近期，大家明显感觉到政府和央行支持经济的动作加快，推出大量的经济支持措施。比如消费二十条、对民营企业的全方位支持、非公经济31条、发改委设立民营经济发展局；还有各种经济形势座谈会、专家和企业家的专题讨论会；中央政治局会议也提出了实施一揽子化债方案等等。此外，人民银行也加入了行动，降息降准、并从9月15日起，将银行外汇准备金率从6%降至4%，以释放美元流动性，支持人民币汇率。再加上最近备受关注的最新措施——北上广深的新房地产政策，即“认房不认贷”，支持政策组合拳可谓是眼花缭乱。 但是，大家对这些政策效果的看法却大相径庭，一些人对此充满信心，但有相当多数认为效果并不明显。境外经济学家们的观点依然悲观：据彭博社对14名经济学家的调研，2023年的经济增速预测中值已从5.5%降至5.2%，2024年的预测值也从4.9%降至4.4%。境外经济学家们普遍认为，尽管可能会继续出台新的刺激措施，但整体经济风险仍然处在下行的“新常态”之中，国内整体的通货紧缩风险值得关注。 在本期节目中，我们将和刘院长深入地聊一聊这些刺激政策，以及它们背后所显现出来的经济学思考。 01 "认房不认贷"的效果如何？(00:05:53) 肖小跑： 我们首先来谈谈"认房不认贷"。 “认房”、“认贷”这两个专有名词其实是银行审批房贷时用来评定购房者是首套还是二套房的标准。之前“认房又认贷”——即使你已经还清了第一套房的贷款，因为有贷款记录，再买房时仍会被认为是购买第二套房，需要更高的首付和房贷利率。但现在“认房不认贷”——只要你在当地无房，无论是否曾经贷款购房，都会被视为首套房。这对于想换大房子的人来说，首付可以少支出一大笔。 市场认为新政对居民部门，可能吸引新买家，拉动贷款，增加换房需求，拉升二手房成交量，增大一线城市中高端住宅需求，有助于稳定一线城市房价预期。对房地产部门，促进住房库存从开发商转向家庭，帮助开发商偿还债务。 但很多人也认为治标不治本，房地产销量大幅下滑，即使政策放宽，也难以恢复到去年的水平。 一旦政策放宽，那些已经拥有房产并想售卖的人可能就会立即出售。而且大城市对房屋交易和土地供应的其他限制仍在，出口下降、地缘政治和信心疲软也会继续影响经济和消费者信心。总的来看，这对GDP的影响并不大，因为未售出的房产已经很多，无需新增建房。 您怎么看？ 刘晓春： “认房不认贷”并不是新政，而是一种“解开”原本“绑紧”的控制政策的过程，而非刺激政策。 这涉及到一个非常复杂的体系，在“认房又认贷”时期，为了控制供需，我们制定了很多政策，包括中央和地方的，金融监管部门的，以及其他部门的。 这次“认房不认贷”从二、三线城市开始，然后广州、深圳、北京、上海，按照房价从低到高的顺序逐步解放，这也表明了我们正逐渐放松之前一层层堆积的房地产管制政策。 然而，"房住不炒"的原则是不变的，还是要稳定房地产市场，健康发展，而不是恢复到原来的炒房模式。 大家观点分化严重，主要是一部分人希望恢复到原来的炒房模式，这是一个利益群体； 另一部分人，包括一些专家，希望通过刺激房地产来推动经济发展——这是从观点角度。 我认为这种专家的观点并不可取。 过去20年里，我们曾多次试图压制过热的房地产市场，然后发现经济增长困难后又放松控制，导致房价又一次飙升——这种循环实际上是不可取的。 现在，面对经济相对下行，正常的购房者也在观望，这对房地产市场的稳定确实构成了问题。 解决这个问题的关键是如何释放市场的正常需求。 我们确实需要逐步解开前些年束缚房地产发展的政策，让市场更多地决定房价走向，但并不代表还要像以前那样刺激房地产，而应该释放真实需求。 另一方面，我们也需要考虑如何在当前“紧运行”的环境下保持房地产企业的流动性稳定。 如果房地产企业的流动性相对稳定，同时又不像以前那样无限制的扩张，那么需求释放出来，市场就会慢慢正常起来。 我们没必要刺激房地产回到原来的发展模式，因为那个时期已经过去了。 02 这一波“刺激”和调控和以往有什么不一样？(00:14:40) 肖小跑： 刘院长的解释让我感觉到，现在的调控方法与我们在2008年之后的方法有着明显差异：可谓是“深思熟虑”、“思前想后”，比林黛玉想的都多。 这引出了我想问的问题：我们现在的刺激政策与以前有何不同？ 我个人的感觉是，大家习惯把“刺激政策”等同于“放水”，但这次并没有放水。以前一上来就把数字告诉大家了——4万亿，但是现在没有细节，多少钱？怎么拨？拨给谁？都没有。所以很多人觉得是光说不练，大多是对央行的批评和失望，市场的反应也是消极的。 而且沟通方法不一样了，政策密度很大，行动频繁，非常具体，非常细致，比如支持民营企业的政策包括许多细节，如税务抵扣、央企给民企增信等，以及一些行为方面的改变。我觉得现在的政策组合经过了深思熟虑，但肯不如以前把钱直接拍在桌子上立竿见影。 最近我读了一位很有名的女基金经理的文章，认为央行最近的政策组合是非常巧妙的。她写道：“中国的央行，是世界上面临最多目标与约束的央行。既要维护物价稳定，汇率稳定，又要维护金融体系的健康稳定；要对经济增长负责，还需要结构性的支持薄弱环节和新兴产业；但有领着和国外同行相比最低的工资”。 我同意她的看法。现在国内需求不足已经是共识，但解决方案涉及到太多因素了：如居民消费、民营企业、房地产、人民币、股市、财富效应、地方政府债务的化解、中央与地方政府之间的关系等——确实很难。 但是再一想，如果不看上下文，感觉这句话又很像“高级黑”：现在调控变得如此困难，是不是因为以前调控得太多，以及从前简单粗暴的直接“拍钱”，才造成了今天需要更细节、更精细、更难的调控方式？很想听听刘院长的想法。 刘晓春： 在宏观经济管理中，并没有“最优”或“永恒正确”的策略。相反，我们需要根据不同的情境制定相应的策略，这些策略可能只在特定阶段有效，超过这一阶段可能就需要调整。 前几年美联储在物价上涨时认为这只是“暂时”的，后来发现并不“暂时”，便开始“追赶加息”，现在看来，这个决定可能是错误的。我们不能固守一种策略，而应根据当前情况灵活调整。 其次，对于经济学家来说，他们往往局限于经济学的一般原理来看问题。比如在经济下行时就应该实行放水、降息、降税等策略。但事实上，这些策略并不总是有效的。以交易印花税为例，虽然减税有一定效果，但并不是决定性的；只有在印花税已经影响到资本市场的选择时，降低印花税才可能产生决定性的影响。 再者，我注意到很多人都提出自己的观点，但我们首先要深入考虑他们的立场和利益——他们可能并没有从一个公正的宏观角度来考虑问题。有些人可能只是从经济学的一般原理角度来考虑问题，而这些原理可能只适用于封闭的市场，而不一定适用于开放的市场，尤其是在考虑外部因素的时候。 例如，2008年金融危机时，全球各大经济体的政策方向是一致的，这使得一些传统的刺激策略有效。然而，现在情况已经不同——我们的政策和其他经济体相反，大规模降息和放水可能会导致人民币汇率下跌，引发资本外流，反而削弱了市场对经济的信心。 因此，宏观调控并不是简单的“化学反应”，只要加入某种元素就能得出预期的结果。 我们不能只依赖经济学原理，而需要考虑到国际环境的影响，以及可能产生的副作用。 最后，我觉得我们正处在一个百年未遇的大变局中，不仅我们国家的发展模式需要转变，整个世界的政治经济格局也在转变。