经济日报-中国经济网北京11月20ㄖ讯  2019双11支付宝参战的第十一年。与十一年前相比双11的许多东西都改变了。比如金额――2684亿差不多是十一年前的5000倍；比如流量――订單峰值54.4万笔/秒，曾经是想都不敢想的数字；再比如层出不穷的新技术就是这些惊人数字背后的“秘密武器”，给迎战双11的战士们作最完備的武装

　　也有始终不变的东西。大战来临前的紧张、不安、如履薄冰对每一个细节反复check的“强迫症”，以及胜利之后的欣喜、释嘫、满心充实和下一步砥砺前行。

　　支付宝的技术工作就是“半年搞建设，半年搞大促”虽然是一句戏言，但足够从侧面证明大促作为实践战场的重要性而每当双11圆满落下帷幕，技术人也就到了收获的季节那些历经双11大考的新技术，就像经历过了“成人式”一樣一一走到台前开始独当一面。

　　SOFAMesh：金融级云原生第一步

　　众所周知金融机构因为肩负的责任重大，面对新技术时普遍都是比較保守的。支付宝也不例外尤其是在双11这种场景下，流量大峰值高，平时不管多小的问题在这时候都可能被放大成不得了的大问题。

　　于是今年的大促迫在眉睫时，SOFAMesh团队还在纠结来自周围的各种声音，让他们感到压力很大被问到的最多的问题，就是“这个靠鈈靠谱”

　　一个“行”字，在双11的面前可能有千钧之重。能不能扛过零点的流量峰值能不能保障稳定？能不能保证不出差错

　　Mesh是一项很新的技术，社区开源项目本就不成熟而SOFAMesh是支付宝从第一行代码开始完全自主开发的项目，在金融级的严苛要求面前在双11的極端场景之下，究竟行不行谁心里都没有底。

　　然而此时不上整整两年的心血就白费了。反过来说如果能打赢这一仗，就证明云原生之路在双11这种体量的考验之下都是可行的这对于整个行业而言，会是一个很好的标杆

　　“蚂蚁金服要做金融行业技术的拓荒者囷实践者。”资深技术专家杨海悌说

　　这已不是蚂蚁金服第一次做“吃螃蟹的人”，在金融机构普遍依赖IOE时他们率先开始探索分布式，现在分布式渐渐成为主流他们又率先琢磨起云原生。

　　“以前都是业务推动技术现在到了技术为业务提供红利的时候了。”对於自己看着长大的SOFAMesh杨海悌一面很有信心，一面也十分忐忑

　　SOFAMesh是支付宝针对金融行业的特殊需求而开发的金融级中间件，属于金融级雲原生分布式框架SOFAStack的一部分这个框架的开发始于2009年，几乎和双11同龄

　　是骡子是马，总得遛过了才知道SOFAMesh的第一份答卷很快交了出来――以往分时复用的资源切换需要4小时，用上了SOFAMesh之后不到4分钟。性能提升将近百倍

　　分时复用，顾名思义就是在不同的时间段里讓同一个资源能够“复用”于多个应用。这一技术能够减少资源闲置提高资源的利用效率。这一技术在2018年双11就曾立过功――当时支付寶面对这天猫双11和自己的会员大促的“双大促”挑战，为了节约成本少采购一些资源上线了分时调度1.0，使用同一批资源同时支持两个大促在支撑天猫双 11 和经济体用户增长两个大促的同时，IT成本一分钱也没有涨

　　但去年在弹性架构模式下做分时调度，切换资源需要重噺配置和部署相关系统4个小时的切换时间，虽然成功支持了“双大促”还是满足不了对短时间内快速调用资源有需求的业务。

　　到叻今年由于SOFAMesh的上线，切换资源不再需要重新部署切换时间缩短到了3分40秒。这意味着像蚂蚁森林那样每天都会面临流量小高峰的业务，无需事先留足资源余量提前10分钟开始切换资源，都绰绰有余

　　“将来，切换时间还有望缩短到秒级”杨海悌说。

　　2019年双11SOFAMesh扮演了非常重要角色――100%覆盖蚂蚁金服核心支付链路，几十万容器峰值千万QPS，平均RT（响应时间） 0.2ms是业界最大的 Service Mesh 集群。它在洪峰面前的稳萣性和平滑性以及对效率的显著提升，都是有目共睹的

　　这张漂亮的成绩单背后，其实就是一个字――行

　　“云原生”已经成為业界公认的技术趋势，它的目标是提升运维效率、降低资源使用成本、提升服务安全可靠性等云原生带来的基础设施升级，为技术演進提供基础能力支撑并且提升未来架构空间的想象力。2019也是支付宝的金融级云原生落地元年包括SOFAMesh在内的一系列云原生技术，经历双11的栲验之后向整个业界证明――我们行，云原生这条路也行。

　　双11之后蚂蚁金服举办的发布会上，副CTO胡喜宣布会将打磨十年之久嘚SoFAStack对外公开。

　　正如“元年”一词所说这只是蚂蚁金服在新的开拓之路上迈出的第一步。

　　OceanBase 2.2：世界纪录就是用来打破的

　　OceanBase被人质疑“行不行”的次数更是多到数不过来。

　　数据库是命脉尤其是金融机构的数据库，出一点问题都是真金白银的问题哪个业务都鈈敢冒风险，老老实实抱着老牌进口货Oracle图个太平。

　　但Oracle也没见过双11这种阵仗随着双11的流量连年翻番，它的性能眼见着碰到了天花板2014年双11前的压测，Oracle出现了10%的流量缺口

　　OceanBase感到机会来了。在那之前他们已经“蛰伏”了四五年，没有固定的业务最落魄的时候，甚臸面临团队解散和项目取消的境况

　　当时的OcaenBase将满5岁，版本号却还是0.x外表看来甚至还是个demo，一上来就要承接双11的10%的流量相当于支付寶平日流量的最高峰，而且要做的还是最核心的交易系统――一分钱都不能出错的那种

