借贷宝曾军：大数据征信不是社交金融的基础

　　9月21日，由上海金融与法律研究院主办的“社交金融的机遇与挑战——2016普陀山论坛”在浙江舟山普陀山举行。来自金融及法律领域的十多位专家学者、互联网金融企业代表，围绕“社交金融”这一普惠金融时代的重要创新同台论道，共同为新经济与互联网金融的健康发展献策献计。

　　社交金融是基于社交关系的网络金融行为，通过去中心化的方式解决传统金融征信、风控存在的难题，扭转信息不对称，从而有效降低交易成本。近年来互联网巨头无不重视社交的功能属性，互联网金融也在积极寻求在社交场景下的突破。微信红包和转账中就有社交互联网金融活动。基于熟人借贷强关系的社交金融市场规模已经达到万亿级别，社交金融或许将成为新经济的下一个风口。

　　中欧陆家嘴国际金融研究院执行副院长刘胜军从“信用革命”切入，阐释了社交金融的意义和前景。他指出，互联网化的社交信用，便于信用积累和信息公开，可以突破地域限制，扩展资源空间，使社会闲散资金在更广的空间范围内得到有效配置。针对“熟人借贷”，他也指出，这种模式可以降低借贷双方的“信息不对称”，通过模式的不断进化，“熟人借贷”未来能够把熟人信用转化为社会信用，并对国家经济发展创造巨大价值。

　　北京大学国家发展研究院教授徐建国指出，互联网金融在中国的兴起，根源在于传统金融服务的供给不足，尤其是社交金融，和国外相比更具有独特性。大数据时代就是大噪音时代，噪音的成本几乎为零，但信息成本很高。从实质功能讲，社交金融是将散落在民间社会的多维度的信息收集起来，运用到金融交易中，这是对传统的金融体系是有力的补充，甚至发展到足够规模，将对现有的以垄断为实质的金融体系产生挑战。

　　社交金融的价值同样受到上海金融与法律研究院执行院长傅蔚冈的高度认可。他对互联网社交金融带来的便利有着切身体会，“早年创业的时候，银行不给你借钱，只能打电话跟熟人借钱，碰到很多困难”。社交金融的发展，能够有效的助力经济结构调整，实现普惠金融的价值，并在风险可控的同时，激活民间借贷与经济活力。

　　上海财经大学商学院教学研究部主任钟鸿钧也认为，熟人借贷的核心优势，是通过熟人之间的高信任度，降低交易成本和借贷审批周期，提高资金需求的匹配效率。他还从“影响力投资”的角度提出，社交金融是具有广泛社会影响的商业模式，在追求财务回报同时应兼顾社会影响，树立自身的使命和价值观，并以此为驱动力。

　　当然，任何创新模式的出现并非总是一帆风顺，社交金融在抵达成功彼岸之前，可能还将面临各种曲折和障碍。如何在鼓励推动金融创新的同时，做好监管的平衡，是各界关注的重要课题。

　　8月24日，银监会、工业和信息化部、公安部、国家互联网信息办公室联合发布《网络借贷信息中介机构业务活动管理暂行办法》，给行业的健康、可持续发展明确了方向。

　　结合最新的网贷监管办法，浙江大学光华法学院副教授、经济法研究所执行所长钟瑞庆对网络借贷信息中介机构的法律责任进行了深入分析。他指出，基于法律的逻辑，目前监管对平台的责任规定其实是相对含糊的，不存在太多硬性的要求，未来还需继续细化才能落地。同时他还指出，社交金融正在向3.0进化，在经济上具有非常巨大的扩展空间，可以预见，这个领域的成功者将会是伟大的。

　　华东政法大学经济法学院副教授、互联网金融法律研究中心主任何颖着重讲到金融消费者保护问题。她指出，互联网金融使得大量不为传统金融所覆盖的人群也能够获得金融服务，这种“长尾”效应导致高度涉众，“大数据”技术的不当利用也可能侵害消费者信息安全与隐私权。互联网金融鼓励创新与保护社会公众权益二者不可偏废。

　　从另一方面看，金融消费者自身的风险教育水平和理念也需要提高和重塑。上海新金融研究院研究员、北京大学互联网金融研究中心博士后郭峰指出，社交金融和传统熟人借贷对比，更加标准化，交易范围更广，但在互联网时代熟人的定义是模糊化的。现在出借者大多还不会选择借款人，只去选看上去实力强的平台，这实际上遵从的是传统的刚性兑付的逻辑，平台为了发展用户投其所好，就偏离了信息中介的轨道，成了信用中介，这将导致金融风险聚集。为借贷双方提供点对点借贷服务的社交金融模式，能够金融消费者的风险教育提供另一种示范。

　　诺丁汉大学商学院（中国）金融学副教授、普惠金融研究中心秘书长华秀萍指出，互联网时代的社交金融与传统的民间熟人借贷、社团金融有着历史渊源，但目前数字普惠金融希望面向的是比以前大得多的人群，而其中很多人金融知识非常匮乏，他们在社会赢取额外的资源能力有限，危机处理能力非常低下。因此，针对不同的人群一定需要有不同的产品定价和风险管理机制。

　　作为社交金融领域的重要开拓者，借贷宝副总裁曾军也在论坛上分享了他对社交金融的看法。曾军认为，大数据技术有局限性，适用于对准确度要求不太高的领域，社交金融的基础不是大数据征信。大数据的逻辑是打造一个高高在上的征信平台，去搜集跟信用相关的数据，妄图通过扩大硬盘，加快CPU，改进算法，对人的信用进行评估，是计划经济的路子，有可能是“理性的狂妄”。当前，“大数据征信”平台索取的数据越来越多，这些数据虽然涉及隐私，高度敏感，但是与个人信用弱相关，算法再先进，也会碰天花板。与个人信用强相关的数据（或者说知识）其实分散在社交圈里。金融的核心是对风险、信用定价，而已经形成的社交圈，本身包含大量与风险、信用强相关的知识。信用好不好，熟人知道。