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| 本文作者： AI金融評論 | 2018-06-22 20:24 |
雷鋒網報道，在近日杭州舉辦的“錢江觀潮—2018小微金融行業峰會”，中國互聯網金融協會會長李東榮、世界銀行首席信息安全官Clay R.Lin、中國農業發展銀行行長 錢文揮、螞蟻金服集團董事長兼首席執行官、網商銀行董事長井賢棟受邀出席演講。
世界銀行首席信息安全官Clay R.Lin主要從全球的視角分析了目前國際上技術推動普惠金融的新趨勢，并介紹了世界銀行在全球各地消除貧困的種種試驗，同時也包括對互聯網金融發展未來的擔憂。
據介紹，世界銀行下轄五個機構，分別是國際復興開發銀行，主要為主權國家提供借款給中等收入國家和債信良好的貧窮國家開戶；國際開發協會，給最貧困的國家提供賑款的機構，后來又新增了三個機構：國際金融公司，針對私銀部門投資，在發展中國家投資促進當地所在國的經濟發展，比如螞蟻金服；多變投資擔保機構，擔保對于發展中國家的投資；國際投資爭論解決中心。
以下是演講原文，雷鋒網作了不改變原意的編輯：
我是世界銀行的首席信息官以及云計算辦公室的主任，今天演講的題目是：數字普惠金融中的機遇和陷阱。資料數據都來自于2018年4月出版的全球金融鋪會指數。
我們有兩個希望：一是在2023年以前將貧窮降到發展線以下，二是提高40%貧窮收入人，共享經濟繁榮的成果。
為什么普惠金融很重要，第一點就是它是一個非常重要的支柱來支持世行發展雙目標。比如說小微企業，是一個能夠向貧窮的地區提供服務的管道，因為平常一些在城市的企業，它沒有辦法接觸到貧窮的社群或者說社區。小微企業在很大的程度上扮演了這個角色。而且普惠金融直接間接的影響到聯合國的17個可持續發展目標中的7個，包括了食品安全、健康、教育、男女平權、經濟增長和創新
現在我們用一些普惠金融的指標做一些機遇方面的分析。世界銀行跟蓋茨基金會從2011年開始出版了普惠金融的指標，從2011年開始我們看到非常大的進展，到目前為止有18%的增長。當中小微企業也扮演了很重要的角色，根據我們的估計，到2030年新興市場會造就6億工作的機會，有40%來自于中小企業。中國80%的工作機會是來自于小微企業的，50%的稅收是來自于小微的企業，70%的專利是來自于小微的企業，60%的GDP也是從小微企業來的。所以小微企業在經濟發展中產生了非常重要的作用和貢獻。
另外，據調查，2011年經過了金融危機之后，小額貸款的需求在不斷增加，可見在這方面的需求是持續增長的。根據世行的估計，這個資金的缺口大約有5.2兆。
接下來看看在缺口方面還有一些什么樣的機遇，剛才提到在全世界有17億的成年人沒有銀行帳戶，這個數字在中國是2.25億萬，在印度有1.9億萬人左右。沒有帳戶的人什么樣的人呢？是低收入、低教育、農民，或者說住在偏遠地區的地方，這些人不太有機會擁有帳戶。
另外一個情況是低使用率，有的人有帳戶，但是使用率不高，或者說他沒有意愿使用這些服務，或者說這些服務對于他而言適應性不高。其中50%是女性，如果我們在普惠金融方面發展的話，我們可以幫助到婦女，當她們接觸到金融之后，她們會比男性更加容易的儲蓄。
今天有大概超過2.5億萬小微企業，他們沒有辦法取得金融方面的服務，這些雖然是一個存在的缺口，它也代表了很大的機遇，根據一項報告，在將來生意上的機會大概每年有兩千億左右的生意機會，如果你提供小微企業的貸款的話，這個生意的發展有可能到每年可以增加兩千億的收入的機會，所以這些都是一個很大的商機和機遇。