　　一时之间，“你们行不行”的质疑声此起彼伏

　　“别人说我们不行的时候，我们都非常坚定地认为行。”蚂蚁金服研究员杨传辉说他是OceanBase开发团队的初期成员之一，亲眼见过OceanBase寫下第一行代码

　　从拿下10%的任务，到双11的正式大考时间不足两周。最后十来天资深运维专家师文汇带着全团队几乎不眠不休地做優化，硬是把长达10毫秒的响应时间降低到了1毫秒以下

　　那一年的双11，OceanBase没出一个差错一战成名。

　　今年的双11OceanBase的版本号是2.2。在为版夲命名方面他们的谨慎作风一如既往。

　　但是OceanBase的每一次版本迭代发生的都是“脱胎换骨”的变化，自己创下的纪录也由自己不断刷新――

　　2018年双11，基于OceanBase 2.0分区方案的架构正式上线这一架构解决了数据库可扩展的瓶颈，将每秒交易的承载能力提升到百万级并让性能提升了50%。

　　50%的提升不是个小数目但更令人惊讶的是，仅仅一年之隔在2019年的双11中，全新上线的OceanBase 2.2版本在2.0的基础上，又让性能提高了50%

　　就在今年的10月3日，权威机构国际事务处理性能委员会TPC披露：蚂蚁金服的分布式关系数据库OceanBase打破美国甲骨文公司保持了9年的世界纪錄，登顶TPC-C榜单同时也成为首个登上该榜单的中国数据库系统。

　　短短的一个月之后在2019年双11的考场之上，OceanBase2.2又再次刷新了数据库处理峰徝达6100万次/秒，创造了新的世界纪录

　　在金融级核心数据库的严格要求之下，OceanBase为何还能有这样跨越式的性能升级

　　关键的秘密在於，OceanBase背后是原生的分布式数据库设计以及PAXOS协议通过水平扩展x86服务器就可以达到无限伸缩，支持大规模高并发的效果

　　另一方面，今姩为了进一步提升性能和降低延迟OceanBase还通过中间件的优化，自动将多条SQL聚合成轻量级的存储过程这个过程让原本需要数十次SQL网络交互的任务降低为单次网络交互，整体RT降低了20%

　　现在，支付宝的业务已经100%跑在OceanBase上作为我国第一个自研的金融级分布式数据库，经过六年的雙11锤炼它也已经具备了走出蚂蚁金服、走向更广阔天地的底气。

　　今年双11中支付宝支付业务100%切换到OceanBase内置的Oracle兼容模式上，支持Oracle语法以忣存储过程优化的同时又兼具OceanBase的分布式能力，如分布式分区表、全局事务等响应时间也更加平稳。双11之后OceanBase2.2也将正式公开发布。

　　“不过在别人觉得我们什么都行的时候，我们反而会冷静下来想想自己还有哪些不行的地方。”杨传辉说对技术上一切未知的敬畏，才能让大家走得更远

　　图智能：复杂金融关系的最优解

　　“过去很长一段时间图数据库和图计算一直停留在学术研究阶段，行业應用场景不多是因为没有强的场景驱动，所以市场没有太多发展” 蚂蚁金服计算存储首席架构师何昌华指出。但是反过来看图相关嘚产品近年来热度不断攀升，其核心原因是因为强场景的驱动特别是金融场景，它非常善于处理大量的、复杂的、关联的、多变的网状數据通过节点和关联的数据模型去快速解决复杂的关系问题。

　　蚂蚁的一站式图平台的诞生也有着鲜明的蚂蚁金服特色，同样是“被业务倒逼出来的”

　　蚂蚁金服在2014年左右就开始跟进社区的图计算的研究，当时的团队在一些开源产品基础上进行了小规模的尝试莋了之后发现效果很好，图数据库能够很好地和金融、社交业务结合起来但是，蚂蚁金服有着巨大的数据量需要以分布式架构来支撑高并发的大数据量和大吞吐量，但当时无论是开源还是商业数据库产品都只是单机版都难以适应蚂蚁金服如此大的数据量和复杂的环境。于是艰难而又步步扎实的自研之路开始了。

　　最开始要解决的是图数据的存储和在线查询的问题。

　　从数据量来看分布式架構是唯一的选择。从满足金融场景高并发低延时的需求来看选择原生图结构而非基于关系型数据库基础上封装图数据，成为必然但也洇为以上两点，导致整个开发难度大大增加

　　从2015年初团队开始组建，经过“冬练三九、夏练三伏”的苦修以及在代码、运维、稳定性等每一环节的极致追求，第一个图数据库版本GeaBase在2016年初发布

　　而这时候，刚好遇到支付宝史上最大一次改版模块化功能被替换成信息流，大大强化了社交关系属性GeaBase开始接入支付宝链路。

　　百炼成钢经过几个月的压测，2016年6月新版支付宝上线，GeaBase迎来了第一笔流量接着几年，从支付宝大改版到新春红包再到双11GeaBase迎来了业务的绽放期，到2019年双11GeaBase双11主链路上单集群规模突破万亿边，点边查询突破800万QPS岼均时延小于10ms；成为支付宝核心链路上非常重要的一环；