在这种情况下，我们可能需要改变政策规律，正如二战前后西方的宏观调控理论也在不断变化一样。我们现在面临的问题可能是，底层的逻辑在改变，不能仅仅依赖原有的逻辑来应对新的经济环境。 03 有“来”必有“去”：从张五常的《猪价与楼价》看政府调控的“尺度” (00:25:43) 肖小跑： 赞同刘院长的看法，这个问题确实很复杂。比如“认房不认贷”，您认为是一个"调回来的过程"。既然是"调回来"，那就意味着曾经有过"去"，也就是有过政策收紧的时候。这让我忍不住开始琢磨“调控”这件事——什么程度的调控才是合适的？ 刘院长觉得政府的确需要调控，但并不应该一刀切，而是要根据外部和内部的因素进行调整。这让我想到了张五常和弗里德曼——他们能接受的政府调控程度很小，更看好市场的自由发展。 如果追溯一下"认房不认贷"的源头，那就是"房住不炒"，这个政策“绑紧”了房地产市场，所以才有了今天的“放松”了。如果我们继续深挖"房住不炒"的源头，就是2008年后的刺激政策。当时，全球的央行同步降息，导致全球房价上涨——张五常在2009年的文章《猪价与楼价》中分析了当时的情况：他认为，房价上涨是因为大量的资金在寻找避风港，尤其是在金融危机后的不稳定情况下，大家都看好中国市场。 然而，张五常在文章中指出，政府的微调可能过于急躁，可能会对未来产生影响。他坚决反对政府操控利率，认为这是最错误的方法；他一直强调，楼价的上升等于租值上升的折现，而租值上升是反映着生产力的上升，这是价格理论中的边际产出理论；如果政府操控利率，这个最基本的经济规律就会被打乱。 尽管如此，张五常也承认，高房价不是好事，政府确实需要介入，但如何介入就成了一个难题。他坚决反对央行模仿美国联储的做法，认为格林斯潘改变调控利率的方向是大错特错。但也承认没有简单的解决方案。 我知道您读过张五常的很多文章，非常想听听您对他观点的看法。 刘晓春： 我非常欣赏张五常的理论和他的分析方法。他的理论层次非常高，同时又极具现实洞察力。他并非一般的纯理论经济学家，而是能够深入理解现实经济情况的经济学家，这一点我尤其赞赏。 你刚刚介绍的文章，正好反映了他的这一特点：不仅能深入探讨纯理论的概念，同时也能将这些理论应用到实际问题中去。但即使像张五常这样深知现实的经济学家，有时也会碰到理论与现实之间的矛盾，比如他认为，在经济体制相对管制较严的情况下，腐败反而可能成为经济的“润滑剂”。 肖小跑： 这个观点被人喷死了。 刘晓春： 对，但这表明他在考虑现实问题，并不仅仅是从经济原则角度出发。当他讨论这个问题时，条件是在“经济管制较严的体制下”——并非在任何条件下都适用。 我非常欣赏他，但这并不意味着我认同他的所有观点。我只是举这个例子来说明，每个国家的央行职能因为体制、背景、货币机制的不同而不同，不存在哪个“多”和哪个少的问题。 例如美联储，它的职能相对比较纯粹，是由法律确定的：其主要职能是要保持经济健康，其主要衡量指标就是失业率和通货膨胀率。其他的各种指标都是它分析决策的依据，并不是它要达到的目标。但这并不意味着美联储完全独立，政治斗争和政治利用的存在是无法避免的，这其中既有分析的正确与否，也有政治甚至个人利益的考虑。 再比如，香港金管局的职能和美联储是类似的，包括宏观货币政策和金融监管。但金管局在货币政策这一块的职能，只有一项——就是保持港元汇率的稳定，保持港元和美元的汇率在一比7.8的水平。对香港监管局来讲，它并没有其他职能，主要目标就是保持香港汇率稳定，与失业率、GDP增长或货币供应量没有关系。 所以，没有什么统一的标准，央行的职能取决于该国或该经济体本身的机制体制。但这并不意味着我们的央行承担这么多职能就是对的。我经常在文章中讲，宏观调控、产业政策和金融监管之间的职能应该分开，不应混为一谈。我觉得，我们监管部门的职能也过多，并且承担了宏观调控的职能，监管不应混入宏观调控中。 黄益平教授最近也在分析这个问题：这是我们在宏观经济管理中需要考虑的问题。每个央行应根据自己国家的特点来确定央行的职能，而不是变成一个万金油，什么都要干。 张五常为什么这么重视央行调控利率的问题呢？因为他的理论强调“交易费用”。他认为，经济的所有运作都是围绕着如何降低交易费用来进行的。而当我们将这个标准应用到市场时，核心就是利率——资金的价格决定了其他所有商品的价格。这是根本的问题。 这就是为什么他不断强调“租金回报率”，因为租金回报率需要与利率相匹配。然而，自从有了央行以后，或者说自从政府开始意识到，利率实际上就是市场的“牛鼻子”——如果能影响利率，就可以影响市场资源配置的走势。 这么一来，央行当然会调控利率，去影响基础价格。但是，一旦央行开始调控，就会出现问题。本来，利率是市场的“无形之手”，是“隐性”的，看不见的；而一旦有了央行，利率就变成了“显性”的东西——只要央行采取行动，市场利率就会变化，进而影响其他领域。 因此，现在市场已经将央行视为一个障碍——这确实很危险。但是，一旦央行或政府已经承担了经济调控的功能，一旦找到了可以控制市场的方法，你让它们放弃这个方法，这是不可能的。 这就是人的本性——找到了一个“窍门”，我肯定会使用它。但是，一旦这个“窍门”被使用，被公之于众，就变成了公开的秘密，没有什么神秘之处了。 于是你会发现，不论是在美国还是在中国，大家都在关注央行的行动，等待央行的决策，或者政策变化。这就是现在的市场状况。尽管很多人还在讨论市场的“看不见的手”，但实际上，现在的世界已经很少有真正的“看不见的手”。全世界都在关注美联储的动向，全世界都看到了这一点。这是一个非常矛盾的现象。 当我们的经济发展和经济机制发展到了这个程度，突然发现，本来由经济学来揭示的经济规律，一旦被人掌握，就发生了异化。然而，在当前的情况下，这种“异化”是无法避免的。 肖小跑： 这似乎就是人的本性，如果能分泌多巴胺，就不分泌内分肽。 全世界的"房间里的大象"，其实大家都看得到。如今，美联储基本上就变成了全球的焦点，与它对赌就成了众人的共识，就像一场游戏。 现在很少有人真正研究经济的底层原理，大家更关注的是牌桌上的游戏。美联储就像是和你坐在一张牌桌上，你需要做的，就是根据它出的牌来决定你的下一步。 刘晓春： 格林斯潘曾经说过：“当你听懂了我的话，就说明你没理解我的话。”他希望货币政策是一个隐晦的事物，即使在进行调控时，他也希望这是一个隐晦的事物。但问题在于，自从格林斯潘将其公之于众，将一个隐晦的事物变成了一个公开的事物后，现在全世界的央行都开始强调与市场的“透明沟通”；如果真的变成透明的沟通，那问题就更大了。 我们可能需要对宏观经济调控理论进行一些调整和修改。我有时候会从管理的角度来看这个问题。如果你对员工的绩效考核方式连续三年不变，你会发现第一年效果很好，第二年被考核的人就会开始找窍门来应对你的考核方式。到了第三年，他们可能已经能够拿到好的奖金，但你却得不到你想要的效果。所以，你必须要去改变这个考核方式，你不能因为第一年有效，就坚持不变。否则你就会失败。 同样，我们现在的央行调控方式也可能已经走进了一个死胡同。 肖小跑： 管理和宏观经济调控确实更像是一门艺术，经济学也是。 张五常的观点往往比较独特，有时甚至会让人感到“不适”。比如您刚才提到的“腐败在某种程度上是经济的润滑剂”。他还有一个很有名的观点是反对廉租房。他认为虽然房价上涨会使穷人更困难，但问题应该通过房屋租赁市场来解决，而不是靠政府直接出手救助。