每日快報(bào)!河南村鎮(zhèn)銀行的外地儲戶，暴露了怎樣的金融風(fēng)險(xiǎn)？｜文化縱橫

唐毅南｜復(fù)旦大學(xué)

【導(dǎo)讀】近期，河南村鎮(zhèn)銀行儲戶被賦紅碼事件持續(xù)引發(fā)爭議。除了備受關(guān)注的違規(guī)賦紅碼行為，還有一個(gè)奇怪的現(xiàn)象，尚未引起注意：為什么這些河南村鎮(zhèn)銀行的許多儲戶，來自湖北、廣東、山東、安徽等外省地區(qū)？實(shí)際上，許多外地儲戶是通過第三方數(shù)字金融平臺，接觸和選擇河南村鎮(zhèn)銀行的儲蓄項(xiàng)目的。這是數(shù)字技術(shù)和數(shù)字平臺進(jìn)入金融領(lǐng)域的又一例子。曾幾何時(shí)，數(shù)字平臺宣稱，大數(shù)據(jù)等數(shù)字技術(shù)進(jìn)入金融領(lǐng)域后，能夠最大程度地降低金融風(fēng)險(xiǎn)、提高效率。然而，近些年來，各種數(shù)字金融產(chǎn)品陸續(xù)爆雷的現(xiàn)實(shí)，無疑無法印證這樣的自信。

(資料圖片)

本文指出，金融領(lǐng)域的數(shù)字化，將金融交易中原本的線性穩(wěn)定模型，升級成了基于大數(shù)據(jù)的非線性不穩(wěn)定黑箱。科技金融為了效率，通過訓(xùn)練人工智能，用“大數(shù)據(jù)”去模擬人類經(jīng)濟(jì)模型。為了使結(jié)果有意義，人工智能只能先假定系統(tǒng)穩(wěn)定?？煞蔷€性系統(tǒng)本身就是不穩(wěn)定的。這就導(dǎo)致人類無法理解人工智能的模擬，也無法發(fā)現(xiàn)最微小的漏洞，而這種機(jī)制的盲目性，又鼓勵金融投機(jī)和龐氏騙局。美式“金融創(chuàng)新”沒有經(jīng)驗(yàn)，只有教訓(xùn)，金融科技最新的重要“創(chuàng)新”，就是混業(yè)經(jīng)營的金融科技壟斷寡頭，他們當(dāng)做招牌的“微觀”風(fēng)險(xiǎn)控制，實(shí)質(zhì)上是一種“精準(zhǔn)捕食”，其中任何一個(gè)金融產(chǎn)品，都有長成2008年金融危機(jī)那樣的“大象”的風(fēng)險(xiǎn)。

作者強(qiáng)調(diào)，未來金融監(jiān)管的導(dǎo)向，應(yīng)從過去的促進(jìn)市場效率和防范風(fēng)險(xiǎn)，向提高金融宏觀效能轉(zhuǎn)變。讓數(shù)字技術(shù)真正為長期發(fā)展服務(wù)。在監(jiān)管部門協(xié)商劃定分區(qū)實(shí)驗(yàn)范圍和容錯度的范圍內(nèi)，允許實(shí)行不同商業(yè)模式的金融科技企業(yè)進(jìn)行競爭，對在實(shí)踐中有效的商業(yè)模式逐步推廣，真正落實(shí)金融服務(wù)于實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展導(dǎo)向。

本文原載《文化縱橫》，原題為《金融科技的辯證法：微觀精確和宏觀風(fēng)險(xiǎn)的平衡之道》。文章僅代表作者本人觀點(diǎn)，特此編發(fā)，供諸君思考。

金融科技的辯證法：微觀精確和宏觀風(fēng)險(xiǎn)的平衡之道

數(shù)字技術(shù)如今正被全球資本大加追捧。眾多行業(yè)的“數(shù)字化”轉(zhuǎn)型都能獲得天量投資，儼然成為超過當(dāng)年互聯(lián)網(wǎng)“新經(jīng)濟(jì)”泡沫的“超新經(jīng)濟(jì)”。然而，數(shù)字技術(shù)應(yīng)用于金融市場后，也催生了投機(jī)交易、龐氏融資和更多新形式、更大規(guī)模的高利貸。那么，當(dāng)前金融科技中的數(shù)字技術(shù)的本質(zhì)是什么？為什么會帶來上述負(fù)面影響？應(yīng)該怎樣看待和管理金融中的數(shù)字技術(shù)？

