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  • 自动装配并不是那么好玩,玩不转可能带来一些隐患,我们看一个案例,见下面的示例 示例 根据订单编号,查询出订单信息,顺便查询出订单明细列表。这个我们使用mybatis中的一对多查询。...a.id, ...

    自动装配并不是那么好玩,玩不转可能带来一些隐患,我们看一个案例,见下面的示例

    示例

    根据订单编号,查询出订单信息,顺便查询出订单明细列表。这个我们使用mybatis中的一对多查询。

    xml加入

    <select id="getListByOrderId1" resultType="com.javacode2018.chat05.demo7.model.OrderDetailModel">
        <![CDATA[
        SELECT
            a.id,
            a.order_id AS orderId,
            a.goods_id AS goodsId,
            a.num,
            a.total_price AS totalPrice
        FROM
            t_order_detail a
        WHERE
            a.order_id = #{value}
        ]]>
    </select>

    这个可以根据订单的id,查询出订单关联的明细列表。

    xml加入

    <resultMap id="orderModelMap8" type="com.javacode2018.chat05.demo7.model.OrderModel" autoMapping="true">
        <collection property="orderDetailModelList" select="com.javacode2018.chat05.demo7.mapper.OrderDetailMapper.getListByOrderId1" column="id"/>
    </resultMap>
     
    <select id="getById8" resultMap="orderModelMap8">
        <![CDATA[
        SELECT
            a.id,
            a.user_id userId,
            a.create_time createTime,
            a.up_time upTime
        FROM
            t_order a
        WHERE a.id = #{value}
        ]]>
    </select>

    测试用例

    @Test
    public void getById8() throws IOException {
        this.before("demo7/mybatis-config.xml");
        try (SqlSession sqlSession = this.sqlSessionFactory.openSession(true);) {
            OrderMapper mapper = sqlSession.getMapper(OrderMapper.class);
            OrderModel orderModel = mapper.getById8(1);
            log.info("{}", orderModel);
        }
    }

    运行输出,注意输出中OrderModel的id属性,怎么是null值?

    11:06.193 [main] DEBUG c.j.c.d.mapper.OrderMapper.getById8 - ==>  Preparing: SELECT a.id, a.user_id userId, a.create_time createTime, a.up_time upTime FROM t_order a WHERE a.id = ? 
    11:06.229 [main] DEBUG c.j.c.d.mapper.OrderMapper.getById8 - ==> Parameters: 1(Integer)
    11:06.250 [main] DEBUG c.j.c.d.m.O.getListByOrderId1 - ====>  Preparing: SELECT a.id, a.order_id AS orderId, a.goods_id AS goodsId, a.num, a.total_price AS totalPrice FROM t_order_detail a WHERE a.order_id = ? 
    11:06.251 [main] DEBUG c.j.c.d.m.O.getListByOrderId1 - ====> Parameters: 1(Integer)
    11:06.255 [main] DEBUG c.j.c.d.m.O.getListByOrderId1 - <====      Total: 2
    11:06.256 [main] DEBUG c.j.c.d.mapper.OrderMapper.getById8 - <==      Total: 1
    11:06.256 [main] INFO  c.j.chat05.demo7.Demo7Test - OrderModel(id=null, userId=2, createTime=1577947790, upTime=1577947790, userModel=null, orderDetailModelList=[OrderDetailModel(id=1, orderId=1, goodsId=1, num=2, totalPrice=17.76), OrderDetailModel(id=2, orderId=1, goodsId=1, num=1, totalPrice=16.66)])

    主要是xml中的下面这行导致的

    <collection property="orderDetailModelList" select="com.javacode2018.chat05.demo7.mapper.OrderDetailMapper.getListByOrderId1" column="id"/>
    

    上面这个配置中有个column属性,指定的是id,此时mybatis认为你对id字段手动指定了映射关系,就跳过了对id字段到OrderModel.id属性的自动映射,所以导致OrderModel对象的id属性没有赋值,此时需要我们在orderModelMap8手动指定id的映射规则,如下:

    <resultMap id="orderModelMap8" type="com.javacode2018.chat05.demo7.model.OrderModel" autoMapping="true">
        <id column="id" property="id" />
        <collection property="orderDetailModelList" select="com.javacode2018.chat05.demo7.mapper.OrderDetailMapper.getListByOrderId1" column="id"/>
    </resultMap>

    修改后运行结果正常

    展开全文
  • 作者 |伦敦交易员来源 | 伦敦交易员(ID:Otrend)“银行靠"当铺思维"赚钱,支付宝靠年轻人借钱 ........ 对于监管和资本,谁都有点抱怨的理由,唯独蚂蚁...

    作者 | 伦敦交易员

    来源 | 伦敦交易员(ID:Otrend)

    “银行靠"当铺思维"赚钱,支付宝靠年轻人借钱 ........ 对于监管和资本,谁都有点抱怨的理由,唯独蚂蚁没道理。

     ——某位资深投资大佬

    再过几天,阿里巴巴的兄弟—— 蚂蚁集团,就要上市了。

    还未上市就估值翻番的蚂蚁,让马云也惊呼感叹:

    “全人类有史以来最大的上市,在纽约以外定价,这是第一次,在五年前甚至三年前,我们想都不敢想,但是奇迹就这么发生了。

    马云近日在外滩金融峰会一不小心的畅所欲言,给本就炽热的资本市场又添了一把柴。

    在这场不经意的非正式发言里,马云金句频出,给即将上市的蚂蚁集团带足了高帽子,句句都点到了投资者的心坎里:

