给金融开天眼

2012-10-29 13:23:24 eNet&Ciweek/enews

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以一对一精准化为特征的大数据,一旦成为数据业务的基础,日渐变为成熟的金融主营业务,沪深两市这种以信息“融为一体”模式配置金融资源的传统方式,就应该废除了。   

以一对一精准化为特征的大数据,一旦成为数据业务的基础,日渐变为成熟的金融主营业务,沪深两市这种以信息“融为一体”模式配置金融资源的传统方式,就应该废除了。

用信息系统充当货币的天眼,一对一精准配置资源,数据业务主营化将引发银行变革,走向斯蒂格里茨所预言的《通往货币经济学的新范式》。

由于最近预言数据业务将成为金融业主营业务,多家银行找我交流看法。我说我不懂金融,只是从互联网这个“庐山之外”看金融。他们却异口同声说金融业也在关注互联网带来的变化,这多少出乎我的意料。看来,互联网与各行各业融合,只是时间早晚的事。

1997年我预言“银行内部正在从货币机构向信息机构蜕变”,原来以为“再过五年,金融界将重新洗牌”,结果等了15年,期待中的变化才萌生。所谓“洗牌”,看来确切的含义应是主业转换。正如电信业的主营业务从语音转向数据一样,金融业的主营业务也可能从金融变为数据。

金融业有可能成为继电信业之后,第二个在数据冲击下改变主营业务的行业。

天眼数据交换模型

这次的观察不是来自推理,而是来自于已发生的实践。不久前,美国IPcommerce提出PPaaS(Payments Platform as a Service),把原来的金融主营业务(清算结算)当副业,把原来的副业(数据业务)当主业,引发美国网上支付业变革。现在,中国也出现了同样方向的创新。全球网所创浙江模式,颠覆了数据业务与金融业务的主从关系,以数据为金融开天眼,“让金融更智慧”,在实践中取得显著效果。未来数据主导型金融模式,可以从中得到许多启示。

银行管两件大事,支付与信用。这是我刚了解到的。我对深圳一位银行高管说,现在搞互联网的,只盯上银行的支付和信用,还没盯上别的要害。他马上纠正说,嗨,支付与信用是我们银行的两大支柱,还怎么要害呀。

支付的核心是钱;信用的核心是信息。二者最直观的关系,好比飞镖和眼睛,飞镖往哪投,要由眼睛判断。货币经济学有两大学派,认为银行业务重心应落在“飞镖”的,称为货币学派(monetarist school),最关心的是怎么把钱本身玩好;重心落在“眼睛”的,称为信用学派(credit school),最关心的是怎么通过信息给钱这个飞镖安上准星,术语叫availability of credit(信用可得性)。说白了,就是管投钱的时候长不长眼。不长眼的,该投的不投,不该投的乱投;长眼的,一投一个准,就象钱自己长了眼一样。

传统银行只要有钱就行,长眼不长眼不重要,信用可得性不是主要问题。因为看哪个企业又大又强,闭着眼瞎投也能十蒙九中;或者是政策贷,凭长官意志投,用不着长眼睛。这使银行的业务重心,放在钱上,而不是信息上。钱是主业,信息是副业。

但未来不同,做小、做活、做优的企业,投资效益更高,但这种企业的信用可得性成本要高几十倍。例如,贷一个大企业100亿,流程走一遍;贷100个小企业各1亿,同样流程走100遍,征信工作量差着几十倍。当可贷的大企业贷得差不多了的时候,银行的末日就快到了,因为此时它的钱在征信成本作用下,会专门躲着效益高的(小)企业走,专找效益低的(大)企业投。当前银行业出现的效益问题,抛开外部因素,与此有很大关系。为应对这种变化,一条有效的出路,就是把信息成为主业,钱变为副业。

浙江模式就成功实现了“给金融开天眼”。利用数据化,它使原来信用可得性差的高效益业务(如小微贷、高科技业务)的征信效率提高几十倍。全球网为7695家中小企业用开天眼的方式提供信贷服务,征信成本骤然降到原来的5%。相当于一位银行营业员做企业贷款,20家的工作量只有以前做一家的。这彻底改变了浙江当地银行对互联网的态度。