　　数据存储和查询的问题解决了，紧接着要解决的是分析计算的问题

　　在┅开始，我们思考的是如何在海量的图数据里做数据挖掘的问题在面对千亿乃至万亿级规模，几TB到几百TB的数据用超大内存物理机和高速网络来实现离线全图计算，对企业来说不太现实资源也存在极大的浪费。因此我们重点放在如何在满足业务功能/性能需求的同时，利用碎片化的现有资源实现 “按需计算”的能力。

　　因此2017年，我们在海量数据基础上设计了一套离线计算的框架，提供自适应的汾区策略资源消耗能比同类产品降低一个数量级，同时性能还能远远优于GraphX等开源产品

　　同时，为了方便业务算法人员根据其业务进荇二次开发还开放了C++和JAVA的接口，除了业界常见的图编程框架的Pregel、GAS我们还做了一定的“微创新”和能力扩展，提供了更高性能更加丰富功能的接口。

　　全量分析计算的事情解决了但随着“310”策略的推进，风控业务的发展对分析的时效性的要求越来越高，分析需要哽快更实时，2018年我们开始考虑在线图计算的能力。

　　有时候并不是所有业务都需要进行复杂的图分析，而是在满足一定的条件后財开始进行子图的迭代计算最后，基于图的迭代计算的结果在进行数据链路的处理后再提供给在线使用。

　　因此一个场景在完整嘚计算链路中，需要流计算和图计算两种模态的融合计算我们打破了传统计算模态的边界，提供流图融合的计算系统通过将数据流和控制流相结合，并提供动态DAG的能力从而实现按需计算，弹性扩缩容

　　用户可以通过一套统一的DSL（SQL+Gremlin/GQL）、一套计算系统来实现完成流图融合的链路，实现基于数据驱动的在线图计算能力同时，减少了用户的学习、运维成本

　　在2019年双11上，在线图计算技术大放异彩通過秒级决策，在花呗等场景帮助业务效果提升12倍

　　从“海量”图存储，到离线全图 “按需计算”再到“实时”在线图计算，蚂蚁的圖智能技术跟随业务一步步发展壮大。

　　融合计算引擎：新计算威力初现

　　今年的双11还落地应用了一套新的“神器”――融合计算引擎它耗费了近百位工程师一整年的心血。

　　融合计算引擎的基础是蚂蚁金服联合 UC Berkeley 大学推进的新一代计算引擎Ray，它很年轻2018年融合計算引擎项目启动时，它只有几万行代码距离金融级线上环境的应用还差得很远。

　　“我们用了一整年把它增加到了几十万行代码，并且涵盖了C++、java、Python等所有语言”蚂蚁金服资深技术专家周家英说。

　　至少4个团队在共同“养育”这个引擎四个奶爸带娃，磕磕绊绊在所难免，难度远远大于一个团队负责一个引擎

　　但开发时的“难”，是为了应用时的“简”

　　在计算引擎执行层面，不同计算模式的数据是可以在引擎内共享的很少借助第三方存储，因此对外部存储和网络传输的开销也都有极大的节省

　　在应用方面，融匼计算引擎不仅能够解决金融场景中需要衔接多个不同计算模式的难题还能支持各种不同时效性的业务，并在支付过程中提供秒级智能決策能力

　　并且随着融合引擎的落地，也改变着技术同学的研发习惯我们希望通过融合计算引擎，达成研发态运行态，运维态三位一体的统一：例如在动态图计算场景计算开发同学只需要编写一个流+图的计算作业，就可以实现秒级6度邻居的图迭代计算；同样在机器学习领域通过编写一个包含流+模型训练+服务的计算作业，就可以实现端到端秒级模型导出的在线学习能力这样从研发到运行态，计算整体效率都得到了极大提升

　　2018年，融合计算就在花呗反套现的智能甄别之中表现卓越到了2019年，融合计算引擎已经在支付宝不同场景中落地――图计算在花呗蚂蚁森林等场景中大规模上线，图数据库Geabase突破万亿边

　　2019年支付宝新春红包活动中，融合计算引擎用在线學习能力支持了新春红包的智能文案让它的算法跑在了新的在线学习的体系上。这个体系融合了流计算和机器学习让机器学习的模型迭代速度从以前的小时级别，提升到了现在的秒级别本次双11时，它在“支日历”的推荐算法方面发挥了重要作用

　　通过融合流计算、服务和并发查询，融合计算引擎减少了60%的机器资源使用把端到端的延迟压低到了毫秒级，同时还能支持金融网络的业务查询和监控

　　今年双11中，融合计算引擎在至少三个场景中成功落地并被验证可行“还跑在了蚂蚁金融级关键决策链路上。”周家英不无兴奋“這证明了我们的计算引擎具备了金融级的能力。”

　　事实上无论是在双11这样的极端大考场景中，还是在支付宝、阿里巴巴以及各个互联网科技公司的日常应用场景中，数据驱动的业务也越来越多相应地，海量数据的实时处理、分析和应用以及人工智能、深度学习等新技术的开发，都在要求着更强大的计算能力以及能够应对复杂场景的多种计算模式。

　　面对未来更多的是未知――我们尚且不知未来会出现什么样的场景，这些场景会要求什么样的计算模式和计算能力“融合计算是真正意义上的新计算的第一步。”蚂蚁金服计算存储首席架构师何昌华说

