互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展中存在的問題

　　主持人：互聯(lián)網(wǎng)金融依托云計算、大數(shù)據(jù)等IT技術的發(fā)展而蓬勃發(fā)展。雖然互聯(lián)網(wǎng)金融取得了實質(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；我們基本認同互聯(lián)網(wǎng)技術的發(fā)展趨勢。總體來講，在互聯(lián)網(wǎng)金融浩蕩發(fā)展之時，互聯(lián)網(wǎng)金融與傳統(tǒng)金融機構需要相互學習。

　　當互聯(lián)網(wǎng)金融的理論框架形成之后，落實到現(xiàn)實上還存在以下四個問題。

　　首先，互聯(lián)網(wǎng)技術的優(yōu)點是強大，缺點是過于強大。銀行是行政性壟斷，互聯(lián)網(wǎng)是技術性壟斷?；ヂ?lián)網(wǎng)技術沒有邊界，從理論來講，完全可以發(fā)展到世界各地，邊界成本為零。技術無邊界、資金無國界，當兩者相結合會產(chǎn)生什么后果？正如克隆技術一樣，克隆技術很好，但是不能克隆人。

　　其次，在實際運行中，互聯(lián)網(wǎng)區(qū)域存在著大量的信息不對稱問題。由于信息不對稱導致理論落實到現(xiàn)實會形成很大的沖突。信息不對稱表現(xiàn)之一是在互聯(lián)網(wǎng)的廣泛應用中沒有實名制。互聯(lián)網(wǎng)金融包括大數(shù)據(jù)、云計算、平臺、移動金融四個關鍵環(huán)節(jié)，這些都沒有實現(xiàn)實名制。表現(xiàn)之二是金融信息不對稱。沒有管制的技術是非常了不起的，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)負債表上的金融信息、行為信息的準確性，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)則運用到線上金融機構上？線上和線下的風險判斷標準不同，線上的風險判斷是考察違約率（主要通過刷好評），若刷了9999個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前的一個大問題。刷標的互聯(lián)網(wǎng)風控標準與線下的風控標準差異非常大。

　　最后是反洗錢問題。線下對洗錢的監(jiān)管要求很嚴；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)管標準，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，因為技術無國界，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)金融機構帶來了哪些機遇與挑戰(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，但對技術的依賴程度是一個值得研究的課題。

　　舉個簡單的例子，渣打銀行的程序性借貸（其中也包括個人借貸）是通過搜集大數(shù)據(jù)，并設定參數(shù)，這是一個自動撮合的過程。整個借貸流程非?？焖伲孕录悠聻槔?，兩個小時就可以完成審批。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)，這個業(yè)務的增長速度與其壞賬增長并不呈現(xiàn)為線性關系，在飛速增長達到臨界點后，其壞賬明顯增加。當然這與地域有一定關系。

　　商業(yè)銀行為什么需要不斷調(diào)整自身使用的模型？因為這些模型本身就是風險的來源，調(diào)整模型意味著對風險的控制，這也是新的第三方機構需要累積的經(jīng)驗。比如證券界流行的量化策略，實際上是應用歷史數(shù)據(jù)和概率進行投資策略的模型。根據(jù)這個理論制定策略，我們卻發(fā)現(xiàn)黑天鵝事件導致了機構的倒閉，這就是系統(tǒng)之外的突發(fā)性風險。

　　傳統(tǒng)商業(yè)銀行不能忽視大數(shù)據(jù)時代的到來，這意味著成本的大幅度下降。如果我們不能面對這樣的轉(zhuǎn)變，未來我們可能在很多領域都要讓位于在大數(shù)據(jù)方面有很大優(yōu)勢的新進者。

　　從另外一個角度來講，新進者在提供金融服務時，必須要考量傳統(tǒng)金融行業(yè)行之有效的風控。為什么銀行要花這么高的成本去做風控及信貸審批，特別是中型以上的金融機構，基本還是以人為考量標準，如果不能面對面看到貸款方，很難做出重大決策。

