第二节 有牌照的技术公司

开业前夕，马云曾问过俞胜法，预计五年后网商银行的团队会有多少人？俞胜法说大概500人。马云的第一反应是500人太多了。俞胜法解释，我们会做到1000亿元的规模，马云说我特别不在乎这个。俞胜法接着表示，我们要做1000万小微用户，马云听后眼前一亮，霍然起身：“5年1000万用户，500个人的团队不算多，还可以再多些！”

事实上，截至2018年6月底，正值网商银行成立三年之际，网商银行及前身阿里小贷累计为1042万小微企业和个人经营者提供了近1.88万亿元经营性贷款，平均单笔贷款约9700元。其中，“三农”用户超过390万人，并为数量超过70万的全国贫困县用户提供了贷款。

网商银行不仅提前两年完成了开业之初提出的目标，而且远超举世闻名的格莱珉银行。尤努斯创立的格莱珉银行自20世纪70年代创建至今40年时间，仅服务了800万左右的小微客群，相比之下，服务1000万小微用户这个看似遥不可及的目标，居然被网商银行在短短三年内提前达成，再一次验证了那句广为流传的阿里土话“梦想还是要有的，万一实现了呢？”

云上银行

基础不牢，地动山摇。梦想不是空中楼阁，必须有实实在在的基础做支撑。

网商银行没有物理网点和信贷员，不做现金业务，也不涉足商业银行的线下业务——它是真正意义上的互联网银行，是国内乃至世界上首家完全“去IOE”、将核心系统建在云上的银行。

这套由阿里巴巴自主研发的银行核心系统，基于金融云计算和OceanBase数据库，让网商银行拥有了处理“高并发”金融交易、海量大数据和弹性扩容的能力。这也是网商银行副行长唐家才最满意的地方，作为有着19年的银行IT系统工作经验的技术权威，他全程参与了网商银行云上核心系统的建设。在他的主导下，网商银行的系统更加独立自主，具备更大可延展空间，不会因为系统外包在关键时刻陷入窘境。

数据的罗列未免流于抽象，关于网商银行核心系统的玄妙，我们可以在此做一个简单的比喻：

如果将银行IT系统购置的大型服务器比作是一头大牛在拉车的话，云计算则是把数量众多的小牛串在一起拉车。大牛力气大，价格也十分昂贵，而且灵活性不足，只要负荷稍微超出，就需要再买入一头大牛。云计算则不然，它串联的是普通PC机，单个成本低廉，如果负载的业务量超出承载能力，根据需要租用几头廉价的“小牛”加上即可。

比较起来，跑在云上的银行系统，不仅可扩展性更强，成本也要低得多。以往，一家银行每年在IT系统的软硬件上要耗费上亿元资金，而且运营成本高昂，国内大银行一个账户一年的维护成本大概在50元上下，小银行则在80～100元之间，而网商银行的这一成本只有约0.5元。再从日常的支付业务来看，其他银行每笔的技术成本在6～7分，而跑在云上的网商银行只需要不到2分钱。

所以，说起互联网银行最大的特质，俞胜法这个“60后”推崇的还是技术：“以往，一般的商业银行会按照网点的人员和处理能力预估一天的业务量，比如一个网点一天5000笔，最多2万笔。网商银行没有网点，跑在云上，交易数量从零到几百万笔都能搞定，整个业务流程就都改变了。”

为了充分发挥技术的红利，网商银行还组建了数据智能部，由傅志斌负责，他曾经在美国Discover银行工作了8年，长期从事于大数据挖掘和金融分析工作。他谈到，数据智能部相当于网商银行的“智能驾驶系统”，几乎能够为所有业务提供最优解。目前已在智能资管、智能营销、智能客服等方面获得广泛应用，尤其是资本闲置率，由原来的20%～30%锐减到3%！

技术带来的梦幻效用，成了网商银行投身普惠金融的实力之基、力量之源、自信之本。一方面大大拓展了小微金融服务的覆盖面，让更多小微企业和“三农”用户可以享受到平等的金融服务。另一方面，科技提高了运营效率，并为风险控制提供了有效手段，显著降低了金融服务的成本，也让小微金融具备了可持续发展的商业模式。

让贷款像自来水一样

见过俞胜法的人通常会被他温和、睿智的风度所感染。在踏入金融业之前，他曾经是浙江金融界的“黄埔军校”——浙江金融职业学院的教师，学院前身是中国人民银行所属的浙江银行学校，培育了浙江乃至中国金融领域的诸多佼佼者。

在行业内口碑极佳的俞胜法，为网商银行初期招揽人才起到了非常重要的作用，许多金融人才不仅愿意到网商银行来，还快速融入了网商银行的独特氛围，适应互联网银行的新型文化。有人甚至开玩笑说，俞胜法就是汇聚金融人才的“桥头堡”。

