「經濟三期疊加」、「金融壓抑」下，金融科技如何服務實體經濟？

8月16日，中國社會科學研究院金融研究所、國家金融與發展實驗室和宜信宜人貸聯合發布《Fintech視角下金融服務實體經濟報告》。報告充分剖析了在新舊動能轉換期金融科技如何支持實體經濟，解決其發展不平衡不充分的問題。

一方面，當前我國經濟運行處於「三期疊加」狀態，過度的總需求刺激政策使經濟處於高槓桿運行狀態，極易導致金融泡沫。只有更好地推進供給側結構性改革才能促進新舊動能的順利轉換。另一方面，經濟發展不平衡不充分的矛盾日益凸顯，在金融領域的典型表現是，金融壓抑的存在導致鄉村地區的金融可得性程度低，錯失經濟發展機會，從而引發城鄉和區域發展的不平衡。

金融科技（簡稱 Fintech）可以很好地解決上述問題：第一，支撐金融科技的底層技術包括大數據、雲計算、人工智慧等，這些技術存在廣泛的應用，是支撐經濟增長的新動能。

第二，從金融功能觀的角度看，我國學界、政府與社會對於金融功能的理解，基本上集中於其儲蓄和投資方面，而為資源配置提供信號、風險管理以及提供激勵這些功能往往被忽視，金融科技對這些功能有極大的提升作用。以大數據徵信為例，基於網路社交行為的數據可以為信用風險評估提供新的維度，從而有利於提高信貸質量。

第三，當普惠金融插上金融科技的翅膀後，低收入人群在金融可得性、負擔成本方面都將有極大改善，這不僅解除了他們的融資約束，而且也使他們獲得包容性增長的機會，從宏觀層面看這也有利於解決不平衡不充分的問題。

金融服務實體經濟面臨問題和不足

普惠金融與金融扶貧乏力

以小微企業和個體工商戶作為普惠金融的研究對象來看，2017年第三季度小微企業貸款餘額為 23.5萬億；住戶貸款中約一半左右的住戶貸款流向個人住房抵押市場,除卻汽車消費貸、信用卡等消費類產品，小企業主經營貸款估計僅為3萬億左右。債券市場服務小微企業的金融產品中，集合票據為44.3億、集合企業債115.3億、中小企業私募債只有190.3億。正規金融體系中還有村鎮銀行和小額貸款公司提供普惠金融服務，但兩者體量也相當有限，其規模分別為0.5萬億和0.9萬億。以上所有相加，正規金融體系提供的小微金融貸款約為28萬億，占同期全社會信用總量的比例僅為13.8%。

金融服務實體經濟效率偏低

傳統金融機構服務實體經濟效率偏低主要表現在兩個方面：一是小微企業融資可得性依然是主要障礙，二是融資的便利程度不高。UBS（2016）的一項跨國調查表明：中國接近18%的客戶選擇了P2P貸款，還有16%的客戶在未來12個月有申請 P2P 貸款的意願；出借人方面，與旺盛的借款需求相對應，中國的網貸投資意願也是最高的。這反映了中國中等風險中等收益投資產品的不足，也反映出傳統銀行主導的金融體系所產生的嚴重金融壓抑現象，資金的需方和供方難以匹配。

李揚：五個角度的金融科技創新

中國社會科學院學部委員、國家金融與發展實驗室理事長李揚表示，金融科技確實是如今急需認真研究的問題，「一是金融科技發展到今天，必須要有科技優勢；二是中國現在正面臨著越來越激烈的國際競爭，金融科技已經成為未來發展不可或缺的一部分。比如通過在金融科技領域的不斷創新，宜人貸已經走在了國際舞台的前列。」

對於當前金融科技領域的技術創新，李揚認為有五個角度：

大數據技術，包括對數據的採集、分類和使用；

人工智慧技術，金融行業的人工智慧要有方向；

互聯網（移動通訊技術、移動終端、物聯網）技術，做到物物金融、人人金融，可以節約整個社會的純粹流通費用；

分散式技術（區塊鏈、供應鏈金融）為金融服務實體經濟提供鏈接點；

安全技術。

金融與科技融合的普惠特點及優勢

互聯網技術提升普惠金融能力

普惠金融主要目的是讓不在傳統金融覆蓋範圍內的人群，或者傳統金融不願意服務的人群得到與其他人同等的存貸匯、理財、保險等金融服務。普惠金融的目標人群多是低收入者、偏遠地區的居民、農民以及眾多小微企業，由於傳統金融機構本身的效率不足，並且服務這些客戶的成本過高，所以傳統金融機構無法或不願服務這些客戶。互聯網技術催生的眾多互聯網金融模式則在成本、效率等多方面解決了這一問題，幫助這些人群得以享受到多方位的金融服務。

