教你认知为何有些P2P公司会失败

杨凯生认为，真正有权威的指数，就必须有足够的代表性。传统金融机构通过互联网从事的金融业务是我国互联网金融发展的重要部分，若能将其纳入到未来研究中，有助于提高指数的权威性和客观性。

据参与该课题人员介绍，本项目研究的对象主要是狭义的互联网金融，即非金融机构的互联网企业从事的金融业务，不包括传统金融机构自身通过互联网从事的金融业务。

发布会由北京大学国家发展研究院院长姚洋主持。该指数首期发布于2015年12月20日，由北京大学互联网金融研究中心联合上海新金融研究院和蚂蚁金服集团共同编制。该指数所需要的数据来源于蚂蚁金融，以及铜板街、中国人民银行、零壹财经等代表性的互联网金融企业或第三方机构的公开数据。

之前不少企业成了信用中介，但是没有接受特殊监管。比如说吸收发放贷款的银行，必须有资本充足率，有多少资本金，所办的业务只能比资本金扩大多少倍，万一出现风险，资本金足以抵御，不能扩大风险。比如说要有必要的风险准备，要有整体的贷款相应的准备，以防不时之需。一些平台公司没有这方面的规定，一旦出现问题只能靠拆东墙补西墙。出现这些问题值得我们认真吸取的经验教训，这是在中国金融体制改革深化的过程中，难以避免的一个历史阶段的特殊现象。我相信经过这一段以后政府部门、监管机构，包括社会大众对这个问题的认识会比过去更清醒一点。

国内前一阶段有些平台，不仅仅是信息中介，还扮演了信用中介的角色。信息中介是说某一个人需要钱，某个人有钱，中介提供双方的信息，这是一个信息中介，风险自担。信用中介则是把众人的钱拿来，再借出去，扮演的是信用中介。提供担保也是一种信用中介。在这样的情况下就要考虑业务性质发生了变化，是在办理存款贷款业务了，必须接受特殊监管。

如果有吸收存款的功能，拿众人的钱借给别人，甚至去投资，出了风险，就会波及到众人，这也是古今中外对存款机构都要有特殊监管的原因所在。

他进一步解释，非存款类贷款机构不能吸收存款，用自有资金或者其他渠道资金发放贷款。玩自己的钱输了是自己的，按照经济学理论，风险外溢性比较小。

杨凯生在问答环节指出，凡是能够吸收存款进行贷款、进行投资的机构必须接受监管，发达市场经济体和新兴市场经济体都没有差异。

有一些互联网企业刚开张没多长时间，对投资人的宣传，对客户的宣传当中总要加上一句自己是运用大数据技术。其实不少互联网企业，他们充其量所能做的是把自己客户群的一些行为数据保留下来。把自己已经得到的数据，误以为是全量数据，把自己所拥有的样本，以为是一个具有充分代表性的随机性的样本，恐怕就会出现问题。

杨凯生指出，如果有了互联网、大数据、云计算等一系列技术进步，却不能够帮助我们防止思想上的片面性，避免种种形而上学，而相反的由于这些技术的进步，工具的出现，使得我们在认识事物上更加简单化了，在判断事物上更加绝对化了，那不仅仅可惜了这些时代文明进步的产物，更重要的是还可能由于我们拥有这样的工具、技术，反而更容易形成各种错判，而导致失误。比如说因为掌握了一定量的客户信息，掌握了一定量的客户数据，就以为是掌握了这方面的大数据，而忽视了对数据的分析工具和方法论的研究，这在金融业务中就很有可能会影响到对风险的识别和防控，造成金融风险的积聚和扩散。

杨凯生在发言提到，互联网、大数据技术给人类提供了从更宽的视野、更多的维度，更全的方位来认知问题和分析问题的工具和方法。同时，也对我们提出了更高要求。在互联网时代，不仅需要处理好碎片化信息和完整性数据之间的关系，更需要处理好结构性数据和非结构性数据之间的关系。

杨凯生认为，一些互联网金融公司出现问题，除了常说的法规不够健全、监管不够有力、行业自律比较薄弱，投资者的教育欠缺等等这些原因之外，恐怕还有一个原因是大家对互联网，对大数据技术的理解和认识存在着一定的偏差。

“前一阶段，一些从事互联网金融业务的公司，尤其一些P2P网贷公司频频出现失败的案例。除了其中一部分是蓄意行骗欺诈以外，多数可能还没有搞清楚究竟什么是大数据，自己获得的究竟是什么数据，有没有掌握好数据的挖掘技术、建模技术和分析评估的技术。这些问题并不仅仅是技术问题，实际上也是思想方法和认识方法问题。大体这些公司在思想方法上存在片面性，过分高估自己数据处理能力，并且与普遍存在急功近利的倾向有关系。他们对自己拥有的这些数据究竟能不能用，应该怎么样用于风险识别和管控，并没有经过认真的可行性的应用，也没有可靠的经过反复验证的风险计量模型和科学有效的数据分析方法。”北京大学互联网金融研究中心特约高级研究员、中国工商银行原行长杨凯生在4月26日北京大学互联网金融研究中心举办的“北京大学互联网金融发展(第二期)发布会”上发表“关于大数据的认识误区及其在互联网金融中的表现”的主题演讲时作出上述表述。

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