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劳动仲裁

时间:2019-03-23

  近日,由中国社会科学院金融研究所主办,金融法律与金融监管研究基地承办的金融监管沙龙第5期“大科技公司(Bigtech)的金融业务”,在中国社会科学◇=△▲院金融研究所会议室成功召开。会议由中国社会科学院金融研究所法与金融研究室副主任尹振涛和北京市天同律师事务所何海锋主持,来自中国人民银行、中国互联网金融协会、社科院工业经济研究所、社科院财经战略研究院、对外经◇…=▲贸大学、蚂蚁金服、度小满金融、小米金融、腾讯研究院、美团点评等金融和法律界学者和实务专家与会,共同展开对大科技公司(Bigtech)的金融业务相关问题的探讨。

  非常感谢尹主任,也感谢联盛的邀请。金融科技我这一段时间没有进行深入研究了,但一直在思考网络发展到底给我们社会带来什么影响。

  世界历史主要由三个苹果改变,第一个苹果就是亚当和夏娃在伊甸园吃的那个苹果,从此开启人的欲望和情感,人类也从树上下来到地上,土地成为主要生产资料,主要就是农作物,所以信用是一个道德化的产品,基于道德在形成信用。

  发展了几千年之后,第二个砸在牛顿头上的苹果开启理性与科技,主要生产资料是机器,这个时候生产的东西主要是商品,商品要卖出去,所以能够成为信用的支撑。

  第三个苹果就是图灵自杀时吃的那个苹果,图灵开启了计算、网络与人工智能,我始终觉得整个计算机科学应该开始于图灵1936年写的论文,那个时候他才24岁,提出一个很重要的观点,他当时要解决在有限的空间里面的世界组织问题,能不能用计算的方式□◁解决所有的问题。图灵的论文是否定了这个问题,但是他留了一个尾巴,他说我们基本可以用计算的方法解决所有的问题,就是数学在理论上虽不可能做到解决所有问题,但也能够处理我们日常生活中遇到的所有问题。现在数字化技术发展这么快,图灵在1936年的论文里已经说的非常清楚了。这种情况下,数据变成生产资料,所以信用开☆△◆▲■始变成了一种资本。

  图灵关于世界的预言现在完全没有显示出来,上个月有一个数字经济的通俗作家,把他个人所有的资料传到网络,要在网络上实现永生。比如未来会给城市化带来什么样的影响,牛顿的苹果带来城市化,图灵的苹果能否带来逆城市化。如果真可以永◆●△▼●生的话,金融会带来什么影响?人未来不生不灭,对我们的金融会带来什么影响?我总觉得有影响。我学宏观经济学的时候有两大模型,如果永生的话,储蓄行为会受到很大的影响。

  我觉得四个阶段,第一个阶段就是信息海洋,这个时候整个互联网相当于是一个图书馆+电视,信息能跨越时空,跨越世界,我们能看到老子2500年前写的文章。电视能跨越空间,我们可以在全国各地看到北京电视的播出,它是信息跨越时空。

  第二阶段,有了海量信息以后,很多因信息差挣钱的行业开始发生了巨大的变化,金融业也开始大规模使用这个技术。关于这个问题我一直在思考,金融业大规模使用这个技术以后会有什么样的变化?技术对金融到底有什么改变?有一次诺贝尔奖获得者罗伯特·希勒做演讲,我有幸听他演讲,我问他你认为互联网会带来什么影响?他说网络这个东西我不懂,但是我会给你举两个例子,他说我认为整个金融业发展里面,两个技术是最重要的,第一个技术叫复式记账,这个复式记账可以核查。给金融业带来革命性的第二个技术是复写纸,有了复写纸之后,这个合同只要双方签字,就改不了了。但是互联网一个最大的问题就是信息不能保真,信息是多,但是不能保真。我就想,大家在网上看什么东西,能否直接买卖,这个时候整个网络成为超级营销渠道,我把它叫做电子商务的时代。这个时候金融业开始有大数据了,因为你有价值的交易行为开始在网上表现出来了。

