步入數字時代，困擾人類信貸業務幾千年的兩大難題——逆向選擇和道德風險，似乎仍然沒有得到很好地解決。www.emoneybtc.com大數據的采集以及模型的精進，都不足以做到：（1）“完全把壞人挑出來”（逆向選擇難題）；（2）“讓借款人當好人，如約還款”（道德風險難題）。在某些點上，海量數據及升級模型甚至事倍功半。比如研究表明，財務信息、學歷工作等個人特征、社會關系、社交行為是有價值的，有助於評估借款人的信用。但是在輸入大費周章收集來的信息之後，現實結果卻不一定買賬——絕大部分P2P平台都用了這些數據，但壞賬率依然高企，部分數據，比如社交數據的預測錯誤率甚至奇高。
是增量數據和模型沒用嗎？——看起來有點奇怪。那麼缺失的一環是什麼？
我們先來看兩個例子，一個來自科技金融新銳，一個來自商業銀行巨頭。一直以來螞蟻金服借貸業務的不良率奇低，整體不良率在1%以下，其中給到農村地區小微企業人群的不良率在1.5%左右。如此低的違約率，原因是什麼？螞蟻金服宣傳的10萬項指標體系，100多個預測模型、3000多種風控策略其實只是表象。真實的原因是，借款者在與阿裡系生態的互動中：（1）生成了真實、有價值的關鍵數據；（2）形成了對未來按期還款的激勵。如果違約，商戶正常資金周轉、經營會被暫停，個人的出行、消費會受影響。所以只要你未來還依賴這個生態，就相當於你與螞蟻增簽了一紙隱性合約，有這個雙方長期合作的隱性合約，還款激勵增加了。我們常常看到很多信用數據很漂亮、優質的客戶，在其他一些P2P平台借到款後跑路。是因為這些P2P平台對這個客戶的還款行為沒有任何激勵，拿著錢離開平台，一樣活得很好。
另一個例子我們從美國銀行業最近這幾十年的變遷說起。美國銀行體系的貸款資金來源，逐漸變為以直接融資市場為主，而不是當地居民存款。比如房貸，現在主要由資產證券化債券融資作為支撐，這個比例在80年代僅10%。資金來源不依靠當地，以及信息科技賦能，其實商業銀行分支機構的價值是越來越低的。但是跟這個大邏輯背離的是，最近幾十年美國商業銀行分支機構數量是大幅增加的。為什麼呢？——一個回答是，由於信貸合約始終存在摩擦，不能把有用信息都放進去，也不能說窮舉未來遇到的各種情境，所以扎根於地區的分支機構有著不可替代的作用。沃頓商學院的Gilje教授研究證實，分支機構在當地建立的社會關系網，以及當地的硬知識、軟知識，確立了他們更多地了解客戶、激勵客戶還款的本事。盡管，這種方式確實是暴力解決方案，非常耗費成本。
區塊鏈技術的關鍵，是實現了沿時間軸存儲數據，讓各個節點平等地收聽這個數據庫廣播，並進行驗證的能力。這樣的一個技術賦能，有沒有可能解決信貸難點，比如增加真實有用的關鍵數據，提高貸後還款激勵呢？
在增加了解客戶的關鍵數據方面，區塊鏈技術確實是有可為空間。以小微企業為例，標准化的數據搜集存在實質困難，比如三表不全，固定資產所有權不清。所以貸款時常常被判死刑，因為你如何證明，也證明不了你自己。比如在養殖棚所有權問題上，區塊鏈驗證函數verify(commit, message, nonce)輸入的信息包括：之前記錄的養殖棚所有權信息的哈希值commit，現在你聲稱的養殖棚所有權信息message，以及一個隨機數。如果verify函數算出來的哈希值與之前記錄的哈希值一致，那麼就可以證明現在你聲稱的養殖棚所有權信息是真實的。我們看到這個過程（1）並沒有解密之前上鏈的信息；（2）的確能夠做到真實性驗證。
不過，如果目的僅僅於此，其實不用區塊鏈一樣可以實現。比如現在上線的一些農業保險項目，用區塊鏈技術大費周章地驗證“此豬是此豬”。沿用以前的辦法，給每頭豬耳朵上打個耳標或者畫個獨特暗號，可以同樣實現驗證信息真實性的目標。再比如驗證貸款人的匿名性信息真實性方面，創建一個打碼數據庫，只要銀行櫃員從數據庫裡面調出來的打碼信息，和我現在的信息打碼後，兩個碼是一樣的，就能夠驗證了。為什麼還要搞區塊鏈？