要回答這些問題，需要注意到當(dāng)前金融科技的三大新現(xiàn)象：一、新興混業(yè)經(jīng)營的科技金融寡頭已經(jīng)形成并具備了超強(qiáng)的資本力量，這對金融監(jiān)管提出了巨大的挑戰(zhàn)。二、數(shù)字技術(shù)支撐的金融產(chǎn)品已全面滲透進(jìn)日常生活，卷入其中的民眾范圍空前擴(kuò)大。數(shù)字金融產(chǎn)品已經(jīng)附著于日常生活，出現(xiàn)了繁多變體，普通民眾逐漸從主動參與變成被動卷入金融交易之中。三、數(shù)字技術(shù)的介入使得有潛在風(fēng)險(xiǎn)的金融產(chǎn)品和業(yè)務(wù)從快速膨脹到“爆雷”的時(shí)間周期大大縮短。

數(shù)字科技介入金融領(lǐng)域，也確實(shí)給民眾提供了便捷的消費(fèi)、貸款與融資渠道。但當(dāng)數(shù)字科技的技術(shù)原理復(fù)合到金融寡頭的高杠桿、高利貸和投機(jī)交易之上時(shí)，金融系統(tǒng)的穩(wěn)定性極易受到?jīng)_擊。在當(dāng)前的中國，由于監(jiān)管及時(shí)，同時(shí)也因?yàn)閱蝹€(gè)企業(yè)已經(jīng)快速“爆雷”，金融科技目前還沒有形成像次貸危機(jī)那樣龐大的系統(tǒng)性泡沫。但是長遠(yuǎn)來看，數(shù)字科技把原來金融交易中的線性穩(wěn)定模型升級成了基于大數(shù)據(jù)的非線性不穩(wěn)定黑箱，大大增加了宏觀金融系統(tǒng)的不穩(wěn)定性。

▍追不上技術(shù)實(shí)踐的理論：當(dāng)市場跑贏監(jiān)管

金融科技有兩個(gè)實(shí)體——“硬件”，即真實(shí)服務(wù)交易的計(jì)算機(jī)和通信基礎(chǔ)設(shè)施；“軟件”，即信息化的數(shù)據(jù)存儲、分析處理等工作。信息科技影響金融行業(yè)的歷史可以簡單地分為三個(gè)階段。

在第一階段，銀行等傳統(tǒng)金融部門通過將服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的中介性金融業(yè)務(wù)（儲貸、交易結(jié)算等）電子化和信息化，提高了安全性、保密性和便捷性。20世紀(jì)90年代以來，伴隨著通信科技進(jìn)入交易性的金融市場，買賣成交速度全面提高。信息技術(shù)的進(jìn)步極大地滿足了投機(jī)性交易對“先人一步”成交的要求，信息科技對金融領(lǐng)域的影響進(jìn)入第二個(gè)階段。在這一階段，由于金融交易不斷對IT設(shè)備和網(wǎng)絡(luò)的性能提出極端需求，為這一時(shí)期美國信息科技的發(fā)展提供了最大份額的投資，推動了通信技術(shù)的快速發(fā)展。與此同時(shí)，蘇聯(lián)解體后，一大批軍工、航天技術(shù)專家和科學(xué)家來到美國，他們把高深的數(shù)學(xué)帶到金融衍生品的設(shè)計(jì)之中——輿論就此稱呼此類工作為“火箭科學(xué)”。這些“火箭科學(xué)家”們通過分析大量數(shù)據(jù)得到相關(guān)參數(shù)，并將其帶入到期權(quán)定價(jià)模型中設(shè)計(jì)金融衍生品。由此產(chǎn)生的大量金融產(chǎn)品，構(gòu)筑起美國龐大的金融衍生品帝國。金融衍生品的泛濫加深了美國經(jīng)濟(jì)虛實(shí)二元化的隔閡，金融產(chǎn)業(yè)逐漸形成了一個(gè)僅創(chuàng)造交易而不服務(wù)于實(shí)體經(jīng)濟(jì)的“第二部類”，為次貸危機(jī)埋下了伏筆。