  第三个阶段,社交网络的时代,所有的人都开始在◆◁•网络上有交互行为,这是非常重要的一点,但本身▷•●没有改变金融的本质。

  第四个阶段,我认为未来信息网络一定是一个价值网络,链接信任。金融行业个性化、社区化、自治化,去中介化(脱媒化),如果能在社交网络上传递价值,那么这个路径就一定能实现。

  最大的问题是,我们怎么在网络上传递价值?理论上没有解决,实际上也没有解决。所以我个人的观点就是信用资本化,信用作为一种资本,这个价值就能传递起来。因为信用本身是由数据构成的。社交网络有一个特点,这个人的数据身份和物理身份开始走向统一化,有了工业互联网以后,未来5G甚至更快的6G出现以后,企业开始可以用数据来描述。有了会计学以后,将企业的物理过程抽象为一个数据过程,但会计并没有描述企业的所有行为,三张纸、四张纸描述了▲=○▼企业复杂的生产经营活动,这是不准确的。如果有了网络以后,把企业也变成数据化以后,这个价值网络就有可能实现。因此,两个方面很关键,第一是个人身份和物理身份的统一,第二是企业能够实现数据化。

  在这种情况下,信用评级将发生演进,我认为它是一个冰山理论,原来说信用评级都是基于已知的信息。但是未来有大量隐性的信息,包括一些不确定的○▲-•■□资产,根据大数据延伸比如社会资本,这就比较难。这些隐性知识怎么进入评估之中?

  进一步思考一下,网络时代为什么◆■会发生这么多变化?网络服务一旦进入社交网络时代,信息量不太一样。最开始的网络是一个广播网络,广播效应跟参与者的数量直接相关,我们把它叫Sarnoff定律。这是单向的信息传播,如果交互,两两之间交互,这个时候就变成全互联媒介。如果更进一步,大家组织小★◇▽▼•团体,形成群组网络,这个信息量就恐怖了,它跟2的N次方成正比。有了这么大的数据,根据群组的情况,所谓冰山底下的东西就能捞出来。这个时代整个信息价值、信用评估、信息量发生了大量的变化。

  Bigtech与FinTech,正在成为研究的一个主题。Jason Furman和Mark Carney的这两篇论文刚才邱总已经引用。值得注意的是这两篇论文说到DNA反馈循环,形成正反馈循环之后,大科技公司就更加有优势了。这个论文主要还是一个现象的问题,而不是本质的问题,这是关于大科技公司优势的说法。

  为什么会出现这种情况?前面说的群组网络模式以后,整个资本市场发生了变化,也就是说资本的再人格化是最关键的问题。从中世纪的时候资本的人格化开始,到证券市场、市盈率、抵押贷款等,资本跟人格完全没有关系。大数据和交往的生活化使得整个数据人格产生,这个数据人格就跟资本连在一起,资本再人格化。

  有了人格化以后,信用资本化就出来了,因为我们时刻在线,大数据、交往▽•●◆生活△▪▲□△化,使信用日益成为一种资本。包括数据身份和物理身份的统一,生产过程的数据化,企业的数据化,企业在信用背景下肯定能够作为一种资本,这是前所未有的变化。在工业时代,主要的生产资料是机器,所以信用是依赖于商品的,而不是把信用真正作为一种资本,而大数据时代,信用将成为一种资本,未来金融科技公司真正要做的就是这个。

  整个社会关系发生了变化,资本使用实现从身份到契约的伟大转变。很多金融的东西脱离了金融的本质,数字经济时代大家有了全面合作的可能性,作为一个群组媒介,你的行动至少在群组中是可视的。

  而在工业化时代,信用没有价值,企业也没有动力培育信用资本,所以大家注重的是物理资本。

  技术使个人的数据身份与现实身份的统一,互联网刚兴起的时候这两个身份发生差异,对企业来说可视化解决了信用机制的问题,不再依赖于报表,而是依赖于更多可视化的东西。再利用人工智能技术,把企业的生产过程从一个黑箱变成一个白箱的时候,整个社会的信用机制和信用评估方式都发生了巨大的变化。

