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很多研究者都可能記得，本世紀(jì)初，在時任人民銀行行長周小川和時任貨幣政策委員會秘書長易綱的支持下，我領(lǐng)導(dǎo)中國社科院的團隊做了一個關(guān)于中國城市金融生態(tài)環(huán)境的研究。這個項目產(chǎn)出了一系列成果，其中有一部專著，名為《中國城市金融生態(tài)環(huán)境評價》?，F(xiàn)在從內(nèi)涵和外延來看金融生態(tài)這個概念，與如今熱議的“信用社會”基本重合。這就是說，我們對信用社會的建設(shè)問題的研究，早在十幾年前就開始了。從2005年開始，我們每年都對中國城市的信用狀況進行評估，并且根據(jù)評估結(jié)果進行排名。

 

接連很多年，在列入評價的200多個城市中，浙江省的幾個城市都名列前茅，記得有一年，浙江溫州還排在第一。在我們的分析邏輯中，出現(xiàn)信用風(fēng)險并不必然對城市信用評級產(chǎn)生負面影響，相反，如果出了問題，能得到及時、合理、合法、公正的解決，反而可能提升城市的信用等級。溫州就是這樣，那里金融經(jīng)常出事，但一般都能得到公正的解決。換言之，在當(dāng)時，溫州的信用社會建設(shè)，在全國名列前茅。

 

針對溫州金融現(xiàn)象，我們還專門寫了一篇大文章，探討當(dāng)?shù)氐男庞弥贫冉ㄔO(shè)問題。我們看到，溫州的信用體系比較健康，主要是因為那里充分利用了“熟人社會”的優(yōu)勢。在“人人相熟”的社會環(huán)境下，如果從事經(jīng)濟和金融活動的主體人人都顧及自己的信用，愛惜自己的羽毛，都想著“還要有下一回”，則這個社會可以達到較高的信用水平?？梢哉f，基于熟人社會的信用制度，在上個世紀(jì)末到本世紀(jì)初的溫州，做到了極致。

 

進入本世紀(jì)以來，隨著中國工業(yè)化的突飛猛進，經(jīng)濟活動日益超越地區(qū)的界限，伸展到全國乃至全世界。熟人社會打開了大門，交易對手不再主要是經(jīng)常能見面的“熟人”，而可能是遠在千里之外，素昧平生的陌生人。這在理論上可稱作“一體化”的過程，更強烈地受到房地產(chǎn)市場發(fā)展的刺激。跟隨我國城市化步伐，各城市房地產(chǎn)市場不斷升溫，敏銳的溫州商人開始奔走于全國，甚至公然以“炒房團”名義，在全國追逐不斷升高的房價。炒房團對資金的渴求日漸強烈，他們四處告貸，杠桿率因而不斷提高，這樣，一旦資金鏈斷裂，整個泡沫就會破滅。到這時，溫州商人的信用出了問題，與房地產(chǎn)市場相關(guān)聯(lián)的龐大且復(fù)雜的金融運作，遠遠超出了炒房團們的理解能力，更超出他們的操控能力，以致于在該地區(qū)率先出現(xiàn)“跑路”老板，并愈演愈烈，最終導(dǎo)致整個地區(qū)信用崩塌，成為全國信用風(fēng)險最集中的地區(qū)。正是在那種環(huán)境下，為了救贖崩壞的信用，“溫州市金融綜合改革試驗區(qū)”應(yīng)運而生，算起來，今年已進入第6個年頭了。

 

溫州的例子告訴我們，在工業(yè)革命之后建立的現(xiàn)代經(jīng)濟社會中，信用制度的建設(shè)僅僅依靠“臉熟”和道德約束遠遠不夠，應(yīng)對人口頻繁且大規(guī)模流動、產(chǎn)業(yè)鏈日益延長、交易網(wǎng)絡(luò)不斷擴張的形勢，信用關(guān)系必須上升到以受法律制約和保護的契約為基礎(chǔ)，必須專業(yè)化運作，必須依托大公司、大銀行、大市場、大機構(gòu)、大品牌、大媒體、乃至依托專業(yè)化的信用評級機構(gòu)、直至行業(yè)協(xié)會或政府的信用背書，否則，囿于一隅的商人們，絕難取信于千里之外、從來未見過面的交易對手們。應(yīng)當(dāng)說，迄今為止，基于契約、圍繞著機構(gòu)所織就的信用網(wǎng)絡(luò)，依然是我們社會信用體系建設(shè)的基石和主體。

 