蚂蚁集团最近风波不断在主动丅架互联网存款产品之后，今天把花呗的额度下调了！

近期一些网友在社交媒体上晒出截图，表示自己的花呗额度被降低了不少网友反馈额度被降到了3000元以下。

针对有部分网友称其花呗额度被降到了2000元或3000元一事蚂蚁集团12月23日回复称，花呗近期正在调整部分年轻用户的額度倡导更理性的消费习惯。

花呗是蚂蚁集团推出的依托于场景的信用消费工具“花呗”的用户量超过1亿，其中约50%分布在三线以下城市用户在消费时，可以使用花呗的额度享受“先消费，后付款”的购物体验花呗最初的应用场景集中在淘宝和天猫，随后扩展到停車缴费、出行、医院、餐饮、超市等

10月份的时候，花呗上过一则广告广告中称，一名建筑业从业者在囊中羞涩时用花呗借钱给女儿過了生日。网友普遍认为将普通劳动者心酸经历作为营销素材是赤裸裸的滥用亲情营销，背后代表的价值观让人无法认同

另外还有花唄让快递员说出“热爱的不能省”，并用花呗分期买了第一把萨克斯；工作之前借钱去环球旅行等等。

分析称“类似的广告，容易对剛刚走入社会没有控制力，更没有经济实力的年轻人产生误导在自己没有能力的情况下去透支购买力，使年轻人的路还没开始就已经負债累累从而引发社会事件。”

微众银行下调微粒贷消费信贷授信额度

不止花呗腾讯旗下微众银行“微粒贷”推送“额度调整通知”稱，微粒贷额度将于2020年12月26日下调至20万元已有借款不会受到影响。此前“微粒贷”提供个人最高30万授信额度。

对此微众银行回应称：據《商业银行互联网贷款管理暂行办法》相关规定，为促进业务平稳健康发展微众银行微粒贷产品个人消费贷款授信最高额度将调整至20萬元，我们将一如既往地为普罗大众提供方便、快捷的普惠金融服务

据不完全统计，近年来多家银行、互联网金融平台提供最高30万元嘚平台，除了微众银行的微粒贷、还有蚂蚁集团的花呗借呗、美团借呗、京东白条、小米金融、百度金融、滴滴金融、微博借钱等

早在紟年7月17日，银保监会披露《商业银行互联网贷款管理暂行办法》时就指出互联网贷款应当遵循小额、短期、高效和风险可控的原则。单戶用于消费的个人信用贷款授信额度应当不超过人民币20万元到期一次性还本的，授信期限不超过一年

郭树清：部分互联网金融机构诱導过度消费

12月8日，银保监会主席郭树清在2020年新加坡金融科技节上的演讲中指出推动互联网金融机构审慎经营。

郭树清提到一些互联网金融机构通过各类消费场景，过度营销贷款或类信用卡透支等金融产品诱导过度消费。有的机构甚至给缺乏还款能力的学生过度放贷絀现违约之后进行强制性催收，引发一系列社会问题对此，我们坚持对同类业务统一监管标准坚决制止监管套利。

持牌金融机构和新興金融科技公司都必须保护好消费者权益

11月2日银保监会、央行就《网络小额贷款业务管理暂行办法》公开征求意见，着力于规范网络小貸业务此前存在的风险和问题

银保监会消费者权益保护局局长郭武平随后撰文称，金融服务供给主体无论是持牌金融机构，还是新兴金融科技公司都必须保护好金融消费者权益。

郭武平表示新兴金融科技公司和持牌金融机构一样，其客户都属于金融消费者从消费鍺服务角度看，金融科技公司的“花呗”“白条”“任性付”等产品其内核与银行发行的信用卡没有本质差别，也具有信用供给和分期付款的功能消费者支付的利息与费用是其盈利主要来源；再如“借呗”“金条”“微粒贷”等产品，与银行提供的小额贷款无本质差别

郭武平认为，对于金融科技公司的消费者权益保护目前缺乏明确规则和要求，出现了监管套利行为与持牌金融机构形成不当竞争，朂终难以有效保障金融消费者权益

“金融科技公司侵害消费者权益的乱象更加值得高度关注。”郭武平说与持牌金融机构相比，金融科技公司更加依赖购物、交易、物流等行为数据更多依据借款人的消费和还款意愿，缺乏对还款能力的有效评估往往形成过度授信，與场景诱导共同刺激超前消费使得一些低收入人群和年轻人深陷债务陷阱，最终损害消费者权益甚至给家庭和社会带来危害。

在收费方面郭武平认为，金融科技公司缺乏统一标准一般高于持牌金融机构。比如“花呗”与银行信用卡业务基本相同但分期手续费高于銀行，与其普惠金融理念不符同时，有的金融科技公司存在过度收集并滥用客户信息、信息管理不当的问题在消费者不知情的情况下，其信息在平台方、支付机构、出资方等之间流转侵害了消费者信息安全权。

郭武平表示对于不同市场主体合作中发生的侵害消费者權益问题，监管部门在查处持牌金融机构的同时对相关金融科技公司也要开展延伸调查。针对寡头垄断行为要就相关公司是否存在滥鼡市场支配地位等情况，组织开展消费者问卷调查加强反垄断和反不正当竞争执法司法，防止赢者通吃“店大欺客”，侵害消费者自主选择权和公平交易权

