文/新浪財經意見領袖專欄作家 沈建光

　　金融是經營風險的行業(yè)，金融風險評估、定價和監(jiān)控等的核心都是信息處理。從歷史情況看，信息處理技術和機制的進步——體現在信息記錄、收集、分析算法和算力等方面——都會促進金融業(yè)發(fā)展。早在信息革命時代，電報、電話和廣播等在變革人類通信方式的同時，也提高了金融交易和支付效率。隨著數字技術發(fā)展，金融領域從上世紀80年代起普遍用計算機替代人工和紙質操作，互聯(lián)網從上世紀90年代起進一步提升金融活動的數字化程度。2008年國際金融危機以來，以移動互聯(lián)網、大數據、人工智能、云計算和區(qū)塊鏈等為代表的新興技術蓬勃發(fā)展，進一步從商業(yè)模式、業(yè)務模式和運作模式等方面改變金融業(yè)。

　　人類正處于數字化大遷徙之中。數字世界、物理世界和人類社會正在走向融合，成為信息物理社會系統(tǒng)（CPSS，Cyber-Physical-Social Systems）。人們衣食住行、社交、學習和工作等活動的相當大比例在線上進行，數字技術記錄下大量行為信息。在不久的未來，物聯(lián)網設備數量將遠超移動互聯(lián)網設備數量，物聯(lián)網數據將遠超互聯(lián)網數據。工業(yè)互聯(lián)網使工業(yè)生產快速數字化。數字城市和智能城市代表著公共治理方面的數字化趨勢。2020年以來，新冠疫情大流行加速了上述趨勢。

　　數據類型不斷豐富，數量不斷增長，以及質量不斷提升，將使數據成為經濟發(fā)展的重要驅動力。我國政府2020年非常有前瞻性也非常適時地提出了數據要素概念。在數據要素時代，金融科技將會有哪些新發(fā)展，是否有助于我們建設一個好的社會？徐忠和鄒傳偉在《金融科技：前沿與趨勢》深入研究了數字化大遷徙將對金融產生的深遠影響。

　　任何金融活動都伴隨著信息流、資金流和風險流。與這三股流相對應，作者提出與金融科技有關的三類基礎設施——信息基礎設施、支付與市場基礎設施以及監(jiān)管基礎設施，并全面討論了它們之間的關系。正如北京大學黃益平教授在書評《支付現代化與金融科技發(fā)展》中指出的，作者對現代支付所依托的賬戶體系及其在數字貨幣時代將面臨的變化進行了全面深入的研究，將為提升金融科技研究打下良好基礎。我認為，這本書對信息基礎設施的研究的意義毫不遜色。

　　數據要素盡管繁多，但內涵金融價值最高的是能與身份相關聯(lián)的數據。金融活動的參與主體是具體的個人和機構，金融機構需要了解他們的身份，這既是監(jiān)管的要求，也是風險定價和風險管理的需要。在數字經濟和數字金融中，身份管理在大多數時候是與賬戶體系聯(lián)系在一起的。不管是金融賬戶，還是非金融賬戶，都是如此。這樣，基于身份和賬戶這兩個基礎概念，就可以將信息基礎設施、支付與市場基礎設施關聯(lián)起來。這也是作者提出支付現代化是金融科技發(fā)展的重要推動力和根本支撐的核心論據。

　　身份管理技術的發(fā)展（特別是生物識別技術），以及賬戶體系的演變（特別是數字貨幣的影響），都會對這類數據的記錄、收集和分析等產生顯著影響。但更大影響則來自個人數據主權意識的覺醒，以及各國隱私保護立法和執(zhí)法的加強。作者從技術、經濟學和監(jiān)管等維度分析了隱私保護方面的最新進展。需要看到的是，隱私保護不完全是一個技術問題，更有價值觀上的深厚基礎。隱私涉及個人與他人、私有與公開的邊界，是個人尊嚴、自主和自由的重要方面。隱私不排斥共享個人信息，而是要有效控制共享過程。

　　與身份相關聯(lián)的數據固然重要，其他類型數據（包括脫敏后的個人數據）的金融價值也不容低估。比如，物聯(lián)網設備記錄下來的供應鏈數據，以及工業(yè)互聯(lián)網記錄下來的工業(yè)大數據，能幫助我們更好評估與實物資產乃至生物資產有關的未來現金流，并通過質押融資和REITs等方式發(fā)掘它們的金融價值。在資本市場，宏觀和行業(yè)數據的金融價值已有充分體現，比如京東科技集團發(fā)布的生產制造活躍度指數。在保險領域，遙感技術和氣候指數已用于農業(yè)險定損。可以說，數據只要有助于評估未來現金流，就有內涵金融價值，這是數據要素和金融科技的重要結合點。對不與身份相關聯(lián)的數據，它們因為不涉及隱私保護問題，在共享和流通上面臨的限制較少，將在數據要素市場中發(fā)揮重要作用，也是金融科技的重要創(chuàng)新方向。

