毫无疑问，今天支付鸨弄了一个大新闻。如果这次趁着监管机构周末休息的时点释放的闹剧没有在太阳升起的时候见光死，或许会成为一次很有趣的实验。
首先摆个立场，这次“事件”的定性，闹剧多于实际意义。但是撇开媒体工作者对传播的热忱，单纯从金融的视角来看，闹剧的背后，却隐藏着一个很有趣的逻辑。
我不确定是因为像36氪这样的媒体太缺乏具有财经常识的采编人员，还是因为搞大新闻本身的优先级远高于探讨其他的东西，经过了半个晚上，几乎所有的媒体似乎都选择了对支付宝作为一个支付结算类金融公司的实质视而不见，不约而同地以“阿里的社交布局”或者“阿里砸陌陌饭碗”之类夺人眼球的标题争抢流量。
所幸，我既不是一个媒体人，也不是一个自媒体，恰巧也不被金融机构的PR限制说点真话。如果你能看到这篇文章，很大的可能性是，你是我的朋友，那么看到也就看到了吧。平时写影像和历史的critic远多于金融，不是因为我本末倒置，实在是真的说起严肃的金融话题，可能比影像话题更加无聊和枯燥。
我不确定阿里今天制造这样一出闹剧，最初的出发点到底是什么，我也没兴趣知道。但是如果我们从征信体系的角度来考虑，它却暗示了一些很有趣的东西。
如果我们都对中国征信体系的建立和运行状况有一点认知，你就会感受到这种奇妙。这里我假设读者都有最基本的金融常识，如果没有，也请合上。
我国的征信体系建立，是非常晚近的事情了。中国人民银行征信中心成立于2006年——对应的是以荷兰为代表的欧洲国家在18世纪已经有了可运行的征信体系，并成功地延续至今。与欧洲基于市场自发，最终万流归于监管当局的征信体系发展历程不同，中国的征信体系建设，比起阿里的社交布局而言更加自上而下。央妈固然是所有金融机构的真妈妈，但是十三亿个孩子终归不可能个个都那么听话——于是个人征信体系的建设在国内一直有点令不出成方街的意思，跟机构征信体系建构的稳步推进比起来，总显得略为尴尬。美国的市场主导型征信体系和日本的会员制征信体系，参考价值就更小了。经过了十年不温不火的发展，终归也有一些巨头企业尝试着在央行个人征信体系的基础上建立自有的个人征信体系，但是数据端口的相互连通和共享总是面临着很大的橡皮图章问题——特别是在这个全球最大的征信体系中。这也造成了时至今日银行仍然依靠抵质押作为授信的最核心依据，小额信贷则很大程度上依赖“社会地位”和“工资流水”这两样依凭的局面。
也即，时至今日，我们的个人征信体系仍然处于一种高度割裂的状态：传统的金融机构由于科技力量相对薄弱、研发意识淡薄和大企业病等一些问题，主要是对不良信用记录等违法违纪的坏账行为进行考核——一种静态的、割裂的考核方式，很难客观地评价一个自然人的实际偿债能力。作为传统金融机构典型代表的银行，实际上手握交易明细这样大型、综合化的数据源，拥有海量的运算资源和良好、充分的企业级信息源，但长期保持静态指标征信考核的方式——一方面是在大机构里静态考核数据更容易应付短则一周长则数月的审批流程，另一方面静态指标在balance sheet和income statement里可以有效降低会计人员和营运人员的工作量，是人生而为人本能的选择。另一面，作为科技代表的大型互联网企业，特别是在小额支付结算领域占据龙头的支付宝，尽管主要依靠消费记录和支付结算数据进行授信，有着强大的程序员团队和相对灵活（对，只是相对）的运营体系，但一方面缺乏企业数据和个金核心数据的支撑，另一方面平台与平台之间赤裸裸的竞争关系很容易导致信贷的传统问题：过度授信出现。这一问题如果不解决，钢贸的故事终将在互金领域再现。对于拨备体系尚未建立、从未经历过逆周期的互金企业而言，这种打击可能是毁灭性的，进而也会传导至传统金融体系，有隐含的系统性风险。这种过度授信的可能性，随着互金和传统金融机构之间对立态势的加剧，正在显著地上升。平台征信信息时效性强，但存在“信息噪音”；央行征信信息时效性弱，但不存在
