謝美婧 鄭俊海 黃恩若

（廣東財貿(mào)職業(yè)學(xué)院，廣東 廣州 511457）

一、前言

全球面臨百年未有之大變局，為了按下經(jīng)濟復(fù)蘇的“加速鍵”，國家和各地方政府層面多措并舉地積極出臺了很多有力的應(yīng)對政策，其中不乏推進金融供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的重要措施。一方面，支持中小銀行更好地聚焦中小微企業(yè)，服務(wù)實體經(jīng)濟，緩解融資難、融資貴問題，推動企業(yè)實際融資成本逐步下降；另一方面，貸款的不良率攀升帶來的高風(fēng)險必須要由高收益來彌補。貨幣供給增加，流動性增強，但是，如何合理有效、較低風(fēng)險地對接給貨幣需求方，并且讓“融資難、融資貴”的市場主體獲得較低成本的融資是值得研究的問題。這其中，克服信用違約風(fēng)險帶來的必要的高價格補償是一個必要的因素，這也是本文研究的學(xué)術(shù)以及應(yīng)用的價值所在。

信用風(fēng)險更多的時候是在信息不對稱的情況下發(fā)生的。從信息經(jīng)濟學(xué)的角度來看，非對稱信息是指對策中某些局中人擁有另一些人不擁有的信息。這種信息不對稱在時間上分為當(dāng)事人簽約之前和事后的不對稱。由于現(xiàn)實交易中的信息不對稱，逆向選擇和道德風(fēng)險的存在，使得債務(wù)人利益選擇的結(jié)果，一般總會有意識或無意識地選擇更有利于債務(wù)人本身，從而造成對債權(quán)人的不利，甚至為違約，導(dǎo)致債權(quán)人信用風(fēng)險損失的發(fā)生。信息不對稱理論揭示了在非對稱信息條件下買賣雙方信用交易中各自的選擇及其結(jié)果，為研究現(xiàn)實中的信用風(fēng)險提供了理論依據(jù)和基本假設(shè)。

大數(shù)據(jù)時代背景下，為我們解決這一問題提供了很多新的思路和方法，例如，美國著名的互聯(lián)網(wǎng)金融公司ZestFinance就利用了大數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)對傳統(tǒng)征信機構(gòu)不能覆蓋的群體進行信用評分，從而發(fā)現(xiàn)合適的目標(biāo)客戶進行放貸。這些成功的經(jīng)驗值得借鑒。

大數(shù)據(jù)在信息不對稱領(lǐng)域的運用已經(jīng)得到眾多學(xué)者的關(guān)注，本文試圖將學(xué)者們已有的研究成果進行綜述，擬為下一步的探討提供巨人的肩膀。