他认为政府若要出手，最好的方式是卖掉那些免地价的楼，而不是建造廉租房；因为一旦政府这么做，就会引发一系列的问题，如寻租行为等。 他认为，帮助穷人的最好办法是提供自力更生的机会，让他们有收入，而不是通过政府直接调控价格。提供廉租房无论是谁出资，都会扰乱国家的人口分布和自然选择，他认为这是非常不自然的。此外，他尤其反对调控利率，他认为央行只需要控制货币量就足够了，不需要干预其他的东西：“格林斯潘转向调控利率，今天看当然是大错了。”张五常的观点其实是弗里德曼自由主义思想的一种传承。 刘晓春： 张五常非常重视“交易成本/费用”这个概念，他强调市场交易本身就是为了寻求更低的交易费用，而寻租之所以发生，也是为了寻求更低的交易费用。他认为一个完全管制的经济体，交易费用会很高。但我们要注意，他的观点是排除了道德评价，完全从经济分析角度出发的。 比如他在这篇文章中的观点：通过压低租金的方式来帮助穷人，提供给低收入者更多的就业机会和赚钱的机会，改善生活状况——认为这样更能对社会创造效益和价值。 关于政府职能问题，我认为政府的作用是在市场中发挥作用。历史上并不存在绝对的自由市场，所有关于自由市场的推论都是在一个封闭体系内的推论，我们需要考虑到一个地方和周围、全国、甚至全世界的关系。 例如，如果我们全面放开市场，让就业岗位自由流动，那么就可能出现某个地区的岗位流失，这就需要政府来介入。因为如果这些岗位流向其他国家，那么对国家来说是不利的。这就是为什么我们需要政府来平衡市场。 再者，我认为政府应该更多利用合适手段来“引导”市场，而不是“替代”市场，自己下场干。以高租金的问题为例，我还是主张发挥市场价格的作用，但是让它能够往更公平、更温和的方向走。 香港的房地产市场在2008年后重新开始涨价，政府为了减少金融风险，提高了首付款，但后来发现香港的房地产需求并非完全是本地需求，而是有很多外来资金来炒房。于是，政府出台了特别印花税来进行管制——我们可以设想一下，如果港府不根据香港“自由港”的实际情况出发，而放任市场自由发展，就可能导致其房地产市场的崩溃——这对参与的人来说是一件大事，可能会引起政治问题。 所以，无论如何，我们总要面对政府需不需要参与的问题，但是参与的方式应该是：尽可能通过政府的手段来让市场机制发挥作用，而不是代替市场机制。 04 三种程度的“管制”：我们应该把时间线放多长？(00:51:07) 肖小跑： 极端主张通常并不理想，无论是“全面自由化”还是“严格管制”，都有其不利之处。有的时候，我觉得从“时间线”的角度来看，也许能更好地理解不同经济观点。比如张五常和弗里德曼都倾向于自由主义，其实他们的时间线设定也都比较长，认为市场能在长远的时间内总会自我平衡。如果我们将时间线拉长，比如50年或100年，从全球或者人类命运共同体（反正大家都是“地球人”）的角度看，市场总是能自己平衡过来。 而我理解刘院长的观点可能更多考量稍微短一点的时间线，或者一个更悠闲的市场范围，比如某个国家、某个市场内。为了解决当下的现实问题，为了国家利益，政府肯定会进行调控，不可能等100年。 我本来想和刘院长做一个思想实验：假设明天政府完全放开管制，什么都不管了，会发生什么？ 但其实刚才刘院长已经回答过了：答案取决于你设定的时间线的长度。如果你只容忍三年的时间，那可能会导致混乱。但如果你设定的时间线是100年，那可能最终会达到平衡。 刘院长也提到，政府的调控可以有不同的程度，如府完全接管市场功能，可能会在可见的未来产生不利影响，因为完全忽视了市场的作用。但是，如果有引导性的调控，也就是在市场和政府之间找到一种平衡，那么可能会有不同的结果。 弗里德曼曾在一个访谈节目中，被问到如果按照他的自由主义原则，会不会导致类似于伦敦煤矿时期的恶劣环境和童工问题。他的回答是：你为什么不想想，如果城市生活比乡村更差，为什么英国农民放弃田园牧歌，选择到城市里成为打工人？我们需要放宽视野，看看更长的时间线，看看事情发生的历史原因。伦敦的空气污染问题最终就是通过市场发展，人们使用更好的燃料如燃油和天然气来解决的；所以核心在于技术水平，而不是生产方式和所有制。 他对自由主义原则的定义是：只要一项经济活动没有干涉他人同样如此行事，它就应该得到保护。国家、以及国家的代表政府，其职责就是维护这种自由。政府的功能在于保障人们能够“遵循自己的手段和价值”行事，并防止他们干涉他人“同样如此行事”。 所以，如果“完全替代市场”或者“完全自由化”都不太行，那就采取折中的方案——“引导”。 但是，“引导”的背后其实也是政府的意志，只不过是以不同的方式实现的。诺贝尔经济学奖得主泰勒在他的书《轻推》（Nudge）中提倡政府用一种“瑞物细无声”的方法，每天悄悄推你一把，来达到调控的目的——但问题是：这也是一种折中的引导方案，但背后不仍然是政府的意志吗？ 刘晓春： 格林斯潘的回忆录引述过弗里德曼的观点，即公司的目标是为股东赚取最大利润，即使涉及到环境污染等社会问题。弗里德曼认为，尽管公司的行为可能导致环境问题，但股东可以用他们的分红去做公益事业，比如治理环境污染。但是格林斯潘觉得不靠谱：为什么要先制造污染，然后再花钱控制污染呢？这不合理。 然而问题是，经济发展肯定会制造一定程度的污染，不能简单地停止发展，因为我们需要经历一个发展和学习的过程。正因为我们有了发展，技术水平提升了，才有实力改变原有的发展模式。 那么，如何改变呢？一种方式是直接禁止污染，另一种方式是提高污染的成本，使得环保的生产方式能够进入市场——这仍然是利用市场机制，尽管我们人为地提高了污染的成本，但是资本可以自由选择，如果愿意按照污染的方式生产，那就支付高额成本，也没毛病。关键是市场机制让资本仍然有选择权。 然后，政府可以通过税收的方式对污染进行控制，比如对污染多的企业征收更多的税，这样污染的企业的成本就会提高。而环保的企业，尽管其生产成本可能比污染企业高，但由于政府的政策支持、补贴，其成本可能会比污染企业低，使其在市场上更有竞争力。这样，资本就可以自由选择是否采用环保的生产方式，这是一个市场自行选择和淘汰的过程。 如果我们都这样做，那么“调控”可能会更有效，副作用可能会更小——不管是污染还是房地产。 肖小跑： 张五常和弗里德曼的主张并不是将“利润最大化”作为唯一的目标，而在于让市场机制正常发挥作用。他们主张使用成本最小化的方式，包括将外部成本降至最低，以便让市场尽可能大的发挥作用。 所以对于政策刺激的讨论，是不是最好也能以此为基础，思考如何在尊重市场机制的同时，采取有效的政策来刺激经济的发展？ 刘晓春： 是的。无论是“刺激经济”还是让经济“冷静一下”，总体上我们都应尽可能地使用市场的方式。即便是政府出手进行调控，也应尽可能地利用市场机制，而不是取代市场，这样的方式副作用会较小。 此外，我们需要明白一点：政府过度使用明显的控制手段进行市场调控时，市场会将政府视为对手。这会使得政府在调控市场时的压力更大，需要付出更大的成本。以我们刚才讨论的央行调控利率，道理都是一样的。 05 勇于“被打脸” (01:02:03) 肖小跑： 今天和刘院长的聊天非常有启发！ 我觉得无论如何，有一件事很重要：在一切还来得及的时候，应该尽可能勇敢地“纠偏”。否则市场可能会完全失去信心。 我们可以从张五常老师身上学到很多东西，不仅仅是经济理论。