数字金融新秩序
万物互联和万物智联的新时代，以大数据、云计算、区块链和人工智能为代表的金融科技迅猛发展，并且正在快速运用于信贷、支付清算、财富管理、保险业等领域，金融与科技的融合达到了新的广度和深度。金融科技已经成为金融业重要的发展趋势。加密数字货币的发行，使资本在各经济体间的自由流转成为可能，金融的无国界化、充分竞争化得到了极大的发展。依赖智能算法、大数据和云计算等创新技术的数字金融模式，极大地拓展了普惠金融的触达能力和服务深度。
数字金融将重构金融运行方式、服务模式乃至整个生态系统，它简洁明快，超越时空和物理界限，打破国域疆界，自由而开放，尊重市场参与者的自主和自愿，在数字科技的驱动下，它不用依赖传统金融中介作用，即可让数字资产在保留原生全量信息的条件下流通起来，数字世界新时代催生数字金融新秩序。
开辟数字金融发展新路径
为应对世界经济的低均衡困境，传统国际金融体系需要改革和创新转型，需要对制度体系的“痛点”和成本效率进行重构性分析，数字金融体系渐渐浮现。传统国际金融体系的极少数经济体和集团利益，将人类生态环境及多数人利益置于风险敞口等痛点，需要金融科技的核心技术的更迭、倡导人类命运共同体利益和风险为纽带、协同发展普惠和绿色金融体系为支撑的共同体金融理念，以此形成全球化的生活、工作和思维等方式的第四次工业革命的结构性调整。
埃森哲研究报告显示，在全球金融科技企业投资中，2016年中国初创公司投资规模攀升至232亿美元，较2015年度增长10%，占全球金融科技投资的交易量约3%，而投资金额却占到43%。波士顿咨询集团（BCG）报告显示，在研发总投资方面，美国仍位居全球第一（2015年达5000亿美元），而在后期研发成果转化为商业产品的投资方面，中国已悄然超过美国。金融科技的强劲投资，为数字金融的全球化发展和“一带一路”的金融布局提供了技术支撑。[24]
由于产业结构的不同，我国在金融科技和科技金融的发展逻辑上存在分叉。例如，我国以科技金融发展为主线，重点放在以基础设施建设如数据中心、数据和网络安全，以及业务基础设施征信体系、支付基础设施和账户管理体系等金融创新方面，显然与国际成熟金融市场的技术创新路径形成了分叉。我们逐步认识到科技金融创新是围绕着金融需求发展、形成技术上的局部微观的中心化创新、宏观技术上“去中心化”的传统创新思维模式，而欧美市场则关注金融的底层技术开发，逐渐形成以区块链为核心的微观层面局部“去中心化”，以及宏观层面整体的全球计算机统一的中心化新思维框架。
尽快布局数字金融新框架
从国际上看，总部位于美国华盛顿的数字商会成立了区块链知识产权委员会（BIPC），以解决区块链领域的知识产权问题为主要任务，目前已有40多家机构加入，包括微软、德勤等大型企业。在区块链这个创新领域里，只有保障开发者的知识产权，才能提高专业人士的创造积极性，推动整个行业的稳定与发展。2017年，日本经济产业省制定了客观评估区块链项目的详细标准，其中包括32个可扩展性、隐私性和整体可靠性的必备特征。[25]
英格兰银行成立专门研究团队，并积极和区块链组织接触，参与区块链项目。澳大利亚储备银行关注金融科技的区块链和分布式账本技术，并与国内其他监管机构共同成立了内部工作组，深入了解区块链技术的潜力及影响，并为希望分析该技术支付、清算和结算应用的机构提供分析框架。荷兰经济事务部组建成立区块链联盟，旨在荷兰政府内部推广区块链技术，保持荷兰始终处于创新技术发展的前沿，从而创造就业与收入，改善经济前景。