　　武劍：銀行對互聯(lián)網(wǎng)金融的關注始于余額寶，他們一開始并沒有正視這個問題，對余額寶的影響估計不足?，F(xiàn)在大家都在逐漸適應的過程中，目前尚存在監(jiān)管的盲區(qū)，有一定套利的空間，但它不會是長期問題。我們更關注的是互聯(lián)網(wǎng)金融的深層次影響，由于近年來移動互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，導致數(shù)據(jù)量激增，形成大數(shù)據(jù)現(xiàn)象。IBM的研究顯示，近兩年全球產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量，相當于整個人類有記錄以來數(shù)據(jù)量的90%以上，而且還在以幾何倍數(shù)的速度上升。并且這些大數(shù)據(jù)不光是海量，而且主要是非結構化的。以前銀行處理的數(shù)據(jù)都是結構化的，比較規(guī)范、標準，這方面的經(jīng)驗比較多。而現(xiàn)在各種渠道獲得的數(shù)據(jù)，有音頻、圖像、視頻等各種各樣形式，我們不知道應該如何應對。另外，大數(shù)據(jù)還有一個特點是實時在線。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的生產(chǎn)、存儲以及調(diào)用是分割的，很多數(shù)據(jù)在采集之前就已經(jīng)經(jīng)過了人腦有意識處理，如市場調(diào)查產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，而大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生和捕獲都是在人們無意識地正常生產(chǎn)經(jīng)營活動中進行，做到了反映真實，并一直在線，再借助以云計算為代表的新型處理方法，就能將在線的大數(shù)據(jù)實時進行分析，并將分析結果隨時調(diào)用。

　　從戰(zhàn)略層面而言，將來銀行的業(yè)務都會搬到線上，所有金融機構的競爭將在信息平臺上展開，從這個角度來講，簡單概括成一句話就是 數(shù)據(jù)為王。將來誰掌握大數(shù)據(jù)資源，誰就掌握了風險定價的主動權，也就可以獲得準確、高額的風險收益，最終獲得競爭優(yōu)勢。

　　銀行做風險評估模型的時候用的主要是結構化數(shù)據(jù)，往往是滯后的，比如財務報表是上一年度的，很多數(shù)據(jù)是靜態(tài)的、局部的，而且是容易被粉飾和摻水的。采用這種數(shù)據(jù)做前瞻性預測效果可想而知。從目前情況看，五大行的內(nèi)部評級模型都已經(jīng)通過了銀監(jiān)會最近的驗證，但是這些數(shù)據(jù)和模型準確性還是令人疑慮?，F(xiàn)在的數(shù)據(jù)庫是過去5-7年的，是在經(jīng)濟繁榮時期積累下來的，沒有經(jīng)過一個完整的經(jīng)濟周期，將來一旦系統(tǒng)性風險爆發(fā)，再回頭看這些數(shù)據(jù)很可能低估了潛在的風險。

　　應用大數(shù)據(jù)思維，銀行可以根據(jù)納稅記錄、刷卡記錄、存貨變動等動態(tài)數(shù)據(jù)進行信用觀察，只要觀測流量達到標準，就可以發(fā)放貸款，采用這種評估方式發(fā)放的貸款違約率很低，這就是大數(shù)據(jù)的作用各種不同類型、不規(guī)范的數(shù)據(jù)都可能是有價值的。

　　大數(shù)據(jù)不光能夠改進風險管理的技術，還能促進商業(yè)銀行的業(yè)務轉(zhuǎn)型。商業(yè)銀行的轉(zhuǎn)型已經(jīng)開始幾年了，但目前的效果并不理想。其中一個重要的原因是商業(yè)銀行的嚴重同質(zhì)化，一窩蜂式地開展業(yè)務，要么都發(fā)理財，要么都做小微，要么都做社區(qū)銀行。由于沒有數(shù)據(jù)支持，銀行對自身的業(yè)務結構了解并不透徹，往往只是依靠管理層的主觀判斷來調(diào)整銀行轉(zhuǎn)型的發(fā)展方向。

