2020年3月26日，國發院副院長、數字金融研究中心主任黃益平開啟“北大數字金融系列公開課”第一講：中國的數字金融革命。本文根據演講記錄整理。

數字金融在中國乃至全世界都是新生事物。從最早的在線支付工具PayPal在美國1998年誕生，到如今已經超過二十年。中國數字金融可追溯到2004年底的支付寶上線，但大家更愿意把2013年6月余額寶上線看作中國數字金融發展的元年。

北京大學數字金融研究中心在2015年年底成立，大部分為年輕學者，因為數字金融很新，行業本身和監管都還在快速發展，因此我們的理解也在逐漸深入。

金融的功能

要理解數字金融，我們先從金融講起。

人們日常生活中接觸到的貨幣、銀行、股市都是金融運作的重要部分。金融的核心功能是資金的融通。一般而言，資金融通的渠道分為以銀行為主的間接融資和以市場為中心的直接融資。舉例而言，人們把錢存到銀行，銀行再把錢貸給潛在的客戶，貸款的風險對于存款人的影響非常小，這是間接關聯。人們在資本市場上購買股票、債券，自己決定買什么并獲得所有的回報，出了風險也完全自己承擔，這是直接關聯。通過這個簡單的類比，大家就容易理解間接融資和直接融資的風險不同。

在這個過程當中，金融中介所做的工作就是轉換，即期限、風險和規模的轉換。比如，老百姓把錢存到銀行，存五千或五萬，當銀行為大項目貸款時，銀行所做的是規模轉換，將多筆存款集合成上億的投資項目，從期限上來說同樣如此。個人短期存款，最多不超過一年，但很多投資項目時間更長。

金融是人類發明的最重要的經濟工具之一，能降低交易成本并使勞動分工成為可能，推動經濟發展。比如，18世紀的英國工業革命，蒸汽機是當時的核心技術，但這項技術早在工業革命發生之前已經存在，從技術問世到產業真正形成，中間還差一場金融革命，即籌集到大量的廉價資金。無論是紡織業、航運、鐵路，都必須有金融的大力支持，因此，金融非常重要。

但金融有致命風險，即信息不對稱，交易雙方彼此并不了解。比如，人們到銀行去存款，銀行把錢貸給企業，出資人和最終的用資人互相不了解，信息排查工作都轉嫁給銀行，也因此犧牲了一部分回報或支付更高的成本。直接做投資就需要了解投資項目的好壞，承擔風險，但這很難。

交易雙方相互了解有限，會帶來問題，我們稱之為交易之前的逆向選擇和交易之后的道德風險。

逆向選擇指的是有錢需要投資，但找不到最好的交易對手，主動提供良好回報承諾的交易對手未必是最好的對手。道德風險是指錢貸出之后，不知道對方能否信守承諾。這些都是信息不對稱所導致的金融交易問題。如果問題特別嚴重，可能會引發金融危機。因此，金融機構內的各種安排，比如監管當中要求的信息披露以及治理結構，都是為了降低信息不對稱并控制風險。

解決信息不對稱就要解決信任問題。

淘寶在2003年5月上線，但線上交易業務一直很難開展，剛開始的業務都是同城交易，一手交錢一手交貨。第一筆擔保交易上線之后，情況才發生變化。最早是西安一位大學生要買日本橫濱一位先生的二手相機，交易長達兩周，西安大學生在線付款后，擔保交易部門很高興迎來第一單，但交易者馬上反悔，覺得不靠譜，經交易部門人員反復勸說和擔保才最終完成交易。2004年12月底支付寶上線，提出“你敢付、我敢賠”的承諾，其實也是為了解決信任問題。

數字金融和金融的關系

數字金融指利用大科技平臺、大數據以及云計算等科技方法，來創新金融產品、商業模式、技術應用和業務流程，包括兩方面，一是新型的科技公司，利用技術來提供金融的技術解決方案，二是傳統的金融公司用數字技術改善服務。

我想特別強調的是兩者同等重要。

有些人可能關注到兩個近似詞：互聯網金融和金融科技，常被替換使用。前者在2014年政府工作報告以及人民銀行的2015年文件中出現過。后者被國際金融穩定理事會所使用，兩者的內核一致。