近年来，我国以大数据、云计算、区块链和人工智能为代表的金融科技发展相当迅猛，并且正在快速运用于信贷、支付清算、财富管理、保险业等领域，金融与科技的融合达到了新的广度和深度。金融科技已经成为金融业重要的发展趋势。其中，区块链技术开发与数字货币的发行、使用与国际监管是当前研究的重点和前沿领域，部分中央银行和金融机构正积极探索区块链技术在金融领域的应用。
目前，人民银行推动的基于区块链的数字票据交易平台，走在了区块链技术实际应用的全球前列。下一步，需要深入研究区块链技术等金融科技对个人资产安全、隐私保护、全球金融稳定以及对全球金融治理架构的影响。国内银行业已有邮储银行、招商银行、光大银行、微众银行等推出基于区块链的金融应用，涉及资产托管、跨境清算、公益捐款、联合放贷等。招商银行通过区块链技术改造的跨境直联清算落地，累计完成支付金额超过2亿港元。微众银行微粒贷通过区块链实现同业合作、联合放贷，已接入3家银行，应用数据220万笔，并拟将区块链应用到跨境业务领域。[26]招商银行则计划将基于区块链的跨境清算应用范围进一步扩大，这一领域正在成为区块链应用的风口。
在构建联盟链体系方面，2016年8月，微众银行区块链网络已有上海华瑞银行、洛阳银行、长沙银行3家银行接入。该联盟链在生产环境中运行的应用数据记录达220万笔。区块链在银行间的应用包括存证、清算和结算三个环节，目前主要集中在前两部分。以“微粒贷”为例，目前微众银行已联合放贷的10余家银行中，有3家在联合贷款方面采用区块链进行实时清算，其余合作银行仍采用传统的当日集中清算方式。在区块链分布式账本体系下，境内外的节点机构通过区块链互联，在各自境内部署机构节点相关方易接受模式。2017年3月，招商银行经过模拟运行半年后，在其总行、香港分行和永隆银行之间，通过区块链技术改造的跨境直联清算业务正式实现商用。
从数字金融布局来看，其优势在于没有中间交易摩擦和降低运营成本，提高了服务贸易的效率。从分布式架构、密码技术、安全芯片、移动支付、可信计算等方面布局，是数字金融发展的出发点。
首先，区块链技术作为数字金融的基础架构技术，需要经历大规模商用试错考验，如公有链的“哈希对话”将影响交易效率，而引入联盟或私有链的节点风险监控机制可设置节点门槛，为虚拟和实体资产间业务的连续性核对、利益纠纷协调、链上错误或漏洞更正、非参与者终端用户利益的保护等提供深度查询与核对服务，传统金融应当从存贷结业务向智能合约与查询核对服务转型。
其次，在结构和安全方面，为填补数字金融法律的空白，节点访问、交易和验证数字资产需建立“沙箱”监管和主次节点协调机制。例如，OTC交易屏蔽不合规和非诚信参与者，设置门槛标准等。节点银行应与审计和监管机构建立透明的互联访问方式，并提供传统资产代币化的丢失、被盗等查询义务。在私钥受损或被欺诈时，承担由此产生的本金追索和查询等责任以及费用支出，并为不同的DLT节点提供技术接口和查询方法。在资金和产品管理方面，数字金融在提供金融产品与接收、交付和持有客户资金时，应制定交互和节点的保管规则。当经纪人持有客户的加密币私钥时，数字金融应对经纪人进行“哈希对话”，在达成共识后，方可进行客户资产的代管理业务，在出现实体错误与漏洞时，数字金融应当保护私钥与实体投资标的，在密钥达成共识之后方可交易互换。
再次，数字金融应当合理计算客户的最低资本。面对数字证券、数字货币或其他代币化加密资产，应依照正常、关注、次级、可疑和违约等分类进行管理，作为受托管理的主节点，应对不同风险程度的债券展开风险排查、信用风险化解和处置、提示和及时报告，包括设定数字资产的市场风险指标或流动性指标。