二、研究綜述

1.對信息不對稱產(chǎn)生的主要因素的研究

就國內(nèi)外現(xiàn)有研究來看，信息不對稱這個問題已有較多的研究，從信息不對稱理論提出以來，學(xué)者們基于不同的視角對其進行了研究，提出了不同的理論和模型。信息不對稱理論的出現(xiàn)使傳統(tǒng)經(jīng)濟學(xué)取得了突破性的進展，也使得之后的研究更加貼合實際，使經(jīng)濟學(xué)不同的一些研究不再是構(gòu)建在空洞假設(shè)的基礎(chǔ)上。范慧芳（2010）提出了信息不對稱產(chǎn)生的根本原因是社會分工與知識專業(yè)化，從而導(dǎo)致了一方的信息不全影響決策；夏廣軍（2016）運用了信息不對稱理論博弈模型研究了其在銀行經(jīng)營中的效應(yīng)，得出結(jié)論認(rèn)為信息不對稱產(chǎn)生的原因大致可以分為市場的分割信息識別和處理能力存在問題、信息傳導(dǎo)機制不健全以及信息傳遞過程中的噪聲污染、人為因素造成的信息不對稱四類；歐揚夏子（2015）認(rèn)為信息不對稱問題是導(dǎo)致金融消費權(quán)益受到侵犯的主要因素，在基于信息不對稱下研究就業(yè)困境的研究中，利用設(shè)計的問卷調(diào)查，找出了促使就業(yè)過程中信息不對稱形成的原因，即信息資源的稀缺性、社會分工搜導(dǎo)成本差異和現(xiàn)今的市場競爭激烈。歷來研究信息不對稱的視角和結(jié)論都有很多，不同學(xué)者對于信息不對稱產(chǎn)生原因的說法也不盡相同，但是從本質(zhì)上來說，其產(chǎn)生原因可歸結(jié)為主觀和客觀兩個方面。主觀方面，不同的參與個體獲取信息的能力、意愿等差異較大；在客觀方面，每個個體獲取信息的數(shù)量、渠道、方式等受到多種社會因素的影響，因此，信息不對稱是客觀存在的。程學(xué)旗、靳小龍等（2014）根據(jù)處理形式的不同，介紹了不同形式數(shù)據(jù)的特征和各自的典型應(yīng)用場景以及相應(yīng)的代表性處理系統(tǒng)，總結(jié)了大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的三大發(fā)展趨勢。另外，還對系統(tǒng)支撐下的大數(shù)據(jù)分析技術(shù)和應(yīng)用（包括深度學(xué)習(xí)、知識計算、社會計算與可視化等）進行了簡要綜述，總結(jié)了各種技術(shù)在大數(shù)據(jù)分析理解過程中的關(guān)鍵作用；最后梳理了大數(shù)據(jù)處理和分析面臨的數(shù)據(jù)復(fù)雜性、計算復(fù)雜性和系統(tǒng)復(fù)雜性挑戰(zhàn)，并提出對策。

2.大數(shù)據(jù)在應(yīng)對信貸違約方面的運用

關(guān)于大數(shù)據(jù)在經(jīng)濟管理學(xué)科領(lǐng)域的運用，學(xué)者們從國外經(jīng)驗借鑒、信用風(fēng)險緩釋機制、基于大數(shù)據(jù)的金融業(yè)務(wù)創(chuàng)新方面等均有探討。劉新海（2014）以美國互聯(lián)網(wǎng)金融公司ZestFinance為例說明了大數(shù)據(jù)在征信的運用中可以借鑒的經(jīng)驗，從數(shù)據(jù)挖掘、指標(biāo)構(gòu)建、違約風(fēng)險控制有效性都做了介紹和總結(jié)；何瑋鵬、唐麗麗（2020）對信用凍結(jié)制度在美國的應(yīng)用成效，以及其在中國個人信息保護領(lǐng)域的重要性、可行性與可能面臨的難點進行了分析與研究，認(rèn)為凍結(jié)制度本身在安全角度存在較高的優(yōu)先性，其在保護個人信用報告的信息方面是值得肯定和推廣的；梅新芝（2020）認(rèn)為大數(shù)據(jù)風(fēng)控是互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)技術(shù)和風(fēng)險管控結(jié)合的新型風(fēng)控管理方法，隨著技術(shù)的快速發(fā)展，大數(shù)據(jù)已經(jīng)在各個領(lǐng)域顯示出其廣泛的用途。該學(xué)者認(rèn)為提高大數(shù)據(jù)在風(fēng)險控制上的應(yīng)用要注意三個方面：首先。是保證數(shù)據(jù)的真實可靠；其次，在使用數(shù)據(jù)過程中要統(tǒng)一衡量標(biāo)準(zhǔn)，并且要加強安全監(jiān)管，確?？蛻舻男畔踩?/p>

