基本沒有區別。[25]而通過大數據手段，阿里小貸還可進行精準的定向、定點營銷，也降低了其營銷成本。

（三）相對優勢：與線下小微貸款相比

目前已有一些學者對線上小微貸款模式與傳統線下小微貸款模式進行了對比研究，其分析維度包括業務范圍、客戶群特征、交易費用、貸款技術、內部操作風險、信用體系等方面。[26]而阿里小貸作為信貸主體，其最重要的問題應該是：可以把錢貸給誰？信貸資金從哪里來？如何控制信貸風險？因此本文認為阿里小貸與線下小微貸款相比，在客戶范圍、融資渠道、風險控制這三個方面更具有典型意義。

1.客戶范圍

阿里小貸的特殊之處在于，它可以通過淘寶網商戶和阿里巴巴誠信通客戶，巧妙地“繞開”禁止跨區域發展經營的監管限令，其客戶范圍已經實際擴張到全國。例如，淘寶貸款早已對全國范圍內的所有淘寶和天貓賣家開放，而阿里貸款也逐步向廣東、環渤海、中西部等區域小微企業開放，現已基本完成對國內小微企業密集區域的覆蓋。而其他小貸公司則往往只能在注冊所在地經營，不能跨區、跨市或跨省經營，其客戶范圍受到嚴格限制。

2.融資渠道

不得跨區經營和放貸資金來源受限一直都是制約小貸公司發展的兩大難題。根據現行政策規定，一般小額貸款公司的主要資金來源為股東繳納的資本金、捐贈資金，以及來自不超過兩個銀行業金融機構的融入資金（不得超過資本凈額的50%）[27]，這就極大地限制了小貸公司的放貸規模。

而阿里小貸卻打破這一限制，證監會等監管機構給予其一系列試點先行政策，使其融資渠道已遍布證券、基金、信托、保險、銀行等領域。例如，山東省國際信托有限公司發布“阿里金融小額信貸資產收益權投資項目集合系列信托計劃”；東方證券資產管理公司開展“阿里巴巴專項資產管理計劃”；民生通惠資產管理公司（民生保險）開展“阿里小貸項目資產支持計劃”；中信銀行發布“中信理財之惠益計劃穩健系列 8 號”等。但就資產轉讓項目這一方式，阿里小貸2013年就獲得90多億元資金。[28]這樣的融資背景是目前其他小貸公司所無法具備的。

3.風險控制

依靠平臺和數據優勢，阿里小貸在風險控制方面已形成了一個多層次、全方位的微貸風險預警和管理體系。阿里小貸按照巴塞爾銀行要求建立了自己的風險管理體系框架，其設定的不良貸款容忍率最高為3%，在財務系統達到450%的撥備覆蓋率。[29]

（1）貸前風險評估

阿里小貸利用其自營電商平臺，不斷積累客戶信用數據及行為數據，建立起初步信用等級評價體系，然后在引入數據模型和資信調查的基礎上，通過交叉檢驗技術輔驗證確認客戶信息的真實性，進行評級模型組合定量處理，從而形成企業和個人的信用評價結果，并相應給予一定的授信額度。

（2）貸中風險監控

首先，阿里小貸將貸款申請人限于中國供應商和誠信通會員、淘寶和天貓的個體工商戶和企業，減少貸款對象的不確定性；其次，阿里小貸對貸款流向及客戶行為進行實時監控，任何風險跡象可迅速被識別評估；最后，對比于線下小貸公司以固定資產或其替代品作為貸款抵押，阿里小貸創新性地尋找尋找新型抵押品，例如網店的未來收益。

（3）貸后風險解決

對于逾期貸款，阿里小貸會進行電話催貸，超過一定時限就及時進行銷賬。同時，阿里小貸還在其網上平臺上設置了“欠貸企業曝光”黑名單，詳細披露違約企業的具體情況，給其商譽以警示和打擊；對于確已違約的企業，阿里小貸還會“封殺”其在阿里平臺上的網店，加大了借款者的違約成本。

