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王汝芳:數字金融的三大革命:認知革命、交易革命和決策革命


2023年12月21日,全國政協(xié)委員、九三學社中央研究室主任王汝芳出席了第11屆數字金融大會并發(fā)表了主題“數字金融的三大革命:認知革命、交易革命和決策革命”的演講。他指出,隨著數據成為重要生產要素,數字技術在經濟社會生活中的不斷嵌入與拓展,數字金融作為數字經濟在金融領域的映射,正在經歷認知革命、交易革命和決策革命。

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第十四屆全國政協(xié)委員、九三學社中央研究室主任 王汝芳

*發(fā)言內容 (以下內容根據現(xiàn)場速記整理)

當前,隨著數據成為重要生產要素,數字技術在經濟社會生活中的不斷嵌入與拓展,傳統(tǒng)生產方式正向智能化方式躍遷,人類生活從單一的物理空間向虛實同構的雙重空間蔓延,新的治理體系正在形成,生產力和生產關系正在深度重塑。

數字金融作為數字經濟在金融領域的映射,適應數據要素 化要求,利用好數字技術,是金融服務數字經濟發(fā)展和社會數字化轉型的必然要求。伴隨著發(fā)展的不斷深入,數字金融正在經歷認知革命、交易革命和決策革命,這為數字金融創(chuàng)新發(fā)展提供了新的重大機遇,也對其提出了新的挑戰(zhàn)和要求。

01認知革命

一是機器智能運用。

人類第一次認知革命,是智人思維和溝通新方式的出現(xiàn),想象力和演繹推理助推智人統(tǒng)治了世界?,F(xiàn)在我們正在經歷第二次認知革命,進入了人類智能和機器智能并存的時代,一切事物都是數據,一切行為都是算法,“數據+算法”構造了我們認識這個世界的新方法。它將不斷顛覆我們對世界的原有認知,徹底打破我們以往所固有的思維模式與行為方式。

新的認知方式下,數字金融不僅是數字技術的廣泛運用,更是生產關系的深刻改良,是金融系統(tǒng)和數字系統(tǒng)的聯(lián)合設計、聯(lián)合創(chuàng)新、聯(lián)合優(yōu)化。金融機構也將從金融服務機構轉變?yōu)槿珗鼍胺掌脚_,通過便捷鏈接,借助金融產品和金融服務與客戶建立起一種“強關系”,24小時在線,了解、預測、滿足客戶金融需求。

 二是價值體系重塑。

農業(yè)經濟時代,土地意味著財富和權利,是最重要的生產要素。工業(yè)經濟時代,更多的財富、自由表現(xiàn)為資本。數字經濟時代,數據成為了重要生產要素和全新生產力,數據意味著話語權和影響力,價值的載體和評價體系也隨之變化。

數據實現(xiàn)了資產化,可以鑒權和確權,能夠流轉和通過交易來定價。各種傳統(tǒng)金融資產、非金融資產、半金融資產或類金融資產的數字化,為很多傳統(tǒng)意義上不屬于金融資產的資產打開了大門。這些傳統(tǒng)上一直處于沉睡狀態(tài)的非金融資產和半金融資產一旦被激活將迸發(fā)出勃勃生機,為經濟社會發(fā)展提供新的不竭動力。

三是風險管理理論重構。

“數據+算法”在構造我們認識世界新方法時,“碼治”也逐漸代替“人治”,金融風險中的信用風險和部分操作風險等也轉化為相對更為可測可控的技術風險,這就需要我們重構金融風險管理理論與方法,凝練出人類智慧和人工智能融合協(xié)同的風險預警和風險管理新范式。

這就要求數字金融的設計者和開發(fā)者,應遵守全新公約和守則,確保金融業(yè)務、模式、產品、流程被設計開發(fā)之時就自帶完善的風控合規(guī),符合科技倫理規(guī)范。

02交易革命

一是實現(xiàn)了無信任交易。

如果說互聯(lián)網傳輸的是信息和數據的話,那么,區(qū)塊鏈傳輸的則是信任和價值。通過將共識、契約、法規(guī)、制度、流程等寫入智能合約代碼令公眾遵行,系統(tǒng)架構者可利用區(qū)塊鏈的信任機制根據特定價值需求設定數字金融產品,并不斷優(yōu)化目標。

區(qū)塊鏈內嵌信任和信用機制將人類信用轉換為算法信用、機器信用和技術信用,也將人類經濟活動風險轉換為科技倫理風險和技術風險。原先需要人際信任或借助第三方中介增信才能進行的交易,技術上完全可以在兩個從未謀面、完全無信任基礎、相隔十萬八千里的陌生人之間進行。

二是實現(xiàn)了鏈接變革。

數字時代,消除了過去距離、時間和語言對人類行為的限制,廣泛地建立鏈接已經成為各類平臺常態(tài)化聯(lián)系的主要切入點。通過搭建場景,建立門戶,開放接口等數字化手段,使低成本批量、快速獲客,精準價值交付,并搶占市場得以完美實現(xiàn)。

數字金融也通過業(yè)務線上化、經營智能化和渠道的全面創(chuàng)新,使金融服務擺脫對原來金融實體網點的依賴,以強可達性使服務的廣度和深度都得到極致突破。

三是實現(xiàn)了普惠金融。

傳統(tǒng)方式下,大型金融機構很難大規(guī)模開展小額貸款服務。原因很簡單,既便是為小客戶提供幾萬塊錢的融資服務,盡職調查成本也很高,利潤難以覆蓋成本。