  为什么会这样?数据量的增◁☆●•○△大,使原来很多低价值的数据聚合成为高价值的数据。这就是传统的数学概率模型里面,在两类错误之间的平衡就不再需要了。

  在数学上,依赖于概率模型的金融机构进行信用评估时都会犯错误,第一类错误就是弃真错误,这缩小金融服务范围,留下金融空白点。第二类错误是纳伪错误,把没有信用识别为有信用的人,这样对金融机构损失惨重。

  蚂蚁金服研究院副院长邱明说了一句话,我们的客户和银行的客户只重合了10%,为什么?阴影部分是需求,现有金融机构用我们的数学模型去套,用概率分析,肯定是这样的,会产生金融缺口和金融风险。如果要缩小第二类错误,会产生巨大的金融缺口,这个缺口也是金融机构要干的事情。也可以把整个服务范围覆盖掉,但这样金融风险会急剧上升,这就是关于长尾市场的概率表述。金融科技为什么能做到这一点,这就涉及到概率的概念,用几率来表述还是用贝叶斯来表述的问题,如果用贝叶斯表述,在数▼▲学上可以证明,不断增大样本量的情况下,可以同时缩小两类错误。

  金融行业也●有一些变革的需求,金融行业大部分是结构化的数据,新的市场空间相关的,没办法提供硬的信息,整个金融行业要硬的数据,硬的数据▪…□▷▷•运用起来一定会产生一个金融缺口。刚才说到2的n次方,按照那个模型就能做起来。现有金融市场没办法服务于长尾市场,第一是软◆▼信息没办法收集,长尾这一块也没办法提供硬信息,这样的化话做概率模型的时候首先就把你砍掉了,不是因为信用不好。

  在犯第二类错误的时候,一定是守约者为违约者买▪▲□◁单,这是一个很大的问题。所以普惠金融的核心不在于金融,而是在于数据。

  现在大家都在说Bigtech,我从反垄断的视角再谈一下。大家都还没有想过,如果大科技公司到金融领域以后将面临反垄断的问题。大的数据公司都面临巨大的反垄断风险,首先是2019年3月和4月份,很多专家向各国提出,向德国、欧盟、英国、美国和英国监管机构提出数字市场中的反竞争行为怎么来评估。

  2019年6月,美国议员Warren提了一项议案,对所谓的大科技公司提出反垄断调查,这个反垄断调查居然没有微软,也没有高通,就四家,他们关注的是数据垄断的问题,这跟前两次的反垄断调查很不一样。

  这些调查更关注的是数据问题,Facebook说把数据转移到剑桥分析了,滥用数据支配地位的行为,所以对他进行罚款,罚款是用反垄断的行为。

  对亚马逊罚款这个事情说了很久,线月份,调查理由特别有意思,认为亚马逊利用平台上小卖家的数据改善自营商品的结构,当时很多专家算,这个罚款数量可能会创造历史记录,最高可以罚到230亿美元。Google是完全破坏竞争的行为,与亚马逊的这个行为完•●全不一样。从这些来看,现在对于数据使用,可能面临着反垄断的风险,亚马逊的案例已经证明,监管机构、反垄断机构对于大科技公司的数据使用正在进行进一步的调查。这跟谷歌两次罚款不一样,第一次是因为把购物链引导到自己的平台上;第二次是捆绑自己的搜索业务。未来反垄断机构会不会对大科技公司的核心业务动手,我的观点是极有可能。谢谢!

  中国社会科学院金融法律与金融监管研究基地是由中国社会科学院批准设立的院级非实体性研究单位,是首批国家高端智库——国家金融与发展实验室下属的研究机构,专门从事金融法律、金融监管及金融政策等领域的重要理论和实务问题研究。

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