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| 本文作者： 陳伊莉 | 2017-11-10 07:40 |
雷鋒網報道，近日北京大學數字金融研究中心（IDF）第二屆年會在北京大學成功召開。本屆主題為“數字金融的中國時代”，邀請了政產學研各界代表參與。年會上還發(fā)布了三份報告，其中之一為《IDF&SFI聯合報告：2017美國Fintech考察報告》（下簡稱“報告”）。IDF主任、北大國發(fā)院副院長黃益平對報告進行了簡要概述，中國人民銀行金融研究所所長孫國峰就此進行點評發(fā)言。
據介紹，該考察活動于今年8月底由北大數字金融研究中心和上海新金融研究院共同組織，參加人員包括數位北大數字研究中心學者，央行和互聯網金融協(xié)會成員，以及螞蟻金服、陸金所、宜信高管。該報告經過大家的共同討論，由黃益平和他的博士生執(zhí)筆。不過參與者背景不同，因此對于某些結論或有保留意見?？疾靾蟾嬷饕譃閮蓚€部分，第一部分是美國金融科技發(fā)展現狀，第二部分是對于中國的借鑒意義。
想要獲得原報告的朋友，可以關注雷鋒網公眾號@AI金融評論（aijinrongpinglun），后臺回復“美國報告”獲得。
以下為報告原文，雷鋒網進行了不改變原意的編輯：
在美國，FinTech行業(yè)的發(fā)展起步比較早，但并沒有真正成規(guī)模，主要還是在一些零星的領域，以補充為主。Prosper所在的信用卡再融資領域，其業(yè)務規(guī)模和Lending Club相加，也只占美國整個信用卡行業(yè)的1%；Sofi專注于Henry（High Earner Not Rich Yet，未來高收入但現在還不富有）人群，但客群數量相當有限，主要是以更低的利率完成學生貸款再融資，以更低的首付比例發(fā)放房屋貸款；Circle以特殊的方式實現跨境小額匯款的免費化；Ripple則是為銀行的跨境匯款提供技術支持。只有Coinbase的業(yè)務相對獨立，但這種獨立并不是其自身能力的體現，而是比特幣特性使然。
從我們有限的觀察看，主要是兩個方面的原因：
一是監(jiān)管部門管得比較嚴，包括在牌照發(fā)放和業(yè)務操作方面。一個網貸機構需要從不同的州獲得不同的執(zhí)業(yè)牌照，大大提高了從業(yè)的成本。而公平信貸（fair lending）條款則又極大地限制了金融科技公司利用大數據幫助信貸決策的空間。
二是來自傳統(tǒng)金融機構的競爭壓力非常大，比如富國銀行同樣利用打分、不見面的方式給小微企業(yè)提供貸款，并且長久的技術積累、信用沉淀與更低的資金成本，都表明富國銀行的優(yōu)勢可以保持；信用卡的優(yōu)惠也顯著擠壓新的支付業(yè)務的空間，1%的客戶獎勵與整體便捷的支付場景使得美國人并沒有理由改變日常支付習慣。換句話說，傳統(tǒng)金融部門的服務相對比較充分，對金融科技的需求就不如在中國那么強勁。
綜上，考察團的感覺是目前美國FinTech的發(fā)展空間在總體上不如中國。
在美國，確實存在一批定位清楚、技術先進、運營規(guī)范的FinTech公司。比如SoFi的定位非常清晰，不僅只服務于信用資質比較高的高校畢業(yè)生（控制了信用風險的前提下），而且從再融資入手，對目標客戶提供全方位的、全生命周期的金融服務； Prosper的產品十分規(guī)范、標準，這樣容易對接資金與產品；Upstart利用有限的數據如信用文件、收入、職業(yè)、雇主、學校、學位、專業(yè)、地區(qū)生活指數、申請時點和數字身份等做更加精準的信用評估。
