徐忠：大科技公司涉足金融的挑戰

　　文/新浪財經意見領袖專欄（微信公眾號kopleader）專欄作家 徐忠

　　在支付、資產管理等領域，大技術公司可能因為監管標準的不統一而享有不平等、不公平的競爭優勢。對大技術公司金融業務監管應實時介入，以避免相關風險從小到不值得關注演變到大而不能忽視，甚至大而不能倒。

　　金融科技在全球範圍內已是一個普遍發展趨勢。當然，在這個過程中也體現了移動通訊、雲計算、大數據、人工智能、區塊鏈技術對金融行業的影響。金融科技的影響已經從支付、身份管理、征信、資訊安全等金融設施領域開始，並深入到風險管理、金融資源配置等核心業務環節。與金融科技有關的運營風險、技術風險以及模型和算法風險將在金融監管中越來越受到重視。我們需要平衡好創新和風險防範問題。

　　從全球來看，金融科技發展比較好的有兩個國家：美國和中國。美國的發展與金融危機後金融業在強監管下供給收縮，部分業務環節外包的背景有關。

　　對中國來說，今年我國的金融監管體制發生了深刻的變化，之前由於我們的監管體制不太健全，同時中國的大銀行多，小銀行少，給金融科技創造了一個很大的發展太空。

　　金融科技相關的研究問題很多，今天我想討論一些關於大技術公司Big Tech涉足金融領域具體的問題。

　　一、大型技術公司處理數據的優勢及其是否改變了基於資訊處理的金融中介模式。

　　資訊不對稱始終是金融中介要處理的核心問題之一，銀行貸款技術可以分為交易型貸款和關係型貸款。交易型貸款是使用企業財務報表和資訊評分等硬資訊，關係型貸款是使用銀行與企業長期和多管道的接觸中積累的關於企業不能從財務報表和公開管道獲得的資訊，這些資訊都是軟資訊的範疇。

　　技術創新只是將新的資訊形態，比如互聯網平台收集的關於客戶端的非財務資訊，以及新的資訊處理方式，比如人工智能的算法，引入了金融中介的活動。技術進步使得一些原先屬於企業的軟資訊變成了硬資訊，也就是定性資訊定量化，分散資訊進行互聯網采集和傳播集中化，並通過技術手段來收集分析，從原先關係型貸款的場景可以向交易型貸款轉化。

　　大技術公司在使用其平台產生的專有客戶數據做信用評分時有一些主要的優勢：

　　一是能夠收集並處理關於客戶的非財務性數據，從而提高風險評估以及信貸供給和定價的效率，特別是能服務一些因為財務制度不健全，不能提供抵押品的小微企業。

　　二是信用評分模型運行較快，能提高信貸缺失的效率和客戶體驗。像一些網上銀行的在線貸款是純信用的，無需抵押和貸款，30秒申請最快3分鐘到账。

　　而且有很多的研究表明，大技術公司的信用評分對客戶違約有一定的約束能力，因此，信用評分技術能幫助大技術公司評估客戶的信用風險，緩解資訊不對稱的問題。但數據的品質、數據的代表性的變量實際影響信用評分的結果。

　　此外，計算模型和經營模式的相似性會在技術公司之間產生同質化的競爭，還可能帶來順周期的問題。

　　總之，大技術公司在處理數據上面有其優勢，但並不能改變基於資訊處理的金融中介模式。可能把一些原本屬於關係型貸款的轉向交易型貸款。但同時，由於模型、算法、模式的相似性，會帶來同質化競爭，並帶來順周期的問題。當然，在這個過程中，數據品質、數據的代表性也會影響其風險管理的能力。

　　二、大技術公司相對客戶強勢地位可能帶來的影響。

　　大技術公司平台對客戶的黏性有助於控制客戶的信用風險，因為客戶一旦違約，就有可能被平台排除在外，從而喪失從平台獲利的便利性，本質上是通過客戶與平台之間的重複博弈來抑製客戶的機會主義行為。

　　但是，大技術公司相對客戶的強勢地位，有可能扭曲兩者之間的合作關係。

　　最近一些調研發現，電商平台有不斷拉長應付账款周期，加劇小微企業資金緊張的情況。電商平台的收費項目也會加大小微企業的經營成本，可能非正常的增加小微企業的融資需求，從而為電商平台的金融業務創造需求。在極端的情況之下，小微企業可能落入電商平台的金融陷阱。

　　三、大技術公司與普惠金融的關係。

　　在中國，因為大銀行很多，中小銀行發展不足，一些小微企業很難從大銀行獲得貸款服務，因為大銀行的授權授信管理的鏈條比較長，比較難獲得客戶的軟資訊。相對而言，大技術公司的信用評分技術有助於彌補這方面的市場缺失。

　　一般而言，金融科技在存在金融供給不足的領域有更大的發展太空。因此，在小微企業貸款方面，大技術公司的信貸供給與傳統的銀行貸款是互補關係。

　　比如2016-2017年，出現了金融科技公司與中小銀行合作的助貸模式，一些金融科技公司通過互聯網管道接觸到客戶，並通過大數據分析了解他們的還款能力，但沒有放款資格。而一些中小銀行有可貸資金，但缺乏優質貸款客戶，因此金融科技公司可以將自己掌握的客戶資源推薦給中小銀行。