數字金融具體業務分為五大類：

基礎設施：智能合約、大數據、云計算、數字身份識別；

支付清算：移動支付、數字貨幣；

融資籌資：眾籌、網絡貸款；

投資管理：余額寶、智能投顧；

保險：數字化的保險產品

數字技術如何解決金融信息中的不對稱問題？

第一項技術是大科技平臺。淘寶、微信等大科技平臺都有長尾效應。長尾效應指在一個平臺建立以后，可以服務無數多的客戶數量，邊際成本幾乎為零。通俗地說，搭平臺很花錢，但是平臺搭起來之后再多服務一百萬、一千萬用戶，新增成本極低。

第二項技術是大數據。平臺建立之后，用戶無論是網購，還是微信社交，經過一段時間之后會留下數字足跡。數字足跡包括社會關系、個人行為偏好及財務狀況，最終形成大數據，可用來分析判斷一個的信用和財務實力。

第三項技術是云計算。云計算能提供巨大的儲存能力和極快速的分析能力，為人們制定金融決策分析判斷提供基礎。

數字技術飛速進步。大家都知道芯片行業有一個摩爾定律，指每一美元所能買到的電腦性能，將每隔18～24個月翻一倍以上，很形象地說明了軟硬件技術的進步速度之快。英特爾一位工程師把摩爾定律類比傳統產業，如汽車業。假如1971年的大眾汽車在隨后的四、五十年間以摩爾定律的速度進步，這輛車今天的時速應該達到48萬公里／每小時。雖然這并不現實，但能很直觀地說明數字技術驚人的進步速度。

中國數字金融的快速發展

在2019年畢馬威等評出的金融科技100強公司中，排名前12的公司有三分之一來自中國，包括螞蟻金服、京東數科、度小滿、陸金所。英國的Z/Yen和中國深圳綜合開發研究院（CDI）編制的金融科技中心的指數顯示，前十位城市中，中國占到半壁江山。

現在公認中國影響力最大、業務相對成熟的是移動支付。其次是互聯網銀行，以及大科技平臺提供的全方位金融服務，即以支付為核心的生態系統，在國際上都擁有相當的影響力。

國際社會非常關注中國數字金融的發展，有很多國際機構到中國來尋找合作者。北大數字金融研究中心已經連續三年受國際貨幣基金組織（IMF）之邀，到美國華盛頓聯合主辦中國數字金融問題閉門研討會，這是IMF以往不曾有的舉措。北大數字金融研究中心還和國際清算銀行（BIS）、國際貨幣基金組織、布魯金斯學會等國際組織分別成立了聯合課題組，共同研究中國數字金融問題。一方面，中國的實踐確實走在了世界的前列，對其它國家具有一定的借鑒意義，另一方面，數字金融的發展會改變現有的宏觀經濟和金融格局，這也是很多國際組織特別關注這個發展的重要原因。

中國數字金融后發先至，有三個原因。

一是國內金融部門盡管很龐大，不僅有在全球占有一席之地的四大商業銀行，資本市場、股票市場、債券市場的規模也不小。但由于多種原因，但中小微企業和低收入人群能從他們那里得到的金融普惠服務比較有限，供給不足的問題很突出，所以數字金融一起步就受到歡迎。

二是智能手機等數字技術的快速發展。2010年支付寶大概每秒鐘能處理300筆支付交易，今天已經幾乎達到30萬筆。技術能力的助推功不可沒。

三是監管環境相對比較寬松。當然，這有兩面性。正面意義指的是金融創新可以馬上落地和實驗，好項目能得到推廣。比如支付寶2004年上線，最后拿到牌照是在2011年，這個過程中一直有監管，但沒有像其他國家一樣直接關閉業務。負面意義是P2P行業帶來很多問題。

數字金融的普惠性

數字金融最大的優點是普惠性。

金融的發展過去常說“二八法則”，意思是一家金融機構進入市場，一般最關注最上面的20%客戶，即20%盈利狀態最好的企業和20%收入比較高的家庭。如果能服務好這20%客戶，就能抓住80%的市場份額，再擴張業務，成本和收益就不理想，因此不利于金融的普惠性發展。

聯合國從2005年起號召發展普惠金融，中國政府也做了很多努力，但規模仍然有限，直到數字金融獲得良好的發展。

下圖為北京大學數字普惠金融指數，反映的是一個地區不同的數字金融業務的綜合指數。左邊的地圖是2011年的情況，右邊的地圖是2018年的情況。在地圖上面，每一個地級市，根據其發展相對水平分成四個類別，最發達是紅色，其次是橙色、黃色，最不發達為綠色。每年重新設定最發達的水平，然后依此類推。

