意見領袖丨黃奇帆（重慶市原市長、第十二屆全國人大財經委副主任委員）

　　一、5G基礎上的數字化平臺體系的結構、特征和功能

　　所謂數字化平臺，是指大數據、人工智能、移動互聯網、云計算、區塊鏈等一系列數字化技術組成的“數字綜合體”。結合所學知識和實踐經驗，我談談對5G背景下的數字化平臺的結構、特征和功能。

　　（一）云計算、大數據、人工智能和區塊鏈

　　1．云計算

　　云計算可以被理解成一個系統硬件，一個具有巨大的計算能力、網絡通訊能力和存儲能力的數據處理中心（Internet Data Center，簡稱IDC）。數據處理中心本質上是大量服務器的集合，數據處理中心的功能、規模是以服務器的數量來衡量的。

　　云計算有三個特點：第一，在數據信息的存儲能力方面，服務器中能存儲大量數據。第二，在計算能力方面，每個服務器實質上是一臺計算機。與上世紀60年代、70年代世界最大的計算機相比，當代計算機的運算能力更強，占用空間更小。第三，在通訊能力方面，服務器連接著千家萬戶的手機、筆記本電腦等移動終端，是互聯網、物聯網的通訊樞紐，是網絡通訊能力的具體體現。

　　數據處理中心、云計算的硬件功能，具有超大規模化的通信能力、計算能力、存儲能力，并賦予其虛擬化、靈活性、伸縮性的特點。服務商以IDC為硬件，以私有云、公共云作為客戶服務的接口，向客戶提供數據服務。就像居民通過水龍頭管道向自來水廠買水一樣，各類客戶以按需購買的方式，利用IDC資源購買所需的計算量、存儲量、通訊量，并按量結算費用。資源閑置時也可供其他客戶使用，這樣就能夠有效、全面、有彈性地利用云計算架構中的資源，既能同時為千家萬戶服務，又能使大量服務器不發生閑置。

　　2．大數據

　　大數據之大，有靜態之大、動態之大和運算之后疊加之大。計算量之大三個要點。第一是數據量大，例如大英博物館的藏書能全部以數字化的形式存儲。第二是實時動態變量大。每一秒鐘、每一分鐘、每一小時、每一天，數據都在產生變化。全球70億人約有六七十億個手機，這些手機每天都在打電話，每天都在計算，每天都在付款，每天都在搜索。所有的動態數據每天不斷疊加、不斷豐富、不斷增長。第三是數據疊加處理后的變量之大。人們根據自身的主觀需求，對動態的、靜態的數據進行處理分析、綜合挖掘，在挖掘計算的過程中，又會產生復核計算以后的新數據。這種計算數據也是數據庫不斷累計的數據。

　　總之，所謂大數據之大，一是靜態數據，二是動態數據，三是經過人類大腦和計算機處理、計算后產生的數據疊加，這三者共同構成大數據的數據來源。

　　大數據若要轉化為有用的信息、知識，則需要消除各種隨機性和不確定性。數據在計算機中只是一串英語字母、字符或者阿拉伯數字，可能是混亂的、無序的。數據應用一般有三個步驟，數據——信息——知識——智慧。

　　第一步，數據變信息。任何結構化、半結構化或非結構化的數據本身是無用的、雜亂無章的，但數據經過分析去除隨機性干擾以后，就變成了有指向的信息。數據變信息的處理過程用的工具有濾波器、關鍵詞，濾波以后提煉出相關的信息。第二，信息中包含的規律，需要歸納總結成知識。知識改變命運，但知識不簡單的等于信息。如果不能從信息中提取知識，每天在手機、電腦上看再多的信息也沒用。第三，有知識后要運用，善于應用知識解決問題才是智慧。綜合信息得出規律是將信息轉化為知識的過程。有的人掌握了知識，對已發生的事，講得頭頭是道，一到實干就傻眼，這是沒智慧的表現。所謂智能，實際上就是在信息中抓取攫取決策的意圖、決策的背景等相關信息，最后在“臨門一腳”時能夠做出決策。信息和知識是輔助決策系統，它們幫助人作出決策，人根據機器作出的決策實施，這就是智能化的過程。

　　所謂大數據蘊含著人工智能，就在于把雜亂無章的數據提取為信息，把信息歸納出知識，通過知識的綜合做出判斷，這就是大數據智能化所包含的三個環節。

　　3．人工智能

　　第一，人工智能如何讓數據產生智慧？大數據之所以能夠智能化，能夠決策，能夠輔助決策，是因為在人工智能或計算機操作過程中有四個步驟：一是采集、抓取、推送；二是傳輸；三是存儲；四是分析、處理、檢索和挖掘。第一步，在大數據中不斷地過濾出有一定目的意義的信息，也就是采集、抓取、推送。第二、三步是傳輸和存儲，內涵不言自明。大數據之大，不是在抽屜里靜態的閑置大數據，而是在云里存儲、動態傳輸的大數據。第四步是分析、處理、檢索和挖掘，關鍵技術在于算法。算法是輔助人類在非常繁雜、非常巨大的海量數據空間中，快速找到目標，找到路徑，找到方法的工具。

　　第二，人工智能依靠大數據在分析、處理、檢索和挖掘中產生職能的關鍵在于大數據、在于算法、在于高速度的計算處理能力。沒有數據、沒有大數據的長期積累、重復驗證，有智能管理也是白搭；有了算法和大數據，沒有高速度計算能力也是白搭。算法是人工智能的靈魂，它變得“有靈氣”需要用大數據不斷地“喂養”、不斷地重復和訓練。在這個意義上，大數據如果沒有算法，就沒有靈魂，就沒有大數據處理的真正意義。

　　但是如果算法沒有大數據來“喂養”，即使數學家想出好的算法，智能也未必有效。以柯潔與阿爾法圍棋的人機大戰為例，阿爾法圍棋中的算法是來源于人類各種各樣的棋譜、高明棋手的下棋步驟。人工智能工程師將這些數據全部放入Google的算法中運行，運行了幾萬次、幾十萬次。因為有網絡深度學習的模塊，每運行一次就聰明一點，每運行一次聰明一點。這個過程是一個不斷反復、不斷學習的過程。

　　總而言之，人工智能、大數據和這些要素有關，轉化為真正人工智能的時候，一靠大數據，二靠算法，三還要靠高速度。人類對工具使用的發展，本質上是一個計算能力不斷提高的過程。