當(dāng)前異軍突起的大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)，是信息科技影響金融行業(yè)的第三階段。如今，高性能計(jì)算機(jī)、數(shù)據(jù)庫和高速網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為金融交易的標(biāo)配。次貸危機(jī)發(fā)生后，信息技術(shù)放棄了“火箭科學(xué)”原理，轉(zhuǎn)而依托計(jì)算機(jī)的超強(qiáng)算力和網(wǎng)絡(luò)平臺捕捉數(shù)據(jù)的超強(qiáng)能力。新一代技術(shù)完全拋棄了構(gòu)造有經(jīng)濟(jì)學(xué)意義的模型和理論，而是結(jié)合計(jì)算機(jī)科學(xué)、物理學(xué)、數(shù)學(xué)、人工智能等跨學(xué)科前沿技術(shù)，開發(fā)出新的金融科技“軟件”，進(jìn)一步發(fā)展了美國金融“第二部類”中已有的衍生品。這一新趨勢不僅催生了新興的混業(yè)經(jīng)營壟斷寡頭，還在理論上試圖掩蓋寡頭用科技“新瓶”裝次貸危機(jī)“舊酒”的本質(zhì)。

在某種程度上來說，新的金融風(fēng)險(xiǎn)的出現(xiàn)和積累，是主流金融理論落后于時(shí)代的必然結(jié)果。金融理論的滯后，也導(dǎo)致了在這條賽道上監(jiān)管總是落后市場的發(fā)展。

例如，量化交易集合了從超快通信基礎(chǔ)設(shè)施到大數(shù)據(jù)、人工智能在內(nèi)的金融科技硬件和軟件，把監(jiān)管拋在身后。在2015年中國股市驚人的大起大落之中，監(jiān)管層發(fā)現(xiàn)了量化交易的身影，并及時(shí)進(jìn)行了管理。但是，市場與輿論對此卻有異議。有觀點(diǎn)認(rèn)為，量化交易在形式上并不違法，它符合主流金融理論的“套利交易”原則，僅僅是以極高的速度買進(jìn)賣出，通過計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)分析預(yù)判其他人的下一步交易，并搶先一步執(zhí)行。這不但不會加劇波動，還應(yīng)該是市場的穩(wěn)定器。最終，在對股市異常波動的處理過程中，監(jiān)管層在對量化交易進(jìn)行了調(diào)查后，并沒有全面禁止這一交易模式。這一事例表明，沒有相應(yīng)的金融理論，就難以對新興的金融工具實(shí)施事前和事中的監(jiān)管，而只能在潛在的風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實(shí)損害的時(shí)候進(jìn)行事后追責(zé)。

當(dāng)前，中國的金融監(jiān)管面臨著諸多挑戰(zhàn)。一方面，主流金融理論預(yù)設(shè)下的自由化“行為規(guī)范”，無法切實(shí)保護(hù)廣大消費(fèi)者利益；另一方面，我們既無法和跨國金融資本競爭話語權(quán)，又面對國內(nèi)金融科技行業(yè)的新實(shí)踐（如股票“配資”交易、“數(shù)字貨幣”、“P2P”金融）提出的各種各樣的監(jiān)管難題。2020年10月，馬云在一次公開演講中指出，螞蟻金服能在解決中小企業(yè)貸款難問題的同時(shí)，利用數(shù)字信息技術(shù)很好地避免系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)。同樣，由于缺乏對于金融科技的理論認(rèn)識，監(jiān)管部門也只能從保護(hù)消費(fèi)者等宏觀層面強(qiáng)調(diào)監(jiān)管的重要性。監(jiān)管部門強(qiáng)調(diào)的“零容忍”“終身責(zé)任制”，實(shí)質(zhì)上也只是強(qiáng)調(diào)了監(jiān)管的裁量權(quán)，但在技術(shù)上，我們目前還比較缺乏面對金融科技可操作的監(jiān)管措施。在治理策略上，中國目前是以“金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)”和“防范系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)”的“實(shí)效監(jiān)管”作為目標(biāo)，這已經(jīng)遠(yuǎn)強(qiáng)于歐美只看交易合規(guī)性的“程序監(jiān)管”；但是，如果我們沒有對于新的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的充分認(rèn)識，僅依靠實(shí)效監(jiān)管，即使有無窮大的自由裁量權(quán)，實(shí)際上可能還是很難消除金融科技制造的系統(tǒng)性隱患。

