余剑锋:用科学方法算命 对公司来讲风控可以提高很多

　　新浪财经讯 5月29日消息，由北京市人民政府主办的“2019金融街论坛年会”分论坛二今日在北京展览馆举行，本次分论坛的主题为“未来金融—金融业的科技革命”，清华大学五道口金融学院教授、清华大学金融科技研究院副院长余剑锋出席论坛并发表演讲。

　　余剑锋指出，以后我们可以用科学的方法算命，这是大数据的结果，但是这个东西并不代表人一定可以貌相，因为看着跟老实的人也会违约这是大数据统计的概念，这对公司来讲，因为它在乎的是大样本的东西所以就没有关系，当然它平均判断对了，对公司来讲风控就可以提高很多，但是可能会判断错，当然有些看着不太老实的人其实非常老实，也会判断错，这些人比较吃亏，这是一个研究结果也是用大数据做风控、做提高借贷水平的研究。

　　以下为发言原文：

　　特别感谢主办方的邀请，我是学校老师，所以讲的东西可能跟前面很多实操性的不太一样，我回顾一下金融科技的研究，看看对业界、监管界有什么启发。有些研究挺有意思的，因为时间原因估计只能分享三四个研究。

　　稍微直接说一下，先从两个角度：宏观角度、微观角度。

　　宏观是比较早的研究，很多说好的东西就说金融市场发展的比较好经济增长会快，所以金融市场的发展肯定是对经济长期增长是很追求的，在各种研究里面，比如金融市场，直接看下面，因为这个是创新，比如“金融创新”这一块它影响将来整个经济的增长，这是根据过去的研究发现的结果，希望它将来也能够存在，这都是好的，所以为什么很多金融创新的原因对GDP影响是很大的。

　　下面讲一个创新的，金融科技有可能影响一些政策监管的有效性，下面看一个结果，也是国内的一些研究，前面讲的是国外的。下面讲国内的研究，用P2P的数据，我们2013年末有一个政策上的变化，把首付比例提高，其实就是为了想控制一下杠杆，降低一下金融风险，这是政策上的一个决定，但是你看这个变化，这里面有两根线，当时不是所有城市都要求首付提高，绿色是没有压迫提高的，但是红线是要求提高的。P2P借贷的情况，两组不同的城市，红色是对首付要求提高的城市，北上广深这些，还有武汉这些城市。绿色是没有的，发现它的P2P借贷都是网上找的，但是能看见红线对首付要求提高的这些城市明显是借贷就更多了，明显是完全不一样的，能看出明显的区别，一个重要的原因是通过P2P借贷最后导致规避一些监管，虽然首付提高了，但是看到别人借贷这个东西可能影响一些政策的有效性，金融创新有时候也会有些负作用，前面讲的是好的，但是负作用监管层也要注意一些。

　　前面很多专家讲过风控，主要讲框架性的东西，下面我讲一个细节性的东西，因为我是老师，很多时候做研究是很在乎细节的，我希望有点互动，记得中国有句古话“相由心生”你们觉得有道理吗？但是你们觉得也有人说过“人不可貌相”是对的，古人经常说很多有哲理的话也不用科学的方法去验证，可能那时候没有大数据，现在我们有大数据可以验证一下很多让我们思考的话，这些东西可以用在风控里面。

