作為一個在銀行業從事多年的信貸從業者，經歷過了傳統信貸，小微信貸，數據信貸等系統技術的升級改變。在這個經歷過程中，深刻地體會到了"人"的重要性和"數據"的重要性，趨於一個“人下數升”的變化趨勢。
為什麼會這麼講了？
人民銀行徵信系統的數據庫的建立於1997年，直到2006年7月份實現全國聯網查詢。人民銀行徵信辦公室花了接近十年的時間建立一個基於“信貸”的最初與最基本的數據流量庫。這個徵信數據也就服務於各大銀行“信貸審核業務”。這就是徵信信用數據與流量的建立，最質一般地提升信貸技術的。
2002年招商銀行信用卡中心地成立，拉開了傳統國有“大型”銀行對於個人信用卡的申請，批額和通過整個流程“簡單化、數據化、流程化”的序幕。同時，大大地提升了客戶的體驗度和縮短了審核時間。
2014年深圳前海微眾銀行的成立以及後續諸家民營銀行的成立，真正地拉開了以互聯網公司，例如“BAT”三家公司進入銀行金融業的序幕。同時，這些銀行也引進了先進的數據化管理和大數據庫建立，立足於這些進行對客戶的風險管理和背景調查，數據越多，流量越廣，客戶所需要填寫的資料就越少，客戶的體驗度就越高。數據多了，流量少了，工作量就少了，工作需要的少了，銀行的收益就提高了，最後多方受益。
講一講，舉個例子，讓大家看得明白
2015年6月，“阿里銀行“ （浙江網商銀行）的成立，拉開了馬雲，對於金融業佈局的一盤大棋。這讓我想起了馬雲曾經說過地一句話“銀行不改變，我馬雲就讓銀行作出改變”現在看來，馬雲沒有吹牛，再結合著螞蟻金服相關的金融服務，他做到了當初“吹得牛”。迴歸“信貸業務”阿里銀行是怎麼做的了？
“淘寶信用貸款”是阿里銀行服務於“淘寶天貓客戶”和“阿里速賣通客戶”提供十分落地的“小微信用貸款”服務。對於當時各大銀行不看重的貸款客戶（因為，當時很多網商店家沒有實體店鋪，而這樣卻不符合大多數傳統商業銀行信貸要求），阿里銀行 牢牢地抓住了自己培養的忠誠信貸授信群體，通過2年的信貸數據庫的建立和系統審批完善，截止2017年，官方發佈全年放貸4468億，這已經是一個了不起的數據了。對於才成立2年不到的“新”銀行。同時，這對於人民銀行的服務於中小企業信用貸款政策地推廣支持中小企業金融扶持的口號，阿里銀行做地真的“很好”。當然，這對於這些網商店主也是十分幫助的。
大家這個時候就會問，那阿里具體是怎麼操作的了？ 我下面只是簡單講一下，這只是我的很粗淺地認識和總結，有什麼不專業的，請大家多包涵。
- 阿里銀行提取淘寶天貓速賣通商家的各種數據，例如“推廣費用”“客戶流量來源”“菜鳥物流”“退款率”等一系列電商數據，來分析客戶的經營情況。
- 這些商家本來在淘寶天貓就有一套法律文本，例如“營業執照”“品牌代理授權書”，這些組成了客戶基礎資料，有助於阿里銀行的客戶盡職調查（貸前基礎資料審核）。
- 基於目前國內現有的信用系統的建設和各大銀行部分貸款數據以及公檢法數據的公開，對於阿里信貸系統的建設本來也是一種技術地幫助，只不過看阿里銀行如何進行風險參數的設置。
- 及時地根據實時交易系統（生意參謀）和月數據統計，來改變對已放款貸款客戶的授信額度。然後，再進行對大客戶群體和行業龍頭，進行行業整體總授信，把握總風險。
- 其他，只有當大數據，流量越多。阿里銀行能做的就更多，風險控制能力就越厲害，馬雲可以提供的金融服務就更多，畢竟阿里銀行是綜合服務銀行，而不簡簡單單是貸款公司，這盤棋很大，大到只有馬雲和國家領導人知道。
寫到這裡，不知道 各位能看懂我寫這篇文章的初衷與本意嗎？ “數據”“流量”與“信貸”的關係嗎？
無論是 傳統信貸、微小信貸、數據信貸，這三個按照審核信貸技術地劃分而來的區間，本質上就是對“數據”和“流量”的利用率的劃分。從最早的公司財務報表，到徵信數據的應用還是到現在全面數據引用，越來越多的數據，越來越廣的流量來源，加入了信貸審核技術裡面。數據源利用率越高，數據源算法越多，我相信在未來銀行中的“信貸業務”裡會呈上升趨勢。
綜上所訴，這就是：我關於數據，流量，在未來這個互聯網金融時代和銀行信貸行會造成影響的一些粗淺地認識和看法，僅代表我個人觀點，如有不嚴謹之處，請大家給我指出，我會進行修改，來完善這篇文章。同時也歡迎各位同業的夥伴們一起探討留言！可以在評論中留言，望大家積極參與。另注：希望我的編寫成果能夠得到有出處地引用，謝謝大家。
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