信用是現代金融體系的關鍵變量，基于信用的貨幣和貸款為經濟活動的快速擴張提供了重要的推動力。然而，有一些企業、個人以及國家卻因為缺乏“好的”信用而無法獲得必要的金融服務。數字信用是利用大數據、人工智能等數字技術識別經濟主體信用的一種金融創新，數字技術本身并不創造信用，但可以幫助發現一些傳統方法無法辨識的信用。這項創新首先產生于依托大科技平臺的數字信貸，這使得融資服務可以覆蓋大量缺乏信用記錄的“信用白戶”，為普惠金融發展提供了解決方案。隨著在信貸、保險、投資等領域更為廣泛的應用，數字信用可以幫助改善為企業創新和家庭理財的服務。數字信用創新可能會對經濟與金融穩定產生重要影響，這種以數據替代抵押的信貸模式會削弱“金融加速器”效應，從而促進金融穩定。

　　信用是現代經濟發展的重要推動力

　　信用一般是指個人或組織之間的信任關系。金融交易中的信用則特指經濟主體兌現償付承諾的能力與意愿，按照承諾主體的不同，可以分為國家(主權)信用、企業信用或個人信用。信用是推動金融發展的關鍵因素，沒有信用就不會有現代金融體系，法定貨幣和信用貸款都是基于信用形成的。貨幣的一個重要特質是內在價值，如果沒有內在價值，貨幣很難完整地發揮支付、計價和投資三個方面的功能。早期利用金、銀等貴金屬作為貨幣，因為其本身就有價值，因此幣值比較穩定。后來當逐步以法定貨幣替代貴金屬時，中央銀行就可以根據宏觀經濟狀況決定貨幣供應量。但作為法幣的紙幣本身并沒有價值，因此需要國家背書，即主權信用的背后是國家的財政實力等能力。企業與個人愿意接受并持有紙幣，正是因為國家對其內在價值提供了擔保。當然，中央銀行掌握了貨幣發行的決定權，也容易貨幣超發，為了解決這個問題，各國中央銀行引入了通脹目標制，以及在此基礎上保持貨幣政策決策方面一定程度上的獨立性。

　　信用在金融市場有十分廣泛的應用。金融交易的本質是資金的融通，即通過期限、規模和風險的轉換，實現收益共享與風險分擔。但金融交易最大的困難是信息不對稱，所以風險管理是金融交易不可或缺的環節。以信貸業務為例，銀行發放貸款，必須有效評估借款者的信用風險，確定借款者會按時還本付息。根據風控方法，貸款可以分為抵押貸款和信用貸款，抵押貸款銀行要求借款人提供抵押資產，其風險管理和業務擴張能力受到借款人抵押資產價值的影響。信用貸款通常是通過分析借款者的財務信息，特別是資產負債表、利潤損益表和現金流量表，判斷其信用狀況。但大部分普惠金融客戶，包括中小微企業、低收入家庭和農村經濟主體，既沒有充足的抵押資產，也缺乏完整的財務數據，這樣就形成了普遍的信用不足問題。正因為此，發展普惠金融服務是世界各國面臨的共同挑戰。

　　數字信用創新可以部分解決信用不足的問題。普惠金融客戶不一定真的缺乏信用，只是傳統金融機構用傳統評估方法無法識別出來，但大數據和人工智能等數字技術卻可以幫助發現那些本來就存在的信用。一些大科技公司嘗試在非金融領域刻畫用戶的信用水平，并在共享單車、網約車、酒店預約等業務中發揮了一定的作用。需要指出的是，數字技術本身并不創造信用，以比特幣為例，雖然它利用分布式賬戶、區塊鏈技術等形成了一種被稱為加密貨幣的資產，但它并非真正意義上的貨幣，因為它本身并不具有價值，也缺乏信用背書。數字技術把很多傳統方法看不到的信用識別出來，從而拓展了傳統信用的邊界，不僅可以讓金融業務的覆蓋面更為廣泛，也使得風險管理更為精準。