三、大數據金融在小微貸款領域的戰略性意義

（一）阿里小貸的“鯰魚效應”

阿里小貸的出現帶給金融市場以明顯的“鯰魚效應”，促使商業銀行、政府、企業等相關主體開始正視大數據金融所帶來的市場機會和利潤。

越來越多的商業銀行開始嘗試以平臺和數據為基礎的大數據金融產品（見表2）。例如平安銀行攜手 eBay 推出一款“借貸合一”的貸款產品，即“貸貸平安商務卡”。它以小額信用循環授信為核心，依托該卡為載體，旨為小微客戶打造一個包括結算、貸款、理財等多種功能的綜合金融服務平臺。該產品無需抵押擔保，僅憑個人信用放貸，貸款循環額度在 100 萬以內，按天計息，并可在線隨借隨還。[30]初期該產品只針對 eBay 平臺上的中小外貿電商，目前已經引入多家電商平臺，被視為阿里小貸的強力挑戰者。對比于阿里小貸，一則平安銀行的資金規模遠超出前者數個量級，二則其業務并非全線上，也有部分線下業務，總體優勢較為明顯。這樣的金融產品對于商業銀行來說既是新的嘗試，也是新的機遇。

表2：商業銀行所推出的大數據金融產品（不完全列舉）

從政府層面來看，國務院2013年發布《關于促進信息消費擴大內需的若干意見》并同意建立金融監督協調部際聯席會議制度，表明監管者開始積極主動地將互聯網金融監管將被納入規范化、日常化軌道。隨著阿里小貸的示范影響效果擴大，越來越多的互聯網平臺和各行業的實體企業開始加入大數據金融的行列，而供應鏈融資模式的發展壯大正是這一趨勢的表現，例如瀘州老窖集團成立了龍馬興達小貸公司，美的集團也成立了順德迅博小貸公司，華為和聯想等企業也進行了有益嘗試等。

（二）大數據金融在小微貸款領域的意義

1.大數據金融與小微貸款

大數據金融，甚至于整個互聯網金融，在產生之初就是緣于中小微企業的融資需求，而小微貸款的發展也因大數據金融而出現新的契機，可以說，大數據金融與小微貸款之間是一種雙向的互動關系。因此，如何加深大數據金融和小微貸款的合作力度，如何在小微領域領域最大限度地發揮大數據金融的優勢，應當成為我們當下思考的命題。

結合阿里小貸的分析，大數據金融的優勢在三個方面十分明顯，即平臺，數據，成本（資金）。這也是互聯網企業涉足金融業所應當具有的基本配置。這三大優勢與小微貸款的性質和特點相契合，存在共融共通之處：首先，中小微企業比較傾向于依附互聯網生存，因而互聯網平臺天然地集結了大量的中小微企業，自然而然也就獲取了中小微企業的大量的有效數據，這就為信用評價體系的形成提供了前提條件。其次，小微貸款的相關數據多而散，信用數據具有累積性，完全屬于“大數據”范疇，傳統的信用評估手段不能滿足需要，而大數據金融在數據處理方面具有先天優勢，通過云計算和分析模型可以大大提高信貸決策的科學性。最后，小微貸款助力于普惠金融，在單個貸款業務上利潤額較單薄，不能負擔過高的經營成本，而大數據金融以信息技術為基礎，全程業務基本在線上完成，大大節約了人力成本和運營支出。

2.大數據金融帶來理念革新

（1）網絡行為SNS化理論可實現小微企業網絡社區化。

在早期電子商務行為映射為傳統經營行為的理論基礎上，阿里小貸提出了網絡行為的SNS理論，也就是說，當所有的客戶的人際網絡關系互相連接，互相覆蓋以后所形成的網絡關系，就可以形成一張巨大的覆蓋大量中小企業和個人的社區網絡，在這個社區里將充分體現其個人信用和具有網絡道德規范約束能力。[31]通過構建一個龐大的網絡“熟人社會”，一方面可解決地理意義上傳統社區覆蓋范圍有限、相互割裂的難題，另一方面也可以累積及整合相關人際關系信息，使得小微客戶信用行為透明度大大提高，從而降低風險。

