信用資本化：解釋金融科技的一個新視角

李勇堅

金融科技（FinTech）在近幾年成為風險投資的熱點，但對其發展模式仍有爭議，例如P2P網絡借貸、大數據風控等。在國家層面，2019年8月，中國人民銀行印發了《金融科技發展規劃（2019-2021年）》（銀發〔2019〕209號），對我國金融科技發展做出了頂層設計。從政策措施上看，《規劃》的內容與2018年10月國際貨幣基金組織（IMF）和世界銀行發布的“巴厘島金融科技議程”（THE BALI FINTECH AGENDA）有著諸多類似之處，都強調金融科技對現有金融行業效率提升、普惠金融發展、風險防控等方面的作用。

但是，在金融科技發展的實踐中，對如何在理論上解釋金融科技存在著偏差。筆者認為，根據“信用資本化”理論，金融科技對金融業最大的影響是使信用真正成為一種資本，從而使金融業的發展建立在“信用”的基礎之上。本文從信用資本化的基本理論出發，對金融科技進行重新解釋，并根據這一理論，重新審視金融科技發展過程中所存在的問題，并相應地提出對策性建議。

信用資本化：解釋金融科技的一個新視角

金融行業一直是采納先進信息技術的前沿，以人工智能、大數據、云計算等為代表的新信息技術應用到金融領域，其核心是推動了“信用資本化”（Credit Capitalization）。

信用資本化的基本含義及其發展過程

“信用”是將人類社會組織起來的一個重要因素。在自給自足的小農經濟階段，信用在更多的情況下作為道德因素出現在社會中，規范社會活動這一階段是“信用道德化”階段，資本帶有明顯的人格化特征。到工業化時代，交易與交往范圍擴大到整個社會范圍，市場化機構將信用記錄作為一種“信息產品”進入到市場，主要用于評價商品交易的可靠性。這一階段是“信用商品化”階段，資本不再具有人格化特征。

到信息時代，隨著金融科技的大規模應用，信用發展到資本化階段。通過信用來整合經濟資源，在很大程度上把人類的經濟活動和社會活動從對有形的經濟資源的依賴和閑置中解放出來，信用成為配置整合社會資源的資本。“信用資本化”成為金融科技的核心。

信用資本化理論對金融科技興起的解釋

一般認為，金融科技的興起，主要是基于提升金融行業的信息處理效率，從而使金融的服務成本大幅度降低。根據信用資本化理論，金融科技通過大規模的數據收集、處理、分析，提供一種全新的信用評價模式，并使信用評價動態化，全面融入生產生活過程中，從而使信用成為一種真正的資本，從而解決工業化時代“信用”無法在金融中發揮更大作用的問題。

首先，基于大數據的個體信用評估，能夠精準地刻畫個體的誠信狀況以及其未來收入等情況，從而有利于金融機構做出更為精準的判斷。也就是說，信用相當于一種資本。對個人而言，網絡成為信任傳遞的載體，個體的數據身份與現實身份日益契合。數據成為信用評估的基礎。對企業而言，基于工業互聯網、數字化供應鏈的數據，能夠對企業的生產、營銷、庫存等全過程進行分析，從而打開企業生產的黑箱，使金融機構能夠對企業產生信任。金融科技公司開始利用大數據對原有的信用評估模型、風控模型等進行修正。

其次，金融機構能夠利用信用對個體作出是否融資的決定。金融科技能夠利用隱藏信息對個體的信用做出整體評估，從而使金融機構能夠利用信用做出是否給予個體融資的決策，信用充當了硬資產的作用。

從信用資本化理論看金融科技發展中的問題

現有的金融科技發展基于效率理論而非信用資本化理論，這產生了很多問題：

第一，利用金融科技的傳統金融機構忽略信用資本的作用，難以緩解中小微企業融資難問題。現有的金融服務依賴于資產抵押而非數據，小微企業很難獲得金融支持。防控金融風險的重點在于識別信用。但現有的金融機構將所有交易對手都假想為不講信用的，或者沒有信用的。因此，在一切金融活動中幾乎沒有了“信用”的作用空間，直接導致交易成本上升、交易效率低下、金融資源配置嚴重不公。對整個社會來說，由于信用不能直接體現為價值或資本，積累信用資本也沒有意義，整個社會陷入到不講信用的困境之中。傳統金融機構在引進金融科技后，并沒有完全將金融科技用于改進其風險評估及信用評估，發揮金融資本的作用，而是強調對現有服務效率的提升，這并沒有完全解決前述信用資本利用不足的問題。

