金融科技有什么风险吗?

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期权匿名问答   2021-12-2 13:07   7611   1
本文节选自作者在中新经纬“第六届财经中国V论坛”中的发言,内容有改动。


谢谢主持人。


金融科技的角色

大家都知道,金融业的发展离不开金融科技,那金融科技在金融业中的角色究竟是什么呢?我以消费金融为例,谈一点我的看法。
我认为,在消费金融发展的过程中,金融科技充当两个角色:
一是发挥催化剂的作用。金融科技激活金融行业内部生产要素的活力,最典型的就是它激活了数据的活力,金融科技使得大数据风控成为一种新型的风控模式,从而打开了整个消费金融用户的空间,把消费金融从聚焦于特定用户群的小众产品,变成了一款大众金融产品。
以央行征信中心的数据为例,2015年末,央行有信贷记录为3.8亿人,现在已经超过5亿人。有超过1亿人口从无贷户变成了有贷户。考虑到不纳入央行征信的互联网信贷,合计有2亿人从无贷户变成有贷户。
征信基础设施,不仅仅是金融业的基础设施,也是诚信社会建设的基础设施,征信基础设施的完善,其价值难以估量。数据显示, 2015年,央行个人征信日均查询量173万次,2019年已经增至550万次,对个人征信数据查询频率的上升,表明征信在社会中正发挥着越来越大的作用。
除了激活数据优势外,金融科技也在全方位重塑整个消费金融行业的流程,从降低成本、提高效率、防控风险各个方面都有相关应用。
举例来说,苏宁金融构建的基于区块链的黑名单共享平台,现已接入千万级黑名单数据,便是利用区块链技术解决了机构间数据合作层面的信任难题,提高了机构合作的效率,促进了消费金融行业的开放化与生态化。
二是金融科技本身成为生产要素。随着金融与科技的融合,科技逐步产品化,成为独立于资金、用户、数据之外的第四大生产要素。当科技独立出来,不同金融机构在科技层面的差距,催收了科技合作与赋能,为开放平台模式奠定了基础。
金融科技的风险

同任何事物一样,金融科技在重塑金融业的过程中,既有正面影响,也有负面因素。鉴于金融科技的重要性,这些年消费金融行业快速发展带来的正面影响,很大一部分可以归结到金融科技上,比如普惠金融广度和深度的加强,整个行业效率的提升,传统金融机构找到新的转型方向等。金融科技转型为未来经济结构的改革和效率的提升也能发挥用武之地。
至于负面影响,则包括风险的隐蔽性、传染性问题,比如无证经营甚至高利贷、暴力催收等。但我们需要区分,哪些是金融科技本身的问题,哪些是金融科技使用不当带来的问题。就我个人而言,倾向于认为科技中性,金融科技的正面影响或负面影响,核心区别在于如何使用,谁来使用。
比如说,市场对金融科技隐蔽性、传染性的指责,放在正规持牌金融机构身上,不就是金融科技的降本增效等优点吗?当金融科技被无证经营的机构所用时,才有诸如风险隐蔽性、传染性的指责。
此外,诸如暴力催收、高利贷等指责,根本就是搞错了指责对象。
所以,对于金融科技风险的讨论,我们应该聚焦于正确使用金融科技,明确金融科技的使用规则。人类发明了火,火可助人,亦可伤人,我们要提倡“科学用火”,却不需要“谈火色变”。
监管与创新的关系

说到这里,就需要谈一谈监管与创新的关系。我认为,可以从四个方面来界定这个关系:
一是明确监管的边界。实验室中的科技创新是不需要监管的,只有当科技进入应用场景,可能产生各种或正面、或负面的影响时,才需要监管的介入——综合评估其影响,确定使用规则。从这个角度看,某些我们在应用环节禁止或限制使用的科技,并不意味着在实验室阶段不能探索与研究。
二是确定监管的原则。整体上看,对金融科技的监管,秉持的是包容监管态度。最明显的例子是各国在探索的监管沙盒试点,监管沙盒,是监管、创新性企业共同搭建的相对可控的应用场景,意在为新模式、新技术的应用提供实践机会,把决定权交给市场,这本身就体现了监管对于科技创新的呵护。
三是提高监管效率。既要提高监管机构发现与处置风险的效率,也要提高监管机构与市场沟通的效率。监管是多目标制,不同阶段政策重心多有不同,只有提高沟通效率,才能更准确地引导市场预期。
四是用好监管调控之手。监管除了防风险、为市场发展提供基础实施外,本身也有调控职责,确保行业公平竞争、可持续发展。就金融科技创新而言,要确保在应用环节的公平竞争原则,科技输出方要一视同仁;同时也要消除因监管套利产生的不公平竞争现象。
时间关系,就分享这些,谢谢大家。
本文由“洪言微语”原创,作者系苏宁金融研究院院长助理  薛洪言
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1 个回复

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金融科技最大的风险就是牛皮吹的太大,等风过去了摔得会很惨。
OK,说回正经的。金融科技最大的软肋在于数据,如果不是金融机构自己内部搞的话,拿到真实数据做真实项目非常难。
技术壁垒几乎为零,现在学技术太容易了,算法arXiv公开,代码开源,framework层出不穷,找几个应届生,infra搭起来分分钟跑几个炫酷demo。夸张了点,不过有个把月也够了。但是真实数据和金融产业的各种合规限制才是难点。最没技术含量的就是随便拿几个新的流行的算法搭配上网上爬来的免费数据跑两个demo,几乎不解决任何实际问题,然后就想卖给银行保险公司券商,前两年大家没摸到门路的时候可能还能忽悠到几个,现在都知道怎么回事了,落地困难着呢。
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