給金融開天眼

以一對一精準化為特征的大數據，一旦成為數據業務的基礎，日漸變為成熟的金融主營業務，滬深兩市這種以信息“融為一體”模式配置金融資源的傳統方式，就應該廢除了。

用信息系統充當貨幣的天眼，一對一精準配置資源，數據業務主營化將引發銀行變革，走向斯蒂格里茨所預言的《通往貨幣經濟學的新范式》。

由于最近預言數據業務將成為金融業主營業務，多家銀行找我交流看法。我說我不懂金融，只是從互聯網這個“廬山之外”看金融。他們卻異口同聲說金融業也在關注互聯網帶來的變化，這多少出乎我的意料。看來，互聯網與各行各業融合，只是時間早晚的事。

1997年我預言“銀行內部正在從貨幣機構向信息機構蛻變”，原來以為“再過五年，金融界將重新洗牌”，結果等了15年，期待中的變化才萌生。所謂“洗牌”，看來確切的含義應是主業轉換。正如電信業的主營業務從語音轉向數據一樣，金融業的主營業務也可能從金融變為數據。

金融業有可能成為繼電信業之后，第二個在數據沖擊下改變主營業務的行業。

天眼數據交換模型

這次的觀察不是來自推理，而是來自于已發生的實踐。不久前，美國IPcommerce提出PPaaS（Payments Platform as a Service），把原來的金融主營業務（清算結算）當副業，把原來的副業（數據業務）當主業，引發美國網上支付業變革。現在，中國也出現了同樣方向的創新。全球網所創浙江模式，顛覆了數據業務與金融業務的主從關系，以數據為金融開天眼，“讓金融更智慧”，在實踐中取得顯著效果。未來數據主導型金融模式，可以從中得到許多啟示。

銀行管兩件大事，支付與信用。這是我剛了解到的。我對深圳一位銀行高管說，現在搞互聯網的，只盯上銀行的支付和信用，還沒盯上別的要害。他馬上糾正說，嗨，支付與信用是我們銀行的兩大支柱，還怎么要害呀。

支付的核心是錢；信用的核心是信息。二者最直觀的關系，好比飛鏢和眼睛，飛鏢往哪投，要由眼睛判斷。貨幣經濟學有兩大學派，認為銀行業務重心應落在“飛鏢”的，稱為貨幣學派（monetarist school），最關心的是怎么把錢本身玩好；重心落在“眼睛”的，稱為信用學派（credit school），最關心的是怎么通過信息給錢這個飛鏢安上準星，術語叫availability of credit（信用可得性）。說白了，就是管投錢的時候長不長眼。不長眼的，該投的不投，不該投的亂投；長眼的，一投一個準，就象錢自己長了眼一樣。

傳統銀行只要有錢就行，長眼不長眼不重要，信用可得性不是主要問題。因為看哪個企業又大又強，閉著眼瞎投也能十蒙九中；或者是政策貸，憑長官意志投，用不著長眼睛。這使銀行的業務重心，放在錢上，而不是信息上。錢是主業，信息是副業。

但未來不同，做小、做活、做優的企業，投資效益更高，但這種企業的信用可得性成本要高幾十倍。例如，貸一個大企業100億，流程走一遍；貸100個小企業各1億，同樣流程走100遍，征信工作量差著幾十倍。當可貸的大企業貸得差不多了的時候，銀行的末日就快到了，因為此時它的錢在征信成本作用下，會專門躲著效益高的（小）企業走，專找效益低的（大）企業投。當前銀行業出現的效益問題，拋開外部因素，與此有很火關系。為應對這種變化，一條有效的出路，就是把信息成為主業，錢變為副業。

浙江模式就成功實現了“給金融開天眼”。利用數據化，它使原來信用可得性差的高效益業務（如小微貸、高科技業務）的征信效率提高幾十倍。全球網為7695家中小企業用開天眼的方式提供信貸服務，征信成本驟然降到原來的5%。相當于一位銀行營業員做企業貸款，20家的工作量只有以前做一家的。這徹底改變了浙江當地銀行對互聯網的態度。