　　在農業社會，中國人曾用他們的聰明智慧發明了算盤。算盤一秒鐘兩三個珠子撥動，每秒計算兩三下。到了工業社會初期，電廣泛運用。上世紀20年代，以繼電器作為基本器件的計算機問世。繼電器計算機震動頻率非常高，每秒抖動幾十次，比算盤快10-20倍。到了1940年代，第二次世界大戰期間，電子管問世。電子管計算機每秒可計算幾萬次，是繼電器計算機的一千倍，運算速度非常快。到了1960年代，半導體問世，以三極管、兩極管為元器件的電腦，一秒鐘能運算幾十萬次到幾百萬次。到了1980年代，半導體芯片問世，集成電路計算機的運算速度到達每秒幾千萬次甚至幾億次。中國的超算在10年前達到了億次，到了最近2015年前后到了10億億次，最新推出一個超算系統已經超過100億億次。但是，超級計算機不是一個芯片、一個電腦的運算速度，而是幾千個電腦，幾千個服務器組合而成一個矩陣，一個算法。超級計算機能夠做到一秒鐘10億億次、100億億次，但單個芯片難以達到每秒運算10億億次。

　　我們為什么非常重視一個芯片每秒能計算10億億次呢？在2012年出版的《奇點臨近》一書中提到，大概二三十年后，人造機器的計算速度將超過人腦。作者提出，人腦的運算速度是每秒計數10億億次。當計算機到了每秒10億億次以上時，運算速度將超過人腦，拐點就會到來。大家討論人工智能最終能不能超過人類智能，人是不是會被人工智能圈養，各有各的說法。從科學的角度講，人工智能的計算能力不斷的增強，是人對工具使用的智慧不斷發展的結果。強大的計算能力、大數據、算法連在一起，超越了幾千小時，幾萬小時，幾十萬小時，人無法等待的時間，使得大智慧逐步發展。

　　第三，云計算、大數據、人工智能的軟件植入在云計算廠商提供的數據處理中心硬件中，對客戶形成三種在線服務。云計算的云是一個硬件，是一個具有通信能力、計算能力、存儲能力的基礎設施（IaaS）。云中除了存放了大數據之外，同時提供各種各樣的算法作為一種服務軟件處理。大數據公司往往在搜集、組織管理了大量數據的基礎上，使用了人工智能算法后為客戶提供有效的數據服務，形成一個大數據的服務平臺（PaaS）。所謂的人工智能公司，往往是依靠大數據平臺支撐提供算法服務，算法軟件也是一種服務（SaaS）。他們共同形成了“大智移云”的三大功能：第一個是IaaS，是基礎設施作為使用的服務。第二個是PaaS，是大數據的平臺作為使用的服務。第三個是SaaS，算法軟件也是一種服務。這三個字符、詞組代表了“大智移云”三兄弟三種功能不同的軟件。

　　當然，“大智移云”也離不開互聯網、移動互聯網和物聯網。一句話解釋就是，互聯網的時代是PC（個人電腦）時代，移動互聯網的時代是手機加筆記本電腦的時代，物聯網時代就是萬物萬聯的智能終端時代。

　　4．區塊鏈

　　區塊鏈本質上是一個去中心化的分布式存儲數據庫，它打破了中心化機構授信，通過數據協議、加密算法、共識機制，點對點地傳輸到這個區塊中的所有其他節點，從而構建一種去中心化、不可篡改、安全可驗證的數據庫，建立一種新的信任體系，這種信任體系表現為五個特征：一是開放性。區塊鏈技術基礎是開源的，除了交易各方的私有信息被加密外，區塊鏈數據對所有人開放，任何人都可以通過公開接口查詢區塊鏈上的數據和開發相關應用，整個系統信息高度透明。二是防篡改性。任何人要改變區塊鏈里面的信息，必須要攻擊或篡改51%鏈上節點的數據庫才能把數據更改掉，其難度非常大。三是匿名性。由于區塊鏈各節點之間的數據交換必須遵循固定的、預知的算法，因此區塊鏈上節點之間不需要彼此認知，也不需要實名認證，而只基于地址、算法的正確性進行彼此識別和數據交換。四是去中心化。正因為區塊鏈里所有節點都在記賬，所以無須有一個中心再去記賬，所以，它可以不需要中心。五是可追溯性。區塊鏈是一個分散數據庫，每個節點數據（或行為）都被其它人記錄，所以區塊鏈上的每個人的數據（或行為）都可以被追蹤和還原。

　　按照目前的應用場景，區塊鏈可以分成三大類：

　　一是公有鏈。主要指全世界任何人都可讀取、發送信息（或交易）且信息（或交易）都能獲得有效確認的、也可以參與其中的“共識過程的區塊鏈”。

　　二是私有鏈，也稱專有鏈。它是一條非公開的鏈，通常情況，未經授權不得加入（成為節點）。而且，私有鏈中各個節點的寫入權限皆被嚴格控制，讀取權限則可視需求有選擇性地對外開放。

　　三是聯盟鏈。聯盟鏈是指由多個機構共同參與管理的區塊鏈，每個組織或機構管理一個或多個節點，其數據只允許系統內不同的機構進行讀寫和發送。

　　就當下而言，區塊鏈涉及四大技術領域。

　　一是分布式賬本技術。分布式賬本（Distributed ledger）是一種在網絡成員之間共享、復制和同步的數據庫。分布式賬本一起記錄參與者間的數據行為（如交易、資產交換行為等），而共享機制降低了“因調解不同賬本”所產生的時間和成本。

　　二是非對稱加密技術。存儲在區塊鏈上的交易信息是公開的，但每個賬戶的身份信息是高度加密的。單個賬戶只有在擁有者授權的情況下才能訪問到，從而保證數據的安全和個人隱私。

　　三是共識機制技術。開發者必須首先考慮用怎樣的技術可以使更多人對一種規則達成共識，同時還要考慮通過多少個特殊節點的確認，才能在很短的時間內實現對數據行為的驗證，從而完成一筆交易。一般而言，區塊鏈技術需要若干利益不相干的節點對一筆交易進行確認，如果確認就認為達成共識，認為全網對此也能達成共識，這樣才算完成一筆交易。

　　四是智能合約技術。基于大量可信的、不可篡改的數據，可以自動化地執行一些預先定義好的規則和條款，比如彼此間定期、定息、定額的借貸行為。區塊鏈技術屬于信息技術、記賬技術，從應用視角來看，基于區塊鏈能夠解決信息不對稱問題，實現多個主體之間的協作信任與一致行動，無論是公有鏈、私有鏈，還是聯盟鏈，其首要目標是確保信息數據的安全、有效、無法篡改。