3.大數(shù)據(jù)在風(fēng)險管理方面的運用

陶弘玲（2020）通過分析Y銀行運用大數(shù)據(jù)的純線上模式“秒貸”項目的貸款機制，探討了大數(shù)據(jù)在個人信貸業(yè)務(wù)應(yīng)用的新模式。該學(xué)者認(rèn)為互聯(lián)網(wǎng)消費金融市場沖擊下的Y銀行，其個人信貸業(yè)務(wù)發(fā)展風(fēng)險管理現(xiàn)狀是信貸業(yè)務(wù)需求呈逐漸上升趨勢，但是貸款客戶質(zhì)量存在很大的差異，不良率連年攀升，管理過于依賴經(jīng)驗，一線管理者不愿意暴露風(fēng)險，銀行新入職人員管理的貸款業(yè)務(wù)信息不對稱嚴(yán)重，零售客戶多而散，缺乏手段進行跟進。Y銀行基于大數(shù)據(jù)應(yīng)用的信貸風(fēng)控模型將結(jié)合申請評分卡和經(jīng)驗驅(qū)動型兩種方法相結(jié)合應(yīng)用大數(shù)據(jù)創(chuàng)新發(fā)展的“秒貸”項目（數(shù)據(jù)從個人信息、信用表現(xiàn)、多頭借貸三個維度）。作者從商業(yè)銀行貸前、貸中、貸后三個環(huán)節(jié)入手，從戰(zhàn)略、資源和信息融合的角度，提出防控信貸風(fēng)險、識別客戶風(fēng)險解決方案并提出了要規(guī)劃應(yīng)用大數(shù)據(jù)、整合全平臺數(shù)據(jù)資源、建設(shè)大數(shù)據(jù)風(fēng)控平臺的建議。

三、述評

1.對數(shù)據(jù)獲得的路徑并未做深度研究

綜述已有文獻，學(xué)者們雖然對大數(shù)據(jù)技術(shù)在信貸違約風(fēng)險中的運用已有較強的探討意愿，對于信息不對稱的問題已有較多探討，對于大數(shù)據(jù)在解決和管理信用風(fēng)險、信息不對稱的運用也有一些探討。但是，對于如何運用大數(shù)據(jù)這個工具解決信息不對稱的問題研究尚且有待加強。尤其是具體到對信貸關(guān)系中信息不對稱的問題進行清晰的刻畫，并具體到典型案例構(gòu)建相應(yīng)的模型進行研究分析，尤其是對運用數(shù)據(jù)的范圍、所運用數(shù)據(jù)的合法性與可行性進行充分論證，這方面是相對缺乏的。

2.對獲取數(shù)據(jù)的可行性未做過多的探討

商業(yè)百態(tài)，各行各業(yè)千差萬別，給運用大數(shù)據(jù)來解決信貸中信息不對稱問題帶來了新思路，但同時挑戰(zhàn)也不小。市場交易中雖然有浩如煙海的數(shù)據(jù)，運用大數(shù)據(jù)的手段和技術(shù)也日漸可行，但是，在數(shù)據(jù)挖掘的過程中涉及法律法規(guī)、制度、商業(yè)機密、提供意愿、數(shù)據(jù)指標(biāo)的普遍性、可獲取性、易度量性、簡捷易行程度等等因素，都需要一一地被攻破，顯然這方面的研究是鮮見的。

3.研究著眼于個別案例的構(gòu)建

已有多位學(xué)者結(jié)合自己的工作實際，利用大數(shù)據(jù)的思維重新構(gòu)建了一些風(fēng)險管理模型，或?qū)σ延械拇髷?shù)據(jù)信貸模式進行分析改進。但是，對于數(shù)據(jù)如何取得，可行性、科學(xué)性等未做探討。而且數(shù)據(jù)集中來源于客戶關(guān)系管理系統(tǒng)、網(wǎng)銀記錄、手機銀行等，數(shù)據(jù)的參考信息未做探討，數(shù)據(jù)使用的“大”的方面比較不充分，大數(shù)據(jù)優(yōu)勢的充分顯現(xiàn)尚待挖掘，所構(gòu)建模型的普適性也有待加強。