如今担任蚂蚁金服集团副总裁、eWTP金融服务工作组组长的他回想起刚到蚂蚁金服工作的情形，却不免哑然失笑。他说，2014年来到蚂蚁金服，他是平生第一次在办公室穿起了牛仔裤。当时，身边同事的平均年龄是29岁，比他小23岁，与马云同龄的他突然成了不折不扣的“大叔”。而且除了他之外，网商银行其他员工都没有自己的独立办公室，全部坐在敞开式的工位上办公。

虽然初来乍到，对互联网公司的自由氛围还不太习惯，但金融业的运作逻辑俞胜法还是了如指掌的。他对网商银行的定位非常清晰，在开业之前就曾表示，网商银行将立足于服务小微企业，不做100万元以上的贷款，而是以互联网的方式，服务“长尾”客户。

小微企业的贡献巨大，然而接近九成的小微企业因为缺少抵押物或担保而无法获得贷款。

以普惠金融为使命的网商银行，自成立之初就锚定了小微企业和个体经营者、农村经营者与农户等客群，尝试利用互联网的技术、数据和渠道创新，探索一种新的运营方式来满足他们的真实需求。

作为网商银行行长，俞胜法比以前忙多了，他不敢超过十分钟不看手机。他说，过去的工作只需要坐在办公室里，来到网商银行之后，他开始了频繁出差。他去过各地的“淘宝村”，不断地走访小微企业，因为那里有网商银行真正的客户，这也让他对他们的需求更加清晰。他说，小微企业用贷款有两个特点，一是看重时效，希望能“即贷即到即用”。以往，银行的贷款审批流程都比较长，曾有小微企业主打趣说：“贷款买凉席，等钱到了都能买棉被了。”二是小微企业贷款还看重灵活性，最好是“随借随用随还”，小本买卖锱铢必较，贷款利息能省则省。

在网商银行公关部前负责人祝剑禾的印象中：“俞行长专业性非常强，他可以说是当时整个阿里巴巴为数不多的懂金融的行家之一。”但俞胜法却不希望因为这种专业性与用户产生隔膜，为了让更多小微企业了解到网商银行的贷款，他特意嘱咐祝剑禾策划一些新潮的传播活动，拉近与用户之间的距离。2016年10月17日，俞胜法出现在千牛直播，向聚集于此的数百万淘宝、天猫、1688、菜鸟等平台的小微商家作推广。90分钟的直播吸引了49.2万人次观看，其中1.34万余名中小商家在直播过程中支用贷款1.97亿元。

“世界上好像还没有哪个银行的行长，通过直播方式同时和几万客户一起探讨问题，发放贷款，我可能是第一个。”直播首秀收获的热烈响应，让俞胜法也有些喜出望外。他们想要穷尽所有的可能，让遍布每个角落的小微企业了解他们、感知他们。

随着对整体情况更加熟悉和了解，他越来越觉得让贷款服务像自来水一样方便并非不可能，小微企业心心念念的智能化金融服务应该能在网商银行实现。除了有赖于移动互联网时代“永远在线”的特性，通过手机，网商银行就能为用户提供“随时、随地、随心”的金融服务。更重要的是，网商银行根据积累的大数据和建立的风险模型，不仅可以了解客户的资金需求，偿还能力，甚至能够预授信。

如今，网商银行的“310模式”已被普遍应用：3分钟在手机上填写信息并提交贷款申请，1秒钟之内贷款发放到账户，整个过程中零人工干预。

与此形成鲜明对比的是传统金融方式线下贷款业务流程：先通过营销人员去物色贷款用户，然后由信贷员上门做入户调查，回来之后准备材料，再开会讨论，由客户经理和风险经理通过翔实的调研证明可行性，期间需要多人审批，最后由分管领导签字同意发放……有数据表明，过去金融机构发放一笔小微贷款的平均人力成本为2000元。

网商银行的“310模式”实现了零人工干预，授信与否都由智能机器和大数据来决定，判断用户的标准毫无功利之心——企业规模大小不是问题，有无信用数据才是关键。流程的改造也在单笔贷款的成本上形成了“降维优势”，网商银行每笔贷款的平均运营成本仅为2块3，其中2块钱为电费和存储硬件费用，这与过去金融机构小微贷款平均2000元的成本有着天壤之别。

这是科技的迷人之处，它催生出了普惠金融的另一种可能：更高效的金融服务，更低的成本。它在不断重塑着银行与小微企业的交互模式。如今回头来看，网商银行初期探索的成果，除了对科技的信仰外，专注服务小微企业的使命，自主研发的核心系统，以及日渐成熟的“310模式”都为网商银行日后的长足发展打下了坚实的根基。这些成就自当归功于创始团队连续数百个日日夜夜的倾力付出。在俞胜法的眼里，这个年轻的团队有着非凡的气质，既有互联网人敢为天下先的闯劲，也不乏金融从业者严谨踏实的理性。正是他们让金融服务真正触达到了那些几乎被遗忘的小微人群，获得信任和帮扶传递，让网商银行在外界眼中成了一家“有温度的银行”。“我们与客户的关系，在信贷关系、合同关系之上，还要增加朋友关系，如此才能真正了解他们的需求，帮助他们分担困难。”俞胜法感慨地说。