（2）小微客戶的網絡信用信息應當體系化。

阿里小貸在客戶信用體系建設方面也給了小微貸款新的借鑒。通過底層數據的支持和云計算，阿里小貸在充分掌握了企業的經營狀況、財務狀況、人際關系等情況后，將所有信息匯入數據庫進行定量，并將數值輸入網絡行為評分模型，從而對小微客戶進行評級分層。這種做法讓客戶的信用信息能夠不斷累積，并得以循環使用。此外，阿里小貸的信用評級體系并不限于內部信息，還采用了外部信息抓取技術，將客戶在外部互聯網上留下的數據痕跡和身份信息過濾出來，結合客戶軟信息、上下游評價等，并將行業與政策庫數據作為調整因素，從而完成對小微企業客戶的全方位綜合評價。

（3）實時動態的風險防控理念。

在防范信用風險方面，阿里小貸設置了貸前、貸中和貸后三個環節的風控體系，可以隨時隨地追索小微客戶的經營及信用變化。小微客戶的經營活動具有靈活性，且個體經營風險也相對較大，單純的貸前信用評估或抵押擔保都不足以降低小微貸款的信用風險。因此，只有樹立實時追蹤、動態聯動的風控理念，才能在小微貸款領域走得更遠。

（三）大數據金融在小微貸款領域的戰略構想

1.大數據金融的未來圖景

大數據金融帶給我們關于未來金融市場的全新的想象空間：

（1）未來社會經濟活動將呈現泛金融化趨勢，跨界融合將成為常態。首先，金融業主體將泛化，金融企業與非金融企業之間實現跨界融合。其次，金融服務和內容也會泛化，金融企業在提供傳統金融服務的同時，也會提供綜合性的、社會性的服務。

（2）金融業務更加注重客戶體驗，走向個性化?；ヂ摼W精神的核心就是客戶體驗，而大數據金融可以讓成千上萬的客戶都能被精準細分與定位，金融服務可以更有針對性，從而使真正實現以客戶為中心。因而金融企業將更加關注客戶的個性需求，甚至可以個性化定制金融服務和金融產品。

（3）金融市場更加細分，行業主體多元化。由于客戶的細分和分級，相應的金融服務也會多層次開展，既有銀行等大型金融機構，也會有區域性、社區性的金融服務機構或企業，甚至可以有純粹線上、無實體店的金融企業；也許會有行業寡頭的出現，也可能有更多主體來參與競爭。

2.信用數據成為金融制勝點

大數據金融凸顯出數據的價值和潛力。未來的小微貸款之爭，不是互聯網與傳統金融之爭，而是信用可獲得性之爭。[32]由于信用數據的關鍵性，未來互聯網金融和傳統商業銀行都會將其視作兵家必爭之地。因此，想要獲得信用數據，就要建立有效的征信體系。

征信體系不能僅僅限于社會個體（自然人、法人），還應當包括平臺、產業鏈、生態等范疇。征信信息的采集有賴于一個穩定的征信機構，該機構不能只由政府主導，否則其征信范圍、信息質量、發展活力、公正性都會受到限制。因此，金融市場的發展需要建立多家市場化運作且確有社會公信力的征信機構（企業）。例如美國的企業征信領域以鄧白氏公司為主，在個人征信領域則有全聯公司、艾克飛公司等。所以，政府、銀行以及有實力的企業都應參與到征信機構的籌建中來，畢竟征信機構投資大、回報期長、產出較慢。