    1. 现在中国的银行还是当铺思想,害了很多企业家;

    2. 马云称中国金融没有系统性风险,因为没有系统

    3. 创新是一定要付出代价的,我们这一代人要有所担当;

    4. 好的创新不怕监管,但是怕昨天的方式去监管;

    5. 不是欧美的就是先进的,要考虑和未来接轨;

    6. 谈蚂蚁金服:史上最大规模IPO,在纽约之外定价这是第一次

    7. 新冠疫情影响远超当下讨论的技术问题,其影响力不亚于二战;

    8. 数字货币会重新定义货币,就像苹果手机重新定义了手机;

    不得不服。在几大科技巨头里面,阿里系在资本市场上是玩得最溜的,投资者关系上也是把控的最好的。

    关于阿里系的市值管理和资本游戏,我们已经聊过了,见《估值喊上天的蚂蚁IPO,还值得参与么?》。

    今天来聊点基本面。

    我们将顺着马云上面的几条金句,深挖细刨一下蚂蚁集团的印钞机业务——给年轻人放小贷

    蚂蚁的最主要收入早已不是支付

    01

     支付宝 -- 浑身都是肉的国民App 

    如果说中国人只有一个国民App,那一定是微信。但如果说有两款国民App,那一定是微信和支付宝。

    虽然支付宝的用户仅有10亿,不及微信的14亿,但其确是变现能力最强的App。

    毕竟,支付宝的所有业务都和钱有关的。而微信之前主要靠给兄弟企业导流为生、即使是现在连卖个广告都小心翼翼。

    有一句俗语:猪肉摸一下,满手都是油。用它来形容支付宝再合适不过了。

    02

     蚂蚁真正的增长引擎在哪儿? 

    目前的支付宝已经和诞生之初大不一样,最开始支付宝只是一个纯粹的支付担保工具,现在已集齐了贷款/理财/保险/外卖/出行/电影票/团购等7颗龙珠。

    蚂蚁招股书上对支付宝的描述

    这让人不禁想问,蚂蚁究竟是一家什么公司?

    在一般人眼中:蚂蚁就是支付宝,提供支付服务,赚取手续费收益。

    在喜欢讲故事的卖方分析师眼中:蚂蚁是与钱有关的一切事,关注的是支付宝上面的基金直播/金融产品销售/区块链应用/数字货币/数字经济社会的新基建。

    但在买方机构眼中,前一个视角想的太少,后一个视角又想的太多。

    老百姓最好理解的支付业务,毛利和增速都并不高;而卖方分析师研报里的那些概念故事,离钱又是在太远了。

    对于投资者来说,当前最应关注的还是蚂蚁最接地气、毛利极高、增速很快的微贷业务。

    毕竟,买方机构主要关注可持续的增长逻辑。只有找到那个最主要的、且有自我造血能力的增长引擎之后,才能判断一个公司是否能一直坐在火箭上。

    而对于蚂蚁来说,现在最主要的增长引擎,既不是来自支付(的手续费),也不是帮助用户"赚钱"(的服务费),而是给用户借钱(的利息差)。

    虽然马爸爸经常吐槽银行,但自己赚着钱还是很香的。

    03

     微贷——蚂蚁的增长引擎 

    先说明一下,下面的文字看起来会有点绕口。

    但这并非我故意为之,也不是因为内容太难大家才读不懂,而是阿里/蚂蚁的业务名称都采用一些很高大上的辞藻,读起来有点绕口。出于严谨起见,我并没有在文中替换他们,依然用的是招股书中的业务板块名称。

    3.1 从支付到金融

    蚂蚁的商业模式遵循着引流-变现-赋能的发展逻辑:高频的数字支付板块用于引流,低频的数字金融板块用于变现,而底层的中后台板块则是用于场景赋能。

    蚂蚁集团能力体系

    蚂蚁集团的增长引擎的切换,也遵循这个发展逻辑。

    2019年,蚂蚁集团正式进入变现阶段。数字金融板块的收入超过了数字支付板块,成为了蚂蚁的主要增长引擎,见下图。

    图源:网络

    3.2 基于微贷的数字金融

    而在占了蚂蚁一半以上营收的数字金融中,微贷业务又贡献了其一半以上的收入。

    3.3 微贷业务成为增长引擎核心

    也就是说,在蚂蚁集团中,仅金融板块旗下的微贷一项业务,就超过了整个支付板块的营收,毫无争议地成为了最主要的增长引擎。

    04

     蚂蚁微贷是什么?

    4.1 蚂蚁微贷如何获客?

    微贷业务,顾名思义,是为消费者和小微经营者提供的小额贷款服务。

    蚂蚁在招股书上写道,由于(传统的)金融体系中的线下渠道可能无法触达用户,客户洞察相对有限,因而无法充分服务这些需求

    蚂蚁的过会问询材料

    而阿里则通过互联网为客户创造消费环境,随后让作为兄弟公司的蚂蚁来服务客户的资金需求。

    蚂蚁用高频但低毛利的支付服务来积累用户,然后在业务环境中,引入了低频但高毛利的微贷服务,来收割利润。

    4.2 蚂蚁微贷怎么赚钱?

