8月26日，2023國際金融報首屆金融科技創新論壇在北京舉行。

北京大學國家發展研究院副院長、北大數字金融研究中心主任黃益平在發表主旨演講時稱，普惠金融比較難做，重要原因之一就是信用風險評估難度大。而數據是“新經濟的石油”，以數據支持的信用風險評估，為改善小微企業的信貸服務提供了非常重要的途徑。

央行數字貨幣全球開花可期

(資料圖片僅供參考)

“當前數字金融發展到了一個非常重要的節點。”黃益平回顧道，2013年是中國互聯網金融發展元年。經過十年發展，我國數字金融已經經過了比較大的發展，但也會看到業務發展是一個不平衡的過程，其中目前做得比較好的是移動支付。大科技信貸的效果也還不錯，利用數字技術來支持信貸決策，一方面用平臺獲客，另一方面用數據支持信用風險評估。

黃益平認為，未來數字金融新的發展主要體現在以下幾個方面：一是所有數字金融業務大多數基于消費互聯網，將來供應鏈將發揮更大作用。二是過去很多最活躍的數字金融創新機構主要以科技公司為主，但已有一些轉向，現在傳統金融機構發揮越來越大的作用。三是可以看到新的業務形態發展，未來10年央行數字貨幣有望全球開花，希望中國能繼續走在前面。

數據支持信用風險評估

“數據被稱為‘新經濟的石油’。”黃益平近年來在思考，如何利用數據來支持系統風險決策。針對備受關注的中小微企業融資困難問題，他坦言，普惠金融較難做，直接原因在于傳統金融機構要觸達普惠金融的客戶難度較大，更重要的是為其做信用風險評估難度更大。

黃益平進一步分析，傳統金融機構在過去做系統風險評估主要有三種辦法，一是靠財務數據，二是抵押資產，三是所謂關系型貸款。這些是非常有效的風控手段，但落實到普惠金融對象，即中小微企業、低收入家庭、農村經濟主體，這三種辦法存在可行性低、成本高的問題。

“以數據支持的信用風險評估，為改善小微企業的信貸服務提供了非常重要的途徑。”黃益平表示，數據在數字金融當中，已取得實實在在的效果，幫助識別信用風險，做信用風險評估。

“最突出的是，可以為很多過去不符合傳統銀行貸款標準的客戶提供信貸服務。也就是說，用大數據風控方法可以為企業提供信用評估，來提供信貸。”黃益平繼續表示，這其實是在原來信用基礎上創新發明了一種數字信用，這些客戶本來是有信用的，只是傳統方法不能很好地把信用發現或者識別出來，所以造成信貸難的問題。

信息不對稱問題亟待解決

備受探討的是，如何計算數據要素資源，怎么樣加入到資產負債表？黃益平表示，如果數據要素成為了資產負債表中的一個資產，成為新金融的一部分，這在未來將非常有前景。數據的主要作用是來幫助識別、折射機構或者個人已有的信用水平。

對于如何有效利用數據要素，黃益平指出，根本在于能否把交易市場體系做起來。數據要素的交易需要解決一個很大的問題，就是信息不對稱。數據交易雙方能否了解供需雙方的信息，如果沒有信任，將來會出現很多問題。比如，在怎樣的政策框架下，保證權限來支持交易，這對公司技術也提出很高的要求。因為我國對數據有很多限定條件，特別是關于隱私、商業機密、國家安全等。