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编者按：7月20日，支付宝母公司蚂蚁集团宣布，启动在上交所科创板和港交所主板寻求同步发行上市的计划，据悉，蚂蚁集团寻求IPO估值至少亿美元，其中，计划在香港寻求亿美元的IPO，亿美元的融资及亿美元估值的商业逻辑是怎么样的呢？
蚂蚁集团的商业逻辑
——从大航海时代到金融科技
胡锋高明华
厦门国家会计学院
年，意大利人哥伦布在西班牙国王的资助下发现了新大陆，开启了大航海时代，西班牙经过短暂的繁荣后，世界的贸易中心和金融中心转移到了荷兰的阿姆斯特丹。阿姆斯特丹为什么会成为世界的贸易中心呢？荷兰有一个称呼，叫做“海上马车夫”。“海上马车夫”说的是荷兰的造船业和物流业非常的发达，当时荷兰造出了一种船，叫大肚船，大肚船可以装很多很多的货物。于是，全世界的货物就通过荷兰的大肚船，通过阿姆斯特丹进入欧洲。大航海带来了远洋贸易的需求，有了这样一个商业和贸易的需求，它就需要金融去支持。第一个金融的需求是什么呢？是支付和结算。在这样的背景下，阿姆斯特丹银行在年就成立了，成立之后，这家银行只做一件事情，就是支付和结算。它接受各个国家的金银、货币和贵金属，同时它发放银行票据、转账、开汇票。这是全世界第一个多边支付和结算的中心。由于金融和商业的结合，它让阿姆斯特丹成为当时全世界最大的金融中心。阿姆斯特丹银行成立70多年后，由于做支付和结算，它会有很多钱，它自然而然开始为客户提供贷款和信托等现代商业银行的业务。这就是是商业——支付——信贷的逻辑，最后的结果是17世纪阿姆斯特丹成为世界的贸易和金融中心。
大航海时代的大肚船
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斗转星移，时代在发展，但金融的逻辑从来没有发生过变化。在阿姆斯特丹银行诞生后的大约年，有一家中国公司也在做同样的事情。阿姆斯特丹银行是服务海上的贸易，这家中国的公司服务于天上的贸易，它的名字就叫支付宝。淘宝网成立于年，当年完成的交易额不到0亿元。当时大家对于网上交易心存疑虑，因为买家担心付了钱拿不到货，而卖家担心发了货，拿不到钱，买卖双方有信任的问题。有了商业的需要，金融就要来满足它，支付宝应运而生。支付宝的诞生解决了买卖双方的信任问题，很好的将支付和贸易结合起来。在支付宝的支持下，淘宝天猫两个平台的成交额从年的0亿提高到年的5.73万亿。而淘宝天猫的快速发展也为支付宝的发展提供了土壤，我们知道淘宝天猫上的买方在付钱后并不能马上收到货，卖方发货后也无法立即收到钱，沉淀下来的资金为支付宝提供了资金支持，再加上海量的交易数据支持，支付宝就像阿姆斯特丹银行一样，慢慢延伸出各种信贷、理财等服务，比如说借呗、花呗、阿里小贷，比如说余额宝。
支付宝是蚂蚁金融的前身。年6月，蚂蚁集团完成总额达亿美元的融资，创下了全球有史以来最大的私募股权融资的纪录。融资完成后，蚂蚁集团的估值达到了亿美元，成为全球最大的独角兽企业，这一个估值使得蚂蚁金服在中国所有的金融服务企业中位列前五。
用户最基本的金融需求包括融资、投资、风险管理及支付。那么对于金融服务企业而言，那一类需求最为重要呢？蚂蚁金融起源于支付宝，支付在蚂蚁集团的业务逻辑中处于核心地位。这个逻辑不只是中国的阿里巴巴，如果放眼全世界就会发现，很多非银行机构都在进*网络的支付。谷歌在年推出了谷歌钱包；亚马逊提供了基于kindle的支付和转账服务；年9月，苹果推出了基于iPhone和AppleWatch的苹果支付；年2月苹果支付进*中国，当时它的口号：苹果要象用iPod整合音乐行业资源一样整合支付行业。互联网公司、非金融机构进*金融是国际上的大势。
