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即使在数字时代，困扰信贷业务的逆向选择和道德风险问题也没有得到很好的解决。区块链技术可以沿着时间线存储数据，让每个节点平等地监听数据库广播并进行验证。区块链技术确实有增加客户关键数据的空间。区块链独特的信息分发机制具有巨大的价值。然而区块链的发展存在三角困境，无法同时实现准确性、去中心化和成本效率。此外，定位人与人、人与数据之间的信任机制，并将其作为协调宏观经济监管和运行的工具，也是前进过程中需要克服的障碍。
本文首发于北京大学数字金融研究中心在财经网开设的“未明湖数字金融评论”专栏。专栏将定期发表文章，敬请关注。
区块链可以也不能用来解决信贷业务的困难
陈静
进入数字时代，困扰人类信用业务数千年的两大问题——逆向选择和道德风险似乎仍然没有得到很好的解决。大数据的收集和模型的细化还不足以：（1）“彻底挑出坏人”（逆向选择问题）； （2）“让借款人做好人，按承诺还款”（道德风险问题）。在某些时候，海量数据和升级模型甚至可以达到事半功倍的效果。例如，研究表明，财务信息、教育和工作、社会关系和社会行为等个人特征很有价值，有助于评估借款人的信用度。然而，费尽心思收集的信息输入后，实际结果却不一定令人满意。 —— 大多数P2P平台都使用该数据，但坏账率仍然很高，一些数据（例如社交数据）的预测错误率甚至极高。
增量数据和模型没有用吗？ ——看起来有点奇怪。那么缺失的环节是什么？
我们先看两个例子，一个来自尖端科技金融公司，另一个来自商业银行巨头。蚂蚁金服借贷业务不良率一直极低，整体不良率低于1%，其中农村小微企业不良率在1.5%左右。违约率如此之低的原因是什么？蚂蚁金服推出的10万个指标体系、100多个预测模型、3000多个风控策略，其实只是表象。真正的原因在于借款人与阿里巴巴生态系统的互动中：（1）产生了真实且有价值的关键数据； （2）形成未来按期还款的激励。若出现违约行为，商户正常资金周转和经营活动将暂停，个人出行和消费将受到影响。所以只要你以后继续依赖这个生态，就相当于和蚂蚁签订了一份隐性合约。有了这种双方长期合作的隐性契约，还款激励就增加了。我们经常看到很多信用数据漂亮的优质客户在其他P2P平台借钱后跑路。因为这些P2P平台并没有对客户的还款行为提供任何激励。如果你拿了钱离开平台，你仍然会过上好日子。
再举个例子，我们先从美国银行业近几十年来的变化说起。美国银行体系的贷款资金来源逐渐由直接融资市场主导，而非当地居民存款。例如，抵押贷款现在主要由资产证券化债券融资支持。这个比例在20世纪80年代仅为10%。资金来源不依赖地方，以信息技术赋能。事实上，商业银行分支机构的价值越来越低。但与这一普遍逻辑相反的是，近几十年来美国商业银行分支机构的数量大幅增加。为什么？ ——一个答案是，由于信用合同中总会存在摩擦，不可能把所有有用的信息都放进去，也不能说穷尽了未来遇到的各种场景，所以扎根于该地区的分支机构发挥着不可替代的作用。沃顿商学院教授吉尔杰的研究证实，分支机构在当地建立的社交网络，以及当地的软硬知识，建立了他们更多地了解客户并激励客户还款的能力。虽然，这种方法确实是一种暴力解决方案，而且成本非常高。
区块链技术的关键是能够沿着时间线存储数据，让每个节点平等地监听数据库广播并进行验证。这样的科技赋能能否解决信贷难题，比如增加真实有用的关键数据、完善贷后还款激励等？
区块链技术在增加客户关键数据方面确实还有改进的空间。以小微企业为例，数据标准化采集存在很大困难，如三表不全、固定资产权属不明等。所以，贷款往往被判了死刑，因为无论你怎么证明，都无法证明你自己。例如，对于养殖棚的所有权，区块链验证函数verify(commit, message, nonce)的输入信息包括：之前记录的养殖棚所有权信息的哈希值commit、当前的养殖棚所有权信息message。声明，以及随机数。如果验证函数计算出的哈希值与之前记录的哈希值一致，则可以证明您声称的养殖棚所有权信息是真实的。我们看到这个过程（1）并没有解密之前上传的信息； (2)确实可以验证真伪。
但如果目的仅此而已，其实不用区块链也能实现。比如，目前上线的一些农业保险项目，利用区块链技术，花大力气验证“这头猪就是这头猪”。沿用之前的方法，在每只猪的耳朵上贴上耳标或者绘制唯一的密码，也可以达到验证信息真实性的目的。另一个例子是验证贷款人匿名信息的真实性。创建编码数据库。只要银行柜员从数据库中检索到的编码信息与我当前的信息相同，那么这两个编码就会相同。已验证。为什么还搞区块链？