　　先看看是不是相由心生，如果相由心生的话是不是长的忠厚老实的人就不容易违约？这个风控是有用的，最近我只有在五道口也教过很多跟风控有关的学生，他们大数据、人工智能都用、都算，大多数用的东西都是找你，你用什么手机、上什么网、朋友圈、消费各种东西，这些都是大数据，他们主要是看这些个人偿还债务的能力，如果是公司的话大多数都是看偿还债务的能力是用大数据研究这些东西，但是相由心生是偿还债务的意愿，有些公司提这个概念，但是没有见到他做，说不定业界可以有个相由心生的启发，别人做的研究，用的是美国的数据，美国人都有相由心生，中国人估计更会有，很难隐藏。把人基本上分成两组，中间线可以忽略不计，上面的黑线是看起来忠厚老实的那波人，下面的是看起来不忠厚老实的，其他的方向都一样，其他所有的都对称上了，信用分数、收入、是否单身、颜值都对上了，颜值很高的人但是有的看着老实、有的不老实，所有的合上之后，上面是看着老实的，下面是不老实的，看着老实的三年还钱的概率，上面50%和下面的50%三年之内还钱概率差很多，把所有的东西信用分数都控制了，这就是相由心生的体现，说明我们古人说的相由心生是有科学依据的。以后我们可以用科学的方法算命，这是大数据的结果，但是这个东西并不代表人一定可以貌相，因为看着跟老实的人也会违约这是大数据统计的概念，这对公司来讲，因为它在乎的是大样本的东西所以就没有关系，当然它平均判断对了，对公司来讲风控就可以提高很多，但是可能会判断错，当然有些看着不太老实的人其实非常老实，也会判断错，这些人比较吃亏，这是一个研究结果也是用大数据做风控、做提高借贷水平的研究。

　　下面再讲另外一个，智能投顾不讲了，刚刚讲的是在风控里面，下面讲在会计里面的应用，这是个比较早的应用，还挺有意思的，也算大数据，因为只要用点大数据、AI的话就归到金融科技，这个叫会计科技，因为各个地方的会计有时候会做点假，我们怎么去发现？或者做交易怎么发现做假的人，其实会计数字里面有个特有意思的规律，这是benford发现的准则，如果是自然产生的数字，第一位数字是1的概率大很多，2要小一些，9的话更小。比如你挣钱的话，看你的工资水平，到一百万涨到两百万要涨很久，翻倍的话一般好几年才能翻倍，但是两百万到三百万只要涨50%可能时间比较短，三百万涨到四百万更快。所以如果是自然提出下产生的数据，它1开头的会多很多，有个数学规律，这里面规律不讲了，大概率是对数分布，出现首位数字是1的概率基本上是30%左右，9的概率只有不到5%左右，如果你的会计数字是自然产生的应该有这种规律。但是如果随机数，12345678910都是随机的概率是一样的，不是随机产生，敲键盘产生可能是5和6，因为敲键盘动作不一样，分布也不一样。下面看看用的美国的数据，只看一个，因为要看会计里面账户很多，可以把财务报表拿过来，大数据这些数据拿过来，把这些数字抽出来，所有数字抽出来，结果发现有些年份看起来可疑的账户里面补贴款项，资产负债表里面其中一项，发现1出现的概率在那些看起来比较可疑的公司里面概率不是30%是40%多，其他的东西年份都是比较一致的，但是就这一项不行，基本上从大数据角度来看发现公司在做假，这是分布上的东西。

　　由于还有一分钟的东西，稍微讲一下会计里面的应用，因为不知道在座的是什么背景，万一有些是做交易的，可能对二级市场或者对交易策略有用的话，其实很多大数据里面人工智能可以用来做策略，因为现在数据很多，最简单的一个可以用各种评分，现在有“顾客评分”，一个产品评分比较高、公司满意度比较高，都可以用这些东西做交易测，这个是在亚马逊里面对各种产品顾客的评分，用爬虫把评分找出来，找评分比较高和低的公司，基本上是控制脉冲之后的策略，而且这个策略不太亏钱，从04-15年基本上每年都是赚钱的，策略是非常稳健的，是利用大数据做二级市场上的策略。

　　当然更复杂一点，每个公司基本上每个季度上市公司都有一个报表，打电话宣布自己公司的业务怎么样，将来什么计划，打电话的话，如果公司业务不太好，CEO心比较虚，业务能力没有那么强，可以用语音识别的技术找说话人的语气是强、弱、正面、反面，把好的东西全都放在一起，找那些看起来非常自信，相对过去来讲更自信的东西，米那些公司的股票基本上平均卖空听起来比较弱的公司股票，60天平均收益率会5%左右。这是非常高的，但是这个东西要用比较复杂的语音，测谎仪之类德雷斯的东西，这里面是用语音软件识别这些东西，今天我把这些挺有意思的研究跟大家分享一下，跟其他的互补一下。

　　谢谢大家！

责任编辑：张译文