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在现实中，保险公司通常通过搜集投保人的个人身体及健康信息来解决逆向选择和道德风险的问题，以尽最大可能将不同类型的投保人区分开来。但由于信息搜集具有成本，同时在信息真实性的甄别上也具有相当难度，信息不对称的问题利用传统的方式解决很有限，而保险市场的效率与机制设计也是历来被讨论得最多的问题之一。
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互联网的出现，尤其是随着大数据和云计算等新技术革新，日益凸显出在化解信息不对称上具有天然优势。保险市场这一难题似乎要得到解决了。
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互联网结合大数据和云计算，再插上移动的翅膀，能够实现对每个人健康数据以及财产数据（比如汽车）的实时监控，并分析出极具价值的信息。获取这些信息的成本被大大降低了。基于这些信息，保险公司能够针对每一个保单个例实现差异化的定价，而投保人根据对自身状况的了解，也能够将保费与自我评估相匹配，最终达成均衡，形成一个有效的保险市场。借助互联网等新兴技术在处理信息、分享信息和适时跟踪并更新信息的优势，保险市场的效率将得到极大提高，保险市场也将面临一场极具开创新的革新。
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通用电气董事长伊斯梅尔所提倡的“工业互联网”概念中，有一个医疗诊断的网络化应用。医疗诊断网络化实现以后，就有可能推出家庭级疾病诊断设备，诊断数据通过网络上传给医生，并通过医患互动，做出建议或推荐专门医院和医生进一步诊疗。这将引发一个全新的家庭医疗服务行业和全新的医疗保险服务品种。通过互联网，医疗的实时信息动态传递给保险公司，保险的定价基础不再是简单的年龄、生活习惯和既往病史了，而是经过数据化处理后的、更加真实可信的、与人们健康息息相关的信息。
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另外，在车险方面，互联网化的进展同样迅速。作为互联网大数据时代的新型保险，车险UBI（基于驾驶行为而定保费的保险）近年来吸引了业界的广泛兴趣。UBI市场的早期进入者已赢得了与日俱增的消费者关注和随之而来的需求增长。
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这类保险将驾驶人员的驾驶经验、驾驶习惯、车辆运行信息，甚至外部环境都进行数据化的处理，为投保人的保费定价提供差异化的定价策略。以往难以获得、难以甄别的信息，现在都一目了然，定价的效率提升了，整个保险市场的效率也提升了。
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美国各主要保险公司都拥有或者正在积极推进UBI项目，UBI保单占据了美国个人车险市场的很大份额。对UBI产品的热衷程度体现在除夏威夷外，每个州都有至少一款相关产品，50个州中超过一半有4种及以上的UBI项目在争取最好的驾驶员。
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信贷市场
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信贷市场是互联网与银行及金融联系的重大理论基础。
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在印度的民间借贷中，地方放贷者向其客户收取高昂的利息，无法还本付息的情况下，借贷者从而失去土地，这成为印度历史上一个非常重要的经济现象。虽然印度政府也曾通过所谓的“合作运动”，建立正规银行与这些地方放贷者进行竞争，而且提供比高利贷低得多的利息，却收效甚微。银行与高利贷似乎形成了两个互不干扰、相互独立的借贷市场。根据阿克洛夫教授记载，当时，印度的中心城市大银行的贷款利率为6%、8%、10%的时候，地方放贷者却依然可以以15%、25%，甚至50%的利率进行借贷活动。
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熟悉金融市场无套利理论的人可能要纳闷了。理论上，套利者可以在银行以6%~10%的利率借入资金，再去地方借贷市场以15%~50%的利率进行放贷，从而赚取利差，并将利差逐步压缩。问题还是出在信息不对称。
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在地方放贷的过程中，只有当放贷者具备保证借贷合约得到履行的约束手段，同时，拥有借贷者真实私人信息的情况下，贷款才能得到保障。而要满足前提条件，可能需要不菲的成本。信息不对称的“摩擦”阻碍了两个市场的金融套利行为，也为高利率的存在提供了空间。金融市场也为此付出了效率上的代价。
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信息时代的到来，将颠覆传统的借贷活动。打破信息不对称，分割的借贷市场将趋向融合。利率将更多地与风险绑定在一起，而风险以外的因素，将不再对借贷利率的差异产生显著的作用。放贷者总体上将获得更多的贷款机会，借贷者总体上将有更多的借款渠道，借贷市场从而得到帕累托改进。
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传统银行已经在借助信息技术提升它们的贷款效率，尤其对中微企业贷款，信息技术在处理信息不对称问题时的优势更加显著，间接地，也更加准确地度量了每一笔交易的风险。
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伦敦政治经济学院帕拉威·士尼教授和斯隆管理学院肖尔教授在2013年的论文中指出，通过对一家哥伦比亚银行的实验研究发现，信息化技术的介入确实提升了银行审核贷款的效率，而且降低了对高级管理者参与贷款决策流程的需要。当他们进一步探究信息化的手段具体如何影响贷款效率时，信息化技术缓解贷款中的信息不对称的优势，要明显强于仅仅对是日常数据处理效率的提升。
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的确，传统银行的两大功能——社会融资中介和社会支付平台，都要借助通信和信息技术，具有明显的信息技术属性，也具备互联网和信息技术结合的天然契合点。
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新兴的互联网同时还产生了众多挑战传统银行的“外来者”。它们完全依靠虚拟网络建立放贷者与借贷者之间的联系，通过网络化、大数据以及云计算等手段，精准确定借贷双方能够达成的条件和利率，完成近似无摩擦的交易，让每一笔想投资的资本，顺利找到每一个想融资的项目。
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在这方面，一个典型的例子是Kabbage。Kabbage是一个为中小型企业提供借贷服务的初创公司，它在网站上给客户提供小额贷款。贷款的评估基于用户在网络上的公开数据整合分析，因此并不需要用户抵押资产，借贷资金也可以即刻到账。
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而Kabbage的“验资”方式，即所谓的“用户公开网络数据”指的是什么呢？Kabbage会搜集企业Facebook上的客户互动数据、地理信息分享数据、物流数据，或者是通过eBay、亚马逊或者网络商店平台Esty的转化数据。整合这些信息之后，决定是否向用户提供贷款。而且反应够快，网站上承诺的发放贷款需时：7分钟之内。
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Kabbage根据用户借款金额和期限收取利息，从2%~18% 不等。2012年，约借出7 000万美元的贷款。
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阿里金融则是中国该领域的践行者。面向小微企业的小额贷款（阿里小贷）业务，通过向其阿里巴巴（包括淘宝）注册会员贷款、收取贷款利息而产生营收，而发放贷款所依据的信息则是阿里巴巴电子商务平台上各个商家的交易与运营数据，实时、明晰、可靠。
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互联网金融新模式
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在经济学范畴中，金融中介理论可以认为是信息经济学的一个应用。传统上，金融的本质是资金融通。金融中介存在的两个理论基础是：一、中介具有规模经济和专有技能，降低交易成本；二、中介具备专业的信息搜集、处理和甄别能力，化解信息不对称。
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传统的金融中介分为两类：一类是以银行为代表的间接融资模式，另一类是以资本市场为代表的直接融资模式。前者是专业的金融机构处理信息、化解问题；后者以自由市场为纽带，连接资金的供给方与需求方。
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互联网本身作为信息传递与交流的中介，当其与金融结合以后，金融中介理论必将融入更多内涵。尤其是在社交网络、移动支付、大数据以及云计算等新兴技术的影响下，互联网金融日益凸显成为一类“既不与传统银行相同，又脱胎于资本市场”的特有模式。
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