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互联网金融发展的问题与监管

来源：沈阳新闻网作者：莎莎更新时间：2020-09-16 09:57:42阅读：

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李林:网络金融的理论框架已经基本形成；网络金融的支付框架和理论基础已经建立；互联网产业的基本特征也已经梳理出来；我们基本同意互联网技术的发展趋势。总的来说，随着网络金融的快速发展，网络金融和传统金融机构需要相互借鉴。

网络金融理论框架形成后，现实中仍然存在四个问题。

首先，互联网技术的优点是强大的，但缺点是太强大了。银行是行政垄断，而互联网是技术垄断。互联网技术没有边界。理论上讲，它可以零边界成本在全世界范围内发展。技术没有国界，资本也没有国界。当两者结合时会发生什么？就像克隆技术一样，克隆技术很好，但是它不能克隆人。

其次，在实际操作中，互联网领域存在大量的信息不对称问题。由于信息不对称，理论付诸实践时会产生很大的冲突。信息不对称的表现之一是互联网的广泛应用中没有实名制。互联网金融包括四个关键环节:大数据、云计算、平台和移动金融，这些都没有实现实名制。第二个表现是金融信息的不对称。不受监管的技术是非凡的，尤其是在资金无国界的背景下。信贷审批要求自有资金占30%，但很难确定这些资金是自有还是借入。如何保证资产负债表上财务信息和行为信息的准确性是一个问题。

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第三，是线上和线下的一致性。你能在线上着陆吗？如果它能着陆，在线伦理和离线社会如何整合？在监管方面，网下银行的规则如何适用于网上金融机构？线上和线下风险判断标准不同。在线风险判断是检查违约率(主要是通过刷赞)。如果你刷9999赞美，你可以得到一个很高的皇冠；线下，我们不仅要考虑违约率，还要考虑违约损失。例如，有9999条好评，即万分之一的违约率，但一旦违约发生，损失就非常大。因此，线上线下的一致性是目前的一大难题。网络风险控制的标准和线下风险控制的标准有很大的不同。

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最后，反洗钱问题。对洗钱的线下监管要求非常严格；在线上，因为资金没有标记，都是数字，很难监管。监管需要考虑效率和成本。根据目前的线下监管标准，我们需要在网上监管上投资多少？

上述四类问题可能不是单一的，而是相互关联的，因为技术没有边界，市场也没有边界。

大数据的作用和影响

主持人:互联网金融的发展依赖于大数据，那么大数据的特点是什么？优势在哪里？它给传统金融机构带来了什么机遇和挑战？

张小磊:传统商业银行也广泛使用大数据技术，但对技术的依赖程度是一个值得研究的课题。

举一个简单的例子，渣打银行的程序性贷款(包括个人贷款)是一个通过收集大数据和设置参数进行自动匹配的过程。整个贷款过程非常快。以新加坡为例，审批可以在两个小时内完成。产品本身非常好，速度快，效率高，成本低。然而，它的发展速度是有限的。经过多年的探索，我们发现该业务的增长率与其坏账的增长并不是线性相关的，其坏账在快速增长达到临界点后明显增加。当然，这与该地区有关。

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为什么商业银行需要不断调整自己的模式？因为这些模型本身就是风险的来源，调整模型就意味着控制风险，这也是新的第三方组织积累的经验。例如，证券行业流行的定量策略实际上是一种利用历史数据和概率的投资策略模型。根据这一理论，我们发现黑天鹅事件导致了制度的崩溃，这是制度外的突发风险。

传统商业银行不能忽视大数据时代的到来，这意味着成本大大降低。如果我们不能面对这种变化，我们可能不得不让位于未来在许多领域的大数据方面拥有巨大优势的新来者。

从另一个角度来看，新来者在提供金融服务时必须考虑传统金融业的有效风险控制。为什么银行要在风险控制和信贷审批上花这么多钱？特别是对于中型及以上的金融机构，人仍然是基本的考虑标准。如果不能面对面地看到贷款人，就很难做出重大决策。

吴健:从余额宝开始，银行开始关注网络金融。他们一开始没有正视这个问题，低估了对余额宝的影响。现在每个人都在逐渐适应，监管方面仍然存在盲点，存在一定的空套利，但这不会是一个长期问题。我们更关注互联网金融的深层影响。由于近年来移动互联网的快速发展，数据量激增，导致大数据现象。Ibm的研究表明，近两年全球产生的数据量相当于整个人类有记录以来数据量的90%以上，并且仍在以几何倍数的速度增长。这些大数据不仅庞大，而且主要是非结构化的。过去，银行处理的数据是结构化、标准化和标准化的，在这一领域有许多经验。目前，从各种渠道获得的数据有各种形式，如音频、图像和视频，我们不知道如何处理它们。此外，大数据的另一个特点是实时在线。传统数据的产生、存储和调用是分开的。许多数据在收集之前已经被人脑有意识地处理过了，比如市场调查产生的数据。大数据的生成和捕获是在人们无意识的正常生产和商业活动中进行的，这反映了真实情况并且总是在线的。借助以云计算为代表的新处理方法，可以实时分析在线大数据，并随时调用分析结果。