發(fā)達的傳統(tǒng)金融環(huán)境，在壓縮FinTech業(yè)務空間的同時，也為其發(fā)展提供了良好的發(fā)展標桿與平臺優(yōu)勢。例如，Prosper和Sofi都可以通過將其所發(fā)放貸款進行資產證券化，公開市場再根據其資產質量進行定價投資，一方面來自資本市場的資金成本大幅低于向散戶募資，降低開銷有利于做大做強；另一方面，伴隨金融機構的監(jiān)管與評級，也實質上起到了對網貸公司自身監(jiān)管的作用，提高了透明度，降低了風險，保證參與人的利益。
同時，明確的市場環(huán)境與成功的先行案例，使得創(chuàng)業(yè)公司完全可以類似地，尋找成熟業(yè)態(tài)中，可簡化的環(huán)節(jié)，進行有針對性的創(chuàng)新，并及時對接成熟的市場與資金，降低創(chuàng)業(yè)的難度，也對部分創(chuàng)業(yè)項目“畫餅”，資本瘋狂追捧、惡性循環(huán)的勢頭有所抑制。
即使在美國，P2P也很難完全做到信息中介平臺的定位。投資者在做投資決策時往往同時考慮“產品+平臺”，在一定意義上平臺更重要，所以平臺不得不同時考慮資產和負債兩端。Prosper從13年初全部都是零售投資者到現在機構投資者占到90%（Lending Club大概是70%），機構投資者有能力做投資決策，但未必認為對每一筆小額貸款申請做出風險評估是一件值得的事情。（但實際上平臺還是對機構投資者做了批發(fā)商的工作，并非單純的信息中介），同時，機構投資者的資金具有較大的不確定性，其波動會給平臺造成一定規(guī)模的沖擊，于是Prosper希望再度增加來自個人投資者的資金。
根據富國銀行的經驗，貸款金額在百萬美元左右，有不動產作為質押的貸款業(yè)務難度較低，小銀行也可以解決，但是貸款金額在幾萬美元的純信用小微貸款，只有大型銀行才有足夠的人才技術可以解決。而如果網絡借貸平臺僅將個人的貸款申請羅列于網上，出借人有限的信息與有限的能力都在事實上增加了風險，而非監(jiān)管者所預期地降低風險。無論Prosper還是SoFi，機構投資者均是評定其資產證券化產品的風險等級，而非逐筆申請的風險值，平臺將貸款申請合理甄別打包，批發(fā)給機構投資者，雖然最終決定由投資機構做出，但平臺這一環(huán)節(jié)中，并不是完全沒有參與信用評級。
大數據分析技術在美國FinTech發(fā)展中起到了關鍵性作用。FICO分雖然明確易懂，但仍然不足以滿足信用評估的需要。如Prosper的前總裁Ron Suber所言，FICO分像截圖，大數據分析的結果更像視頻。但問題是很多FinTech公司沒有大數據可分析，受“公平信貸”條款的約束，不敢把一些可能有歧視嫌疑的數據用于分析信用，比如年齡、性別、種族、大學等等。而沒有大數據分析做支撐，一些FinTech公司的競爭優(yōu)勢就僅限于運營流程（如Prosper高管說不需要像花旗集團那樣開很多的會）或者市場定位（如Sofi），這樣的競爭優(yōu)勢的可持續(xù)性值得觀察。
雖然FICO分數不足以支撐FinTech公司的風險管理，但一個相對完善的征信系統(tǒng)則在三個方面有力支撐了美國FinTech公司的發(fā)展。
其一，廉價的大規(guī)模獲客。不論傳統(tǒng)金融機構，還是新興創(chuàng)業(yè)公司，都可以以極低的成本從征信系統(tǒng)進行初步篩選，并獲得獲客所需的信息，這為后續(xù)業(yè)務的發(fā)展創(chuàng)造了機會，也有力壓低了企業(yè)的運營成本。
其二，合法全面的數據源。雖然FICO分數不足以為銀行和FinTech公司采信，但二者進行風險分析的數據事實上也來自征信系統(tǒng)，合法可選擇地獲取適合自己的數據，比如富國銀行拿到200多個變量只需要幾美分每人；Prosper聲稱采用了銀行未選擇購買的信息對客戶進行詳細建模；SoFi稱自己100%查證申請者的收入，而這一比例在Prosper只有20%-30%；Upstart對于人群的更細致甄別，也是建立在選擇獲取更多數據的基礎上。
