金融大数据与行为监管

『星尘』

金融大数据与行为监管

(本文为金融数据挖掘系列笔记第39篇，写于2018年2月4日)

近些时日，有点儿心不在焉，头脑动得少啦！今天立春，春天近了，我们的头脑也得当春乃发生，知而行之，致良知。

先来两段摘录：

[摘录1]“气象学家可以通过将来自大量信息源的数据输入复杂的计算机模型来检测即将到来的风暴，但这并不意味着如果天气预报说今日天晴，人们就可以无视天上堆积的乌云而不带雨伞。”

——文引自《基于实证的证策失误》

[友评1] 数据很重要，但同时也不能忽略直觉和常识。

[友评2] 直觉和常识是能力限制和妥协的结果，强调的更多是效率。统计分析更偏向完整性和逻辑严谨。

[摘录2]机构监管就是金融监管部门对金融机构的市场准入、持续的稳健经营、风险管控和风险处置、市场退出进行监管。功能监管就是对相同功能、相同法律关系的金融产品按照同一规则由同一监管部门监管。

——文引自《吴晓灵解析功能、行为监管与机构监管是什么关系》

[星尘]常识与直觉可说是人以有限算力与时间成本，解决一般认识与决策问题的可接受手段。只是在目标既定且清晰的情况下，其准确度不足，因此引入了逻辑思维。又因多因多果，实难辩别相关关系，且不必然导致因果关系，于是使用统计分析工具来处理信息（数据）。

依然是在算力有限、算法选择有限的情况下，为了提升分析水平，于是通过海量数据来增强对分析对象的认识。

与其说直觉、常识与统计分析孰优孰劣，不与说他们都是在有限能量下的自然选择。

[友评]两把菜刀，能剁就好。要多与真正底子厚讲得清的技术专家接触，讲AI，讲区块链，让大家都能听。当高大上的概念变成银行业的热词，我们是需要扫盲的，否则ABCD就只是眼熟的热词而已。

可别小看了直觉，从某种角度说，直觉已经在一定程度上被AI算法实现了。举个跟直觉一样“玄”的例子，就是棋师们都感觉到alpha go 落子的时候是有势的……

[星尘]是的。不做严谨的逻辑推演与归纳演绎，不传播相关的技术背景知识，仅从概念出发，先验地给出界定与判断，然后再以讹传讹般用自然语言来理解与传播，很容易就成为新时代的“科技文盲”。

归纳总结与逻辑推演，是基本方法，但不是惟二方法；在长期的专业领域实践中积累得到的直觉与常识，也是十分重要的方法。

指标与数字，本是对现实活动的抽象与推演，也就是算法。指标体系科学与否，逻辑推演是否严谨，初始假定是否符合常识，都是结论是否成立的基础。

去冬今春，我开始尝试从宏观上来理解、抽象各类眼花缭乱的金融行为与创新，重新学着认识身边的金融参与者，截至目前的认识仅有几点：

1.金融的基本功能是资金融通，信用分担与交换信息。

2.银行产品与服务的基础是存款、贷款与支付结算（汇兑应该也算是支付结算的一种），其中代客支付结算是基础中的基础。

3.金融交易（资金交易与信息交换）的主要矛盾是市场参与者信息不对称，也就是道德风险与逆向选择。

4.金融风险的出现，一是受人类整体对客观规律的认识局限，所导致的不确定性（不可抗力）；再是不同群体（用户）的利益取向不同，信息处理能力存在差异，因彼此间博弈所产生的不确定性。

5.正和博弈（各方参与者均能较初期情况得到改善）是监管者作为公共管理者的期待；零和博弈（一方赚的就是另一方亏的）与负和博弈（金融中介机构还要分肥）是市场的常态。

6.监管这门技艺，是为了改善市场整体的信息不对称情况，因此必需努力改善监管者的信息处理能力（PDR能力），与风险赛跑，与市场参与者中的道德风险赛跑。

回到主题，机构监管是专注于特定机构这一点或一线；功能监管是专注于一类事件的全生命周期的各个环节；行为监管是对金融市场活动的这个面进行，没有强大的数据管理能力（定义、采集、传输、存储、分析、展示），与高性能计算网络，或者缺少对各类线索的取舍、判断（先验概率？），都会使我们不能提升监管有效性。

[摘录3]科学史上，常出现这样的情况：“提出一个问题往往比解决一个问题更为重要，因为解决一个问题也许是一个数学上或实验上的技巧问题。而提出新的问题、新的可能性，从新的角度看旧问题，却需要创造性的想像力，而且标志着科学的真正进步。”

——文引自《WIFI源自霍金？》

『星尘』大数据分析之所以重要，就是因为它能从技术、执行层面改监管的实施效果，落实为细致入微、可操作的监管行动，也就是行为监管与功能监管的要义所在。