如何突破金融科技落地的瓶颈

刘晓春

新冠肺炎疫情后，数字金融，包括整个数字经济行业，将进入一个高速发展期，同时也是一个冷静发展期。

之所以说是高速发展期，是因为在疫情期间，人们真正发现了数字技术，或无接触技术的威力，不仅有助于抗疫，同样有助于引爆新的经济增长点，还助力人们生活方式、学习方式、工作方式和交往方式的转变。

之所以说是冷静发展期，是因为经过这次抗疫的洗礼，使人们真切地看到，金融科技在哪些方面发挥了作用，在哪些方面的应用还存在不足，哪些领域可以发挥金融科技的作用，哪些领域金融科技却还没有进入，哪些金融科技实际上是用错了方向。不仅金融领域，在经济和社会的其他领域，包括智慧城市建设等，抗疫为科技的应用提供了一次全面检验的机会。有了这样的一次集中全面检验，人们对数字科技的应用将会更加理性、更加冷静，方向更加明确。

不得不说，前几年对于金融科技的宣传有点过热，想象的成分多了一些。现实中，一些技术已经进入了落地的瓶颈期。我们需要以这次抗击疫情为契机，既要总结以往金融科技成功的方面，更要寻找以往不太成功的原因，以发现成功的金融科技之所以成功的规律。

首先，当科技进入应用领域，科技就是一个工具，金融科技要实现的是金融功能，而不是让金融实现金融科技的科技功能。如果摆不正这个关系，金融科技的应用就会走向歧途。数字普惠金融，是要实现更好、更有效的普惠金融，而不是为数字化而数字化，引诱没有还款能力的人群过度借贷，以实现科技的所谓引流获客功能。

其次，金融科技要实现金融功能，就必须真正了解各类金融业务的内在逻辑。

以银行为例。第一，银行的业务不同于一般工商业的产品和服务买卖。一般工商业产品或服务，是一次性買卖。产品是所有权和使用权的转移;服务是服务价值的实现。银行的许多服务，是一个长期的过程，是价值的临时转移。比如存款，是存款人将自己的资金临时存放在银行，一定时期后连本带利取回。银行获得存款人的一笔存款，并不等于银行已经推销了一个产品。贷款同样如此，银行将贷款借给借款人，是要在一定时期后连本带利收回来的。发放贷款时，不等于银行推销了一款产品，收回贷款也不等于成功推销了这款产品，因为没有发生产品的所有权转移。存款也好、贷款也好，业务能够持续办理，是建立在风险管理能力基础上的。所以，存款、贷款的竞争，利率价格是一个手段，但这个手段对开拓客户量的作用是有限的，因为有还款能力的客户量是既定的。如果银行要像一般商业企业那样为了扩大客户量而搞所谓的降维打击，那只有降低风险管理标准。很明显，这将是灾难性的。

第二，银行的大多数业务，对于客户来说，不是高频的。银行的客户，只有在需要办理特定的银行业务时，才会去银行网点，或者进入网银或银行移动APP。银行客户办银行业务，一般是直接与开户银行发生关系。所以，单纯靠线上获客，不具有普遍效用。

再次，科技不能提高人的道德水平，不能提供人的还款能力。

目前的金融科技，包括大数据、云计算、智能画像、区块链等，可以提升收集数据的效率、扩大收集数据的广度、提高数据的分析计算速度、确保数据在传递过程中不被篡改等，也就是说，可以更好、更精准地找到客户、评判客户以往的信用情况及还款能力，但并不能提高客户的道德水平和还款能力，更不具备约束客户必须还款的效能。如果简单地把风险评估和风险管理完全交给金融科技去完成，这本身就是一个巨大的风险。

2018年11月9日，浙江桐乡市乌镇首家互联网智慧银行内，一位市民在智能一站清柜台自助办理业务。图/新华

大数据、云计算，作为技术，主要解决的是数据收集速度和能力、数据储存量和储存管理能力、数据计算分析速度等问题。至于应该收集哪些数据，如何确定数据与相关业务风险的相关性，并因此如何设计分析算法模型等，这是金融技术，不是大数据、云计算这些科学技术。对于特定的风险类型，模型需要的数据并不是越多越好，无关数据的加入，反而会对计算结果的有效性带来偏差。这样的取舍能力，不是数学能力，是信贷经验和统计学能力，是广义的金融技术。即使算法模型高度精确，其结果也只是信贷风险决策和管理的必要条件，并不能代替决策。这类金融技术部分，是风险决策和风险管理的关键，无论是线上和线下，都是共同的规律。科学技术，是实现这些金融技术的工具。一项科学技术能在提供效率、降低成本、更加精准的基础上解决上述问题，才是好的金融科技的应用。

金融科技应用，在帮助提高风险管理能力的同时，其本身也是有风险隐患需要管理的。除了现在大家都非常关心的数据收集、数据隐私保护、数据所有权和使用权保护等风险外，还有不同金融科技风险管理模型在具体风险管理过程中的定位，同样隐含着定位错位的风险。

金融科技，是为了实现金融功能。但是，即使是实现了某些场景中的金融功能，不等于就是好的金融科技应用。比如刷脸支付，从实现支付这个金融功能而言，人脸识别这项技术似乎是成功的。但我认为，就支付这项具有私密性、独立自主性的活动来说，人脸识别技术并没有真正完全地实现这项金融功能，应该禁止使用。你的这张脸，是独一无二的，并且只长在你的脸上，但是当你走在街上、逛荡在商场里，你无法控制别人频频回眸看一看你的脸，也许某一刻，就看走了你账户里的那一点点钱。这说明，金融，不仅仅是表面的资金的转移，资金流的背后是一系列的规则。

