文/新浪财经意见领袖专栏作家 Hyun Song Shin
类似阿里巴巴，亚马逊，脸书，谷歌和腾讯这样的科技公司在过去20年增长迅猛。这种“大科技公司”（Big Techs）的商业模式根本就是给大规模的用户提供直接相互沟通的机会，由此产生很多数据。用户数据给多种附加服务提供机会，继续激发网络效应，增加用户活跃度，以此又会产生更多的数据。这一数据和网络活动的循环让很多大科技公司可以有能力进军金融服务，包括支付，资产管理，保险和借贷。即使如此，金融服务还仅是这些Big Techs们在全球所经营业务的很小一部分。
所谓的“大科技公司”（Big Tech）已在各自的行业板块中建成了平台，例如电子商务或是社交网络。大科技公司不过刚刚进入金融服务领域，但考虑到他们以达到的规模和客户覆盖面，这些公司是绝对有潜质引发金融体系快速演变的。
我们的研究结果大致如下：首先，因为大型科技公司可以收集到客户数据，所以对申请文件和抵押品的需求就减少了，这就扩大了金融业的包容性。传统银行的操作方式可通过文件和抵押品将诸多用户拒之门外。与此同时，大型科技公司进入金融领域也为“风险 - 收益”这一等式注入了新的元素。有些是新环境中金融稳定和消费者保护的老问题，可以通过调整或扩大现有监管法规来解决。但也有些重要的新元素的出现。大科技公司进入金融业的公共政策需要更周全的考虑，利用金融监管，竞争政策和数据隐私监管。在我们做到这些之前，我想先强调以下要点。
Hyun Song Shin大科技商业模式的“DNA”
大科技公司的商业模式的根本就是提供用户之间直接交流的机会。这一业务中一个重要副产品就是用户的“数据库存”。这些数据之后可以用于提供一系列的服务，充分利用自然网络效应，从而带来更多的用户活跃度。这样又会产生更多的数据，所以增量的用户活动就可以形成闭环。我们将之称之为“数据- 网络-活动“（Data-Network-Activitites）循环，或可简称为“DNA”循环。
DNA环是可以自我强化的。数据越多就意味着网络效应越强大，又产生更多数据。这意味着拥有成熟平台的大型科技公司在进入金融服务时，有一个良好的开端。
他们竞争优势的来源取决于现有平台的本质。拥有电子商务平台的大型科技公司从卖家和买家的活动中收集数据，并将其与财务和消费者习惯的信息相结合。这些可为信用评分模型做出宝贵贡献，尤其是对中小企业（SME）和消费贷款这些活动而言。拥有大型社交媒体平台的大型科技公司拥有关于个人及其偏好的数据，以及他们的人际关系网络。拥有搜索引擎的大型技术公司则不会直接注意到这其中的关联，但他们拥有广泛的用户群，可以通过在线搜索推断出他们的偏好。无论是在社交媒体还是在互联网搜索领域，大科技公司都可根据用户偏好来推销金融产品，或者体现为第三方金融服务的超市，例如保险服务。
大数据和金融包容性
所有这些优势都可助力大科技公司为以前那些被银行拒之门外的客户提供金融服务。以借贷为例，筛选借款人的信誉对贷款人来说耗资巨大。发展中经济体的许多中小企业往往没有经过审计的财务报表。如若借款者缺乏基本文件，或是身处没有银行分支机构的地区，他们就很难得到正规金融部门的服务。在此背景下，大科技公司可提供服务，因为他们可以从现有平台中获取相关信息并克服信息匮乏的问题。
以Mercado Libre使用的信用评分算法为例。这一机器学习模型显示电子商务平台的大数据比标准的信用评估方法更有效地筛选不良风险。这也许并不令人惊讶，因为来自电子商务平台的数据不仅告诉我们借款人的信息，还告诉我们借款人如何与电子商务平台上的其他在线社区互动。您了解借款人的活动，以及所有业务关联方的活动。这就像可以通过某人所有朋友的性格来判断某人的性格。
除了筛选借款人的成本外，信贷的另一个障碍是监管和贷款执行的成本。银行通常要求借款人质押抵押品以应对违约风险。大科技公司可以以不同的方式来探讨监管和执行的问题。例如，大型科技公司可以相对轻松地将每月应支付的费用从销售收入中扣除。如果大科技公司占据主导地位，信用等级下调和被踢出信用生态系统就会成为对借款者的有力制裁。
这可以解释为什么大科技公司与银行不同，他们对于公司贷款的支持与资本价格并不太相关。换言之，相对银行来说，大科技公司对信用的支持对楼市并不敏感。
给金融监管出的难题
到目前为止，我已谈到了大科技公司的诸多益处，但我也要说回成本的问题。现在我也谈谈这些问题，以及政策应如何应对。
大科技公司所带来的部分成本是新环境下金融监管中的老问题。在这种情况下，监管需要适应形势。如果这种调整迅速超出了现有的法规范畴，那么就必须对这些法规进行修改。一般的指导方向都是遵循基于风险的原则，适当调整监管工具包。