　　數字信用改善普惠型信貸服務

　　數字信用的創新最初發生在信貸領域?；ヂ摼W、大數據、人工智能等數字技術的進步，催生了一批數字平臺企業，后來在這些平臺上衍生發展出信貸業務。目前基于數字平臺的信貸業務大致可以分為三類：第一類是新型互聯網銀行的信貸業務，如網商銀行、微眾銀行和新網銀行;第二類是平臺提供的小額貸款或消費金融業務，如螞蟻花唄和京東白條;第三類是數字平臺提供的助貸業務或者聯合貸款，目前已經成立了百行征信和樸道征信兩家大數據征信公司。被統稱為大科技信貸的業務有兩大技術支柱，一方面，發揮大科技平臺的長尾效應，海量、快速、低成本地獲客，然后將用戶留在平臺上的數字足跡累積形成大數據;另一方面，利用大數據與機器學習方法進行信用風險評估，預測還款能力與還款意愿。大科技信貸既是國際前沿的金融創新，也是重要的“中國故事”。我國平臺企業提供線上信貸的時間比較早，目前大科技信貸的業務規模居全球第一位。

　　過去幾年，筆者和合作者們就大科技信貸做了一系列研究。其中一項工作是對不同的信用風險評估模型做“賽馬分析”，參加“賽跑”的“兩匹馬”分別是基于大數據與機器學習方法的大科技風控模型和基于傳統數據與打分卡模型的傳統銀行風控模型。我們把一組逐筆貸款數據分為前后兩半，前一半用于訓練兩個模型，后一半則用來驗證兩個模型的違約預測的準確率。實證結果表明，大科技風控模型對違約的預測準確率更高，說明這個模型的可靠性超過傳統銀行模型。進一步的分析表明，預測準確率的改善，既有包括實時數據和行為變量等數據的貢獻，也有機器學習模型方法的貢獻。我國幾家新型互聯網銀行每年分別為上千萬家小微企業和上億個人提供信貸服務，其不良貸款的占比還低于傳統商業銀行同類貸款的占比，說明基于數字信用的信貸決策是有效的。

　　需要指出的是，數字信用的可靠性優于傳統方法這個結論是需要限定條件的。事實上，數字信用最大的價值體現在服務規模小、位置偏、財務數據缺乏的小微企業，這恰恰也反映了數字信用的普惠價值。大科技信貸的客戶多為普惠金融的服務對象，大多是從來沒有獲得過銀行貸款的“信用白戶”。大科技信貸不但可以為這些客戶提供貸款，而且讓它們擁有征信記錄，將來更容易從傳統銀行獲得貸款，即所謂的“溢出效應”。數字技術使得信貸機構更好地了解客戶，讓資質好的客戶更容易獲得融資，也可能讓資質不好的客戶更不容易獲得貸款。另外，大部分大科技信貸機構也已經不再完全依賴平臺生態系統內的數據，而是更多地利用包括稅收、社保、水電等公共數據。因此，數字信用始于大科技平臺，但已經不再局限于此，關鍵是利用非傳統數據和數字技術識別經濟主體的信用。

　　數字信用的應用如何影響金融穩定

　　數字信用的應用并不改變金融的本質，但確實會對金融的業務形態帶來一些變化。目前看來，最大的改變在于增強金融服務的普惠性，而這應該是有利于改善經濟與金融的穩健性。2022年諾貝爾經濟學獎得主、美聯儲前主席伯南克與其合作者曾經提出“金融加速器”的概念，他們發現企業的投資水平往往依賴于其資產負債表狀況：較高的現金流量和資產凈值對于投資有直接或間接的正面影響。在銀行信貸中就存在“金融加速器”的抵押品渠道，資產價格越高，信貸條件越寬松，反之亦然。這實際上是一個金融不穩定機制，在一些國家曾經發生資產價格下跌引發金融危機的現象。數字信用以數據替代抵押，改變了這個作用機制。銀行的抵押貸款對于房價的變化有顯著、正向的反應，但大科技信貸對于房價變化則沒有反應。這意味著以數據替代抵押的數字信用削弱了“金融加速器”效應，從而增強了金融體系的穩定性。

