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當(dāng)今,互聯(lián)網(wǎng)化正帶動(dòng)著許多行業(yè)、產(chǎn)業(yè)的組織變革和商業(yè)變革。在這一歷史性的進(jìn)程中,互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅速發(fā)展也給金融領(lǐng)域的創(chuàng)新帶來了巨大活力,顯著提升了金融服務(wù)的水平。首先,從銀行來說,現(xiàn)在銀行已普遍通過互聯(lián)網(wǎng)渠道開辦各類業(yè)務(wù),銀行服務(wù)的成本有了下降(電子銀行每筆交易成本大約只有銀行柜臺每筆交易成本的五分之一到六分之一);銀行傳統(tǒng)信貸的模式有了改變(例如工商銀行無人工參與的全流程在線的網(wǎng)絡(luò)貸款已超過其網(wǎng)絡(luò)融資的20%);銀行業(yè)務(wù)處理能力尤其是支付結(jié)算的能力和效率都有了提高(例如工商銀行現(xiàn)在每秒鐘業(yè)務(wù)交易量峰值已超過8700筆,在去年一年的電子銀行交易已占全部交易的88%,電子銀行交易金額達(dá)到了456萬億元,所有的異地支付早已實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)完成。);各家銀行的服務(wù)模式都已越來越多地、越來越自然地融入商業(yè)場景之中,一個(gè)覆蓋和貫通金融服務(wù)、電子商務(wù)、社交生活的互聯(lián)網(wǎng)銀行架構(gòu)正在不斷形成和完善。其次,這些年來,各類互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)從事金融業(yè)務(wù)的也越來越多,互聯(lián)網(wǎng)金融已從最初的電子商務(wù)、第三方支付等更多進(jìn)入了資金募集、理財(cái)和借貸領(lǐng)域。如果說Paypal、ApplePay和支付寶等,是讓小額支付更便捷,那么P2P、眾籌包括余額寶等則是對金融資源配置方式的一種有意義的探索,它給不少人提供了一種新的投資渠道,也滿足了一些人籌集資金的需求。近來,一些人又已經(jīng)開始把更多注意力放到了區(qū)塊鏈技術(shù),不少人正在爭先恐后地進(jìn)行基于區(qū)塊鏈的支付和記錄技術(shù)等方面的研究和開發(fā)。
這一切都是顯得那么的令人振奮,令人欣喜。但我認(rèn)為在看到互聯(lián)網(wǎng)金融快速發(fā)展所帶來的種種積極變化的時(shí)候,在繼續(xù)推進(jìn)金融創(chuàng)新的過程中,似乎也應(yīng)該注意兩個(gè)問題,一、金融創(chuàng)新的全部內(nèi)容是不是金融的互聯(lián)網(wǎng)化;二、是否應(yīng)該避免陷入技術(shù)至上、唯數(shù)據(jù)論的誤區(qū)。第一點(diǎn)比較容易理解,答案也應(yīng)該是明確的。關(guān)于第二點(diǎn)想必看法不會完全一致。我想就此談?wù)勔患簻\見。這可以從北京大學(xué)國家發(fā)展研究院沈艷教授最近的一篇文章說起。 沈艷教授的文章題目是《大數(shù)據(jù)分析的光榮與陷阱——從谷歌流感趨勢談起》。她在文章中講了一個(gè)故事,那就是谷歌公司在2008年11月啟動(dòng)了一個(gè)“谷歌流感趨勢”(GoogleFluTrends,GFT)項(xiàng)目,這個(gè)項(xiàng)目曾被許多人認(rèn)為是大數(shù)據(jù)分析優(yōu)勢的一個(gè)證明。這個(gè)項(xiàng)目的團(tuán)隊(duì)曾宣布他們通過數(shù)十億搜索中45個(gè)可能涉及流感關(guān)鍵詞的分析,就能夠比美國疾控中心提前預(yù)報(bào)流感的發(fā)病率,從而使人們可以有充足的時(shí)間提前采取預(yù)防措施以避免患上流感。倘若真能如此,這個(gè)成果無疑具有重要的社會意義和經(jīng)濟(jì)價(jià)值?上У氖2014年,美國《科學(xué)》雜志的有關(guān)文獻(xiàn)報(bào)道了GFT在2009年沒有能預(yù)測到有關(guān)流感的爆發(fā),在2011年8月到2013年8月間的108周里,有100周預(yù)告不準(zhǔn)(預(yù)測率是實(shí)際報(bào)告值的1.5倍多)。