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北京大学国家发展研究院副院长、北大数字金融研究中心主任黄益平在发表主旨演讲时称,普惠金融比较难做,重要原因之一就是信用风险评估难度大。而数据是“新经济的石油”,以数据支持的信用风险评估,为改善小微企业的信贷服务提供了非常重要的途径。
央行数字货币全球开花可期
“当前数字金融发展到了一个非常重要的节点。”黄益平回顾道,2013年是中国互联网金融发展元年。经过十年发展,我国数字金融已经经过了比较大的发展,但也会看到业务发展是一个不平衡的过程,其中目前做得比较好的是移动支付。大科技信贷的效果也还不错,利用数字技术来支持信贷决策,一方面用平台获客,另一方面用数据支持信用风险评估。
黄益平认为,未来数字金融新的发展主要体现在以下几个方面:一是所有数字金融业务大多数基于消费互联网,将来供应链将发挥更大作用。二是过去很多最活跃的数字金融创新机构主要以科技公司为主,但已有一些转向,现在传统金融机构发挥越来越大的作用。三是可以看到新的业务形态发展,未来10年央行数字货币有望全球开花,希望中国能继续走在前面。
数据支持信用风险评估
“数据被称为‘新经济的石油’。”黄益平近年来在思考,如何利用数据来支持系统风险决策。针对备受关注的中小微企业融资困难问题,他坦言,普惠金融较难做,直接原因在于传统金融机构要触达普惠金融的客户难度较大,更重要的是为其做信用风险评估难度更大。
黄益平进一步分析,传统金融机构在过去做系统风险评估主要有三种办法,一是靠财务数据,二是抵押资产,三是所谓关系型贷款。这些是非常有效的风控手段,但落实到普惠金融对象,即中小微企业、低收入家庭、农村经济主体,这三种办法存在可行性低、成本高的问题。
“以数据支持的信用风险评估,为改善小微企业的信贷服务提供了非常重要的途径。”黄益平表示,数据在数字金融当中,已取得实实在在的效果,帮助识别信用风险,做信用风险评估。
“最突出的是,可以为很多过去不符合传统银行贷款标准的客户提供信贷服务。也就是说,用大数据风控方法可以为企业提供信用评估,来提供信贷。”黄益平继续表示,这其实是在原来信用基础上创新发明了一种数字信用,这些客户本来是有信用的,只是传统方法不能很好地把信用发现或者识别出来,所以造成信贷难的问题。
信息不对称问题亟待解决
备受探讨的是,如何计算数据要素资源,怎么样加入到资产负债表?黄益平表示,如果数据要素成为了资产负债表中的一个资产,成为新金融的一部分,这在未来将非常有前景。数据的主要作用是来帮助识别、折射机构或者个人已有的信用水平。
对于如何有效利用数据要素,黄益平指出,根本在于能否把交易市场体系做起来。数据要素的交易需要解决一个很大的问题,就是信息不对称。数据交易双方能否了解供需双方的信息,如果没有信任,将来会出现很多问题。比如,在怎样的政策框架下,保证权限来支持交易,这对公司技术也提出很高的要求。因为我国对数据有很多限定条件,特别是关于隐私、商业机密、国家安全等。
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