　　進入大數(shù)據(jù)時代，要學會用數(shù)據(jù)說話，通過大規(guī)模數(shù)據(jù)挖掘，我們才能深入了解銀行自己的客戶需求和市場結構，從而進一步確定差異化的轉(zhuǎn)型方向。只有這樣，整個中國金融體系才能避免高度同質(zhì)化，才能真正活躍起來。從這個角度來講，大數(shù)據(jù)既可以做商業(yè)銀行擴展市場的矛，也可以做防范風險的盾。大數(shù)據(jù)在促進銀行發(fā)展方面的作用還有待我們繼續(xù)深入探索。

　　雷濤：我從產(chǎn)業(yè)角度談談大數(shù)據(jù)如何作為工具和推動力落地。

　　首先，大數(shù)據(jù)作為Tools，改良優(yōu)化已有金融業(yè)務。先回應剛才提及的一個問題，大數(shù)據(jù)規(guī)模化處理數(shù)據(jù)，但能否做一些個性化的智能業(yè)務？事實上，對數(shù)據(jù)業(yè)務的理解已經(jīng)經(jīng)歷了幾十年的歷程。早先機器輔助參考決策系統(tǒng)，比如BI系統(tǒng)、商業(yè)智能系統(tǒng)是面向人類來做決策的，系統(tǒng)面向有限商品有限數(shù)據(jù)集，在此之中我們?nèi)藭跈C器中間狀態(tài)數(shù)據(jù)結果，生成相對于它的規(guī)則。人的智商以及我們的經(jīng)驗和判斷去做有限的商業(yè)策略，以面向有限的服務包和有限人群，所以我們可以在電信運營商里做各種套餐，在金融里做各種產(chǎn)品。而現(xiàn)在的大數(shù)據(jù)集合里，受眾的需求越來越多且碎片化了，我們的產(chǎn)品可能不能定制為一個標準化的產(chǎn)品，而很可能是根據(jù)用戶訪問的行為隨機觸發(fā)的動作，比如阿里推薦一個產(chǎn)品，9億個商品，不可能像沃爾瑪超市那樣能夠全部平鋪擺開。在用戶點擊的過程中，如何發(fā)送一個合適的商品給受眾，不是依靠報表系統(tǒng)，而是自動化觸發(fā)的系統(tǒng)。自動化觸發(fā)的系統(tǒng)更客觀地把很多需求定制化和差異化。大數(shù)據(jù)和以前的BI、數(shù)據(jù)倉庫本質(zhì)差異就在于，大數(shù)據(jù)生成的不僅是一個面向決策報表系統(tǒng)，更多是一個自動化可執(zhí)行的系統(tǒng)，這個系統(tǒng)可以幫助我們做很多差異型的，個性化的、定量的動作匹配。

　　同時對于大數(shù)據(jù)，我們不要看它不能做什么，而是先嘗試它能做什么。大家提到了對獲取外部數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)，其實銀行業(yè)不必急于獲取外部的資產(chǎn)數(shù)據(jù)，比如工商、房車資產(chǎn)購買記錄或者社交行為等等，這些價值稀疏數(shù)據(jù)還涉及到數(shù)據(jù)治理的復雜問題，實施利用都需要持續(xù)演進的路線圖支撐。其實我們看到，現(xiàn)在很多金融自身數(shù)據(jù)還沒有價值化，比如現(xiàn)在的賬戶數(shù)據(jù)都是結構化的，都是以個體為核心來描述，或是兩兩之間的債務資金關系，還有大企業(yè)的資產(chǎn)負債表、資產(chǎn)損益表等等。這些數(shù)據(jù)受限于傳統(tǒng)以表為結構的數(shù)據(jù)組織方式，缺乏全局視野，而我們做定量分析時，需要有一個公共參照體系，像一個米尺一樣來衡量今天在座所有人的身高，而不是表達兩兩之間的高低；像元素周期表一樣用標準參照體系描述所有物種。這個公共參照體系是從全量的金融實體以及它們之間的交易行為抽取出來的模型。每一個帳戶實體在參照系上都會獲得一個定量的評估，即使缺少個體數(shù)據(jù)（例如小微企業(yè)），也可以通過其它實體和交易行為量化傳遞評估。比如以節(jié)點的形式，將每一個金融實體的交易方式做成一個很大的復雜網(wǎng)絡。這些過程能把金融實體用以前結構化的賬戶數(shù)據(jù)用大數(shù)據(jù)技術構建新的基礎數(shù)據(jù)平臺，這個基礎數(shù)據(jù)平臺可以完成很多事情，比如征信、置信、基于社團發(fā)現(xiàn)的供應鏈的挖掘，完全可以在線上實現(xiàn)而不再依靠垂直行業(yè)經(jīng)驗，還有卡業(yè)務欺詐與異常交易，很多識別都可以基于金融帳戶的結構化數(shù)據(jù)實現(xiàn)。因此，大數(shù)據(jù)可以作為Tools，利用已有數(shù)據(jù)資源，優(yōu)化提升已有業(yè)務。

