钱军：金融科技终将回归本质并且解决金融核心问题

发布时间：2017-11-06      信息来源：复旦大学泛海国际金融学院

近年来， 金融科技的快速迭代不仅对行业格局产生了冲击和影响，同时对行业治理也带来了很多挑战。新的事物层出不穷，从P2P、众筹到现在热火朝天的现金贷。在“去杠杆、调结构”的新旧经济换挡期中，新金融力量应该如何发挥创新优势，更加精准、高效地为实体经济提供新动能，成为市场参与者面对的“必答题”。

近日，在第八届财新峰会“新金融价值重塑”的主题讨论上，复旦大学泛海国际金融学院执行院长钱军教授对此表示，金融的本质是通过及时获取信息和最优决策实现风险可控下的收益最大化。无论金融科技如何创新，金融科技应该在符合金融原理和市场规律的前提下，来帮助解决包括信息不对称在内的一系列金融核心问题。

就信贷而言，为什么传统金融体系不能够通过金融中介把资金引导到中小微企业？钱军教授认为核心问题并不在于资金或者有没有数据，而是信息的不对称。由于中小微企业既没有上市、发债的资格，又缺少可抵押资产，借贷金额低且使用资金方向用途多样化，很难用常规渠道去有效地评估风险，因此传统的正规融资渠道对很多小微企业是关闭的。这不仅是中国金融体系的问题，也是一个世界性的难题。

金融科技的诞生与发展，一定程度上改变了这一状况。例如蚂蚁金服等新型金融机构，它们通过收集包括大量小微企业及业主在各类平台上的借款、支付和其他用款记录，结合其他相关数据可以快速计算出这个企业的信用分数，再以这个分数作为是否放款以及如何放款的主要评估依据。当通过相关的大数据解决了风险评估的难题后，很多小微企业因此拿到了钱，利息水平也在较为合理的区间，这既促进了这些企业的发展，同时又推动了经济的增长。

金融科技除了可以解决信贷领域信息不对称的问题，还可以提升我们的交易和投资效率。近几年风靡欧美资本市场的高频交易就是典型。高频交易会捕捉驱使市场波动的要素，比如新闻突发事件，通过电脑程序根据海量历史数据来判断这些要素的变化，从而做出决策快速自动下单执行买卖交易。对高频公司而言，突发事件发生后拼的是速度，谁最先获得信息并精准判断出市场的变化，包括其他大型机构投资者可能采取的行动，谁就能先拔头筹，提前行动买进或卖出股票。根据专家的测算，如果高频交易公司可以比其他参与者领先1毫秒获得信息，每年就可以提升公司利润1亿多美元。

当然，高频交易也带来很多不稳定因素，一旦高频交易公司的程序操作(硬件或软件)发生故障或发生不当指令，大量错误的买卖盘指令将充斥着整个市场，造成价格水平的巨大波动。2012年8月1日，骑士资本集团因遭遇软件异常，1小时内曾损失4.4亿美元。这是高频公司所面临风险的极端例子。如果市场中大部分交易由高频交易完成而这些交易采用相似的程序，市场有可能在突发事件后，由于交易行为的一致性导致流动性缺失，最终增加波动性以及崩盘风险。

金融科技在投资领域还有一个非常重要的应用就是智能投顾。钱军教授认为目前智能投顾最大的好处在于减少了投资过程中的人为偏差和失误。这里最重要的一个理论基础就是行为金融学：传统经济学理论认为一个理性投资者对于风险的规避程度是恒定的，但现实中很多投资者行为并非如此。当人赢钱后，他可能变得更加的规避风险来保护盈利，而当他输钱时，反而会有更激进的投资决策去把输的钱赢回来。

2017年诺贝尔经济学奖得主塞勒教授针对瑞典家庭养老金投资的决策和业绩研究就很好地体现了人的行为偏差导致的损失。瑞典政府给所有公民养老金投资的选择权，家庭与个人可以选择投资任何系统内的基金。从理性经济学的角度来说，更多的选择一定是好事，有800家基金可以投资，肯定优于只有几家可以选择的情况，但实际操作的结果却并非如此。从2000年到2004年，投资者自选基金的平均业绩低于没有选择基金而由政府默认的基金业绩。原因在于，在自主选择基金时，投资者总是犯相同的几类错误，比如被主动管理型基金的广告打动从而忽略了费用，亦或投资只购买本国股票的基金而缺少其他国家的资产配置。而政府默认的基金是一个低费用且投资全球各大股票市场的指数型基金。