所以關鍵點有兩個：一個是帳戶的擁有率，一個是帳戶的使用率。當一個人或者說一個企業他沒有帳戶的時候或者說他有了帳戶但是提供的服務不適合他用的時候，基本這個普惠金融的目的就沒有辦法達到。一旦他有了帳戶，再加上這個帳戶能夠提供他適當的金融服務的話，就有增加財富的可能，就增加了工作的機會，然后就增加了經濟的發展。這是一個連鎖的反應。
現在看自從2014年開始世行的全球普惠金融指標就加入了上網和手機的資料，這樣加入這些資料給金融指標又一個全新的風貌。根據世行的資料，今天在私人部門工作的人有三億人都是領現金的，薪水不是數字的方式發的。買賣農產品2.7億萬的人中很多的人都是用現金的。
我們發現，今天在沒有銀行帳戶的人里面，剛才說到有17億人，三分之二的人沒有帳戶但是他有手機。所以這個數字計數就給普惠金融帶來一個很好的機會，如果有的人沒有帳戶，但是他有手機，是不是可以用數字的方式提供帳戶，然后提供相應的金融的服務，我們知道這些數字經濟有一些特點，它可以使得可得性增加，它的成本比較低，它有創新的方式可以提供這些金融的服務。
比如說在非洲的肯尼亞有70%的人用手機上的移動貨幣來從事交易，這個手機是不能簡單的手機。再來在蒙古因為這個數字科技的幫助，使用移動貨幣的比例從5%增加到20%。
當我們用數字技術來幫助普惠金融的時候，產生了一些這樣的趨勢。
第一、如果讓他開始付款之后，隨后他的貸款跟其他金融服務就會增加，所以付款是打頭陣，數字技術一旦提供了支付的便利之后，很多衍生的金融服務就開始了。
第二、沒有實體銀行的趨勢是越來越明顯，手機上或者互聯網就可以實現大部分目標。金融技術啟動或者說幫助了普惠金融之后，它就產生了需求，而且增加了資金的缺口，它有一個正面循環的效應，就得到的有效的解決。
下面介紹如何利用數字金融的技術幫助普惠金融的進程。
贊比亞的婦女原來是收政府的補助的，所以政府要派人到各地把這個現金發放給婦女們。后來由政府或者說世行貸款的項目提供手機給這些婦女，這些手機是設定好的，她們事先現在好有哪一家提供金融服務，然后由政府來補助發給婦女們手機，直接給她端點讓她接觸到這個技術。政府就把原先用現金發放的補助款用手機的方式發放，這樣的話婦女有了手機接觸了數字科技，她又在數字手機里面有了政府發放的金額。一旦她接受了數字的方式，有了付款的能力，其他的金融服務就開始產生了。
這個計劃剛剛開始，但是我們看到非常正面的效應，它已經接觸到將近兩千位的婦女，大大的減少了現金搬運中產生的問題，這些婦女可以準時的收到補助款。由政府說世行立項的項目提供手機，讓他們一步到位的接觸數字的技術。
第二個案例，馬來西亞有很多從印尼來的移民的工人，他們在當地采集橡膠或者說移民的工作，當他們賺到他們的工資之后，他必須要把錢匯到他的家鄉去。過去有一個問題，他們唯一的管道就是到鄉村里面街角的小店把錢匯回去，這樣的話必須要本人親自到這個店，那家店只有那個管道把錢送回去，這種情況有可能會造成選擇好，匯款的費用增加。
世行跟印尼政府合作開發了一個APP，現在這些移民工不用去街角的商店，他們把手機拿出來有四到六家的匯款公司可以選擇，他們可以在手機上操作，而且有競爭的關系，他們匯款的成本又下降了。
我們認為在中國所獲得的巨大的成就很大一部分也許可以用到其他的國家去，我相信各位都非常的熟悉中國的優勢，在中國的模式怎么樣用到全球其他的國家，鼓勵私人部門的參與，大量的利用數字的技術，采取創業伙伴的技術，還有一個比較友善的監管的環境，這些是很重要的環節，幫助數字金融達成普惠金融的目的。
當然每一個國家的情況不一樣，因地制宜是非常重要的，就比如說贊比亞和馬來西亞，剛才很多嘉賓提到數據，數據在每一個國家取得法規也不一樣，所以說中國成功的經驗要運用到全球必須要因地制宜，這是一個跨領域的團隊，光靠數字的手段沒有辦法滿足全球普惠金融的需要，但是有一個很好的經驗的話，我們對普惠金融的發展是很樂觀的。
普惠金融與四大雷區
