本文系李扬教授参加2018年11月8日在浙江乌镇召开的第五届世界互联网大会,在“金融科技与信用社会”论坛上的致辞。业经作者审阅。

围绕“金融科技与信用社会”这一题目,李扬教授分享了两个观点:第一,信用社会建设需要金融科技;第二,用金融科技创造现代信用社会要从基础做起。

李扬

中国社会科学院学部委员 

国家金融与发展实验室理事长

信用社会建设需要金融科技

很多研究者都可能记得,本世纪初,在时任人民银行行长周小川和时任货币政策委员会秘书长易纲的支持下,我领导中国社科院的团队做了一个关于中国城市金融生态环境的研究。这个项目产出了一系列成果,其中有一部专著,名为《中国城市金融生态环境评价》。现在从内涵和外延来看金融生态这个概念,与如今热议的“信用社会”基本重合。这就是说,我们对信用社会的建设问题的研究,早在十几年前就开始了。从2005年开始,我们每年都对中国城市的信用状况进行评估,并且根据评估结果进行排名。

接连很多年,在列入评价的200多个城市中,浙江省的几个城市都名列前茅,记得有一年,浙江温州还排在第一。在我们的分析逻辑中,出现信用风险并不必然对城市信用评级产生负面影响,相反,如果出了问题,能得到及时、合理、合法、公正的解决,反而可能提升城市的信用等级。温州就是这样,那里金融经常出事,但一般都能得到公正的解决。换言之,在当时,温州的信用社会建设,在全国名列前茅。

针对温州金融现象,我们还专门写了一篇大文章,探讨当地的信用制度建设问题。我们看到,温州的信用体系比较健康,主要是因为那里充分利用了“熟人社会”的优势。在“人人相熟”的社会环境下,如果从事经济和金融活动的主体人人都顾及自己的信用,爱惜自己的羽毛,都想着“还要有下一回”,则这个社会可以达到较高的信用水平。可以说,基于熟人社会的信用制度,在上个世纪末到本世纪初的温州,做到了极致。

进入本世纪以来,随着中国工业化的突飞猛进,经济活动日益超越地区的界限,伸展到全国乃至全世界。熟人社会打开了大门,交易对手不再主要是经常能见面的“熟人”,而可能是远在千里之外,素昧平生的陌生人。这在理论上可称作“一体化”的过程,更强烈地受到房地产市场发展的刺激。跟随我国城市化步伐,各城市房地产市场不断升温,敏锐的温州商人开始奔走于全国,甚至公然以“炒房团”名义,在全国追逐不断升高的房价。炒房团对资金的渴求日渐强烈,他们四处告贷,杠杆率因而不断提高,这样,一旦资金链断裂,整个泡沫就会破灭。到这时,温州商人的信用出了问题,与房地产市场相关联的庞大且复杂的金融运作,远远超出了炒房团们的理解能力,更超出他们的操控能力,以致于在该地区率先出现“跑路”老板,并愈演愈烈,最终导致整个地区信用崩塌,成为全国信用风险最集中的地区。正是在那种环境下,为了救赎崩坏的信用,“温州市金融综合改革试验区”应运而生,算起来,今年已进入第6个年头了。

温州的例子告诉我们,在工业革命之后建立的现代经济社会中,信用制度的建设仅仅依靠“脸熟”和道德约束远远不够,应对人口频繁且大规模流动、产业链日益延长、交易网络不断扩张的形势,信用关系必须上升到以受法律制约和保护的契约为基础,必须专业化运作,必须依托大公司、大银行、大市场、大机构、大品牌、大媒体、乃至依托专业化的信用评级机构、直至行业协会或政府的信用背书,否则,囿于一隅的商人们,绝难取信于千里之外、从来未见过面的交易对手们。应当说,迄今为止,基于契约、围绕着机构所织就的信用网络,依然是我们社会信用体系建设的基石和主体。

然而,随着后工业化和全球化不断深化,人们逐渐发现,机构信用也有了缺陷。因为,机构再大,终有信任边界,越出该边界,大机构便鞭长莫及,其信用关系难以溢出。更重要的是,即便在其能力覆盖的范围内,由于市场变化迅速、规模巨大,大机构也有出问题的时候,从而产生组织信任危机。例如,在汽车生产领域,信誉卓著如奔驰、大众者,也有信用违约之时;在媒体领域,老牌如CNN、BBC者,也可能说谎话。对这种基于机构所建立的信用关系提出挑战的最典型事态,发生在2017年美国大选之时。如所周知,在全民投票最终揭晓之前,基于传统媒体的社会调查根本就不看好特朗普。受这些媒体的影响,世界各国政府都没有做好同这位“奇葩”总统打交道的准备。所以,特朗普一上台,整个世界措手不及。但是,事后回溯整个过程,大家注意到,就是在基于传统媒体的民调网络众口一词支持民主党候选人的时候,基于互联网的新兴媒体——茶党言论——却早已信心十足地预告:特朗普终将取胜。结果大家都已知晓,正是那个“不靠谱”的特朗普,最终入主白宫。在这个过程中,新兴媒体战胜了传统媒体。

这就将我们的信用体系建设推到了第三个阶段,就是基于现代科技的信用体系,这套信用体系的本质是什么呢?它的本质,就是利用大数据、云计算、区块链、人工智能、互联网等一系列最新的科学技术,建立起一个一个既彼此独立,又相互叠加、点网相连的社群。这是一个无中心、扁平化、所有公民都完全平等、自由参与,而且相互间可以不受限制地交流体验并展开互动的圈子;这是个边界可以无限扩展的圈子。有人将这种圈子形容为“民众集体协作的利器”,它的充分利用,让我们建立起一个新型的信用社会。我理解,今天我们讨论的“运用金融科技来建设信用社会”主题,心里确认的对标,就是这个方向。

