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区块链技术如何解决信贷业务难点?

2018-11-5 14:19

来源: 财经网 作者: 陈靖

步入数字时代,困扰人类信贷业务几千年的两大难题——逆向选择和道德风险,似乎仍然没有得到很好地解决。大数据的采集以及模型的精进,都不足以做到:(1)“完全把坏人挑出来”(逆向选择难题);(2)“让借款人当好人,如约还款”(道德风险难题)。在某些点上,海量数据及升级模型甚至事倍功半。比如研究表明,财务信息、学历工作等个人特征、社会关系、社交行为是有价值的,有助于评估借款人的信用。但是在输入大费周章收集来的信息之后,现实结果却不一定买账——绝大部分P2P平台都用了这些数据,但坏账率依然高企,部分数据,比如社交数据的预测错误率甚至奇高。

是增量数据和模型没用吗?——看起来有点奇怪。那么缺失的一环是什么?

我们先来看两个例子,一个来自科技金融新锐,一个来自商业银行巨头。一直以来蚂蚁金服借贷业务的不良率奇低,整体不良率在1%以下,其中给到农村地区小微企业人群的不良率在1.5%左右。如此低的违约率,原因是什么?蚂蚁金服宣传的10万项指标体系,100多个预测模型、3000多种风控策略其实只是表象。真实的原因是,借款者在与阿里系生态的互动中:(1)生成了真实、有价值的关键数据;(2)形成了对未来按期还款的激励。如果违约,商户正常资金周转、经营会被暂停,个人的出行、消费会受影响。所以只要你未来还依赖这个生态,就相当于你与蚂蚁增签了一纸隐性合约,有这个双方长期合作的隐性合约,还款激励增加了。我们常常看到很多信用数据很漂亮、优质的客户,在其他一些P2P平台借到款后跑路。是因为这些P2P平台对这个客户的还款行为没有任何激励,拿着钱离开平台,一样活得很好。

另一个例子我们从美国银行业最近这几十年的变迁说起。美国银行体系的贷款资金来源,逐渐变为以直接融资市场为主,而不是当地居民存款。比如房贷,现在主要由资产证券化债券融资作为支撑,这个比例在80年代仅10%。资金来源不依靠当地,以及信息科技赋能,其实商业银行分支机构的价值是越来越低的。但是跟这个大逻辑背离的是,最近几十年美国商业银行分支机构数量是大幅增加的。为什么呢?——一个回答是,由于信贷合约始终存在摩擦,不能把有用信息都放进去,也不能说穷举未来遇到的各种情境,所以扎根于地区的分支机构有着不可替代的作用。沃顿商学院的Gilje教授研究证实,分支机构在当地建立的社会关系网,以及当地的硬知识、软知识,确立了他们更多地了解客户、激励客户还款的本事。尽管,这种方式确实是暴力解决方案,非常耗费成本。

区块链技术的关键,是实现了沿时间轴存储数据,让各个节点平等地收听这个数据库广播,并进行验证的能力。这样的一个技术赋能,有没有可能解决信贷难点,比如增加真实有用的关键数据,提高贷后还款激励呢?

在增加了解客户的关键数据方面,区块链技术确实是有可为空间。以小微企业为例,标准化的数据搜集存在实质困难,比如三表不全,固定资产所有权不清。所以贷款时常常被判死刑,因为你如何证明,也证明不了你自己。比如在养殖棚所有权问题上,区块链验证函数verify(commit, message, nonce)输入的信息包括:之前记录的养殖棚所有权信息的哈希值commit,现在你声称的养殖棚所有权信息message,以及一个随机数。如果verify函数算出来的哈希值与之前记录的哈希值一致,那么就可以证明现在你声称的养殖棚所有权信息是真实的。我们看到这个过程(1)并没有解密之前上链的信息;(2)的确能够做到真实性验证。

不过,如果目的仅仅于此,其实不用区块链一样可以实现。比如现在上线的一些农业保险项目,用区块链技术大费周章地验证“此猪是此猪”。沿用以前的办法,给每头猪耳朵上打个耳标或者画个独特暗号,可以同样实现验证信息真实性的目标。再比如验证贷款人的匿名性信息真实性方面,创建一个打码数据库,只要银行柜员从数据库里面调出来的打码信息,和我现在的信息打码后,两个码是一样的,就能够验证了。为什么还要搞区块链?

