2015613） 最通俗易懂的互联网金融入门框架（随笔-王剑的角度
最通俗易懂的互联网金融入门框架
随笔 2015-6-13
银行业分析师 王剑
*****966628
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蒋曦儿小白珊珊，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，观察其交易爱你长久，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神经天下，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，芈原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：
模块
线下金融
互联网金融
存
线下吸收存款、柜台发行各种金融产品等（已能够网络化，但部分中老年用户仍习惯柜台交易）
互联网银行吸收存款、P2P等企业在线上发售理财产品募集资金
贷
通过线下审核发放贷款、将金融产品募集的资金投向企业或证券
P2P、互联网小贷公司、互联网银行等公司的线上放款（目前真正能实现纯在线放款的企业非常少，如蚂蚁小贷等）
汇
（已充分网络化）
银行（结算端）、各清算机构（清算端）、第三方支付
撮
经纪业务、承销证券（其实已能够实现网络化，但仍然有部分线下业务，所以一般不视为互联网金融）
纯网络经纪商、仅作撮合的纯P2P、无中介服务的众筹
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黑皮书完整版。
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。当然宜阳天气预报，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）。
上市公司
代码
平台
行业
农产品
000061
海吉星
商业服务业
招商银行
600036
小企业e家
金融业
凯恩股份
002012
前海理想金融
制造业
大连控股
600747
房地产业
中捷资源
002021
制造业
浙报传媒
600633
文化传播业
古越龙山
600059
制造业
腾邦国际
300178
腾邦创投
商业服务业
天源迪科
300047
鹏金所
信息技术业
沃尔核材
002130
制造业
海能达
002583
制造业
兴森科技
002436
制造业
科陆电子
002121
制造业
证通电子
002197
制造业
新宙邦
300037
制造业
欣旺达
300207
制造业
顺络电子
002138
制造业
新纶科技
002341
制造业
奥拓电子
002587
制造业
汤臣倍健
300146
制造业
德润电子
002055
制造业
佳士科技
300193
制造业
宇顺电子
002289
制造业
华鹏飞
300350
运输仓储业
欧菲光
002456
制造业
劲嘉股份
002191
制造业
铁汉生态
300197
建筑业
万好万家
600576
黄河金融
批发业
熊猫金控
600599
银湖网
制造业
勤上光电
002638
好又贷
制造业
绵世股份
000609
隆隆网
房地产业
金一文化
002721
珠宝贷
制造业
东方金钰
600086
制造业
萃华珠宝
002731
制造业
用友网络
600588
友金所
信息技术业
爱施德
002416
神州通宝
批发业
瑞茂通
600180
中瑞财富
批发业
海南海药
000566
种钱网
制造业
万里股份
600847
制造业
民生银行
600016
民生易贷 民生天下
金融业
宁波银行
002142
宁波银行直销银行
金融业
鑫茂科技
000836
邦帮堂
制造业
明泰铝业
601677
短融网
制造业
海宁皮城
002344
皮城金融
商业服务业
康达尔
000048
丰收贷
制造业
三六五网
300295
安家贷
信息技术业
新希望
000876
希望金融
制造业
世联行
002285
世联集金
房地产业
冠城大通
600067
海投汇
房地产业
中来股份
300393
铜掌柜
制造业
大金重工
002487
投哪网
制造业
江粉磁材
002600
江金所（筹备中）
制造业
凯瑞德
002072
银豆网
制造业
天壕节能
300332
天壕普惠(筹备中）
科研服务业
多伦股份
600696
匹凸匹（筹备中）
房地产业
报喜鸟
002154
温州贷 口袋理财
制造业
中天城投
000540
招商贷
房地产业
凯乐科技
600260
抱财网
综合
黄氏集团
002329
影视宝
制造业
浩宁达
002356
团贷网
制造业
盛达矿业
000603
和信贷
采矿业
资料来源：网贷之家、盈灿咨询
最通俗易懂的互联网金融入门框架
随笔 2015-6-13
银行业分析师 王剑
*****966628
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蒋曦儿小白珊珊，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，观察其交易爱你长久，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神经天下，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，芈原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：
模块
线下金融
互联网金融
存
线下吸收存款、柜台发行各种金融产品等（已能够网络化，但部分中老年用户仍习惯柜台交易）
互联网银行吸收存款、P2P等企业在线上发售理财产品募集资金
贷
通过线下审核发放贷款、将金融产品募集的资金投向企业或证券
P2P、互联网小贷公司、互联网银行等公司的线上放款（目前真正能实现纯在线放款的企业非常少，如蚂蚁小贷等）
汇
（已充分网络化）
银行（结算端）、各清算机构（清算端）、第三方支付
撮
经纪业务、承销证券（其实已能够实现网络化，但仍然有部分线下业务，所以一般不视为互联网金融）
纯网络经纪商、仅作撮合的纯P2P、无中介服务的众筹
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黑皮书完整版。
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。当然宜阳天气预报，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）。
上市公司
代码
平台
行业
农产品
000061
海吉星
商业服务业
招商银行
600036
小企业e家
金融业
凯恩股份
002012
前海理想金融
制造业
大连控股
600747
房地产业
中捷资源
002021
制造业
浙报传媒
600633
文化传播业
古越龙山
600059
制造业
腾邦国际
300178
腾邦创投
商业服务业
天源迪科
300047
鹏金所
信息技术业
沃尔核材
002130
制造业
海能达
002583
制造业
兴森科技
002436
制造业
科陆电子
002121
制造业
证通电子
002197
制造业
新宙邦
300037
制造业
欣旺达
300207
制造业
顺络电子
002138
制造业
新纶科技
002341
制造业
奥拓电子
002587
制造业
汤臣倍健
300146
制造业
德润电子
002055
制造业
佳士科技
300193
制造业
宇顺电子
002289
制造业
华鹏飞
300350
运输仓储业
欧菲光
002456
制造业
劲嘉股份
002191
制造业
铁汉生态
300197
建筑业
万好万家
600576
黄河金融
批发业
熊猫金控
600599
银湖网
制造业
勤上光电
002638
好又贷
制造业
绵世股份
000609
隆隆网
房地产业
金一文化
002721
珠宝贷
制造业
东方金钰
600086
制造业
萃华珠宝
002731
制造业
用友网络
600588
友金所
信息技术业
爱施德
002416
神州通宝
批发业
瑞茂通
600180
中瑞财富
批发业
海南海药
000566
种钱网
制造业
万里股份
600847
制造业
民生银行
600016
民生易贷 民生天下
金融业
宁波银行
002142
宁波银行直销银行
金融业
鑫茂科技
000836
邦帮堂
制造业
明泰铝业
601677
短融网
制造业
海宁皮城
002344
皮城金融
商业服务业
康达尔
000048
丰收贷
制造业
三六五网
300295
安家贷
信息技术业
新希望
000876
希望金融
制造业
世联行
002285
世联集金
房地产业
冠城大通
600067
海投汇
房地产业
中来股份
300393
铜掌柜
制造业
大金重工
002487
投哪网
制造业
江粉磁材
002600
江金所（筹备中）
制造业
凯瑞德
002072
银豆网
制造业
天壕节能
300332
天壕普惠(筹备中）
科研服务业
多伦股份
600696
匹凸匹（筹备中）
房地产业
报喜鸟
002154
温州贷 口袋理财
制造业
中天城投
000540
招商贷
房地产业
凯乐科技
600260
抱财网
综合
黄氏集团
002329
影视宝
制造业
浩宁达
002356
团贷网
制造业
盛达矿业
000603
和信贷
采矿业
资料来源：网贷之家、盈灿咨询