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从战略角度看，未来银行业务将向网上转移，所有金融机构的竞争将在信息平台上展开。从这个角度来看，它可以简单地概括为“数据为王”。未来，谁掌握了大数据资源，谁就掌握了风险定价的主动权，进而获得准确的高风险回报，最终获得竞争优势。

银行在建立风险评估模型时，主要使用结构化数据，而结构化数据往往滞后。例如，财务报表来自前一年，许多数据是静态的和不完整的，它们很容易被粉饰和掺水。使用这种数据进行前瞻性预测的效果是可以想象的。从目前情况来看，五大银行的内部评级模型均已通过银监会近期的验证，但这些数据和模型的准确性仍令人怀疑。目前的数据库是过去5-7年的数据，是在经济繁荣时期积累的，并没有经历一个完整的经济周期。一旦系统性风险在未来爆发，回顾这些数据可能会低估潜在风险。

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借助大数据思维，银行可以根据动态数据观察信用，如纳税记录、信用卡记录、库存变化等。只要观察到的流量达到标准，他们就可以发放贷款。这种评估方法发放的贷款的违约率很低，这是大数据的作用——各种非标准数据可能都有价值。

大数据不仅可以提高风险管理技术，还可以促进商业银行的业务转型。商业银行的转型已经开始了几年，但目前的效果并不理想。其中一个重要原因是商业银行同质化严重，急于开展业务，要么做财务管理，做小微企业，要么做社区银行。由于没有数据支持，银行对自身的业务结构没有透彻的了解，往往只能依靠管理层的主观判断来调整银行转型的发展方向。

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在大数据时代，我们应该学会用数据说话，通过大规模的数据挖掘，我们可以深入了解银行自身的客户需求和市场结构，进一步确定差异化转型的方向。只有这样，整个中国金融体系才能避免高度同质化，真正变得活跃起来。从这个角度来看，大数据不仅是商业银行拓展市场的利器，也是抵御风险的盾牌。大数据在促进银行发展方面的作用还有待进一步探索。

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雷涛:我将从行业的角度谈谈如何将大数据用作工具和驱动力。

首先，大数据被用作改善和优化现有金融服务的工具。首先，我想回答刚才提到的一个问题。大数据处理大规模的数据，但是我们能做一些个性化的智能服务吗？事实上，对数据服务的理解已经经历了几十年。早期的机器辅助参考决策系统，如bi系统和商业智能系统，都是面向人类进行决策的，而这些系统都是面向有限的产品和有限的数据集的，在这些系统中，我们将根据机器中间状态数据的结果生成与它们相关的规则。人们的智商以及我们的经验和判断力决定了有限的业务策略来面对有限的服务包和有限的人员，因此我们可以在电信运营商中制作各种包，在金融领域制作各种产品。在当前的大数据收集中，受众的需求越来越多，而且分散。我们的产品可能不是作为标准化产品定制的，而是根据用户的访问行为随机触发的。例如，阿里推荐的产品有9亿种商品，但不能像沃尔玛超市那样布局。在用户点击的过程中，如何向受众发送合适的产品并不依赖于报告系统，而是一个自动触发系统。自动触发系统可以更客观地定制和区分许多需求。大数据与以前的bi和数据仓库的本质区别在于，大数据不仅是一个面向决策的报告系统，而且是一个自动化和可执行的系统，它可以帮助我们进行许多不同的、个性化的和定量的动作匹配。

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同时，对于大数据，我们不应该看它不能做什么，而应该先尝试它能做什么。每个人都提到了获取外部数据的挑战。事实上，银行业不需要急于获得外部资产数据，如商业和房车资产购买记录或社会行为。这些稀疏的数据还涉及到复杂的数据治理问题，它们的实施和利用需要不断发展的路线图的支持。事实上，我们可以看到许多财务数据还没有被估值。例如，经常账户数据的结构和描述以个人为核心，或者两个或两个之间的债务-资本关系，以及大型企业的资产负债表和损益表。这些数据受到传统的基于表的数据组织方法的限制，该方法缺乏全局视角。当我们做定量分析时，我们需要一个公共参考系统来测量今天在场的每个人的身高，就像一把米尺，而不是表示两个人之间的身高；用元素周期表这样的标准参考系统来描述所有的物种。该公共参考系统是从所有金融实体及其交易行为中提取的模型。每个账户实体都会在参考框架内得到一个量化的评价，即使没有个人数据(如小微企业)，这个评价也可以通过其他实体和交易行为进行量化传递。例如，以节点的形式，每个金融实体的交易模式被制成一个庞大而复杂的网络。这些流程可以使金融实体利用以前的结构化账户数据和大数据技术构建新的基础数据平台。这个基础数据平台可以完成很多事情，比如信用报告、信任、基于社区发现的供应链挖掘，这些都可以在线实现，而不是依靠垂直行业经验、卡业务欺诈和异常交易。基于金融账户的结构化数据可以实现许多识别。因此，大数据可以用作工具，通过使用现有数据资源来优化和升级现有服务。