要走出這一局面，一是在理論上應(yīng)該超越西方主流均衡經(jīng)濟(jì)學(xué)范式，擺脫對美國金融路線的模仿；二是應(yīng)建立新的試錯機(jī)制，用以發(fā)展新形勢下能達(dá)到既定目標(biāo)且安全自主可控的金融體系。兩個(gè)措施應(yīng)不分先后、一起推進(jìn)。我們首先需要明確：美式“金融創(chuàng)新”沒有經(jīng)驗(yàn)，只有教訓(xùn)；同時(shí)，金融監(jiān)管的導(dǎo)向應(yīng)從過去的促進(jìn)市場效率和防范風(fēng)險(xiǎn)，向提高金融宏觀效能轉(zhuǎn)變。

▍數(shù)字技術(shù)的祛魅：內(nèi)生不穩(wěn)定的非線性黑箱

由于超級計(jì)算機(jī)和超快通信網(wǎng)絡(luò)的普及，到目前為止，數(shù)字科技的“創(chuàng)新”實(shí)際上屬于數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析方法的升級。目前數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的方法有兩種。一種是以“火箭科學(xué)”的高深數(shù)學(xué)進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)。2008年的次貸危機(jī)，已經(jīng)證明濫用數(shù)據(jù)模型的衍生品會帶來災(zāi)難性后果。但是，這種方法由于它是基于有公式的模型，實(shí)際上還是可以解釋分析的。而數(shù)字科技采用的數(shù)據(jù)分析辦法則是人類很難分析的。在次貸衍生品出現(xiàn)問題后，人們發(fā)現(xiàn)真實(shí)世界的風(fēng)險(xiǎn)是廣泛聯(lián)系的非線性動態(tài)，是比天氣更復(fù)雜的非線性不穩(wěn)定系統(tǒng)。但這個(gè)直觀認(rèn)識不能轉(zhuǎn)化為實(shí)際可操作的技術(shù)方法。這時(shí)候數(shù)字科技提供了另一種數(shù)據(jù)分析方法：引入非線性，但放棄任何理論解釋的余地，把一切交給算法。

大數(shù)據(jù)和人工智能的本質(zhì)在于：大量數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性過于復(fù)雜，是非線性的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，數(shù)據(jù)間可能的相關(guān)性無法通過人類可認(rèn)知的模型方法給出，只能依靠算法自動評估。當(dāng)數(shù)字科技應(yīng)用于金融領(lǐng)域時(shí)，它就不再嘗試傳統(tǒng)金融學(xué)構(gòu)造的定價(jià)和交易模型，而是直接使用“機(jī)器學(xué)習(xí)”的方法：用數(shù)據(jù)對算法進(jìn)行“訓(xùn)練”。這一過程僅把歷史數(shù)據(jù)和歷史結(jié)果投喂給算法，由計(jì)算機(jī)自行判斷如何給出結(jié)論。對人而言，這個(gè)過程是不可解釋的黑箱操作，經(jīng)由黑箱導(dǎo)出的結(jié)果也沒有判定標(biāo)準(zhǔn)：人們無法判斷結(jié)果不一致的時(shí)候是有個(gè)別地方出錯了，還是系統(tǒng)結(jié)構(gòu)發(fā)生了變化。為使結(jié)果有意義，人工智能只能事先假設(shè)系統(tǒng)是穩(wěn)定的。但非線性系統(tǒng)往往本身是不穩(wěn)定的，系統(tǒng)處于不間斷的變化發(fā)展中；即使是靜態(tài)的非線性系統(tǒng)，也有不穩(wěn)定的多均衡存在。這就說明，人工智能基于歷史數(shù)據(jù)得出的結(jié)果不一定適用于未來，也不一定能反映當(dāng)下實(shí)際情況。在假設(shè)系統(tǒng)是靜態(tài)的情況下如何能描述系統(tǒng)的動態(tài)？這是數(shù)字技術(shù)應(yīng)用于金融領(lǐng)域時(shí)面臨的基本邏輯矛盾。