在這兩張地圖上，可以看到左邊2011年，即現在普遍認為的中國數字金融元年之前，數字金融已經有一定的發展，但主要集中在東南沿海地區，大部分地級市屬于空白地帶。右邊的地圖，2018年仍然是東南沿海地區最發達，但中國其他地區的發展水平快速趕上來，尤其是原本相對后進的地區，原來不利于傳統金融發展的地區，通過數字金融實現了金融普惠服務，這是數字金融最大的貢獻之一。

數字金融中現在最受大家關注和肯定的是移動支付。移動支付給人們生活帶來的改變大家有目共睹，已經成為人們生活當中很重要的一部分。而移動支付更重要的貢獻是衍生服務，比如在線購物、遠程醫療等。

上圖展示的是移動支付發展的另一個有意思的現象。各個地級市所標示的顏色從發達到最不發達依次為深藍色、淡藍色、淺藍色、灰色，這是移動支付覆蓋度的分指數。

2011年是左圖，2018年為右圖。可以明顯看出東南沿海地區最發達，但也有相當一部分西部地區正變得非常發達。這兩張圖都使用了“胡煥庸線”。胡煥庸是20世紀30年代的經濟地理學家，他提出從黑龍江的黑河到云南的騰沖畫一條線，把中國分成東西兩半，線東大概占全國國土面積的44%，當時要養活96%的人口，可見東西部的差距之大。2012年，國務院總理李克強曾提出經濟發展要跨越“胡煥庸線”，讓西部地區也發展起來。在移動支付領域，已經基本實現這一愿望，2018年移動支付已經穿過這條“胡煥庸線”，向西部地區快速發展。數字金融研究中心所做初步研究也發現，數字金融發展到西部地區后，對當地的經濟發展確實發揮了積極作用，無論是從宏觀的經濟增長，還是到微觀的消費就業和收入，都有很多積極的貢獻，令人振奮。

互聯網行業本身的規模效應也推動了普惠金融的發展。

諾貝爾和平獎獲得者尤努斯教授因為創造了窮人銀行——格萊珉銀行而成為普惠金融的代表人物，但他的窮人銀行有個缺憾就是規模太小，而且擴張速度很慢。因為傳統模式的普惠金融很難做，一方面是獲客難，這些小客戶比較分散、規模也小，銀行要找到他們就不太容易。另一方面是風控難，銀行的風控一般看三樣東西，抵押資產、財務數據、政府擔保，但中小微企業和低收入人群是三無狀態。

互聯網銀行就不同，如今每年平均能提供1000萬筆貸款，這對普惠金融是巨大的突破，有重要意義，因為很好地解決了獲客難與風控難的問題。

即使最近在新冠肺炎疫情期間，網絡貸款也在進行，這和我們傳統的金融因疫情沖擊而業務停滯相比，形成了鮮明的反差，體現出無接觸交易的優勢。

信用抵押改變宏觀經濟

更重要的是，數字金融能夠用大數據替代抵押資產，數字足跡積累的數據能夠做出風控模型，這對金融業，乃至宏觀經濟都意義非凡。

下圖是2019年我們和國際清算銀行的經濟學家聯合寫的學術文章，研究大數據風控模型在預測未來違約率上是否可靠。

左邊的曲線越高，意味著準確性越高。這上面三條線，藍線是大數據風控模型，綠線是銀行的數據加上軟信息，紅線是銀行的信息，對角線是基準線。三條曲線代表三個不同的風控模型，數字金融的大數據風控模型具有一定的優勢。

大數據風控模型的優勢體現在：第一具有信息優勢，信息優勢指用大數據來做風控，查信用風險時，可以使用實時信息。傳統銀行還是在看上季度、去年的報表，但大數據風控可以看到昨天甚至今天的數據，而且還可以抓取相對穩定的行為數據。第二是模型優勢，使用機器學習，可以抓住復雜的非線性關系，機器學習的模型可以抓住這些影響，甚至可以抓住不同變量之間的交互作用。