其三，風險模型的基準標桿。雖然大部分公司不選擇FICO分作為征信依據，但在其宣傳、訓練中，FICO分一直以某種標桿的地位存在。FICO的標準變化緩慢一方面是其跟不上時代的可指責點，但其數據的前后可比性則在數據分析中有著重要意義，對于創(chuàng)業(yè)公司，其模型沒有歷史數據，進行“冷啟動”的時候，FICO作為一個標桿無疑是可以使分析師對于自身方法的有效程度有一個明確直觀的認識。
很多美國FinTech公司缺乏必要的“場景”，這樣就明顯提高獲客成本，增加信用評估的困難。FinTech公司通常都是通過直郵（direct mail）和合作機構獲得潛在的客戶，成本很高，平均300-500美元。調研的Circle目前主要通過補貼提供幾乎免費的跨境支付，但其最終目標是提供消費金融服務，也許目前提供免費跨境支付服務的目的就是為了建設“場景”、積累一批目標客戶，以期進一步的發(fā)展。
對比中國，其實美國FinTech公司所面臨的場景依然是傳統(tǒng)金融的場景，直郵的效率在傳統(tǒng)領域可以有效發(fā)揮作用，而對比于中國一般的獲客途徑（如手機號碼），則在數字時代顯得昂貴緩慢。FinTech直接在個人身上開展業(yè)務暴露出“水電煤“基礎設施的支持不力，這也可能是導致美國FinTech公司對傳統(tǒng)金融依賴較強的原因之一。
美國的監(jiān)管框架相對成熟，但監(jiān)管部門的興趣與業(yè)界的努力不太匹配，與英國、新加坡等的監(jiān)管部門相比也有明顯距離（比如嘗試監(jiān)管沙盒、創(chuàng)新中心等做法）。另外美國實行的雙層（州、聯邦）、多極（許多監(jiān)管機構）的監(jiān)管框架，也十分不利于FinTech公司開展業(yè)務，因為FinTech本身就是跨區(qū)域、跨行業(yè)的，一些公司只好到不同的州和不同的監(jiān)管機構同時申請許多牌照。
具體而言，美國現行監(jiān)管體系主要是其發(fā)展未跟上金融科技的發(fā)展，主要體現在三個方面。
首先，雙層監(jiān)管機制制約跨地區(qū)發(fā)展。美國州政府有相當大的權力，在傳統(tǒng)銀行時代將資產證券化業(yè)務的監(jiān)管權力下放至州政府并無很大不妥，但對于網絡借貸，同質化的產品卻要在不同州滿足不同的條件，獲得不同的待遇，這顯然是不合理的，聯邦層面的統(tǒng)一協(xié)調，或許將大大提高效率。
其次，公平正義原則對數據的限制。印象頗深的一點是，Upstart介紹完自身征信模型之后，美聯儲官員第一個問題便是這個模型是否存在歧視。雖然對性別、種族、地址等變量的保護是公平正義的體現，在如今變量數量多達數百個，這幾個變量所包含之信息早已在其他幾百個變量中有所體現，對于這幾個變量的限制，實際上有些掩耳盜鈴。
最后，相關法律對于模型方法的隱性限制。之所以銀行仍然在使用更少的變量，采取簡單的評分卡方法，可能部分原因便是公平借貸原則，在拒絕一筆個人貸款申請時，機構必須給出明確的拒絕理由，即風險模型需要很強的可識別性，一般來講，方法越復雜，其可解釋性就越差，決策樹勉強可以按照評分卡的模式進行解釋，更復雜的隨機森林，引導聚集（bagging）則很難給出明確的哪個變量在拒絕中起到了決定作用，而神經網絡則完全是一個黑盒。越復雜的數據往往需要越復雜的模型，過時法規(guī)對于模型的無形制約，事實上阻礙了行業(yè)發(fā)展。