风控逻辑

网商银行把客户当作朋友，有了这样的心态，朋友自然越聚越多。到2019年5月，网商银行已经为1600万小微客户提供了逾2万亿元的经营性贷款。

短短三年多时间，服务如此庞大的小微客群，网商银行已然交出了一份亮丽的答卷。更不可思议的是，它的不良贷款率始终控制在1%左右，这一数值甚至远远低于对贷款资质要求极为苛刻的大型商业银行。尤其，网商银行已连续两年为小微企业下调贷款利息，2018年，在上一年贷款利率下降1个百分点的基础上，再次下调了1.2个百分点。息差收窄，让利于人，还做到了利润和净资产收益率的双双增长。

一切的一切，均发生在缺少抵押、担保，银行业轻易不敢触碰的小额贷款“雷区”。正所谓没有金刚钻别揽瓷器活，网商银行独具特色的“大数据风控系统”则是这份成绩单背后的最重要因素。据时任网商银行CRO的余泉介绍，网商银行在小微金融的数据化风控上有着10万多项风险指标，3000多种风险策略和100多个模型。线下码商的贷款业务亦可圈可点，模型已经超过20个，风险策略超过500种。

其中，“滴灌模型”和“水文模型”为业内熟知。

滴灌技术首推以色列，以色列属于热带沙漠气候，降水极少，当初农业极不发达。滴灌等先进农业技术推广以后，这个面积狭小的沙漠国家供应了欧洲40%的进口果蔬，获得了“欧洲果篮子”的美誉。举个例子，以色列原本不产橘子，后来发明了滴灌技术，只在橘子树最需要水的时候，用滴灌保持水分，就这样橘子树成活了并被大规模种植。

《创业的国度》这本详细描写以色列的图书曾是网商银行创业团队的案头书，风控上的“滴灌模型”或许也由此而来。事实上，网商银行的数据维度很多，在10万多项风险指标中，很可能只有两到三个指标真正作用于某个客户的风险管理。经过不断测试，反复分析风险指标与客户信用的相关性，网商银行找到了最关键的几个风险点作为信用评估依据，这像是给橘子树滴灌一样，精准实现了小微企业的信贷风险管控。

“滴灌模型”主要用于刚刚起步或者经营规模小、固定资产少的小微企业，它们很难达到一般商业银行的放贷标准。而网商银行通过“滴灌模型”，实时收集小微企业的经营、财务和资产信息，监测小微企业的信用风险水平，并通过企业经营的历史数据判断它未来的发展趋势和风险发生的概率，倘若结论是确有发展空间且风险可控，就可以对其发放贷款。

“水文模型”则是参考了城市水文管理系统。假如我们把小微企业的经营状况比作一条河流，虽然我们无法从河道水位的某个数值评估未来水位的高低走势，难以据此决定是否应当采取防汛或抗旱措施。不过，如果把这个数值对比历史数据及周边河道数据，置于这两个参照系中，就可以做出较为准确的判断。

所以“水文模型”通常能够很好地预测小微企业的后续经营状况，从而提升授信的及时性和有效性。风控总监林嘉南希望风控模型能更加人性化，真正为客户服务。他说，以前金融机构习惯通过财务分析和人工审核的方式放贷，如果一家企业当下的经营状况堪忧，即处于“低水位”，贷款基本就没希望了。但网商银行可以结合其历史经营情况和行业景气程度进行大数据分析，如果发现未来存在“水位回升”的势头，那么这家企业依然有较大可能获得贷款。

“水文模型”的应用，等于消除了对小微企业的某种“误会”，充分顾及了小微企业阶段性、季节性、行业性的经营变动，相比传统贷款审查只关注历史数据的审核标准，它更具有前瞻性，将对小微企业的关注衍生到了对它所处行业的深刻理解，和对它发展前景的审慎预估上。比如根据历史经营数据，得出某个时间点是销售旺季，对于相关企业的授信额度就会相应增加。再比如A企业“双11”的销售额高达100万元，看着业绩不错，但当把A企业放到“水文模型”中，参考其历史经营数据及同类企业“双11”数据，也许会发现这个100万元营业额是不升反降的，这样就避免了给出过高的授信额度。

“滴灌模型”在助力创业期的小微企业成长，“水文模型”则为企业提供了最恰到好处的信贷服务，在网商银行，像这样的模型还有上百个。而正是在它们的支撑下，信贷风险得到控制，同时也极大地扩展了目标客群的数量，成就了服务上千万小微商家的最初梦想。

余泉有过一段精辟的总结：“大数据信用风险管理，就是利用在线的数据和云存储，智能模型和策略，在经营者需要的时候，自动地给他们合适的信贷产品、适配的额度和利率。经营者不用去操心钱的事情，专心经营就好。”

网商银行凭借大数据风控能力，为阿里生态内数百万的“淘系”商家提供了信贷服务。天猫、淘宝等平台拥有丰富的交易数据和交易场景，服务这些“强数据、强场景”的客户并未难倒网商银行，针对网商群体的自动化、数据化、批量化的授信模式迅速形成。