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吴炯:很多互金创业者非金融出身 没有风控概念

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风和投资管理咨询董事长吴炯

风和投资管理咨询董事长吴炯

网易财经6月12日讯 2016年陆家嘴论坛今天(6月12日)开幕,主题为“全球经济增长的挑战与金融变革”。风和投资管理咨询董事长吴炯在论坛上发言称,很多的互联网金融企业,一加上“互联网”这三个字,我用“万呼所以”,认为我只要有一个网站,我要借多少钱,你把你的项目描述一下,那边有闲钱,你找到这个企业觉得可以贷款,因为利息最高,我就给你贷款。这样的情况就相当于一个新生儿,一条腿特别粗,这条腿连接和匹配做得非常好,但另外一条腿非常细,风险控制非常差。过去这么多年倒下的互联网企业,很多这样企业的创业者根本不是做金融出身,没有风险管控的概念,这就是造成大量的企业倒闭,很多企业老板卷了钱走人。

以下为发言实录:

[杨燕青]中国传统的金融业针对大量的需求没有提供足够的金融产品服务,所以有了互联网金融这个能做大量事情的巨大空间。这也回到为什么国外没有互联网金融,因为国外的金融已经覆盖了大家的需求,但中国有巨大的空白。吴总,您怎么看待互联网金融的风险?

[吴炯]我原来在美国雅虎,后来在阿里巴巴做了八年时间,最近两年也在挂号网。

[杨燕青]为什么离开阿里?

[吴炯]因为我想做金融,离开阿里以后创建了自己的风投公司,从2001年到现在,我跟金融行业也沾上了边。我跟刚才几位嘉宾有些不同的意见。实际上在一年半以前,也有一个类似的,以金融互联网为主题的研讨会,当时我就提出一个观点,我说,互联网金融可能会出问题,大批的项目可能在不久的将来会出现问题。我没有想到一年半以后,已经有这么多的P2P公司跑路的跑路、倒闭的倒闭,我当时只是想不远的将来有一大批公司出问题。为什么这么说?我一直说互联网作为一个新的技术,互联网也好、移动互联网也好,拿手好戏是连接和匹配。我以前老东家阿里巴巴做的“买家找卖家、轻松做生意”,腾讯是做人和人的连接。我们做互联网金融,贷款和寻求贷款,互联网是不是可以做这个拿手好戏,做一个匹配,想要融资的,和有闲钱的都可以做这个匹配。

[吴炯]但是不要忘记,金融这个行业除了连接和匹配以外,还有第二件非常重要的事情,就是风险管控。连接的匹配,不能忙碌的做,要衡量、评估借贷者有没有还款能力。传统的金融机构怎么解决这个问题?有两个方法。第一个方法是很多人把钱放在一个“铺”里,比如说把钱存在银行,银行作为中介人,银行把钱借给实体企业,不是单独的个体直接借给需要借钱的企业,把钱放在一个大的“铺”里,一个资金池里再借给企业,这个资金池的方法起到风险分享和减少风险的作用。

[吴炯]第二个方法,更加简单一些,就是做征信的调查,找担保人,找抵押物,用房产抵押,用地抵押或者用机器设备抵押。这两件事情是所有金融企业做信贷、做投资都必须要做的事情。但是很多的互联网金融企业,一加上“互联网”这三个字,我用“万呼所以”,认为我只要有一个网站,我要借多少钱,你把你的项目描述一下,那边有闲钱,你找到这个企业觉得可以贷款,因为利息最高,我就给你贷款。这样的情况就相当于一个新生儿,一条腿特别粗,这条腿连接和匹配做得非常好,但另外一条腿非常细,风险控制非常差。过去这么多年倒下的互联网企业,很多这样企业的创业者根本不是做金融出身,没有风险管控的概念,这就是造成大量的企业倒闭,很多企业老板卷了钱走人。

[吴炯]今天这个条件还远远不具备,什么时候条件具备了,用创新科技的方法,能够解决我讲的第二条腿的问题,就是风险管控。怎么样解决这个问题,也不是说一点路子都没有,很简单就是通过互联网大数据的技术,很大程度上解决这个问题。但是能不能完全代替传统意义上的抵押,比如说房产抵押,房产是不是被多次质押,用机器设备抵押,这个设备值不值钱,担保人有没有资格。

[杨燕青] 杨燕青:怎么看待大数据和后数据的区别,目前业界有很大的争论,比如说中国工商银行过去几年积累了大量的数据,这些数据不是大数据念,更多的是结构性的,而且只有几类数据,因此叫做后数据。大数据的概念是指一个人所有的社会相关数据。后数据会比较有限,但评估足够了,而大数据究竟能不能被用来评估信用风险,目前为止还没有结论。传统金融业认为不行,互联网金融业或者新兴金融业认为行,但没有足够的证据来证明。

[吴炯]吴炯:首先需要明确的是数据的质量而不是数据的数量。形形色色的大数据,有很多数据跟金融不相关,比如说个人的微信帐号,他有多少个朋友,发了多少个信息,这些数据分析不出金融机构到底该向这个人借多少钱。所以,所谓数据大小没有意义,你刚才说的结构和非结构也不是关键。以前分析数据,如果碰到非结构性的数据,碰到文字的叙述,必须人来读。过去这几年计算机在发展,尤其是随着人工智能的发展,最大的一个进步就是计算机在理解人类自然方面有长足的进步,即使是非结构性的数据,机器也可以很大程度上读懂数据的意义。所以,结构与非结构不是关键性,关键是数据和金融征信有多大的相关性。什么样的数据?比如说我们曾经投资过一家公司叫做房价网,全中国任意给出一个地址,这个地址、这个小区、这套房的市场价格是多少,而且这个小区过去在历史上被买卖转手了几次,交易价格在多少,可以给你这个房产数据。如果这个人住在这个房子里,这套房子值2500万,而且你知道他是房产的所有者。第二个例子,如果你用支付宝,或使用微信支付,这些互联网企业掌握了这个人过去几年里很多的支付数据,这样的数据和他的金融数据有极大的相关性,这才是高质量的数据。

[杨燕青]截止目前所得的大数据和分析能力,是不是足以让大数据用来评估信用风险呢?

[吴炯]我觉得现在还不行。

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