　　目前，區塊鏈技術在社會中的應用場景主要有以下幾方面：一是金融，二是供應鏈和物流，三是公共服務，四是認證和公證，五是公益和慈善，六是數字版權開發，七是保險，八是信息和數據共享。總體而言，區塊鏈通過創造信任來創造價值，使得離散程度高、管理鏈條長、涉及環節多的多方主體能夠有效合作，從而提高協同效率、降低溝通成本。

　　（二）互聯網數字化平臺的“五全基因”與及其顛覆性作用

　　互聯網數字化平臺主要包含大數據、云計算、人工智能以及區塊鏈技術。而這幾者之間的關系，如果將互聯網數字化平臺用人來類比：互聯網、移動互聯網以及物聯網就像人類的神經系統，大數據就像人體內的五臟六腑、皮膚以及器官，云計算相當于人體的脊梁。沒有網絡，五臟六腑與和脊梁就無法相互協同；沒有云計算，五臟六腑無法掛架；而沒有大數據，云計算就是行尸走肉、空心骷髏。有了神經系統、脊梁、五臟六腑、皮膚和器官之后，加上相當于靈魂的人工智能——人的大腦和神經末梢系統，基礎的“大智移云”平臺就已經成型了。而區塊鏈技術，就像更先進的“基因改造技術”，從基礎層面大幅度的提升大腦反應速度、骨骼健壯程度、四肢操控靈活性。互聯網數字化平臺在區塊鏈技術的幫助下，基礎功能和應用將得到顛覆性改造，從而對經濟社會產生更強大的推動力。

　　為什么互聯網數字化平臺會有如此強大的顛覆性？研究表明，“大智移云”基礎平臺實際存在“五全信息特征”：全空域、全流程、全場景、全解析和全價值的信息。所謂“全空域”是指：打破區域和空間障礙，從天到地，從地上到水下、從國內到國際可以泛在的連成一體；所謂“全流程”是指：關系到人類所有生產、生活流程中每一個點，每天24小時不停地信息積累；所謂“全場景”是指：跨越行業界別，把人類所有生活、工作中的行為場景全部打通；所謂“全解析”是指：通過人工智能（AI）的收集、分析和判斷，預測人類所有行為信息，產生異于傳統的全新認知、全新行為和全新價值；所謂“全價值”是指：打破單個價值體系的封閉性，穿透所有價值體系，并整合與創建出前所未有的、巨大的價值鏈。現代信息化的產業鏈是通過數據存儲、數據計算、數據通信跟全世界發生各種各樣的聯系，正是這種“五全”特征的基因，當它們跟產業鏈結合時形成的了產業鏈的信息、全流程的信息、全價值鏈的信息、全場景的信息，成為十分具有價值的數據資源。可以說，任何一個傳統產業鏈與這五大信息科技結合，就會立即形成新的經濟組織方式，從而對傳統產業構成顛覆性的沖擊。

　　總之，大數據、云計算、人工智能下的現代互聯網體系，具有顛覆性作用。現在的互聯網數字平臺，下一步在5G時代還會進一步形成萬物萬聯體系，其終端連接數比現在人類的手機、平板、筆記本電腦的連接數將超過上百倍、上千倍。人類的互聯網產業也因此將從toC型的消費類互聯網發展為toB型的產業類互聯網。而在產業互聯網時代，這種顛覆性功能將更為突出。我們常常說的顛覆性產業，主要就是指具有以上五全信息的網絡數據平臺產業，將這五全的信息在與工業制造相結合時，就形成工業制造4.0；與物流行業相結合，就形成智能物流體系；與城市管理相結合，就形成智慧城市；與金融結合，就形成金融科技或科技金融。在與金融相結合的時候，無論是金融業務展開的價值鏈也好、產業鏈也好，把這五全信息掌握在手里再開展金融的服務，這樣的金融安全度將比沒有五全信息的人工配置的金融服務系統安全信息要高，壞帳率要低，各方面的系統性風險的平衡要更好，這是一個基本原理，這也就是我們為什么要非常睿智地、前瞻性地看到科技金融、數據金融平臺具有的重大的里程碑意義的經濟前景。

　　二、 P2P與互聯網金融的風險防范

　　（一）P2P網貸

　　P2P網貸在上世紀90年代發源于英國，其宗旨是讓投資人和借貸人通過網絡這樣一個中介平臺，建立起點對點的直接借貸關系。到目前為止，20多年過去了，整個英國僅有20多家P2P公司。在美國，P2P只能在限定條件下發展，它既不是貸款公司，也不是投資公司，而被當作對儲蓄賬戶、貨幣市場賬戶和存款證明等低息傳統存款工具的補充，市場規模僅幾十億美元。

　　總體看，P2P網貸在英美等國家因受到嚴格監管，市場空間有限，基本不存在系統性風險。從其生存發展的土壤看，有三個重要的基礎：一是信用體系完備，二是利率完全市場化，三是監管非常嚴格。

　　P2P網貸的爆發，出現在我國。2006年P2P首次引入中國，2015年達3800家，融資規模增長2.8倍，達到9800億元，約為美國的7倍。由于開始沒有資金第三方存管、沒有抵押物、沒有投資項目與投資者一一對應這些負面清單，P2P的無節制發展，導致金融風險不斷暴露。

　　為什么會出現這些問題？一是許多人沒有認識到互聯網技術運用于金融業并沒有改變金融的本質，對各類金融產品的本質屬性缺乏準確的了解，對金融的法律紅線缺乏敬畏之心。二是現有的金融產品設計不能滿足不同風險承受能力投資人的需求，因而出現了一些有市場但不合規的產品，運作不當給市場帶來風險。三是創新的度沒把握好。互聯網金融是新生事物和新興業態，創新余地和空間太大。

　　一說到P2P，就有一些似是而非的觀點：認為P2P是金融科技；金融科技本身是好的，只是沒有管好，一些壞人利用P2P做了壞事。有這些看法的人，往往是前些年P2P的狂熱吹捧者甚至是推動者。P2P問題的要害在哪里？不能把它跟數字金融、互聯網金融相提并論，否定P2P并不是否定互聯網金融，這是兩碼事。

　　P2P金融實際上是中國傳統的農村里以高息攬儲的老鼠會、鄉里鄉親間的高利貸，在互聯網基礎上的死灰復燃，而老鼠會這類東西本來是熟人經濟、鄉村經濟中的一個陋習，即便要闖禍，也就是幾十萬元、幾百萬元，了不得到幾個億，輻射面積不會太大，而P2P通過互聯網，不僅可以覆蓋一個城市，覆蓋幾十個城市，甚至可以覆蓋到全國，最后造成了網民們彼此之間連面都沒見過，就形成幾十億元、上百億元金額壞賬的局面。