然而，隨著后工業(yè)化和全球化不斷深化，人們逐漸發(fā)現(xiàn)，機構(gòu)信用也有了缺陷。因為，機構(gòu)再大，終有信任邊界，越出該邊界，大機構(gòu)便鞭長莫及，其信用關(guān)系難以溢出。更重要的是，即便在其能力覆蓋的范圍內(nèi)，由于市場變化迅速、規(guī)模巨大，大機構(gòu)也有出問題的時候，從而產(chǎn)生組織信任危機。例如，在汽車生產(chǎn)領(lǐng)域，信譽卓著如奔馳、大眾者，也有信用違約之時；在媒體領(lǐng)域，老牌如CNN、BBC者，也可能說謊話。對這種基于機構(gòu)所建立的信用關(guān)系提出挑戰(zhàn)的最典型事態(tài)，發(fā)生在2017年美國大選之時。如所周知，在全民投票最終揭曉之前，基于傳統(tǒng)媒體的社會調(diào)查根本就不看好特朗普。受這些媒體的影響，世界各國政府都沒有做好同這位“奇葩”總統(tǒng)打交道的準(zhǔn)備。所以，特朗普一上臺，整個世界措手不及。但是，事后回溯整個過程，大家注意到，就是在基于傳統(tǒng)媒體的民調(diào)網(wǎng)絡(luò)眾口一詞支持民主黨候選人的時候，基于互聯(lián)網(wǎng)的新興媒體——茶黨言論——卻早已信心十足地預(yù)告：特朗普終將取勝。結(jié)果大家都已知曉，正是那個“不靠譜”的特朗普，最終入主白宮。在這個過程中，新興媒體戰(zhàn)勝了傳統(tǒng)媒體。

 

這就將我們的信用體系建設(shè)推到了第三個階段，就是基于現(xiàn)代科技的信用體系，這套信用體系的本質(zhì)是什么呢？它的本質(zhì)，就是利用大數(shù)據(jù)、云計算、區(qū)塊鏈、人工智能、互聯(lián)網(wǎng)等一系列最新的科學(xué)技術(shù)，建立起一個一個既彼此獨立，又相互疊加、點網(wǎng)相連的社群。這是一個無中心、扁平化、所有公民都完全平等、自由參與，而且相互間可以不受限制地交流體驗并展開互動的圈子；這是個邊界可以無限擴展的圈子。有人將這種圈子形容為“民眾集體協(xié)作的利器”，它的充分利用，讓我們建立起一個新型的信用社會。我理解，今天我們討論的“運用金融科技來建設(shè)信用社會”主題，心里確認的對標(biāo)，就是這個方向。

 

 現(xiàn)代信用社會建設(shè)要從基礎(chǔ)做起 

 

實在說，運用金融科技來改造傳統(tǒng)信用社會、創(chuàng)造現(xiàn)代信用社會，有太多的事情要做。這應(yīng)了一句老話“一部二十四史，不知從何說起”。不過，我想，沿著數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、信息分析和挖掘、以及提供數(shù)據(jù)服務(wù)等四個環(huán)節(jié)展開分析，我們或許能理出個頭緒來。

 

? 數(shù)據(jù)采集

 

為了建設(shè)信用社會，我們需要收集大量信息。傳統(tǒng)的金融機構(gòu)擁有很多信息。但是，用現(xiàn)代的眼光看，它們收集積累的信息是有限的。首先它局限于自己的圈子，信息面不夠廣，其次便是信息單一，除了那些傳統(tǒng)的存貸匯兌信息之外，所知無多。我們要建立的現(xiàn)代信用社會，需要收集更多的信息，除了傳統(tǒng)的信用、債務(wù)信息外，我們還要有反映客戶行為特征的信息，如，包括訴訟、抵押、專業(yè)許可、駕駛、聯(lián)絡(luò)等在內(nèi)的公共記錄信息；包括醫(yī)療、健康、其他商業(yè)活動在內(nèi)的專有信息等。談到收集信息，有一個問題必須強調(diào)，就是信息的數(shù)字化。這個問題之所以重要，是因為，現(xiàn)代社會條件下，信息之多，更新之迅速，只有用“爆炸”來形容。然而，來自各個領(lǐng)域的信息，其存在狀態(tài)是不一樣的。如果我們不能用統(tǒng)一的“語言”系統(tǒng)去描述它，存儲它，缺乏統(tǒng)一的基準(zhǔn)和框架去計算它，龐大的信息就可能成為一堆垃圾。換言之，在來自各個領(lǐng)域的信息能夠使用之前，我們必須用統(tǒng)一、簡單的語言系統(tǒng)把它們記錄、存儲下來，并加以整理。顯然，數(shù)字就是這樣的統(tǒng)一且簡單的語言。通過這個數(shù)字化過程，我們得以將來自不同領(lǐng)域、不同規(guī)范的信息標(biāo)準(zhǔn)化為數(shù)字語言。顯然，數(shù)字化，是一切金融科技得以發(fā)揮作用的前提和基礎(chǔ)。毋庸諱言，在這方面，我們與世界發(fā)達經(jīng)濟體的差距還十分巨大。

 

