杨凯生:不能简单地以为互联网技术能够颠覆一切

1评论 2014-04-26 08:05:32 来源:21世纪经济报道 作者:杨凯生 涨停板套利三天赚20%

中国金融四十人论坛特邀嘉宾 杨凯生

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  现在不少人认为,在互联网金融市场当中信息不对称程度会大幅度下降。因为利用大数据进行风险定价、风险管理的效率会远远超过人脑的判断效率。它不取决于简单的财务报表的分析,而是取决于行为数据的搜集和自动生成,所以互联网金融会颠覆原来银行所谓的风险定价、风险管理的思路。

  我觉得这个说法有一定道理,但是事情也并非那么简单。

  大数据并不解决所有问题

  现在我们的银行,或者说传统的金融机构的风险管理、风险定价是不是就是简单地靠人脑,靠简单地整理、分析客户的财务数据来进行?其实已经不是这样了。例如,中国的银行业已实施新的资本管理办法,而其中很重要的就是银行要有能力实施自己的内部评级法。内部评级法又有一个前提,就是要有足够的相关数据的积累,比如客户的违约概率、违约损失率,而且数据积累要有足够的时间长度,比如五年,甚至七年的数据等。

  当然这些数据主要还只是银行的账户数据、交易数据,和现在所说的大数据尤其是客户的行为数据不完全是一个概念,但银行这些年来也在注意利用行为数据。比如银监会一直强调,银行要学会分析小微企业的水表、电表。这看上去似乎是个很土的办法,水表、电表数据不是银行的账户数据,我认为它就是行为数据。我们通常说,大数据的一个重要特点是能采集、分析行为数据。与我们以往主要依赖账户数据、结构性数据不同,大数据确实给风险管理提供了新的工具。但是我们强调它的长处时,还要注意几个问题。

  首先在理论上,事物的相关性分析能不能完全取代因果性分析?我认为恐怕有风险。简单地说,任何人、任何互联网企业、任何银行都没有办法让所有人进入它们的社交网络,有些人不愿意或者无能力进入这个网络,这就是理论上所谓的行为不暴露。对这样的人,就难以获得行为数据。到目前为止,我们尚没有办法去证明或取得具有完全民事行为能力的人中,不愿意暴露自己行为数据的人的比例有多大。但我相信,主观上想隐匿自己的一些行为数据的人不会太少。

  另一个问题是,能采集到的行为数据会不会或有没有受到人为干扰和调整(有时候是有意识的,有时候是无意识的)?怎样对这些有意识或无意识的人为干扰后的数据进行区分、甄别,也有一定的难度。举个最简单的例子,网上交易刷星级就是典型的干扰行为数据的例子。另外,有的网站豢养水军也是典型的人为干扰行为数据的例子。这些最后都会造成行为数据的失真,可信度的下降。

  随着时间的推移,愿意隐匿自己的行为数据、不愿意暴露自己行为的人占比会不会越来越高?如果确实如此,我们对这些数据的采用,对所谓大数据和小数据如何能更好地结合就更需要引起重视,不能理想化地认为靠大数据就可以解决所有的问题。

  因此,是不是互联网技术、云计算技术发展到现在,我们就完全可以颠覆原有的金融系统风险管理的理念和做法?这值得研究。

关键词阅读:互联网企业 违约概率 货币市场基金 互联网技术 技术实现

责任编辑:Robot RF13015
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