顛覆性變革悄然來臨：物聯網金融“十大假說”

闕方平

編者按：當前，物聯網在全球范圍內日益興起并得到廣泛運用。物聯網與金融結合產生了一種全新的金融業態——物聯網金融。本文基于對傳統金融與物聯網金融的比較分析，闡述了物聯網金融對傳統金融的顛覆性影響，從風險收益矩陣、金融市場均衡模式、風險管理模式、社會信用體系及金融監管體系等五方面研究提出了物聯網金融“十大假說”。

“物聯網”概念自1999年在美國首次提出，即“物物相連的智能互聯網”，由感知層、網絡層和應用層三層次架構構成，通過射頻識別、紅外感應器等傳感設備進行信息交換和通信，以實現對物品的智能化識別、定位、跟蹤、監控和管理。物聯網與金融的不斷互動、融合和發展，產生了一種全新的金融業態——物聯網金融，不僅拓展了物聯網的應用前景，也拉開了一場新金融革命的序幕，將深刻改變傳統的風險收益矩陣、金融市場均衡模式、風險管理模式、社會信用體系及金融監管體系。對這種新的金融革命作出趨勢預測，有待實踐檢驗。在這里，本人提出“十大假說”，以期拋磚引玉。

風險收益“四象限”模型假說

根據經濟學“風險與收益對稱”的基本原理，風險與收益成正比。其中，風險又可稱為不確定性。由于信息不對稱在傳統金融環境中廣泛存在，不確定性是普遍現象。不確定性與收益共生共存，承擔風險是獲取收益的前提，收益是承擔不確定性的成本和報酬。

物聯網金融模式的情形將發生顛覆性變化，由于風險的確定性大幅提升，收益的確定性也可以得到顯著提高，正如圖1所示，風險收益曲線將會由傳統金融的二、三象限遷移至一、四象限。第二象限為“不確定的收益”，第三象限為“不確定的損失”；第一象限為“確定的收益”，第四象限為“確定的損失”。

隨著物聯網技術的廣泛應用，金融機構可以充分掌握交易客戶的各類信息，消除“信息不對稱”所帶來的不確定性，使得“高確定性、高收益、低損失”的理想組合得以實現。在物聯網條件下，金融機構面臨的是確定的環境，確定性與收益成正比，與成本成反比。金融機構可以根據自身風險偏好篩選市場上的客戶，評估交易機會對應的損失可能性，主動選擇具有“確定的收益”的交易機會，規避“確定的損失”，使風險收益達到最優平衡，從而提高金融市場效率。

金融市場“尾部均衡”假說

根據馬歇爾的局部均衡理論及瓦爾拉斯的一般均衡理論，整個經濟體系處于均衡狀態時，所有產品和要素的價格為均衡價格，在“完全競爭”的均衡條件下，出售一切生產要素的總收入和出售一切產品的總收入必將相等。

對于物聯網金融企業而言，從長期看企業要根據市場的增長而采用不同的技術水平組織生產，引起固定成本增加。但由于物聯網金融具有規模報酬遞增效應，其長期平均成本隨技術更新而下降，企業最優生產規模是無限大的產量，各金融機構的邊際成本趨近于零，能夠獲取市場完備信息。對任何單一的金融產品而言，與傳統金融市場最大的區別在于邊際成本和平均成本降低，即市場供給曲線向右平移。在同一供給數量下，物聯網金融市場的價格低于傳統金融市場；在同一價格水平下，物聯網金融市場的供給要大于傳統金融市場。

尾部均衡是指市場均衡形成于市場需求曲線的尾部，即市場供給曲線與需求曲線相交于需求曲線的右下部分。如圖2所示，傳統均衡狀態下，對應的均衡數量和價格分別為Q1、P1，均衡點位于需求曲線的頭部，即“頭部均衡”。在物聯網金融市場下，供給曲線右移，導致均衡狀態發生變化，均衡點由需求曲線的頭部移動到尾部，即圖2中的E2點，均衡數量和均衡價格分別為Q2、P2，從而形成了“尾部均衡”。

物聯網金融改變了傳統金融的頭部均衡狀態，使均衡數量增加，均衡價格下降。市場上金融產品的供給更加豐富，金融服務價格下降，服務效率和覆蓋率大幅提高，有效緩解了融資難、融資貴問題，有利于普惠金融的發展。

