互联网金融的难言之隐:风险控制犹如黑洞探险

作者: 天峰普惠   

金融体系始终在充满风险和不确定性的环境下运行,这一基本现实不会因为互联网金融的前沿创新而发生任何改变。 

不确定的未来,犹如眼前的一层浓雾,如果有一阵清风吹散一些迷雾,能把前面的路看得稍微清楚些。 

传统金融机构破解风险迷雾的首要前提,是度量风险。一个统计学词语——贝塔(Beta),专门用来量化看不见的风险。 

贝塔是相对数。所有公司平均的风险贝塔数是1,如果你公司的贝塔数是1.5,表示风险高——你所期望的商业回报也高。 

比如,广告公司的贝塔数会高。在经济萧条的时候,客户的广告投放首先会受影响。经济危机来了,广告基本叫停。 

比如,食品企业的贝塔数就低些。经济再萧条,饭还是必须吃的。只要不是奢侈类的食品企业,经济危机不会对它有什么大的打击,有时,经济萧条反而是好事,有些胃口高端的人不再吃鱼翅,改吃速冻食品了。

金融机构比如商业银行和保险公司,往往充当“风险经纪人”的角色,先购买一种风险然后出售另一种风险,通过经营风险来盈利。量化风险的专家正是这些金融企业。 

银行利用计算机模型对各种可能的情况进行评估,然而计算出每一个公司的风险值。银行家经常讲“风险价值”,就是要搞清楚某一时刻有多少钱处在风险中。 

除了用贝塔数预测相对风险外,量化金融风险的另一个办法是利用概率。金融分析师习惯说这样的话:“80%的概率你会获得10%的回报,但是有20%的可能你会失去你投资的1/3。”概率的好处是可度量,因而可比较。 

保险是建立在“概率精算”基础上的避险方法,由赔率来决定盈利能力。在港台地区,自己开诊所独立经营的医生,定期要买“医疗事故险”以保护自己。美国超过95%的上市公司高管,都会购买“高级管理人员责任保险”,因为他们经常被人告、被索赔。 

很多时候,金融机构希望能将风险彻底消除。比如花旗银行1967年至1984年的CEO沃尔特·温斯顿留下一句名言:“国家不会倒闭。(Countries never go bankruptcy.)” 

1982年,即使墨西哥政府单方面宣布停止对外国银行支付利息及本金,震惊国际金融界,温斯顿对收回发展中国家的贷款仍旧信心满满。正是基于这种信念,温斯顿在20世纪70年代才会率领美国银行团,大举放款给发展中国家。事实证明,国家也会破产也会赖账。1987年之后的十几年里,国际金融界一片凄风苦雨,多达55个国家出现还债困难,总共倒债3350亿美元,对发展中国家的贷款中有1/4无法收回。银行家曾以为“对国家贷款的资产质量坚若磐石”,结果却发现自己踩在流沙上。 

后来,随着IT信息技术的突飞猛进,互联网金融平台希望运用区块链、大数据挖掘技术来克制风险。这似乎距离“高精度、低成本的金融”又近了一步。而事实上,互联网金融的风控环节犹如黑洞探险一样不好预测。

近年,互联网和大数据挖掘技术的广泛运用,人们在互联网上的消费、商业交易以及社交数据经过有针对性的筛选和挖掘,就能清楚刻画出一个人的信用状况。Google前首席信息官道格拉斯·梅里尔甚至直言:“未来,数据将会像土地、石油和资本一样,成为经济运行中的根本性资源。”

Fintech最大优势是用机器标准来做,对借贷用户信息进行结构化交叉分析,把这些数据跟还款、贷款结合起来,实现批量化、标准化、自动化等大批量数据处理,进而实现成熟的风险管理和信用管控,推动普惠金融的大范围实现。 

可是,美国国家消费者法律中心对主要的大数据征信公司进行调查后,遗憾地指出“这些公司的数据模型繁多又复杂,使用不准确的数据(信息错误率高于50%),有‘垃圾进,垃圾出’之嫌”,并将此称为“大数据,个人信用评分的大失望”。 

尽管银行在进行贷款决策时,决策依据非常有限(主要依据客户的信用记录),但并不表示在互联网上进行“大数据挖掘”就能取代前者的“信用鉴别”功能。正如天峰普惠创始人吴西西先生所言:“风控环节绝对不可以走捷径,哪怕有了高科技手段,也要有做苦力的精神勇气把征信工作做充分。”

大数据挖掘的作用只是补充传统征信措施的不足,况且要排除干扰,真正做到“有效补充”也并非易事。

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