　　在數據要素時代，數據分析算法應該怎么演變？傳統(tǒng)的統(tǒng)計學和計量經濟學方法是否夠用？我主持的京東科技集團研究院一直關注這個問題，今年1月專門召開了“大數據時代對計量經濟學的影響”研討會。《金融科技：前沿與趨勢》討論了人工智能在信貸領域和資本市場的影響，核心觀點與我基本一致。我國金融科技實踐已充分證明，電商數據可以用來評估商家和消費者的信用。但相關算法需要有可解釋性，并緩解算法歧視問題。這體現了人工智能應用于金融領域與其他領域的一個關鍵不同。金融直接關系個人權利，個人權利有倫理和價值觀維度。不管算法如何完美，也不應完全由算法來決定影響個人權利的事項。算法的不可解釋性可能造成無法評估和管理的金融風險，算法引致的一致性預期和行為還可能放大金融市場的順周期性，這些都是金融監(jiān)管需要特別關注的問題。算法的透明度和可追責性，將成為金融科技的一個重要問題。

　　盡管數據要素市場還沒有發(fā)展成型，《金融科技：前沿與趨勢》已描畫出數據要素市場與金融科技相結合的圖景，核心是兩個維度：一是數據分析結果是否具有公共產品屬性；二是數據來源和分析方法的靈活度。作者認為與金融有關的數據要素市場存在一個譜系分布。譜系的一端是征信報告，屬于公共產品，在數據來源、數據使用和個人隱私保護等方面遵循嚴格監(jiān)管要求。譜系的另一端是大數據風控，可以作為數字商品對外提供，在數據來源和分析方法上較為靈活。數據要素市場還有很多模式處于征信報告和大數據風控之間，相關創(chuàng)新值得關注。數據要素市場的結構將影響金融市場的分工關系。比如在信貸領域，一些互聯(lián)網平臺因為深入業(yè)務場景而掌握用戶數據，一些中小銀行有可貸資金但缺乏資質好的貸款用戶。這兩類機構合作放貸，能滿足一定范圍內的信貸需求，提高信貸資源配置效率。這個合作模式有經濟學上的合理性，但需要解決中小銀行與互聯(lián)網平臺之間的利益不一致和激勵不相容問題，并實施穿透式監(jiān)管，防止監(jiān)管盲點。

　　數據要素市場的發(fā)展，再配合支付現代化，將把更多人納入金融服務范圍，這體現了金融科技對普惠金融的促進作用，也是這本書重點討論的問題之一。作者提出要辯證地理解金融科技與普惠金融。第一，要重視改善數字普惠金融可能造成的“數字鴻溝”問題。比如，我國正在推進解決老年人運用智能技術困難的問題，并持續(xù)整治拒收現金的做法。第二，隨著數字普惠金融服務人群的擴大，應加強金融消費者保護，特別要打擊披著數字普惠金融外衣的非法金融活動。第三，互聯(lián)網消費金融主要應幫助消費者平滑消費，不應成為消費者加杠桿的工具，不能強化消費主義弊端，不能侵蝕“種瓜得瓜、種豆得豆”和勤奮節(jié)儉等價值觀念。這再次體現了作者對金融價值觀的堅持，而這種堅持對互聯(lián)網消費金融的可持續(xù)發(fā)展無疑是有幫助的。

　　總的來說，這本書認為，在數據要素時代，金融科技應成為一股向善的力量，不能用技術中性原則來掩飾對金融利潤的無顧忌追求。那么，作者心目中好的社會是什么樣的？我理解有四方面標準。第一，更多人成為金融服務對象，但金融消費者保護要跟得上。第二，更多數據的內涵金融價值被挖掘出來，但要充分保護用戶隱私，分析算法也要有透明度和可追責性。第三，金融市場基于數據要素市場結構形成靈活有效的分工模式，但要防止分工鏈條中的利益不一致、激勵不相容和監(jiān)管盲點等問題成為新的風險源頭。第四，要堅持正確、可持續(xù)的金融價值觀。金融科技應該服務人的利益，而不能通過犧牲人的利益來發(fā)展金融科技。這些標準集中體現了這本書的風格——立意高遠，但研究很實，同時將人文關懷和價值觀寓于嚴謹的學術分析之中。

　　(本文作者介紹：京東集團副總裁，京東科技集團首席經濟學家、研究院院長)