天眼不同于肉眼，它需要借助互聯網這個天勢，把小生產的信息業務，做成大生產的數據業務。例如，在數據交互模型中，有“提交社會活動關聯節點信息”一支，可以通過視頻監測、智慧物流等物聯網數據采集手段，自動監測上下游企業，不必問貸款企業任何問題，就可以通過他行為的“上下文”語境和關系網絡，鎖定和感知他的信用狀況。再舉一個細節，在246個天眼型的流程中，105至108個流程分別是：“上年月均電費”、“本年月均電費”、“上年月均水費”、“本年月均水費”。這是以往銀行征信中不會調查的項目，因為銀行不是干這個的。但一個企業如果出了狀況，電費就會暴露它開工還是沒有開工。無數這類系統自動匯集的信息，通過數據分析，其信用可得性的效率，比用肉眼一家一家企業看，不知提高多少倍。實踐充分顯示出天眼比肉眼的優勢。

華爾街金融危機，問題就出在“錢不長眼”上。解決“錢不長眼”問題的根本出路是，把數據業務變為主業，把貨幣業務貶為副業，給金錢強行帶上眼鏡，讓他看準了再去投胎。給金融開天眼，從根本上說，就是用高一級的文明降服低一級的文明：用第三次浪潮的信息，駕馭第二次浪潮的貨幣，配置第一次浪潮的實物。所謂用第三次浪潮駕馭第二次浪潮，本質上就是用信息駕馭金錢。數據這個強龍，從天而降，讓順之者昌，讓逆之者亡。

通向貨幣經濟學的新范式：廢除滬深兩市的理論根據

給金融開天眼，有實踐基礎，但有沒有理論根據呢？我在《后現代經濟》一書中，具體說明過這個問題。這個問題想通了，廢除滬深兩市，代之以用一對一信息配置資金，就完全有理論上的可能性。

斯蒂格里茨在《通向貨幣經濟學的新范式》一書中，石破天驚地主張：“應該將貨幣理論的研究重點從貨幣轉向信貸”，把重點放在“可貸資金”上，從而建立了“基于信用可得性”的貨幣經濟學新學派。

斯蒂格里茨把信貸的本質，界定為與貨幣不同的信息。指出信貸問題“核心是信息”。而信息的特殊性，又在于它異質、分散這些不同于貨幣的方面：“信貸在本質上是異質的”；“大量的相關信息是散布于整個經濟活動之中的，而且只是被當做其他經濟活動的副產品。”前面說的水電費信息就曾是這種散布的“副產品”。

銀行業務與信貸業務的不同，在于一般與個別的不同：關于產品質量，“企業也許可以對銀行隱瞞這些問題，但對其顧客則不能。對銀行來說，要獲取日常商業過程中所產生的信息，成本極高，因而幾乎是不可能的”。但對全球網來說，獲得這類商務活動中自然生成和記錄的信息，一分額外的錢都不用花。不把信息作為主業，這些是做不到的。

對于分散的信息，如何進行商業利用呢。默頓，米勒主張的是利用金融手段，將分散的信息聚為一體：“交易利潤可以理解為某種‘賄賂’，社會用它來刺激人們廣泛收集分散的供求信息，并最終將其融為一體。”但問題在于，將信息“融為一體”的股市仍然是集中模式的。

而斯蒂格里茨的觀點相反：“分散化必然造成一個經濟體中復雜的信貸鏈，其中公司既是貸款人又是借款人，而銀行起著中樞作用。將這類高度專用性的信息集中起來是難以想像的。”也就是說，斯蒂格里茨主張的是繞過銀行和股市，讓高度專用性的信息，分散地與信貸相結合。實際上，一個批發市場里形成的一對一信息，要比股市精準得多。

以一對一精準化為特征的大數據，一旦成為數據業務的基礎，目漸變為成熟的金融主營業務，滬深兩市這種以信息“融為一體”模式配置金融資源的傳統方式，就應該廢除了。講個故事：我曾打聽一家央企老總是否根據股市信息變化調動資金。得到回答是，從來不。原因是股市信息太慢，而且太粗略。老總的做法是往世界每個港口派一個會數數的人，用肉眼盯住對手的集裝箱裝船數。他根據反饋的情報再調動資金，一槍打死一只鳥。這比對手動向一周后反映到股市上才做出反應，要靈多了。給金融開天眼，就是用天眼，代替一雙雙這樣的肉眼。