考察團一個共同的強烈感受是，與美國相比，中國的互聯網金融行業(yè)規(guī)模更大，在一些技術領域比如支付處置能力等也更領先。這主要是基于三個方面的原因：市場空白大、技術發(fā)展快和監(jiān)管適度?；ヂ摼W金融行業(yè)的普惠性也十分突出。但行業(yè)發(fā)展不平衡，比如第三方支付相對發(fā)達，網絡貸款比較混亂、股權眾籌基本沒有做起來。未來互聯網金融企業(yè)的發(fā)展可能會呈現多樣化，既有大而惠，也有小而美；既有專注tech，也有直接做fin。
美國的監(jiān)管框架，一方面消除了金融科技領域的一些潛在風險，另一方面也極大地限制了這個行業(yè)發(fā)展的空間。顯然，在風險控制方面，我們應該向美國學習。但我們也應該為互聯網金融的發(fā)展留下足夠的空間?？陀^地看，互聯網金融的發(fā)展實實在在地滿足了實體經濟的一些需求，在助力普惠金融發(fā)展方面的作用尤其明顯。同樣，如果對數據管制過嚴，大數據分析就無從談起，但如果聽任商業(yè)機構任意侵犯個人隱私，也會釀成嚴重后果。
因此，監(jiān)管政策的核心是要平衡創(chuàng)新與穩(wěn)定之間的關系，既保證互聯網金融行業(yè)的快速發(fā)展，又不造成重大的金融、社會風險，起到真正支持實體經濟的作用。
美國的監(jiān)管在控制金融科技的風險方面做得比較好，但在支持創(chuàng)新方面顯著不足。中國的互聯網金融行業(yè)做得更大，一個根本的動力還是創(chuàng)新，同時金融監(jiān)管部門在部分領域的政策制度也及時跟進（如第三方支付領域），其實是一個變相的市場化的過程，在技術層面則利用移動終端和大數據，幫助解決金融交易信息不對稱的問題。無論在美國還是中國，絕大部分金融資產都還在傳統(tǒng)金融部門手中，即便中國發(fā)展最快的第三方支付，2016年也只占銀行電子支付交易金額的4.4%。所以無論從普惠金融還是支持實體經濟的角度，互聯網金融都還有巨大的成長空間，其發(fā)展又會推動行業(yè)向技術驅動模式的整體轉型。中國的先發(fā)優(yōu)勢來之不易，應當繼續(xù)發(fā)展。
未來的監(jiān)管要嚴密防范風險，同時也要積極支持金融創(chuàng)新。我們構建新的互聯網金融監(jiān)管框架，應該考慮盡量在兩者之間求得平衡。監(jiān)管方式要創(chuàng)新，需要考慮將數字技術運用到金融監(jiān)管上來（RegTech）。另外是支持金融創(chuàng)新。創(chuàng)新可以在控制風險的前提下進行，比如“監(jiān)管沙盒”的做法。
近日英國金融行為監(jiān)管局（Financial Conduct Authority，以下簡稱FCA）針對運行一年多的“監(jiān)管沙盒”機制給出評估報告，其結論顯示“監(jiān)管沙盒”通過促進市場有益的競爭競爭，為消費者和其他金融服務用戶帶來更好的價值。一些指標表明，“監(jiān)管沙盒”開始對現有金融服務的價格和質量方面產生積極影響。例如，不少企業(yè)將區(qū)塊鏈技術運用于跨境支付，為消費者帶來縮短到賬時間和降低匯率等顯著好處。還有一些機構測試讓消費者使用生物識別技術支付、登錄和驗證身份，或是將面部識別技術應用于投資顧問領域的風險評估服務。FCA希望并鼓勵在“監(jiān)管沙盒”的有益創(chuàng)新能走向市場，為消費者帶來更多福利。
無論是哪種方式，都要求監(jiān)管部門和從業(yè)機構密切合作，因為對雙方來說，這都是一個新的實踐。