　　（二）P2P的五大問題

　　在互聯網平臺的外衣下，與現代金融風險管理原則背道而馳的P2P平臺，有著高息攬儲、亂集資、亂放高利貸款等五大問題：

1. 這種P2P公司的資本金是所謂眾籌而來。這個眾籌是網絡眾籌，即通過互聯網向網民剛性承諾高回報投資拉來的資本金。

    

2. P2P的融資杠桿從網民來。假設有3億元資本金，如果要想放30億元貸款、放100億元貸款，資本金和貸款之間有一個杠桿，這個杠桿性資金從哪里來？銀行資本金通過吸收老百姓儲蓄，資本充足率10倍，10億元資本金一般可以吸收100億元儲蓄，這個資金是老百姓儲蓄來的，是有規范機制的，這種儲蓄轉化為貸款來源、杠桿來源，有資本充足率、存款準備金、存貸比、壞賬撥備等一套制度監管組合在一起的信用系統。然而，P2P沒有這些系統，P2P單單通過對網民的高息攬儲、給予儲戶高利息回報承諾，進而將網民的錢集資過來。

    

3. 放貸對象通過互聯網面向所有的沒有客戶關系、沒有場景信息的網民。P2P企業對網民亂放高利貸，對網民高息攬儲，對網民眾籌資本金。本來互聯網最大的特點就是它的客戶群、產業鏈會雁過留聲，是有場景的，但是P2P的服務對象作為互聯網上對象，并沒有具體的產業鏈，也沒有什么場景，導致互聯網的信息起不了信用的補充作用，但是互聯網穿透輻射貸款放出去的速度又異常快，只要有人想借高利貸，錢就會被立刻借出去，造成了P2P平臺跟網民亂放高利貸，跟網民高息攬儲，跟網民眾籌資本金的混亂現象。

    

4. 借貸資金短長不一。由此導致靠借新還舊形成龐氏騙局式的資金池，而這個資金池不由任何其他方面監管，僅由P2P公司平臺負責

    

5. 一旦出事，要么P2P企業卷款而走，要么癱瘓無法運轉。

　　究其原因，根子在于對有可能出現的嚴重后果缺少預判，也沒有在監管層面上形成“資金要第三方存管，放貸要有抵押物，投資項目與投資者要一一對應”等負面清單，導致P2P網貸脫離了純粹的“PtoP”的原意，異化為互聯網的民間集資和高息攬儲。針對P2P金融，只要稍有金融常識，就應該判斷出這是新瓶裝舊酒——新瓶指的是互聯網，舊酒指的是封建余孽式的老鼠會、高息攬儲式的高利貸。無論是P2P也好，互聯網金融也好，不管打著什么旗號，只要向網民高息攬儲亂集資，只要跟網民搞亂集資、眾籌資本金，只要在網上亂放高利貸，最后這個企業必將借新還舊形成不斷循環，儼然成為龐氏騙局。所以，基于互聯網的輻射性、穿透性，就應禁止，因為這個過程是無法有序控制的。

　　（三）網貸公司應遵循五個運行原則

　　不搞P2P并不等于不可以搞網絡貸款公司。合理的網貸公司是金融科技、科技金融發展的重要內容，是幫助金融脫虛就實、為實體經濟服務、為中小企業服務的重要途徑，是普惠金融得以實現的技術基礎。

　　這類網絡貸款公司規范運行的關鍵在于實施五大基本原則：

　　一是資本信用原則，有較大的自有資本金。不同于傳統的小貸公司，互聯網金融有很強的輻射性、很快的發放貸款能力，業務范圍往往覆蓋全國，應當具有較高的資本金門檻。

　　二是信用規范原則。貸款資金的主要來源是銀行貸款、銀行間市場發的中票和證交所發行的ABS（資產證券化）債券。

　　三是信用杠桿原則。網貸公司的資本金和貸款余額總量的杠桿比，任何時候都應控制在1：10左右，決不能超過1：20甚至1：30。在常規的ABS、ABN（資產支持票據）的發債機制中，并沒有約定一筆貸款資產的發債循環的次數，基于網貸業務的快速周轉能力，一筆底層資產一年就可能循環5次、10次，幾年下來，杠桿比有可能達到30次、40次，形成巨大的泡沫風險。鑒于網絡貸款公司往往以資本金1：2~1：2.5向銀行融資，網絡貸款形成的底層資產在ABS、ABN中的循環次數不宜超過5~6次，只有這樣，網絡貸款公司的總債務杠桿比才能控制在10倍左右。

　　四是放貸征信原則。有互聯網產業的產業鏈信用、全場景信用，不能無約束、無場景地放貸，甚至到校園里搞校園貸、為買房者搞首付貸。

　　五是大數據風控處理原則。平臺擁有強大的技術基礎，能形成大數據、云計算、人工智能的處理技術，這樣就可以把控風險，形成較低的不良貸款率，并由此有條件為客戶提供相對低的貸款利率，形成網絡貸款良好的普惠金融能力。

　　總之，在發展網絡貸款公司的過程中，只要合乎以上五條原則，一般都能實現小貸業務發展得快、中小企業融資難融資貴得以緩解且不良貸款率低的效果。比如阿里小貸（花唄、借唄），與P2P有本質上的不同。阿里小貸資本金是阿里巴巴公司的自有資金，杠桿貸款資金是合規的，從銀行貸款和ABS融資而來，合乎監管層對小貸公司監督的原則要求，貸款客戶則是淘寶網絡平臺上的電子商務公司或者是使用支付寶的手機用戶，有確切的產業鏈、供應鏈上的信用征信，有確切的信用場景。總的來看，阿里小貸本質上屬于互聯網公司的產業鏈金融范疇，阿里、蘇寧、小米、神州數碼、馬上消費金融等全國知名的網絡公司設立的網絡小貸公司也大體如此。

　　三、5G背景下金融科技的特征和發展路徑

　　4G技術孕育了舉世矚目的消費互聯網經濟，電商、社交、文娛為代表的消費互聯網迅速崛起。而具有高速率、廣連接、高可靠、低延時特點的5G的全面運用，推動面向大眾的消費互聯網時代轉向萬物互聯的產業互聯網時代。在大數據、云計算、物聯網、人工智能等技術賦能之下，金融科技發展帶來前所未有的歷史機遇。未來，符合科學、契合規律的金融科技應當具備哪些特征，應當走什么樣的發展路徑，值得探討。