實(shí)際上，大數(shù)據(jù)“黑箱化”的數(shù)學(xué)理論完成于上世紀(jì)，不但早于次貸危機(jī)，更早于互聯(lián)網(wǎng)泡沫，甚至都稱不上“新瓶”。次貸危機(jī)前，美國人用以衡量風(fēng)險(xiǎn)的數(shù)據(jù)量一點(diǎn)不比現(xiàn)在少，并且也有經(jīng)濟(jì)學(xué)理論模型背書。但由于衍生品過于復(fù)雜，已經(jīng)沒有人能準(zhǔn)確地研判真實(shí)的風(fēng)險(xiǎn)究竟有多大了。如今，統(tǒng)計(jì)的數(shù)學(xué)模型比次貸危機(jī)時(shí)又有了一些迭代發(fā)展，數(shù)據(jù)量也更大了，但海量數(shù)據(jù)反而將系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的苗頭藏得更深，比次貸危機(jī)更難觀察到。

此次數(shù)字金融創(chuàng)新實(shí)際面臨著和次貸衍生品一樣的問題。主流經(jīng)濟(jì)學(xué)的一般均衡模型要成立，必須預(yù)設(shè)系統(tǒng)是自發(fā)穩(wěn)定的，當(dāng)中的任何波動都被假設(shè)為外生的白噪聲。但在實(shí)際情況中，系統(tǒng)性危機(jī)的風(fēng)險(xiǎn)往往不是外力所致，而是在“和平時(shí)期”不斷積累的。金融科技基于“和平時(shí)期”的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，尋找危機(jī)爆發(fā)和市場突變原因的能力為0。沒有理論的指導(dǎo)，大量的個(gè)體數(shù)據(jù)只會淹沒宏觀的異常現(xiàn)象。危機(jī)爆發(fā)的過程是非穩(wěn)態(tài)的；而數(shù)據(jù)越多，總體看起來就越像一個(gè)穩(wěn)態(tài)分布。因此從基礎(chǔ)理論上看，數(shù)字科技在金融領(lǐng)域的應(yīng)用，直接繼承了次貸危機(jī)衍生品的方法論，仍然以一般均衡作為基礎(chǔ)假設(shè)，區(qū)別只是“機(jī)器學(xué)習(xí)”的方法沒有能夠顯式表達(dá)的模型。

具體而言，人工智能對系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的盲目性主要表現(xiàn)在兩個(gè)方面：第一，不能識別大量數(shù)據(jù)中靜態(tài)的宏觀結(jié)構(gòu)，而只是用黑箱模擬穩(wěn)定的相關(guān)性，這就導(dǎo)致即使是最小的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)微調(diào)，數(shù)字科技也發(fā)現(xiàn)不了；第二，基于對結(jié)構(gòu)的盲目性，數(shù)字科技激勵金融投機(jī)和龐氏騙局，擴(kuò)大不穩(wěn)定結(jié)構(gòu)的變動并增加突變風(fēng)險(xiǎn)，這是系統(tǒng)金融風(fēng)險(xiǎn)的最主要特征，會引發(fā)“蝴蝶效應(yīng)”式的正反饋。

更致命的是，數(shù)字科技會主動制造自己無法識別的宏觀結(jié)構(gòu)變化，造成系統(tǒng)不穩(wěn)定性。這在金融市場中有最直觀的例子，即前面提到的量化交易。量化交易不過是“微秒級的勝利”，可它卻用一般均衡的概念自我辯解：如果市場是自我穩(wěn)定的，那么量化交易搶先交易就會加速價(jià)格向均衡點(diǎn)回歸。但是，量化交易特別容易引發(fā)跟風(fēng)交易的羊群效應(yīng)，追加買單/賣單和價(jià)格的上漲/下跌經(jīng)?；橐蚬@是典型的正反饋交易，是超高速的“追漲殺跌”。數(shù)字科技無法識別自己造成的結(jié)構(gòu)破壞，導(dǎo)致連數(shù)字技術(shù)的所有者本人也會被反噬。例如，在2013年發(fā)生的“光大烏龍指事件”中，光大證券交易員誤下指令，產(chǎn)生了兩百多億元的買單并由量化交易系統(tǒng)自動執(zhí)行，下單時(shí)間不足5毫秒，突破了所有人工和系統(tǒng)的防范；經(jīng)由其他交易者的跟風(fēng)放大，結(jié)果造成指數(shù)瞬間大漲超5%。2015年股市的異常波動中，量化交易高頻做空股指期貨，加劇了拋售的正反饋動力學(xué)，加速系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)突變，造成暴跌的正反饋。高頻交易從業(yè)者也承認(rèn)，當(dāng)市場出現(xiàn)正反饋時(shí)，量化交易如果恰好和正反饋同方向就掙大錢，反之就巨額虧損。量化交易系統(tǒng)絕不能防范系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的出現(xiàn)。