　　大數(shù)據(jù)真正創(chuàng)新的是推動力，即破壞型創(chuàng)新驅(qū)動金融去拓展零消費市場的新業(yè)務。傳統(tǒng)金融是基于資本獲得盈利的，現(xiàn)在金融也可以基于數(shù)據(jù)實現(xiàn)盈利。亞當.斯密定義了土地、資本和勞動力締造財富，現(xiàn)在數(shù)據(jù)本身也可以作為新的生產(chǎn)資料，用于開拓新的業(yè)務。比如許總提到的支付平臺模式，可以考慮深入下去，利用數(shù)據(jù)延展為商戶CRM。我們嘗試過基于POS支付做商圈推薦和識別，也就是說，基于復雜的網(wǎng)絡結構，具有相同社會屬性的客戶訪問不同的商家，可以統(tǒng)一置信或交叉推薦，我們可以做很多O2O服務。金融同時也是一個服務行業(yè)，服務中聚集了人群、產(chǎn)品和服務以后，會留下很多電子化的行為痕跡，數(shù)據(jù)本身隨著生產(chǎn)經(jīng)營開始形成一個新的生產(chǎn)資料。同時對資本市場而言，評估傳統(tǒng)金融資本項和評估互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的用戶流量，將在未來交織形成新金融實體的評估體系。數(shù)據(jù)資源將與資本資源同等重要，成為未來資本市場評估的新考核體系和重要指標，大數(shù)據(jù)的推動力驅(qū)動和締造新的財富。

　　互聯(lián)網(wǎng)金融的未來發(fā)展及監(jiān)管思路

　　主持人：互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展前景如何？該如何監(jiān)管？

　　溫信祥：阿里為我們提供了一個互聯(lián)網(wǎng)金融的成功實踐。談互聯(lián)網(wǎng)金融需要過三關，首先一點就是服務實體經(jīng)濟關。阿里金融下一步發(fā)展的16字方針里也提到了服務實體經(jīng)濟，事實上阿里金融就是在服務實體經(jīng)濟當中產(chǎn)生的，比如支付寶就是為了滿足商戶的需求產(chǎn)生的?；ヂ?lián)網(wǎng)金融的優(yōu)勢主要體現(xiàn)在成本端、渠道端，但是在服務實體經(jīng)濟上資產(chǎn)端是一個很大的短板，可能會制約其未來的發(fā)展空間。正如富國銀行首席經(jīng)濟學家所指出的，互聯(lián)網(wǎng)金融解決了資金來源快捷性的問題，但是資金運用的問題依然沒有解決。這一問題也體現(xiàn)在余額寶的發(fā)展上，余額寶90%以上的資金還是銀行的存款，阿里小貸余額和余額寶相比還微不足道，也就是說余額寶在資金運用上還比較困難。互聯(lián)網(wǎng)金融在提供普惠金融、包容性金融的期待中發(fā)展，也要像傳統(tǒng)金融一樣服務實體經(jīng)濟。