最后，在账本记录方面，为弥补复式记账沉淀式资金管理的不足，DLT网络对每笔输入和输出交易，均可说明资金来自前一个或几个交易，输入和输出的交易总量达到平衡。“有入必有出，出入必相等”原则将取代“有借必有贷，借贷必相等”的复式记账原则，实现有效的账户所有权转移，而非“三表”的静态报告，其分布式有效数据存量随交易量的上升而变小。与此同时，在反洗钱和客户识别方面，数字金融以中心化身份参与管理和验证DLT网络资格。在信用管理机制外包的背景下，加密金融应当承担客户的信用管理责任和义务，及时更改和更新客户的相关信息，以满足监管机构的监督和测试要求。
数字金融新框架布局既要适应大陆法系的金融习性，又要满足英美法系社会文化习性和交易规则，只要我们秉持政策沟通、设施联通、贸易畅通、资金融通和民心相通的发展理念，遵循国家战略层、政府合作层，再到金融监管协调层和市场参与层等逻辑，以及从能源资源、市场、技术等要素的利益交汇点出发，那么，定能构建命运共同体数字金融架构并实现目标。[27]
大数据在银行业中的应用
一是信贷风险评估。在传统方法中，银行对企业客户的违约风险评估多是基于过往的信贷数据和交易数据等静态数据，这种方式的最大弊端就是缺少前瞻性。而大数据手段的介入使信贷风险评估更趋近于事实，信贷风险评估步骤如下：第一，以客户级大数据为基础，为存量客户建立画像，使银行能够向各管辖机构、各业务条线、各产品条线进行内容全面、形式友好、敏捷的客户级大数据集中供给。第二，建立专项集中的企业及个人风险名单库，统一“风险客户”等级标准，集中支持各专业条线、各金融产品对高风险客户的过滤工作。第三，统筹各专业条线、各业务环节对大数据增量信息的需求优先序列，对新客户、高等级客户、高时效业务、高风险业务实现大数据实时采集式更新，对存量、一般、普通时效业务，低风险业务实现大数据集中、批量、排序、滚动更新。
二是供应链金融。利用大数据技术，银行可以根据企业之间的投资、控股、借贷、担保以及股东和法人之间的关系，形成企业之间的关系图谱，利于关联企业分析及风险控制。知识图谱通过建立数据之间的关联链接，将碎片化的数据有机地组织起来，让数据更加容易被人和机器理解和处理，并为搜索、挖掘、分析等提供便利。
在风控上，银行以核心企业为切入点，将供应链上的多个关键企业作为一个整体。利用交往圈分析模型，持续观察企业间的通信交往数据变化情况，通过与基线数据的对比来洞察异常的交往动态，评估供应链的健康度及为企业贷后风控提供参考依据。
大数据在证券行业中的应用
一是股市行情预测。大数据可以有效拓宽证券企业量化投资数据维度，帮助企业更精准地了解市场行情。随着大数据广泛应用、数据规模爆发式增长以及数据分析及处理能力显著提升，量化投资将获取更广阔的数据资源，构建更多元的量化因子，投研模型更加完善。
证券企业应用大数据对海量个人投资者样本进行持续性跟踪监测，对账本投资收益率、持仓率、资金流动情况等一系列指标进行统计、加权汇总，了解个人投资者交易行为的变化、投资信心的状态与发展趋势、对市场的预期以及当前的风险偏好等，对市场行情进行预测。
二是股价预测。受证券行业自身特点和行业监管要求的限制，证券行业金融业务与产品的设计、营销与销售方式也与其他行业具有鲜明的差异，专业性更强。在诺贝尔经济学奖得主罗伯特·席勒设计的投资模型中主要参考三个变量：投资项目计划的现金流、公司资本的估算成本、股票市场对投资的反应（市场情绪）。但市场本身带有主观判断因素，投资者情绪会影响投资行为，而投资行为直接影响资产价格。在大数据技术诞生之前，市场情绪始终无法进行量化。大数据技术可以收集并分析社交网络如微博、朋友圈、专业论坛等渠道上的结构化和非结构化数据，了解市场对特定企业的观感，使市场情绪感知成为可能。