    熟悉银行业的朋友很清楚,国内银行中,其实有7成以上的收入来自于贷款利息。

    我国银行的增长引擎不是来自于支付或交易(的手续费),也不是帮助用户理财(的服务费),而是来自于贷款(和存款之间的净息差)

    实际上,蚂蚁微贷也是如此。

    蚂蚁虽然名义上不放贷,但借助金融机构的资金,还是为客户提供了贷款产品。

    蚂蚁在招股书中写道,蚂蚁促成的信贷余额中,由金融机构合作伙伴进行实际放款或已证券化的比例合计约为 98%。这部分信贷余额又叫「助贷业务」余额。

    而蚂蚁2%的「自营贷款业务」主要是为之前没有服务过的群体提供贷款,用少量自有资金来探索用户群体特征,来探索如何降低新贷款群体的不良率。

    等到蚂蚁将贷款不良率控制住后,就可以帮助金融机构为这部分新群体提供贷款。而这部分贷款也就从「自营贷款业务」余额、变成了第三方的「助贷业务」余额。

    「助贷业务」收取的技术服务费,就等同于银行赚到的净息差。目前,蚂蚁的技术服务费率和大型股份制银行的净息差水平(2%)大体近似。

    不过受疫情影响,今年的净息差水平有所下降

    从上面我们可知,蚂蚁微贷赚的钱和银行一样,都是来自于贷款业务中的净息差

    但为什么微贷龙头是蚂蚁、而不是个人业务做的比较好的招商银行呢?

    这就要从为什么银行不想发放小额贷款开始说起。

    05

     不是银行不想,而是银行不敢 

    5.1 嫌贫爱富的银行

    网易有个纪实文学栏目——《人间》,里面讲述了各行各业的人间百态,其中几期和小企业贷款有关

    文中的是一位刚转入上海某银行的信贷管理部门的新人,主要负责对信贷员(业务员)拉到的贷款项目进行风控尽调。

    一次尽调结束后,作者跟随的前辈向信贷员发怒:你一开始就认定了我俩是冤大头。因为在银行贷款过程中,如果客户资质优秀,那么来回的交通费都可以算入借贷成本。而那次尽调,作者是坐地铁往返,说明信贷员认为这次客户资质不够,很有可能是白跑一趟。

    截自网易人间<我们银行,早就不做大额小企业贷款了>

    在银行借贷过程中,光交通费用就可能上百,仅调研成本就一次上千都很正常。

    如果客户向银行申请小额贷款,那这笔业务的利润可能连尽调审查的成本都填不上。

    嫌贫爱富的银行面前,小企业很难借到小额贷款。

    5.2 当铺思维的银行,最爱房产

    而如果小企业想从银行里借到大钱,那就更难了,即便应政策要求专门成立了小微企业部。

    在银行实践中,很多借到钱的小微企业都是大企业的附属/关联公司,大公司为他们提供担保(无论是显形的还是隐形的),而小公司把钱用于大公司的业务。

    截自网易人间<我们银行,早就不做大额小企业贷款了>

    若小企业想自己从银行借钱,那就得拿出足够的抵押资产。

    对于银行的这个坏毛病,马云昨天的批评还是很一针见血的:现在中国的银行还是当铺思想,害了很多企业家。

    那么,银行喜欢什么抵押物呢?银以地为天,当然是地产。

    网易人间<小企业贷款,让银行如临大敌>

    此外,小企业很难从银行里借到钱,不仅是规模小或者是抵押物,还因银行中的每个经手人都天然的恐惧风险。

    对于银行的这个基因缺陷,马云昨天的批评还是很一针见血的:把风险控制为零,才是最大的风险。

    在银行一线,如果信贷员遇到企业贷款逾期,那么他只能选择低薪待岗、清收逾期,或者永远离开银行这个圈子。

    正因如此,一个银行人越是理性,越是会贯彻看不懂的业务我不做,摸不透的抵押我不收

    那对银行人来说,什么资产他们既摸得透、又看得懂呢?

    那当然是有政府背书、价值又高又稳定的房产喽。

    毕竟,现在连黄金质押都有掺假的风险了。

    5.3 重视资质"的银行

    由于业务员的一次失误,就可能砸掉自己的饭碗、赔光家底,所以他们只愿服务有资质的客户。

    网易人间<小企业贷款,让银行如临大敌>

    那么,哪一类客户最有资质呢?不多言了。

    而现在蚂蚁的微贷业务能够蓬勃发展,说明小企业/消费者一直都有着强烈的小额贷款需求,只是过去银行没能满足这个需求。

    我听过很多的银行讲,我们要给中小型企业贷款,我听了5年了,但是有多少银行真正脚踏实地在做呢?很少。如果银行不改变,我们就改变银行。

    ——马云在2008年的豪言  

    在当时,大家都没有太把马云这句话当回事,觉得马云又开始吹牛了。不仅如此,甚至当时很多金融大咖都在嘲笑马云,觉得一纸命令就能打败支付宝,完全不是银行的对手。

    只是不曾想,12年过去之后,不仅马云的豪言早就实现了,甚至蚂蚁科技将成为中国最大的金融服务机构,市值超过工商银行。

    只是,当时的蚂蚁还很小,就算只和宇宙行1对1battle,也不可能改变银行。

    打不过就加入,当时还叫支付宝的蚂蚁希望和银行合作,让平台上的中小商家获得贷款。

    蚂蚁基于自己对平台商户的了解,将优质的、有贷款需求的客户推荐给了合作银行,同时还提出用联合贷款的方式降低单笔贷款的违约风险。

    但是,在实际操作中,这些蚂蚁认为有"资质"的商户企业中,只有那最不缺钱的2%获得了贷款。

    这就是说,只要银行人还按照传统的贷款模式,即使从高成本的线下改成了低成本的线上,仍就依然只会给最不缺钱的企业发放贷款。

    和银行的合作没有成效,于是蚂蚁只能提枪上马。自己先去闯出一片天,然后再来带银行一起玩。

    不熟悉真实的银行一线业务的朋友,建议看一遍以下对话(节选)