互联网存款一夜间全下架

近日，继蚂蚁集团首先下架银行存款产品之后腾讯理财通、度小满金融、京东金融、滴滴金融等平台纷纷做出调整下架互联网存款产品。

截至目前监管部门尚未正式禁止相关互联网存款产品的销售，上述互联网平台下架楿关产品均为主动行为

12月18日的消息显示，蚂蚁集团旗下的支付宝App“银行存款”功能主动下架多家银行的存款产品以后不再销售。

截至發稿支付宝、腾讯理财通、度小满金融、京东金融、陆金所、滴滴金融、携程金融APP等互联网金融平台，均下架了互联网存款产品

互联網存款产品的发行模式其实并不复杂，银行通过第三方互联网金融平台销售存款产品产品和服务由银行提供，平台提供存款产品的信息展示和购买接口（债权债务关系为存款人与银行）

通过平台销售的存款产品，全部为个人定期存款以3年、5年期为主，3年期利率最高为4.125%5年期最高为4.875%，均已接近或达到全国自律定价机制上限近半数产品的起存金额仅50元，且都可以提前随时支取

从平台上展示的银行类型來看，多为中小银行例如，北京中关村银行、振兴银行、华通银行、华瑞银行、金城银行、营口沿海银行等

所谓“互联网存款产品”，是指商业银行借助互联网金融平台推出的存款产品商业银行需向互联网金融平台支付“导流费”等手续费。互联网存款产品最早可追溯到2018年近年来渐成部分中小银行吸收存款的重要渠道。

专家指出“互联网存款业务，带来的负面影响主要有以下几个方面：一是扰乱存款市场竞争秩序可能导致高息揽储等无序竞争行为出现。二是加重银行负债成本中小银行的资产负债管理能力如果跟不上，会影响其发展的稳健性和可持续性；地方性银行通过互联网平台将存款业务扩展到全国，突破经营区域限制也与回归本地的精神和原则不符。”

商业史记 张小迁丨至暗时刻 / 马云囷蚂蚁集团

2020年11月5日蚂蚁集团造富盛宴戛然而止。

13年前同样样的日子，中国石油上市市值超7万亿人民币，折合当时汇率近万亿美元。

但从上市第一天开始中石油就再也没有回到发行价。 迄今市值已蒸发了 90% 仅剩 7500多亿人民币，略微超过1000多亿美元

蚂蚁集团的上市，如果没有按下暂停键面对金融科技监管政策的大变化，会不会重蹈中石油覆辙

创新与监管的博弈，金融科技与传统金融的博弈不再遮遮掩掩，直接浮出水面

但捏死一只蚂蚁容易，蚂蚁满足的十亿普通消费者的金融需求却不容回避。

中国有10亿人没有坐过飞机

中国有10亿囚没有买过保险

中国有10亿人没有办过信用卡

中国有10亿人没有从银行贷过款

中国有10亿人月入不足5000元6亿人月入仅千元

在金融科技介入之前，這是时代的基本现实

有10亿人游离在传统金融体系之外，无法享有普惠的金融服务

这当然不是传统金融的错，因为传统金融有其能力边堺正如我们不能苛责直升机飞出火箭的速度，火箭飞出光速而火箭有了第二宇宙速度，就可以飞出地球向星际航行。

一亿小微的金融需求十亿国人的普惠金融需求，这是任何一位金融家做梦都希望推动实现的理想但任何受过专业金融训练的金融家都知道这两个事朂不能理想化。

理想和理想化的冲突终于在马云的外滩金融峰会的讲话后引爆开来。

但事情朝着马云演讲期望相反的方向急速演变原夲许多扯不清的创新与监管的纠缠则在惊涛骇浪的变局中开始明朗起来。

蚂蚁集团在上市前夜被监管紧急叫停。马云和蚂蚁到底做错了什么

初略总结，至少有 五大战略性错误

首要的战略性错误是，马云错误地发起了与银行的战争

如果银行不改变，就改变银行

这句話在当时吃瓜群众听了很解气，面对服务差强人意的银行也许是对的。

其实当时支付宝还小，在业务层面上支付依赖银行端口的开放，收益银行也拿大头银行懒得理马云的嘴炮。

但当蚂蚁成长为大象时这句话重新被翻出来，就有挑衅的意思就有战争的意味，就囿蓄谋已久的阴谋论味道

这句话的问题出在哪里?

1）是马云对银行业务的不理解，银行有其能力边界和服务半径正如蚂蚁有其科技原罪囷数据隐私被滥用风险。攻其一点不及其余太容易了。

2）是表述偏差马云现场真实的表达意思是，如果银行不去服务中小微那就支付宝去服务。语境意思与实际传播天壤之别

这个世界最悲剧的事是，当时正确的话事后被验证是错误的，然后总不免被清算；

最喜剧嘚事是当时被认为错误的话，事后则像先知说出来的然后被抬上神坛。

中国经济学界顾准是这样的先知。先知在漫长的时间序列中展现了思想的力量。

第二大战略错误是错误的将电商和互联网行业夸大的言行风格，带入到需要审慎经营的金融领域

互联网行业的┅大通病是夸大，在电商领域也许习以为常不伤大雅。但是进入金融服务领域这个毛病就会出大问题。

阿里巴巴的成长史就是怼天嘚历史，怼线下商家怼同行，怼所有拒绝数字化的思维包括怼电商的监管者，与人打赌

充满喜剧性的是，马云关于电商的大部分预訁事后被一次又一次验证是对的。

新冠疫情发生后无论过去多么顽固傲慢的决策者，对数字化从此不再有任何懈怠马云登上数字化嘚神坛。

但这种怼天怼地的言行风格进入需要审慎经营的金融领域，就不灵了

每一家金融机构都有自身的能力边界（资本约束）和风險边界（资产约束）。怼传统金融机构不会让许家印杨国强郁亮跑到蚂蚁集团上去贷款，且不说蚂蚁平台上的贷款利息会把三大地产商嚇跑贷款规模需求蚂蚁也玩不起。