信用風險（違約概率）降低假說

信用風險（違約概率）降低假說的核心要義

信用風險（違約概率）將呈整體下降趨勢，即“信用風險（違約概率）下降”假說。根據風險管理理論，信用風險總損失由預期損失及非預期損失組成，而傳統金融及物聯網金融模式的預期損失基本一致，因此二者區別主要在于非預期損失。按照傳統金融理論，違約概率PD在經濟衰退期處于最大值，在經濟繁榮擴張期處于最小值。傳統金融模式與物聯網金融模式繁榮擴張期的正常違約概率均保持常態。但由于物聯網金融模式處于風險與收益確定的環境，最大違約概率將低于傳統金融。

在相同信貸規模下，物聯網金融模式的銀行對于同一企業或同一貸款的違約概率將低于傳統金融，非預期損失隨之下降。因此物聯網金融模式的信用風險將低于傳統金融。從資本要求的角度看，資本金是用來覆蓋非預期損失的。將傳統金融模式的非預期損失（ULq）與物聯網金融的非預期損失（ULw）相比較，可得出“非預期損失的差額=違約損失率×違約風險暴露×最大可能的違約概率之差”。由于資本金大于等于非預期損失，因此，“資本金的差額=違約概率之差×違約損失率×違約風險暴露”。由于物聯網金融的違約概率低于傳統金融，將降低銀行業機構對資本金的需求。公式推導過程如下（傳統金融以q表示，物聯網金融以w表示）：

物聯網金融將破解信用風險管理“兩大瓶頸”

一是解決信息不對稱問題。阿爾克洛夫和斯蒂格里茨創立的信息經濟學指出信息不對稱會導致道德風險和“逆向選擇”。借款人與銀行信息不對稱，容易產生逆向選擇及道德風險，如銀行貸款重復質押等。物聯網金融模式徹底解決了“信息孤島”和信息不對稱現象，甚至可能達到經典經濟學中所論述的“完全信息”狀態。通過運用VR、區塊鏈、RFID（無線射頻識別）等技術，可實現對動產無遺漏的監管，實時監控抵質押品狀態，使動產融資的“被動管理”變為“主動管理”、“事后追蹤”變為“事先防范”。如，物聯網通過實時監測庫存變化，可解決汽車合格證重復質押的問題。

二是解決信貸市場悖論問題。傳統商業銀行依賴抵質押品作為貸款增信工具。但抵質押品并不是“萬能鑰匙”，反而可能導致“信貸悖論”。理論上，由于抵質押品加固了還款保障，風險排序應當是“信用貸款風險 > 保證貸款風險 > 抵質押貸款風險”。而實踐中恰恰相反，湖北省2013～2016年不良貸款余額最大的為抵質押貸款，其次為保證貸款、信用貸款。

產生信貸悖論的原因主要在于：銀行發放抵質押貸款時，認為貸款者無法償還貸款可以以物抵債，放松了貸款“三查”。要解決信貸悖論，關鍵在于破除“抵押迷信”的路徑依賴，打造“輕抵押”銀行。隨著物聯網技術的應用，將為信用風險管理提供全新的技術手段。一方面，由于區塊鏈技術具有數據“分布式”儲存和參與者共同維護等特點，提高了數據的有效性、準確性。另一方面，通過將信貸系統與工商、海關、稅務、監管部門等數據庫相連，能夠全面掌握企業信用狀況變化，了解企業繳納水電費、醫保、社保、住房公積金和雇工情況等“軟信息”、“活信息”，有針對性的發放信用貸款。

信用風險（違約概率）降低假說的主要意義

一是發揮節約資本作用。傳統金融模式的信貸規模受資本約束限制，需留存足夠資本用于覆蓋非預期損失。由于物聯網金融模式的違約概率下降，非預期損失減少，資本要求降低，銀行業機構能夠騰挪出更多資本空間，增強貸款發放能力，擴大信貸規模，為實體經濟發展注入源頭活水。

二是熨平經濟周期波動。傳統金融體系在不確定性環境下運轉，具有“親周期性”，與經濟周期波動呈“強相關”。而物聯網金融與經濟周期呈“弱相關性”。在經濟擴張期，物聯網金融與傳統金融的違約概率均保持不變。在經濟衰退期，傳統金融受經濟周期波動的影響明顯大于物聯網金融。由于物聯網金融消除了不確定性，經濟衰退期的違約概率低于傳統金融，非預期損失不會大幅增加，對資本金影響較小，能夠起到熨平經濟周期的作用。