通過數字技術和生物識別技術,金融服務可觸達鄉(xiāng)村偏遠地區(qū)和西部欠發(fā)達地區(qū),并便捷地為中小微企業(yè)和低收入人群提供服務。大科技平臺具備的長尾效應,可在同時為巨量客戶服務時,使得邊際成本還很低。通過大數據和長尾效應控制邊際成本,數字金融使得給小客戶提供金融服務不但可能,而且有利可圖。

03決策革命

一是決策體系變革。

 過去,傳統(tǒng)金融做決策是基于經驗,而數字金融以數據自動流動和智能算法化解復雜系統(tǒng)的不確定性,通過構建基于客戶洞察的決策體系,決策的模式和鏈路都將發(fā)生巨大變化。通過不斷挖掘、匯聚、分析客戶數據,基于“數據+算法”構建一套新的決策機制,以替代傳統(tǒng)的經驗決策,決策將更加高效、科學、精準、及時。

互聯(lián)網環(huán)境下“海量”的客戶信息,與金融機構掌握的“小量”客戶信息進行碰撞,無疑會對未來金融服務模式的“產業(yè)再造”產生重大沖擊。

二是決策基礎優(yōu)化。

通過海量維度的數據收集,將客戶置于社交、購物等各類場景中,既有利于判斷客戶行為的真實性,又容易實現(xiàn)過程跟蹤,精確了解每一個客戶。

通過數字孿生技術,構建現(xiàn)實經濟系統(tǒng)和數字孿生經濟體交互映射、實時反饋、決策優(yōu)化的數字孿生體系,利用數字世界的快速迭代,可構造數字金融決策優(yōu)化機制。

三是組織決策機制演進。

技術是雙刃劍。傳播的無邊界和敏捷性,也讓我們處于高度不確定性的環(huán)境中,常態(tài)的低頻決策機制適應不了突發(fā)事件多發(fā)所帶來的高頻決策需求,這就需要數字時代組織決策機制要適應從相對確定性的低頻決策走向不確定性高頻決策。

從相對確定性的低頻決策走向不確定性高頻決策,不僅僅是一個技術問題,需要數字金融機構構建一個組織高頻、多中心、短鏈路的決策機制,以適應高頻決策需要。

當然數字金融在堅持賦能賦權雙輪驅動的同時,也要統(tǒng)籌好三對關系。

一要堅持公平與效率更加統(tǒng)一。

數字經濟是公平與效率更加統(tǒng)一的經濟形態(tài)。數字技術在提升信息傳輸速度、降低數據處理和交易成本、精確配置資源等方面具獨特優(yōu)勢。這就使得數字金融既可以提高效率,精準支持國之大者;又可以體現(xiàn)公平,大面積開展普惠金融。

當然,這不是自然就可實現(xiàn)的。如果AI系統(tǒng)在前期的“學習訓練”數據中帶有一些偏見(比如性別、種族或其他因素),那么這個系統(tǒng)可能會“學會”這些偏見來做出不公平的貸款決策。這將不利于消費者保護。

二要堅持發(fā)展與安全更加統(tǒng)一。

龐大的人口規(guī)模與通信技術相結合,產生了人類發(fā)展歷史罕見的新型社交網絡結構,“微干預”和“回音壁”現(xiàn)象,容易導致不可控的集體行為產生,并帶來了鮮為人知的功能性后果。

很多業(yè)內人士也擔心,如果監(jiān)管機構不迅速控制人工智能的風險,在未來若干年內該技術“幾乎不可避免的”引發(fā)金融危機。數字金融及監(jiān)管機構都要高度重視伴隨新技術出現(xiàn)的潛在風險,進行更加靈活的組織再造,形成扁平化、高度彈性的組織應對架構,建立科學的扁平化、快速響應的風險管控和蔓延阻斷機制,實時防范并及化解重大風險隱患。

三要堅持競爭與協(xié)同更加統(tǒng)一。

金融企業(yè)的核心要義就在于信用、杠桿、風險,要把握好這三個環(huán)節(jié)的度,特別是大平臺公司或行業(yè)性的風險,須要所有參與金融機構的共同努力。從這個意義講,數字金融機構之間要從過去單一的競爭思維轉變到利他取勢的競合思維,要認識到對手不僅是友商,更是時勢。

金融風險很多是杠桿過高和期限錯配造成的,穿透不夠、數據孤島是導致底數不清的重要原因。隱私計算和區(qū)塊鏈等技術為數據可用不可見提供了手段,為機構合作以追求商業(yè)生態(tài)優(yōu)化實現(xiàn)穩(wěn)定的價值創(chuàng)造成為可能。

產業(yè)革命源于科技革命,成于金融創(chuàng)新。我們有理由相信,數字金融通過數字技術的廣泛賦能,數據+算法構建的決策機制的深度賦權,抓住認知革命、交易革命和決策革命的積極因素,統(tǒng)籌好公平與效率、發(fā)展與安全、競爭與協(xié)同關系,一定會在促進金融產品更加個性化、更加可達,交易更加敏捷、安全和低成本,服務更加高效、精準、及時的同時,極大促進我國數字經濟發(fā)展和中國式現(xiàn)代化建設。

(來源:中關村互聯(lián)網金融研究院  作者系全國政協(xié)委員、九三學社中央研究室主任)