　　（一）金融科技發展的重要基礎是產業互聯網

　　金融為實體經濟服務。有什么樣形態的產業鏈，就會有什么類型的供應鏈金融，相伴隨的也會有相應的金融科技發展生態。傳統產業規模巨大，數字化轉型帶來的價值空間也非常巨大。全國目前有60余個萬億級的產業集群，根據測算，僅在航空、電力、醫療保健、鐵路、油氣這五個領域如果引入數字化支持，假設只提高1%的效率，那么在未來15年中預計可節約近3000億元；如果數字化轉型能拓展10%的產業價值空間，每年就可以多創造2000億元以上的價值。所以，如果說中國的消費互聯網市場只能夠容納幾家萬億元級的企業，那么在產業互聯網領域有可能容納幾十家、上百家同等規模的創新企業。

　　在消費互聯網領域，國內C端流量增量即將耗盡，行業主動求變。當前我國移動互聯網月活用戶增速持續下降，互聯網增量紅利消退，市場出現互聯網下半場的聲音。一方面，行業向上游拓展或國際化需求迫切。另一方面，頭部互聯網企業尋求新增長點的需求迫切，因此提出產業互聯網概念，這也是產業互聯網金融的產生背景。

　　中美互聯網行業對比，國內尚未出現產業互聯網巨頭。中美對比，美國產業互聯網公司占據美股科技TOP20的半壁江山，相比之下，中國GDP約為美國的70%，但美國產業互聯網科技股市值為中國的30倍，國內尚無領先的產業互聯網巨頭企業。

　　產業互聯網是通過產業內各個參與者的互聯互通，改變了產業內數據采集和流通的方式，并運用區塊鏈等技術保障產業內數據、交易的可信性，進而改變產業價值鏈，提升每個參與者的價值。產業互聯網充分體現了數據要素在產業內的價值創造能力，通過挖掘數據要素的價值提升產業價值。具體上，可以認為產業互聯網綜合運用互聯網、AI、物聯網、大數據、區塊鏈、云計算等新一代技術手段，深入到企業生產、研發、銷售等內外各個環節，力圖將每家企業都變成信息驅動型企業，并進行互聯，從而提高產業的整體效率。

　　與消費互聯網相比，產業互聯網有明顯的區別：比如，產業互聯網是產業鏈集群中多方協作共贏，消費互聯網是贏者通吃；產業互聯網的價值鏈更復雜、鏈條更長，消費互聯網集中度較高；產業互聯網的盈利模式是為產業創造價值、提高效率、節省開支，消費互聯網盈利通常先燒錢補貼再通過規模經濟或增值業務賺錢，等等。構建產業互聯網是產業價值鏈重塑的過程，產業鏈上的每一個環節都需要做數字化升級，產業生態不再只是傳統意義上把原材料變成產品，還要加工“數據”要素、把數據變成產品的一部分，并進而通過數據產品和服務拓展產業鏈的價值空間。在發展產業互聯網的過程中，傳統產業要進行大膽的變革，敢于拋棄落后的商業模式，對組織架構、組織能力進行升級迭代，提高組織內部協同效率，更好更快地為數字化轉型服務。產業互聯網的這些特點，正是金融科技下一步發展的重要基礎，也是傳統金融數字化轉型的基本方向。可以這么說，消費互聯網金融只是科技金融發展的初級階段，基于產業互聯網金融才是科技金融的高級階段主戰場。

　　（二）金融科技發展的主體是產業互聯網金融

　　什么是產業互聯網金融。產業互聯網金融目前沒有行業標準定義，我認為產業互聯網金融具體指的是機構基于產業互聯網發展，通過金融科技向中小微企業提供融資服務的統稱，當前主要為基于產業互聯網服務的供應鏈金融、互聯網金融產品（如微業貸）、助貸超市等形式，隨著行業的發展，未來可能會有新的形式。

　　產業互聯網金融與消費金融的聯系與區別主要為：產業互聯網金融是消費金融向上游產業端滲透，產業互聯網金融以企業為用戶，以生產活動經營為場景提供貸款服務，消費金融以個人為用戶，以日常生活消費為應用場景提供貸款服務。

　　產業互聯網金融的現實意義在于有望解決小微企業融資難題。小微企業貢獻了全國80%的就業，70%的專利發明，60%以上的GDP和50%以上的稅收，在經濟發展中意義重大。截至2018年中國小微企業有9318萬家，占比88%。小微貸款余額33.5萬億元，占企業貸款37.6%，金融資源分配不夠合理，產業互聯網金融的現實意義在于有望改變這種狀況。

　　供給上，我國傳統銀行業不能完全解決小微企業融資需求。截至2018年底，我國共有134家城商行及1427家農商行，提供了13.22萬億的小微企業貸款，且貸款規模發展迅速，高于國有商業銀行與股份制銀行的11.67萬億，是小微企業貸款的主力。但與此同時，行業不良率也在持續走高，農商行行業不良率最高觸及4.29%，高企的不良率迫使銀行收縮信用，放緩小微企業貸款發放，農商行及城商行不能完全解決小微企業的融資需求。

　　需求上，2018年起實體經濟企業金融需求分層，呼喚新金融供給解決痛點。2019年12月，我國工業企業應收票據及應收帳款達17.4萬億，同比增長4.5%，實體經濟融資需求旺盛，同時由于信用分層，小微企業融資難、融資貴問題日益嚴重。小微企業屬于金融業長尾客戶，由于存在抵押品不足、信用資質差、信息不對稱、生命周期短等問題，銀行通過傳統手段進行風控成本很高，造成了小微企業金融服務供需的不匹配，這是產業互聯網金融產生的基礎。

　　各類因素疊加金融科技技術儲備迭代，產業互聯網金融產生。2016年前后，隨著區塊鏈、人工智能、大數據等技術被應用到金融行業，金融科技迅速發展，當前市場上傳統商業銀行、互聯網銀行、供應鏈金融平臺、產業互聯網服務商等機構試水C端風控技術在B端的有效性，諸多因素疊加導致了產業互聯網金融產生，并且在快速發展，不斷豐富。

　　產業互聯網金融依托產業互聯網，價值來源于金融賦能產業能力提升。產業互聯網金融依托產業互聯網服務，基于B端經營融資需求，行業價值來源于金融賦能產業能力提升，這一點與C端消費金融滿足個人超前消費需求的價值邏輯不同。產業互聯網金融相比傳統金融供給體系的優勢在于將企業服務數據與金融服務緊密的結合起來，以信息流轉帶動信用流轉，從而解決傳統金融供給無法解決的問題。