他非常注重批判思考和自我更新。前两天我看了一个香港的节目，邀请一些经济学教授和社会人士讨论一些经济现象。有几期是专门讨论张五常的，毕竟是香港的骄傲，节目邀请了他当年的学生来讲述自己的学习经历。 在80年代的港大，经济系的教室都很小，那时候张五常讲课时会在讲台上抽烟斗，自言自语。他没有教科书，而是给学生一堆论文，这些论文的观点往往是互相对立的。那个时候的经济学更像社会学，没有像现在那样的数学公式；他会让学生在这些左右互搏的观点中自己思考。 他的教学理念是：所有理论都会被打脸，时间早晚而已——因为任何理论都只适用于当时的世界。所以，学生们该学的是“挑错”，不要只看到“正确”的地方，而是要找哪里出了错。 我觉得这个理念也适用于很多地方，包括“调控”。总之不能“钻牛角尖”。 刘晓春： 是的。不管是微观还是宏观，“经济管理”一定是不断变化才对。 — End — 主播｜刘晓春 肖小跑 编辑 | 坛子 当我在路上看到戴着耳机、双眼时而放空，时而傻笑，时而突然点头、或者摇头的小伙伴，我就知道TA大概率一定也在听播客，也许正在听《墙裂坛》，也在思考宏观经济和金融市场的运行原理。 我一直觉得一双好耳机就像市场上的“无形之手”，它就像一个思考伙伴；无论你在哪里，只要戴上它，这双手就可以把你的头按进思考的海洋中，让你随时随地沉浸在深度的思考，和回味无穷的故事中。 Tezo（tii zou）通勤耳机「鸢」/yuān/，就是这样的播客好伙伴。这一期节目墙裂坛和Tezo耳机一起合作，我们会在留言评论中选取一位听众，赠送一部Tezo耳机，让大家也沉浸式体验一下播客的快乐。 互动方式 坛友群：请添加坛子微信“BKsufe”

文｜刘晓春 信用风险管理无疑是银行等信贷类金融机构最关键的业务环节，这个环节打通了，就打开了信贷业务的康庄大道。各类金融科技都希望在这方面取得突破，包括大数据、云计算、人工智能、区块链等，甚至元宇宙和ChatGPT。然而，各类技术的客户画像、风控模型等，基本上是以信用风险评估替代了信用风险管理，或者说是以信用风险评估混淆了信用风险管理。 应该说，以客户精准画像为基础的风险评估模型，在以大数法则为风险管理基础的标准化消费信贷、小微企业信贷领域取得了巨大成功，尤其是全线上闭环场景下的信贷业务更是可圈可点。但是，一旦脱离全线上、全闭环场景，线上的贷后管理手段则无用武之地，单纯依赖传统精准客户画像的风险评估模式就捉襟见肘。一些网上银行借助卫星遥感技术获取客户实时生产信息和种植信息，强化信贷资金应用的管理，无意中突破了传统精准客户画像以风险评估代替风险管理的局限，走上了真正的风险管理之路。 01 人工智能风控有局限性 信用风险评估，一般指贷款发放前对借款人或信贷项目的还款风险进行评估，包括借款人的还款意愿、还款能力和贷款用途风险等。现在人工智能风控模型基本上是对借款人还款意愿和还款能力的评估，侧重点还是在还款意愿及信用记录，几乎没有对贷款用途风险的评估。还款能力，换一个角度，也就是确定合适的授信额度。还款意愿和还款能力是信用风险评估的最基本内容，但不是信用风险评估的全部内容。 单纯从理论上说，还款能力评估应该包括贷款用途风险的评估。但现实中，情况比较复杂。银行通常会把贷款用途的风险评估和借款人综合还款能力的评估区分开来。 贷款用途风险评估是第一性的，综合还款能力评估是第二性的。贷款用途风险，首先是贷款用途是否合法合规，如贷款用途是贩毒、赌博等，即是不合法；如企业流动资金贷款用于房地产投资、贷款投资股市等，则是不合规。贷款用途不合法、不合规，借款人信用记录再好、综合还款能力再强，都不能贷款。其次是对于借款人而言，贷款用途的合理性。比如，过多的原材料储备是否合理、新的投资是否超出借款人的经营管理能力等。再次是该笔贷款运用的投入产出效益。一般而言，只有贷款应用本身产生的效益足够还本付息，该笔贷款才是安全的，综合还款能力一般情况下只是加分项。 通道业务流行时期，曾有一笔业务。银行理财资金通过信托作为优先级，一家著名的民营企业出资作为劣后级，设立特殊目的公司，经QDII（合格境内机构投资者）渠道向特定人士购买其持有的该民营企业在香港发行的股票。业务已经通过了各项调查和审查环节，等待最后的审批。审核了调查报告和审查报告后，我找相关人员就这笔业务问一些问题。 首先，QDII单笔是否可以这么大金额？是否可以单笔只投资一只股票？这是希望知道QDII的基本规则。其次，新成立的特殊目的公司与这家民营企业是否是一致行动人？如果说不是，但实际是，在香港应该是违法了；如果是，这次通过QDII要购买的股票占该企业发行量的20%多，企业实控人持有70%多，市场上在流通的股票就只剩1%-2%左右，那意味着企业是要退市了。从当时的两份报告来看，没有哪处显示该企业要退市。报告中也没有说明向特定持有人购买这些股票的必要性和可行性。 此外，如果到期企业不能还款怎么办？当时的工作人员说，可以把股票抛掉，香港市场随时可以抛。但是，这只股票平时交易频率不高，交易量大概就是发行量的1%左右，如果突然抛出20%多，谁接盘？股价能承受住吗？工作人员又说，还有实控人无限责任担保。我问，实控人凭什么担保呢？工作人员回答，他们持有70%多股票，价值远远超过我们的出资。我说，我们20%多都抛不出去，他70%多能抛出去？因为业务逻辑说不通，所以我否决了这笔业务。几个月以后，该股票被做空，股价一天之内跌去98%以上。 这笔业务，单纯看企业，是当时的明星企业，报表反映企业效益很好，信用记录良好；有当时估价足值的质押品和保证担保；作为通道业务，也符合当时的规则。然而，穿透业务表象，款项用途在逻辑上说不通。我的推论是，企业当初上市，与那些特定持有人签有抽屉协议，约定在一定期限后，在一定价格以上持有人可以在市场上出售股票，否则发行人必须按此价格回购股票。现在对赌的抽屉协议到期了，股票市场价格没有到协议的价格以上，也没有接盘人，发行人必须履行抽屉协议。但发行人肯定不能直接回购如此多的股票，否则会触发退市机制，于是便有了这种业务模式。上市需要与特定投资人签署这类抽屉协议，是因为发行人希望达到一定的市值，但市场并不认可，所以找来这类特定投资人抬升发行价，并维持市值。股票上市后，没有交易量，甚至需要靠所谓的市值管理花钱来维持股价，就充分说明了问题。 这样的上市方式，不仅没给企业带来经营优势，实际上是害了一家正常经营的企业。类似这家企业这样的上市方式，前些年在A股市场和H股市场数量不少，是股市不健康的因素之一，说来话长，暂且按下不表。 02 借款用途需要风险评估 必须对借款用途进行专门的风险评估，不仅发生在对公业务领域。零售业务和小微企业业务也是需要关注的。 零售业务和小微企业业务的不同贷款产品的不同准入要求，许多就是针对借款不同用途而设定的。现在来看，虽然许多消费信贷、小微企业贷款可以应用大数法则标准化评估风险和审批贷款，但对一些特殊用途的贷款还是需要一些特殊的风险审查。比如按揭贷款，实际上可以分为两种，现房按揭贷款和期房按揭贷款。期房按揭贷款，除了现房按揭贷款需要评估的风险，还应该评估开发商按期交房的风险。 信贷风险评估并不等于信贷决策。 信贷决策要根据信贷风险评估所呈现的风险状态和可能，确定贷与不贷；如果贷，则要确定合适的贷款金额、期限结构和利率结构，还要确定贷款方式和风险控制方式，为贷后风险管理提供依据和措施。