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黄奇帆：P2P本质是高利贷在互联网上的死灰复燃

2019年是中国的5G元年 ， 工信部在全世界率先推出5G标准；2019年也是中国互联网区块链的元年 ， 党中央在10月份开了中共中央政治局会议 ， 专门就区块链听取了专家的学术报告并对区块链发展提出很深刻的评述和要求 。经过中央的推动 ， 5G、区块链家喻户晓 。 在5G背景下 ， 大数据、云计算、人工智能、区块链、物联网就有了新的发展 。 在3G、4G背景下 ， 大数据、云计算、人工智能、物联网还是浅层次、初级阶段的 ， 主要的应用层面是消费互联网 。 因为3G、4G的速度不够快 ， 迟滞效应比较明显 ， 在这种情况下 ， 发展物联网、产业互联网、工业互联网 ， 机器反应不过来 ， 发展无人驾驶汽车 ， 汽车反应不过来 。 所以 ， 实际上在3G、4G背景下 ， 所谓工业互联网、物联网 ， 只能是理论探索 ， 无法工业化系统实施 。 到了5G时代 ， 由于速度比4G快100多倍 ， 时延是4G的1% ， 同时能耗低、安全稳定 。 基于这些特点 ， 物联网才、区块链才能发展 ， 大数据、云计算、人工智能在新的空间里就能发展到新的产业互联网阶段 ， 5G背景下的数字化平台五个关键要素也就有了新的生命力 。云计算、大数据、人工智能和区块链的常识概念（一）云计算云计算可以被理解成一个系统硬件 ， 一个具有巨大的计算能力、网络通讯能力和存储能力的数据处理中心（Internet Data Center ， 简称IDC） 。 数据处理中心本质上是大量服务器的集合 ， 数据处理中心的功能、规模是以服务器的数量来衡量的 。上海在2015年有差不多30多万台服务器 ， 为上海的2500万人的手机、电话机、电脑等提供后台服务 。 北京当时也有25万台 。 谷歌2015年在全世界运转的服务器有200多万台 。 截至2019年 ， 阿里巴巴在中国境内有150万台服务器运转 ， 有100万台正在安装 。最近 ， 中国政府提出新基建 ， 今后五年全中国至少会增加1000万台服务器 。 1000万台服务器不是装在一起 ， 而是集中在一个个的数据处理中心 。 10万台服务器规模以上的数据处理中心就算是一个大型的数据处理中心 。 去年全世界一共有180个大型数据处理中心在建设中 ， 也就是全世界有1800多万台服务器在安装建设中 。 数据处理中心的规模标志着云计算的功能服务能力 。（二）大数据大数据之大有静态之大、动态之大和运算之后叠加之大 。 静态数据 ， 比如大英博物馆、上海博物馆的存储资料全部以数字化的形式存储 。 动态变量之大可能有几千个、几万个坐标 ， 这个坐标上每个指标每一秒钟、每一分钟、每一小时、每一天、每一个月、每一年不断叠加 ， 就有一个动态数据越加越多 。 所有的静态、动态数据被任何人使用 ， 就会有变化 ， 数据与数据计算后产生新的数据 ， 数据就会在使用中不断叠加、增长 。 数据大就大在静态数据大、动态数据大以及使用的数据大 。 这就是大数据的概念 。（三）人工智能数据不等于信息 ， 数据里面一串串符号有各种各样的 ， 从这个角度看是垃圾 ， 但从另一个角度看是有用的 ， 怎么把一大堆的数据变成有用的信息 ， 这个过程需要人工智能 。 信息不等于知识 ， 比如 ， 手机里大量的信息 ， 每天看十个小时看得头晕脑胀 ， 这些碎片化的信息要变成知识 ， 又要经过特定的处理 ， 也要用人工智能 。 知识不等于见识 ， 知识变成可以决策智能化的判断又是一种转变 ， 这个转变也要人工智能 。 人工智能在这三个转变过程中分析数据 ， 挖掘信息 ， 推送信息 ， 或用各种数学模型关键词来筛选信息 。 另外 ， 还有人工智能模仿、仿真系统、深度学习系统等 ， 都是各种算法 ， 整个数据处理过程中数据变信息 ， 信息变知识 ， 知识变见识、变判断 ， 决策的过程就是算法 。