需要說明的是，傳統銀行風控模型加上央行的征信數據，做風控已經很好，如果再加上大數據信息，會讓模型更好。

更重要的是，在沒有銀行信息和央行征信數據的情況下，基于大數據的這套風控模型能夠得出和傳統的風控模型差不多的效果，這使得普惠金融變得可行。

這樣一來，信用貸款、無抵押貸款在一定意義上有可能改變宏觀經濟的狀況。美國前美聯儲主席伯南克1999年提出“金融加速器”的概念。銀行貸款使用房地產做抵押，其內生機制是房價下跌，信貸收縮，信貸收縮又導致經濟增速下行，經濟增速下行又進一步使房價下跌，最終形成惡性循環。

相比之下，信用貸款沒有使用資產抵押，也就沒有房價的內生機制，宏觀經濟可能會變得相對更穩定一些。

傳統高銀行抵押貸款相對于房價的彈性是0.905，意味著如果房價跌10%，傳統銀行的抵押貸款會減少9%，這是基于中國的銀行數據。而網商銀行信用貸款相對于那個價的彈性是0.238，但在統計上不顯著，表明兩者之間其實沒什么關系。信用貸款中去掉房價和信貸以及經濟增長之間的“金融加速器”，有可能有助于增強經濟穩定性。在這一點上來看，數字金融不是簡單地改變人們的生活，未來對于如何監管金融、如何制定貨幣政策都有很深刻的含義。

數字金融的發展充滿波折

中國的數字金融這幾年發展充滿波折，下圖是北京大學數字金融研究中心所編制的金融科技情緒指數。從情緒指數上能看出，從2013年開始到現在，波動很大。2014年、2015年比較樂觀，尤其是2015上半年，政府工作報告中寫到互聯網金融，人們普遍看好，但接著出現P2P平臺爆雷以及其他問題，情緒波動非常大。

產生波動的原因一方面是技術本身還不成熟，相應的業務模式也不成熟，另一方面是監管政策確實發生了改變。

P2P行業是典型，下圖左邊是過去P2P行業的業務，定位已經發生了改變?；鶖凳瞧脚_總數，累計的平臺數量很多，但現在真正還在活躍的已經很少，大概也就是幾百家。

出現問題的原因是什么？P2P，指個體網絡借貸平臺，是一個從國外引進的信息中介模式。信息中介即搭平臺，有點像淘寶，在平臺上人們進行買賣。但是信息中介不能像銀行那樣做信用中介。平臺上交易的雙方直接融資，即借錢給別人，自己要做風控并承擔最后的結果。中國現在的信用環境并不合適，而且這個平臺也不能用央行的征信系統。因此雙方之間的貸款很難，平臺就開始提供擔保、做資金池、使用自動投標，讓大家有信息來投資，但如果沒有任何人做征信，這個行業很難做成。

從2007年第一家平臺拍拍貸上線，很長時間里整個行業缺乏清晰的規則。這造成各家平臺“八仙過海，各顯神通”。但大都不符合最后監管的定位。2015年年底出臺的征求意見稿，2016年年中出臺的暫行管理辦法，對P2P的定位是信息中介，意味著很多平臺過去的做法并不可行。從這個角度來看，行業下行不可避免。

我們要從P2P行業當中吸取經驗教訓，這個行業是現在數字金融里風險比較大的領域。其中一個教訓就是監管方式需要改變。相對寬松的金融創新監管既推進了很多好的創新，但也沒有及時阻止不好的創新。

需要強調的是，數字技術不會改變金融的本質，但有可能改變傳統金融的運行方式和風險特征。比如，數字金融的風險一旦爆發，傳播速度快、傳播范圍廣，而且有很多風險糾合在一起。因此，最近中國在討論“中國式監管沙盒”，央行金融科技司正在推動該機制。如果有創新的項目，會被放置到一項機制中，監管和機構共同嘗試推動監測，成功則進行推廣，不成功就終止。即使出現問題，也不會形成大爆發。但是人們必須要意識到監管當中還有一些其他問題需要解決，比如，個人隱私保護問題。大科技平臺做了全方位業務，也保證了效率，但這也會形成“贏者通吃”的局面，帶來壟斷等新的問題。

央行從2014年開始認真推動研發數字貨幣，現在試運行基本結束，也許很快就可以推行。但央行的數字貨幣是一個相對比較有限的版本，把它稱之為數字貨幣和電子支付的“二合一”，即替代經濟當中的現金M0（流通中現金），不替代銀行的存款M1（狹義貨幣供應量）或者M2（廣義貨幣供應量），而且央行不對央行數字貨幣支付利息，并采用雙層的機制運行，即央行直接面對授權機構，授權機構再面對公眾發揮作用。