　　總的來說，一些大技術公司在向金融領域滲透時，可以憑借自己的客戶資源、資金實力、技術能力形成規模效應和較強的市場支配能力，通過與銀行的合作，可以推動普惠金融的發展。

　　四、大技術公司與數據挖掘的效率和隱私保護之間的關係。

　　更多的數據有助於改進信用評估的效率，但大技術公司過度采集客戶數據的時候，有可能侵犯客戶的隱私。

　　比如說前一段時間，Facebook的數據泄密事件就顯示了這種可能性。中國在2016-2017年，現金貸高速增長期間，出現了借款人資訊買賣的情況。一些技術公司利用技術優勢搶佔市場，並將用戶數據在不同產品條線混用，也加大了隱私保護的難度。

　　近期，歐盟《一般數據保護條例》在中國很受關注。在法律層面，使用商業活動產生的資訊特別是那些涉及保密業務的資訊內容，可能使使用者面臨法律風險。

　　因此，在采集和使用大數據時，應注意數據主權權益的保護並進行相應的脫敏處理。此外，如果將客戶個人資訊用於信用評估時，可能影響信貸的公平性，有一些指標（比如性別、地域、職業等）可能對客戶的還款能力有解釋力，但根據這些指標進行放貸，會涉及到對某些人群的歧視。

　　五、對大技術公司和傳統金融機構不公平監管的影響

　　大型技術公司Big Tech涉足金融領域，一方面與其在平台、技術、客戶和數據方面的優勢有關，另外也因為受到的監管比較寬鬆有關。在中小企業融資方面，大技術公司可與金融機構形成比較好的互補關係。在支付、資產管理等領域，大技術公司可能與金融機構形成一定的競爭關係，並可能因為監管標準的不統一而享有不平等、不公平的競爭優勢。對大技術公司金融業務監管應實時介入，以避免相關風險從小到不值得關注演變到大而不能忽視，甚至大而不能倒。

　　六、金融科技市場的發展對金融穩定的影響？

　　首先，金融科技可以通過拓展產品範圍降低成本，提高對客戶的便利性。借貸、支付、保險、交易以及其他的金融服務領域更多的多元性和競爭，可以使得金融系統更加有效力和韌性，從而提高經濟效益。儘管有這些潛在的收益，同時競爭也可能對現有的金融機構運行造成壓力，並侵蝕其資本的實力，尤其會使一些中小金融機構面臨更大的風險，這可能增加金融穩定的風險。比如，隨著擁有金融科技優勢的大型技術公司滲透到縣域範圍，一些傳統的中小銀行原來依靠關係型的融資提供服務，同時可能相對來說有穩定的利差，可以正常經營。但隨著金融科技公司滲透到這些領域之後，侵蝕了這些中小金融機構的客戶，其資金和貸款都受到了很大的影響。在這樣的情況下，可能有什麽樣的影響需要我們深入研究。怎麽樣充分發揮大型技術公司在推動普惠金融中的作用，又能促進中小金融機構的健康發展，這方面還有很多的問題需要我們深入研究。

　　其次，因為有很大的網絡效應，金融科技公司的進入可能造成更高程度的市場集中，特別是一些非傳統的金融服務提供者。比如平台型的資訊公司如果市場運營失敗或者發生網絡安全事件，更可能引發系統性的風險。比如2016年5月，在杭州一處光纖被挖壞，大量的支付寶用戶無法登陸；2018年9月，日本北海道地震引發大規模斷網斷電，使得很多的居民面臨著無法支付的問題。同時，如果金融機構高度依賴雲計算等第三方數據服務，也會增加外部性的風險。儘管雲計算服務尚未被用於銀行的核心業務模塊，但如果越來越多的金融機構使用雲服務處理關鍵業務，雲服務一旦發生中斷，將對使用這些服務的金融機構產生重要的影響。在雲服務高度集中的情況下，一旦受到了網絡攻擊，也可能形成系統性的金融風險。

　　此外，經營模式、算法的趨同，也會形成市場的大起大落風險。原來的債券市場是場外市場，是分層的，通過核心交易商和交易商再與客戶進行交易。近年以來，越來越多的電子交易平台產生，金融市場扁平化了。一方面提高了效率，交易之間的利差收窄了，但另一方面，一旦市場出現波動、出現問題時，就出現了羊群效應。在危機的時候，會使得利差一下子擴大很多。是不是傳統的分層交易模式不好？是不是電子交易平台更好？怎麽樣處理好這樣的關係？我覺得這個問題也需要我們深入研究。

　　我今天借這樣的機會，把我思考到的金融科技發展的幾個重要問題提煉出來匯報給大家。要促進金融科技健康發展，我認為至少需要把握好以下四個方面關係：

　　一是科技創新是重要的，但是科技創新代表不了制度。在科技發展的過程中，還需要完善相關法律監管方面的制度。

　　二是要處理好創新與監管的關係。在當前金融科技發展不可逆轉的趨勢之下，金融監管需要考慮如何既促進創新又防範風險。

　　三是在金融科技公司越來越多使用大數據的時候，怎麽樣處理好數據使用的效率與隱私保護的關係。

　　四是針對金融科技的發展，金融風險的形式發展了變化，監管怎麽與時俱進。

　　(本文作者介紹：人民銀行研究局局長徐忠)