沈艷詰問道,為什么傳說中充滿榮光的大數(shù)據(jù)分析會出現(xiàn)如此大的系統(tǒng)性誤差呢?她認(rèn)為如果在數(shù)據(jù)分析中只關(guān)心相關(guān)關(guān)系而不注意因果關(guān)系是不行的,必須避免模型對數(shù)據(jù)值作出“過度擬合”,她還指出尤需注意不能以為大數(shù)據(jù)可以完全替代小數(shù)據(jù),她呼吁要防止墜入“大數(shù)據(jù)陷阱”,力戒“大數(shù)據(jù)自大”。我十分贊同沈艷的觀點(diǎn)。沈教授所指出的問題正是若干年來我們在推進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展中所一直十分注意和努力想解決的問題。 撇開銀行在產(chǎn)品研發(fā)、客戶營銷、員工及機(jī)構(gòu)管理等方面的數(shù)據(jù)應(yīng)用問題暫且不談,就說銀行最常見也最重視的風(fēng)險(xiǎn)管理,多年來許多銀行尤其是一些大中型銀行都在如何利用數(shù)據(jù)技術(shù)提升風(fēng)險(xiǎn)管控能力方面進(jìn)行了很多的探索,做出了不懈的努力。例如,工商銀行在估算客戶的違約概率(PD)、違約損失率(LGD)的時(shí)候,十分注意把數(shù)據(jù)長度作為風(fēng)險(xiǎn)參數(shù)量化過程中的一個(gè)重要因素,堅(jiān)持要求數(shù)據(jù)觀察期起碼必須涵蓋一個(gè)完整的經(jīng)濟(jì)周期,以努力避免簡單地以昨天的數(shù)據(jù)來說明今天和預(yù)測明天,F(xiàn)在工商銀行非零售業(yè)務(wù)和零售業(yè)務(wù)的客戶違約率、損失率數(shù)據(jù)積累長度均已超過12年。同時(shí)包括工商銀行在內(nèi)的不少銀行還建立起了全行數(shù)據(jù)質(zhì)量的管理標(biāo)準(zhǔn)和平臺,不斷進(jìn)行內(nèi)部評級的復(fù)核驗(yàn)證,以盡可能減少失真數(shù)據(jù)的干擾和影響。為了能夠?qū)Ω鞣N風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行量化,在信用風(fēng)險(xiǎn)管理方面僅工行就開發(fā)了34個(gè)法人客戶評級模型,實(shí)現(xiàn)了對所有法人客戶違約概率(PD)的計(jì)量,開發(fā)了175個(gè)信貸產(chǎn)品的3類債項(xiàng)評級模型,實(shí)現(xiàn)了對違約損失率(LGD)的計(jì)量。對零售業(yè)務(wù),工行還開發(fā)了75個(gè)信用評分模型,覆蓋了個(gè)人客戶準(zhǔn)入、賬戶信貸審批和業(yè)務(wù)管理的完整業(yè)務(wù)生命周期。在面對市場風(fēng)險(xiǎn)(因市場價(jià)格例如利率、匯率、債券股票價(jià)格、商品價(jià)格的不利變動(dòng),而使商業(yè)銀行表內(nèi)和表外業(yè)務(wù)發(fā)生損失的風(fēng)險(xiǎn))的防控方面,我們制定了16個(gè)辦法,開發(fā)了17個(gè)定價(jià)估值模型來進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值(VaR)和壓力風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值(SVaR)的計(jì)量,并且在實(shí)踐過程中每日實(shí)施返回檢驗(yàn),把模型計(jì)算所得的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值與發(fā)生的真實(shí)損益進(jìn)行比較,以檢驗(yàn)?zāi)P汀⒎椒ǖ臏?zhǔn)確性和可靠性。在防控操作風(fēng)險(xiǎn)(主要是指由不完善或有問題的內(nèi)部程序、員工行為和信息科技系統(tǒng),以及外部事件所造成的風(fēng)險(xiǎn))方面,工行開發(fā)了操作風(fēng)險(xiǎn)損失事件管理系統(tǒng),分別用于對操作風(fēng)險(xiǎn)高頻低損和低頻高損部分的計(jì)量。 