科学家发明各种算法以后 ， 需要用大数据来“喂养” 。 谷歌的AlphaGo要把人类几百年积累的几十万个棋谱作为大数据装在人工智能系统里用它的算法不断演练 。 用大数据“喂养”这么巨大的模型 ， 算一小时可以等待 ， 算一年等待不了 ， 那么只有把计算机速度加快 ， 快到每秒钟亿次 ， 每秒钟十亿次 ， 每秒钟一百亿亿次 ， 现在超算最快的是一百亿亿次 。 人工智能三个概念：一是算法；二是有“喂养”算法的大数据；三是计算速度要快 。 人工智能技术能力高低关键在于这三个方面的能力 。（四）区块链区块链有五个特点 。 一是开放性 ， 二是不能篡改 ， 三是可追溯性 ， 四是匿名性 ， 五是分布式去中心化 。 这五个特征是四种技术支撑起来的 。 第一 ， 分布式记帐技术 。 人类社会几千年发明了4种记帐方式 ， 一是原始社会的结绳记帐；二是农业社会的记流水帐；三是工业社会的复式记帐；四是信息化时代的分布式记帐 。 复式记帐三张平衡表 ， 使企业资产帐目一目了然 ， 但无法防止原始数据造假 。 采用区块链技术的分布式记帐是无法造假的 。 第二 ， 共识机制技术 。 这种技术开发者必须首先考虑用怎样的技术可以使更多人对一种规则达成共识 ， 同时还要考虑通过多少个特殊节点好确认 ， 才能在很短的时间内实现对数据行为的确认 。 第三 ， 非对称的保密技术 ， 就是一套保密的密钥算法 。 第四 ， 智能合约技术 ， 基于大量的可信的不可篡改的数据 ， 自动化地执行预先定义好的规则 。 四种技术使得区块链能得到很好的应用 。在实际应用时 ， 一个区域全体人群一起参与的区块链 ， 叫做公有链；五十人一百人等形成的某个特定人群参与的圈子是私有链；若干个私有连联合起来形成同盟 ， 就是同盟链；也就是说 ， 区块链在发展的时候可以分成一块块 ， 根据需要展开 。 应用范围凡是有价值的东西都可以用区块链来覆盖 。 比如金融、保险、供应链物流、公共服务、认证和公证、公益和慈善、数字版权开发、数据信息共享等等领域 。数字化平台是大数据、云计算、人工智能、区块链跟网络（互联网、移动互联网、物联网）五位一体形成的一个体系 ， 共同生成在5G基础上 ， 有机结合成为一个类似于人的智能生命体 。 如果将数字化平台用人来类比：互联网、移动互联网以及物联网就像人类的神经系统 ， 大数据就像人体内的五脏六腑、皮肤以及器官 ， 云计算相当于人体的脊梁 。 没有网络 ， 五脏六腑与和脊梁就无法相互协同；没有云计算 ， 五脏六腑无法挂架；而没有大数据 ， 云计算就是行尸走肉、空心骷髅 。 有了神经系统、脊梁、五脏六腑、皮肤和器官之后 ， 加上相当于灵魂的人工智能——人的大脑和神经末梢系统 ， 基础的“大智移云”平台就已经成型了 。 而区块链技术 ， 就像人类不可篡改的分布式基因 ， 经过更先进的“基因改造技术” ， 从基础层面大幅度地提升大脑反应速度、骨骼健壮程度、四肢操控灵活性 。 互联网数字化平台在区块链技术的帮助下 ， 基础功能和应用将得到颠覆性改造 ， 从而对经济社会产生更强大的推动力 。数字化平台不仅自身系统产值巨大 ， 而且具有颠覆性作用 。 就数字化平台自身的产值而言 ， 大数据、云计算、人工智能、通信网络等形成的服务都可以收费 ， 本身就能形成几万亿、几十万亿的数字经济产业化市场 。 颠覆性是指数字化平台跟任何一个社会的空间结合就会产生颠覆性改造作用 ， 跟城市结合就形成智慧城市 ， 跟工业制造结合就形成工业制造4.0 ， 跟物流结合当然就是智慧物流 ， 跟金融结合就是金融科技 。 它可以颠覆各个传统 ， 形成传统产业数字化的发展 。 党中央最近提出的新基建非常科学地归纳了这种趋势性特点 。 中央将新基建表达为三大工程：一是数字化工程 。 大数据、云计算、人工智能、物联网本身需要巨大的投资 ， 一年需要投资几万亿 。 二是新基建的内容一旦和传统的工业、传统的基础设施和城市结合 ， 就产生了融合工程 ， 这就是颠覆概念 。 