我们存在于可感知的世界，也存在于被0和1刻画的数字世界，步入数字时代，困扰人类信贷业务几千年的两大难题——逆向选择和道德风险，似乎仍然没有得到很好地解决。本篇文章为大家讲述区块链技术应用于信贷平台难点的可为与不可为。

大数据的采集以及模型的精进，都不足以做到：

（1）“完全把坏人挑出来”（逆向选择难题）；

（2）“让借款人当好人，如约还款”（道德风险难题）。

在某些点上，海量数据及升级模型甚至事倍功半。比如研究表明，财务信息、学历工作等个人特征、社会关系、社交行为是有价值的，有助于评估借款人的信用。但是在输入大费周章收集来的信息之后，现实结果却不一定买账——绝大部分P2P平台都用了这些数据，但坏账率依然高企，部分数据，比如社交数据的预测错误率甚至奇高。

是增量数据和模型没用吗？——看起来有点奇怪。那么缺失的一环是什么？

我们先来看两个例子，一个来自科技金融新锐，一个来自商业银行巨头。一直以来蚂蚁金服借贷业务的不良率奇低，整体不良率在1%以下，其中给到农村地区小微企业人群的不良率在1.5%左右。如此低的违约率，原因是什么？蚂蚁金服宣传的10万项指标体系，100多个预测模型、3000多种风控策略其实只是表象。真实的原因是，借款者在与阿里系生态的互动中：（1）生成了真实、有价值的关键数据；（2）形成了对未来按期还款的激励。如果违约，商户正常资金周转、经营会被暂停，个人的出行、消费会受影响。所以只要你未来还依赖这个生态，就相当于你与蚂蚁增签了一纸隐性合约，有这个双方长期合作的隐性合约，还款激励增加了。我们常常看到很多信用数据很漂亮、优质的客户，在其他一些P2P平台借到款后跑路。是因为这些P2P平台对这个客户的还款行为没有任何激励，拿着钱离开平台，一样活得很好。

另一个例子我们从美国银行业最近这几十年的变迁说起。美国银行体系的贷款资金来源，逐渐变为以直接融资市场为主，而不是当地居民存款。比如房贷，现在主要由资产证券化债券融资作为支撑，这个比例在80年代仅10%。资金来源不依靠当地，以及信息科技赋能，其实商业银行分支机构的价值是越来越低的。但是跟这个大逻辑背离的是，最近几十年美国商业银行分支机构数量是大幅增加的。为什么呢？——一个回答是，由于信贷合约始终存在摩擦，不能把有用信息都放进去，也不能说穷举未来遇到的各种情境，所以扎根于地区的分支机构有着不可替代的作用。沃顿商学院的Gilje教授研究证实，分支机构在当地建立的社会关系网，以及当地的硬知识、软知识，确立了他们更多地了解客户、激励客户还款的本事。尽管，这种方式确实是暴力解决方案，非常耗费成本。

区块链技术的关键，是实现了沿时间轴存储数据，让各个节点平等地收听这个数据库广播，并进行验证的能力。如果区块链技术应用于信贷平台，有没有可能解决信贷难点，比如增加真实有用的关键数据，提高贷后还款激励呢？

在增加了解客户的关键数据方面，区块链技术确实是有可为空间。以小微企业为例，标准化的数据搜集存在实质困难，比如三表不全，固定资产所有权不清。所以贷款时常常被判死刑，因为你如何证明，也证明不了你自己。比如在养殖棚所有权问题上，区块链验证函数verify(commit, message, nonce)输入的信息包括：之前记录的养殖棚所有权信息的哈希值commit，现在你声称的养殖棚所有权信息message，以及一个随机数。如果verify函数算出来的哈希值与之前记录的哈希值一致，那么就可以证明现在你声称的养殖棚所有权信息是真实的。我们看到这个过程（1）并没有解密之前上链的信息；（2）的确能够做到真实性验证。

