8月26日，2023国际金融报首届金融科技创新论坛在北京举行。

北京大学国家发展研究院副院长、北大数字金融研究中心主任黄益平在发表主旨演讲时称，普惠金融比较难做，重要原因之一就是信用风险评估难度大。而数据是“新经济的石油”，以数据支持的信用风险评估，为改善小微企业的信贷服务提供了非常重要的途径。

央行数字货币全球开花可期


(资料图片仅供参考)

“当前数字金融发展到了一个非常重要的节点。”黄益平回顾道，2013年是中国互联网金融发展元年。经过十年发展，我国数字金融已经经过了比较大的发展，但也会看到业务发展是一个不平衡的过程，其中目前做得比较好的是移动支付。大科技信贷的效果也还不错，利用数字技术来支持信贷决策，一方面用平台获客，另一方面用数据支持信用风险评估。

黄益平认为，未来数字金融新的发展主要体现在以下几个方面：一是所有数字金融业务大多数基于消费互联网，将来供应链将发挥更大作用。二是过去很多最活跃的数字金融创新机构主要以科技公司为主，但已有一些转向，现在传统金融机构发挥越来越大的作用。三是可以看到新的业务形态发展，未来10年央行数字货币有望全球开花，希望中国能继续走在前面。

数据支持信用风险评估

“数据被称为‘新经济的石油’。”黄益平近年来在思考，如何利用数据来支持系统风险决策。针对备受关注的中小微企业融资困难问题，他坦言，普惠金融较难做，直接原因在于传统金融机构要触达普惠金融的客户难度较大，更重要的是为其做信用风险评估难度更大。

黄益平进一步分析，传统金融机构在过去做系统风险评估主要有三种办法，一是靠财务数据，二是抵押资产，三是所谓关系型贷款。这些是非常有效的风控手段，但落实到普惠金融对象，即中小微企业、低收入家庭、农村经济主体，这三种办法存在可行性低、成本高的问题。

“以数据支持的信用风险评估，为改善小微企业的信贷服务提供了非常重要的途径。”黄益平表示，数据在数字金融当中，已取得实实在在的效果，帮助识别信用风险，做信用风险评估。

“最突出的是，可以为很多过去不符合传统银行贷款标准的客户提供信贷服务。也就是说，用大数据风控方法可以为企业提供信用评估，来提供信贷。”黄益平继续表示，这其实是在原来信用基础上创新发明了一种数字信用，这些客户本来是有信用的，只是传统方法不能很好地把信用发现或者识别出来，所以造成信贷难的问题。

信息不对称问题亟待解决

备受探讨的是，如何计算数据要素资源，怎么样加入到资产负债表？黄益平表示，如果数据要素成为了资产负债表中的一个资产，成为新金融的一部分，这在未来将非常有前景。数据的主要作用是来帮助识别、折射机构或者个人已有的信用水平。

对于如何有效利用数据要素，黄益平指出，根本在于能否把交易市场体系做起来。数据要素的交易需要解决一个很大的问题，就是信息不对称。数据交易双方能否了解供需双方的信息，如果没有信任，将来会出现很多问题。比如，在怎样的政策框架下，保证权限来支持交易，这对公司技术也提出很高的要求。因为我国对数据有很多限定条件，特别是关于隐私、商业机密、国家安全等。

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