三是新能源、生物医药等创新工程 。 总之 ， 新基建的提法是很有内涵深意的 。金融科技发展中的教训（一）P2P发展的教训在数字经济、数字化平台发展的过程中 ， 我们也走过了一段弯路 ， 就是P2P 。 2006年P2P在我国起步 ， 2012、2013年在我国大规模推开 ， P2P一下子变成时髦、科技金融的代名词 ， 成千上万的P2P公司诞生 ， 有的叫P2P、有的叫网络金融、有的叫投资咨询公司 ， 五花八门 。 一哄而上 ， 几年时间就闯祸了 ， 一个个公司资金断链而倒闭 ， 最后变成系统性风险 ， 大家对这件事记忆犹新 。P2P按照国外的定义 ， “P”是一个人 ， 另外一个“P”也是一个人 ， 两个人之间互相认识而形成借贷；“2”是指中间有一个平台 ， 只是起介绍作用 ， 本身是不融资借贷的 。 P2P这种网络金融模式 ， 在发达的美国金融系统、英国金融系统和欧洲都没有展开 。 为什么英国人发明的P2P二十年下来只有十来个P2P公司；美国在2002年前后批准搞P2P ， 15年下来P2P公司也没超过20个企业 。 他们没发展开来 ， 我们为什么一搞就泛滥成灾？总结教训 ，P2P金融实际上是中国传统的农村里以高息揽储的老鼠会、乡里乡亲间的高利贷 ， 在互联网基础上的死灰复燃 。 老鼠会这类东西本来是熟人经济、乡村经济中的一个陋习 ， 即便要闯祸 ， 也就是几十万元、几百万元 ， 了不得到几个亿 ， 辐射面积不会太大 。 P2P通过互联网 ， 不仅可以覆盖一个城市 ， 覆盖几十个城市 ， 甚至可以覆盖到全国 ， 最后造成了网民们彼此之间连面都没见过 ， 就形成几十亿元、上百亿元金额坏账的局面 。（二）P2P存在的五大问题在互联网平台的外衣下 ， 与现代金融风险管理原则背道而驰的P2P平台 ， 有着高息揽储、乱集资、乱放高利贷款等五大问题：1.这种P2P公司的资本金是所谓众筹而来 。 这个众筹是网络众筹 ， 即通过互联网向网民刚性承诺高回报投资拉来的资本金 。2.P2P的融资杠杆从网民来 。 假设有3亿元资本金 ， 如果要想放30亿元贷款、放100亿元贷款 ， 资本金和贷款之间有一个杠杆 ， 这个杠杆性资金从哪里来？银行资本金通过吸收老百姓储蓄 ， 资本充足率10倍 ， 10亿元资本金一般可以吸收100亿元储蓄 ， 这个资金是老百姓储蓄来的 ， 是有规范机制的 ， 这种储蓄转化为贷款来源、杠杆来源 ， 有资本充足率、存款准备金、存贷比、坏账拨备等一套制度监管组合在一起的信用系统 。 然而 ， P2P没有这些系统 ， P2P单单通过对网民的高息揽储、给予储户高利息回报承诺 ， 进而将网民的钱集资过来 。3.放贷对象通过互联网面向所有的没有客户关系、没有场景信息的网民 。 P2P企业对网民乱放高利贷 ， 对网民高息揽储 ， 对网民众筹资本金 。 本来互联网最大的特点就是它的客户群、产业链会雁过留声 ， 是有场景的 ， 但是P2P的服务对象作为互联网上对象 ， 并没有具体的产业链 ， 也没有什么场景 ， 导致互联网的信息起不了客户信用的补充作用 ， 但是互联网穿透辐射贷款放出去的速度又异常快 ， 只要有人想借高利贷 ， 钱就会被立刻借出去 ， 造成了P2P平台跟网民乱放高利贷 ， 对网民高息揽储 ， 跟网民众筹资本金的混乱现象 。4.借贷资金短长不一 。 由此导致靠借新还旧形成庞氏骗局式的资金池 ， 而这个资金池不由任何其他方面监管 ， 仅由P2P公司平台负责 。5.一旦出事 ， 要么P2P企业卷款而走 ， 要么瘫痪无法运转 。究其原因 ， 根源在于对有可能出现的严重后果缺少预判 ， 也没有在监管层面上形成“资金要第三方存管 ， 放贷要有抵押物 ， 投资项目与投资者要一一对应”等负面清单 ， 导致P2P网贷脱离了纯粹的“P to P”的原意 ， 异化为互联网的民间集资和高息揽储 。 针对P2P金融 ， 只要稍有金融常识 ， 就应该判断出这是新瓶装旧酒——新瓶指的是互联网 ， 旧酒指的是封建余孽式的老鼠会、高息揽储式的高利贷 。 