因此，數(shù)字技術(shù)的反穩(wěn)定革命實(shí)際上是人的問題：從業(yè)人員充分利用了上述兩個(gè)特征，用大量數(shù)據(jù)和算法黑箱包藏本來就難以識別的系統(tǒng)不穩(wěn)定性，在這種情況下監(jiān)管就是被動且滯后的。

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▍從“精準(zhǔn)捕食”到“精準(zhǔn)扶持”：規(guī)范新興混業(yè)經(jīng)營寡頭

從歷史上看，不同國家在各個(gè)時(shí)期的金融創(chuàng)新在金融操作層面是一致的，區(qū)別在于新技術(shù)的引入使這些創(chuàng)新的影響不斷增大。

金融科技最新的重要“創(chuàng)新”，就是混業(yè)經(jīng)營的金融科技壟斷寡頭。混業(yè)經(jīng)營使得它們更易介入居民的生活場景，更易發(fā)放高利貸、制造衍生品，實(shí)際上是給金融系統(tǒng)整體加杠桿。例如，網(wǎng)絡(luò)電商平臺通過支付、貸款、購物一體化，打通了居民從高利貸到超前消費(fèi)、奢侈消費(fèi)的全通道，侵占衣食住行所有生活場景——甚至連幾十塊錢的賬單，也鼓動消費(fèi)者分期。

形成這樣的商業(yè)模式主要是因?yàn)檫@些互聯(lián)網(wǎng)金融平臺前期為達(dá)成壟斷投入了太多推廣費(fèi)用，這些費(fèi)用一般來自私募股權(quán)市場的融資。出資人會要求平臺迅速實(shí)現(xiàn)賬面收益以便上市，進(jìn)而獲取股價(jià)上漲帶來的超額收益。對于這樣的商業(yè)模式來說，貸款給中小企業(yè)獲取長期收益太慢了，只能依靠透支消費(fèi)者的未來收入以實(shí)現(xiàn)最快的資金回籠。

精準(zhǔn)識別個(gè)體微觀風(fēng)險(xiǎn)是這一金融創(chuàng)意的招牌。盡管大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)號稱能夠基于歷史數(shù)據(jù)精準(zhǔn)識別個(gè)人的風(fēng)險(xiǎn)特征，但平臺利用壟斷地位在宏觀上增加了超前消費(fèi)和高利貸總規(guī)模，這一會影響宏觀系統(tǒng)的行為，本身就破壞了先前微觀風(fēng)險(xiǎn)識別結(jié)果的真實(shí)性。不僅如此，金融科技寡頭也無法識別其他主體制造的系統(tǒng)不穩(wěn)定性。例如，最近“爆雷”的長租公寓通過高價(jià)收房、低價(jià)放租，迫使租客借租金貸整付租金給平臺，平臺再分期交付房東租金的形式，構(gòu)造資金池，進(jìn)行龐氏融資擴(kuò)張，正是利用了科技制造金融騙局的能力。這些房主和租客同時(shí)也是其他電商平臺的用戶，而電商的大數(shù)據(jù)卻不能發(fā)現(xiàn)這一結(jié)構(gòu)性沖擊蘊(yùn)含的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。

我們可以看到的是，人工智能系統(tǒng)得到的數(shù)據(jù)是從前居民不怎么借高利貸，還款能力很強(qiáng)，結(jié)果各個(gè)平臺爭相給居民發(fā)放高利貸，且各個(gè)平臺并不知道居民借了競爭對手的高利貸。蘊(yùn)藏其中的風(fēng)險(xiǎn)不僅影響人工智能的微觀風(fēng)險(xiǎn)識別，宏觀上也造成了規(guī)模急速擴(kuò)大又可能急速破滅的泡沫循環(huán)。在這種情況下，強(qiáng)調(diào)科技拓展普惠金融、提高技術(shù)可靠性、完善數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，沒有什么根本幫助。從P2P金融，到租金貸、電商平臺消費(fèi)貸，這一輪數(shù)字金融創(chuàng)新既有龐氏騙局去中心化的游擊戰(zhàn)，又有混業(yè)經(jīng)營平臺全面侵入居民生活場景的產(chǎn)品集，儼然是個(gè)蜂群，如水銀瀉地?zé)o孔不入。蜂群中的任何一個(gè)產(chǎn)品，都能單獨(dú)膨脹成美國次貸那樣的大象，其系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)不可低估。

