数字金融业态对传统金融统计边界的冲击与重构研究

史丹青

      【摘要】数字金融以大数据等技术为支撑，催生多元新业态，其冲击传统金融统计边界，传统边界是“持牌主体、实体资产、地域范围”，这种冲击表现为统计主体模糊、对象虚化以及范围突破。通过某集团联合贷款案例以及某银行“三农”数字信贷案例，都能看出传统统计和数字金融存在适配困境，所以，要以“功能属性”重构主体与对象，“技术赋能”拓展范围和方法，“协同治理”完善监管，目的是健全金融统计体系，保障金融稳定，推动经济高质量发展。
      【关键词】数字金融；金融统计边界；功能属性；协同治理
引言
      以大数据、云计算、人工智能等技术为支撑，数字技术与金融业态深度融合，该融合催生了如移动支付、联合贷款、智能投顾等多种形式的数字金融模式，进而推动金融体系迈向“无界化”发展的全新阶段。传统金融统计构建起以持牌金融机构为核心、以实体资产为对象、以地域范围为边界的体系，该体系是与工业时代金融业态相适配的监管工具。统计数据作为金融监管、风险防控以及政策制定的关键依据，其边界的不清晰会直接对金融治理的精准程度和成效产生影响。因此，系统地分析数字金融给传统金融统计边界带来的冲击，再结合实际案例探寻重构的途径，对于健全金融统计体系、维护金融市场的稳定有着重要的现实价值。
一、数字金融业态对传统金融统计边界的冲击
      （一）统计主体边界模糊：从“持牌认定”到“功能泛化”
      传统金融统计将“持牌经营”当作核心的认定准则，统计的主体确切地指向银行、证券、保险等拥有金融牌照的机构。监管范围和统计范围有着高度的重合度，统计的口径清晰明了并且容易执行。在数字金融的时代背景下，科技公司、电商平台等没有持牌的机构，依靠技术上的优势以及场景方面的资源，以强势的姿态渗透进金融领域，构建了一种“没有牌照但具备金融功能”的泛化主体局面。例如，规模较大的科技平台凭借场景入口对支付、信贷、财富管理等服务加以整合，在其联合贷款业务当中，科技公司承担着客户筛选、风险评估等关键环节，然而由于没有金融牌照，所以未被归入传统的统计范围。持牌金融机构和非持牌机构的业务相互交汇、深度融合，使得“哪个属于金融统计主体”的界定陷入了难题。
      （二）统计对象边界虚化：从“实体资产”到“数据价值”
      在传统金融统计领域，其核心统计对象为实体资产，不管是信贷业务中如抵押房产、机器设备等的抵押资产，还是证券市场中如股票、债券等有价证券，均呈现出可量化、可确权的实体特性，并且统计计量的标准既清晰又成熟。而在数字金融的业态模式下，数据演变成推动金融交易的核心因素，数据的价值转化过程具有隐匿性且形式多样，这种情况使得统计对象从“实体”转变为“虚拟”，其边界也在逐渐变得模糊不清。传统的金融统计体系在数据资产的计量标准方面存在缺失，既无法精准核算数据在金融交易中的价值贡献，也很难对数据风险进行统计监测。
      （三）统计范围边界突破：从“地域限制”到“跨界延伸”
      传统金融业务会受到物理网点布局情况、不同地域的监管政策差异等因素的约束，其金融服务能够辐射的范围是比较有限的。并且，金融统计的范围一般与行政地域的边界高度契合，进而形成了一种“地域化”的统计格局，此格局有利于开展属地监管工作。与之不同的是，数字金融凭借互联网技术成功地打破了地域方面的限制，实现了金融服务在跨区域、跨行业层面的顺畅、无阻碍延伸，让统计范围的边界完全突破了原本所受的限制。从地域维度来观察，某地方性银行能够借助数字平台轻而易举地为全国范围之内甚至是境外的用户提供信贷方面的服务，传统的以机构注册地为核心的地域统计逻辑无法精准契合实际业务覆盖的范围以及风险辐射的区域。
二、实际案例分析
      （一）某集团联合贷款业务：统计主体与范围的双重困境
      某科技集团凭借旗下电商平台以及支付平台所积累起来的大量用户流量和数据方面的优势，与多家持有牌照的银行共同开展联合贷款业务。其业务模式是集团承担用户引流、信用评估以及贷后管理等重要环节的工作，银行仅提供资金并完成贷款发放流程，双方按照事先约定的比例对收益进行分配，同时承担相应的风险。目前，该项业务的规模已经达到数千亿元，在让金融服务效率得到提升的同时，也让传统的金融统计体系遭遇明显的困境。在统计主体层面，集团作为业务的主导角色，实际上担负着核心风险防控的关键职责，然而由于没有金融牌照，未能被归入统计体系；银行仅仅提供资金流通的渠道，却要依据全额贷款的规模向上级报送统计数据，这使得统计主体和实际承担风险的主体出现严重不一致的情况。在统计范围层面，此项业务借助线上平台全面覆盖了全国范围内各种类型的用户，部分合作银行属于地方性的法人组织，其统计数据依然按照注册地的相关标准进行上报，如此无法体现出业务跨区域开展的真实状况。
      （二）某银行“三农”数字信贷业务：统计对象与技术的适配难题