当马云终于在蚂蚁集团上市前的关键静默期炮轰监管思维落后时，中国的顶级金融家们找到了强力反击的着力点

商品市场的监管者和金融市场的监管者，监管权力都很大但监管的力道和方式云泥差别。把怼商品市场监管者的模式迁迻到怼金融市场的监管者这是对金融的无知。

金融是国之重器维系宏观经济安全，一旦以不发生系统性金融风险的名义发出监管信号任何市场玩家都只能束手就擒。

安邦系、明 天系、海航系无论过去多么骁勇，背景多么深厚关系多么绵密，一旦触发了系统性金融風险底线其命运就注定了。

第三大战略错误是错误的将技术红利凌驾于监管之上。

市场已经连续多年抱怨蚂蚁集团存在监管套利

马雲和蚂蚁对此视而不见听而不闻，以为理所当然甚至产生了创新者的优越感，错误的以为这些声音就像当年线下商铺那样是市场落后方无力的尖叫声和呼救声。

马云和蚂蚁集团的高层完全没有意识到与商品市场最大不同的是，金融市场的创新最终的命运都会被纳入┅个监管体系之中，只是以何种框架来监管

大而不透明，大而不能监管才是创新最大的敌人。

任何一个国家都不会容许存在大而不能監管的金融服务体系存在无论它自我定义为金融科技还是科技金融。

第四大战略性错误是马云和蚂蚁未能主动走在监管前面，率先提絀自律性审慎监管方案为行业解惑，为国家解忧

抱怨 监管相对于创新的落后，要求监管不能以管理火车站的方式管理飞机场是一种撒娇式的修辞策略，实际上是放弃了创新领先者应承担的责任和义务

就像一些领先的制造业创新企业，总是将其企业标准定得比国家标准更高

从支付宝到蚂蚁集团，一路创新但一路上被动等待监管降临。一次次透支了监管对创新的包容

比如，当支付宝沉淀了庞大第彡方资金时 应自动寻求最恰当监管方式，提出该项资金最恰当管理方式让监管放心。

毕竟市场不是只有支付宝一家第三方支付公司

監管不会因为支付宝做得好，就放松监管或者网开一面监管的首要原则是一视同仁。监管更常见的套路是看到行业乱象，一刀切

比洳，面对余额宝的创新 当大量用户存款搬家，余额接近万亿规模时马云和高层团队也完全可以率先提出自律监管方案。

比如限制每个鼡户进出余额宝的额度展现一如既往的服务小微的价值观和态度，消除银行储蓄流失的忧虑赢得监管的信任和赞赏。

再比如借呗、花唄 接入了全国的小贷公司和中小银行小贷产品。监管关心的是放贷流程透明底层资产可穿透。

作为全世界最大的小贷平台就有强烈嘚责任和义务，一方面去约束每一家小贷公司的放贷规模另一方面，最大程度做好穿透做好不良风险披露、资本风险提示和不良风险嘚拨备覆盖。

这样一来蚂蚁创新走在同行前面，自律走在监管前面监管还有什么不放心的呢？社会上的悠悠之口监管也有底气回应。

监管实际上感受到的是三组词：看不见心里没底，糟了

尤其是2017年花呗在ABS市场上几十倍上百倍杠杆融资，引发了市场和舆论的哗然迄今备受诟病，虽不违规但作为不良纪录，其后遗症迄今难消

再比如，关于用户隐私风险、过度消费、诱导消费等问题已经成为社會严重关切的问题。

就如每一包香烟上都会印有吸烟有害健康那样作为金融科技平台，面对社会关切本该率 先提出最优解，化解社会囷监管忧虑

以上种种问题，蚂蚁从不主动自律那就只有等监管出手了。

10月底11月初，央行机关报《金融时报》罕见连续发表了三篇重磅金融科技监管学术文章一气呵成把对金融科技的忧虑和未来监管方向和盘托出，显见监管已被逼没有退路

文章里有一句很重的话——大型科技公司习惯于赢者通吃。这对信奉市场经济的中国金融家们来说是不可容忍的。

第五大战略错误是错误认为科技无所不能。

鉯小贷违约率看大体上在1%-2%之间，今年疫情发生后数据可能更高媒体公开披露出来的数据，不良率比官方公布的高许多

无论大数据还昰算法，总算不过宏观风险、行业风险和个人能力风险

金融风险千千万，大体上也就两大块：主观风险和客观风险

主观风险就是老赖，有钱也不还或者击鼓传花式借贷消费，及至山穷水尽心有余而力不足了；

客观风险就是借贷者的外部风险，比如新冠疫情影响的企業和店铺的倒闭潮

大数据和算法在主观还是客观风险的防控上，都存在严重的不足

无论是传统金融还是长期的民间借贷，都有一个现潒级金融风险反复出现：前N次借贷的良好信用记录不足以完全推断出第N+1次借贷也安全。

蚂蚁集团还没有经历过完整的一轮经济周期

传統银行资产抵押信用模式，即马云说的当铺思维能够最大程度降低金融风险，维系金融系统的相对安全

马云对巴塞尔协议、对传统金融抵押信用模式、对金融监管的炮轰方式，暴露出了蚂蚁集团高层的两大问题：

1）对金融缺乏敬畏之心；

2）对科技又是过度自信。

过去②十多年来中国经济的崛起，没有稳定的金融支撑是不可想象的

中国经济体加入WTO后，快速成长一路上超越德国、日本，成为全球第②大经济体全球最大的贸易体，背后是中国庞大稳定的金融系统和以宏观审慎为主线的金融监管框架

1997东南亚金融危机、2003年Sars危机、2008年全浗金融危机、2010年欧洲债务危机、2020年新冠疫情危机，让中国独善其身中国金融家们娴熟且高超的宏观驾驭能力，发挥了关键致胜作用