回到区块链verify函数验证过程,我们可以看到,有历史信息的哈希值commit记录在册,是关键点之一。各个节点可以平等地收听数据库,历史信息的哈希值平等地触达到每一个节点,是关键点之二。在这样的机制下,很多问题能够迎刃而解。比如小微企业融资难题——小厂商能够被真实画像,它的订单、物流、抵押、资金流、贷款流向等等信息,甚至水、电、煤信息可以被交叉验证。这样的交互验证,可以轻易甄别出多头借贷问题,也会有更大功用。比如,厂商未来的贷款、订单服务方会查验它的历史订单执行、还款资金流信息。只要厂商未来业务还依赖链上历史信息来取得资质,这个系统就给了厂商一个当前按期还款的激励。

可以看到,区块链特有的信息分发机制是极其有价值的。但是,这样一个看起来很完美的信息共享机制,真的可以实现吗?经济学的研究表明,信息分发价值越高,个体越不愿意合作,越容易合谋,体系奔溃的可能性越高。信息经济学方面的诺奖得主Stigliz有一个观点,完美的信息本身是无法实现的,除非在一个彻底消除隐私的社会,或者在一个所有人都分享的集体意识社会。要实现区块链生态的循环,就需要大量加密数据的共享。一个现实问题是,对已经有大量数据的一方来说,对系统贡献巨大。但它能够从系统中获得的价值,是小于只有少量数据的一方的。而且真正重要的数据,隐藏在巨头银行和各家公司数据中心的深处。能否通过某种程度的定价来实现加密数据共享?目前反正还在讨论之中。

如果只是小范围的信息共享呢?比如现在搭建的各种联盟链,强制几个认可的多方共享信息,似乎还远远不够。这种机制运作下来,联盟链内的各方只是获取了历史信息的一个子集,会一定程度的改善,不过也带来不稳定性。一方面,即便在联盟链内部,众多巨头如果投入与产出不成比例,也会引发系统崩溃。比如全球最大的银行区块链联盟R3 CEV。成立至今已有多位巨头,包括高盛、摩根大通脱离了组织。更重要的一点是,区块链机制中有一条,是节点的自由加入可以保证系统稳定性。看起来好像只是一个小小的设计,但是却有着大作用——因为节点数量越多,篡改历史数据所需的算力也就越大。当节点数达到一定规模时,黑客进行一次数据攻击所花费的成本是极其高昂的。

还有哪些不可为之处?一是成本,二是定位。成本问题很好理解,这种完全去中心化的数据记录方式成本很高,历史信息录入上链需要大量的计算资源。普林斯顿的Brunnermeier教授研究证实区块链发展中存在三角困境,即无法同时达到准确、去中心化和成本效率。如果前两者是不能放弃的目标,那么资源浪费就是必须牺牲的事实。第二个问题,是关于这样一个取信机制的定位问题。区块链通过技术实现了人与人,人与数据之间的取信机制。应用到大规模的授信服务中,必须要面对的,是中心化的信用监管模式以及宏观信用创造问题。定位好这样一个取信机制,将其作为工具,与宏观经济监管及运行做好配合,是前进中需要克服的阻碍。

数字时代,我们存在于一个可感知的鲜活世界,也存在于一个被0和1刻画的虚拟数字世界。一个多场景共享数字信息,确信其真实性的验证机制,始终是需求所在。不管在迭代前行中,这个技术的名字,还是不是区块链。

作者简介:陈靖,北京大学数字金融中心博士后,博士毕业于北京大学光华管理学院,多伦多大学罗德曼商学院联合培养。曾获国家奖学金,北大校长奖学金。在一流期刊Journal of Futures Markets, International Review of Finance, Financial Markets, Institutions & Instruments,中国金融,哈佛商业评论上发表多篇论文,工作论文入选欧洲金融学会EFA、北美金融学会NFA、亚洲经济金融学会ABFER、中国国际金融年会CICF等重要会议。曾在中金公司、中投公司、华泰证券进行研究实践。
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