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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