雖然美國的FinTech行業(yè)沒有做得特別大，但基本的監(jiān)管框架也保證不會出現大的風險。金融安全是經濟安全、國家安全的重要組成部分，準確判斷風險隱患和保障金融安全十分重要。因此，金融業(yè)是經濟體系中受到嚴格監(jiān)管的部門。這一點，對間接融資如銀行業(yè)和保險業(yè)是如此，對直接融資如證券公司和基金公司同樣是如此。從這個角度看，雖然我國的監(jiān)管政策對P2P網貸平臺定位為信息中介，但備案制是否足夠？這一點是值得商榷的。進一步需要考慮的問題是，在實行備案制的前提下，還需要制定一些什么樣的監(jiān)管措施，防范潛在的風險？
歸根到底，不管互聯網金融做了什么樣的創(chuàng)新，其所從事的業(yè)務在本質上就是金融，而金融就需要嚴格的監(jiān)管。更重要的是，互聯網金融還有兩個突出的特點，一是業(yè)務跨區(qū)域、跨行業(yè)，風險傳導既快又廣，二是互聯網金融業(yè)的一些參與者識別與承受風險的能力比較低。因此，對互聯網金融公司實行牌照管理就變得尤為必要?，F在再看過去幾年發(fā)生的一些互聯網金融領域的風險案例，如果有基本的資質審查和日常的監(jiān)管程序，這些風險有可能是可以得到避免的，至少風險不會變的這么大。
對于互聯網金融要實行牌照監(jiān)管的建議，無論在業(yè)界還是在監(jiān)管部門都有些不同的聲音。業(yè)界的擔憂是如果按照傳統(tǒng)的方式來管理互聯網金融行業(yè)，創(chuàng)新也就無從談起。監(jiān)管部門則擔心根本沒有足夠的資源來監(jiān)管每一家互聯網金融公司。這兩個擔憂都是有道理的，政府可能需要大幅度增加監(jiān)管部門的編制和經費，而監(jiān)管部門也應該有條件地支持金融創(chuàng)新。
既然要實行牌照管理，就要發(fā)牌照。監(jiān)管部門嚴控投資公司牌照，造成了很多做智能投顧的公司無證上崗的現象。這是非常不利于行業(yè)發(fā)展的，既然要管理，就應該明確門檻，給符合資質的公司發(fā)放牌照。而對于無牌照執(zhí)業(yè)的公司應該堅決取締，否則有法不依，后患無窮。對于一些已經發(fā)出去的牌照，卻又沒有很好展開業(yè)務的公司，應該及時收繳牌照，這個問題在第三方支付領域比較普遍，牌照變成了一些公司尋租的工具。
對于一些尚未建立明確的監(jiān)管政策框架的業(yè)務（比如股權眾籌、資產管理）也應加快制定規(guī)則，為實踐中已開展的互聯網金融業(yè)務劃清合規(guī)邊界，避免業(yè)務跑偏異化。
牌照管理只是對互聯網金融進行有效監(jiān)管的第一步，更重要的是加強事中與事后的監(jiān)管。除了銀行和保險，互聯網金融的大多數業(yè)務都具有明顯的直接融資的特征，即參與者自主決策、自主承擔后果。而對直接融資的監(jiān)管有兩個基本要求，第一是增加透明度。金融交易最大的困難是信息不對稱，個體市場參與者很難充分了解一個金融交易和一個金融產品的方方面面，監(jiān)管政策需要幫助解決這個問題。監(jiān)管政策對傳統(tǒng)金融業(yè)的財務報表和其它信息披露要求，都是為了提高透明度。對互聯網金融的監(jiān)管應該采取類似的措施，除了類似的報表和披露，由于互聯網金融的流程往往更加復雜、隱秘，應該考慮實施穿透式監(jiān)管，清楚地展示資產管理、第三方支付和保險等業(yè)務的資金流向，保證合規(guī)、透明。
第二是的“投資者適當性”，這主要是因為并非每一個金融產品都適合于每一個市場參與者。比如，如果一個金融機構將大量高風險的金融產品賣給風險承受力非常低的退休人員，這是非常不負責任的行為。近期受到很多詬病的“校園貸”的一個問題就是變相地放“高利貸”給沒有穩(wěn)定收入的學生，這跟2007年以前美國盛行的“次貸”沒有根本差別，后來造成了嚴重的次債危機。像這樣很容易造成嚴重金融甚至社會問題的互聯網金融公司理應受到監(jiān)管部門的“懲處”，雖然我們也承認，并不是所有的“高利貸”都是不合理的。前一段時間沸沸揚揚的數字貨幣（ICO)業(yè)務是另一個的例子。而判斷一筆金融交易合理不合理，從監(jiān)管的角度考慮，除了看是不是合規(guī)，另外就是看“投資者適當性”原則。