數(shù)字化這個問題十分重要，但往往被人忽視。近幾個月來，我參加了若干討論“大資管”的會。這些會討論的問題很多，觀點也不盡一致，但是，有一個看法是共同的，就是，大資管這個行業(yè)，恐怕絕大部分的機構(gòu)都不適合參與其間，其中一個很重要的原因就是，在有效展開大資管業(yè)務(wù)之前，必須提供一些基礎(chǔ)設(shè)施，其中，數(shù)字化，就是必要一環(huán)。這些基礎(chǔ)設(shè)施都是必須先期去做的，但也是十分“燒錢”的。顯然，絕大多數(shù)機構(gòu)都不擁有足夠的人力、物力和財力來完成這最初的投入。

 

? 數(shù)據(jù)處理

 

我們知道，通過多種渠道收集到的信息可能五花八門，有基于各種算法的信息，有基于各種架構(gòu)的信息，有存在于各種文本之中的信息，有很多結(jié)構(gòu)化的信息，更大量的則是非結(jié)構(gòu)化的信息，我們必須具有處理、組織、分析跨越多運行系統(tǒng)、跨越多數(shù)據(jù)庫、跨越多文件類型數(shù)據(jù)的能力，并將它們統(tǒng)一加以表述。

 

? 數(shù)據(jù)分析和挖掘

 

這個過程，就同我們一般所說的人工智能（AI）連在一起了。我們知道，人工智能由三大要素構(gòu)成。第一是大數(shù)據(jù)，第二是算法，第三是算力。就中國的情況而言，我們的數(shù)據(jù)是有的，但是，恰如我前面所指出的那樣，由于數(shù)字化不夠，我們掌握的大量數(shù)據(jù)其實不能使用。另外，由于部門分割，中國存在大量的信息孤島，大數(shù)據(jù)也變成小數(shù)據(jù)了。所以，進一步對數(shù)據(jù)進行整合，是發(fā)展金融科技的必要條件。當(dāng)然，這需要政府認可并切實加以組織。關(guān)于算法，客觀地說，我們尚存在著較大的差距。其原因，就在于我國的科學(xué)比較落后。經(jīng)過40年改革開放，我國的技術(shù)以及與之相關(guān)的工程比較發(fā)達，與之對應(yīng)，我們擁有大量一流的工程師。說起來，這正是我國教育體制追求的結(jié)果。我國教育體制的取向，建國以來基本沒有變化，即：在全部科學(xué)中，側(cè)重自然科學(xué)；在自然科學(xué)中，側(cè)重技術(shù)和工程。遺憾的是，算法恰恰是以科學(xué)為基礎(chǔ)的；我國科學(xué)相對落后，算法就難以世界領(lǐng)先。對于這個缺陷，我們必須有清醒認識，最近人民銀行有研究者發(fā)文，論證今后的經(jīng)濟將是“算法經(jīng)濟”，今后的金融則是“算法金融”，可見算法之關(guān)鍵地位。必須清醒地認識到，算法是科學(xué)的產(chǎn)物，今后，我們需要大量優(yōu)秀人才，去從事那些在短時期內(nèi)不見經(jīng)濟成效、甚至永遠不見成效的科學(xué)研究。聊以自慰的是，由于工程導(dǎo)向、技術(shù)導(dǎo)向，近年來我國的技術(shù)水平突飛猛進，表現(xiàn)在算力上，我國已經(jīng)在世界上處于領(lǐng)先地位，目前全球，計算速度最快的計算機在我國就有好幾臺。

 

? 數(shù)據(jù)服務(wù)

 

這是最后一個環(huán)節(jié)，是面對市場、面對客戶的環(huán)節(jié)。我們需要的解決方案，必須盡可能簡單、明了、可觸達、可視化；必須針對不同客戶需求，量體裁衣。要做到這一點，顯然也須有大量的科技、人力和資金投入，同時，我國的金融業(yè)必須完成一個在發(fā)達經(jīng)濟體幾十年前就已完成的轉(zhuǎn)變，即，金融業(yè)要從金融產(chǎn)品生產(chǎn)商全面轉(zhuǎn)變?yōu)榻鹑诜?wù)提供者。

 

總之，建設(shè)現(xiàn)代信用社會，我們必須建立在現(xiàn)代最新科技基礎(chǔ)上，而要做到這一點，則須有大量艱苦細致的基礎(chǔ)性投入。其中，有一些是需要企業(yè)投入的，還有一些，則須政府組織的公共投入。比如大數(shù)據(jù)、數(shù)字化，作為金融科技發(fā)展的基礎(chǔ)設(shè)施，本質(zhì)上就需要政府投入。我們注意到，在發(fā)達經(jīng)濟體，這樣一些屬于現(xiàn)代社會發(fā)展的技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施，都是由政府出面投入建設(shè)，搭建公共基礎(chǔ)平臺，搭建共用技術(shù)平臺，然后交由私人部門無償或者低成本使用的。發(fā)達國家的經(jīng)驗，值得學(xué)習(xí)。