互联网金融离真正的金融创新有多远?

互联网金融离真正的金融创新有多远?

来源:新浪财经

 

互联网金融的发展,是对金融本能的回归,谈创新为时尚早。金融行业创新的下一个战场一定是新数据在风控领域的应用。这些数据的应用不仅可以让风险定价变得效率更高,也会让风险定价变得更加准确。

美联储前主席保罗•沃尔克曾说过,“过去金融体系里唯一有价值的创新就是发明了自动提款机。”虽然那个时候互联网金融的发展并不像现在这般风靡云 蒸,但是即使在今天,沃尔克先生这个略显激进的观点,依然可以让那些大谈金融创新的互联网金融从业者们脊背发凉。互联网金融离真的金融创新到底还有多远?

我们知道,自农耕社会之后,所有的科技革命都是围绕信息传递技术展开的。火车革掉了马车的命;电报、电话的普及又让信使们完全失去了价值;移动电话 的出现则让固定电话的使用频率不断降低;而互联网技术则让视频、声音、文字等各种各样的信息以电脉冲的形式在世界各地快速地传递着。金融本身就是一个解决信息不对称问题的行业,金融业的发展势必依赖信息传递技术的进步。

我们还记得罗斯柴尔德家族在英法战争中利用快马和遍布各地的眼线大发横财的故事,虽然故事本身的真实性有待考证,但这个故事的确将金融业利润的来源——更好的信息传递这个事实展现得淋漓尽致。所以,不断接受新技术,不断利用新技术寻求更高效、更迅捷、成本更低的信息传递与其叫做金融创新,不如称之为金融业的本能。毕竟,并不是银行家们发明了电报、电话和互联网技术。

但是,在中国,由于金融的强监管制,金融行业的从业者们似乎花了更多的心思在牌照功能的组合上,在与监管层玩捉迷藏上的投入丝毫不少于对发展业务的钻研。上周末,央行副行长刘士余就曾严厉的指出:“中国金融市场的主体行为存在严重扭曲,突出表现就是各类金融机构的同业业务和理财业务泛滥,这些 牌照功能的组合不仅不算是创新甚至涉嫌逃避监管。而牌照功能的组合让许多本不需要参与交易的机构都有机会在交易中间分一杯羹、扒一层皮,这也直接导致进入实体经济的资金成本过高。”

在我看来,刘行长的讲话绝非危言耸听。某些金融机构和大型资本集团的一些做法不仅算不上创新,甚至已经堕落到丧失金融业本能的地步,完全迷失在与监管层的游戏当中了。更好的利用新技术去高效便捷的传递信息应是我们始终的追求,这样做不仅可以有效降低交易成本,也可以让交易结构更加清晰,在不增加风险的情况下让一切都变得更美。中国互联网金融的发展,正是对这一金融本能的回归。当然,互联网金融的核心和本质依然是金融,不管如何发展也离不开必要的监管以及与传统金融机构类似的风险控制、风险计量。同时,最离不开的也依然还是每一个金融服务机构应有的对风险的敬畏。

那么,我们是不是可以把这种对金融本能的回归就定义为创新,拍着胸脯在各类场合大谈行业革命呢?我认为,为时尚早。

首先,互联网金融与传统金融机构从来不是对立的关系,两者不仅可以采用类似的新技术达到推动行业发展的相同目的,在用户体验提高以及内控和风险管理上两者还有许多可以互相借鉴学习的地方。

其次,互联网技术在金融领域的应用当真只是一个水到渠成的自然趋势,并不存在谁发明了互联网金融这个行业的问题。我认为,未来的金融都会或多或少的依赖互联网或者说现代信息技术,也许10年之后,“互联网金融”这个词会被多数人扔进垃圾桶,因为任何的金融都离不开最新的信息交互技术,金融只是金融而已。

之所以互联网金融在今天还可以被定义为一个行业,也只是因为互联网技术与过去信息保存、传递技术比起来更加庞杂和迅速,而且直观的令那些白胡子银行家们有些不安而已。但是追根溯源的话,就像利用电报来替代信使传递各地收集来的金融信息很难被称为金融创新一样,互联网技术与金融行业的浅层结合最多也只能算作服务方式方面的微创新,离真正的金融创新还有相当的距离。

那金融领域的下一个创新机会在哪里,这个机会又跟互联网技术有着怎样的关系?由于金融的核心属性是风险控制,在我看来,只有涉及风险管理方式的创新才谈得上真正意义上的金融创新。互联网时代与之前最大的不同就在于这个时代记录了太多原本不可被记录的数据,这些数据给新的风险评估方法创造了无限的可能。这些新的数据背后的价值还远远没有被挖掘出来,特别是在目前这个互联网终端、互联网商业模式不断增多的时代,新的数据诞生的速度甚至超过了对于数据价值进行有效挖掘的技术的进步速度。如何可以利用这些新生数据有效的对金融风险进行更加准确的定价,将是下一个金融创新的重头戏。

谈到数据挖掘,不得不提的一个词就是大数据技术,而到底什么是大数据技术却很少有人能够讲明白。这里我仅就自己的理解范围给出一定的说明。首先,大数据技术并不是简单的指数据量大。目前,大数据技术重点研究的方向分为两个:

一是多维度结构化数据的挖掘,一是非结构化数据的使用。目前有效的风险定价模型里的变量个数多集中在十几到几十个,也会存在一些模型具有上百个的变量。在这样的变量个数范围内现有的数据挖掘方法可以很好的发挥作用,建立有效的模型,利用数据背后的价值,得到置信度较高的风险定价结果。但是在互联网时代,有效的变量个数在成倍的增长,我们现在可能需要面对几千甚至上万个变量。处理变量个数如此之多的数据,给我们提出了相当大的挑战,不管是从计算成本考虑还是从结果的准确性考虑,都需要我们开发新的技术去处理这些数据。

另外一方面,社交网络和移动互联网的普及让我们的互联网体系里也产生了大量的非结构化数据:比如一张朋友圈上的照片;比如某个用户对于搜索引擎的使 用习惯(关注哪类关键词);比如他在微博上发表的一段话等等。我们有理由相信这些碎片化的非结构数据背后也一定蕴涵着较大的价值。但是,目前并没有太多办法能够让这些数据背后的价值在风险控制领域得到充分的体现。在精准营销领域,已经有一些较为成功的公司在使用这些数据了,但是在风险管理方面,即使在反欺诈和负面排查方面对这些数据的使用还在十分初级的阶段。

作为以技术驱动金融变革的坚定信仰者,我始终认为金融行业创新的下一个战场一定是新数据在风控领域的应用。这些数据的应用不仅可以让风险定价变得效率更高,也会让风险定价变得更加准确,有机会让金融消费者脱开群体标签,而以个人的身份去接受更加公平的金融服务,这种创新绝对不是互联网金融的专利。

事实上,已经有不少传统金融机构在积极的使用部分新数据了。比如,一些保险公司已经在使用健康手环的信息为客户进行更加准确的健康险和寿险的定价;一些车险公司也在跟主要的汽车厂商协商合作的可能,利用车载设备记录用户的驾驶习惯,并以此为用户提供更加公平的汽车保险价格。在我看来,这些才是真的金融创新,这些也才真的是让金融变得更加公平的一个手段。

当然,追求深层次的创新并不意味着,要忽视现阶段在金融服务方式上的改进,要抹煞金融领域使用互联网技术的意义。相反,正是这些不断的微创新在为这个时代积累更多的新数据,这将是我们在金融创新的下一个战场上的终极武器。

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