      某银行着眼于“三农”领域因缺少能够发挥作用的抵押物、信息不对称而引发的融资困难问题，创新性地推出了依托大数据的数字信贷产品。此银行通过整合农户的种植土地面积、农产品交易记录、农业机械购置信息以及信用档案等方面的数据，在无需传统抵押物的情况下，就能够为符合条件的农户发放额度较小的信用贷款。此项业务切实扩大了“三农”金融服务的覆盖范围，提高了其可获取程度，对乡村振兴起到了推动作用。不过，传统的金融统计体系与数字业务模式之间存在着较为显著的适配难题。在统计对象范畴，此业务的关键风控依靠农户的非结构化数据，这些数据所蕴含的价值以及潜藏的风险会直接对信贷质量产生决定性作用。然而，传统统计体系仅能统计信贷资金的发放规模、期限、利率等基础信息，却无法对数据资产的价值、质量以及潜在风险进行统计计量，导致统计数据难以完整呈现业务的风险特性和核心竞争力。在技术适配领域，银行的数字信贷系统运用实时数据处理技术，能够实现贷款申请、审批、发放整个流程的线上操作和及时处理。三、数字金融业态下传统金融统计边界的重构策略
      （一）以“功能属性”为核心，重构统计主体与对象边界
      突破传统的仅依据“持牌认定”的单一方式来界定统计主体的逻辑模式，构建起以“金融功能”作为核心要素的统计准则，明确规定，只要在实际业务中履行了支付结算、资金融通、风险管理、信息中介等金融功能，不管是否持有金融牌照，都应当被纳入金融统计范畴，明确非持牌机构在统计方面应承担的义务和数据上报责任。例如，要求科技集团在开展联合贷款业务时，依据其在实际业务中所分担的风险比例以及业务参与的程度，上报与客户筛选、风险评估等相关的数据信息，从而达成统计主体和风险承担主体之间的精确匹配。鉴于统计对象边界存在模糊化的状况，应加速推进数据资产统计框架的搭建工作，将数据资产的统计范畴、计量准则以及核算办法予以明确。依据用途可将数据资产划分成交易数据、信用数据、风控数据等类别，参考数据的流动性强弱、价值密度大小、安全性高低等特性，来拟定具有差异化的统计指标。
      （二）以“技术赋能”为支撑，重构统计范围与方法边界
      凭借大数据、人工智能、区块链、云计算等处于前沿的技术，搭建起具备“全地域、全行业、全流程”特性的动态统计范畴，突破传统静态统计所存在的局限。运用地理信息系统（GIS）以及业务追踪技术，立即确定金融服务实际能够触及的区域，突破地域统计限制，实现金融业务跨区域精确统计。如针对地方性银行开展的跨区域数字信贷业务，按照实际提供服务的地域来实施统计归类，并且进行风险描绘。构建具备智能化特性的统计数据平台，将金融机构、科技企业以及监管部门的数据接口加以打通，达成统计数据在实时层面的采集、自动状态下的清洗、智能化的校验以及动态意义上的更新，从根本上取代传统的线下填报以及人工审核的模式，显著地提高统计工作的效率以及数据的质量。引入机器学习算法来构建智能统计分析模型，针对“金融 + 场景”等跨界金融业务开展自动识别、分类和统计归属界定。
      （三）以“协同治理”为保障，重构统计监管与协同边界
      构建一种“以监管部门为主导，金融机构和科技企业协同配合，行业协会积极参与”的多元统计治理模式，借助法律法规清晰界定各方在统计数据的报送、共享以及安全保障等领域所应承担的职责与义务，进而凝聚监管力量。监管部门应当加速推进数字金融统计法规体系的完善工作，针对数字金融领域出现的创新业务形态，制定一套统一的数据统计标准、统计口径以及接口规范，并且以强制手段要求金融机构和科技企业按照既定标准全面且及时地上报相关数据，从而杜绝统计工作中的漏洞。创建跨越不同部门、不同区域、不同层级的统计数据共享平台，实现中央银行、银行保险监督管理委员会、证券监督管理委员会、地方金融监管部门以及其他有关部门之间的数据连通，破除“数据孤岛”的状况，提高统计数据的综合利用价值。主动促使金融机构和科技企业构建常态化的数据共享合作模式，比如在联合贷款、金融科技合作等业务领域，清晰界定双方的数据共享范畴、途径与职责，保证统计数据的完整性和一致性。构建具备科学性的统计数据质量考核体系，针对在数据上报方面存在不及时、不准确、不完整情况的机构，采取约谈、罚款等惩戒举措。
四、结论
      数字金融业态呈现出迅猛发展的态势，其显著特征为功能广泛化、数据强力驱动以及业务跨界延伸。通过前文的案例分析能够发现，在联合贷款以及“三农”数字信贷等具有代表性的业务当中，传统统计体系与数字金融创新模式之间的适配难题已然较为明显，所以对金融统计边界进行重构势在必行，更是刻不容缓。本文所提出的三维策略，包含以“功能属性”对主体与对象边界进行重构，以“技术赋能”对范围与方法边界予以重构，以“协同治理”对监管与协同边界加以重构，此策略能够切实化解传统统计体系所面临的困境，进而提高统计数据的全面性和有效性。未来，数字金融依然会不断进行创新与演进。鉴于此，金融统计边界需要构建动态的调整机制，并依据业态的发展情况，及时对统计标准、指标以及技术手段进行优化，搭建与数字金融高水平发展相契合的现代化金融统计架构，从而为金融的平稳运行以及经济高质量发展提供稳固的数据保障。
参考文献
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