无论是P2P也好 ， 互联网金融也好 ， 不管打着什么旗号 ， 只要向网民高息揽储乱集资 ， 只要跟网民搞乱集资、众筹资本金 ， 只要在网上乱放高利贷 ， 最后这个企业必将借新还旧形成不断循环 ， 俨然成为庞氏骗局 。 所以 ， 基于互联网的辐射性、穿透性 ， 就应禁止 ， 因为这个过程是无法有序控制的 。（三）网贷公司应遵循五个运行原则当然 ， 不允许搞P2P并不等于不可以搞网络贷款公司 。 合理的网贷公司是金融科技发展的重要内容 ， 是帮助金融脱虚就实、为实体经济服务、为中小企业服务的重要途径 ， 是普惠金融得以实现的技术基础 。这类网络贷款公司规范运行的关键在于实施五大基本原则：一是资本信用原则 ， 有较大的自有资本金 。 不同于传统的小贷公司 ， 互联网金融有很强的辐射性、很快的发放贷款能力 ， 业务范围往往覆盖全国 ， 应当具有较高的资本金门槛 。二是信用规范原则 。 贷款资金的主要来源是银行贷款、银行间市场发的中票和证交所发行的ABS（资产证券化）债券 。三是信用杠杆原则 。 网贷公司的资本金和贷款余额总量的杠杆比 ， 任何时候都应控制在1：10左右 ， 决不能超过1：20甚至1：30 。 在常规的ABS、ABN（资产支持票据）的发债机制中 ， 并没有约定一笔贷款资产的发债循环的次数 ， 基于网贷业务的快速周转能力 ， 一笔底层资产一年就可能循环5次、10次 ， 几年下来 ， 杠杆比有可能达到30次、40次 ， 形成巨大的泡沫风险 。 鉴于网络贷款公司往往以资本金1：2~1：2.5向银行融资 ， 网络贷款形成的底层资产在ABS、ABN中的循环次数不宜超过5~6次 ， 只有这样 ， 网络贷款公司的总债务杠杆比才能控制在10倍左右 。四是放贷征信原则 。 有互联网产业的产业链信用、全场景信用 ， 不能无约束、无场景地放贷 ， 甚至到校园里搞校园贷、为买房者搞首付贷 。五是大数据风控处理原则 。 平台拥有强大的技术基础 ， 能形成大数据、云计算、人工智能的处理技术 ， 这样就可以把控风险 ， 形成较低的不良贷款率 ， 并由此有条件为客户提供相对低的贷款利率 ， 形成网络贷款良好的普惠金融能力 。总之 ， 在发展网络贷款公司的过程中 ， 只要合乎以上五条原则 ， 一般都能实现小贷业务发展快、中小企业融资难融资贵得以缓解且不良贷款率低的效果 。产业互联网与产业互联网金融4G技术孕育了举世瞩目的消费互联网经济 ， 电商、社交、文娱为代表的消费互联网迅速崛起 。 而具有高速率、广连接、高可靠、低延时特点的5G的全面运用 ， 推动面向大众的消费互联网时代转向万物互联的产业互联网时代 。 在大数据、云计算、物联网、人工智能等技术赋能之下 ， 金融科技发展带来前所未有的历史机遇 。 金融科技发展的基础是产业互联网 ， 金融科技发展的主体是产业互联网金融 ， 核心的服务对象是小微企业而不仅仅是一般网民 。产业互联网是一片蓝色的海洋 ， 它的市场空间有多大呢？有关材料分析 ， 全球目前有60余个万亿美元级的产业集群 ， 可与数字化结合 ， 实现数字化转型 。 根据测算 ， 仅在航空、电力、医疗保健、铁路、油气这五个领域如果引入数字化支持 ， 假设只提高1%的效率 ， 那么在未来15年中预计可节约近3000亿元 ， 平均每年约200亿元；如果数字化转型能拓展10%的产业价值空间 ， 每年就可以多创造2000亿元以上的价值 。 所以 ， 如果说中国的消费互联网市场目前只能够容纳几家万亿元级的企业 ， 那么在产业互联网领域有可能容纳几十家、上百家同等规模的创新企业 。国内消费互联网在2014以后进入缓慢增长期 ， 实际已经接近天花板 ， 现在渐渐进入拐点了 。 目前 ， 国内还没有什么产业互联网企业崭露头角 。 美国科技股前20位的上市公司 ， 7个产业互联网公司的市值等于美国最大规模二十个上市公司市值的百分之五十 。 