三是智能投顾。智能投顾业务提供线上的投资顾问服务，能够基于客户的风险偏好、交易行为等个性化数据，采用量化模型，为客户提供低门槛、低费率的个性化财富管理方案。智能投顾在客户资料收集分析、投资方案的制定、执行以及后续的维护等步骤上均采用智能系统自动化完成，因此能够为更多的零售客户提供定制化服务。
大数据在保险行业中的应用
一是骗保识别。赔付直接影响保险企业的利润，对于赔付的管理一直是险企的关注点，而赔付中的“异常值”（超大额赔付）是推高赔付成本的主要驱动因素之一，为了识别可疑保险欺诈案件，需要展开大量专项调查，但往往需要耗费数月或数年的时间。
借助大数据手段，保险企业可以识别诈骗规律，显著提升骗保识别的准确性与及时性。保险企业可以通过建设保险欺诈识别模型，大规模地识别近年来发生的所有赔付事件。通过筛选从数万条赔付信息中挑出疑似诈骗索赔，再展开调查会有效提高工作效率。此外，保险企业可以结合内部、第三方和社交媒体数据进行早期异常值检测，包括客户的健康状况、财产状况、理赔记录等，及时采取干预措施，减少先期赔付。
二是风险定价。保险企业对保费的定义是基于对一个群体的风险判断，对于高风险群体收取较高的费用，对于低风险群体则降低费用，通过灵活的定价模式可以有效提高客户的黏性，而大数据为这样的风险判断带来了前所未有的创新。比如，通过智能监控装置收集驾驶者的行车数据，如行车频率、行车速度、急刹车和急加速频率等；通过社交媒体收集驾驶者的行为数据，如在网上吵架频率、性格情况等。以这些数据为出发点，如果一个人不经常开车，并且开车十分谨慎的话，那么他可以比大部分人节省30%—40%的保费，这将大大提高保险产品的竞争力。
大数据在支付清算行业中的应用
目前，支付服务操作十分便捷，客户已经可以随时、随地进行转账操作。面对盗刷和金融诈骗案件频发的现状，支付清算企业交易诈骗识别挑战巨大。
大数据可以利用账户基本信息、交易历史、位置历史、历史行为模式、正在发生行为模式等，结合智能规则引擎进行实时的交易反欺诈分析。整个技术实现流程为实时采集行为日志、实时计算行为特征、实时判断欺诈等级、实时触发风控决策、案件归并形成闭环。
大数据在互联网金融行业中的应用
一是精准营销。在移动互联网时代，客户在消费需求和消费行为上快速转变。客户的需求更加细化，急需个性化的金融产品，互联网金融企业很难接触到消费者及了解客户的需求并推销产品，营销资源和营销机会极其宝贵。利用大数据平台的模型分析结果，挖掘潜在客户，实现可持续的营销计划。
二是黑产防范。互联网金融企业追求服务体验，强调便捷高效，简化手续，而这一特点也易被不法分子利用，虚假注册、利用网络购买的身份信息与银行卡进行套现，“多头借贷”乃至开发电脑程序骗取贷款等已经形成了一条“黑色”产业链，对于互联网金融行业而言，欺诈风险高于信用风险。
大数据能够帮助企业掌握互联网金融黑产的行为特点、从业人员规模、团伙地域化分布以及专业化工具等情况，如借款手机归属地与真实城市IP不匹配，设备上相邻两次借款（含跨平台）时间间隔极短，用户手机长期处于同一位置未移动过等。通过黑产识别和预警制定有针对性的策略，减少损失。
三是消费信贷。消费信贷和传统企业信贷截然不同，拥有小额、分散、高频、无抵押和利息跨度极大的特点。客户特点是年轻、消费观念超前、无信用记录。
大数据需要贯穿客户全生命周期的始末，基于大数据的自动评分模型、自动审批系统和催收系统是消费信贷的基础，利用大量行为数据分析弥补信贷数据的缺失。一些趋势上的分析方法如：随着手机号使用年数的增加，客户稳定性增加，违约风险逐步降低；过去12个月内所有类目本地生活消费等级越高，违约风险就越低；最近12个月网络游戏消费金额越多，违约风险就越高；最近12个月内财经媒体访问天数越多，违约风险就越低；等等。
大数据金融面临的风险点