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大数据的真正创新是驱动力，即颠覆性创新驱动金融在零消费市场拓展新业务。传统金融基于资本盈利，但现在金融也可以基于数据盈利。亚当·斯密定义土地、资本和劳动创造财富，现在数据本身也可以作为新的生产手段来发展新的业务。例如，徐总提到的支付平台模型可以考虑更进一步，利用数据扩展到商家的crm。我们试图根据pos支付来推荐和识别商业区。也就是说，基于复杂的网络结构，具有相同社会属性的客户可以访问不同的企业，并且他们可以统一信任或交叉推荐。我们可以做很多o2o服务。金融也是一个服务业。人、产品和服务在服务中聚集后，会留下许多电子行为的痕迹，数据本身会随着生产和经营形成一种新的生产手段。同时，对于资本市场而言，对传统金融资本项目的评估和对互联网企业用户流量的评估将交织在一起，形成未来新金融实体的评估体系。数据资源将与资本资源同等重要，并将成为新的评估体系和未来资本市场评估的重要指标。大数据的驱动力将推动并创造新的财富。

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网络金融的未来发展与监管

主持人:互联网金融的发展前景如何？如何监督？

温心祥:阿里为我们提供了一个互联网金融的成功实践。谈论互联网金融需要经过三个层面。第一点是为实体经济服务。阿里金融下一步发展的16字方针也提到了服务实体经济。事实上，阿里金融诞生于为实体经济服务，例如，支付宝诞生于满足商人的需求。互联网金融的优势主要体现在成本方面和渠道方面，但资产方面是服务实体经济的一大不足，这可能会制约其未来的发展。正如富国银行首席经济学家指出的那样，互联网金融解决了资金快速来源的问题，但资金使用的问题仍未解决。这个问题也反映在余额宝的发展上。余额宝90%以上的资金仍是银行存款。与余额宝相比，阿里的小额贷款余额微不足道，这意味着余额宝仍难以动用资金。互联网金融的发展是为了提供包容性金融和包容性金融，它也应该像传统金融一样服务于实体经济。

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其次，我们应该通过风险控制。需要强调的是，首先，企业发展之后，内部控制的风险会很大。其次，支付和清算的风险是不同的。两种监管标准不同，清算的系统性风险更大。第三，风险文化的形成。为什么金融危机和银行危机会不断重演？主要是因为金融本身有风险，但是人们对风险健忘。因此，网络金融和传统银行一样，需要有经验的风险管理者来控制金融风险，需要学习和培育风险文化。

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最后，我们必须遵守法规。海外金融监管主要集中在两个方面:消费者权益保护和反洗钱、反恐融资。目前，银行有严格的合规和监管标准。互联网金融确立了适度监管的原则，但消费者权益和反洗钱不能放松，这两个方面的标准可能会随着国际趋势而越来越高。互联网金融需要尊重监管，积极遵守法规，也需要认真通过监管合规壁垒。

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大数据是有意义的，但我们不应该重复计划经济时代的做法，把大数据当作一个篮子，里面什么都有。想想谁拥有大数据。如何使用大数据？两年前建立的p2p网站的数据可以用于借贷吗？大数据需要长期积累和分析。

吴健:推广大数据应用应该有一个完整的顶层设计。因为大数据的应用涉及到业务流程的再造和管理体系的变革。特别是在技术架构方面，互联网企业兴起后，银行也希望更多地利用互联网的技术架构。但是，由于银行自身的安全性要求较高，借鉴互联网有一定的局限性，其核心业务系统只能采用传统的技术架构。

目前，商业银行的数据仓库技术主要针对小数据，技术相对成熟，主要在工行、建行等大银行。大多数中小银行还没有形成完整的客户观，也就是说，他们甚至还没有为小数据打好基础，他们马上就要从事大数据应用，这可能会导致业务混乱。

如何处理与新兴数据服务提供商的关系？一种方法是银行自己建立一个电子商务服务平台，或者收购一些电子商务。另一个折中方案是与电子商务平台合作，数据服务提供商拥有数据优势，银行拥有产品和风险控制优势，双方可以互补。

实现大数据价值的关键在于大分析，因为我们最终会在无序的数据中攫取有效的数据规则。谢宗的因果分析逐渐转向关联分析，这是当前大数据挖掘的趋势，但不能完全取代传统的分析框架。刚才严主席也提到，如果分析变量太多，会导致过度拟合，反而会降低预测效果。

在数据安全方面，大数据出现后，我们面临着全新的风险特征，这与原有的小数据管理方法有很大不同。目前，唯一能在几分钟内瘫痪整个银行的是它的失败。与传统数据不同，大数据有许多接口，攻击点也是有限的。我们应该加快对这个问题的研究，尤其希望监管部门能给我们更多的帮助和指导。就大数据而言，该行专业人才匮乏，技术和业务人才也不多。工程师不懂业务，但懂业务的人不懂技术，所以他们不能顺利沟通，所以我们需要加强团队建设。(编辑王梓·王芳)

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