支付为何成为兵家必争之地呢？在大数据的时代，支付其实是有两个功能，第一是支付本身，它解决了商业的需要；第二，它又为解决金融的两个基础问题提供了机会，即金融中介提供的渠道连接和风险定价的问题。支付企业通过支付获取渠道信息，同时完成信息的搜集，即获得了用户信息流和资金流的数据，可以用于缓解信息不对称及风险定价。有了数据和信息，就知道用户的消费能力、消费偏好，就能够提供精准的营销和金融及商业的服务，比如能实现支付加投资功能的余额宝，比如提供融资功能的借呗和消费信贷的花呗。所以，支付带来的不止是贸易的便利，而且是史无前例地积累数据与信用的速度。
大数据金融
当前金融行业面对的最大挑战是消费者的消费行为和消费需求的转变，金融消费者逐渐年轻化，80、90后慢慢成为客户主力，金融企业迫切需要为产品寻找目标客户和为客户定制产品。
1、金融消费行为的改变，金融企业无法接触到客户
80后、90后总计共有3.4亿人口，并日益成为金融企业主要客户。移动互联网和智能手机占用了年轻人的主要时间。移动APP也成为所有金融企业的客户入口、服务入口、消费入口、数据入口。金融企业越来越难面对面接触到年轻人，越来越难以了解年轻人对金融产品的需求。
2、消费者需求出现分化，金融企业需要寻找目标客户
客户群体正在出现分化，市场上很少有一种产品和一种金融服务可以满足所有用户的需求。金融产品也需要进行细化，为不同客户提供不同产品。
基于大数据的客户画像技术的出现为金融企业解决上述矛盾提供了机会。大数据是抽象的，通过算法，对应到空间中客观存在的点，却是无比真实和具体的。譬如，上班时间在写字楼是白领，每天夜里的是保安，每天在学校的不是学生就是老师。金融科技企业借助于客户画像技术，可以了解客户，找到目标客户，触达客户。
阿里巴巴有一个口号叫「让天下没有难做的生意」，而实现这个目标，需要让企业得到金融的支持。但是传统的金融机构，不愿意也没有能力做这种小量的金融服务，但依托商业场景的蚂蚁集团有技术，能够连接、能够触达这些企业；有数据，可以甄别它们的风险，解决金融交易中的信息不对称与风险定价的问题；有信息，了解客户个性化的需要，来定制他们所需要的金融产品。
智能金融
成立于年浙江的泰隆商业银行，是定位于小微企业的贷款银行。它的风控很出色，坏账率很低。那么泰隆的经验是什么呢？它就是实地收集关于这些企业的一手信息。比如要决定是不是给一个小型工厂贷款，它会派专门的信贷员去蹲点，在相当长的一段时间，观察和记录工厂的交易金额、存货、甚至每个月每天的用电量，然后根据这些信息，作出是不是贷款、贷多少额度、贷款利率是多少的决策。在放贷之后，信贷员还会跟踪这个工厂业务的活跃程度，及时地进行跟踪反馈。这就是“数据缓解信息不对称、信息用于风险定价”。浙江泰隆商业银行使用数据进行分析、决策。
那么蚂蚁集团是怎么做小微企业金融服务的呢？淘宝做的是电子商务，所以这么多年下来，淘宝店家在平台上留下了所有的交易记录，就象泰隆银行花力气收集的那些流水、活跃度的数据，对淘宝平台来说都是现成的数据，而且数据量要丰富得多。所以，它就开始按照自己对这些店铺的理解，给它们贷款。经过一段时间之后，这些贷款的行为又成为了新的数据，因为淘宝可以从中分析出店铺特征和违约率之间的关系。
这种模式和泰隆商业银行的信贷模式，看上去都是使用了精确的数据。但是，实质上很不一样。在这里，数据才是主体，一旦模型和算法确立下来，就像有了生命——数据就是粮食，不断地喂养着这个模型算法的生物体，然后让它越来越具有自主决策的能力，让数据说话。人在这个模式里面的作用，主要是调试模型，优化算法。人既不参与数据的收集、整理，也不参与决策。一旦模型算法确立以后，覆盖和服务新用户的成本就变得极低，新用户的数据又沉淀下来，就变成这个数据驱动决策闭环中的一环。在决策的过程中，人是不进行干预的。
