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　　文/新浪财经意见领袖专栏（微信公众号kopleader）专栏作家 徐忠

　　在支付、资产管理等领域，大技术公司可能因为监管标准的不统一而享有不平等、不公平的竞争优势。对大技术公司金融业务监管应实时介入，以避免相关风险从小到不值得关注演变到大而不能忽视，甚至大而不能倒。

　　金融科技在全球范围内已是一个普遍发展趋势。当然，在这个过程中也体现了移动通讯、云计算、大数据、人工智能、区块链技术对金融行业的影响。金融科技的影响已经从支付、身份管理、征信、信息安全等金融设施领域开始，并深入到风险管理、金融资源配置等核心业务环节。与金融科技有关的运营风险、技术风险以及模型和算法风险将在金融监管中越来越受到重视。我们需要平衡好创新和风险防范问题。

　　从全球来看，金融科技发展比较好的有两个国家：美国和中国。美国的发展与金融危机后金融业在强监管下供给收缩，部分业务环节外包的背景有关。

　　对中国来说，今年我国的金融监管体制发生了深刻的变化，之前由于我们的监管体制不太健全，同时中国的大银行多，小银行少，给金融科技创造了一个很大的发展空间。

　　金融科技相关的研究问题很多，今天我想讨论一些关于大技术公司Big Tech涉足金融领域具体的问题。

　　一、大型技术公司处理数据的优势及其是否改变了基于信息处理的金融中介模式。

　　信息不对称始终是金融中介要处理的核心问题之一，银行贷款技术可以分为交易型贷款和关系型贷款。交易型贷款是使用企业财务报表和信息评分等硬信息，关系型贷款是使用银行与企业长期和多渠道的接触中积累的关于企业不能从财务报表和公开渠道获得的信息，这些信息都是软信息的范畴。

　　技术创新只是将新的信息形态，比如互联网平台收集的关于客户端的非财务信息，以及新的信息处理方式，比如人工智能的算法，引入了金融中介的活动。技术进步使得一些原先属于企业的软信息变成了硬信息，也就是定性信息定量化，分散信息进行互联网采集和传播集中化，并通过技术手段来收集分析，从原先关系型贷款的场景可以向交易型贷款转化。

　　大技术公司在使用其平台产生的专有客户数据做信用评分时有一些主要的优势：

　　一是能够收集并处理关于客户的非财务性数据，从而提高风险评估以及信贷供给和定价的效率，特别是能服务一些因为财务制度不健全，不能提供抵押品的小微企业。

　　二是信用评分模型运行较快，能提高信贷缺失的效率和客户体验。像一些网上银行的在线贷款是纯信用的，无需抵押和贷款，30秒申请最快3分钟到账。

　　而且有很多的研究表明，大技术公司的信用评分对客户违约有一定的约束能力，因此，信用评分技术能帮助大技术公司评估客户的信用风险，缓解信息不对称的问题。但数据的质量、数据的代表性的变量实际影响信用评分的结果。

　　此外，计算模型和经营模式的相似性会在技术公司之间产生同质化的竞争，还可能带来顺周期的问题。

　　总之，大技术公司在处理数据上面有其优势，但并不能改变基于信息处理的金融中介模式。可能把一些原本属于关系型贷款的转向交易型贷款。但同时，由于模型、算法、模式的相似性，会带来同质化竞争，并带来顺周期的问题。当然，在这个过程中，数据质量、数据的代表性也会影响其风险管理的能力。

　　二、大技术公司相对客户强势地位可能带来的影响。

　　大技术公司平台对客户的黏性有助于控制客户的信用风险，因为客户一旦违约，就有可能被平台排除在外，从而丧失从平台获利的便利性，本质上是通过客户与平台之间的重复博弈来抑制客户的机会主义行为。

　　但是，大技术公司相对客户的强势地位，有可能扭曲两者之间的合作关系。

　　最近一些调研发现，电商平台有不断拉长应付账款周期，加剧小微企业资金紧张的情况。电商平台的收费项目也会加大小微企业的经营成本，可能非正常的增加小微企业的融资需求，从而为电商平台的金融业务创造需求。在极端的情况之下，小微企业可能落入电商平台的金融陷阱。

　　三、大技术公司与普惠金融的关系。