三是實現彈性風險計量。傳統金融模式的信用風險計量主要通過標準法既定的權重計量風險加權資產。物聯網金融模式掌握了借款人“完全信息”，可精確計量違約概率、違約損失率等指標，標準法將逐漸淡出，內部評級法將得到廣泛應用。同時，由于違約概率下降，風險權重也應同步調整，彈性風險權重與彈性資本充足率要求將成為常態，巴塞爾協議Ⅲ下的風險資產權重不再適用，有可能被迫全面修訂，風險計量將更具精確性、前瞻性。

操作風險“兩極端”假說

物聯網的發展對于操作風險防控是一把“雙刃劍”。傳統金融操作風險發生概率在0和1之間的區間波動，風險損失由0趨向于無窮大（如圖3、4所示）。物聯網金融模式的操作風險處于0和1的“兩極端”分布，發生概率服從離散型的0～1二項分布，即操作風險“兩極端”假說。

一方面，物聯網金融模式將提高操作風險防控水平。通過發揮物聯網智能管理優勢，將成為風險管理的“千里眼”、“順風耳”，實現覆蓋各業務條線、產品條線、營業場所的“全方位”防控，操作風險發生概率及風險損失均趨向于0。如，通過RFID識別等技術，可進行工作人員和來訪人員管理，監控現金柜、庫房、機房等重要資產設備，提高了安防可靠性。

另一方面，物聯網金融模式潛藏操作風險引爆點。由于物聯網實現了“萬物互聯”，風險的“觸發點”更多，傳播范圍更廣、影響程度更深、傳染速度更快。如，可能出現系統崩潰、系統被非法操控事件。又如，由于物聯網操作環節增多，可能出現操作人員操作失誤、指令發送錯誤等風險。一旦發生操作風險事件，將引發“多米諾骨牌效應”，產生絕對的操作風險，即操作風險發生概率為“1”，風險損失趨向于無窮大。

市場風險上升假說

物聯網將擴大市場風險的內涵及外延。從內涵來看，物聯網金融將推動金融市場“跨界融合”，市場業務規模不斷擴大，交易量成倍增長，交易復雜程度顯著提升，引發劇烈頻繁的價格波動。從外延來看，銀行業機構將加速發展信貸資產證券化、不良資產收益權轉讓等業務，實現從存量管理向流量經營，從持有型資產向交易型資產轉變，從而擴大市場風險影響范圍。

物聯網將產生“共振效應”。共振效應是指物體在周期性外力的作用下，當外力頻率與物體自身振動頻率趨同時，振幅達到最大，產生最大的效果。共振頻率的計算公式為：（k為物體的勁度系數，單位為N/m；m為物體的質量，單位為kg）。

在金融領域，“共振效應”是指當市場上多種重要的利多或利空因素同時出現時，導致大幅上漲或重挫行情，引發市場風險。傳統金融市場聯結相對松散，有一定的風險隔離效果，市場風險傳染性尚不顯著。物聯網金融具有開放性和跨時空性的特點，同業拆借、銀行間市場、證券市場、外匯市場等市場將緊密相連，機構及客戶將突破時空約束參與多個市場，信息傳遞速度更快，風險傳染范圍更廣，使市場風險出現疊加，超預期的“黑天鵝事件”發生頻率顯著增加，甚至引發系統性、區域性風險。

物聯網將催生“蝴蝶效應”。“蝴蝶效應”來源于“混沌理論”，是指在一個動力系統中，初始條件的微小變化會造成系統巨大變化的現象。在物聯網環境下，金融部門通過相互持有資產負債，建立了千絲萬縷的關系網絡，市場聯動日益密切。單一風險事件將產生“蝴蝶效應”，通過傳染路徑迅速流轉、不斷放大，造成不同金融部門的連鎖反應和金融市場之間的傳染沖擊，產生交叉耦合作用，危害呈幾何級數增長。

流動性風險上升假說

在物聯網環境下，移動支付、感知支付等各類支付轉賬手段快速發展，資金業務從線下向線上遷移，銀行業機構資金結構及客戶行為特性都將發生較大轉變，導致流動性風險隨之上升。

