在近日召开的2018中国金融学会学术年会暨中国金融论坛年会上，中国人民银行原行长周小川进行了“信息系统架构和金融模式”的演讲。
据雷锋网了解，他指出，当前的形势情况下，从党中央、国务院到经济社会各个方面，都对金融工作提出了一系列更高要求。经济体制历来有不同研究的角度，从传统集中型计划经济到市场经济转轨过程中，一个非常重要的角度就是信息系统架构。“这个架构不是结构，而是体系架构，层次架构的概念。”
在周小川看来，金融系统很大程度上是信息处理行业。日常处理的资产90%都是计算机里的账户信息，属于信息的处理。另外，金融的许多工作，比如客户关系管理主要也是信息关系。“金融交易和定价大量都建立在信息系统基础上，因此信息系统架构跟金融有非常密切的关系。”
那么新信息系统应该是什么样的？又分别对应着怎样的金融服务模式，未来金融机构和客户之间的关系会如何演变呢？以下是周小川演讲摘编，雷锋网作了不改变原意的编辑：
金融服务品种非常多，不同服务品种对信息系统的要求也略有差别。从银行和企业角度看，信息系统架构和金融服务可以有两个极端的模式。
第一个极端模式，几乎所有重要的信息，包括金融信息、客户信息、都变成公共信息，在逻辑上共用，也是集中的。
银行开展业务的时候，比如跟企业的业务，所需要的信息除账户信息在它自己的计算机系统里以外，其他的有关信息几乎都可以通过互联网，或者通过其他网络形式在公共信息资源中找到，自己也没必要有自己的一套信息系统，或者自己有也是从公共系统复制过来的。与此同时，你做了一份业务，就有一个强制性要求，或者由于信息交换要求的需要，你做完的业务必须上传到公共信息系统。在这个极端情况下，没有多少是银行自己私有的信息，或者说他有别人没有的信息。
在这种情况下，银行和企业之间的关系应该说是松散的。这个银行虽然给这个客户有贷款，有业务关系，可能有支付结算，但是跟别人比也没有特别之处，其他机构也可以替代它的业务。所以，银企关系是一种松散的，或者说是保持距离的，不存在企业控制银行，也不存在银行对企业有控制力。银行和企业之间的业务关系也服从市场的选择，“跳槽”将是经常发生的：同样一个业务，今天从你这儿做，明天可以从别人那做。
从信息系统建设的角度来看，强调建立公用信息系统，利用当前所谓大数据、云存储，信息的存储、传递，效率都高多了，信息变成公用信息的成本大大降低了。信息系统建设也就基本朝这个方向发展，同时做一些强制性的规定，如需要上传的信息必须上传，需要共享的必须共享。
从金融机构来讲，不管说大银行的分支机构，还是小银行，还是社区银行，还是平台性机构，最后本质上对金融机构没有特殊要求，只要有存款，你所做的业务并没有特别的特色。在这种情况下，去强调基层金融服务机构，比如农信社和社区银行，就没有太明显的必要性。因为你做业务并不靠你身在基层、对基层客户有什么更多的了解。
在这种情况下，征信系统会有非常高度的重要性。但是对征信系统而言，如果面向大型机构，因为很多大型企业同时也是上市公司，他们本身信息披露要求比较高，他们是建立在会计准则上，严格执行会计准则。而且，在会计信息非常清晰的情况下，还有外部审计师给他们做审计。如果把很多中小企业，甚至微型企业都包括进去，信息尽管都是共享的公用的，但是信息的真实性和基础，特别是会计的基础，大家是没有把握的。既然都是公共信息，多家银行对信息的加工能力和判别能力，从理论上说也许还不如评级公司，如果有几家非常强有力，而且公正的评级公司，那就依靠评级公司的评级了。因此，银行系统在定价方面也就没有什么特殊性了。
另外一种极端模式强调信息是局部的，许多信息是在具体的银行和具体企业之间分享。
这些信息多数并不上传到公用信息系统，因此信息的特点是私有的，不是公用信息。具体一家银行对具体一家企业有更多的具体了解。有这种了解就使得他在选择客户上比别人知道得更多。不管金融业务做还是不做，怎么定价等方面都更有优势。银行和企业之间的关系更加紧密，当然也有人用“关系型”描述（这其实跟“关系型”还是有区别的）。在这种情况下往往银行对企业是有一定控制力的，也有人说是“控制导向型”。