另一方面，普惠金融實際也存在著雷區。我們行長曾提到過，創新是好事，也能夠對最窮人產生變革。但是需要確保利用創新數字的技術不會加速不平等。科技是要快、穩、準，但是人是有感情的動物，這兩個方面怎么樣合作呢？我們要數字科技來服務人的，而不是用人來服務數字科技。
所以作為一個決策者我們要平衡多方面的考慮，不是單純技術的考量就可以解決所有的問題；今天世行特別強調普惠金融，它的原則和精神是希望每個人都可以接觸到他所需要的金融的服務。任何一個個人或者說個體的方式，即便有科技帶來便利，我們也要非常的小心。
接下來講四個地雷區，對我們的決策者或者說從業者要深入思考的問題。
一、普惠金融是不是只能在特定的生態圈里面發生？比如說支付寶有八億的用戶，但是中國有一億多的人沒有帳戶，假如說我們在這個生態圈里面，任何一個生態圈里面我們是高度的發展，高度的提供便利，但是我們忘了還有一億人還在這個生態圈之外的，我們在無心的方式之下我們可能所做的決定把那些人排除在普惠金融之外。
我在國內沒有帳戶，基本上我是被排除在這個生態圈之外，我只能帶現金去吃飯、打車。所以任何生態圈里面的便利我一樣也享受不到。那么那些沒有帳戶的人怎么辦呢？我非常希望決策者注意到當我們高度的優化、凈化這個生態圈的時候，不要忘記普惠金融的初心是要照顧到每個人，我們科技的從業者決策者應該有人文的關懷，照顧不同的群體、場景、企業，怎么樣利用數字科技最多更大的來包含這些還沒有享受到金融服務的人，這個是非常重要的。
二、人是有感情的動物的，有時候是沒有深思熟慮做決定的，所以金融必須做好風控，怎么樣準確、及時、發現異常的行為。比如可能有個人是為了朋友義氣背了不必要的債務，但是資料看不出來原因。一方面我們希望犯罪的人為自己的金融行為負責，但是另一方面我們也應該給他改過自新的機會。
我認為應該盡早機制化、制度化信用重建，因為有的人被列入黑名單，他多久可以離開呢？在什么情況下可以離開？假如說我們的演算法越來越準確，這種的做法某種程度背離了普惠金融的原則，一方面我們要辨識這個風險，一方面要幫助他們重建信用。在美國如果你破產了，七年之后一切歸零重新開始。我希望在中國也有這樣的機制，異常資料保存多久，信用重建的機制如何的制度化，這些都是很嚴肅的課題。
第三，AI的偏見。這是美國最近一個很熱門的題目。我去年十月在麻省理工訪問時期，有一個Google的科學家談了一個系統，這個系統應用在加州，這套系統分析了經常犯罪的地方，他們會分析什么時候、什么地方會發生犯罪的行為，他們就把警察提前派到這個地方，提前防止犯罪發生。后來他們發現經常把經常派到少數種族的地方，后來發現這個演算法是偏向種族人群的。如果你在Google打上首席執行官這三個字母，出來的圖像只有11%是女性，但是在美國有27%的首席執行官是女性，所以你看到這個中間的差距是無意識也是無心造成的，所以說結果就受影響了。
當我們搜集數據的時候，數據本身是中性的，但是你用什么樣的方法來導入這個演算法，這是一個很重要的課題。否則我們無意識或者說無心的把某些族群、人群納入到高風險的人群，他們就無法接受到服務。
第四，之前講到很多的沒有銀行帳戶或者說銀行帳戶使用率低的人，他的教育程度是低的。他們是很多駭客鎖定的對象，因為他們容易受騙，他們對手機的操作也不是那么的熟練，對信息安全的知識也不是那么的深入。一旦他們在數字金融上有所損失，他們的損失會比白領高，所以說這個影響是不可忽視的。
信息安全最好的方式就是在任何科技執行的時候，就把信息安全因素給考量進去，這樣的話可以打幅度的減少信息安全可能無心造成了這些貧窮的人或者說平常不達標的族群來接受金融服務的時候對他們負面的影響。
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