写作本文时，我正好在一个中国西部小镇，当地人平均工资大概在2000元左右，生活成本比大城市低得不多，一瓶矿泉水也要2、3元钱，两居室的房租也要400到500元，所以最终储蓄率和额度都很低——非常类似美国需要发薪日贷款的人群。但是，当地人的生活压力和借贷压力并不高。简单询问之后就发现几个和美国不同的特点：

绝大多数当地人很容易得到家人几千元额度的借款，超过单笔发薪日贷款的额度，同样也不需要抵押，也不需要信用背书。作为对比，而美国只有17%的人可以向家人借到钱。这其中的原因除了代际关系上的文化差异，还有可能是因为一种宗族或家族间的信任“补足了”那些不可量化的、银行外的信用。

由于近年来生活成本高企，也的确开始出现入不敷出的当地家庭，同时催生了大量的、对个人和家庭的高利贷。但是，据称当地的高利贷往往在3分到5分之间，换成APR也就是在26%和60%，很轻松得控制在了2位数范围内。动用了最先进的计算和统计模型的美国创业者所不可能达到的2位数目标在我们这里却稀松平常。同样是灰色地带，其灰度也不尽相同。

此外还要记住一点：大数据再神奇也要基于数据化的前提。和信息化程度更高的美国不同，对于我们的低收入人群来说，如果把工资压在枕头下，买单付租从来都用现金，用无身份信息的手机上网等等，再神奇的数学模型都无能为力。

我们的金矿在哪里？

以上说明我们的创业者需要对ZestFinance的商业模式作出调整：首先，我们的低储蓄、低信用的人群并没有产生类似美国那样大量和强烈的标准化需求；其次，即便假定这样的需求随着贫富分化会增长，或者可以利用互联网技术和思维来收集过程中的长尾，也不能忘记在中国我们可能面临完全不同的用户习惯、成本构成和利润区间。

纵观美国的创业者，他们诞生的环境归根到底是因为一种标准化的、普遍的问题积累到了一定的量级，给可延展的、更智能的技术手段留出了颠覆性的解决空间，而这次机会被新生代的数据科学家抓住了。而在中国，我们的类似问题既不标准化，也不普遍，是否达到量级这一点上也值得商榷。但是，我们的市场上也许存在其它标准化的普遍问题，比如小微企业的贷款问题等等。这些为我们未来的讨论留出了空间。

这才是金融

文末，我们还是要从ZestFinance这个优秀的商业案例上发掘出一些价值：除了此前论述的对于问题的精准定位，他们还非常迅速地从最初的贷款提供者的身份转换成了贷款担保平台——也就是从运动员变成了纯粹的裁判。这样一来避免和自己未来的合作伙伴竞争，同时又成为了一家估值想象空间更大的平台型公司。这里面与投资人彼得 泰尔的眼界有很大关系。

在创业团队的组建上，梅里尔作为前Google公司的CIO继承了很多颠覆者的文化，其中一条就是团队成员背景的多元化。梅里尔认为广泛的团队视角是帮助他们走完这段“模糊的”创业旅程的关键。类似情况在乔布斯时代的苹果公司也出现过。

最后，要感谢清华大学五道口金融学院常务副院长廖理老师把这么优秀的案例和前沿领域介绍给我们。记得当他在台上念这家公司名字的时候，我第一次听成了“That’s Finance(这才是金融)”。现在想来，这也许是一种故意的设计，因为ZestFinance正在重新定义金融业。对于一家由数学家组成的公司来说，这是他们的擅长领域；因为金融产品说到底也是利用数学工具、通过计算概率分布来对冲风险。用梅里尔的一句煽情的话来结尾：“如果我们没有伟大的梦想，那么最后就只能沦落到提供小而平庸的解决方案了”。