同样，在信息系统建设方面，并不那么强调去建设所谓社会信用体系。公共信息搞多搞大可能也是有成本的。比如：真实性的问题没有把握？出错了谁改？公共信息，包括互联网上信息的错误，如果想改很不容易的。这有点像区块链，到处都有，不是改一个点就能解决问题的。在这种情况下基层金融机构，农村信用社，或者社区银行就拥有优势了。因为基层机构对基层企业有更多接触、更多了解以及拥有更多信息，而且这个信息并没打算跟别人分享。银行和企业之间，银行显得更为主导一些。同样，如果企业出了问题，银行一般首先倾向于要救企业，因为这是它的客户。
现在的情况，一讨论起来，主要的方向都认为是信息公用化，也就是建立大型的社会经济信息体系，建立强有力的全覆盖的征信系统，任何人都可以访问征信系统。过去征信系统主要还是一些大中银行协议构成的系统，在他们之间共享，其他小贷公司、P2P还是访问不了的。现在体系发展的要求时都可以访问，他们也希望不收费，但实际上还是需要收一些费的。另外，由于科技类公司也是大力呼吁信息共享，在加工环节通过AI，也就是人工智能。大型数据的加工，如果说各家银行的加工没有太大区别，信息分析、信息加工，这些工作确实很可能都被AI所取代。这样，未来就会提出一个问题，商业银行业务，甚至商业银行存在的必要性究竟是什么？可以想象，AI加上大数据以及云计算、云存储，可能未来会产生一些集中化的呼声，甚至出现非常强的“脱媒”倾向。
而实际执行过程中往往是在上面两个极端模式之间取某一种平衡点。
一般来说大型企业，特别是上市公司的融资是靠股权融资和发债。债券市场确实是透明的，信息也都是公开的，大家都是可以查阅的，比较像公用信息系统这样一种信息体系架构。但是到了中小企业和小微企业，有如果靠公用系统，第一是不是最经济的问题？第二是不是有必要？按照市场经济的逻辑，能够局部解决的就局部解决，用不着集中到最上层去解决。所有小的东西都上传是否有必要？刚才所说的真实可靠，数据是有，但是能不能用，可不可以用？也是一个问题。第三，这个体系是否健康？银企关系，特别是企业在经营过程中，在不同的商业周期，在经济增长下滑的情况下，这种状况是否健康？银行由于对企业不太了解，所以银行往往也倾向于短期贷款、流动资金贷款等。
企业在这个过程中往往寻求其他的做法。有可能一种结构是大型公众公司依靠偏一头的信息系统架构，而小型的、社区的、局部的企业更多的和银行之间有比较紧密的关系，中间有一些特殊的信息，而且这些信息并不共享。
除了银行有这个问题以外，其他金融行业也有。比如证券交易系统有一个特点，就是交易所很多信息是直接面对投资客户的，券商在中间起的作用相对比较小。形成了这样的一个局面，既有好处，也有缺点，分析起来有多个方面：从交易所监管的角度看，可能有更多信息，能发现有没有内部信息，价格操纵等现象。但是也带来一个问题，券商和客户之间的联系非常小，他们之间的关系不太紧密。对于投资客户来讲，我愿意挑哪家券商就挑哪家，我离谁家近就选哪家，明天再换一家券商对我没有什么影响。这样一种关系，出了问题怎么办？后来券商多了一项业务，可以做质押贷款，还可以有杠杆，这种情况下，有可能这家券商给你，那家不见得给你，稍微提高了联系的紧密度。
总的来讲，在我们搞沪港通和深港通过程中，交易所和港交所之间在这个问题上的看法就会出现过很多分歧，看法也不一样，各自都认为他们那个系统有优势。
信息产业的发展和冲击是需要引起高度注意的。信息系统的发展导致信息技术成本大幅降低，存储量大幅增加，而且都是指数型增加。我们有了大数据，云存储，云计算，现在有了AI，成本变了。有人提出一个问题，既然成本都变了，数据都可以共享，逻辑上都已经集中了，如果银行业务由央行一家干，没有商业银行做中介是不是也可以？如果有商业银行，就需要有各种传导机制，出现像货币政策传导等问题。
