Fintech背景下資產證券化發展趨勢淺析

溫勝輝

摘要：本文分析了不同FinTech技術手段在資產證券化中的應用情況，在此基礎上探討了資產證券化領域的未來發展趨勢與挑戰，并提出相關建議。

關鍵詞：FinTech 人工智能 區塊鏈 資產證券化

FinTech（Financial Technology的縮寫，金融科技）的浪潮貫穿了2017年的金融市場。人工智能、區塊鏈和大數據等前沿技術與資產證券化的融合成為人們討論的熱點話題。金融科技是金融和信息技術的融合型產業，它通過技術手段提高金融效率，降低金融服務門檻，以數據和技術為驅動。首先是數據維度，數據規模要大、維度要廣；其次是技術維度，在數據的基礎上，疊加機器學習、大數據、智能數據分析、人工智能、區塊鏈等前沿技術運用。金融科技應用到資產證券化領域，可推動資產證券化發展，促進大量潛在優質資產實現證券化，并且可以建立以科技為核心屬性的金融衍生服務體系。但是金融科技只能作為支持的角色來發揮作用，降低人腦工作所容易產生的誤差，并不能解決資產證券化產品中的實質性風險。

金融科技在資產證券化的應用分析

（一）大數據與云計算應用于資產證券化

大數據的總體架構包括三層：數據存儲、數據處理和數據分析。數據先要通過存儲層存儲下來，然后根據數據需求和目標來建立相應的數據模型和數據分析指標體系，并對數據進行分析產生價值。云計算是基于互聯網的相關服務的增加、使用和交付模式，提供動態易擴展且經常是虛擬化的資源。云計算未來的趨勢是作為計算資源的底層，支撐著上層的大數據處理。

大數據和云計算在資產證券化中的應用主要體現于三個方面：一是基于大數據的分析，能夠從中提取有價值的信息，為資產證券化基礎資產的評估、預測和篩選提供新手段，有助于快速有效地篩選基礎資產。互聯網金融公司以大數據平臺為基礎的風險控制體系使得其對入池資產有很強的篩選能力，構成了其相較于傳統銀行、線下消費金融公司的核心競爭力，此類互聯網金融公司綜合考慮消費場景、消費物品、消費者等維度的風險因素，結合消費者信貸歷史表現、履約意愿、償還能力及反欺詐等多維度的數據，利用大數據對每筆資產進行風險排查和信用評估。二是云計算技術能夠為資產證券化參與機構提供統一平臺，有效整合多個信息系統，消除信息孤島，在充分考慮信息安全、監管合規、數據隔離和中立性等要求的情況下，為機構處理突發業務需求、實現業務創新提供有力支持。三是大數據和云計算可以提供兩套管理系統，一套是本地部署的全流程智能系統，另一套是云端服務系統。前者為中介機構提供本地部署的全流程分析、管理、運算體系，增強中介機構的管理能力。在云端，投資機構也可以通過智能系統隨時掌握所投資產證券化資產的狀況。目前市場上已有多個利用大數據的資產證券化產品，最新的代表性案例有德邦螞蟻供應鏈金融應收賬款資產支持證券，2018年3月，該資產支持證券取得上海證券交易所無異議函，成為首單互聯網電商供應鏈資產支持證券。該項目依托金融科技和大數據對基礎資產進行篩選，通過供應鏈與互聯網、物聯網的深度融合，高效率、低風險地解決了上下游中小企業的融資問題，也促進了供應鏈生態的良性協同。

（二）人工智能應用于資產證券化

2006年以來，以深度學習為代表的機器學習算法在機器視覺和語音識別等領域取得了極大的成功，識別準確性大幅提升，同時云計算、大數據等技術在提升運算速度，降低計算成本的同時，也為人工智能發展提供了豐富的數據資源，協助訓練出更加智能化的算法模型。人工智能的發展模式從過去追求用計算機模擬人工智能，逐步轉向以機器、人、網絡和物結合而成的更加復雜的智能系統。

人工智能在資產證券化中的應用主要體現于三個方面：一是人工智能技術在資產證券化中可以用于多維度控制資產證券化基礎資產的信用風險和操作風險，并用于風險防控和監督，避免資產損失。二是提高資產證券化二級市場分析和交易中的決策效率和準確性。三是在資產證券化領域的智能投顧、量化交易和智能金融客服等方面有較大的發展空間。目前在資產證券化產品中的初步應用主要有智能資產挑選、智能審單等。