以期房按揭贷款为例，开发商的实力再强大，信用记录再优秀，不能按时交房的风险是存在的，在贷款保障措施中就必须确定开发商的责任，以及当出现不能按时交房甚至发生烂尾楼的情况下，如何确保购房者的权益和银行贷款的安全。目前按揭贷款模式，没有区分现房按揭和期房按揭，不仅风险评估缺失一个环节，贷款决策中自然就少了必要的风险控制措施，为贷后的风险管理埋下了隐患。 前段时间，与一位企业家交流。他最初开食品厂，以后依次做过工程承包、出租工程设备、代理国外著名品牌运输车销售。随着中国运输车制造水平的提升，国外品牌不那么容易销售了。为了维持销售业绩，他开办了小贷公司为购车者提供贷款。发现小贷公司满足不了需求，又开办担保公司，为购车者向银行贷款提供担保。可以看到，他是在逐步往食物链顶端发展。 因为疫情，物流业受到重创，许多运输户还不了贷款，他的担保公司必须履行担保责任，最后他自己成了失信人员。他公司有专门的风险管理人员，但是水平一般。 从他的叙述中可以感到，他做这项业务并不是盲目的，他是在自己熟悉的领域发展业务。他曾经也进入乘用车领域，为购车者提供贷款或担保。因为那个领域市场比运输车大。但很快就发现，虽然都是卖车，却各有各的套路，他把握不住乘用车领域的潜规则，于是很快就退回自己熟悉的运输车领域。他还做过P2P，也很快退出了。但熟悉运输车领域，并不等于他就能做好运输车领域的金融业务。在提供担保前，他做了客户的信用风险评估，但在提供担保时可能并没有在合同中安排反担保措施，也没有明确当他履行担保责任后他该拥有的债权主张方式。当他履行担保责任后，绕过法律程序，用传统民间的方式粗暴主张债权，结果输了官司。 两个案例虽然不是贷款业务，但性质与贷款一样。 由案例可见，资金有不同用途，不同用途有不同风险，需要进行专业的评估与预测，以确定不同的信贷方案和风控措施。而不同风控措施本身又需要进行专业的风险评估，比如不同的担保方式，不同的抵押物，不同的质押物和质押方式等，并在评估基础上确定具体的约束安排。这些都远远超出客户画像的范围。这是银行数字化转型中，对公业务领域进展不如人意的关键所在。一方面，广泛应用人工智能技术，是风险管理的必然方向；另一方面，现有技术还不能满足这类需求，更重要的是在应用技术中对业务和技术两端都没有深刻的洞察。方法上，必须突破客户画像的思维局限，技术应用要贯穿信用风险管理全过程。技术上，要突破单一技术的局限，综合应用不同功能的人工智能技术解决不同信用风险管理环节的不同需求。 03 深刻理解技术的适配性 科学的新发现、技术的新发明，所谓从零到一，固然重要，但技术实现商业化应用，同样是非常重要的，这是另一个领域的从零到一。一项新发现、新发明，导致一系列科学理论和科学技术的革命，是一到十甚至更多，然而这只是科学研究领域的一到十，并等于实现了商业化应用。一项科学技术的商业化应用，即科技应用的创新，与科学研究既有关，又无关。有关，是需要对这项技术有深入的认识，并有应用的能力；无关，是这时更需要对社会领域，比如生产、商业模式、金融业务规律的深刻认识，有能力遵循商业规律将技术应用到具体的业务中去。当然，科技应用的创新，反过来可以促进科学技术的继续创新、改进与提高。 任何技术创新，应用的空间可能都是无限的，但每项技术都有自己的特点，也必然有自身的能力边界和局限。 再先进的技术，都不可能替代之前的所有技术。不同技术路径的人工智能，都有各自适用的范围。所以，对一项新技术，一方面要打开思路，大胆创新应用，另一方面更要深刻理解技术的特点和不同业务特点的适配性，以期达到有效创新应用的效果。 ChatGPT是人工智能技术的重大突破，为人工智能的广泛应用带来了极大的想象空间。作为自然语言处理技术，它通过深度学习找到了词语间的相关性，但这并不说明它知道了真实世界事物间的因果关系。在信用风险管理中，业务逻辑、信贷项目的投入产出风险、抵质押品风险等，作为通用语言模型可能可以做一些信息收集等辅助工作，但做不了实质性的评审与管理工作。 这不是一句“只要有足够数据它就能深度学习”能搪塞的。这只是未来时的表述，可能需要自然语言处理技术之外的技术路径来解决，科学家们还需努力。更何况，即使目前的人工智能技术真的在技术上能解决所有业务问题，还有一个效益和效率问题。 人工智能技术在信用风险管理中应用还必须解决的难点是，一是评估结果和决策结果是确定正确的，不可以是模棱两可甚至有误导性；二是模型必须是可检验和可解释的；三是模型应用的结果是可以追责的。如果不能做到这三条，其风险将比不应用人工智能更大。其中不仅有技术本身可能存在的风险，更重要的是，一旦不可追责，会引发道德风险。 总的来说，信用风险管理需要广泛应用人工智能技术，但不同环节、不同阶段的操作，需要应用不同的人工智能技术。互联网银行应用卫星遥感技术核实贷款农户农作物种植和生长情况，就是很好的例子。如没有成熟的技术，也不必勉强为之。技术是人发明的，也是人应用的，技术的有效应用，更需要与人的作用无缝对接。只有这样，才能真正做好信用风险管理工作。 — End — 文稿来源｜微信公众号“财经五月花” 音频编辑｜坛子 互动方式 坛友群：请添加坛子微信“BKsufe”

两年前（2021年8月），我们曾做过一期播客，细致地探讨了小微金融领域的"小加解决方案"，这个解决方案正是由前港交所CEO、金融界著名网红李小加老师创立的创业项目。滴灌通这个项目，无疑让很多人感到好奇，但同时也让许多人对其商业模式保持疑虑。 两年前，我们提出了六个关于滴灌通的问题，如今，在小加老师坚持不懈的创业热情下，这些问题几乎都已经有了答案。本期我们将一起“复盘”这些问题，看看每个问题的答案是否真的有了满意的回答？滴灌通“立”住了吗？澳交所会是未来的变数吗？ 坦白说，我们都非常希望它能成功。 两年前的讨论： 《灵魂拷问“滴灌通”：在“无现金”的“小人物”时代，会出现终极解决方案吗？》 ·本期话题· 1. 金融与实体经济的关系：如何打破金融“死局”？ 2. 金融的本质到底是什么：风险定价和分散化？大数法则究竟有没有效？ 3.商业逻辑过关：一份合同和四个条件。 4.中国小微企业的加盟模式有前途吗？ 5.银行能做滴灌通的生意吗？ 6. 澳交所究竟应该如何定位？ ·对话文稿· 01 金融与实体经济的关系：如何打破金融“死局”？ 小跑： 非常高兴今天又能与刘院长一起讨论滴灌通。很高兴再次与刘院长一起探讨滴灌通。一年前我们的播客期间，我们深入讨论了"小加解决方案"，这是前港交所CEO，金融网红李小加的创业项目。滴灌通引起了大家的好奇，但我们仍在探索其有效性。 滴灌通的灵感来源于以色列的灌溉技术， 它通过小管子直接将水分输送到植物根部，避免浪费。滴灌通的理念是把这种方法应用于小微金融，把海外投资者和资本市场的大资金转化为"与小微企业同甘共苦的长期资本"。它利用数字化收入管控技术，让大资金通过网络直接灌输到大量中小企业。资本收益的返还则依靠技术和创新的结算方式，设计了新的金融产品（DRO-每日收益权益）和“收益分成”机制，实时收回本金。 滴灌通的模式独特，首先与海外大资金成立基金，向中小消费连锁提供资金，但不占股，也不约定固定收益。这个模式既不是债务也不是股权，它类似于"租赁"，"收费权质押"，"保理"。