蚂蚁集团的信贷的流程是：将前端（淘宝、天猫、阿里巴巴等）供应商及其客户的商品流、资金流转化为中端（支付宝与阿里云）的信息流，再通过后端（阿里金融）将信息流转化为资金流，并进入前端的供应商，从而实现了商品流、信息流和资金流的融合与循环，并完成贷款业务，整个业务过程与商业银行等金融中介并无实质关联，实现了所谓金融脱媒。
我们经常使用的蚂蚁花呗、蚂蚁借呗，背后的逻辑都是一致的，是数据驱动的智能金融服务。
加上创业个人，中国加起来总共有万家小微企业。过去的六年中，蚂蚁微贷大概为多万家的小企业提供了1万多亿的贷款，而且户均金额是低于3万块钱的小额贷款。
长尾效应与普惠金融
年，联合国提出普惠金融（InclusiveFinancialSystem）的理念，希望推动建立为社会各阶层所有成员提供公平、便捷、安全、低成本服务的金融体系。普惠金融的实质就是将需要金融服务的所有人纳入金融服务范围，让所有人得到适当的与其需求相匹配的金融服务。
中国金融体系经过多年的改革，在诸多方面取得了巨大成就，但一些深层次的结构性问题仍然相当严重，其中金融服务的广度和深度存在明显的不足。有调查数据显示，中国大多数有信贷需求的家庭只能通过民间借贷来满足，75%的农村家庭借贷更是依赖于非正规的民间渠道，大多数小微企业难以从正规金融渠道获得贷款。中国金融体系资金配置更多地倾向于大中型企业特别是国有企业，财富管理的重点则主要在高收人群体，对数量众多且十分活跃的小微企业和中低收入阶层的金融服务被严重忽视。从这个意义上说，中国现行的金融体系本质是一种大企业金融和富人金融。金融服务的严重不平衡性，推动了社会贫富差距的扩大，背离了普惠金融的基本理念。
传统金融无法解决小微企业融资难融资贵的问题，深层次的原因是由于商业规则和运行平台的约束，传统金融难以实现普惠性理念。传统金融对大型的央企国企提供个性化的服务；传统金融通为中端的企业提供标准化的产品和服务，而小微企业和个人是不覆盖的。因为从小微企业本身来看，他们信用历史短，可抵押物少，违约风险大；从银行的角度看，小微企业贷款呈现“短、小、频、急”四个特点，对银行而言，对于人力资源的占用较大，成本较高。
19世纪末20世纪初,意大利经济学家帕累托发现80%的社会财富被20%的人所拥有,这就是“帕累托法则”,也称“二八定律”。除财富分配外,“二八定律”还适用于多种现象,成为生活中各种不平衡现象的简称。长期以来,企业界奉“二八定律”为铁律,但随着互联网经济逐渐兴起,这项铁律已被打破,取而代之的是“长尾效应”。“长尾”实际上是统计学中幂律(PowerLaws)和帕累托(Pareto)分布特征的一个口语化表达。年，《连线》杂志主编克里斯·安德森在《长尾》一文中最早提出长尾的概念,用来描述诸如亚马逊和奈飞之类网站的商业和经济模式。
在金融科技行业，体现了较为明显的“长尾效应”。由于大数据及信息技术的运用，智能金融十分有效地弥补了传统金融的内在缺陷。金融科技企业利用人工智能对人力的替代，突破人力资源的限制，它以大数据和算法为基础，开创了一个自由、灵活、便捷、高效、安全、低成本的时代。在这个时代，由于技术的推动，使得金融服务企业可以触达到千千万万的企业、并为他们提供个性化的服务有了可能。这些千千万万的长尾企业及个人由于数量众多，他们加起来是比大型的企业还更大的市场，普惠的理念将成为现实。（完）
编辑：郑慧敏肖顺
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