　　產業互聯網金融有五類基本構成要素。產業互聯網金融的基本構成要素分別為產業鏈、中小微企業、產業互聯網應用、金融科技及金融服務機構。我認為未來產業互聯網金融行業的重要節點在產業互聯網應用與金融科技兩個部分，這一點類似C端的消費金融。

　　產業互聯網金融服務商相比傳統金融機構有四方面優勢。中小微企業天然具有生命周期短、業務規模小、抵押資產少、信息不對稱等問題，過去我國采用城商行及農商行服務當地的做法，效率并不夠高，不能完全滿足中小微企業融資需求。產業互聯網金融相比傳統金融機構服務可以有效解決獲客成本、信息孤島、智能風控、審批效率等問題。

　　產業互聯網金融的服務目標將專注于中小微企業金融市場。一是產業互聯網金融可以有效解決因信息不對稱導致的信用不足；二是大型企業信息化過程中，一般采用本地化策略，產業互聯網提供商提供定制化服務，產業大數據不好采集；三是中小微企業預算有限，偏好低價甚至是免費軟件，一般愿意接受標準化服務，服務商可以獲取大數據；四是大型企業信用好，融資手段多且成本低，已經被銀行服務覆蓋，中小微企業則因為風控原因，仍為藍海市場。

　　金融科技能力是產業互聯網金融行業亟待驗證解決的問題。由于B端企業法人和C端自然人的巨大差異，同時中小微企業固有的生命周期短、抵押品不足、信息不對稱等問題，目前行業最成熟的解決方案是用核心企業彌補中小微企業信用的供應鏈金融；脫離核心企業信用，僅以金融科技為基礎的大數據風控，目前行業正在進行可行性驗證，部分龍頭企業已取得了初步的發展（如微業貸），未來完全依靠金融科技的產業互聯網金融模式，還有待時間驗證。

　　區塊鏈是解決資金方信任中小微企業底層信用的新橋梁。過去，中小微企業與傳統金融機構信息不對稱是行業的主要問題。區塊鏈的產生，可以為中小微企業底層信用與金融機構添加一座新橋梁（如解決票據流轉、倉單重復質押等問題），有效解決資金供需雙方的矛盾，目前在政府的引導下，各類基于區塊鏈的跨境金融平臺、貿易融資平臺發展迅速。

　　SaaS、PaaS/IaaS是輔助解決最后一公里的有效手段。產業互聯網金融在風控問題驗證得到有效解決后，獲客問題會逐漸出現，由于B端客戶使用產業互聯網應用具有排他性，所以行業前期的優質客戶積累很重要。產業互聯網金融將產業互聯網服務融合到產業鏈中，在助力小微企業發展的同時獲得產業大數據，能有效解決信息的最后一公里問題，從而精準找到中小微企業中“合格的借款人”。

　　以供應鏈金融為基礎升級的產業互聯網金融基礎最好。金融的底層邏輯是信用，傳統供應鏈金融本質是通過核心企業信用彌補產業鏈上下游中小微企業信用，但現實情況中四流合一很困難（資金流、信息流、物流、商流），制約行業發展。

　　由于供應鏈金融行業存在時間較早，行業服務模式和金融產品已經較為成熟，已有不少核心企業、商業銀行、供應鏈金融平臺在探索金融科技，因此發展基礎最好。

　　上圖以供應鏈金融為例。近三十年供應鏈金融發展經歷了三個階段：供應鏈金融 1.0 是主辦銀行模式，銀行和企業是點對點的連接關系，只是主辦銀行將供應鏈上下游作為整個鏈條來開展業務，并沒有真正參與到供應鏈運營中；供應鏈金融 2.0 是核心企業主導模式，這種模式下，核心企業可以對供應鏈中的應收賬款、應付賬款、倉單等信息進行有效掌控，銀行再依據這些信息對供應鏈各類主體服務，因此可以大大提高金融服務的效率和效益；供應鏈金融 3.0 是數字金融模式，利用大數據、物聯網、人工智能、區塊鏈等技術在整個供應鏈中獲取每個產業鏈上企業的動態、每時每刻的數字信用。此時，供應鏈生態圈將相互打通，交易完全透明可信，資金流動清晰可見，在這個階段的供應鏈金融將是智能化的、數字化的、效率極高的，大大提高了融資便利性與風控水平。供應鏈金融 3.0 才是這一領域金融科技的新生態。供應鏈金融 4.0 是以產業互聯網生態為基礎的產業互聯網金融，是今后最具備想象空間的發展趨勢。以產業互聯網服務生態為基礎的產業互聯網金融最誘人之處在于未來有機會在全國范圍內將企業法人、特別是中小微企業像自然人一樣建立畫像，提供金融服務，最終形成了供應鏈金融的 4.0 版本。

　　供應鏈金融升級產業互聯網金融的標志在于風控方式的轉變。供應鏈金融在風控中一般關注三個點，分別是貿易的真實性、資金的自償性及交易的可控性。根據機構調研，當前我國供應鏈金融的風控方式仍以傳統風控手段為主，區塊鏈、物聯網、大數據等信息化風控技術應用仍然較少，我認為行業轉型升級的標志在于風控手段的轉型。

　　四、金融科技發展應遵循的原則和模式

　　（一）金融科技有兩個基因，并不改變金融的傳統宗旨與安全原則

　　金融科技并沒有改變任何金融傳統的宗旨以及安全原則，在這個意義上無論是科技+金融，還是金融+科技，都不但要把網絡數字平臺的好處高效的用足用好用夠，還要堅守現代金融形成的宗旨、原則和理念。金融科技有兩個基因，一是互聯網數字平臺的基因——“五全信息”，二是金融行業的基因，在一切金融業務中把控好信用、杠桿、風險的基因。互聯網運行有巨大的輻射性和無限的穿透性，一旦與金融結合，既有可能提升傳統金融體系的效率、效益和降低風險的一面，也有可能帶來系統性顛覆性的危機的一面。不能違背金融運行的基本原則，必須持牌經營，必須有監管單位的日常監管，必須有運營模式要求和風險處置辦法。不能“無照駕駛”，不能百分之十五、二十的高息攬儲、亂集資，不能無約束、無場景的亂放高利貸，不能對借款人和單位的錢用到哪里一概都不清楚，不能搞暴力催收、堵校門和朋友圈亂發信息等惡劣行為。