不过，如果目的仅仅于此，其实不用区块链一样可以实现。比如现在上线的一些农业保险项目，用区块链技术大费周章地验证“此猪是此猪”。沿用以前的办法，给每头猪耳朵上打个耳标或者画个独特暗号，可以同样实现验证信息真实性的目标。再比如验证贷款人的匿名性信息真实性方面，创建一个打码数据库，只要银行柜员从数据库里面调出来的打码信息，和我现在的信息打码后，两个码是一样的，就能够验证了。为什么还要搞区块链？

回到区块链verify函数验证过程，我们可以看到，有历史信息的哈希值commit记录在册，是关键点之一。各个节点可以平等地收听数据库，历史信息的哈希值平等地触达到每一个节点，是关键点之二。在这样的机制下，很多问题能够迎刃而解。比如小微企业融资难题——小厂商能够被真实画像，它的订单、物流、抵押、资金流、贷款流向等等信息，甚至水、电、煤信息可以被交叉验证。这样的交互验证，可以轻易甄别出多头借贷问题，也会有更大功用。比如，厂商未来的贷款、订单服务方会查验它的历史订单执行、还款资金流信息。只要厂商未来业务还依赖链上历史信息来取得资质，这个系统就给了厂商一个当前按期还款的激励。

可以看到，区块链特有的信息分发机制是极其有价值的。但是，这样一个看起来很完美的信息共享机制，真的可以实现吗？经济学的研究表明，信息分发价值越高，个体越不愿意合作，越容易合谋，体系奔溃的可能性越高。信息经济学方面的诺奖得主Stigliz有一个观点，完美的信息本身是无法实现的，除非在一个彻底消除隐私的社会，或者在一个所有人都分享的集体意识社会。要实现区块链生态的循环，就需要大量加密数据的共享。一个现实问题是，对已经有大量数据的一方来说，对系统贡献巨大。但它能够从系统中获得的价值，是小于只有少量数据的一方的。而且真正重要的数据，隐藏在巨头银行和各家公司数据中心的深处。能否通过某种程度的定价来实现加密数据共享？目前反正还在讨论之中。

如果只是小范围的信息共享呢？比如现在搭建的各种联盟链，强制几个认可的多方共享信息，似乎还远远不够。这种机制运作下来，联盟链内的各方只是获取了历史信息的一个子集，会一定程度的改善，不过也带来不稳定性。一方面，即便在联盟链内部，众多巨头如果投入与产出不成比例，也会引发系统崩溃。比如全球最大的银行区块链联盟R3 CEV。成立至今已有多位巨头，包括高盛、摩根大通脱离了组织。更重要的一点是，区块链机制中有一条，是节点的自由加入可以保证系统稳定性。看起来好像只是一个小小的设计，但是却有着大作用——因为节点数量越多，篡改历史数据所需的算力也就越大。当节点数达到一定规模时，黑客进行一次数据攻击所花费的成本是极其高昂的。

还有哪些不可为之处？一是成本，二是定位。成本问题很好理解，这种完全去中心化的数据记录方式成本很高，历史信息录入上链需要大量的计算资源。普林斯顿的Brunnermeier教授研究证实区块链发展中存在三角困境，即无法同时达到准确、去中心化和成本效率。如果前两者是不能放弃的目标，那么资源浪费就是必须牺牲的事实。第二个问题，是关于这样一个取信机制的定位问题。区块链通过技术实现了人与人，人与数据之间的取信机制。应用到大规模的授信服务中，必须要面对的，是中心化的信用监管模式以及宏观信用创造问题。定位好这样一个取信机制，将其作为工具，与宏观经济监管及运行做好配合，是前进中需要克服的阻碍。

数字时代，我们存在于一个可感知的鲜活世界，也存在于一个被0和1刻画的虚拟数字世界。一个多场景共享数字信息，确信其真实性的验证机制，始终是需求所在。不管在迭代前行中，这个技术的名字，还是不是区块链。

本文来源：财经网作者：陈靖

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