小店把自己的现在或未来的现金流现值“卖给”滴灌通，拿到投资，每天营业后再偿还，但如果小店倒闭，投资就会打水漂。 滴灌通的投资方式与公募或私募基金模式完全相反。公、私募集中零碎的资金投资一或几个项目，而滴灌通则是投资人和资金相对集中，但要投的项目更多更小，形成了资金池和项目池。 一年多前，我们提出了六个问题，现在基本都有了答案。今天就来复盘一下。 在此之前，我首先想和您讨论一下“理念”。小加老师的理念我其实很喜欢。我看了他最近的一些采访：其中一个理念正说到我心坎儿上，应该也是现在被“卡死”在金融世界里的很多人也意识到的。他说：“传统金融模式的基础逻辑，跟底层几乎已经没关系了，而是顶层的钱互相怎么看。实际是一群教育很好的人在做‘大妈的事’，互相跟风。”他认为需要一种新的DNA，来打破这个金融死局。 于是他把“chips”压在了互联网革命、融资投资模式创新上。互联网解决了货和钱的配售，为什么中国的金融不能做一次像淘宝那样的互联网电商革命？ 每次听到这里，总会让人有一种“高开低走”的感觉：前面的理念部分已经让人听得非常心情澎湃了，最后落脚点——哦，好像感觉依然是一个资本市场做普惠的故事。 您对他的理念是怎么看的呢？ 刘晓春：首先，我要说我非常佩服小加。他在港交所的任期中，不断推出创新，使得港交所发生了巨大的变化，可以说是波澜壮阔。我在香港的那段时间，对他敬佩深深。 这几年来，我觉得小加对滴灌通的见解也在悄悄发生变化。最初，他纯粹从金融科技和互联网金融的角度来看，但现在开始从一个更高的层次，也就是服务小微企业的角度来看——我觉得这是一个微妙的变化，在他开始创业的那两年，理解可能更多基于调研和想象；然而，在这一年多的时间里，他在具体实践中悟到了一些更深层次的东西。所以，如果你一直关注他的话，你会感觉到他的观点正在变化。 要打破当前金融的桎梏的理念，我很同意。这些年来我也在思考和观察：我们的金融，无论是小加在投行领域，还是我在银行领域，都感觉金融好像是浮在上面，脱离了实际。但我们的不同点在于：小加认为是传统金融不接地气了，而我认为是现代金融已经背离了金融的本质。我认为，现代金融，由于金融市场越来越发达，工具越来越多，反而导致了金融背离了最初的目标。 例如，我们谈论股票市场，本质上，企业发行股票募资，是为了企业自身的发展，去更好地生产经营，然后盈利，让股票投资人能够分红赚钱。比如许多香港人喜欢购买汇丰的股票，因为汇丰的盈利稳定，每年都有很好的分红，所以许多人将购买汇丰的股票视为养老投资。这就是最初股票的作用，发行人通过募资进行生产，经营赚钱，投资人通过分红获得收益。 但是现在的情况变成了，我只要炒股票就可以赚钱，不在乎你分不分红，甚至发行人也开始把发行股票本身当做赚钱的方式。这种现象下，股票投资人对你企业的真实经营并不关心。我记得格林斯潘在他的回忆录中就提到了这个问题，以前的股东买了你的股票，就会努力去了解你的经营，甚至干涉你的经营，发表他们的意见。这就是巴菲特投资时要关注董事会是怎么经营，怎么决策的原因。但现在，股东并不关心企业的经营。 小跑：我自己也曾思考过这个问题，但我觉得已经无法回头，这是人类社会发展的必然方向。从哲学的角度来看，这其实是前现代主义向后现代主义的发展趋势。我们现在已经位于后现代社会，在我们周围，无论是经济、艺术、思维理念，还是整个社会的制度等等，都在向着越来越抽象的方向发展。 具体到金融市场，它正在将实体世界的东西逐渐抽象化，从而提高效率，加快整个世界经济的运转。而在每一次抽象的基础上，都会形成一套全新的经济模式或金融市场模式。我不确定是否真的需要像李小加老师所说的那样，进行一次大的颠覆才能打破现状。但我也赞同您的观点，我们需要不断探索和尝试。 刘晓春：对"颠覆"的理解取决于你的观点。无疑，“颠覆”指的是对现行的模式、做法和观念的挑战；但并不等同于彻底的废弃或覆灭，而往往涉及到对现有的一种改革或重塑。就像我们谈论的前现代、后现代或未来，这些概念并不是简单的线性关系，而是存在复杂的相互作用。 我觉得李小加老师的理念，他希望支持小微经济，是想回归金融的本源，去支持具体的经济单位的发展。这可能是你刚才所说的"高开低走"的理解，即在激动人心的理念下，落实到实际行动，实现真正有意义的改变。 02 金融的本质到底是什么：风险定价和分散化？大数法则究竟有没有效？ 小跑： 但是如果仔细研究滴灌通的方法，它创造了很多新的金融工具，比如DRO和DRP，还有澳交所的设计——这些在我看来，这似乎是一种更抽象的形式。 当然，这并不是说抽象不是一种方法。我们需要回到金融的本质。这也就是我想和您讨论的第二个问题。 实话说，如果我们听周围的声音，尤其是金融圈内人的声音，其实大家对滴灌通并不是特别看好。金融圈和投资圈的人好像都看不太明白，觉得投资连锁小店并不是好生意，各种质疑。小加老师也会“怼”：说到目前为止，其实没有一个能让人心服口服的“行不通”的结论。他经常提到“金融的本质”，认为只要底层逻辑是对的，这件事就能做成；但这些批评的声音也说滴灌通没有“看到金融的本质”。 所以这“金融的本质”到底是什么？从我对滴灌通浅薄的理解，觉得小加老师对“金融本质”的理解有两个核心： 第一，关键在于给风险定价。 由于资金存在时空差，因此需要一种方法能够在今天就确定明天的风险价值。这也是滴灌通模式的基础，即通过将未来的风险转化为现在的确定性（每天的现金流收入），打散风险，使得风险定价更准确。 第二，分散化（diversification）。 尽管小微企业的风险很大，但通过大量的分散投资——多地域、多行业、多种类，只要投资的项目足够多，足够分散，就能用分散风险的方式来管理风险。 这个理念我们都很熟悉，就是十几年前在国内银行业人人必提及的“大数定律”（the law of large numbers）。但它几年前似乎已经被“证伪”了。我还记得一位银行界的前辈曾告诉我，如果你把所有的风险都分散开，就等于是没有分散——因为分散的程度越大，“阿尔法(α)”就越小，而离“贝塔(β)”就越近——最终还是在“赌”整体的经济状况，相当于还是把所有的鸡蛋都放在一个篮子里，这个篮子就是“中国经济”。收益只能和整个宏观经济的表现一致，无法获取超过“大盘”的收益。 您觉得金融的本质到底是什么？ 刘晓春：对金融的本质有几个基本理解： 首先，金融在资金上实现了时间和空间的融通。 当一个人想要投资但还没有赚到足够的钱时，他可以借钱来提前使用未来的资金，这是时间上的融通。此外，金融还可以将有闲置资金的人与需要资金的人联系起来，实现资金的流动，这是空间上的融通。从个人角度而言，这种融通可能只是解决了临时的流动性问题，但从社会效益来看，它可以加速资本积累，扩大再生产，促进经济的发展。这被认为是金融的基本逻辑。 其次，投资人的目的是追求回报，希望获得利润，并不是出于慈善目的进行投资，这也是金融的基本逻辑。 因此，无论表述中体现了怎样的情怀，最终都归结为追求经济利益。 第三， 还需要明确的一点是，金融领域与其他商业企业是不可简单类比的，尤其是我们所谈的以融资为目的的金融。其他商业企业，无论是服务还是商品交易，都是基于买卖关系。然而，金融并不仅仅是简单的交易，它不涉及实物的交割。借出去的钱并不等同于卖出去的钱，而是需要最终收回本金和利息。所以，把金融与“淘宝”等平台进行比较是不恰当的，可能会导致问题。 