回到區塊鏈verify函數驗證過程，我們可以看到，有歷史信息的哈希值commit記錄在冊，是關鍵點之一。各個節點可以平等地收聽數據庫，歷史信息的哈希值平等地觸達到每一個節點，是關鍵點之二。在這樣的機制下，很多問題能夠迎刃而解。比如小微企業融資難題——小廠商能夠被真實畫像，它的訂單、物流、抵押、資金流、貸款流向等等信息，甚至水、電、煤信息可以被交叉驗證。這樣的交互驗證，可以輕易甄別出多頭借貸問題，也會有更大功用。比如，廠商未來的貸款、訂單服務方會查驗它的歷史訂單執行、還款資金流信息。只要廠商未來業務還依賴鏈上歷史信息來取得資質，這個系統就給了廠商一個當前按期還款的激勵。
可以看到，區塊鏈特有的信息分發機制是極其有價值的。但是，這樣一個看起來很完美的信息共享機制，真的可以實現嗎？經濟學的研究表明，信息分發價值越高，個體越不願意合作，越容易合謀，體系奔潰的可能性越高。信息經濟學方面的諾獎得主Stigliz有一個觀點，完美的信息本身是無法實現的，除非在一個徹底消除隱私的社會，或者在一個所有人都分享的集體意識社會。要實現區塊鏈生態的循環，就需要大量加密數據的共享。一個現實問題是，對已經有大量數據的一方來說，對系統貢獻巨大。但它能夠從系統中獲得的價值，是小於只有少量數據的一方的。而且真正重要的數據，隱藏在巨頭銀行和各家公司數據中心的深處。能否通過某種程度的定價來實現加密數據共享？目前反正還在討論之中。
如果只是小范圍的信息共享呢？比如現在搭建的各種聯盟鏈，強制幾個認可的多方共享信息，似乎還遠遠不夠。這種機制運作下來，聯盟鏈內的各方只是獲取了歷史信息的一個子集，會一定程度的改善，不過也帶來不穩定性。一方面，即便在聯盟鏈內部，眾多巨頭如果投入與產出不成比例，也會引發系統崩潰。比如全球最大的銀行區塊鏈聯盟R3 CEV。成立至今已有多位巨頭，包括高盛、摩根大通脫離了組織。更重要的一點是，區塊鏈機制中有一條，是節點的自由加入可以保證系統穩定性。看起來好像只是一個小小的設計，但是卻有著大作用——因為節點數量越多，篡改歷史數據所需的算力也就越大。當節點數達到一定規模時，黑客進行一次數據攻擊所花費的成本是極其高昂的。
還有哪些不可為之處？一是成本，二是定位。成本問題很好理解，這種完全去中心化的數據記錄方式成本很高，歷史信息錄入上鏈需要大量的計算資源。普林斯頓的Brunnermeier教授研究證實區塊鏈發展中存在三角困境，即無法同時達到准確、去中心化和成本效率。如果前兩者是不能放棄的目標，那麼資源浪費就是必須犧牲的事實。第二個問題，是關於這樣一個取信機制的定位問題。區塊鏈通過技術實現了人與人，人與數據之間的取信機制。應用到大規模的授信服務中，必須要面對的，是中心化的信用監管模式以及宏觀信用創造問題。定位好這樣一個取信機制，將其作為工具，與宏觀經濟監管及運行做好配合，是前進中需要克服的阻礙。
數字時代，我們存在於一個可感知的鮮活世界，也存在於一個被0和1刻畫的虛擬數字世界。一個多場景共享數字信息，確信其真實性的驗證機制，始終是需求所在。不管在迭代前行中，這個技術的名字，還是不是區塊鏈。
作者簡介：陳靖，北京大學數字金融中心博士後，博士畢業於北京大學光華管理學院，多倫多大學羅德曼商學院聯合培養。曾獲國家獎學金，北大校長獎學金。在一流期刊Journal of Futures Markets, International Review of Finance, Financial Markets, Institutions & Instruments，中國金融，哈佛商業評論上發表多篇論文，工作論文入選歐洲金融學會EFA、北美金融學會NFA、亞洲經濟金融學會ABFER、中國國際金融年會CICF等重要會議。曾在中金公司、中投公司、華泰證券進行研究實踐。