第二，以技術為基礎的金融科技公司強調以商業模式創新實現金融的廣覆蓋，忽略客戶的信用資本，產生了一定的金融風險。隨著大數據、云計算、人工智能、區塊鏈等新一代信息技術的興起，利用技術做出金融決策的可能性越來越大，這使智能金融、大數據金融、區塊鏈金融等開始出現，并嘗試重構金融業務體系、商業模式和風控體系，使金融業和科技的融合更為深入。但是，很多科技企業在涉足金融后，高度重視商業模式創新，強調互聯網拓展客戶方面的高效率，而忽略了金融發展過程中“信用”的基礎性作用，使這些基于金融科技的金融商業模式創新在發展過程中，積累了一定的風險。

第三，在緩解風險識別能力缺乏下的信貸配給問題，推進金融供給側改革方面仍有較大的空間。在現有的金融風險評估模型下，由于信息不對稱，金融機構在貸款市場上往往不能有效辨別“好”（誠實守信、準備還款）的借款者和“壞”（信用低、不打算還款）的借款者，因此它以所有借款者平均的信用質量決定貸款利率，并結合它們擁有的資產質量作為信貸配給依據。在信息不對稱的情況下，信貸配給是銀行控制信用風險改善信息不對稱情況的基本工具，是銀行制度下信貸的長期均衡，即銀行選擇將貸款貸給小部分符合銀行風險管理要求的客戶，而不是具有全部償還能力的客戶。由于信貸配給，供給者（銀行等金融機構）在市場中具有主導權，市場出清的利率水平將會進一步升水，這將會使低風險的借款者選擇其他渠道融資。高風險的借款者對利率并不敏感，市場風險增大，金融機構將進一步縮小信貸業務規模，導致了信貸市場的萎縮。

金融科技的目標是將因銀行信貸配給而被錯殺的低風險的借款者識別出來。做到這一點，需要更多的數據維度，除了利用硬信息（包括財務報表、資產評估報告、經營狀況、抵押品等）之外，還需要收集大量的軟信息。這些信息的收集難度大，且大部分屬于非結構化的信息，傳統的金融信用評估模型往往會有意無意地忽略這部分信息，而收集處理這類信息正是金融科技發揮其長處的地方。發揮軟信息的作用是金融業供給側結構性改革的重要內容，但這需要有良好的數據基礎及不斷優化的信用評估模型，目前金融科技在這兩方面的能力仍有待于進一步提升。

政策建議及進一步研究的方向

習近平總書記曾指出，“為實體經濟服務是金融的天職，是金融的宗旨”，但金融體系安全與支持實體經濟之間有著一個微妙的平衡，一方面，鼓勵金融體系以大水漫灌的方式支持實體經濟，會不可避免地導致金融風險上升，另一方面，如果大幅度提升監管水平，固然會降低金融風險，但也將加大實施成本，可能抑制金融系統的資金流動能力并影響其支持實體經濟的力度。

金融科技為解決這一兩難困境提供了一個可行的思路，即將信用評估的基礎從資產轉移到數據，利用數據實現信用資本化，這需要在政策上給予更大的支持。

首先，建立有利于信用資本積累的大環境。對于小微企業，隨著其信用資本能夠在融資過程中發揮出越來越大的作用，他們本身會對信用資本更為重視，會形成積累信用資本的行為模式，這樣，信用能夠在融資中發揮出越來越大的作用，企業更有動力積累信用資本，從而形成良性循環。以信用資本為核心的模式，對信用社會建設具有極其重要的作用。

其次，重視動態交易活動對信用的重要作用。在現有的金融信用評估模型下，強調靜態資產對于信用的作用。這并不能準確地評估輕資產的企業或者資產不多的小微企業的信用狀況。而基于動態的交易數據建立信用資本評估體系，有利于金融機構能夠將更多小微企業或個人的信用資本識別出來，并利用其信用資本，為其提供金融服務，從而緩解單純利用傳統模型所帶來的信貸配給問題。

再次，發揮數據資產的作用，建立數據收集、積累、共享機制。在信用資本化模型里，基于交易、生產、生活等各種行為而產生的動態數據呈現出了巨大的作用。因此，要建立激勵機制，鼓勵社會主體在各類動態行為中更加注重自己的數據積累。對企業而言，隨著工業互聯網的應用，企業的行為也被數據化，企業的生產經營活動不再是一個黑箱，而是被各種數據顯示出來。這些對金融機構的信貸資產管理、信用評估的動態調整等都非常有意義。

值得指出的，基于大數據的模型可靠性仍需進一步驗證。因為大部分多維度的數據是隨機產生或者個體自我提供的，對這些數據真實性可靠性的驗證仍是一個很大的挑戰，信息不對稱的情況仍沒有得到很好地解決。從未來的研究看，如何將信用資本化理論更全面地嵌入到金融科技的理論研究與實踐之中，使金融科技的作用更好地發揮出來，是進一步研究的一個重要方向。

（作者單位：中國社會科學院財經戰略研究院）