　　（二）消費互聯網金融和產業互聯網金融合理的發展模式：數字化平臺與各類金融機構有機結合

　　科技金融的發展可以是互聯網+金融，有條件的網絡數據平臺公司，獨立發展金融業務，也可以是金融企業+互聯網，圍繞產業鏈、供應鏈發展自身需要的互聯網數字平臺，但是科技金融最合理、有效的發展路徑應該是網絡數據平臺跟各種產業鏈金融相結合。否定和整頓P2P，并不等于拒絕網絡貸款。實踐表明，網絡貸款只要不向網民高息攬儲，資本金是自有的，貸款資金是在銀行、ABS、ABN市場中規范籌集的，總杠桿率控制在1：10左右，貸款對象是產業鏈上有場景的客戶，還是可以有效發揮普惠金融功能的。全國目前有幾十家這類規范運作的公司，8000多億貸款，不良率在3%以內，比信用卡不良率還低。

　　當然，科技金融不僅僅是科技公司自身打造的金融融通公司，其最合理、最有前途的模式是互聯網或物聯網形成的數字平臺（大數據、云計算、人工智能）與各類金融機構的有機結合，各盡所能、各展所長，形成數字金融平臺并與各類實體經濟的產業鏈、供應鏈、價值鏈相結合形成基于互聯網或物聯網平臺的產業鏈金融。在消費互聯網（toC）時代，基于人類消費的同一性、同構性，幾乎可以一刀切的模式對全社會的電子商務開展活動，在產業互聯網（toB）的時代，基于產業的復雜性、異構性，一個工業產業鏈與物流供應鏈的數字化平臺是完全不同構的；而一個醫療藥品供應鏈與消費品供應鏈的數字化平臺結構也完全不相同。

　　基于此，在產業互聯網時代，一個有作為的網絡數據公司，分心去搞金融業，一要有金融企業所必需的充足資本金，二要有規范的放貸資金的市場來源，三要有專業的金融理財人士，還要受到國家監管部門的嚴格監管，無異于棄長做短、自討苦吃。所以，一個有作為的數據網絡平臺公司，應當發揮自己的長處，深耕各類產業的產業鏈、供應鏈、價值鏈，形成各行業的“五全信息”，提供給相應的金融戰略伙伴，使產業鏈金融平臺服務效率得到最大化的提升，資源優化配置，運行風險下降，壞賬率下降。

　　從國際經驗看，一般性互聯網平臺公司絕不敢隨意染指金融業務，美國的Facebook、亞馬遜、雅虎等平臺公司都很大，股價市值同樣可以達到數千億、上萬億美元，但它們再大都不敢輕易染指金融業務。至少四個因素：其一，成熟的商人懂得術業專攻，懂得長期堅守自己，不斷創新自己才能使自己爐火純青，獲得足夠的行業地位和進入門檻，才有可能獲得超額利潤；其二，一般性的互聯網商品銷售平臺，其底層技術的安全等級無法滿足金融要求，要滿足金融業務要求，必須投入巨額成本，這往往得不償失；其三，美國對金融公司有非常嚴格的監管要求，一般性互聯網公司從事金融業務，一旦發生風險，公司根本承擔不起動輒數十億美元的巨額罰款；其四，鑒于所有業務點的風險都可能迅速轉化為金融風險，而金融風險反過來又會拖垮所有非金融業務，所以成熟商人絕不愿去冒這么大的風險。

　　（三）形成明確的各方多贏效益原則

　　互聯網金融在發展過程中，要有明確的各方多贏的效益原則。在消費互聯網時代，基于人類生活方式的同構性，一些網絡平臺公司的盈利模式往往一靠燒錢取得規模優勢，二靠廣告收費取得一定壟斷效益。在產業互聯網時代，各行各業結構不同、模式不同，任何網絡數字平臺的發展，不能靠簡單的燒錢來擴大市場占有率，也不能讓客戶中看不中用、有成本無效果、長期賠錢，這是不可持續的自殺行為。

　　合理的網絡數字平臺，應通過五種渠道取得效益、紅利：一是通過大數據、云計算、人工智能的應用，提高了金融業務的工作效率；二是實現了數字網絡平臺公司和金融業務的資源優化配置，產生了優化紅利；三是通過物聯網、大數據、人工智能的運籌、統計、調度，降低了產業鏈、供應鏈的物流成本；四是由于全產業鏈、全流程、全場景的信息傳遞功能，降低了金融運行成本和風險；五是將這些看得見、摸得著的紅利，合理的返還于產業鏈、供應鏈的上游、下游、金融方和數據平臺經營方，從而產生萬宗歸流的洼地效益和商家趨利集聚效益。

　　同樣，與網絡數字平臺合作的金融企業，也可以通過四種優勢為合作項目取得效益和紅利：一是低成本融資的優勢。金融企業在獲取企業、居民的儲蓄資金和從人民銀行運行的貨幣市場獲取資金的低成本優勢。二是企業信用判斷的優勢。網絡數字平臺對客戶信用診斷相當于是X光、是CT、是核磁共振的體格檢查，代替不了醫生臨門一腳的診斷治療。對客戶放貸的實際凈值調查信用判斷以及客戶的抵押、信用、風險防范，本質上還要金融企業獨立擔當，這方面金融企業更是強項。三是資本規模的優勢。網絡數據平臺盡管可能有巨大的客戶征信規模（百億、千億、萬億），但資本金規模往往很小，要真正實現放貸融資，自身至少要有相應的融資規模10%以上的資本金。只有銀行、信托、保險等專業的金融公司有這種資本金規模并與時俱進的擴張能力。四是社會信用的優勢。不論是金融監管當局的管理習慣，還是老百姓存款習慣，企業投融資習慣，與有牌照、有傳統的金融企業打交道往往更放心、更順手、更相通。這方面，專業的金融企業比網絡數據平臺更為有利。基于上述四項分析，網絡數據公司與專業的金融企業的合作確實是強強聯合、優勢互補、資源優化配置，是最好的發展模式。

　　五、互聯網數字平臺要遵循的十條基本原則

　　消費互聯網和產業互聯網的發展，并沒有改變人類社會基本的經濟規律和金融原理，各類互聯網商務平臺以及基于大數據、云計算、人工智能技術的資訊平臺、搜索平臺或金融平臺，都應在運行發展中對人類社會規則、經濟規律、金融原理心存敬畏、充分認識、形成共識。

　　第一，對金融、公共服務、安全類的互聯網平臺公司要提高準入門檻、強化監管。凡是互聯網平臺或公司，其業務涉及金融領域，以及教育、衛生、交通社會服務等領域和社會安全領域三方面的，必須提高注冊門檻，實行嚴格的“先證后照”，有關監管部門確認相應資質和人員素質條件后發出許可證，工商部門才能發執照，并對這三類網絡平臺企業實行“負面清單”管理、事中事后管理、全生命周期管理。