物聯網金融加劇存款流失。物聯網金融的線上支付轉賬更為便捷，線上交易平臺將成倍增長，原有的余額寶等互聯網理財工具應用范圍將進一步擴大，吸引海量的客戶資金，對線下存款產生顯著的“虹吸效應”，使線下存款轉化為線上理財資金，繼續加劇銀行業機構存款流失的壓力。

物聯網理財導致存款波動幅度加大。物聯網技術極大降低了理財業務的信息不對稱及交易成本，線上理財客戶可以很方便地獲取各個線上理財產品的收益率情況，并以極低的成本在各個產品之間切換。由于物聯網技術的支持，客戶的利率敏感性也大大增強，理財資金追逐高收益產品的行為具有較高的同質性，客戶與客戶之間的“共振效應”將導致存款波動幅度更高。

物聯網支付加大資金兌付壓力。隨著感知支付、移動支付的應用，用戶對即時支付的需求將呈幾何倍數增長，資金支付的突發性、不可預計性顯著提高。同時，物聯網金融投資公司廣泛發售理財產品，理財產品“T+0”清算支付將成為常態。而線上即時支付勢必導致流動性壓力向銀行業機構傳導，增加了對資金清算實時性、集約型的要求。當線上理財產品面臨大額、大面積贖回時，將對銀行業機構的流動性儲備提出更高要求。

物聯網環境加速流動性風險傳染。物聯網金融市場間的聯結性將顯著增強，當市場發生流動性緊張時，理財產品可能陷入“贖回——拋售資產——觸發更大贖回”的惡性循環。一旦某只線上理財產品遇到兌付問題，用戶可能集中提出兌付要求，甚至出現擠兌現象，從而引發流動性風險。

社會信用體系升級假說

習近平總書記強調，要建設全國一體化的國家大數據中心。當前，我國社會信用體系發展仍相對滯后。物聯網將顛覆傳統社會信用管理模式，打造社會信用體系“升級版”。

促進信用體系“物聯化”。物聯網具有“泛在化”特征，可以對企業及個人的經營、交易、消費等行為進行識別追蹤，并上傳至征信管理系統，建立龐大的信用信息數據庫，實現信用記錄全覆蓋，不留死角。通過發揮物聯網互聯互通的優勢，能夠破除信息壁壘，打破“信息孤島”，將工商、稅務、金融等部門的信用評價結果與評級機構、社會監督員評價等社會監督情況相結合，打造全方位的統一信用監管體系。

促進信用評估“透明化”。傳統金融模式的銀行信用評級主要基于對客戶信息的主觀判斷。通過物聯網大數據、傳感器、云計算等技術，可實時掌控企業財務狀況、銷售情況、客戶還款行為等數據，動態調整信用評級結果，確保了評價結果的客觀性、透明性與真實性。銀行信用評估將從滯后、片面的“主觀信用”進化為實時、全面的“客觀信用”，打造全新的商業模式。

促進信用環境“純凈化”。在物聯網環境下，從企業繳稅、經營情況，到個人征信記錄、繳納水電費、違章記錄等，都難逃“法眼”，信用缺失將意味著失去現代社會的“通行證”。通過統一信用平臺公開披露信用信息，將創造出更多的“市場監督者”，違約成本增加，不守信用的人數將顯著減少，營造“人人知誠信、人人講誠信”的信用環境。

巴塞爾協議第一支柱：風險資產資本全覆蓋假說

目前，巴塞爾協議的三大支柱（最低資本要求、監督檢查和市場約束）實施重點主要在第一支柱，第二、第三支柱起輔助補充作用。但在實際風控效用方面，美國學者對150個國家和地區巴塞爾協議Ⅱ實施情況的統計顯示，從高到低依次為第三支柱、第一支柱和第二支柱。物聯網金融將深刻影響三大支柱格局，加強第二支柱和第三支柱的重要性，提高第一支柱的風控效果，從而使三大支柱的地位和效果越來越均衡，由傳統的第一支柱“獨木支撐”變革為三大支柱的“三足鼎立”，共同發揮作用，相互支撐互補。

對第一支柱而言，巴塞爾協議Ⅲ對信用風險、操作風險及市場風險的風險加權資產進行了規定，但仍存在風險覆蓋“空白點”，即剩余風險。一是第一支柱雖涉及但未完全涵蓋的剩余風險，如信用風險中的貸款集中度風險。二是第一支柱未涉及的風險。包括流動性風險、戰略風險、聲譽風險和業務風險等。三是小概率黑天鵝事件，在物聯網金融模式可能引發蝴蝶效應，導致區域性系統性風險。