天眼不同于肉眼,它需要借助互联网这个天势,把小生产的信息业务,做成大生产的数据业务。例如,在数据交互模型中,有“提交社会活动关联节点信息”一支,可以通过视频监测、智慧物流等物联网数据采集手段,自动监测上下游企业,不必问贷款企业任何问题,就可以通过他行为的“上下文”语境和关系网络,锁定和感知他的信用状况。再举一个细节,在246个天眼型的流程中,105至108个流程分别是:“上年月均电费”、“本年月均电费”、“上年月均水费”、“本年月均水费”。这是以往银行征信中不会调查的项目,因为银行不是干这个的。但一个企业如果出了状况,电费就会暴露它开工还是没有开工。无数这类系统自动汇集的信息,通过数据分析,其信用可得性的效率,比用肉眼一家一家企业看,不知提高多少倍。实践充分显示出天眼比肉眼的优势。

华尔街金融危机,问题就出在“钱不长眼”上。解决“钱不长眼”问题的根本出路是,把数据业务变为主业,把货币业务贬为副业,给金钱强行带上眼镜,让他看准了再去投胎。给金融开天眼,从根本上说,就是用高一级的文明降服低一级的文明:用第三次浪潮的信息,驾驭第二次浪潮的货币,配置第一次浪潮的实物。所谓用第三次浪潮驾驭第二次浪潮,本质上就是用信息驾驭金钱。数据这个强龙,从天而降,让顺之者昌,让逆之者亡。

通向货币经济学的新范式: 废除沪深两市的理论根据

给金融开天眼,有实践基础,但有没有理论根据呢?我在《后现代经济》一书中,具体说明过这个问题。这个问题想通了,废除沪深两市,代之以用一对一信息配置资金,就完全有理论上的可能性。

斯蒂格里茨在《通向货币经济学的新范式》一书中,石破天惊地主张:“应该将货币理论的研究重点从货币转向信贷”,把重点放在“可贷资金”上,从而建立了“基于信用可得性”的货币经济学新学派。

斯蒂格里茨把信贷的本质,界定为与货币不同的信息。指出信贷问题“核心是信息”。而信息的特殊性,又在于它异质、分散这些不同于货币的方面:“信贷在本质上是异质的”;“大量的相关信息是散布于整个经济活动之中的,而且只是被当做其他经济活动的副产品。”前面说的水电费信息就曾是这种散布的“副产品”。

银行业务与信贷业务的不同,在于一般与个别的不同:关于产品质量,“企业也许可以对银行隐瞒这些问题,但对其顾客则不能。对银行来说,要获取日常商业过程中所产生的信息,成本极高,因而几乎是不可能的”。但对全球网来说,获得这类商务活动中自然生成和记录的信息,一分额外的钱都不用花。不把信息作为主业,这些是做不到的。

对于分散的信息,如何进行商业利用呢。默顿.米勒主张的是利用金融手段,将分散的信息聚为一体:“交易利润可以理解为某种‘贿赂’,社会用它来刺激人们广泛收集分散的供求信息,并最终将其融为一体。” 但问题在于,将信息“融为一体”的股市仍然是集中模式的。

而斯蒂格里茨的观点相反:“分散化必然造成一个经济体中复杂的信贷链,其中公司既是贷款人又是借款人,而银行起着中枢作用。将这类高度专用性的信息集中起来是难以想像的。”也就是说,斯蒂格里茨主张的是绕过银行和股市,让高度专用性的信息,分散地与信贷相结合。实际上,一个批发市场里形成的一对一信息,要比股市精准得多。

以一对一精准化为特征的大数据,一旦成为数据业务的基础,日渐变为成熟的金融主营业务,沪深两市这种以信息“融为一体”模式配置金融资源的传统方式,就应该废除了。讲个故事:我曾打听一家央企老总是否根据股市信息变化调动资金。得到回答是,从来不。原因是股市信息太慢,而且太粗略。老总的做法是往世界每个港口派一个会数数的人,用肉眼盯住对手的集装箱装船数。他根据反馈的情报再调动资金,一枪打死一只鸟。这比对手动向一周后反映到股市上才做出反应,要灵多了。给金融开天眼,就是用天眼,代替一双双这样的肉眼。

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