“信息噪音”。在电商平台交易过程中，交易一旦产生，交易信息会即时被征集录入，不存在时间差，因此平台征信的数据具有较强的时效性；但同时也会产生大量无用、虚假的“信息噪音”，而互联网信息技术并不能从海量的信息中辨别、遴选出真正有用、真实的信息，因此难以全面、准确反映信息主体信用状况。
进一步来说，数据采集场景，在现有的个人征信体系中，也是割裂的。现有的征信体系之繁琐，可能远在媒体最恶意的猜测之上。央行、公安、政府职能部门、运营商、电商平台等场景相互之间不但独立，而且往往需要繁多的授权体系才能采集全面的数据，这一点对于从事授信业务的人员和办理过信贷业务的个人而言，都深有体会。而不巧，我国的征信体系标准化建设仍处于相对落后的阶段，各大征信平台的数据库标准、口径、指标和支持性软件都不相同，这方面的统一，在现有的环境下能且只能由央行牵头完成。
如果我们从这个意义上来看这次的支付鸨闹剧，与阿里一贯的内部自上而下外部以下克上一样，是一种不对称的竞争方式——也即，我无法从顶层设计上统一征信标准，但我可以让终端用户自发地实施这一计划。征信体系建立的一个重要基础，是形成一群拥有良好信用信息和记录的初始终端用户，以此为基础向外扩张。企业征信体系的建设之所以相对顺利，很重要的原因就在于以国企和大型私营部门为代表的企业形成了这一群体，并成功地顺着供应链向外延扩张。
从这个角度来看，支付鸨利用“色欲”这个人类最基本的概念，完成了一次难得的、由金融机构向用户发起、用户自发完成的逆向筛选。前文提及，支付鸨有着良好的动态信息收集和分析基础，通过“支付鸨”让用户主动上传一些静态信息，就可以在一定时间的积累上完成一次用户筛选和排查工作，在绕开橡皮图章的基础上接入大量的外部数据和个人liquidity数据。虽然这种筛选方法很难做到对优质客户的“一网打尽”，却可以在一定程度上保证“体系内的支付能力”，支付鸨有意无意的举措，倒是有着一定的建构价值。
与费时费力的建模、数据收集和加工、报告的阅读和授信相比，这个体系还有一个好处——如果能够利用好“网红”这个群体的自发性，就自带了免费的动态监测体系。如果一个男性终端客户的liquidity并不好或者显著恶化，可以预期他会在不长的时间后被花魁们抛弃，这样体系内的短期liquidity被主动地限制在较好的程度上，外部也会有源源不断的新的优质信用主体进入，形成了一个良性的循环。这种免费的人工数据监控，不妨看成amazon式数据分析的富士康复刻版，如果从这个意义上来看，我们甚至可以认为阿里pr部门的无心之举，是一个天才般的举措。
当然，即使央行没有让它见光死，也并不意味着支付鸨就会成为这次闹剧的最终赢家——最近被视为互金重大胜利的支付鸨即将纳入央行征信体系传言，倒也未必都是空穴来风。支付鸨如果成功地在平台层面收集到了多来源的数据，也就意味着央行只需要通过license控制和接口控制成功地让支付鸨对接现有的征信体系，就可以全盘接手胜利果实。
但更重要的是，支付鸨闹剧给金融工作者们提供了一个新的思路：如果协调机构之间的对接太过麻烦，为什么不通过一些手段让用户自己将数据双手奉上呢？很早以前看海军罪案调查处洛杉矶篇，记得这样一句台词：社交网络最大的好处就是，我们（情报机构）费尽心思都没能拿到一个人的全部信息，而现在他们迫不及待地把所有的这些东西全盘上传到facebook。
是的，与其对人类史上最困难的马尔科夫随机过程进行繁杂的演算和推理，为什么不让用户自己慢慢剥夺蒙特卡洛模拟的大前提呢。
换个思路，生活如此多娇。不过请记得，吃相好看点。