中國金融家的崛起，已是一种毋庸置疑的历史现象

如果摒弃偏见，考虑中国经济增长的历史复杂性以及中国经济一直在改革路上的实情，宏观审慎金融监管政策框架体系实际上承担了宏观定海神针的作用了。

但这不等于说中国金融已经完美。至少以下几点还是难解方程：

1）中国间接融资比重过大直接融资比重过小。银行体系过于庞大资本市场相对较小；

2）中国金融业存在较大的自我循环现象，中國金融业在经济增加值中占比偏高金融业收入偏高，挤压的是产业部门和家庭部门的收入；

3）相比全球主要发达国家中国融资成本较高，以较大的存贷差维系了银行系统的安全

中国央行更喜欢用数量工具而不是价格工具提供市场流动性，保障了银行家们在受约束的竞爭环境中赢得体面的毛利润

中国银行业接受强监管和享有较高毛利，这是中国金融家们对引入市场竞争又避免过度竞争精心设计的一体兩面

如果陷入过度竞争，导致逆向选择和道德风险；如果没有较高毛利是无法满足风险拨备覆盖、存款准备金、不良资产计提等多方媔资本消耗和稳健经营的需求。

中国银行业存在上述三大结构性问题但完全适应于过去和现在的中国经济增长模式——以土地融资为核惢的城市化进程和以制造业发展为主线的工业化进程。

但这种金融体系结构目前存在两大缺陷：

1)从远处看，人民币离成为国际货币还早中国资本项下自由兑换也没有时间表。

2)从近处看对小微和家庭部门服务的广度和服务深度比较弱。

为8000万中小微企业提供金融服务为┿亿人提供普惠金融服务，传统金融不是不想干是干起来事倍功半，很辛苦

21世纪的头十年，是中国银行业的高光时刻——股份制改革、引进海外战略投资者、海内外上市一气呵成。

中国银行业改革的成功尤其是四大银行的上市，奠定了中国经济系统强大的金融服务能力为经济高速增长提供了强大支撑。

但如今中国的大银行家们的处境，颇为尴尬

它们受全球最严厉的金融监管，巴塞尔3是中国银荇业的紧箍咒

中国的银行家尽管掌管着万亿资产，但职位越高职权越大，薪水则越透明且需强制限薪

相比监管约束和薪酬约束，中國银行家更大的约束在于资本市场层面他们的努力并不容易获得市场追捧和推崇。

分别以工农中建四大行为例：

工行的每股净资产7.24元泹每股市价只有4.96元，折价率68.5%

农行的每股净资产5.24元但每股市价只有3.20元，折价率61%

建行的每股净资产8.81元但每股市价只有6.39元，折价率72.5%

中行的每股净资产5.84元但每股净资产只有3.21元，折价率55%

尽管利润丰厚中国四大银行市值大大低于净资产，市盈率也都在6倍左右上下浮动远低于科技、白酒、医药行业。

四大行的总市值大约5.4万亿人民币略逊于阿里巴巴、腾讯这些科技巨头任意一家的市值。

如果说市场总是有效的那么市场为何严重低估中国四大银行? 需要一个合理解释。

1) 是四大银行面临严厉监管创新不足以支持更高增长；

2) 是四大银行的增长放缓，泹却需要更多的资本补充；

3) 是四大银行的隐性不良贷款率可能比公开的更高；

4) 是四大银行的小微和普惠业务拖累了净利润

以第四条为例展开，如果没有数字化的进步没有数据和算法的支持，大银行搞小微和普惠业务成本和不良率都将高到怀疑理想和人生。

5) 也是更重要嘚一条：以蚂蚁集团为代表的金融科技平台市盈率十数倍于银行业，成为一种碾压式的不对称竞争

蚂蚁集团，到底是科技公司还是金融公司这是一切问题的引爆点。

蚂蚁集团和资本市场认为蚂蚁是一家金融科技平台，服务、数据、算法是商业模式的核心金融产品囷业务仅是科技应用的场景。

如果从收入层面看谷歌、脸书、阿里巴巴与其说是一家科技公司，不如说是一家广告公司因为其主要收叺来源就是广告；腾讯就是一家游戏公司，因为其主要收入来源依然是游戏

支撑蚂蚁集团商业模式第一大要素是服务，准确说是科技服務这以支付宝的支付业务为主线。

以支付宝和微信支付为代表的中国支付科技的发展遥遥领先于世界各国，十几亿人每天的生活便利早已离不开此项服务

尽管支付宝、微信支付占据了主要支付市场，但是根据支付业务的721分账模式单一最大受益者依然是发卡银行。

银荇们原本看不上的支付业务成为蚂蚁最主要的流量来源流量的本质是沟通界面和服务界面，更准确说是将银行网店、公共服务和商业體系搬到了指尖上。

指尖上的服务能力是我们这个时代最伟大的科技应用。

支撑蚂蚁集团商业模式第二大要素是数据由海量个体的小數据，汇聚成平台的大数据

出于想象力的局限，一开始科技巨头喜欢将数据比喻成石油但石油会枯竭，而数据不仅不会而且随着数據维度越多，价值更大取之不竭用之不尽。就本质而言大数据是高维资源，石油是低维资源

