數字經濟的效益與規範

付  饒

國際新經濟學院 高級研究員

數字經濟是21世紀推動人類社會進步，提升生產力的基礎工程，是人類跨越式提升認識水準和能力的革命性的進步，具有三大顛覆性特徵：計算能力、認識方法、數據基礎。在經濟、政策和技術的推動下，數字經濟成為構建新發展格局的關鍵支撐，未來十年新基建投資料達50萬億。

數字經濟提升人類歷史的客觀性、完整性、連續性，發現萬事萬物之間原本難以洞察的複雜關聯，覺察客觀世界與人類活動的發展規律，提升認識對實踐的指導作用。技術創新帶來生產關係的重構，數據、技術（算法、算力）、行業專家、場景是其中的四個要素，數字化的技術路徑包括技術產品（基礎能力）、平臺服務（散點賦能）、業務平臺（規模應用）等三類。

數字經濟可全方位賦能企業戰略、組織、管理、運營、服務、人才，讓企業聰明經營、提升管理、防範風險、優化服務、降低成本。以企業風險管理為例，數字化工具通過對流程與數據、系統與人才、效率與利潤評估，能將信用風險、合規風險、國別風險、壓力測試等風險評估的工作，前置到市場前端，讓企業從「摸著石頭過河」到「不打無準備之仗」。風險前置會是經營策略的重大變革，起步階段「決策速度降低、運維成本上升」。

大科技信用風險管理框架包括長尾效應獲客、數字足跡積累大數據，一方面實行實時監控，另一方面支持大數據風控，通過生態系統加強還款管理，預測還款能力，識別還款意願。相比於傳統風控模型，大數據風控模型有兩方面優勢：一是信息優勢。大科技平臺獲得的數據維度更高，除了傳統的風險數據，大科技平臺還可以獲得用戶消費，社交等非傳統數據。二是模型優勢。大科技風控引入了更為複雜的機器學習模型，這些模型有助於捕捉不同變量之間的非線性效應，相比於傳統現行模型可以更準確的刻畫用戶的違約特徵。

如果有央行徵信資訊，加入大數據可以令模型的違約預測更加準確。但僅靠大數據分析，也能達到使用央行徵信資訊的可靠度（准入），大數據風控模型相對於傳統風控模型的優勢，在特別小規模的企業以及四、五線城市更加突出（普惠），在經歷2017年底整治理財產品市場政策的衝擊之後，大數據風控模型的相對優勢變得更加明顯（穩健）。

數字化時代商業變革八大趨勢包括：商業技術從大數據到人工智能、商業空間從實體到虛擬，商業基礎從流動到關聯、商業模式從商店到平臺、商業命脈從市場到金融、商業對象從個體到網絡、商業關係從相關到因果、商業範疇從經濟效率到社會福利。

但與此同時，監管層也要防範數字化帶來的共同富裕、弱勢群體、種族歧視、環境污染、病菌傳播、社會穩定等可持續發展問題和數字鴻溝。基於相關關係的大數據和人工智能應用可能已經走到盡頭，需要回歸商業邏輯的本質，發展基於因果關係的數據分析方法。

大數據與資訊技術凸顯了市場與金融的重要作用，其往往以嵌入方式融入到各種業務中，阿里、騰訊等商業巨頭，通過掌控市場資訊和支付手段，構建各種數字平臺和生態系統，形成多功能的商業聯盟，掌握行為數據與消費支付，控制市場機會與金融入口。