與互聯網技術結合的商業模式天然具有低成本、高效率的特點，而普惠金融則在互聯網技術的加持下，變得應用更便捷、模式更高效，並能以更低成本覆蓋更多客戶。

移動互聯網技術提升普惠金融能力

移動互聯網可以說是互聯網的升級版，在與普惠金融結合的過程中，移動互聯網顯示出了它所獨有的移動特點，這一特點使得普惠金融能以更低的成本實現更廣泛的範圍覆蓋，同時也可以促進更多普惠金融領域的業務創新、模式創新和技術創新。

大數據、雲計算提升普惠金融能力

大數據技術通過分析巨量非結構化數據進行預測，在徵信方面可以幫助眾多缺少信用記錄的個人獲得信用歷史，在身份識別方面可以幫助金融機構更高效的鑒別欺詐，在投資方面可以為用戶提供更加合理的資產配置建議與投資策略，在監管方面可以幫助監管部門更有效的識別金融犯罪與金融風險。這些能力的提升，不僅擴展了金融的服務範圍，還大大增加了金融的服務效率與服務質量。

雲計算技術最大的優勢在於資源的共享與合理分配，能夠將傳統大型金融機構的資源分配到小型金融機構中，並能藉助平台的力量改善信息不對稱的問題。傳統大型金融機構以自身資源為根本設立金融雲平台，並將自身的金融服務能力通過雲平台分享給中小金融機構，不但有利於大型金融機構自身經營與發展，也將有利於中小金融機構快速成長，從而能夠使得國內的金融體系在更廣的範圍向用戶提供金融服務。國內徵信體系也在打破信息孤島的過程中，雲服務將使得更多的金融機構能夠獲得用戶的徵信信息，從而能夠為更多的用戶提供更加便利的金融服務。

人工智慧提升普惠金融能力

人工智慧相比傳統的服務方式有三個方面的顯著優勢：

第一，服務成本低,服務效率高。人工智慧系統一經開發建立，其所服務的客戶群體數量理論上只受伺服器計算能力容量限制，增加服務客戶數量僅需擴大伺服器計算容量，這可以通過簡單添加配置就可以實現。故前期的固定投入之外，人工智慧服務系統的邊際成本接近於零。

第二，可以通過海量數據信息分析做出科學決策。

第三，系統時刻學習升級，能快速應對變化。

區塊鏈和數字貨幣提升普惠金融能力

一方面可以降低普惠金融服務的成本，促進普惠金融的覆蓋範圍持續大範圍拓展，尤其是在一些金融基礎設施差，提供傳統金融服務需要先期一次性大量資本投入的貧弱農村地區；另一方面，區塊鏈技術的數據不可篡改和可追溯特性，能夠為監管部門構建適當的監管工具提供重要技術基礎，對普惠金融發展和業務開展狀況進行動態的精準監測和管控，防止風險的累積和爆發，尤其是金融較缺乏的地區，促進金融消費者保護工作的開展。

生物識別技術提升普惠金融能力

生物特徵識別技術的應用可以在兩個方面有效的促進普惠金融的發展。

一是應用生物特徵識別技術，可以為普惠金融數字化的提供重要基礎保障。

傳統的身份識別方式要求繁複，採用銀行卡的方式面臨容易丟失的難題，且使用銀行卡進行資金存取都需要專門的設備，如果拓展服務的面積和覆蓋的人群，就需要大量投放這類設備，不得不投入巨額資金來製造和大量人力來管理設備。所以普惠金融要實現廣覆蓋就需要數字化，以往的移動和網路支付採用密碼作為身份核實的方式，不僅對於普惠金融的主要服務人群來說學習難度高，同時需要面臨安全性和方便性的兩相權衡，如果需要易記憶，密碼就會過於簡單而容易被破解，相反覆雜的密碼雖然不容易被破解，但同樣也難以記憶。而生物特徵識別則有效的克服了這些問題，使用者無需學習複雜的操作，只需要提供自己的指紋，或通過手機攝像頭提供面部特徵。

二是應用生物特徵識別技術可以為普惠金融提供重要的安全保障。

在大數據時代，由於互聯網的複雜環境，密碼、身份證號碼等傳統的安全驗證信息極易泄露，尤其是對於普惠金融重點服務的人群，他們對網路安全的認識不夠，個人信息保護意識不足，更容易受到因為信息泄露而導致的財產損害。生物特徵因為無法複製、無法破解的特點，無需額外的技術和長時間的教育學習，即可達到高等級的加密要求，比如農村地區的人群可以通過人臉識別開立銀行賬戶，或是使用指紋支付完成在線交易轉賬等，都可以快速學習如何使用，並且具有安全性高的特點。通過應用生物特徵識別技術，可以為用戶提供充足的網路安全保障，保護金融消費者的權益不受損害。

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