虽然大数据金融有非常好的发展前景，能够促进经济快速发展，但从风险控制角度分析，大数据金融还存在以下问题。
一是风险处置期难操作。由于客户主题范围广、用户量大、交易频繁，在风险处置过程中可能出现跨区域、跨市场、跨机构等连锁反应，清理整顿难度大。
二是多种风险共存。不仅面临着传统金融的市场、信用风险，同时还存在法律风险和技术风险；尤其在经济下行期，中小企业经营难度加大，可能会出现债务违约，导致互联网金融平台不良率、逾期率上升，出现经营风险。
三是互联网金融监管体系不够完善。目前，中国人民银行出具的管理办法和风险提示已经满足不了互联网金融监管需求，出现了种种问题。如大量非银行网络融资风险巨大等，希望加大互联网金融监管体系，建立和完善互联网金融法律法规，实现互联网金融稳定强健发展。
物联网金融引发的金融变革
第一，物联网金融通过技术手段实现实体经济智能化、数据化、移动化，将金融信息与实体经济信息进行充分整合形成信息大数据库，提高资源配置和交换效率。物联网搭建起虚拟经济与实体经济之间的交流、反馈渠道，通过数据流的双向传输将虚拟经济中闲置资金、优质产品、服务从线上传递到线下，物联网金融可以建立起一个连通上下游产业链的合作体系，同时通过大数据建立全面的信用系统，提高对实体经济的服务效率和服务水平。
第二，物联网和金融的深度融合，使得金融能够依托物联网技术，提升服务体验、降低运营成本，实现资金流、信息流、实体流的三流合一，从而变革金融的信用体系，控制金融风险，深刻、深远地变革银行、证券、保险、租赁、投资等众多金融领域的原有模式，带来新的金融变革。
第三，物联网金融有力推动金融创新，拓展金融服务的范围。以物联网为动力源的技术进步、制度变革和市场需求的协同作用引发了大量金融创新。其中，物联网带来的技术进步将提供金融服务的新的生产可能性边界，是金融创新的基础；物联网带来的需求变化将推动基础设施完善和市场规模扩大，是金融创新的方向和驱动力。换句话说，物联网带来的不仅是金融产品和工具的创新，还有金融理念和模式的革命，使以往不可能的创新服务变为可能。例如，目前的奢侈品、珠宝玉石、高档红酒白酒等稀缺商品的投资（通常所说的另类投资），需要专业的人力资源投入，成本极高，而运用物联网技术后，这类服务的门槛就能迅速降低。
第四，物联网能解决信息不对称问题，使得信用交换的中间费用大大降低。在物联网金融模式下，可以随时随地掌握物品的形态、位置、空间、价值转换等信息，并且信息资源可以充分有效地交换和共享，彻底解决了“信息孤岛”和信息不对称现象。比如，针对汽车险的恶意骗保问题，可以在投保车辆上安装物联网终端，对驾驶行为综合评判，根据驾驶习惯的好坏确定保费水平；出现事故时，物联网终端可以实时告知保险公司肇事车辆的行为，保险员不到现场即可知道是交通事故还是故意所为。这样就解决了信息不对称问题，能更好地控制风险，降低金融服务的成本。
第五，物联网金融促进有效的风险管控。金融业本质上是经营风险的行业，风险控制是金融发展和创新的关键。物联网让金融体系从时间、空间两个维度上全面感知实体世界行为，对实体世界进行追踪历史、把控现在、预测未来，让金融服务融合在实体运行的每一个环节中，有利于全面降低金融风险。英国的Insurethebox公司将含有GPS、运动传感器、SIM卡和电脑软件的盒子装在汽车上，通过GPS技术追踪定位失窃车辆，协助客户找回。当盒子检测到车辆发生撞击或意外事故时，该公司会给客户打电话，确定客户人身安全。紧急情况下，还会呼叫应急救援部门参与救援。盒子里的数据亦可协助客户分析车辆损失情况。[28]