现代信用社会建设要从基础做起

实在说,运用金融科技来改造传统信用社会、创造现代信用社会,有太多的事情要做。这应了一句老话“一部二十四史,不知从何说起”。不过,我想,沿着数据采集、数据处理、信息分析和挖掘、以及提供数据服务等四个环节展开分析,我们或许能理出个头绪来。

数据采集

为了建设信用社会,我们需要收集大量信息。传统的金融机构拥有很多信息。但是,用现代的眼光看,它们收集积累的信息是有限的。首先它局限于自己的圈子,信息面不够广,其次便是信息单一,除了那些传统的存贷汇兑信息之外,所知无多。我们要建立的现代信用社会,需要收集更多的信息,除了传统的信用、债务信息外,我们还要有反映客户行为特征的信息,如,包括诉讼、抵押、专业许可、驾驶、联络等在内的公共记录信息;包括医疗、健康、其他商业活动在内的专有信息等。谈到收集信息,有一个问题必须强调,就是信息的数字化。这个问题之所以重要,是因为,现代社会条件下,信息之多,更新之迅速,只有用“爆炸”来形容。然而,来自各个领域的信息,其存在状态是不一样的。如果我们不能用统一的“语言”系统去描述它,存储它,缺乏统一的基准和框架去计算它,庞大的信息就可能成为一堆垃圾。换言之,在来自各个领域的信息能够使用之前,我们必须用统一、简单的语言系统把它们记录、存储下来,并加以整理。显然,数字就是这样的统一且简单的语言。通过这个数字化过程,我们得以将来自不同领域、不同规范的信息标准化为数字语言。显然,数字化,是一切金融科技得以发挥作用的前提和基础。毋庸讳言,在这方面,我们与世界发达经济体的差距还十分巨大。

数字化这个问题十分重要,但往往被人忽视。近几个月来,我参加了若干讨论“大资管”的会。这些会讨论的问题很多,观点也不尽一致,但是,有一个看法是共同的,就是,大资管这个行业,恐怕绝大部分的机构都不适合参与其间,其中一个很重要的原因就是,在有效展开大资管业务之前,必须提供一些基础设施,其中,数字化,就是必要一环。这些基础设施都是必须先期去做的,但也是十分“烧钱”的。显然,绝大多数机构都不拥有足够的人力、物力和财力来完成这最初的投入。

数据处理

我们知道,通过多种渠道收集到的信息可能五花八门,有基于各种算法的信息,有基于各种架构的信息,有存在于各种文本之中的信息,有很多结构化的信息,更大量的则是非结构化的信息,我们必须具有处理、组织、分析跨越多运行系统、跨越多数据库、跨越多文件类型数据的能力,并将它们统一加以表述。

数据分析和挖掘

这个过程,就同我们一般所说的人工智能(AI)连在一起了。我们知道,人工智能由三大要素构成。第一是大数据,第二是算法,第三是算力。就中国的情况而言,我们的数据是有的,但是,恰如我前面所指出的那样,由于数字化不够,我们掌握的大量数据其实不能使用。另外,由于部门分割,中国存在大量的信息孤岛,大数据也变成小数据了。所以,进一步对数据进行整合,是发展金融科技的必要条件。当然,这需要政府认可并切实加以组织。关于算法,客观地说,我们尚存在着较大的差距。其原因,就在于我国的科学比较落后。经过40年改革开放,我国的技术以及与之相关的工程比较发达,与之对应,我们拥有大量一流的工程师。说起来,这正是我国教育体制追求的结果。我国教育体制的取向,建国以来基本没有变化,即:在全部科学中,侧重自然科学;在自然科学中,侧重技术和工程。遗憾的是,算法恰恰是以科学为基础的;我国科学相对落后,算法就难以世界领先。对于这个缺陷,我们必须有清醒认识,最近人民银行有研究者发文,论证今后的经济将是“算法经济”,今后的金融则是“算法金融”,可见算法之关键地位。必须清醒地认识到,算法是科学的产物,今后,我们需要大量优秀人才,去从事那些在短时期内不见经济成效、甚至永远不见成效的科学研究。聊以自慰的是,由于工程导向、技术导向,近年来我国的技术水平突飞猛进,表现在算力上,我国已经在世界上处于领先地位,目前全球,计算速度最快的计算机在我国就有好几台。

数据服务

这是最后一个环节,是面对市场、面对客户的环节。我们需要的解决方案,必须尽可能简单、明了、可触达、可视化;必须针对不同客户需求,量体裁衣。要做到这一点,显然也须有大量的科技、人力和资金投入,同时,我国的金融业必须完成一个在发达经济体几十年前就已完成的转变,即,金融业要从金融产品生产商全面转变为金融服务提供者。

总之,建设现代信用社会,我们必须建立在现代最新科技基础上,而要做到这一点,则须有大量艰苦细致的基础性投入。其中,有一些是需要企业投入的,还有一些,则须政府组织的公共投入。比如大数据、数字化,作为金融科技发展的基础设施,本质上就需要政府投入。我们注意到,在发达经济体,这样一些属于现代社会发展的技术基础设施,都是由政府出面投入建设,搭建公共基础平台,搭建共用技术平台,然后交由私人部门无偿或者低成本使用的。发达国家的经验,值得学习。

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