    图源:网络

    06

    蚂蚁的开源-节流-降损三板斧 

    6.1 节流-用互联网降低流程成本

    在解决问题时,很多时候人们会陷入传统误区里。持续创新最大的问题是如何打破既得利益。

                                                                       —— 蚂蚁副总裁陈亮

    蚂蚁在革命上早有先例,它让中国提早进入了无现金社会,让小偷劫匪成功失业

    而在微贷行业中,蚂蚁也在用互联网的方式去改造贷款尽调。以借呗为例,只用点击确认借款,一笔贷款交易就自动完成了。

    蚂蚁通过贷款环节的数字化,将单笔的借贷成本压低到个位数(相比起银行的动则上千元),让微贷业务变得有利可图。

    6.2 开源--将电商客户转化为微贷客户

    节流之后,蚂蚁下一步要做的就是开源,让更多的用户能够贷款、想要贷款。

    银行为客户提供贷款服务时,需要"足额的住宅"做抵押,这是因为他们只懂房产、也只信房产。

    而蚂蚁为客户放贷时,只需要订单截图、资金流水等数据就可申请,这是因为他们了解电商生意。

    《蚂蚁金服:从支付宝到新金融生态圈》

    比如在做信贷考察的时候,蚂蚁还会去关注店铺响应时间,因为它反映了店铺对客户的重视程度。一个能及时相应客户需求的商铺,肯定是一个认真经营的商铺,他们是最需要钱、也最不可能恶意逾期的客户。

    通过对电商业务(现在是新零售)的了解,蚂蚁将阿里生态的所有用户都变成了微贷业务的潜在客户。

    (其实在这一点上,美国和中国是一样的,无论是银行还是电商平台,其行事风格都是一样的。比如说,亚马逊的Amazon Lending业务就是给卖家放贷款,最高能到100万美元,最长时间1年。这块业务美国的银行一样不敢做,但是Amazon去做了,而且坏账率极低。原因就是Amazon对放贷的客户非常了解,说是没有抵押,但在大数据面前你真的一览无疑。)

    6.3 降损 -- 大数据来提高风控能力

    在投资某家银行的时候,我们关注的不只是净息差指标,还有不良率指标。

    不良率是违约贷款占贷款余额的比例,它体现着一家银行的风险管控能力。如果不良率过高,大量的贷款资金成为无法收回的坏账,那再大的净息差也收不回成本。

    而蚂蚁背靠阿里,在新零售领域的数据和算法储备可能是全国最强,对贷款违约率的估算也更准确。

    不但如此,阿里还经常提供贷款优惠,鼓励客户使用蚂蚁的贷款产品。(比如上图中的10天无息贷款优惠)。这是因为,客户使用微贷业务越多,其积累的数据也就越充足、算法的进化也更完善,蚂蚁的风险控制能力也随之越来越强。

    《蚂蚁金服:从支付宝到新金融生态圈》

    根据《蚂蚁金服》一书的数据,阿里小贷最高的不良率也只是超过2%,其余时间一直保持在1%左右。和几家大型股份制银行相比,蚂蚁的风控能力相差无几 (但别忘了,蚂蚁的小贷客户大部分都是银行曾经看不上的客户,而且蚂蚁的放贷利息还要更高)

    几大股份制银行的不良率水平变化

    蚂蚁通过开源-节流-降损三板斧,证明了其微贷业务的赚钱能力。

    但是,作为关注增长的投资者,还得看蚂蚁是否能找到足够多的资金源,来支撑其坐上火箭"的微贷业务。

    毕竟,想要挣大钱,先得有充足的弹药

    07

     微贷业务的弹药从何而来? 

    7.1 微贷业务的资金紧箍咒

    想起以前有个段子:

    某金融机构高管,在例会上问在座的员工:公司什么资产最值钱?

    有人抢答:21世纪当然是人才最值钱

    高管笑道:你们也太看得起自己了,最值钱的是我们的牌照!

    这位高管所言不虚,银行之所以能在贷款业务中赚的盆满钵满,正是因为他们能合法地以低利息获得居民储蓄(大部分来自居民),然后再将大部分储蓄以高利息给贷出去(大部分流向国企)

    来自前文<中国的银行,在赚谁的钱?>

    政府对于金融行业的监管十分严格,民间基本没法成立银行,即使是又红又专的阿里巴巴也不例外。

    转机出现在2014年,银监会放开了设立民营银行的口子,阿里开始了网商银行的筹建工作。

    但银监会毕竟带着字,对非银的新玩家十分审慎,给阿里留下了两道紧箍咒:1).最高持股比例不能超过30%;2).网上开户只能办理二类账户,即不能为客户提供大额储蓄业务。

    银发【2016】302号

    二类账户最大的问题就是,阿里还是没法在吸纳社会储蓄,没有廉价的资金来源。也就是说,即便是「网商银行」获批成立,阿里仍还是得依赖大型银行出资,来降低资金成本、扩大资金规模。

    看到这,也更能理解昨天马云在会上对监管的吐槽:好的创新不怕监管,但是怕昨天的方式去监管

    作为巨头的阿里都是如此了,其他民营微贷公司的待遇更是好不到哪去,只能通过各类金融创新来解决资金问题。而这些所谓的金融创新,大多都沦为收割中产家庭财富的天雷滚滚

    那对于资金难题,阿里是怎么解决的呢?