互聯網金融基本上都是混業(yè)監(jiān)管，這跟我國目前實行的分業(yè)監(jiān)管的政策框架并不匹配。而在一些領域比如P2P網絡貸款平臺，實行銀監(jiān)會和地方金融辦（地方金融監(jiān)管局）雙頭監(jiān)管的體制，這樣的格局，既是中央、地方各司其職的要求，也是中央監(jiān)管部門在資源約束下的選擇。但事實上，互聯網金融公司跟傳統(tǒng)的小貸公司并不一樣，一旦業(yè)務平臺建立起來，其業(yè)務不會局限在獲取牌照的地區(qū)。
互聯網金融監(jiān)管政策的協(xié)調應該考慮三個方面的內容：
一是在“國務院金融穩(wěn)定發(fā)展委員會”的框架內設立互聯網金融監(jiān)管的協(xié)調機制，這樣起碼可以保證“一行三會”和地方金融監(jiān)管局一致行動，互相配合。
二是制定統(tǒng)一的監(jiān)管標準和政策。無論監(jiān)管政策實施主體是“一行三會”還是地方金融監(jiān)管局，標準應該是全國統(tǒng)一的。否則的話，容易造成監(jiān)管政策的洼地，鼓勵監(jiān)管套利，而任何金融風險的后果依然會是全國性的。
三是不應重復美國各州獨立發(fā)放牌照的做法。各省市單獨發(fā)牌照，對傳統(tǒng)金融機構尚且可行，對互聯網金融機構就非常不合理。因此一旦發(fā)放牌照，應該就是全國性的，除非設置一些特殊的區(qū)域性限制。
如前文所述，在美國，三大征信局和FICO等征信系統(tǒng)在FinTech發(fā)展中起到了大規(guī)模獲客、全面數據獲得、評價標尺等作用。征信系統(tǒng)是公共基礎設施，應該向所有從事金融業(yè)務的機構開放（當然在個人授權的前提下）?？疾靾F認為，跟美國相比，征信系統(tǒng)在中國還有另外兩個方面的作用：
其一，決定獲客途徑。當我們批評美國緩慢昂貴的直郵系統(tǒng)推高了獲客成本的同時，值得注意的是，快遞業(yè)的發(fā)展使得傳統(tǒng)依賴郵政編碼的投遞系統(tǒng)基本失效，而數字時代獲客的主要手段手機號碼，則并不是完全的公共品，大公司依靠自己龐大的其他服務與其所建立之場景可以輕易獲得，而初創(chuàng)公司則很難通過正規(guī)渠道大批量獲得手機號碼，遑論基本信用信息。不加選擇的群發(fā)與購買數據黑產的成本，不見得比FICO加直郵來的低。
其二，產品標準化的支撐。美國FinTech發(fā)展值得中國羨慕借鑒的一點就是其產品的高度標準化，比之中國幾百個平臺上千種信貸產品，標準化的產品在吸引機構投資、保護出借人利益與便利監(jiān)管上有強大的優(yōu)勢。傳統(tǒng)金融的發(fā)展不足使得短時間內中國很難借鑒美國道路完成產品的標準化，而如果建立基于大數據的豐富的征信系統(tǒng)，實現大數據的標準化，則無疑對進一步的資產標準化有強大的支撐作用。
征信體系往往是通過會員機構建立信用信息共享平臺，打破各機構間“信息孤島”。美國征信最有特色的地方，是從三大征信局到FICO都是私有上市公司，通過市場化的方式構建了世界上最發(fā)達的征信體系。
結合中國國情，一方面，應考慮改變現在P2P平臺不能接入央行征信系統(tǒng)的現狀，推動符合條件的機構接入征信系統(tǒng)。另一方面，既可以考慮通過行業(yè)協(xié)會牽頭，也可以考慮效仿美國通過民營企業(yè)的方式，結合政府和市場化的優(yōu)點，促進信用信息有效整合和合法運用。另外，對于商業(yè)機構所積累的征信數據，可能需要分開來對待公共品和準公共品。