3.跨界整合和異業聯盟成為必然趨勢

完整和綜合的大數據注定難以被某一家企業、機構或政府部門所獨自掌控，因此任何想壟斷大數據的想法和行為都是不現實的，企業之間的合作互贏是發展的潮流。[33]即使阿里巴巴集團有他人難以匹敵的數據優勢，但這一優勢也受制于其客戶的有限性和平臺的封閉性，如果阿里小貸固步自封，這一優勢未來也許就會成為劣勢。因此，大數據金融必須要傳承公開、分享的互聯網精神，以便于線上信用體系的形成，“信息孤島是無法形成生態圈的”。[34]

面對“大數據時代”的到來，商業銀行不能再依靠傳統的抵押擔?；颥F金流信息來發展小額貸款，其應當在利用互聯網信用信息方面與互聯網平臺、社交網絡、供應鏈、產業鏈開展合作，進行數據和信息的共享和利用，全面整合客戶有效信息，最終實現金融服務與移動網絡、電子商務、社交網絡等完美融合。如果銀行可以與核心企業、電商平臺、物流機構和數據供應商形成異業聯盟，則這個聯盟內的各個參與主體都可以獲取各環節的供應鏈信息和數據，這無疑會大幅降低小微貸款操作成本。在構建數據異業聯盟的過程中，商業銀行的優勢較為突出：它不僅擁有大量的客戶數據和交易數據，同時也在信用數據分析方面有大量的實務經驗。因此，商業銀行能否發揮其固有優勢成為它能否成功轉型的關鍵問題。

此外，傳統的線下小微貸款企業也可以積極參與到信用信息的分享中來，利用大平臺數據庫，可以破解其成本難題，也能提高貸款決策的有效性和科學性，這樣才不至于被大數據金融所淘汰。

[ 結語 ]

從大數據金融的角度來構建小微貸款的未來圖景，是為了讓小微貸款借助于前者破解其現有困境，并在大數據時代有跨越性的發展。未來的金融給我們呈現出兩大發展契機，一個是金融走向互聯網，另一個是互聯網引領金融。也許現有的阿里小貸等互聯網金融模式仍處于初級發展階段，未來的大數據金融則需要我們有更為大膽的想象。

作者：楊凌云，來源：中國民商法律網

[ 注釋 ]