　　其次是要過風險管控關。需要強調(diào)的是，第一，企業(yè)發(fā)展壯大以后，內(nèi)控的風險就會很大。第二，支付和清算的風險不一樣。二者監(jiān)管標準不同，清算的系統(tǒng)性風險更大。第三，風險文化的形成。為什么金融危機、銀行危機會不斷重演？主要是因為金融本身具有風險，但是人們對風險卻很健忘。所以，互聯(lián)網(wǎng)金融和傳統(tǒng)銀行一樣需要有經(jīng)驗的風險管理人員把控好金融風險，需要學習和培育風險文化。

　　最后是要過監(jiān)管合規(guī)關。海外對金融的監(jiān)管最注重兩條：消費權利保護以及反洗錢和反恐融資。目前銀行執(zhí)行的合規(guī)和監(jiān)管標準較嚴。互聯(lián)網(wǎng)金融確立了適度監(jiān)管的原則，但是消費權益和反洗錢等不可放松，根據(jù)國際潮流這兩方面標準還可能越來越高。互聯(lián)網(wǎng)金融需要敬畏監(jiān)管、主動合規(guī)，也需要認認真真過監(jiān)管合規(guī)關。

　　大數(shù)據(jù)有意義，但是我們切忌重復計劃經(jīng)濟時代的做法，把大數(shù)據(jù)當作一個什么都往里裝的筐。要想想誰有大數(shù)據(jù)？怎么利用大數(shù)據(jù)？成立個兩年的P2P網(wǎng)站的數(shù)據(jù)能否用于放貸？大數(shù)據(jù)是需要長時間積累和分析的。

　　武劍：推動大數(shù)據(jù)應用應該有一個完整的頂層設計。因為大數(shù)據(jù)的應用涉及到業(yè)務流程的再造和管理體制的變化。特別是在技術架構方面，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)崛起以后，銀行也希望更多地利用互聯(lián)網(wǎng)的技術架構，但是礙于銀行本身的安全要求很高，所以對互聯(lián)網(wǎng)的借鑒有一定局限性，其核心業(yè)務系統(tǒng)只能采用傳統(tǒng)的技術架構。

　　現(xiàn)在商業(yè)銀行的數(shù)據(jù)倉庫技術主要針對的是小數(shù)據(jù)，技術比較成熟的不多，主要是工行、建行等大型銀行。大多數(shù)中小銀行，客戶的完整視圖都還沒有最終形成，也就是說連小數(shù)據(jù)基礎還沒打好，一下子搞大數(shù)據(jù)應用，有可能出現(xiàn)業(yè)務上的紊亂。

　　如何處理與新興的數(shù)據(jù)服務商之間的關系？一種方法是銀行自己設立一個電商服務平臺，或者收購一些電商。還有一個折衷的方法是，與電商平臺合作，數(shù)據(jù)服務商擁有數(shù)據(jù)優(yōu)勢，銀行有產(chǎn)品、風控優(yōu)勢，雙方可以優(yōu)勢互補。

　　大數(shù)據(jù)的價值實現(xiàn)關鍵要靠大分析，因為我們最終還是要在無序的數(shù)據(jù)中抓取有效的數(shù)據(jù)規(guī)律。謝總講的因果分析逐漸轉(zhuǎn)向相關性分析，這是目前大數(shù)據(jù)挖掘的趨勢，但是并不能因此完全代替?zhèn)鹘y(tǒng)的分析框架。剛才閻主席也提到，如果分析變量過多會產(chǎn)生過度擬合問題，反而降低預測的效果。

　　關于數(shù)據(jù)安全問題，大數(shù)據(jù)來臨之后，我們面臨全新的風險特征，與原先小數(shù)據(jù)的管理方法有很大差異。現(xiàn)在唯一能夠使全行在幾分鐘之內(nèi)癱瘓的就是IT故障，大數(shù)據(jù)的接口很多，不像傳統(tǒng)數(shù)據(jù)，攻擊點有限，對于這個問題我們要加快研究，特別希望監(jiān)管部門給我們多一些幫助和指導。在大數(shù)據(jù)方面，銀行的專業(yè)人才非常匱乏，而且能做到技術性和業(yè)務性兼顧的不多，工程師不懂業(yè)務，懂業(yè)務的不懂技術，兩方面無法順暢溝通，所以我們還需要加強團隊建設。