既然金融科技不能自發(fā)控制自身行為導(dǎo)致的系統(tǒng)變化，那么金融科技就應(yīng)該成為嚴(yán)厲限制的對象嗎？關(guān)鍵在于在理論上認(rèn)清監(jiān)管業(yè)務(wù)合規(guī)性的難度。由于數(shù)字技術(shù)的獨(dú)特性，即使監(jiān)管部門使用和金融寡頭一樣的數(shù)據(jù)和算法，也發(fā)現(xiàn)不了人工智能的問題。因此，要對數(shù)字技術(shù)進(jìn)行監(jiān)管，必須以相關(guān)理論指導(dǎo)下的非線性和非穩(wěn)態(tài)模型進(jìn)行系統(tǒng)性金融危機(jī)的預(yù)警，這樣做起碼可以做到提前一個(gè)季度發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的信號。與此同時(shí)，在理論上我們也要辨明，不同的商業(yè)模式可以將系統(tǒng)變化導(dǎo)向不同方向?，F(xiàn)階段，規(guī)范商業(yè)模式可能比監(jiān)管業(yè)務(wù)合規(guī)性更有效。

穩(wěn)定只是底線要求。如果數(shù)字技術(shù)在金融領(lǐng)域運(yùn)用得當(dāng)，也能推動經(jīng)濟(jì)的長期發(fā)展。

從現(xiàn)象上看，如今互聯(lián)網(wǎng)金融平臺熱衷于發(fā)放小額消費(fèi)性高利貸，其策略是“精準(zhǔn)捕食”。“精準(zhǔn)捕食”策略就是精準(zhǔn)識別消費(fèi)者能承擔(dān)的最高商品價(jià)格和最高貸款利息的“大數(shù)據(jù)殺熟”，這種策略在短期內(nèi)能帶來高利潤，幫助企業(yè)快速實(shí)現(xiàn)資金回籠，長期來看卻積累了系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)，并降低了經(jīng)濟(jì)增長潛力。

未來，大平臺的數(shù)字科技應(yīng)該著力應(yīng)用于精準(zhǔn)識別、扶持風(fēng)險(xiǎn)小、有前景的企業(yè)，向它們提供不需抵押的低息貸款，降低其融資成本，如此才可能帶來長期增長的高收益。消費(fèi)透支的“精準(zhǔn)捕食”易導(dǎo)向長期系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)，而企業(yè)融資的“精準(zhǔn)扶持”則可以增強(qiáng)系統(tǒng)耐沖擊能力，并逐步導(dǎo)向長期高利潤。當(dāng)然，由于兩種商業(yè)模式的短期利潤差別巨大，還需要政府充分發(fā)揮自身作用，推動金融科技轉(zhuǎn)向精準(zhǔn)扶持中小企業(yè)。在具體操作上，還是應(yīng)采取分區(qū)實(shí)驗(yàn)、綜合評估的方式，調(diào)整監(jiān)管的形式。央行、財(cái)政部、發(fā)改委等部門和監(jiān)管部門協(xié)商劃定分區(qū)實(shí)驗(yàn)的范圍和容錯度，在此范圍內(nèi)允許實(shí)行不同商業(yè)模式的金融科技企業(yè)進(jìn)行競爭，對在實(shí)踐中有效的商業(yè)模式，逐步推廣，真正落實(shí)金融服務(wù)于實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展導(dǎo)向。

本文原載《文化縱橫》2021年第1期，原題為《金融科技的辯證法：微觀精確和宏觀風(fēng)險(xiǎn)的平衡之道》。歡迎個(gè)人分享，媒體轉(zhuǎn)載請聯(lián)系版權(quán)方。

關(guān)鍵詞： 河南村鎮(zhèn)銀行的外地儲戶 暴露了怎樣的金融風(fēng)險(xiǎn)｜文化縱