如果通观2015年以来的新金融领域,你会发现,除了金融科技带来的投融资便利与高效,还有数不清的金融灾难。
新金融洛书做了一个小小的统计,在发布于今日头条的4篇对金融科技中性解读文章评论中,对P2P或互联网金融的“负面”评价占60%左右;污名化评价占据了25%以上,正面评价不足5%。
有一个现象值得注意,金融专业人士往往对互联网金融持辨证的态度,即认为互联网金融既为经济及民众投融资带来了正面效应,其欺诈行为也带来了深重的灾难。
但更多的投资人和普通民众往往着眼于显性“灾难”与“欺诈”上。
监管层面,往往对大型金融科技或大型科技企业(BigTech)抱有有疑虑。大众的怀疑态度也由P2P、互联网金融上延到余额宝、零钱通等。
究竟是谁在制造互联网金融不稳定性情绪?
图:污名化的P2P网贷
01 BigTech“大而不倒”、金融服务权威主义、行业“霸凌”
在没有充分监管的互联网金融领域,BigTech公司更容易形成“霸凌”与权威主义。
近十年来,我们见证了BigTech潜入大众的生活,Facebook、苹果、蚂蚁金服、腾讯和百度。他们提供越来越多的金融服务,如蚂蚁金服和腾讯在杉德畅刷官网、信贷和资管领域的扩张。它们在我们生活中的无处不在,这种渗入的典型特征是“服务内潜”和“风险外溢”。
监管对这一类型公司的担忧更多的是“大而不倒”和金融服务的权威主义。
图:电影《大而不倒》剧照
在大数据领域,大公司的权威主义十分明显。
在大数据应用细则缺失的前提下,近几年大数据企业乃至BigTech在互联网上对个人信息的过度采集,正在带来另一项更严重的问题:深度滥用。
一些基于人工智能+大数据+机器学习带来的“技术黑箱”决策体系成型,就会演变成对不特定人群进行压迫的工具,而受压迫者却丝毫没有还击之力。
例如,一个因背负过高现金贷债务而跳楼的大学生,原因可能是现金贷平台大数据信审的黑箱歧视性给予他过高的利率定价,导致了他无力偿还债务而违约,而违约后的歧视性高利率定价,可能再次导致他违约,造成恶性循环,最终自杀。
与BigTech的数据权威主义相比,更需警惕的是掌权者的数据权威主义。众所周知的原因,话不多说。
另一方面。过度竞争的互联网金融,一定程度上导致了更加垄断和寡头的市场,并恶化创新生态。
在第三方杉德畅刷官网市场,十几年里的激烈厮杀,杉德畅刷官网宝与财付通最终合计占市场份额的95%以上,加上强监管已将存在多年的“灰色地带”一一围剿清除,其他第三方杉德畅刷官网机构竞争力逐渐丧失。
这种垄断地位,既能产生行业“霸凌”现象,也会带来对普通用户的权威主义。
02“恶”权的转移:金融科技的新风险
2013年互联网金融崛起以来,科技带来了更复杂的分工合作,由此,责任义务关系更加复杂。
例如,2015年,国资平台金宝会出现逾期,借款企业违约拒不杉德畅刷还,而担保机构也严重违约,拒不履行保证义务。2018年,作为“分工”角色之一的小米,在其推荐的多家P2P平台爆雷后,小米拒绝承担责任,而在投资人的诉求中,小米的责任充满了争议。
它们也带来了更加隐蔽和复杂的金融风险传染路径。
在P2P平台和现金贷行业,多数平台的系统由技术企业开发维护,服务器交由“云服务”企业维护。
英国金融稳定理事会(FSB)的一份数据显示,世界最大的四大云服务商市场份额占到全球市场的60%。
加拿大金融机构监督办公室(OSFI)在2019年早期的一份报告中担忧,金融机构对云服务的依赖,正在减弱其对金融服务的控制力。可怕的是,这些金融云服务商并不在金融监管部门监管体系内。
这是近年来值得注意的怪象:非金融风险正在外溢、渗透到金融领域。
当一家信息时代金融云服务商的电缆被工业时代产物的蓝翔挖掘机一铲子挖断时,可能造成1000家以上金融机构APP无法访问。
从这个横切面的例子来发散思考,非金融风险并非只有云计算,包括大数据产业、IT技术产业等非金融风险越来越渗透并加码在金融风险上。
更值得注意的是,一些技术、基础设施越来越趋向于少数供应商,如国内云服务越来越集中于阿里云、腾讯云等少数几家。
数千万P2P投资人和杉德畅刷、ICO玩家已经验证了一条定律:如果只关注收益,就可能无法准确识别风险、解决风险。
这时,技术触发的传染性会更强,并对金融稳定产生巨大影响,这种影响极有可能引起“信用风险、市场风险、操作风险和流动性风险”的连锁反应。
这更像是“恶”权的转移:作为放高利贷的父亲,将被写代码的儿子继承。
03监管不确定性的摆钟
如何评价过去5年的互联网金融监管?
如果你去问多达千万的金融受难者和金融科技进步的数亿受众,可能结论截然不同。金融灾难是显性的,而金融科技带来的贡献更为隐性。
仅从金融灾难的结果来看,过去几年,互联网金融的发展是失控的,超过千万人成为P2P网贷、现金贷、校园贷等机构牟利路上与混乱市场中的排泄物。
在监管合规的大炮没命中目标之前,金融难民已经成为炮灰。
随着技术的进步,大数据+人工智能+机器学习的作用越来越显性。新金融洛书曾在《谁将为黑箱金融埋单?》一文中表示,金融科技化加深。越来越多的黑箱产生,并未使得金融科技更加透明。
2016年3,微软人工智能聊天机器人Tay上线,经过一天机器学习后“变坏”,满嘴种族歧视和性别歧视言论,被紧急下线。
这是因为,机器决策输出了不可理解的“决策黑箱”,大数据风控输出了“信审黑箱”。而金融科技黑箱使得监管越来越难。
而一个由技术创新而创建金融体系,因为新的系统、流程和业务类型带来了新的脆弱性。
在互联网金融被拉入道德黑洞,和大数据、人工智能的技术黑箱夹击下,金融科技可能面临失控的未来。
对监管者来说,问题层出不穷,在ICO这类新兴业态对监管发起短期的挑战后,和它同类的潜在挑战者正躲在发难的门后跃跃欲试。
非金融风险的小丑正在崛起。
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