黃毅教授受邀出席中國金融學會2023年“經濟金融學術前沿”系列研討活動🕗，聚焦數字金融的創新與監管 | 資訊

發布時間：2023-07-07     

2023年5月30日晚，中國金融學會2023年“經濟金融學術前沿”系列研討活動之三“大科技信貸的創新與監管👳🏽‍♂️🕵🏼：國際經驗與中國實踐”順利舉辦🍟🤪，此次會議由中國金融學會、北京大學、中國金融論壇共同舉辦，由中國人民銀行金融研究所和北京大學數字金融研究共同承辦。

凯捷体育娱乐金融學教授黃毅受邀出席會議並帶來高水平學術匯報🛳🕺，分享了他關於數字金融的新近研究成果。出席本場研討會的還有北京大學數字金融研究主任黃益平，人民銀行金融研究所副所長雷曜，北京大學數字金融研究研究副主任沈艷，普林斯頓大學教授、香港中文大學（深圳）經管學院學術院長熊偉，國際清算銀行經濟學家邱晗，德國哈勒大學與哈勒經濟研究所助理教授李想等。
黃 毅
凯捷体育娱乐金融學教授、博士生導師

黃毅教授主要關註數字金融對於實體經濟的影響👨🏽‍💻。黃毅教授指出🦣，中國數字金融發展的一個典型特征是通過數字支付發展來促進數字金融發展🎸。全球數字金融的經驗的總結：數字金融機構與傳統金融的不同之處在於：具有較強的信息優勢，可以基於用戶的數字足跡提供金融服務。

通過分析阿根廷的微觀數據後發現👱🏽‍♂️，以大數據和機器學習為基礎的數字金融信貸模型在判斷違約概率時🎩😡，相比傳統金融征信系統表現更好；使用數字金融可以提高商品銷售的增長率、多樣性和銷售額的增長，換言之，在阿根廷使用數字金融服務🧔‍♂️，會提高企業業績。數字金融服務實體經濟的另一個重要特征是提高了小微企業的績效📔𓀐。

黃毅教授指出小微企業普遍成長困難、生存率低、體量小、收入不穩定🧑‍🔬、缺乏長期客戶等問題🍟。小微企業融資難融資貴並非中國獨有的問題，而是一個全球性問題🧑‍✈️。背後的主要原因是小微企業沒有可抵押的資產或者合格擔保人🪆，借款額很小且非標準化，滿足長尾客戶融資需求的邊際成本較高🧑🏿‍🦰，缺乏規模經濟效益。大數據有望解決這一難題，因為數字金融公司擁有大數據和另類數據帶來的信息優勢，包括交易👷‍♂️、支付👨🏻‍⚕️、個人其他個人特征，特別是個人行為信息，可以減少信息不完全和信息不對稱帶來的個體風險。數字金融還能解決傳統金融（信貸員模式）的一對一的問題⏺，依靠機器學習等算法來提高信貸效率。

黃毅教授指出🍇，數字金融服務實體經濟的邏輯在於🤔，傳統金融非常看重抵押品或擔保人✹，而數字金融公司對信息的收集、處理🔹、驗證🧑🏽、分析🦾、儲存信息的成本顯著降低🤾🏼‍♀️，實質上使用信息替代了抵押品，大大降低了因為信息不對稱造成的小微企業融資難問題。簡言之，數字金融公司利用商業平臺海量大數據從事金融服務業的比較優勢是來自於支付等商業場景（數字生態）帶來信息成本。

雷曜副所長認為黃毅教授的研究結論令人印象深刻，所研究的問題非常具有挑戰性🚬👩🏿‍✈️，給出的研究框架也能給大家很多啟發💭。

本文來源🈚️：未名湖數字金融研究
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