[1] 劉英、羅明雄：“互聯網金融模式及風險監管思考”，載《中國市場》2013年第43期。
[2] 張君燕：“移動互聯網時代的商業銀行運營框架重構”，載《商業銀行經營管理》2013年第05期。
[3] 劉國君：“互聯網金融發展對銀行基金業務的挑戰探析”，載《中小企業管理與科技》2013年第11期。
[4] 陳海強：“互聯網金融時代商業銀行的創新發展”，載《寧波大學學報（人文科學版）》2014年第01期。
[5] 潘意志：“阿里小貸模式的內涵、優勢及存在問題探析”，載《金融發展研究》2012年第03期。
[6] 葉盛、嚴露：“關于阿里金融小額貸款模式的探究”，載《現代經濟信息》2013年第05期。
[7] 薛逸飛、譚曉雯：“基于電子商務平臺的小額信貸發展研究——以阿里小貸為例”，載《知識經濟》2014年第01期。
[8] 小微貸款或稱小額貸款，一般是指以個人或家庭為核心的經營類貸款，其主要的服務對象為廣大工商個體戶、小作坊、小業主。在中國主要是服務于三農、中小微企業。作為傳統金融業的補充，新興小微貸款行業雖然發展迅速、受政策扶持，但仍未形成強大、穩定的行業規模，其發展路徑仍在不斷探索中。
[9] 所謂的“金融業的互聯網化”，是指傳統的金融業務單純地通過互聯網來完成，實際上是互聯網金融產生初期的一種樣態，可以看作是互聯網金融發展的第一個階段。這個階段大概是1995年至2003年，以網絡銀行、網絡證券和網絡保險等金融形式的出現為標志。例如，1995年出現世界第一家網絡銀行，即美國安全第一網絡銀行，而我國由招商銀行于1997推出中國第一家網上銀行。截至目前全球能提供網上銀行服務的銀行、儲貨機構已超過5000 家。
[10] 所謂的“互聯網的金融化”，是指一些互聯網企業開始利用其電子商務、社交網絡、移動支付、大數據、云計算、搜索引擎等新技術優勢將其業務范圍滲透到金融領域，在2001年至2012年間有明顯發展，也可以看作是互聯網金融發展的第二個階段。
[11] 王曙光、張春霞：“互聯網金融發展的中國模式及其創新”，載《中國農村金融》2014年第02期。
[12] 所謂的“長尾理論”，是2004年由美國《連線》雜志主編克里斯·安德森（Chris Anderson）所提出的，其主要內容是：只要產品的存儲和流通的渠道足夠大，眾多小市場匯聚成可累積產生與主流相匹敵的市場能量，簡單來說就是聚沙成塔。在互聯網金融時代，傳統經濟中為滿足小微客戶需要但易于虧損的產品，可在大數據和云計算的支持下，演變成利潤豐厚的增長點。
[13] “二八定律”又名80/20定律、帕累托法則、最省力的法則、不平衡原則等，由十九世紀末期與二十世紀初期的意大利經濟學家維弗利度·帕累托所提出的，其主要內容是：在任何特定群體中，重要的因子通常只占少數，而不重要的因子則占多數，因此只要能控制具有重要性的少數因子即能控制全局。例如傳統金融業中，銀行往往只關注能給它們帶來80%利潤的少數大客戶。
[14] 金融脫媒，又稱金融非中介化，是指指在金融管制的情況下，資金供給繞開商業銀行等金融中介體系，直接輸送給需求方和融資者，完成資金的體外循環。
[15] 劉英、羅明雄：“互聯網金融模式及風險監管思考”，載《中國市場》2013年第43期。
[16] 陳海強：“互聯網金融時代商業銀行的創新發展”，載《寧波大學學報（人文科學版）》2014年第01期。
[17] 王曙光、張春霞：“互聯網金融發展的中國模式及其創新”，載《中國農村金融》2014年第02期。
[18] 楊洋、張宇：“互聯網金融在金融改革中的機遇與挑戰——以阿里金融為例”，載《時代金融》2014年第02期。
[19] 劉國君：“互聯網金融發展對銀行基金業務的挑戰探析”，載《中小企業管理與科技》2013年第11期。
[20] 唐方杰：“大數據金融漸行漸進”，載《銀行家》2014年第03期。
[21] 劉英、羅明雄：“大數據金融促進跨界整合”，載《北大商業評論》2013年第11期。
[22] 網絡聯保貸款服務是指阿里巴巴集團在電子商務平臺上整合商戶的網絡交易記錄和信用評價數據，其會員商戶無需抵押即可通過阿里巴巴向銀行申請貸款，而阿里巴巴則以信用數據提供者的身份出具商戶信用報告，由銀行最終審核貸款與否。后因利潤分配等原因，阿里巴巴于2011年中止了與建行、工行的合作。
[23] 格萊珉中國項目由格萊珉銀行（又稱孟加拉國鄉村銀行）信托基金與阿里巴巴集團于2009年合作開展，通過向中國欠發達地區居民提供小額信貸金融服務，幫助他們創造收入來源，提升生活水平。參見：新華網：“格萊珉銀行在華開展扶貧信貸項目”，來源網址：http://news.xinhuanet.com/fortune/2009-09/24/content_12107643.htm，最后訪問日期：2014年6月15日。
[24] 證券時報網：“阿里小貸累計放貸超1600億 累計客戶數65萬”，來源網址：http://fund.stcn.com/2014/0207/11147042.shtml，最后訪問日期：2014年6月15日。
[25] 龐華瑋：“阿里小貸即將簽約銀行直投項目”，載《中國經營報》，2014年03月03日。
[26] 吳俊英：“中小微企業網絡融資模式實驗——以‘阿里小貸’為例”，載《經濟問題》2014年第01期。
[27] 參見《中國銀行業監督管理委員會、中國人民銀行關于小額貸款公司試點的指導意見》
[28] 龐華瑋：“阿里小貸即將簽約銀行直投項目”，載《中國經營報》，2014年03月03日。
[29] 龐華瑋：“阿里小貸即將簽約銀行直投項目”，載《中國經營報》，2014年03月03日。
[30] 平安銀行：“貸貸平安”，來源網址：http://bank.pingan.com/xiaoqiye/innovative_product.shtml，最后訪問日期：2014年6月15日。
[31] 薛逸飛、譚曉雯：“基于電子商務平臺的小額信貸發展研究——以阿里小貸為例”，載《知識經濟》2014年第01期。
[32] 陳海強：“互聯網金融時代商業銀行的創新發展”，載《寧波大學學報（人文科學版）》2014年第01期。
[33] 方方：“‘大數據’趨勢下商業銀行應對策略研究”，載《新金融》2012年第02期。
[34] 劉靜如：“大數據：金融企業的盾與劍——淺談風險管理與消費智能”，載《中國金融電腦》2012年第09期。

