一、 互联网金融的道德风险 互联网金融的理念之一, 就是实现全民共享的”普惠金融”, 即将那些有着融资需求却因融资额较低或缺少收入证明、 抵押担保而被排斥在商业银行和资本市场融 资体系以外的普通民众, 纳入到互联网金融体系中。这对于满足中小额贷款、 微型企业的融资需求具有重要意义。但就像在所有信息不对称的市场中都存在的问题一 样, 逆向选择和道德风险依旧是制约互联网金融进展的重要因素。 以电商小贷为例, 主要有独立电商金融模式以及电商与商业银行合作的供应链金融模式。其中, 基于大数据分析的独立电商模式更受到市场认可, 进展规模也较 大。由于电商小贷的资金需求一般以短期、 小额的流动贷款为主, 经过传统商业银行的线下审核与风控管理成本过高; 而互联网企业依托交易量巨大的电商平台, 则 能够借助大数据技术的数据收集与分析功能, 经过对贷款人物流、 资金流等交易信息的实时监控, 有效识别不同贷款人的行为特征, 并据此对贷款人进行自动化、 批 量化处理, 经过模型对风险进行归类和量化统计分析, 从而有效降低交易成本, 提高资金的周转速度。这无疑是有积极意义的。但也必须注意到, 一方面, 如何避开 虚假交易和虚假信用依旧是技术上需要不断攻克、 完善的难题; 另一方面, 中国当前的公民征信系统建设尚不够完善, 公民征信信息难以实现有效合理的信息共享, 容易造成不同体系、 不同平台下的信息套利, 再加上当前中国信用违约的成本很低, 其对借款人究竟能否起到激励和惩处的作用, 仍需做进一步的讨论。 当前学界和业界都对利用大数据技术解决借款人逆向选择和道德风险问题抱有很高的期望。从当前大数据的实际应用来看, 无论是电商小额贷款、 第三方支付还是 基于第三方支付的金融产品设计与开发, 都具有成功案例。但这是否就能说明基于更多数据的生产与挖掘就能够一劳永逸地解决信息不对称的问题, 乃至化解逆向选 择与道德风险? 爆发的美国次贷危机似乎否定了这一结论。美国自 20 世纪 90 年代起, ”无论是抵押贷款还是信用卡的申请已经完全实现了自动化, 以 至于不需要与借款人有私人接触”( Allen, ) 。但在后期, 由于美联储出于就业和经济增长的考量一直将利率维持在低位, 使得资金借贷成本较低; 而按揭贷款公司则出于追逐高额利润的动机, 诱骗甚至串通无偿债能力的借款人申请次级贷款, 导致市场利率上行, 最终借款人无法偿还按揭, 出现道德危机。...