　　第二，落實反壟斷法。過去十余年，消費互聯網參與者之間的博弈往往是零和游戲。不管什么行業領域、面對什么競爭對手，消費互聯網競爭到最后往往是贏家獨吞整個市場。因此，很多早期互聯網企業不計成本融資燒錢擴展業務，意圖打敗對方。在形成壟斷優勢后，又對平臺商戶或消費者收取高昂的門檻費、服務費。這種類型的商業模式在社會總體價值創造上貢獻有限，因為過度關注流量助長了假冒偽劣商品在網上的泛濫，甚至倒逼制造業出現“劣幣驅逐良幣”的現象。

　　第三，限制互聯網平臺業務混雜交叉。要像美國谷歌、臉譜那樣，嚴格要求資訊平臺、搜索平臺和金融平臺之間涇渭分明。做資訊的就不應該做金融，做搜索的也不應該做金融，做金融的不應控制資訊、搜索平臺。

　　第四，保障信息數據的產權。由于缺乏數據治理規范，企業數據采集沒有底線。比如互聯網企業在用戶使用產品的時候要求用戶提供個人數據，但這個過程中，有些平臺采集的數據、要求的授權和提供的服務明顯不對等。明明很簡單的服務，僅需要幾個數據，卻要求用戶提供幾十個數據；明明只需要一項權限，卻讓用戶把權限全部打開，從而超范圍收集個人數據。有的公司獲取了消費者手機麥克使用權限，甚至通過竊聽客戶交談內容而獲取用戶習慣，看似聰明的做法實際上已經觸犯了法律。隨著互聯網產業不斷成熟、法律法規日趨完善，上述行為在未來將會很難行得通，消費互聯網企業在經營過程中必須要加以避免。要象尊重知識產權那樣尊重信息數據產權和版權，不能認為經過企業平臺數據都是企業的資產。數據信息是一種資源，產權是客戶的，不是平臺的，平臺公司不能以盈利為目的將客戶的信息數據資源對外交易買賣。

　　第五，確保信息數據安全。互聯網平臺公司以及各類大數據、云計算運營公司，要研發加密技術、區塊鏈技術，保護網絡安全，防止黑客攻擊，防止泄密事件發生，不侵犯隱私權等基本人權，絕不允許公司管理人員利用公司內部資源管理權力竊取客戶數據機密和隱私。

　　第六，確保各種認證技術、方法的準確性、可靠性、安全性。近幾年，網上許多認證，包括網上實名制在內，由于安全性差而遭到黑客輕易攻擊，造成隱私泄露、社會混亂的情況，亟需改進。最近一段時間，又有許多創新，如生物識別、虹膜識別或者指紋識別。這一類東西好像很先進，但是所有這些生物識別都是黑客可以仿造的，如果一個黑客仿得別人的虹膜、聲音、指紋，是很難進行監管的。這些識別在線下常規情況下是準確的、唯一的，但是在線上就可以仿制，根本就搞不清。所以，現在美國、歐洲根本不允許在線上搞生物識別系統。

　　第七，凡改變人們生活方式的事，一定充分聽證、逐漸展開；要新老并存、雙規并存；要逆向思考、充分論證非常規情況下的社會安全，決不能由著互聯網公司率性而為。比如，這幾年我國在貨幣數字化、電子錢包、網絡支付方面發展很快，人們把手機變錢包，衣食住行幾乎離不開移動支付，一些商店甚至不能使用人民幣。但是應當認識到無現金社會面對戰爭、天災時毫無可靠性，龐大的社會電子支付體系會瞬間崩潰，總之要三思而后行。

　　第八，對社會性公共服務的公司一旦出事，要重罰。互聯網公司因其穿透性強、覆蓋面寬、規模巨大，一旦疏于管理，哪怕只有一個漏洞，放到全國也會有重大后果。比如，滴滴打車經營出租車、順風車業務是一種社會性公共服務，它的規模達到幾十萬輛，遍布全國。由于公司管理體系不健全，出現了強奸殺人等刑事案，現在企業停業整頓一個月，應該怎么處罰？常規情況下，一個出租公司有幾百輛車，出了事罰三倍五倍的款，罰幾十萬。美國的優步出事，還沒有死人就賠幾千萬美元，不是因為公司大賠償數額也巨大，而是因為社會影響大，這一賠痛到心里，倒逼企業徹底改正，絕對不再讓員工犯這個錯誤，害了這個公司的前程。所以，在這方面要打破常規，而不能用常規的管法。常規出租車出了事賠幾倍，一個人死了正常的工傷60萬，事故死人賠3倍180萬。對于大規模的網約車絕不可以這樣，至少加十倍，賠1800萬都應該。

　　第九，防止互聯網公司利用人性弱點設計產品。現在的一些互聯網公司，利用人性弱點設計各種產品。網絡市場形成初期所主導的自由理念，使得網絡上失信的違約成本極低，于是會出現很多企業利用人性的弱點設計各種產品來獲取流量，罔顧消費者的長期利益和市場的良性發展。比如一些信息服務公司，通過各種打擦邊球的圖片、噱頭標題吸引用戶點擊觀看視頻、新聞。這種利用人性弱點誘使用戶使用產品的行為實際上是不正當的，甚至是觸犯法律的。未來互聯網經濟的競爭，一定是在更公平、可信的環境下進行，這些利用人性弱點設計產品的公司很難長期生存。

　　第十，規范和加強互聯網平臺企業的稅務征管。最近幾年許多百貨商店關門了，有一些大城市三分之一的百貨商店都關了。其中，很重要的原因是網上購物分流了商店的業務量。而實體店無法與網店競爭的重要原因，除了房租、運營成本之外，就是稅收。百貨商店稅收是規范的、應收盡收的，而電子商務系統的稅收是看不見的，這就有違不同商業業態的公平競爭原則。

　　總而言之，5G背景下由大數據、云計算、人工智能、區塊鏈、物聯網形成的數字化平臺是這個社會最先進的、最有穿透力的生產力，近十年可以說是在氣勢磅礴發展。要在宏觀上、戰略上熱情支持，但是要留一份謹慎，留一點余地。對于涉及到國家法理、行業基本宗旨和原則的問題，比如數據信息產權的原則，金融的原則，財政的稅收的原則，跨界經營的約束原則，社會安全的原則，壟斷和反壟斷的原則，或者企業運行的投入產出的原則，資本市場運行的原則，都應當有一定的冷思考、前瞻性思考，以防患于未然。

　　本文原發于清華五道口高管教育。

　　(本文作者介紹：重慶市原市長、第十二屆全國人大財經委副主任委員)