[ 參考文獻 ]

一、法律文件類
1、《中國銀行業監督管理委員會、中國人民銀行關于小額貸款公司試點的指導意見》
2、《非金融機構支付服務管理辦法》
3、《國務院關于促進信息消費擴大內需的若干意見》
二、著作類
1、朱大旗．金融法[M]．北京：中國人民大學出版社，2007．
2、吳志攀．金融法概論[M]．北京：北京大學出版社，2012．
3、羅明雄、唐穎、劉勇．互聯網金融[M]．北京：中國財經出版社，2013．
三、文章類
1、方方：“‘大數據’趨勢下商業銀行應對策略研究”，載《新金融》2012年第02期。
2、潘意志：“阿里小貸模式的內涵、優勢及存在問題探析”，載《金融發展研究》2012年第03期。
3、劉靜如：“大數據：金融企業的盾與劍——淺談風險管理與消費智能”，載《中國金融電腦》2012年第09期。
4、謝平、鄒傳偉：“互聯網金融模式研究”，載《金融研究》2012年第12期。
5、張君燕：“移動互聯網時代的商業銀行運營框架重構”，載《商業銀行經營管理》2013年第05期。
6、葉盛、嚴露：“關于阿里金融小額貸款模式的探究”，載《現代經濟信息》2013年第05期。
7、劉國君：“互聯網金融發展對銀行基金業務的挑戰探析”，載《中小企業管理與科技》2013年第11期。
8、劉英、羅明雄：“大數據金融促進跨界整合”，載《北大商業評論》2013年第11期。
9、梁昊：“大數據時代的金融統計模式創新”，載《青海金融》2013年第12期。
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12、陳海強：“互聯網金融時代商業銀行的創新發展”，載《寧波大學學報（人文科學版）》2014年第01期。
13、薛逸飛、譚曉雯：“基于電子商務平臺的小額信貸發展研究——以阿里小貸為例”，載《知識經濟》2014年第01期。
14、吳俊英：“中小微企業網絡融資模式實驗——以‘阿里小貸’為例”，載《經濟問題》2014年第01期。
15、楊洋、張宇：“互聯網金融在金融改革中的機遇與挑戰——以阿里金融為例”，載《時代金融》2014年第02期。
16、王曙光、張春霞：“互聯網金融發展的中國模式及其創新”，載《中國農村金融》2014年第02期。
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18、張慶、王越：“互聯網金融模式解析”，載《企業管理》2014年第03期。
19、唐方杰：“大數據金融漸行漸進”，載《銀行家》，2014年第03期。