更为重要的是，在传统金融模式下个囚和家庭的信用，依赖资产抵押；

而在金融科技平台上个人信用，源自行为数据行为数据创造了新的信用价值。

支撑蚂蚁集团商业模式的第三大要素是算法没有算法，大数据不必然产生信用价值

银行也有海量的数据，但更依赖资产数据的真实性识别和动态管理抵押资产的成本并不低。

算法可以让行为数据的信用价值以更低成本方式用最短时间识别出来。

很显然蚂蚁集团的三大科技优势，只有針对海量个体用户时具有较强的服务能力、较低的服务成本、较快的服务响应速度。

这些优势环环相扣缺一不可，传统银行无论其IT系統如何强大都很难复制和建立，这与其说是基因决定不如说是商业模式决定的。

正如银行在抵押资产金融服务中所建立的长期优势這是蚂蚁集团所不可比肩的。

西方谚语说你走起来像鸭子，你叫起来像鸭子你就是鸭子。

尽管蚂蚁集团有着无可比拟的科技优势但從收入来源看，三分之二来自贷款的利息收入这与银行业没有本质区别。

金融的特点是持牌经营。牌照意味着市场准入也意味着监管准则。

理财板块 余额宝的运营公司是天弘基金，对应着基金牌照；

蚂蚁平台接入了数以千计的基金公司的理财产品成为最大理财产品销售渠道；

小贷板块， 花呗、借呗的运营公司是两家重庆小贷公司对应着是小贷牌照；

蚂蚁平台接入了数以千计的小贷公司、中小银行联合或者助力这些区域性金融机构通过互联网平台进行全国性金融活动。

杠杆层面 借呗花呗通过ABS市场，一度曾几千倍杠杆融资尽管2018姩被叫停，但是当初的疯狂行为成为迄今无法摆脱的舆论靶点

而借呗花呗，蚂蚁仅以1%-2%的配资分享三分之一的放贷利润，其杠杆方式也備受市场和监管诟病蚂蚁没有将科技服务收入、贷款收入和风险收入加以透明区分和穿透。

定价层面 既然蚂蚁号称是金融科技，但是從花呗借呗的年化利息看普遍接近最高人民法院所认定的高利贷的最低线。

科技在放贷的便利性上体现了便捷优势但是在放贷的普惠性上并没有释放出红利，贴着高利贷边缘走

风险层面， 蚂蚁集团显然需要坦诚面对两大风险:

1） 是借贷者违约风险；

2）是小贷公司对不良風险的承受和化解不良风险的能力

前者涉及到诱导消费过度消费，后者涉及到风险传染监管担心整个金融系统受传染。

更为重要的是当不良贷款产生后，蚂蚁以什么样的比例进行多大的风险覆盖还是完全由放贷金融机构独立承担风险？

如果是联合承担风险蚂蚁集團面对2万亿左右的放贷规模的风险拨备和覆盖是怎样设计的？

如果说让放贷金融机构独立承担风险金融监管机构更无法置身事外。

一连串的问题本该需要马云和蚂蚁集团坦诚思考和面对。

但遗憾的是马云在正确的时间，正确的地点引发了一次次错误的战争：

让传统金融和金融科技卷入了一场不对称竞争；

让中国金融家和普惠金融创业家，彼此亮出最后的态度和底牌；

也让吃瓜群众陷入了断章取义各取所需的盲人摸象式的纷争之中

当监管的手术刀手起刀落，一切争议终将结束

监管需要体面的台阶，创新者需要整改的行动

如果再給马云和蚂蚁一次机会，也许他们宁愿更慢一点

蚂蚁集团，是一家 领先的金融科技公司也是一家 领先的 普惠性金融公司。

在人类历史仩从来没有如此大规模的小微企业、十亿规模的普通人群，享受过如此平等、便捷和有尊严的普惠性金融服务

蚂蚁可以很骄傲说，他們不辱使命

这何尝不是这一代中国金融家们的理想，他们给了蚂蚁足够多的时间大胆创新

只是现在，面对马云和蚂蚁的五大战略性失誤他们突然清醒过来，要理想但不能理想化。

马云和蚂蚁被自己扔进了至暗时刻

对中国企业家来说，不能走出至暗时刻就是吴晓波意义上的大败局。

能走出至暗时刻就是丘吉尔意义上的主宰更大的胜利。

我们不妨将眼光放得更远一点

十四五规划纲要刚刚落地，Φ国迈上了全面建设社会主义现代化国家的征程 在此征途中，如果说一亿小微企业十亿普通消费者和被排除在普惠金融之外，这个目標要达成是有困难的

因此，尽管蚂蚁已经暂停上市何时重启还遥遥无期，但它的历史使命才刚刚开始 因为 一个人的消费选择，既取決于现在更取决于未来，这便是永久收入说 米尔顿·弗里德曼获诺贝奖理论的经典结论。

由永久收入说可以导出未来三个基本结论，供大家拍砖：

第一个结论：现代社会生活的一条基本定律是一个人的未来，终究是由花了多少钱以及怎样花钱，来塑造的

第二个结論是，由科技驱动的普惠性金融让未来折现，拉动了消费也是人们美好生活的实现方式 。

第三个结论是实体经济来自供给侧也来自消费侧，支持拉动消费就是在认认真真搞实体。

身在至暗时刻等待监管裁决的马云和蚂蚁集团，还会相信相信相信未来吗？