    7.2 头部机构: 从金融到科技

    对于风控得力的金服(FinTech)龙头来说,将资产证券化、折价换成现金流是常用的方法。

    蚂蚁在2015年获批发行了资产证券化(ABS)产品,不用再找银行借钱,而是可直接将贷款打包、卖给金融机构换取现金。

    蚂蚁的微贷客户违约率低(不良率≤2%),蚂蚁以一定折价出售,金融机构很愿意购买。于是,蚂蚁在那几年通过发售大量的ABS,解决了资金端紧缺的问题。

    但是,2017年之后,银监会为例控制小贷公司的杠杆水平,宣布将ABS并入表内。受此影响,ABS的发行规模也被迫下降,变相弱化了蚂蚁的放贷能力。

    蚂蚁ABS存量规模

    政策的变化推动了蚂蚁的转型。

    于是,蚂蚁同年在北京宣布,未来会只做Tech(科技),支持金融机构去做好Fin(金融)

    自此,蚂蚁通过贷款撮合服务(前面提到的「助贷业务」),让金融机构直接给用户放贷,而非自营。这样就既不用担心监管上的规模限制,也不用担心资金的杠杆风险与成本问题。

    从这个角度来说,蚂蚁的确是一家科技公司,而非传统意义上的金融公司。马爸爸坚持只让TMT分析师、拒绝金融分析师来跟进蚂蚁也是有道理的。

    7.3 中小机构: 借高利贷

    相比起蚂蚁,其他小贷公司没有阿里生态的消费场景、也没有阿里大数据的风控能力。这些小贷公司不了解客户,更没法了解他们的真实借贷目的。

    金融机构当然也不会接盘这类高风险贷款,于是这些小贷公司只能另辟蹊径,从那些愿意承担高风险、贪图高收益的渠道拿钱。比如说,以P2P理财平台的形式找不明真相的散户借钱。

    然后,这些P2P平台再将高昂的借贷成本转移到客户身上。

    为了盈利,风控能力越弱的公司,贷款产品的利率反而越高。很多小贷公司必须依靠36%的贷款利率才能维持业务运转,甚至还不惜用上砍头贷等高利贷工具。

    注:网捷贷和闪电贷是农业银行和招商银行

    针对个人用户提供的借贷产品

    08

    微贷行业的供给侧改革 

    8.1 击鼓传花的小贷公司

    之前讨论过《为何所有巨头,都成了金融平台?》,其中就引用了前重庆市长黄奇帆对金融本质的定义。

    他提到:金融不能自娱自乐,要为实体经济服务,不然就是泡沫。

    前面讲到了,政府为防范金融系统性风险,多次对微贷业务进行了政策指导。

    (对于系统性风险,马爸爸昨天在会上也有犀利吐槽:中国金融没有系统性风险,因为没有系统

    当时,各大小贷公司热衷于用高额收益从居民手中借钱,然后再放贷给学生、炒房客甚至是赌徒。(在网易「人间」里搜贷款,里面有很多赌狗故事)

    而实体经济中的中小企业主,很多并没能在微贷热潮中借到钱。

    而某些受益于微贷政策的企业主,却又把银行贷款拿出去放高利贷、搞投机。(今年市场上就有很多流言,说有客户拿到银行的优惠贷款后,转身就去大城市预定了好几套住宅。)

    结果,很多本是为了帮助实体行业的小微贷款,要么是被挪作他用、要么是被小贷公司玩成了高利贷,催生了大量的金融风险。

    于是,微贷行业的供给侧改革来了。

    8.2 微贷行业的供给侧改革

    随着互联网金融天雷滚滚,2017年底,国家开始暂停发放网络小微贷款金融牌照,实行只出不进。

    在重拳之下,2018年之后,小贷公司的数量逐年减少。

    8.3 玩家在减少,利润在增高

    在小贷公司的数量逐年减少之时,小贷业务的利润率正在提高。

    近几年,国内利率不断下行,而部分小贷公司由于风控薄弱或是涉黑背景,仍顶格采用固定的最高利率。这使得互联网小贷和正常商业贷款的利差越来越大。

    利差越大,高利贷的超额收益也就越高。在利益面前,一些赌徒式的小贷公司不但铤而走险,进一步加剧了民间借贷纠纷。

    于是,国家再次出手,近期调整了民间借贷的司法保护上限,将其与一年期贷款基准利率(LPR)挂钩,"腰斩"了民间借贷的利率上限(从36%降到了15.4%)