第六，物联网金融将变革金融经营管理模式。随着物联网技术在金融部门的普及和推广，金融部门的组织架构将依靠信息管理系统进行链接，更加扁平化，更加贴近用户，以提高应变能力和响应速度。物联网技术还能推动服务方式由标准化向个性化转变。通过物联网运用，金融机构能够顺畅地与客户交流，了解客户需求，提供有针对性的金融产品，将客户体验推向极致。
[1] 本文2021年5月13日发表于“学习强国”。
[2] 《全球数字货币市值2.55万亿美元 超美元流通量》，载搜狐网，https：//www.sohu.com/a/465647177_121117489，2021年5月10日访问。
[3] 《Facebook 再迎听证会！扎克伯格承诺不挑战美元》，载《新京报》2019年10月24日。
[4] 《法国央行将于2020年第一季度测试其数字货币》，载公众号“新浪财经”，2019年12月6日。
[5] 《微信跨境支付已在超过49个境外国家和地区合规接入》，载公众号“中国新闻网”，2019年3月21日。
[6] 程实：《数字人民币的破局力量》，载公众号“中新经纬”，2021年4月28日。
[7] 《央行：争取早日推出数字货币》，载中国政府网，http：//www.gov.cn/xinwen/2016-01/20/content_5034823.htm，2021年3月15日访问。
[8] 本文2021年5月20日发表于“学习强国”。
[9] 习近平：《把区块链作为核心技术自主创新重要突破口 加快推动区块链技术和产业创新发展》，载《人民日报》 2019年10月26日，第1版。
[10] 郭凯：《区块链技术下的金融展望》，载《财讯》2018年第7期。
[11] 巴曙松、杨春波：《当区块链融入金融行业，变革会如何发生？》，载《今日头条》2017年10月12日。
[12] 巴曙松、杨春波：《当区块链融入金融行业，变革会如何发生？》，载《今日头条》2017年10月12日。
[13] 巴曙松、杨春波：《当区块链融入金融行业，变革会如何发生？》，载《今日头条》2017年10月12日。
[14] 巴曙松、杨春波：《当区块链融入金融行业，变革会如何发生？》，载《今日头条》2017年10月12日。
[15] 巴曙松、杨春波：《当区块链融入金融行业，变革会如何发生？》，载《今日头条》2017年10月12日。
[16] 刘东民、刘朋辉：《区块链的金融应用》，载《财经》2018年第11期。
[17] 刘东民、刘朋辉：《区块链的金融应用》，载《财经》2018年第11期。
[18] 刘东民、刘朋辉：《区块链的金融应用》，载《财经》2018年第11期。
[19] 刘东民、刘朋辉：《区块链的金融应用》，载《财经》2018年第11期。
[20] 《区块链技术驱动商业银行开展供应链金融业务的创新路径》，载公众号“CECBC”，2021年4月10日。
[21] 《区块链技术驱动商业银行开展供应链金融业务的创新路径》，载公众号“CECBC”，2021年4月10日。
[22] 巴曙松、杨春波：《当区块链融入金融行业，变革会如何发生？》，载《今日头条》2017年10月12日。
[23] 本文2021年5月26日发表于“学习强国”。
[24] 《经济全球化呼唤数字金融新框架》，载中国大数据产业观察网，2017年5月20日。
[25] 《经济全球化呼唤数字金融新框架》，载中国大数据产业观察网，2017年5月20日。
[26] 《经济全球化呼唤数字金融新框架》，载中国大数据产业观察网，2017年5月20日。
[27] 《经济全球化呼唤数字金融新框架》，载中国大数据产业观察网，2017年5月20日。
[28] 波士顿咨询公司（BCG）：《互联网+时代，大数据改良与改革中国保险业》。