第四，这也带来了所谓的风险定价问题： 商品和服务买卖只需要考虑成本核算，而金融不仅需要成本核算，还需要进行风险定价。这是因为金融交易不涉及实物的交割。然而，我认为小加在这方面有创新意识。大多数金融业务都是通过“积少成多”的方式进行的，即通过积累小额资金来实现大额投资；然而，滴灌通试图将大额资金用于小规模领域，这种反向思维具有很大的创新意义。 这里也有对“风险定价”的创新。我们原来讲的风险定价都是“未来折现的定价”，而滴灌通是当下就把“未来的钱”都给分了，这是一个倒过来的做法。从逻辑上来讲，我觉得是讲得通的。 最后，关于“大数定律”，我觉得也不能绝对化。我们讲的“大数定律”是建立在“一般人性”的基础上的，你也会发现：有时，当我们找到一个“法不责众”的方式，人性可能会倾向于这个方向，会颠覆原有的逻辑，可能彻底打破原有秩序。 所以你可能只是取了一个平均值，这个平均值可能是正的，也可能是负的。因此，应用大数定律时，你需要做出选择，不是说有了大数定律就可以放任自流。如果你简单地理解为99%的人会还你钱，那还需要做风险管理吗？可能过于简化了对人性的理解。 03 商业逻辑过关：一份合同和四个条件。 小跑： 理念部分好像没啥大问题了。我们回到更微观的角度再来深入分析一下。记得一年多前讨论时，您提出的第一个问题就是：这个合同该怎么定？ 如果是“非股非债”，那是否有期限？如果不是债，就没有期限，那么如何决定何时收回、如何分配收益？“收益分成”怎么分？我理解您一直很关注具体商业模式的确定。 刘晓春：具体商业模式和合同约定非常重要。不需要折现，也不需要一个固定价格，每天都有回报——这是一个很好的思路；但它只有在特定模式和环境下才可能实现——只有找到愿意接受你投资、愿意与你共同承担风险、愿意给你资金支持人，才可能实现。 确定合同分成比例也非常重要。如果我每天分利，直到收回成本，然后就结束了——这可能意味着我没有盈利。而如果我设定一个规则，比如只要达到110%，就收回投资，也就意味着回报率是10%，但因为“不是债”，又没有时间因素——可能会让投资者望而却步。 在投资者这一端，如何约定也很重要。如果我募集到一笔资金，投资了2000家小企业，每天按比例分配利润，直到收回投资为止。现在我要把这些产品打包成一个产品卖到澳交所——这时问题就来了：投资者如何确定购买的产品中，一号产品、二号产品、三号产品各占多少？它们的利润如何分配给我？ 还有市场定价：毕竟与债券不同，债券因为有本金在，通过已经收取的利息，还剩几期利息，我们就可以算出你的债券现在的价值多少。而按照“每天现金流分成”的逻辑，这些小店收益权的价值是逐渐减少的，那我该如何给交易定价？ 小跑：我最近有机会与他们交流，了解了滴灌通是如何设计合同的。 这个合同其实非常简单，他们与每个加盟小店的合约基本上约定了四点：第一是约定了投资的金额；第二是约定回本期限，也就是多少年后投资额回本；第三是确定一个分成的比例，比如每天要给滴灌通10%的分成比例；第四是有一个“阶梯性”的安排，例如会预估一个回本周期，比如四年，算法算出两年回本，两年回本后，会按比例降低收入分成的比例。 例如，滴灌通投了一个小餐馆100块钱，预计两年可以回本。前两年每年就会要求还50块钱，然后50块钱除以365天，所以每天会收一毛三，换算成百分比大概14%左右，每天按照这个比例来还本金。一直到本金还完了，剩下的两年，每年减半，每年只需要分大概半毛钱，当做是利息。 这里面的核心就是滴灌通的回本期估算算法，这也是他们的核心技术。他们会根据小店的行业、加盟情况、地域情况等等，做出一个算法，算法会估算出来大概的回本周期。 这个“减半周期”的设定我觉得也很有意思。因为大家经常会问到的一个问题是：如果小店签了合同，刚开店马上就火了怎么办？如果变成了网红店，生意特别好，那为什么要一直跟别人分成？它肯定不会把收入全都告诉你，可能会用一些办法来虚报。或者另一种情况，比如刚签完后又来了一场疫情，生意一落千丈，那该怎么办？ 所以这个“减半安排”的要点在于，当投资回报率在某个时点达到预设目标，利息比例会立刻减半，不需要等待全部回本周期；反之，如果好多年都回不了本，也就不会减半。也就是说，利息在投资回本之后开始计算，不管那是再几年后。这个合约设计清晰明了，易于理解，对小型投资者来说也是可以接受的。 刘晓春：合同约定的这四点，我认为是符合金融逻辑的。这些本质上都是关于还本付息的问题，只不过名称、算法、以及收回方式的逻辑可能有所不同；但其基本道理是一致的。 所以这个商业模式是讲得通的，也符合传统的金融逻辑。 04 中国小微企业的加盟模式有前途吗？ 小跑： 一年前您还问过一个问题：节点企业是特许经营连锁中的核心企业，这种合作的好处是什么？如果滴灌通通过与这些企业的合作，试图解决规模问题，那么在给投资者的分成中，是否需要给节点企业一部分？ 虽然我没有找到这个问题的直接答案，但有很多信息可以解释滴灌通的特许经营店策略。滴灌通并不投资所有的小微企业，而是专注于特许经营店。与国外的大连锁品牌如麦当劳和肯德基相比，中国的连锁品牌虽小，但数量众多。例如，海底捞是一个大品牌，但还有许多只开了几十家或几百家店的小连锁品牌，这些都是滴灌通的投资对象。 滴灌通之所以选择投资特许经营店，是因为他们认为这是中国小微企业最核心，最基础的一个生态。相比之下，独立店的风险承受能力较弱，而特许经营连锁则可以解决一些品牌供应链和财务问题，店铺数量越多，可以分摊的风险就越多。所以，滴灌通的主要目标就是帮助这些连锁品牌更健康的发展。 而滴灌通的贷款，主要支持的是开新店。这被滴灌通视为最可靠、最佳贷款需求：首先“开新店”是一个明确目标，可以依靠旧店的收入和流水作为支撑。其次，他们认为开新店的资金需求是固定的，店铺越多，经济效益就越好。但是，一般来说，银行不太愿意贷款开新店，风险投资也只愿意投资大品牌，这就是滴灌通能够填补的空白。 滴灌通也意识到，管理小型特许经营店确实存在一定困难，因为不同的商业模式和地区都有所差异。有的品牌可能只需要开50家店，有的则需要开更多的店才能实现经济效益。 您对专注于“加盟连锁”这种模式怎么看？ 刘晓春："加盟连锁"模式是一个不断探索的过程，适用性取决于企业类型和运营策略。例如，如果希望利用国际资金从澳门、深圳或香港扩展到全国，这个模式也许是可行的。然而，如果企业是小贷公司或银行信用社这样的，仅在本地提供服务，那么在采用这种模式时，就需要考虑如何控制风险并选择合适的客户群。 而在使用互联网技术的情况下，这种模式可能需要在空间扩展和客户范围之间做出权衡。扩大服务范围的同时，可能需要缩小目标客户群，这就需要企业有能力追踪资金流或现金流，并有一种封闭的客户群体。小微企业可以是这种模式的适用对象，但前提是你有足够的能力来管理这一切。 选择加盟店是一种切实可行的策略，尤其是对于已经在进行此类业务的企业来说，这种方式可以帮助滴灌通找到加盟客户，并以开设新店的方式进行操作。此外，他们还需要寻找合作力度更密切的加盟店，包括物流和资金流的合作，以有效控制每家小店的日常经营收入。 然而，这种模式的挑战在于客户群体的选择，以及你能找到多少符合这种模式的客户。当你扩大服务范围时，必须相应减小目标客户群，这就涉及到一个问题：这一类客户的总量是否足以支撑你的经营规模？