我認為要對這樣的有限央行數字貨幣做深入觀察，看它對現行數字金融格局會帶來怎樣的影響，還要觀察數字貨幣的支付功能對現行的支付系統會有怎樣的影響，觀察可匿名的數字貨幣在不需要現在的電子支付賬戶之下又會如何影響今天大科技平臺大數據積累方式等。

數字金融革命剛剛開始

數字金融在中國有很多突破，但我覺得最大的突破是普惠金融革命。普惠金融革命一方面使得原來不太可能的事情現在變得可能了，但也使得原有的優勢不再成為優勢。

這體現在以下三點：

第一，普惠金融擺脫了對原來金融實體網點的依賴。數字金融通過手機通訊、基礎設施的鋪設，能夠快速地從東南沿海發達地區向欠發達的西部地區推進，讓金融服務觸達鄉村偏遠地區，為中小微企業和低收入人群提供服務。支付寶和微信支付現在都有近10億用戶，這解決了過去很難解決的獲客難問題，能不能把這些客戶變成金融客戶，就看平臺能提供怎樣的服務、怎樣控制風險。

第二，大科技平臺有長尾效應，同時為巨量的客戶服務，而且邊際成本很低，這也是傳統金融機構做不到的。比如，大型金融機構如果為小客戶提供幾萬塊錢的融資服務，其固定成本很高，貸款要做盡職調查，要到小客戶家和工廠去看，有差旅等成本。但大科技平臺能夠通過大數據和長尾效應控制邊際成本，使得給小客戶提供金融服務不但有可能，而且有利可圖。

第三，普惠金融能用大數據替代抵押資產做風險評估。盡管這個業務模式還在磨煉當中，還會出現很多新變化，但方向值得肯定。這些都是中國對世界普惠金融的重要貢獻。

除了金融的普惠革命之外，數字金融還改變了很多人的生活，包括傳統金融的很多業態都可能生變。如前所述，如果信用貸款比例上升，宏觀經濟的穩定性也會提高。對傳統金融機構而言，很多銀行已經開始使用數字技術，不再需要原來那么多的分行和工作人員。高盛今天的員工有三分之一都是技術出身，說明金融業的人才結構已經在變。

我們最近也能看到，過去在災難或是疫情之后會有很多老百姓和小微企業到銀行取錢，因為大量的交易需要現金支付，但今天沒再發生這種現象。數字技術解決了取錢和支付問題，移動支付所形成的生態系統已經普及。

研究還發現，移動支付也在改變人的生活。比如，一位農民開始用移動支付之后，他由農民轉變為個體經營戶的概率就會提高，隨之而來的是收入改變。千千萬萬的人和企業正在因移動支付而改變收支模式。

數字技術對金融的改造才剛剛開始，這個行業本身還在不斷發展。尤其從2015年以來，監管逐步正規化，過去“野蠻生長”的情況未來不容易再現，數字金融的發展需要監管全覆蓋。因此，我認為中國即將進入“數字金融發展2.0”時代，即金融和技術之間既有分工，又有合作。擅長做技術的做技術，提供解決方案；擅長做金融的，用技術的解決方案來改善金融服務。很多業務現在依然不成熟，所以人們還會看到很多演變，包括支付、貸款以及其它金融服務。

未來，智能投顧、二進支付、央行數字貨幣等可能會成為新的熱門領域，但同時也要注意到出乎意料的新風險。比如，現在的系統性金融風險是大的金融機構出問題。如果十幾億人都在使用的支付系統被黑客攻擊，在過去也許沒那么嚴重，但現在會變成大問題。

最后，中國盡管在這場數字金融革命中走在前面，但比賽才剛剛開始，最后誰能勝出很難說。哈佛大學經濟學教授弗農提出過“產品周期理論”，意思是任何一個產品都有從研發、試制、成熟到最后退出的過程。如果用產品生命周期理論來看中國的很多產品，比如手機、汽車、自行車，絕大部分日常使用的產品都是在發達國家研發試產成功，中國只是后來成為生產規模是最大的。但數字金融不同，數字金融的很多原創實驗和創新就在中國，這令人振奮，但也需要研究者、業界和監管等更加努力。