    在利差缩减了之后,那些缺乏风控能力、没有融资渠道的小贷公司/P2P平台日子就更难过了。

    但是,这对蚂蚁这类风控能力强、融资成本低的巨头来说却是极大利好。

    09

    中小玩家出局,巨头玩家崛起 

    9.1 供给侧改革:中小玩家无利可图

    虽然中小银行拥有牌照带来的资金成本优势,但是他们的获客成本和不良率过高,整体成本在16%以上,已经超过了国家当前15.4%的利率上限。

    而没有资金优势的互联网助贷平台的情况则还要更糟,即使他们按36%的利率上限放贷出去,最终利润空间还不到2%。而且,一旦不良率出现波动,这部分利润还需要吐出来。

    根据《IT时报》的统计,如果以目前15.4%的利率上限计算,大部分互金平台都无法盈利。

    不过,这轮政策调整对蚂蚁集团的影响不大。

    一是蚂蚁的微贷业务主要是通过第三方助贷的形式,蚂蚁的自营贷款只占约2%。

    二是蚂蚁的借呗年化利率大致在10.9% (取决于分期期数),虽然毛利很高,但也仍远低于新的利率上限。在文章前面提到了,蚂蚁的自营贷款还有6%上下的净利润空间。

    清除劣币的供给侧改革,对蚂蚁这样的行业巨头来说,实际上是个重大利好。

    9.2 供给侧改革:别人的痛苦 蚂蚁的快乐

    路子越的公司,在这轮金融供给侧改革中,越难以活下来。

    那些玩击鼓传花游戏的互金平台,由于缺乏获客渠道和风控能力,必须将资金成本和流量费用转嫁到新客户身上。盈亏看命,自身对于成本的管控能力几乎没有。

    但即使获客成本再高,这些野路子的小贷公司也得硬着头皮上。因为一旦新客户消失,资金链就会断裂。

    之前就有媒体爆料,一些小贷公司甚至要花50元才能买到一次点击。

    在供给侧改革之后,小贷公司必须优化成本,才能维持平台的运营。但是,随着获取新客户越来越难,大部分小贷公司终将会慢慢被市场清洗出去,要么被迫转型或是回归地下。

    而正规军的蚂蚁,依靠成熟的风控能力、资金渠道以及通过阿里系积累的数据能力和获客场景,不仅不会被供给侧改革拖累,反而还会因行业集中度的提升而获利,成为A股少有的会飞的大象

    10

     对蚂蚁的两大争议:监管与伦理 

    前几年混乱的微贷市场仿佛是个线上版的高利贷市场,是一个多输的竞争格局。

    而自蚂蚁发力微贷之后,不仅提高了新零售客户的获贷能力,还降低了非银贷款的实际利率,形成了一个多赢格局。

    更重要的是,蚂蚁在方便客户的同时,其盈利能力也不逊于守着金饭碗的银行贷款业务,硬是将银行当初看不上的小贷业务改造成了数字金融时代的印钞机"。

    在这轮供给侧改革之后,微贷市场上大概率将只会剩下几个巨头玩家,市场集中度将持续提高。

    而蚂蚁,作为市场份额和业务能力最强的微贷龙头,还将在其「增长飞轮」的带动下,坐上火箭继续飞奔。

    但在成功的盛誉之后,市场上也出现了不少吐槽蚂蚁的声音,有投资大佬私下表示:

    这些年中国给了支付宝足够创新的机会,理念上很宽容,世界上也领先,脱离于央行之外的资金流,美国都没这么开明。现在做大了要高估值上市了,反过来怼监管。这几年监管不仅没有制止支付宝,还把它的对手都干掉了,所以谁都可以抱怨监管,唯独蚂蚁不可以。

    蚂蚁,不只是对监管束缚的挑战,还有对消费伦理的挑战。

    蚂蚁营收的快速增长也离不开其蓬勃发展的消费贷,和年轻人超前的消费观。这股潮流也是蚂蚁在一直推动的。之前只是号召大家剁手买买买,现在升级成了让大家借钱买买买。

    让中国的新一代年轻人在刚毕业甚至是还没毕业就背上一屁股贷款,真的有利于社会么?

    近期我经常去杭州出差,从杭州东站出来坐地铁时就能一眼看到蚂蚁花呗的广告。说实话,这些广告对我来说挺难接受。

    每一张海报下方都写着:花呗,5亿用户的快乐生活。但这种眼前的快乐,真能带来长期的满足么?

    蚂蚁上面的这些广告海报,再加上它那坐上火箭的消费贷营收,让我们积极参与蚂蚁IPO之余,不由得也有一丝三观上的顾虑。

    旧社会的杨白劳怎么来的?借高利贷来的。

    在蚂蚁这类公司和我们这类投资人的助推下,在让5亿用户过上快乐生活的同时,下面这条段子或也将成为现实。

    对于监管和资本,谁都有点抱怨的理由,唯独蚂蚁没理由。

    -END-

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  • <h1 id="现象">现象 集群3个节点,通过istio-ingressgateway暴露了一个nodeport类型的31400端口。对于nodeport类型的端口,理论上可以通过任

    现象

    集群3个节点,通过istio-ingressgateway暴露了一个nodeport类型的31400端口。对于nodeport类型的端口,理论上可以通过任何一个节点的nodeip+nodeport访问的,但是该环境在实际访问时,客户反馈172.17.32.2的31400端口无法访问,telnet不通。

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    企业微信截图_20200824164705

    如上,集群172.17.16.16;172.17.32.16;172.17.32.2,唯独172.17.32.2节点的无法正常通信。

    调查

    1. 初始怀疑172.17.32.2节点kube-proxy组件异常,观察发现该节点kube-proxy的pod为running,对比正常节点,日志未发现错误信息。
    2. 通过iptables -S -t nat|grep 31400调查正常节点和异常节点的对于nodeport类型的iptables规则,也未发现异常。

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    1. 终极办法,只能抓包了,telnet 31400端口时,分别用tcpdump在正常和异常节点抓包,对比发现了异常。