物聯網金融模式的流動性、聲譽等風險占比越來越重，風險傳播速度越來越快，影響和破壞力越來越大。在第一支柱對此類風險未充分考慮的情況下，僅靠第二和第三支柱監督將無法及時有效地量化和控制風險。因而，物聯網金融下的第一支柱的風險加權資產需對目前的剩余風險進一步覆蓋，不僅要進一步細化信用風險、操作風險和市場風險的子項目，也須將流動性風險、戰__略風險、聲譽風險、業務風險和小概率事件風險以“其他重大風險”名義納入第一支柱進行資本計量，并且在降低信用風險權重的同時，提高“其他重大風險”的權重以示重視，詳見圖5。

巴塞爾協議第二支柱：大數據監管工具假說

一方面，物聯網金融的創新發展帶來了豐富多樣的金融服務和產品，既滿足了人們的金融需求，也給監管當局帶來了巨大挑戰。巴塞爾協議Ⅲ第二支柱要求：監管當局要對銀行的風險管理和化解狀況、收益的有效性和可靠性等因素進行監督檢查。在當前監管基礎設施和人力資源配備條件下，金融市場的快速發展、產品的快速創新、不同金融領域的混合交叉使監管部門所面臨的監管選擇決定因素爆炸性增長，增加了監管工作量和難度。

另一方面，物聯網金融的發展也帶來了豐富多樣的金融監管工具，尤其是精準大數據監管工具。如，銀監會的現場檢查EAST工具。大數據工具能夠解決部門間數據互通互容性不夠、應用數據現時性不強、基層監管力量單薄、監管方式盛行“人海戰術”的問題。以大數據為支撐，以信息化監管為手段，對金融運行進行數字化、網絡化、自動化、智能化為一體的實時跟蹤、動態監管將成為未來監管方式的標配。物聯網金融模式的第二支柱將明確對大數據監管的要求，包括提升數據治理、應用大數據監管提高服務、推進信息共享開放、發展社會化征信等方面。目前，大數據監管受到了越來越廣泛的認同和應用。如，美聯儲經濟學家研究用非傳統大數據改善經濟預測的準確性和時效性。2015年7月，國務院印發了《關于運用大數據加強對市場主體服務和監管的若干意見》一文，布置落實運用大數據理念、技術和資源，推進簡政放權和政府職能轉變。大數據一詞在《意見》中共出現了61次。

巴塞爾協議第三支柱：網絡平臺監督者假說

隨著物聯網云計算、大數據、移動互聯網、智能硬件等技術快速推進，各種市場網絡平臺將成為經濟、社會的中樞。感知層的RFID、傳感器、智能終端等將源源不斷地收集數據，并傳輸到網絡層的云計算、大數據平臺上，進行大規模存儲和處理，開展智能化、自動化、專業化的應用，形成強大的統一網絡平臺。網絡平臺共享深度將顯著加強，市場主體多樣化需求得到持續滿足，縱向共享將取代橫向分工，成為新經濟的主要特征。

巴塞爾協議Ⅲ第三支柱市場約束也被稱為“市場紀律”，實質是銀行債權人、股東等利益相關者，借助于銀行的信息披露和律師事務所、會計師事務所、審計師事務所和信用評估機構等中介機構，實施對銀行活動的監督約束，將管理落后或不穩健的銀行逐出市場等手段來迫使銀行安全穩健經營的過程。物聯網時代平臺經濟蓬勃發展，網絡平臺作為市場的中樞，也必然是重要的社會中介機構，對金融機構信息公開也起到事半功倍的約束和監督作用。金融機構信息公開由之前泛化的利益相關者監督進一步發展到由網絡平臺和利益相關者共同監督。物聯網網絡平臺成為新的市場監督者，對金融機構信息披露發揮重要的約束作用。

總體來看，以上十大假說，第一個屬于整體風險收益矩陣問題，第二個屬于金融市場均衡問題，第三至五個屬于風險管理問題，第七個屬于社會信用體系建設問題，最后三個屬于巴塞爾監管體系問題，可見物聯網金融是對金融體系的一次全面的革命性顛覆，必將成為金融界重點關注和研究的全新領域，影響和意義非常深遠。

（作者系湖北銀監局副局長）