（三）區塊鏈應用于資產證券化

區塊鏈是分布式數據存儲、點對點傳輸、共識機制、加密算法等計算機技術的新型應用模式。區塊鏈技術能夠有效節約金融機構間清算成本，提升交易處理效率，增強數據安全性。區塊鏈技術可以確保資產在生成及之后的流轉過程中的真實性及不可篡改性，這使得資產服務商在后續資產風險甄別及資產存續期的監督管理等環節都有據可依。區塊鏈技術記錄資產信息可解決底層資產透明性差的問題，消費金融底層資產涉及數千甚至上萬筆借款項目，且在動態資產池中動態進出，傳統的技術手段很難精準地進行信用評估和動態調整，而區塊鏈技術可以實現所有市場參與人對市場中所有資產的所有權與交易記錄的無差別記錄。區塊鏈技術在資產證券化中的運用可以保證底層資產數據的真實性，幫助融資人實現資產保真，從而增加機構投資者的信心，并降低融資成本。同時，各機構間信息和資金通過分布式賬本和共識機制保持實時同步，有效地解決了機構間費時費力的對賬清算問題。區塊鏈技術在資產證券化業務場景的應用，為資金方了解底部資產、中介機構實時掌握資產違約風險以及監管方有效監控金融杠桿、提前防范系統性風險提供了便利。

2017年8月，國內發行了首單基于區塊鏈技術的場內資產證券化產品“百度-長安新生-天風2017年第一期資產支持專項計劃”。在該計劃中，百度金融是技術服務商，它搭建的區塊鏈服務端BaaS1使得項目的資產情況可在區塊鏈上被追蹤。截至2017年末，市場上共發行區塊鏈資產證券化3單（見表1）。

金融科技背景下資產證券化領域的未來發展趨勢

（一）金融科技技術交叉發展形成融合生態，將推動資產證券化發展

云計算、大數據、人工智能和區塊鏈等新興技術是相互關聯、相輔相成、相互促進的。大數據是基礎資源，云計算是基礎設施，人工智能依托于云計算和大數據，推動金融科技發展走向智能化時代。區塊鏈的實現離不開數據資源和計算分析能力的支撐。從Fintech背景下資產證券化領域的未來發展趨勢看，云計算、大數據、人工智能和區塊鏈等新興技術，在資產證券化應用過程中變得越來越緊密，未來的技術創新將越來越多地集中在技術交叉和融合區域，尤其是在資產證券化產品的具體應用落地方面。云計算和大數據平臺一般都是集中一體化建設，人工智能的相關應用也會依托集中化平臺來部署實現。新一代信息技術的發展正在形成融合生態，并推動金融科技在資產證券化領域的發展進入新階段。例如區塊鏈與云計算的緊密結合，將促進BaaS成為公共信任基礎設施，形成將區塊鏈技術框架嵌入云計算平臺的發展趨勢，可滿足資產證券化各參與機構的需求，降低成本，提高效率。隨著金融科技不同技術手段的交融發展，目前市場上已有相關成功案例。2018年3月，“華泰資管-聯想保理及考拉保理債權一期資產支持專項計劃”取得上海證券交易所無異議函，這是國內首單新經濟核心企業上下游聯動型現代供應鏈金融資產支持證券，同時該項目充分應用大數據、區塊鏈、云計算、AI等前沿科技，形成了獨特的風控體系和反欺詐體系。

（二）金融科技可促進大量潛在優質資產實現證券化

受經濟信息不對稱等因素的制約，目前我國金融服務深化程度和覆蓋率還不能完全滿足實體經濟的需求，比如個人消費貸款需求和小微企業融資需求。個人消費貸款和小微企業貸款資產具有分散、現金流可測等多個利于資產證券化的特征，但實際情況是，上述個人和小微企業貸款資產嚴重不足，能夠進行資產證券化操作的基礎資產數量也較少，大部分是尚未進行交易的潛在優質資產。大量可交易或者可證券化的資產無法進行資產證券化操作，最大的原因是無法對基礎資產進行特征識別和風險定價。隨著金融科技的發展和基礎數據的積累，基于數據和科技運營為基礎的個人消費和小微企業貸款已經逐漸成型，大量潛在優質資產證券化可望得到快速發展。

（三）資產證券化的未來趨勢是圍繞數據和金融科技提供資產證券化全鏈條服務

目前，我國資產證券化業務同質化競爭態勢比較明顯，各機構之間主要是基于費率的高低、操作效率的快慢來競爭業務，尚未完全構筑起自身業務的核心競爭力。未來，在市場中能夠前瞻性地深入把握基礎資產，甚至能夠提供一些市場稀缺的基礎資產，將會是開展資產證券化業務的較優路徑選擇。塑造基于數據和金融科技為核心優勢的資產證券化業務模式，需要打造自動決策、信用審核、放款、清分及扣款系統，需要掌握個人消費貸款客戶的各類征信數據以及小微企業各類信息流、資金流和物流數據，并以此來掌握基礎資產運行情況，并最終將稀缺資產進行證券化操作（見圖1）。

