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关于互联网金融的两大误区

来源:庞博国际连锁酒店 更新时间:2018-08-16 点击率:
随着社会对互联网金融关注度的不断攀升,对互联网金融的讨论常常走入两大误区:其一是过度强调、错误理解大数据的作用,认为它可以完美地弥补现有金融体系的漏洞而忽略了大数据可能带来的问题。其二是认为随着互联网金融行业的崛起,互联网本身可以充当借贷双方的信息媒介,社会将不再需要传统金融机构,互联网将替代传统的金融机构。本文将对这两大误区做出针对性的解读。
首先来看人们对大数据技术的常见误区。虽然“大数据”的概念已经广为人知,但是这一概念并未“深入人心”,并不是所有人都对这一概念有深入理解,大家的理解也可能很不相同。与过去的数据采集分析技术相比,“大数据”究竟新在哪里?仅仅是样本量更“大”吗?
其一,“大数据”技术最本质的不同在于它的信息采集方式。传统的数据采集工作由人为因素有意识地主导着。例如,证券交易所会要求所有上市公司按季度公开财务报表,而财务报表是经过精心设计且具有统一规范的格式的;同样的,分析财务报表的工作也需要大量的专业化的人力资本投入。大数据无论从信息采集到信息分析都更加的“自动化”,它的数据采集过程只是对人们日常生活(包括购物、支付、上网浏览信息以及其他活动)的无差别记录和数字化存储。正因为它将日常生活事无巨细地收集存储下来,它的数据量也非常庞大。
其二,“大数据”并不完美,“大数据”数据采集的特点也决定了数据中存在着大量的噪音。此外,大数据还有许多“先天不足”,例如缺少控制组等等。因此分析这部分数据需要格外谨慎,除了提升硬件运算能力以外,也需要综合运用多种分析技术。另一方面,由于大数据中存在大量噪音,持续稳定的现象规律很难通过数据体现出来,一旦出现则说明这一规律的普遍性可能很强,往往会指向非常重要的发现,值得研究者密切关注。
除了以上两点之外,对于大数据理解的典型误区还包括:其一,认为大数据等同于全样本。事实上,由于大数据的采集过程往往并不涉及任何事前的研究问题和研究假设,全样本是无法被清晰界定的。其二,认为大数据分析不研究因果关系,只研究相关关系。事实上,任何数据统计分析都不可能指向因果关系,在这一点上大数据与传统数据分析方法并没有区别。因果关系是研究者通过理论推导和实证证据得出的。
接着来探讨互联网金融与传统金融部门间的关系。部分观点认为互联网金融完全取代传统金融将是一个必然的均衡结果(谢平, 邹传伟, 刘海二, 2015, 2016 etc.),这一观点也为P2P平台的繁荣发展提供了理论支持。人们相信,互联网金融的发展便利了信息的传播和交易的进行,削弱了传统金融机构和金融市场的作用。甚至有观点称,互联网金融和传统金融的本质区别,就在于借用互联网的强大信息交换功能,让资金的出让者,也就是储蓄者,直接面对资金的使用者。因此互联网金融可以完全拜托传统的金融中介和金融市场。
这一观点的错误之处在于它只看到了硬币的一面,忽略了互联网在提供便利的同时也带来的大量虚假和无关信息。事实上,沟通成本的下降也为人们提供了更多说谎的机会,在缺少有效的信息过滤机制的情况下,投资者面对鱼龙混杂的投资项目,很难做出正确的判断。此外通过上文对大数据的分析我们也了解到,技术进步在提供便利的同时,也带来了大量无用信息,对数据统计分析技术也提出了更高的要求。同时,由于投资项目越来越专业化,投资者收集分析并识别好项目的成本,将随着信息量的爆炸越来越高。这些都对金融部门和金融机构的信息过滤和风险控制技术提出了更高的要求。
以P2P行业为例。有许多小型P2P平台在快速扩张贷款业务并为贷款提供隐性担保的同时,却并不具备风险识别和风险管理的技术和能力。事实上,互联网金融虽然“热闹”,但真正能在技术上实现对陌生客户快速授信的并不多,除了基于电商大数据的芝麻信用等外,还有基于社交大数据授信的玖富闪银。除此之外,许多民营草根系P2P平台鱼龙混杂,为竞争资金市场以高利率吸引投资者,进而投资高风险项目,导致跑路事件高发。
因此,金融机构的价值无法简单地被互联网信息技术替代。这一点从历史的演变和理论分析上都能获得证明。从历史上来看,传统金融部门的演化史也是一部人类不断寻找方法克服信息不对称、激励不相容问题的历史。传统银行的重要业务就是吸收存款和发放贷款,吸收存款的关键在于信任。在初期,只有富人才有资格开班银行,以个人财产作为抵押品增信。当银行的资本金足够大时,金融机构才有动机在放贷时控制风险,储户才能放心储蓄。
从理论上来看,金融机构是为了降低交易成本存在的(Coase, 1936),只要交易成本存在,金融机构就需要继续存在。互联网在降低信息获取成本的同时,也带来了更多的虚假信息,增加了信息过滤的成本。因此,互联网不仅无法取代金融机构,相反对金融机构的信息识别和风险控制技术提出了更高的要求。这不是冰冷的机器和互联网可以做到的,需要更为专业化的金融机构和金融市场去实现这些功能。
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