中国还没出现这个现象 ， 5G时代将形成产业互联网时代 ， 这是个巨大的蓝海 ， 今后的独角兽主要产生于产业互联网系统 ， 这是一个概念 。那么 ， 产业互联网和消费互联网有些什么联系与区别呢？产业互联网是通过产业内各个参与者的互联互通 ， 改变了产业内数据采集和流通的方式 ， 并运用区块链等技术保障产业内数据、交易的可信性 ， 进而改变产业价值链 ， 提升每个参与者的价值 。 产业互联网充分体现了数据要素在产业内的价值创造能力 ， 通过挖掘数据要素的价值提升产业价值 。 具体上 ， 可以认为产业互联网综合运用互联网、AI、物联网、大数据、区块链、云计算等新一代技术手段 ， 深入到企业生产、研发、销售等内外各个环节 ， 力图将每家企业都变成信息驱动型企业 ， 并进行互联 ， 从而提高产业的整体效率 。与消费互联网相比 ， 产业互联网有明显的区别：比如 ， 产业互联网是产业链集群中多方协作共赢 ， 消费互联网是赢者通吃；产业互联网的价值链更复杂、链条更长 ， 消费互联网集中度较高；产业互联网的盈利模式是为产业创造价值、提高效率、节省开支 ， 消费互联网盈利通常先烧钱补贴再通过规模经济或增值业务赚钱 ， 等等 。 构建产业互联网是产业价值链重塑的过程 ， 产业链上的每一个环节都需要做数字化升级 ， 产业生态不再只是传统意义上把原材料变成产品 ， 还要加工“数据”要素、把数据变成产品的一部分 ， 并进而通过数据产品和服务拓展产业链的价值空间 。 在发展产业互联网的过程中 ， 传统产业要进行大胆的变革 ， 敢于抛弃落后的商业模式 ， 对组织架构、组织能力进行升级迭代 ， 提高组织内部协同效率 ， 更好更快地为数字化转型服务 。 产业互联网的这些特点 ， 正是金融科技下一步发展的重要基础 ， 也是传统金融数字化转型的基本方向 。 可以说 ， 消费互联网金融只是科技金融发展的初级阶段 ， 基于产业互联网金融才是科技金融的高级阶段主战场 。金融科技发展的主体是产业互联网金融今后科技金融的主战场就是产业互联网金融平台公司 。 以供应链金融为例 ， 近三十年供应链金融发展经历了三个阶段：供应链金融1.0是主办银行模式 ， 银行和企业是点对点的连接关系 ， 只是主办银行将供应链上下游作为整个链条来开展业务 ， 并没有真正参与到供应链运营中；供应链金融2.0是核心企业主导模式 ， 这种模式下 ， 核心企业可以对供应链中的应收账款、应付账款、仓单等信息进行有效掌控 ， 银行再依据这些信息对供应链各类主体服务 ， 因此可以大大提高金融服务的效率和效益；供应链金融3.0是数字金融模式 ， 利用大数据、物联网、人工智能、区块链等技术在整个供应链中获取每个产业链上企业的动态、每时每刻的数字信用 。 此时 ， 供应链生态圈将相互打通 ， 交易完全透明可信 ， 资金流动清晰可见 ， 在这个阶段的供应链金融将是智能化的、数字化的、效率极高的 ， 大大提高了融资便利性与风控水平 。 供应链金融3.0才是这一领域金融科技的新生态 。 供应链金融4.0是以产业互联网生态为基础的产业互联网金融 ， 是今后最具备想象空间的发展趋势 。 以产业互联网服务生态为基础的产业互联网金融最诱人之处在于未来有机会在全国范围内将企业法人、特别是中小微企业像自然人一样建立画像 ， 提供金融服务 ， 最终形成了供应链金融的4.0版本 。产业互联网金融最合理的发展模式科技金融不仅仅是科技公司自身打造的金融融通公司 ， 其最合理、最有前途的模式是互联网或物联网形成的数字平台（大数据、云计算、人工智能）与各类金融机构的有机结合 ， 各尽所能、各展所长 ， 形成数字金融平台并与各类实体经济的产业链、供应链、价值链相结合形成基于互联网或物联网平台的产业链金融 。