以上这些是新出现的现象，所以金融稳定理事会现在也提出了所谓“脱媒”的讨论。为什么会有“脱媒”？跟信息系统、同科技的演变和架构变化是有关系的。再举个例子，如果数字货币能够搞得成功，数字货币究竟是央行一家来做，还是央行通过商业银行来做？商业银行在中间究竟起什么作用？
与此同时，大家要有一种危机感，如果所有东西都依靠于处理共享信息来决定，大家可以想到，机器就能替代人，也许金融架构就会出现明显的转变。
再进一步讲，有人提出信息系统的变化可能使我们恢复到中央计划经济是可行的，并不需要市场经济去解决这个问题。市场经济的特征是局部信息就在局部进行，微观能解决的事就在微观就地解决。真正需要研究的是所谓的公用信息，比如宏观的信息，行业的信息，经济周期的信息等。
与此同时，信息产业的发展也带来了新的冲击，信息系统的发展导致信息技术成本大幅降低，存储量大幅增加。既然数据都可以共享，是否没有商业银行作为中介也可以？如果有商业银行，就需要各种传导机制，出现货币政策传导等问题，所以“脱媒”跟信息系统、科技演变和架构变化是有关系的。
第一，如果所有东西都依靠处理共享信息来决定，也许金融架构就会出现明显的转变。信息尽管可以集中，可以实现低成本，但是存在刚才说到信息真假、信息牢靠度问题。比如小型企业，会计准则也不见得能被读懂了，账目有意无意的不符合会计概念，相关准则可能也并不觉得一定需要花那么大力气去严格执行了，可能也不觉得需要花钱去找会计师和审计师。所以在这种情况下，有很多数据类似于过去计划经济的报表数据。报是报了，但是真的假的，能用不能用，并不知道。所以，诺贝尔奖经济学奖获得者赫维茨，提出用激励机制来解决说真话的问题。这表明不是说信息技术什么都能解决的。
第二，信息有时还连着经济活动激励机制。经济活动的激励机制也不是信息系统能够解决的，而是通过价格机制进行传导的。
第三，传统计划经济中有关层级的考虑。像中国这样的大国，有中央、省级、市级、县级政府，以及镇、村等各个层次体系，如何实现有效传导，也是需要考虑的问题。
第四，即便是信息高度集中、共享成为可能，但还存在是否能够进行资源配置的优化计算问题。从上个世纪30年代开始就有一些经济学家论证这个问题。最后通过所谓“计算复杂性”原理证明，特大规模的资源配置优化是不可行的。到目前为止尽管信息可以收集，但是是否能进行优化计算，也是没有解决的问题。如果不能实现资源配置的优化，说明在机制上解决不了，还是需要向市场经济改革转轨。
第五，尽管说信息技术使得信息处理、传递、存储的成本大幅降低了，是否真的降低到了零，这也不见得，因为信息除了可以收集，可以传递以外，它还要把很多非结构化数据变成结构化数据，需要有大量的工作。刚才也提到了，出错也要纠正，这个成本也是很高的。
当前在信息技术快速发展的情况下，主流的声音是向信息共享，向公共信息方向呼吁。大多数人讲到帮助金融机构，特别是小型金融的时候，都在呼吁如何建立更好的征信系统，如何运用好大数据，如何运用好人工智能。当然也包含发改委、人民银行共同牵头的社会信用体系，希望社会信用体系里什么都能查到。大家如果都能查到，小型金融机构存在的意义也不大了，因为大型商业银行和分支机构完全可以干这些事情。我们究竟是否想建立这样一种关系？是否是银行和企业之间，谁对谁不是特别了解，谁跟谁也不亲，谁跟谁也不靠。就好象是没有特别亲密的朋友，全都一样，出了问题在网上找帮助，谁愿意帮就帮，但是没有人对你有特别的了解，对你有特别的信任。
对着这个问题，需要理清思路。在应对当前经济形势下，如果想把金融工作做得更好，需要“三段式”，两个极端模式，中间还有一些混合模式，关键是哪个占多大的份量？小微企业所有信息高度透明，可靠性强，全部上传共享，是不是发展方向？
现在只是提出这个题目。在社会上各种舆论都存在的情况下，我们要看到这种趋势对金融体系的挑战，对金融运行模式所提出的挑战。（雷锋网）
参考经济网、金融时报
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