　　國內外的監管者對大科技信貸的運行機制有一個普遍的疑慮，即這套新型的依賴大數據和機器學習方法的信用風險評估模型尚未經受過經濟周期的考驗，一旦經濟周期逆轉，這個模型的有效性是否會發生根本性的變化?這個問題確實值得做深入的學術研究，但從已有的經驗看，數字信用實踐的有效性可能更穩定一些。經濟周期逆轉會導致風控模型的有效性下降，這點應該不會有例外，銀行信用貸款是如此，抵押貸款也是如此，大科技信貸當然也不會例外。但與傳統風控模型相比，數字信用模型有兩個方面的特點：一是更多地依靠實時數據和行為變量，承受經濟周期沖擊的能力更強一些;二是具有更加頻繁的迭代過程，同時貸款期限往往也比較短。過去幾年我國遭遇了新冠病毒疫情沖擊，幾家新型互聯網銀行的不良貸款率在上升了幾個月之后，就開始回落。與傳統銀行的小微企業貸款比較，新型互聯網銀行資產質量惡化程度更輕一些、恢復時間也更快一些。

　　當然，基于數字信用的大科技信貸也會帶來一些新的問題，值得監管部門關注。其中一個無法回避的問題是數據治理。大數據是數字信用的基本元素，什么樣的數據可以利用?公共數據與企業數據應該分別采取什么樣的治理方式?數據又怎樣共享與交易?另一個至關重要的問題是金融穩定。大科技平臺為商業銀行提供助貸服務，有助于普惠型信貸業務的發展，但助貸業務以及聯合貸款會不會引發新的道德風險問題甚至系統共振問題?如何在最大限度地發揮數字信用作用的同時不引發新的風險因素?這些問題都值得持續的思考和不斷的嘗試。

　　數字信用擁有非常廣闊的應用前景

　　數字信用在金融領域可以得到廣泛的應用。目前數字信用的應用主要集中在信貸領域，大科技信貸是最典型的業務案例，傳統商業銀行也在嘗試利用各種類型的非傳統數據做信用風險評估，這也是數字信用的應用實踐。在信貸領域還有許多新的拓展空間，一個例子是在歐洲比較活躍的開放銀行，即銀行將數據開放給其他金融機構做信用風險評估，而我國的主要做法是金融機構利用非金融機構的數據做信用風險評估。我國各類銀行擁有非常豐富的金融數據，如果這些數據能夠開放，將對數字信貸產生非常大的助力。另一個拓展的方向是產業鏈、供應鏈數字信貸，過去的大科技信貸基本上都是依托消費互聯網形成的，信用分析所依據的主要是零售邏輯。隨著產業鏈、物聯網的發展，可能會形成一批新的數字信用業務模式。

　　在保險領域，數字信用也有很好的應用場景。與銀行業一樣，保險業也需要管理負債與資產，而信息不對稱是一個重要障礙。在保險合同簽署以前，主要防范“逆向選擇”問題，在合同簽署之后則要防范道德風險問題。數字信用可以幫助保險機構識別保險消費者的信用狀況、匹配適當的保險產品并防止欺詐行為。數字信用在保險領域的應用不僅能夠減少銷售與管理的人工與其他成本，還可以更好地了解消費者的能力與需求，從而提升消費者的福利、改善保險公司的收益。

　　在投資領域，數字信用不僅可以幫助改善理財服務，還能夠支持“專精特新”等創新型中小企業通過直接融資渠道甚至到資本市場融資。我國金融體系中存在嚴重的投資難問題，老百姓有很多儲蓄，但財富管理尚有很大的改進空間。如果利用數字信用方法做客戶認證(KYC)，可以較好地了解投資者的風險偏好和風險承擔能力，同時做相應的投資資產配置，這樣就有可能為廣大的老百姓，特別是中產階層提供數字化的私人銀行服務。同樣，數字信用方法也可以助力創新型企業獲得直接融資。創新企業雖然有很好的發展前景，但缺乏資產、缺乏數據、缺乏收益，不確定性也非常大，這些企業到資本市場融資，其門檻其實高于到銀行貸款。數字信用可以幫助解決部分信息不對稱的問題，如果可以將數字信用的做法運用到直接融資領域，像形成信用分析報告一樣形成投資分析報告，就可以讓“合格投資者”更好地了解“專精特新”企業。