為了達(dá)到上述的這種數(shù)據(jù)采集、挖掘和應(yīng)用水平,僅為積累有關(guān)數(shù)據(jù)、開發(fā)這些風(fēng)險(xiǎn)管控模型,工商銀行就先后花了將近15年時(shí)間,投入了巨大的人力和財(cái)力。盡管目前這一套風(fēng)險(xiǎn)識別和計(jì)量的方法、模型已經(jīng)按照國際金融穩(wěn)定理事會的有關(guān)標(biāo)準(zhǔn),經(jīng)過監(jiān)管部門組織的多輪評估獲得通過,認(rèn)定為合格,但坦率地說,我們從來也沒有認(rèn)為這一切已經(jīng)是完美無缺的了。面對不斷變化的社會經(jīng)濟(jì)環(huán)境,隨著銀行業(yè)務(wù)日新月異的發(fā)展,在數(shù)據(jù)的管理利用方面確實(shí)還有許多問題需要解決,前面的路還很長。這也正是工商銀行近年來又推出了eICBC新發(fā)展戰(zhàn)略的一個(gè)重要原因。 我之所以不惜篇幅地介紹這些情況,主要想說的就是許多事確實(shí)不像想象的那么簡單。面對互聯(lián)網(wǎng)金融大潮,在興奮激動(dòng)之余,我們還需要一種相對冷靜平和的心態(tài)。如果我們真的要搞金融大數(shù)據(jù)開發(fā),真的要靠有關(guān)數(shù)據(jù)來辦互聯(lián)網(wǎng)金融,那確實(shí)就要認(rèn)真思考一下自己所謂擁有的“大數(shù)據(jù)”真的足夠大了嗎?足夠長了嗎? 自己擁有的數(shù)據(jù)中的信噪比問題有效解決了嗎?自己擁有的數(shù)據(jù)分析模型如果對樣本內(nèi)的數(shù)據(jù)分析還算準(zhǔn)確的話,那它對樣本外的預(yù)測結(jié)果也能一樣有效嗎?自己所擁有的數(shù)據(jù)處理模型是否完全建立在一種假定之上了,那就是以為人們的社交行為數(shù)據(jù)、那些非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)都是真實(shí)的?坦率地說,我始終認(rèn)為只要一些數(shù)據(jù)生成者知曉自己的行為數(shù)據(jù)可以影響自己的利益(例如可以獲得信譽(yù)、信用積分,可以獲得授信融資等),那對這部分?jǐn)?shù)據(jù)的可靠性就有質(zhì)疑的理由。這也許就是人文科學(xué)領(lǐng)域的“測不準(zhǔn)原理”,F(xiàn)在各種花樣百出的水軍現(xiàn)象已經(jīng)一再提示我們,真是“不能天真地認(rèn)為數(shù)據(jù)使用者和數(shù)據(jù)生成機(jī)構(gòu)都是無意識生產(chǎn)大數(shù)據(jù)的”(沈艷,2015)。 上述這些還沒有涉及諸如homes系統(tǒng)、高頻交易等技術(shù)在這一輪股市風(fēng)波中的作用究竟應(yīng)該如何認(rèn)定的問題。盡管對此還可能有這樣那樣的看法,但可以確定的是,在某些條件下,所謂的技術(shù)中性在面對市場時(shí)是完全可能發(fā)生變異的。 總之,我認(rèn)為金融的創(chuàng)新、互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展,除了技術(shù),還需要一系列的條件支撐,包括營造一種良好的文化氛圍。在眼花繚亂之中,要力戒浮躁,腳踏實(shí)地;ヂ(lián)網(wǎng)技術(shù)是時(shí)代進(jìn)步的標(biāo)志,是現(xiàn)代文明的產(chǎn)物,它與那些江湖氣其實(shí)是不搭的。諸如“流量為王,就是要靠燒錢來吸引客戶”,“互聯(lián)網(wǎng)就是財(cái)富重分的過程,就是贏者通吃的游戲”,“羊毛出在豬身上,猴數(shù)錢,牛買單”等說法,如果僅是開開玩笑,說說段子,那也未嘗不可,但作為一個(gè)要對投資者負(fù)責(zé)、對債權(quán)人負(fù)責(zé)、對債務(wù)人負(fù)責(zé)、對市場穩(wěn)定負(fù)責(zé)的金融從業(yè)者來說,如果把這真的當(dāng)成了自己的經(jīng)營理念,那是萬萬不可的。 |
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