      企业微信截图_20200824165002

    image-20200915232802117

    1. 同时,在异常节点,netstat -s命令,也发现sync的包drop数目增加。

    企业微信截图_20200824171726

    1. 综上结果,问题就变成了为何异常节点不响应客户端的sync握手包

    结论

    对于服务端不响应客户端的sync握手包问题,网上踩坑血泪史很多,直接说结论。net.ipv4.tcp_tw_recycle参数修改为1时,会出现此类问题。搜索网络内核参数优化或者优化服务器连接time_wait过多的文章,十之八九说修改net.ipv4.tcp_tw_recycle参数为1的,事后了解到,客户也是参照此类文章优化过环境。

    对于tcp_tw_recycle参数,RFC1323 中有如下一段描述:

    An additional mechanism could be added to the TCP, a per-host cache of the last timestamp received from any connection. This value could then be used in the PAWS mechanism to reject old duplicate segments from earlier incarnations of the connection, if the timestamp clock can be guaranteed to have ticked at least once since the old connection was open. This would require that the TIME-WAIT delay plus the RTT together must be at least one tick of the sender’s timestamp clock. Such an extension is not part of the proposal of this RFC.

    大概意思是说TCP有一种行为,可以缓存每个连接最新的时间戳,后续请求中如果时间戳小于缓存的时间戳,即视为无效,相应的数据包会被丢弃。

    Linux是否启用这种行为取决于tcp_timestamps和tcp_tw_recycle,因为tcp_timestamps缺省就是开启的,所以当tcp_tw_recycle被开启后,实际上这种行为就被激活了,当客户端或服务端以NAT方式构建的时候就可能出现问题,下面以客户端NAT为例来说明:

    当多个客户端通过NAT方式联网并与服务端交互时,服务端看到的是同一个IP,也就是说对服务端而言这些客户端实际上等同于一个,可惜由于这些客户端的时间戳可能存在差异,于是乎从服务端的视角看,便可能出现时间戳错乱的现象,进而直接导致时间戳小的数据包被丢弃。如果发生了此类问题,具体的表现通常是是客户端明明发送的SYN,但服务端就是不响应ACK。

    参数 默认状态 作用 条件 影响 风险 建议
    net.ipv4.tcp_timestamps 开启 记录TCP报文的发送时间 双方都要开启 影响客户端服务端 开启
    net.ipv4.tcp_tw_recycle 关闭 4.1内核已删除 把TIME-WAIT状态超时时间设置为成rto,以实现快速回收 要启用net.ipv4.tcp_timestamps 影响客户端服务端 tcp_tw_recycle和tcp_timestamps同时开启的条件下,60s内同一源ip主机的socket connect请求中的timestamp必须是递增的,否则数据会被linux的syn处理模块丢弃 内网环境切没有NAT的时候看情况打开,没什么必要就不要打开了
    net.ipv4.tcp_tw_reuse 关闭 TIME-WAIT状态1秒之后可以重用端口 要启用net.ipv4.tcp_timestamps 影响客户端

    在4.12之后的内核已移除tcp_tw_recycle内核参数(https://github.com/torvalds/linux/commit/4396e46187ca5070219b81773c4e65088dac50cc)。

    在修改net.ipv4.tcp_tw_recycle为默认值0后,tcp连接正常了。

    企业微信截图_20200824165522

    参考:

    1. https://www.cnblogs.com/cheyunhua/p/9082674.html
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  • 来源:大数据(ID:hzdashuju)本文约3200字,建议阅读5分钟。本文通过一个小实验检测了目前市场上智能手机的安全技术。你的手机到底能有多安全?今天市面上能买到的...
        

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    来源:大数据(ID:hzdashuju)

    本文3200字,建议阅读5分钟

    本文通过一个小实验检测了目前市场上智能手机的安全技术。


    你的手机到底能有多安全?今天市面上能买到的智能手机大多都用上了指纹识别和人脸识别,高端一点的两种技术都有,除了解锁手机之外,很多人也会拿这些技术用于支付。但正如某家通信企业高管所说的:所有手机安全措施都可以破解,问题只在于成本。


    今年 11 月,来自纽约大学的研究人员提出了一种可以生成万能指纹的神经网络模型 MasterPrints,攻击手机指纹解锁的成功率最高可达 78%。


    而最近,福布斯的记者们决定使用 3D 打印技术攻击手机的人脸识别功能,在一通测试之后,他们发现石膏人脸竟可以破解四种流行旗舰手机的 AI 人脸识别解锁功能,而 iPhone X 不为所动。


    据介绍,测试中被假头破解的手机包括 LG G7 ThinQ、三星 S9、三星 Note 8 和一加6。


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    从商场到工作场所,人脸识别无处不在,好像我们的脸每天都在被扫描。但智能手机应该保护用户数据,使其免于泄露,而不是侵犯隐私。


    如果你是一位安卓手机用户,那么请马上把手机从眼前移开。为了测试破解智能手机的难易程度,福布斯记者用 3D 打印的头部测试了四款畅销安卓/苹果智能手机。遇到假的人脸,所有的安卓手机都被打开,但苹果却未被攻破。


    1. 复制你的头


    用于测试的 3D 打印头部是由英国伯明翰的 Backface 公司制作的。这家公司利用 50 个摄像头同时拍照就能生成一幅完整的 3D 图像,然后将生成的图像导入电脑,用编辑软件进行处理,任何错误都能得到修复。


    接下来,Backface 用一台以石膏粉为原料的 3D 打印机打出模型。然后进行面部修复和上色。利用这种方法几天之内就能做出一个真人头部大小的模型,总花费仅 300 英镑。