美國對個人隱私的保護和對貸款公平性的追求，在很大程度上限制了大數據分析可以發(fā)揮的作用。而中國的現實是隱私及個人數據保護體系尚不健全，盜竊、詐騙等現象較為嚴重，商業(yè)機構濫用個人、企業(yè)數據的行業(yè)亂象高發(fā)頻發(fā)。
在目前行業(yè)發(fā)展的情況下，需要盡快明確的，是以用戶為核心的數據采集和使用原則，完善數據使用及監(jiān)管機制。美國公司審慎使用社交數據、不使用隱私數據，一方面是嚴刑峻法監(jiān)管在前，另一方面則是征信系統(tǒng)提供了可用的基本數據，正規(guī)化的收集、管理、授權及使用規(guī)則的確立，才是打擊數據黑市黑產的最佳方法。
同時，也應避免學習一些過時的法律規(guī)章，在數字時代，順應時代發(fā)展的規(guī)則才會被真正遵守，強行教條只會徒增發(fā)展的阻礙。
應該建立以用戶為核心的原則，用技術的手段把這個原則貫穿到數據使用的生命周期中去。一旦個人需要金融服務，可以向金融機構開放個人信息，機構在保護好用戶隱私的前提下，可以利用大數據分析的方法判斷潛在客戶的信用。
考察團發(fā)現，即便在美國，P2P (market palce)網貸平臺作為純粹的信息中介具有一定的不穩(wěn)定性?？陀^事實是，任何投資者（包括個人和機構）在網貸平臺上投資，肯定是要同時考慮產品與平臺的信用的。而且在絕大多數情況下，投資者不可能對分散、小額的投資逐個做甄別，最后只好主要根據平臺信用來做投資決策。我國的信用文化尚不發(fā)達，純粹的中介平臺實施起來就會更加困難。
P2P借貸設計思路的小額分散技術上講只能分散平臺內不同借款人間的個體風險，而金融自身的風險，則無法通過在平臺內的小額分散消除。所以，監(jiān)管政策定位網貸平臺為信息中介，強調不能做資金池，沒有期限錯配，要求資金托管，這些安排可以減小擠兌的風險，但從美國P2P的發(fā)展教訓可以看出，在借貸風險爆發(fā)的情況下，由于對平臺的擔憂可能導致后續(xù)資金枯竭，造成平臺的萎縮。美國P2P的發(fā)展值得我們借鑒，一條路是逐漸向銀行模式靠攏，發(fā)展穩(wěn)定的資金來源，另外一條龍是更多的轉向Marketplace Lending，即以吸收機構投資者的資金為主，或者轉向網絡小貸公司的模式，通過ABS、債券等產品在市場融資。
在中國，互聯網金融行業(yè)協(xié)會至少可以從三個方面發(fā)揮作用。
首先，行業(yè)協(xié)會連接在監(jiān)管與從業(yè)者之間，有利于二者信息溝通。由于一行三會自身很難打通，行業(yè)協(xié)會可以有效地互聯網金融公司與監(jiān)管機構間進行信息傳遞與效果反饋。
其次，行業(yè)協(xié)會可以使得監(jiān)管政策的落地更加平緩。行業(yè)協(xié)會在政策制定與執(zhí)行中，起到了緩沖層的作用，對于行業(yè)的平穩(wěn)過渡，有著重要作用。
最后，行業(yè)協(xié)會某種程度上可以成為監(jiān)管實驗的沙盒。監(jiān)管規(guī)則制定對行業(yè)的影響無法預估，而行業(yè)協(xié)會小范圍內的實踐反思則可以優(yōu)化相關政策。例如目前銀監(jiān)會發(fā)布的P2P信息披露指引，就充分吸收和借鑒之前中國互聯網金融協(xié)會出臺的P2P信息披露方面的自律規(guī)則。
想要獲得原報告的朋友，可以關注公眾號@AI金融評論（aijinrongpinglun），后臺回復“美國報告”獲得。
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