第四，信贷的风险管理不仅仅是信息对称。不同的信贷产品，既是业务对象不同或资金用途不同，同时也是风险管理内容的不同，没有普遍适用的风险算法模型。针对不同的客户群体、不同的贷款用途，需要不同的风控模型。

信贷风险评估和管理，除了借款人的还款意愿，即我们平时说的借款人的信用或道德水准外，更重要的是借款人的还款能力。在决策中，我们主要通过抓三个环节来达到上述目的。一是，通过对借款人经营规模（个人消费贷款是收入水平）的调查，确定合适的贷款额度。这有两个目的，一个是确保借款人不会超出自己的经营能力去投资经营;个人不会超出自己的收入水平去消费。再一个是确保贷款额度不会击穿借款人的道德底线。

二是，监督或控制借款人的借款使用及资金的流程，持续观察借款人的经营状况、消费状况。发现异常，及时采取风控措施，化解风险。

三是，找到并控制借款人的硬约束条件，通俗地说，就是找到借款人的软肋或命门，以确保贷款的收回，抵押、担保等，都是这类手段。

义乌小商品城发展起来后，银行给商户提供了以商铺使用权做抵押或商铺所有权做抵押的贷款，贷款额度就是基于客户的经营规模，商铺的使用权或所有权就是客户的命门。

浙江台州的几家小城商行，培训本地人客户经理，总结了审查客户“三表三品”的经验，在台州本地取得了非常好的效果。“三表三品”就是大数据，目的就是评估客户的道德水平、真实的经营规模和经营能力。台州这几家银行经常向全国各地同业毫无保留地介绍它们的经验，但真正能学的似乎不多，因为各地的文化、产业等还是有差异的。

一些做得成功的金融科技公司和互联网银行实际上就是在线上做了上述银行做的事情，完全按金融规律办业务。有的是以网上商铺做约束;有的是以线上社交圈为基础评估借款人还款意愿、还款能力、可貸金额，并以社交圈作为道德约束。它们的风控模型，都有特定的客户对象和场景，并不适用于其他客户对象或场景，但经验是有启发性和借鉴价值的。许多科技公司想为银行服务，赚银行的钱，但又不把自己风控模型的内容讲清楚，只是说自己有大数据、云计算、算法模型，这让真正做银行的人怎么相信你呢？

第五，科技本身不能解决可信问题，需要政策或法规制度的认可。

区块链，作为技术，专家说有这样一些特点：分布式账本、全程留痕、不可篡改、可以追溯、全网维护等。说白了，就是一种数据的储存方式和应用方式。分布式账本，是指无数相同的账本同时存放在链上的所有节点上，所有数据同步维护，维护全程留痕，所以每一个数据本身不能被篡改。

有人说，分布式账本将颠覆复式记账法。这是不懂会计的胡乱猜想。分布式账本的“账本”基本就是数据库的概念，里面的数据是按该数据的要求进行记录的。如果是会计账本，记账与核算一定是按会计原则进行的。只是这本会计账本是同步储存在不同的节点（分布着的“账本”）中。

手工记账中，每一笔记录，员工都要签字盖章，目的是防篡改。账记错了怎么办？制度规定可以用红色的墨水反向做一笔分录并签字盖章。区块链以技术的方式实现防篡改，但不等于已记录的数据不可以改变，只要有制度（规则）规定，同样可以用新的数据代替原有的数据。就好比我们发了一个新文件，最后有一条宣布之前的某文件失效。所以，区块链等技术提供的数据能不能作为可信的贷款决策依据，能不能作为法庭呈堂证据，不是技术本身决定的。

第六，金融创新必须是能够被监管的。

在同样的监管下，做同样的业务，要颠覆银行的金融科技却做不过银行，这在逻辑上是说不过去的。监管方式要有利于创新，但不等于对创新放任不管，甚至鼓励创新浑水摸鱼。

以上分析可以看到，金融创新，需要三项技术：政策技术、金融技术、科学技术。不懂金融业务本身，不懂相关政策法规，单靠金融技术是不可能有真正成功的创新的。一些金融科技之所以进入落地瓶颈，就是因为只从科技功能出发想象金融的需求。比如区块链技术，到底哪些银行业务是需要全网同步维护数据的？这项业务的所有相关方愿意为了这项业务而上链吗？链上的数据和活动如何才能纳入法律法规和制度的认可范围？这些都是需要我们在疫情后进行冷静审视的。

因为疫情，所有学校都启用远程教育。疫情缓和后，学生返校上课。一些中小学老师发现，少数自律能力强的学生，成绩更好了，但许多学生跟不上课程，特别是后面课程是以前面课程为知识基础的数学、物理等课程。老师在上课时，无法感受学生的反应。通过疫情的检验，说明网上教育，至少对中小学生不是完全有效，知识的传授不仅仅是影像和声音的传输。疫情期间，除了游戏等消费能够完全在线上完成外，其他线上商品交易最终是由快递小哥帮助实现的。所以，发展数字经济，要理性看待纯线上崇拜。

（编辑：袁满）