合理的网络数字平台 ， 应通过五种渠道取得效益、红利：一是通过大数据、云计算、人工智能的应用 ， 提高了金融业务的工作效率；二是实现了数字网络平台公司和金融业务的资源优化配置 ， 产生了优化红利；三是通过物联网、大数据、人工智能的运筹、统计、调度 ， 降低了产业链、供应链的物流成本；四是由于全产业链、全流程、全场景的信息传递功能 ， 降低了金融运行成本和风险；五是将这些看得见、摸得着的红利 ， 合理的返还于产业链、供应链的上游、下游、金融方和数据平台经营方 ， 从而产生万宗归流的洼地效益和商家趋利集聚效益 。同样 ， 与网络数字平台合作的金融企业 ， 也可以通过四种优势为合作项目取得效益和红利：一是低成本融资的优势 。 金融企业在获取企业、居民的储蓄资金和从人民银行运行的货币市场获取资金的低成本优势 。 二是企业信用判断的优势 。 网络数字平台对客户信用诊断相当于是X光、是CT、是核磁共振的体格检查 ， 代替不了医生临门一脚的诊断治疗 。 对客户放贷的实际净值调查信用判断以及客户的抵押、信用、风险防范 ， 本质上还要金融企业独立担当 ， 这方面金融企业更是强项 。 三是资本规模的优势 。 网络数据平台尽管可能有巨大的客户征信规模（百亿、千亿、万亿） ， 但资本金规模往往很小 ， 要真正实现放贷融资 ， 自身至少要有相应的融资规模10%以上的资本金 。 只有银行、信托、保险等专业的金融公司有这种资本金规模并与时俱进的扩张能力 。 四是社会信用的优势 。 不论是金融监管当局的管理习惯 ， 还是老百姓存款习惯 ， 企业投融资习惯 ， 与有牌照、有传统的金融企业打交道往往更放心、更顺手、更相通 。 这方面 ， 专业的金融企业比网络数据平台更为有利 。 基于上述四项分析 ， 网络数据公司与专业的金融企业的合作确实是强强联合、优势互补、资源优化配置 ， 是最好的发展模式 。产业互联网金融的服务目标将专注于中小微企业金融市场产业互联网金融以企业为用户 ， 以生产活动经营为场景提供贷款服务 。 产业互联网金融依托产业互联网 ， 价值来源于金融赋能产业能力提升 ， 它的现实意义在于有望解决中小微企业融资难题 。 中小微企业天然具有生命周期短、业务规模小、抵押资产少、信息不对称等问题 ， 银行传统的服务做法 ， 由于效率不够高 ， 不能完全满足中小微企业融资需求 。 产业互联网金融相比传统金融机构服务可以有效解决获客成本、信息孤岛、智能风控、审批效率等问题 。 产业互联网金融依托产业互联网服务 ， 基于B端经营融资需求 ， 这一点与C端消费金融满足个人超前消费需求的价值逻辑不同 。 产业互联网金融相比传统金融供给体系的优势在于将企业服务数据与金融服务紧密的结合起来 ， 以信息流转带动信用流转 ， 从而解决传统金融供给无法解决的问题 。另外 ， 金融科技并没有改变任何金融传统的宗旨以及安全原则 ， 在这个意义上无论是科技+金融 ， 还是金融+科技 ， 都不但要把网络数字平台的好处高效地用足用好用够 ， 还要坚守现代金融形成的宗旨、原则和理念 。 金融科技有两个基因 ， 一是互联网数字平台的基因——全空域、全流程、全场景、全解析和全价值的“五全信息”基因；二是金融行业的基因 ， 在一切金融业务中把控好信用、杠杆、风险的基因 。 互联网运行有巨大的辐射性和无限的穿透性 ， 一旦与金融结合 ， 既可能有提升传统金融体系的效率、效益和降低风险的一面 ， 也有可能带来系统性颠覆性的危机的一面 。 不能违背金融运行的基本原则 ， 必须持牌经营 ， 必须有监管单位的日常监管 ， 必须有运营模式要求和风险处置办法 。 只有两个基因的有效结合才能形成金融科技 。关于5G背景下的金融科技的特征和发展路径 ， 总共讲了六个方面 ， 一是云计算、大数据、人工智能和区块链的概念；二是金融科技发展的教训和应遵循的原则；三是产业互联网和产业互联网金融的定义；四是金融科技发展的主体是产业互联网金融；五是产业互联网金融的发展模式和原则；六是产业互联网金融的服务目标是中小微企业金融市场 ， 解决中小微企业融资难题 。 来源：网易财经


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