吳炯：大數據目前還不能被用來評估信用風險

和訊網消息 2016陸家嘴論壇於6月12日—13日在上海舉行，本次論壇主題為「全球經濟增長的挑戰與金融變革」，和訊網全程報道。風和投資管理咨詢有限公司董事長吳炯在參加「浦江夜話一：互聯網金融創新與風險防范」主題討論時表示，大數據目前還不能被用來評估信用風險。

以下為嘉賓對話實錄：

主持人：中國傳統的金融業針對大量的需求沒有提供足夠的金融產品服務，所以有了互聯網金融這個能做大量事情的巨大空間。這也回到為什麼國外沒有互聯網金融，因為國外的金融已經覆蓋了大家的需求，但中國有巨大的空白。吳總，您怎麼看待互聯網金融的風險？

吳炯：我原來在美國雅虎，後來在阿里巴巴做了八年時間，最近兩年也在掛號網。

因為我想做金融，離開阿里以後創建了自己的風投公司，從2001年到現在，我跟金融行業也沾上了邊。我跟剛才幾位嘉賓有些不同的意見。實際上在一年半以前，也有一個類似的，以金融互聯網為主題的研討會，當時我就提出一個觀點，我說，互聯網金融可能會出問題，大批的項目可能在不久的將來會出現問題。我沒有想到一年半以後，已經有這麼多的P2P公司跑路的跑路、倒閉的倒閉，我當時只是想不遠的將來有一大批公司出問題。為什麼這麼說？我一直說互聯網作為一個新的技術，互聯網也好、移動互聯網也好，拿手好戲是連接和匹配。我以前老東家阿里巴巴做的「買家找賣家、輕松做生意」，騰訊是做人和人的連接。我們做互聯網金融，貸款和尋求貸款，互聯網是不是可以做這個拿手好戲，做一個匹配，想要融資的，和有閒錢的都可以做這個匹配。

但是不要忘記，金融這個行業除了連接和匹配以外，還有第二件非常重要的事情，就是風險管控。連接的匹配，不能忙碌的做，要衡量、評估借貸者有沒有還款能力。傳統的金融機構怎麼解決這個問題？有兩個方法。第一個方法是很多人把錢放在一個「鋪」里，比如說把錢存在銀行，銀行作為中介人，銀行把錢借給實體企業，不是單獨的個體直接借給需要借錢的企業，把錢放在一個大的「鋪」里，一個資金池里再借給企業，這個資金池的方法起到風險分享和減少風險的作用。

第二個方法，更加簡單一些，就是做征信的調查，找擔保人，找抵押物，用房產抵押，用地抵押或者用機器設備抵押。這兩件事情是所有金融企業做信貸、做投資都必須要做的事情。但是很多的互聯網金融企業，一加上「互聯網」這三個字，我用「忘乎所以」，認為我只要有一個網站，我要借多少錢，你把你的項目描述一下，那邊有閒錢，你找到這個企業覺得可以貸款，因為利息最高，我就給你貸款。這樣的情況就相當於一個新生兒，一條腿特別粗，這條腿連接和匹配做得非常好，但另外一條腿非常細，風險控制非常差。

過去這麼多年倒下的互聯網企業，很多這樣企業的創業者根本不是做金融出身，沒有風險管控的概念，這就是造成大量的企業倒閉，很多企業老板卷了錢走人。

今天這個條件還遠遠不具備，什麼時候條件具備了，用創新科技的方法，能夠解決我講的第二條腿的問題，就是風險管控。怎麼樣解決這個問題，也不是說一點路子都沒有，很簡單就是通過互聯網大數據的技術，很大程度上解決這個問題。但是能不能完全代替傳統意義上的抵押，比如說房產抵押，房產是不是被多次質押，用機器設備抵押，這個設備值不值錢，擔保人有沒有資格。

主持人：怎麼看待大數據和後數據的區別，目前業界有很大的爭論，比如說中國工商銀行(601398,股吧)過去幾年積累了大量的數據，這些數據不是大數據念，更多的是結構性的，而且只有幾類數據，因此叫做後數據。大數據的概念是指一個人所有的社會相關數據。後數據會比較有限，但評估足夠了，而大數據究竟能不能被用來評估信用風險，目前為止還沒有結論。傳統金融業認為不行，互聯網金融業或者新興金融業認為行，但沒有足夠的證據來證明。

吳炯：首先需要明確的是數據的質量而不是數據的數量。形形色色的大數據，有很多數據跟金融不相關，比如說個人的微信帳號，他有多少個朋友，發了多少個信息，這些數據分析不出金融機構到底該向這個人借多少錢。所以，所謂數據大小沒有意義，你剛才說的結構和非結構也不是關鍵。以前分析數據，如果碰到非結構性的數據，碰到文字的敘述，必須人來讀。過去這幾年計算機在發展，尤其是隨着人工智能的發展，最大的一個進步就是計算機在理解人類自然方面有長足的進步，即使是非結構性的數據，機器也可以很大程度上讀懂數據的意義。所以，結構與非結構不是關鍵性，關鍵是數據和金融征信有多大的相關性。什麼樣的數據？比如說我們曾經投資過一家公司叫做房價網，全中國任意給出一個地址，這個地址、這個小區、這套房的市場價格是多少，而且這個小區過去在歷史上被買賣轉手了幾次，交易價格在多少，可以給你這個房產數據。如果這個人住在這個房子里，這套房子值2500萬，而且你知道他是房產的所有者。第二個例子，如果你用支付寶，或使用微信支付，這些互聯網企業掌握了這個人過去幾年里很多的支付數據，這樣的數據和他的金融數據有極大的相關性，這才是高質量的數據。

主持人：截止目前所得的大數據和分析能力，是不是足以讓大數據用來評估信用風險呢？

吳炯：我覺得現在還不行。