钱军：科技如何颠覆传统金融？

发布时间：2019-12-26     

近日，复旦大学泛海国际金融学院高层管理教育部（FIFS EE）携手新金融科技运营商维金，成功举办以“金融科技全面推进，不同类型企业如何有效借力发展？”为主题的新经济企业家闭门研讨会。 

复旦大学泛海国际金融学院执行院长、金融学教授钱军从金融科技三大应用方面出发，深入探讨了金融科技的场景应用，即大数据协助开拓新的借贷市场，促进实体经济发展；高频程序交易提高交易速度，维护市场正常秩序；智能投顾，提高投资决策的效率，避免人为偏差。 

（以下为钱军教授的现场分享）

金融怎么样才算是做得好？我认为是要为实体经济服务，为企业降低交易成本。放眼时下，无论是金融研究还是金融监管政策，其中最热门、发展最快、影响最大的，就是金融科技。它也是所有金融领域里面颠覆性最大、革新最多、影响最广的领域。

我们以往谈到GDP的时候，常常讲到产业的分类，第一产业都是跟能源基础设施相关的；第二产业是传统工业；而第三产业，今天已经成为拉动GDP最主要的生力军，它的核心是服务，金融就在其中。而对于金融服务来说，无论是它的最高决策者还是服务对象，都是人。同时，金融的收益与风险伴生，它的核心目标就是在风险可控或承担一定风险的情况下，将收益最大化。

今天金融科技的玩法还是要在符合金融原理和市场规律的前提下，帮助解决传统金融解决不了的核心问题。这主要体现在从获取信息到处理信息直到最后决策的过程中。比如今天的股票交易的本质，是高频快速交易，速度会提升效率，产生几何倍数的增长。但如果金融科技脱实就虚，离开了企业、家庭、政府、实体经济，就会出问题。 

从金融层面讲，金融科技主要解决的三个核心问题是：信息不对称、投资效率和交易成本。

从应用角度来讲，解决信息不对称的问题，已经跟数据的应用产生了密切联系。当前以大数据为基础的借贷市场就是个典型案例。中小微企业融资难、融资贵是个世界性的问题，而中国金融体系的特点是间接融资为主，通俗点说就是银行融资，但过去银行有很多解决不了的问题，现在通过技术和数据的赋能，可以对小微企业的风险有全新的评估，进而解决融资难、融资贵的问题。

近几年，高频程序交易崛起，我们看到，一些股市交易公司基本可以实现快速获取实时交易数据，分析历史和更新的大数据，进而抢在大多数投资者前下单，通过获得更好的单笔交易价格与海量交易次数盈利。这样的好处是整个市场的交易速度和效率提高了，降低了平均交易成本，但同时也带来了弊端，比如流动性缺失、系统缺陷和风控问题等等。

金融科技的第三个应用，体现在正兴起的智能投顾和投资决策效率上。传统投资的过程中，人为偏差和失误是很难避免的，这里面有很复杂的成因，比如我们行为金融学上提到的决策者有非理性和有限理性之分等等。但是智能投顾兴起后，人工智能介入采集信息、分析学习、及时更正投资策略，人为偏差可以说得到了很好的矫正，但风险不是不存在，算法同质化的风险、投资资质的管理等同样值得警惕。

可以说，在某些金融科技行业，我们已经实现了弯道超车，甚至超过美国。从政策层面看，我们看到区块链技术已经成为国家必需的底层基础技术。金融科技发展的大背景下，基础设施的概念已经发生了改变，数据、安全性、隐私等等，都囊括其中，而这种改变也带动着效率的快速提升，和整体传统金融的改革。

也正是因为金融创新范围大、速度快、影响面大，所以我们看到央行近日发布了《中国金融稳定报告（2019）》，这里面提到，很多金融的新业态和互联网应用应该进入监管的范围，这是很有道理的，因为只有看得见才能调控，看不见的就会出现问题。高频交易有时候1秒钟几十上百亿的钱就没了，它给监管者的反应时间并不多。所以我们讲金融创新的时候，也要关注监管如何跟上，避免因为监管不到位增加风险。

我们也看到，像维金这样的企业，正在用科技的手段帮助实体企业做很多提高效率、降低成本的事情，在未来逐渐趋于规范化的监管政策以及传统金融变革的大背景下，这种赋能与合作是必要的。