支付系统就是一个很好的例子。大型技术公司可能已经成为系统相关的机构。在中国，大型科技公司作为支付公司所扮演的角色反映在它们在货币市场基金（MMF）产品中的作用。用户在货币市场基金中维持其支付余额。大约一半的资产是银行存款和银行间贷款，到期日不到30天，说明大型科技公司与银行系统之间存在的系统性重要联系。大额赎回冲击波可以通过存款取款传导至给银行系统。为了应对这些风险，中国引入了一系列新规则，包括要求所有支付公司在共同的公共平台上进行清算，以及即时赎回的上限。
大科技公司带来了诸多超越传统金融监管意义的新元素。在大科技公司优势背后的“DNA循环”，同时也引发与市场力量和数据隐私相关的成本。一旦建立了专属生态系统，有潜质的竞争对手几乎没有可能构建竞争对手平台，对已有公司形成有力冲击。有主导功能的平台可以通过提高进入壁垒，或是让其提供的一系列服务令他人望其项背，来巩固自身地位。他人的短处可成为自己的长处。产品捆绑或交叉补贴等其他做法又可进一步减少竞争。这些是竞争管理机构和工业组织内的经济学家比较熟知的问题，而不是金融监管机构。
重温竞争和金融稳定之间的关联
以竞争目标和金融稳定目标之间的相互作用为例。传统上，银行业准入的政策受到两种不同思想流派的影响。一种观点认为，新公司进入银行业是一件好事，因为它促进了竞争。另一种观点认为，集中的银行业对金融稳定更有利，这让现有企业可获取更高利润，更有能力积累出强大的股权基础，特许权价值更高，所以他们更可能谨慎行事。
然而，考虑到“DNA”反馈回路，准入和有效竞争之间的关联并不明显。如果大科技公司通过控制关键数字平台巩固其市场力量，或者当这种控制可能产生上述瓶颈时，准入不受限可能不会增加有效竞争。出于上述原因，鼓励入场的经验法则（rule of thumb）更有利于激起竞争，继而可能逆转形势。
竞争与数据的关系
第二个重要层面与数据有关。解决问题的一种途径是权利“下放”，即将数据的知识产权放至用户，由客户决定他们与哪些提供商分享数据，或是将数据出售给谁。
然而，DNA反馈循环对权力下放法的顺利实施提出了挑战。大科技公司可以从他们自身的社交网络，搜索引擎和电子商务的生态系统获取额外的数据，这些数据并不隶属于他们所运营的金融服务。由于数据回报的范围和规模越来越大，大型科技公司将能更有效地使用任何增量数据。
由于这些原因，通过对数据的使用设置设限，可以更有效地平衡竞争环境。可以引入一些关于隐私的附加条款，同时允许选择性地共享某些类型的数据 ，这样可以通过抑制DNA循环增强有效竞争。
第一个例证是世界各地采用的各种形式的开放银行法规，第二个例证是欧盟的通用数据保护监管法规（GDPR）。开放式银行业务授权第三方金融服务提供商直接访问银行客户数据，他们还为应用程序编程接口（API）设置通用技术标准。如果他们需要将数据所有权从大科技公司转移给客户，那这两项监管法规都可被视为旨在促进更有效市场竞争力的措施。
与此同时，一些新的监管法则限制了数据共享的范围。开放银行监管法规有选择地限制可传输的数据范围（例如，金融交易数据）。谁可以访问数据也有限制（例如，仅限于经认可的存款机构）。同样，GDPR要求公司在可以使用客户个人数据之前先获得客户的主动同意。两种类型的限制都被视为大科技公司进入金融领域的障碍。
然而，对于这些政策举措将在多大程度上将金融体系领向有效竞争，取得高效和金融系统稳健性，还有待观察。扩大眼界，对于在这一领域做出深思熟虑的政策选择至关重要。
鉴于许多新的挑战，公共政策制定需要相互联合。
首先，国家竞争管理机构，金融监管机构和数据保护机构之间需要加强合作。目前他们的任务目标和执行方法有时没法做到相互协同。
第二，随着数字经济跨界扩张，需要在规则和标准方面进行国际合作。 脸书最近提出推出数字货币Libra，就强调了跨境合作的重要性。
创新将继续存在，其中很大一部分都将带来巨大的利益。我们看得到这些好处，也应知道金融体系某种程度的破坏性和结构变化不仅应该被容忍，而且应该受到欢迎。但是，对于为了“扰乱”而去“扰乱”的创新，我们就理当采取更为谨慎的态度。为了降低风险，享受金融包容性和效率提升所带来的好处，头脑清醒比以往任何时候都更为重要。
（本文由巴塞尔国际清算银行授权，新浪财经欧洲站站长郝倩编译，完整讲话请参考：文章原文）
(本文作者介绍：国际清算银行经济顾问及研究部主管)
责任编辑：张文
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