什么是网商银行？网商银行宣传片网商银行如何运作的？

有APP没网点、没有信贷员、核心系统跑在“云”上、放贷由机器和大数据决定而不是人……这样一连串描述，跟人们熟悉的银行似乎相去甚远。

6月25日开业的浙江网商银行，就是这样一家有些不一样的银行。甚至说它是银行，不如说它是一家有银行牌照的科技公司。未来，平台化运营的网商银行还将把这些技术能力和服务输出给其他金融机构。

没有信贷员也能服务数百万小微企业

庞大的信贷员队伍是传统银行开展业务的基础，从银行发布的财报来看，几家大型银行的员工数都超过10万。作为一家没有经营地域限制的银行，目前网商银行将服务覆盖到全国的员工数却至只有区区300人。

不仅员工总数少，在人员构成上，网商银行业也行别具一格。在这300人中，2/3为时下最紧俏的人才——数据科学家，而传统银行最重要、也最庞大的构成——信贷员在这里的数量却为零。

换句话说，这是一家没有信贷员的银行，这也意味着在这里没有人去专门拉存款，也没有人去专门从事放贷款。与之配套，网商银行没有物理网点，有的只是APP；没有柜台，没有现金业务，有的只是一套网络系统。

尽管没有信贷员，网商银行未来的贷款用户数，却可能超过大型商业银行。看起来贷款金额巨大的传统金融业，企业信贷用户数却并不多，国内许多大型商业银行这一数字也都停留在6位数的级别。而部分业务即将由网商银行继承的蚂蚁小贷，2010年成立以来，仅仅5年服务的小微企业数就已经超过了160万。

当然，盯着用户数而不是贷款余额，这也是和网商银行未来的经营理念息息相关的。网商银行不关注能带来80%收益的20%大客户，而会立足小微，以互联网的方式去经营80%的长尾用户。

放贷款的是机器和大数据

既然没有前台的信贷员和柜台服务人员，众多业务由谁来完成呢？答案是机器和大数据。你可能听说过深蓝和国际象棋大师卡斯帕罗夫的在棋盘上的人机大战，也听说纽约时报搞的机器写稿，没错，现在机器和大数据开始从事信贷了。

网商银行将是一家数据化的银行，依靠大数据来获取客户，做风险甄别。用网商银行数据科学家们的话来说就是，依托大数据的分析来给用户画像，网商银行可能比用户自己更了解用户。你何时需要贷款，有否能力偿还贷款，网商银行根据积累的大数据和建立的风险模型，可以实时甚至提前做出判断。网商银行的这些能力也继承自蚂蚁小贷，完成依靠数据做风险甄别的蚂蚁小贷，一直把不良率很好地控制在1.5%以下。

在大数据这个“超级大脑”的帮助下，给你放贷款的将是机器，而不是人。未来在网商银行贷款，流程可能是这样的，3分钟在电脑上填写并提交贷款申请，1秒钟之内贷款发放到你的账户，过程中零人工干预。

再来看一下传统的线下贷款业务流程，先通过营销去发现贷款用户，然后由信贷员上门做调查，回来之后准备材料，继而拿着材料上会，由客户经理和风险经理通过详实的调研和材料证明可行性，期间需要多人审批，最后由行长签字同意发放，这样一个流程最快也要72小时。

因为没有人工干预，做决定得是机器和大数据，网商银行判断用户的标准毫无功利之心——规模大小不是问题，有无信用才是关键。流程的差别也导致单笔贷款的成本相差巨大，网商银行每发放一笔贷款的成本不到2元钱，传统的线下贷款单笔成本则在2000元左右。

云上的银行让金融变得不一样

在云上整体入驻的有保险、有基金、有券商、有小贷公司……这些金融行业中的部分机构已经将包括核心在内的所有系统都部署在云上。随着网商银行的开业，云上来了整体入驻新房客——银行。

网商银行是第一家全部系统建在云上的银行。这样一个首尝螃蟹的举动，让银行业告别IBM的服务器，Oracle的数据库、EMC的存储设备从设想变成了现实。以往的银行系统是以产品为中心的交易式IT，因为云计算，网商银行的系统变成了以客户为中心的交互式IT。

如果将银行IT系统购置的大型服务器，比作是一头能力巨大的大牛在拉车的话，云计算则是把数量众多的小牛串在一起拉车。大牛能力超凡，价格也十分昂贵。缺点是灵活性不足，只要负载的重量稍微超出大牛的能力，就需要再买入同样的一头大牛。公开披露的信息显示，某大行从1999年开始，连续15年在系统方面的投入都超过了50亿，这样的成本远非中小型的金融机构所能承受。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成承载能力，根据需要租来几头廉价的“小牛”加上即可。

如此比较起来，跑在云上的银行系统，不仅能力上可扩展性更强，成本也要低得多。以单账户成本为例，国内大银行一个账户一年的IT成本大概在50元上下，小银行则在80到100元之间，而网商银行这一成本则在1元以下。IT系统成本高，也是一些银行对小额账户收取年费的重要原因。再从银行最日常的支付业务来看，银行每笔的成本在几毛钱，而跑在云上的网商银行只需要不到两分钱。技术优势及其带来的成本下降，成了网商银行可以去大力拓展普惠金融业务的基础。