（四）資產證券化云平臺可以通過大數據、人工智能、機器深度學習等技術建立以科技為核心屬性的金融衍生服務體系

從金融科技的角度來說，資產證券化云平臺服務在本質上是在科技助力手段基礎上，建立一個生態系統，在這個系統內，通過集成化的證券化要素組合來給未來需要證券化的中小平臺提供便利。資產證券化云平臺的服務，可利用互聯網大數據、征信和資源整合的優勢，將互聯網上的資產包通過恰當的方式引入到傳統的資產證券化的信用衍生行為之中。隨著金融科技的深入，資產證券化云平臺可以通過互聯網渠道自身的數據、技術和用戶行為分析，通過大數據、人工智能、機器深度學習等技術來建立以科技為核心屬性的金融衍生服務體系。

金融科技背景下資產證券化領域未來發展挑戰

（一）金融科技本身具有很強的風險特征

過去的幾年，中國的金融科技發展很快，其中一個比較重要的原因就是在發展過程中，很多互聯網應用場景相關數據和金融平臺數據是打通的，這客觀上有利于金融科技的快速發展。但目前有必要反思在此過程中關于個人隱私、數據隱私保護是否到位的問題，因此金融科技帶來的風險不容忽視。金融科技存在造成金融體系風險加大的因素：一是金融科技使得金融風險更具隱蔽性，傳播速度更快，影響范圍更廣，增加了金融系統性風險；二是監管部門對于銀行資金流動有著完善的金融監管框架，但現在有些資金流動通過金融科技公司進行，其中一些資金流動受監管的程度相對比較弱，可能會帶來風險；三是一些領域存在監管套利風險。由于金融科技行業很多業務處在相對模糊的地帶，其界限不明確，可能存在監管套利問題。

（二）金融科技行業標準化程度不高

當前，在我國金融科技相關產品和服務不斷豐富的同時，也出現了標準化程度不高的問題。金融科技涉及眾多領域，雖然某些領域已具備一定的標準化基礎，但因為標準比較分散，并不足以完全支撐整個金融科技領域。

（三）金融科技給監管帶來挑戰

金融科技給監管帶來的挑戰主要表現在：一是有效監管框架尚未形成。二是風險監測、管控難度加大。金融科技以信息技術為核心，其業務模式背后是龐大、復雜、相互關聯的信息系統，海量的信息流、復雜的信息結構，在客觀上給識別風險增加了難度。三是監管手段無法滿足風險監測的需要。區塊鏈和大數據等科技手段分布式、去中心化等結構特點，使金融獲得了跨界融合、多點互動的機會和能力，在提升金融服務效率和提高金融服務能力的同時，金融的技術門檻進一步提高，單一的金融監管模式已不能滿足風險監測和管控的要求。

（四）金融科技只能夠作為支持的角色來發揮作用，并不能解決資產證券化產品中的實質性風險

現行的資產證券化具有其自身的問題。比如資產證券化模型中違約概率的方案設計可能存在問題，由于其證券化過程中整體設計方案的缺陷，造成資產證券化產品的風險高。此外，流程設計可能存在理論不足的問題，使得資產證券化不成熟和不具有投資吸引力。因而，對于那些可復制與可標準化的流程和方案，可以采用金融科技，比如人工智能再輔之以可以提高數據質量的區塊鏈技術，能夠降低人腦工作所容易產生的誤差，但是人工智能和區塊鏈技術只能夠作為支持的角色來發揮作用。

金融科技背景下資產證券化領域的未來發展建議

（一）制定金融科技標準化體系

金融科技屬于新興領域，從世界范圍來看，標準化工作仍在起步過程中，尚未形成完善的標準體系。因此，需要加快對金融科技及產業發展的研究，加快研制金融科技各領域的標準體系，明確標準之間的依存性與制約關系，以標準化的手段促進我國金融科技技術、產業的蓬勃發展。

（二）完善金融科技監管

完善金融科技監管的發展路徑可以關注以下四個方面：一是樹立正確的行業發展理念。金融科技發展必須緊緊圍繞實體經濟需求和傳統金融服務短板，提高金融供給對實體經濟需求變化的適應性和靈活性。二是采取適應行業發展趨勢的監管方式。金融科技產品跨業態、多領域、鏈條復雜，尤其需要樹立可持續、主動、包容的監管導向，大力推進穿透式監管與功能監管、行為監管，真正適應混業經營趨勢下防控交叉金融風險的需要，從而實現對金融體系的全面監管。三是構建科學有效的監管體系。可以大力發展監管科技，充分利用大數據、人工智能、云計算等技術豐富金融監管手段，提升跨行業、跨市場交叉性金融風險的甄別、防范和化解能力。搭建金融科技統計監測和風險監測體系，持續、動態地跟蹤金融科技的發展、演進和風險變化。四是平衡風險與創新間的適度關系。通過主動調整監管措施促進市場創新，引領市場發展。

作者單位：大公國際資信評估有限公司結構融資部

責任編輯：印穎 廖雯雯

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