    在这之后,你就得到了一个几乎完美的人头复制体。


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    ▲Backface 公司制作的 3D 打印头部


    实验过程中,福布斯的记者使用了与自己头部大小相同的模型在 5 台手机上进行了测试,其中包括一台 iPhone X 和四台安卓手机:LG G7 ThinQ、三星 S9、三星 Note 8、一加 6。方法简单直接:记者将假头放到这些手机前看看它们会不会被解锁。


    结果四台安卓手机全部解锁,只是解锁难度有所区别。iPhone X 是唯一幸免于难的手机。


    安卓手机抵抗攻击的性能也存在差异。如,首次打开这部全新的 G7 时,LG 曾提醒用户不要打开人脸识别。人脸识别为二级解锁方法,会降低您手机的安全性,LG 手机播报道,提醒用户类似的人脸也可以解锁你的手机。难怪开始试验的时候,3D 打印头部轻松就解开了 G7。


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    但在拍摄期间,LG 似乎更新了人脸识别程序,大大增加了破解难度。一位 LG 发言人表示:通过 LG 推荐的第二个识别步骤和高级识别,可以通过设置在设备上改进人脸识别功能。LG 试图通过不断加强设备稳定性和安全性来改进手机。


    他们补充道,人脸识别被视为次于 PIN、指纹等其他方式的二级解锁功能


    三星 S9 在用户注册时也有类似提醒。您的手机可能会被与您长相类似的人或物解锁,该手机提醒道。如果仅使用人脸识别,安全性会低于使用手势密码、PIN 及密码。


    但奇怪的是,在设置该设备时,首先出现的解锁选项是人脸和虹膜识别。虹膜识别不会被假头模糊的眼睛欺骗,但人脸识别被欺骗了,尽管需要先调整角度和照明。


    Note 8 具有快速识别功能,根据制造商的表述,快速识别的安全性比普通识别还要差。在此次实验中,这并不重要,因为无论怎么设置,假头都可以解锁手机,只是普通解锁需要花更多时间调整角度和照明。S9 和 LG 的慢速解锁功能也是如此,而且事实证明,后者更难攻破。


    三星发言人表示:人脸识别是为了更方便地打开手机,类似于滑动解锁。我们提供最高级别的生物特征识别——指纹和虹膜,利用它们解锁手机,并为 Samsung Pay、Secure Folder 等功能提供验证。


    一加 6 没有安全提醒,也没有更安全的慢速解锁选项。除了在录入人脸时有一些科幻风格的脸部扫描图形,该手机在 3D 人脸面前立马就开了锁。一加 6 无疑是本次测试中安全性最差的手机。


    一加发言人表示:我们设计人脸解锁是为了方便。我们一直致力于采取相应措施提高其安全性,在此期间,我们建议大家使用密码/PIN/指纹解锁以提高安全性。因此,人脸解锁还没有应用到银行、支付等安全性要求较高的 APP 中。我们在不断努力改进自己包括人脸解锁在内的所有技术。


    不过,iPhone X 似乎不那么容易被破解:苹果公司在人脸识别方面投资很大,他们甚至和好莱坞电影工作室合作,制造仿真面具来测试 Face ID,他们的努力得到了回报,模型是无法解锁 iPhone X 的。


    作为最贵的旗舰手机系列,苹果公司自 2017 年起在 iPhone X 中使用了TrueDepth 摄像机系统(隐藏于屏幕上方的齐刘海部分)。


    在识别时,手机会使用其中的传感器、摄像头和点阵投影仪,投射出 3 万多个点,以形成一张完整的3D模型来识别用户脸部。此外,iPhone X 还采用了定制化的 AI 芯片 Neural Engine 来处理工作负载。


    对于 Face ID 的自信甚至让苹果抛弃了一直使用的指纹解锁功能。苹果称,同为生物识别技术,TouchID 的解锁错误率是五万分之一,而 FaceID 则是一百万分之一。


    手机节节溃败,计算机的面部识别安全性如何?福布斯也测试了最新的 Windows Hello 面部识别解锁功能,发现假头无法破解微软的系统。


    全球市值最高的两家公司技术安全性最高,这看起来是个很合理的结果。


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    ▲在福布斯的测试中,几款手机人脸识别安全性,从高到低排列


    2. 看头不看脸


    全球销量排名第二的华为手机安全性如何?或许是因为记者们的偏好,在福布斯的测试中并没有出现华为手机。不过更早些时候,德国媒体的同行们使用了另一种方式破解了 Mate 20 Pro 的 3D 结构光人脸识别解锁功能:蓄胡子。


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    ▲这两位长相相似,都留着胡子的用户,其中一人录入了自己的面部信息,随后在手机息屏状态下,另一人接过手机之后直接解锁成功了。大胡子的存在阻碍了人脸识别的扫描?


    鉴于破解成功率如此之高,任何担心自己手机会被 3D 打印面具破解的人都应该避免使用面部识别解锁功能,转而考虑使用一些更传统的安全方法。网络安全公司 NCC 集团的研究主管 Matt Lewis 推荐内含数字和字母大小写的高强度文本密码。


    说到保存秘密,我们还是要看 PIN 和密码,Lewis 说到。任何生物识别技术都意味着认证信息是可以复制的,任何有足够资源、时间和目标的人都可能试图使用技术来欺骗它们。


    参考原文:

    https://www.forbes.com/sites/thomasbrewster/2018/12/13/we-broke-into-a-bunch-of-android-phones-with-a-3d-printed-head/#50e3150e1330

    https://www.androidauthority.com/huawei-mate-20-pro-face-unlock-915881/


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