回到区块链验证函数验证过程，我们可以看到记录了带有历史信息的哈希值提交，这是关键点之一。每个节点都可以平等地监听数据库，历史信息的哈希值平等地到达每个节点，这是第二个关键点。在这样的机制下，很多问题都可以迎刃而解。比如，小微企业融资问题——家小厂家可以真实画像，其订单、物流、抵押、资金流、贷款流等，甚至水、电、煤信息都可以交叉验证。这种交互式验证可以很容易地识别长期借贷问题，并且会更加有用。例如，制造商未来的贷款和订单服务商会检查其历史订单执行和还款资金流向信息。只要制造商仍然依靠链上的历史信息来获得未来业务的资格，这个系统就会给予制造商按时偿还贷款的激励。
可见，区块链独特的信息分发机制是极其有价值的。然而，这样看似完美的信息共享机制真的能够实现吗？经济学研究表明，信息传播的价值越高，个体合作的意愿越低，越容易串通，系统崩溃的可能性就越高。诺贝尔信息经济学奖得主斯蒂格利兹认为，完美信息本身是不可能实现的，除非是在一个完全消除隐私的社会，或者在一个每个人都有集体意识的社会。要实现区块链生态系统的流通，需要大量加密数据的共享。一个实际的问题是，对于已经拥有大量数据的一方来说，它对系统的贡献是巨大的。但它能从系统中获得的价值比只有少量数据的系统要小。而真正重要的数据却隐藏在大型银行和企业的数据中心深处。是否可以通过一定程度的定价来实现加密数据共享？无论如何，它仍在讨论中。
如果只是小规模的信息共享怎么办？例如，目前正在建立的各种联盟链似乎还远远不足以迫使几个公认的各方共享信息。该机制运行时，联盟链各方仅获得历史信息的子集，这会得到一定程度的改善，但也会带来不稳定。一方面，即使在联盟链内部，很多巨头如果投入与产出不成正比，也会导致系统崩溃。例如，全球最大的银行区块链联盟R3CEV。自该组织成立以来，包括高盛、摩根大通在内的许多巨头纷纷退出该组织。更重要的是，区块链的机制之一是节点的自由添加可以保证系统的稳定性。这看似一个小设计，但作用却很大，因为节点越多，篡改历史数据所需的计算能力就越大。当节点数量达到一定规模时，黑客进行数据攻击的成本极高。
还有什么不能做的呢？一是成本，二是定位。成本问题很容易理解。这种完全去中心化的数据记录方式成本非常高，并且在链上记录历史信息需要大量的计算资源。普林斯顿大学布伦纳迈尔教授的研究证实，区块链的发展存在三角困境，即不可能同时实现准确性、去中心化和成本效率。如果说前两个是不能放弃的目标，那么资源的浪费就是必须牺牲的事实。第二个问题是关于这种信任机制的定位。区块链通过技术实现人与人、人与数据之间的信任机制。应用于大规模信用服务时，必须面对集中信用监管模式和宏观信用创造问题。如何定位好这种信任机制，并将其作为配合宏观调控和运行的工具，是推进过程中需要克服的障碍。
数字时代，我们既存在于可感知的生活世界，又存在于以0和1为特征的虚拟数字世界。人们始终需要一种跨场景共享数字信息并确保其真实性的验证机制。无论未来如何迭代，这项技术的名称仍然不是区块链。
关于作者
陈静，北京大学数字金融研究中心博士后。他在北京大学光华管理学院获得博士学位，并接受多伦多大学罗德曼商学院联合培养。获国家奖学金、北京大学校长奖学金。在Journal of Futures Markets、International Review of Finance、Financial Markets、Institutions Instruments、China Finance、Harvard Business Review等一流期刊发表多篇论文，工作论文入选欧洲金融协会EFA、北美金融协会NFA、亚洲经济金融协会ABFER、中国国际金融年会CICF等重要会议。曾在中金公司、中投公司、华泰证券等单位进行研究和实践。
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上海新金融研究院等机构于2015年10月发起成立了北京大学数字金融研究中心。该中心是北京大学二级机构，隶属于北京大学国家发展研究院。中心致力于开展数字金融、普惠金融、金融改革等领域的学术、政策和行业研究，为社会提供权威的研究分析，为行业发展提供专业的理论指导，提供科学的政策参考供政府决策。
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