互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展的問題與監(jiān)管

　　本報(bào)特約評論員 王芳

　　互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展中存在的問題

　　主持人：互聯(lián)網(wǎng)金融依托云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等IT技術(shù)的發(fā)展而蓬勃發(fā)展。雖然互聯(lián)網(wǎng)金融取得了實(shí)質(zhì)性的發(fā)展，但是在發(fā)展過程中也存在著一系列的問題。究竟哪些問題會影響互聯(lián)網(wǎng)金融的進(jìn)一步發(fā)展？

　　李麟：互聯(lián)網(wǎng)金融的理論框架已經(jīng)基本形成：互聯(lián)網(wǎng)金融的支付框架、理論依據(jù)已經(jīng)建立；互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的基本特征也梳理完畢；我們基本認(rèn)同互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展趨勢?？傮w來講，在互聯(lián)網(wǎng)金融浩蕩發(fā)展之時(shí)，互聯(lián)網(wǎng)金融與傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)需要相互學(xué)習(xí)。

　　當(dāng)互聯(lián)網(wǎng)金融的理論框架形成之后，落實(shí)到現(xiàn)實(shí)上還存在以下四個(gè)問題。

　　首先，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)是強(qiáng)大，缺點(diǎn)是過于強(qiáng)大。銀行是行政性壟斷，互聯(lián)網(wǎng)是技術(shù)性壟斷?；ヂ?lián)網(wǎng)技術(shù)沒有邊界，從理論來講，完全可以發(fā)展到世界各地，邊界成本為零。技術(shù)無邊界、資金無國界，當(dāng)兩者相結(jié)合會產(chǎn)生什么后果？正如克隆技術(shù)一樣，克隆技術(shù)很好，但是不能克隆人。

　　其次，在實(shí)際運(yùn)行中，互聯(lián)網(wǎng)區(qū)域存在著大量的信息不對稱問題。由于信息不對稱導(dǎo)致理論落實(shí)到現(xiàn)實(shí)會形成很大的沖突。信息不對稱表現(xiàn)之一是在互聯(lián)網(wǎng)的廣泛應(yīng)用中沒有實(shí)名制?；ヂ?lián)網(wǎng)金融包括大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、平臺、移動金融四個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)，這些都沒有實(shí)現(xiàn)實(shí)名制。表現(xiàn)之二是金融信息不對稱。沒有管制的技術(shù)是非常了不起的，特別是在資金無國界的背景下，信貸審批要求自有資金占30%，但是究竟這些資金是自有的，還是借來的，很難確定。如何保證資產(chǎn)負(fù)債表上的金融信息、行為信息的準(zhǔn)確性，這是問題。

　　再次是線上和線下一致性的問題。線上能不能落地？如果能夠落地，那么線上的倫理和線下的社會如何融合？在監(jiān)管方面，如何將線下銀行的規(guī)則運(yùn)用到線上金融機(jī)構(gòu)上？線上和線下的風(fēng)險(xiǎn)判斷標(biāo)準(zhǔn)不同，線上的風(fēng)險(xiǎn)判斷是考察違約率（主要通過刷好評），若刷了9999個(gè)好評就能獲得非常高的皇冠；而線下不僅僅考慮違約率，還要考慮違約損失率，兩者是并重的。比如，9999個(gè)好評，即萬分之一的違約率，但是一旦發(fā)生違約損失卻非常大。所以線上和線下的一致性是當(dāng)前的一個(gè)大問題。刷標(biāo)的互聯(lián)網(wǎng)風(fēng)控標(biāo)準(zhǔn)與線下的風(fēng)控標(biāo)準(zhǔn)差異非常大。

　　最后是反洗錢問題。線下對洗錢的監(jiān)管要求很嚴(yán)；而線上由于資金是沒有記號的，都是數(shù)字，很難監(jiān)管。監(jiān)管需要考慮效率和成本。按照現(xiàn)在線下的監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)，我們需要在線上監(jiān)管上投入多少成本？

　　如上四類問題可能并不單一，而是互通的，因?yàn)榧夹g(shù)無國界，市場也無邊界。

　　大數(shù)據(jù)的作用及影響

　　主持人：互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展依托大數(shù)據(jù)，那么大數(shù)據(jù)的特征有哪些？優(yōu)勢在什么地方？它給傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)帶來了哪些機(jī)遇與挑戰(zhàn)？

　　張曉蕾：傳統(tǒng)商業(yè)銀行也有廣泛使用大數(shù)據(jù)技術(shù)，但對技術(shù)的依賴程度是一個(gè)值得研究的課題。

　　舉個(gè)簡單的例子，渣打銀行的程序性借貸（其中也包括個(gè)人借貸）是通過搜集大數(shù)據(jù)，并設(shè)定參數(shù)，這是一個(gè)自動撮合的過程。整個(gè)借貸流程非常快速，以新加坡為例，兩個(gè)小時(shí)就可以完成審批。產(chǎn)品本身非常好，快速、高效，且成本低廉。但是其發(fā)展速度受到一定限制。經(jīng)過多年的摸索，我們發(fā)現(xiàn)，這個(gè)業(yè)務(wù)的增長速度與其壞賬增長并不呈現(xiàn)為線性關(guān)系，在飛速增長達(dá)到臨界點(diǎn)后，其壞賬明顯增加。當(dāng)然這與地域有一定關(guān)系。

　　商業(yè)銀行為什么需要不斷調(diào)整自身使用的模型？因?yàn)檫@些模型本身就是風(fēng)險(xiǎn)的來源，調(diào)整模型意味著對風(fēng)險(xiǎn)的控制，這也是新的第三方機(jī)構(gòu)需要累積的經(jīng)驗(yàn)。比如證券界流行的量化策略，實(shí)際上是應(yīng)用歷史數(shù)據(jù)和概率進(jìn)行投資策略的模型。根據(jù)這個(gè)理論制定策略，我們卻發(fā)現(xiàn)黑天鵝事件導(dǎo)致了機(jī)構(gòu)的倒閉，這就是系統(tǒng)之外的突發(fā)性風(fēng)險(xiǎn)。