是否足够支撑能让澳交所运转起来的资产量和来源？ 也许发展到一定程度，你发现自己也必须追求规模效益，因为规模才能带来利益——这无疑是一个很大的考验。 最后，中国的加盟关系与国外的并不相同，中国的加盟关系五花八门，有非常紧密的，也有非常松散的，不同的核心企业的目的也各不相同。例如，有些企业只是提供品牌，你只需付加盟费，而他们对你的经营状况不太关心。这就需要我们深入了解并且适应中国的特殊环境。应该讲小加一直在避免那些控制不到现金流的模式，所以他首先把非加盟店的全排除掉了，我觉得这是有道理的。 05 银行能做滴灌通的生意吗？ 小跑： 感觉已经回答了很多疑问了，特别是在小微资产端，就像您所提到的，小加老师一直在进行思考和试错，并不断提高自己。在技术手段方面，通过加盟方式来尽量实现闭环，并进行取舍。 现在只剩下两个问题了。澳交所我们最后再讨论，我们先来回答竞争对手的问题：小微融资本来就是银行的生意，所以与银行比，滴灌通的竞争力在哪里？是否看到哪家银行开始复制这种模式？VC和PE我们不讨论，我觉得滴灌通与银行更具可比性。 刘晓春：如果银行想象力丰富一点，是可以做的。 而且银行反而有一个优势：只要够“近”，能够去把握住这些小微企业，就能更做了。无非是用现有规则还是滴灌通做法去做而已，基本原理是一样的。 比如你可以理解为类似按揭贷款、保险和理财保险。理财保险是一次性交费，最后拿回来；而按揭贷款则是一次性给款，然后分期还款。但道理是一样的，不管是本金还是利息，每月按时还款即可，因为利息已经计算在内了。但这和一般贷款不同，一般贷款是区分本金和利息的，而按揭贷款不区分。这只是分段计算的问题。 关键在于，对于一个小微企业或开店的人，他要比较去银行、民间小贷公司、和在滴灌通这里借钱，有何不同？可能稍微贵一些，但更轻松快捷；还是比起民间，更愿意去正规金融机构借款？所以关键不在于银行是否能够做，而是在于客户的选择。而且银行自身也有很多限制。 06 澳交所究竟应该如何定位？ 小跑： 就剩最后一个问题了——关于澳门资产交易所（澳交所）。 之所以放在最后，是因为挺难聊的。不久前滴灌通澳交所开始试运营了，定位为全球首个收入分成产品DRO（Daily Revenue Obligations）交易所。 这个话题之所以复杂，是因为我觉得滴灌通好像也没有完全想明白它的运作方式和作用。从我所收集的信息来看，对于它的解释并不像其他问题那么清晰。其实对于小加老师，设立澳交所是顺理成章的，他毕竟是交易所的专家。 从滴灌通的解释来看：澳交所设立的初衷是满足小店的资金需求，因为融资需求量庞大。如果按照之前设立基金的方式进行，比如还需要构建一个外部框架、处理跨境问题，就非常麻烦。同时，也出现了很多新的投资者，不愿意投资基金，也不愿成为有限合伙人，而只是想分小店每日的现金流。为了满足这种市场需求，滴灌通才设立了澳交所。 我认为澳交所的运作方式相当复杂。在上面交易的资产不同于标准基金类金融产品，而是需要将无数碎片化的现金流，通过一个完整、透明的基金架构或金融产品体系，与另一端资金进行对接。 资产端非常碎片化，需要以不同的形式打包这些产品，同时保持一定的分散性，还得能交易和转让——这又需要非常标准化的处理。所以如何披露现金流、如何计算未来风险，涉及到各种参数，一边交易资金，一边完成确权，我一想就觉得很头疼。小加老师也认为这种模式借助传统交易所清算结算是不可能的，更不用说将二级市场和一级市场混合在一起。 所以我反倒认为，澳交所在区块链上的尝试也许最合理的。比如现在香港正在支持的一些 web3 模式、RWA 和资产代币化，我觉得也许更适用于这种新场景。但确实也很难设计。 另一个让我困惑的问题是，澳交所到底是什么身份？既是一个交易所，又要管理交易资产，同时还需要向小店每日收款。也就是既参与资产端的服务，又管理金融端的资金，这身份变得越来越神秘，但又让人充满好奇，应该是个非常有趣的发展过程。 您对澳交所有什么看法呢？ 刘晓春：澳交所面临的主要问题可能有几个。 首先，澳交所究竟是交易什么？这个问题目前看起来有些模糊，滴灌通似乎并不想将其完全塑造成一个传统的交易所，比如港交所。小加似乎希望澳交所能成为一个新型的交易所，但这种新体现在交易模式和方式上，还是在交易产品上，都需要进一步探索。 我理解这可能包括两个方面：一方面，可能是一个新的技术平台。虽然以一定要用区块链，但可能是一种新的技术。比如香港现在推出的虚拟资产交易平台，可能会不同于现有的技术。另一方面，这个平台本身必须为其产品服务。 就像港交所，它主要交易股票，股票带动了其他证券的交易，比如债券、资产证券化等；它还建立了票据的场外交易所，收购了伦敦的LME商品市场——都是从交易所主要业务开始的。 澳交所的方向将取决于它的产品是什么。是否只销售特定产品，比如一开始主要交易滴灌通产品，后期可能会有其他非滴灌通的创新金融产品？吸引来其他“非股非债”种类产品的发行者？ 作为一个交易所，产品的多样性是必要的，不可能所有产品都来自同一个人或同一家公司。所以我认为他们可能需要吸引多个供应方来挂牌产品，吸引多个投资者来投资。这样，才能称得上是一个交易所。如果供应方只有一个，那就更像是一个商店，一个门店。 缩小问题范围，如果澳交所是一个新的产品，我认为首先可能需要将滴灌通这样的产品证券化，然后在交易所上交易。这就涉及到如何将交易“非股非债”产品、如何确定这类产品的基本价格，这都是具有挑战性的问题。 澳交所应该是一个新的交易平台和交易模式，而这个模式如果是创新的，一定是为新的产品服务的。没有产品，再好的交易模式也无用。这个产品的设计必须考虑到资金和价格的问题，以及交易规则、计算方式、定价方式、是否需要像传统交易所那样有做市商来进行定价。这都是非常有趣的问题。 小跑: 今天的讨论非常开心，我的理解相比一年前有了很大的提升，感觉像是同步跟随小加老师创业。他的创新方式可能会成功，但也并非必然，需要继续观察。 但无论如何，这种循序渐进的创新，比那些对现有金融体系极度不满，上来就要“打倒美联储”的“颠覆”似乎靠谱得多。 刘晓春：从业务角度来看，我觉得他的成功几率较大，这可能与我们一年半前的看法有所不同。 然而，他可能面临的一个问题是：客户群可能会非常小。当前的数据显示，他们已经有几千家门店了，即使按照每家门店100万的计算，总值也只有十个亿。如果我们能把这个数字增加到1万家门店，那总值就达到了一个亿；如果是100万家门店，总值就达到了100亿，这个规模已经相当大了。然而，这个规模能否实现，以及如何严格控制风险，是否选择与强大核心企业合作，这些都是需要考虑的问题。 所以我认为他可能会成功，但可能只是一个小众市场，这个小众市场的回报可能无法支持一个交易所，甚至也可能无法支撑这么大的一个企业。如果他想要做大规模，那么就有可能像前些年的互联网金融一样，降低风险标准以获取更大的流量，最终可能会导致风险失控。所以，会成功，但是成功的程度可能会有所不同。 小跑：未来最大的变数可能并不出现在他不熟悉的小微金融领域，反而可能出现在他最熟悉的交易所领域。但无论如何，这都是一个值得放进《哈佛商业评论》的商业案例。 — End — 栏目主播｜刘晓春 肖小跑 编辑 | 坛子 互动方式 坛友群：请添加坛子微信“BKsufe”

今天我们要“忧国忧民”一下，一起为国家经济想想办法。 转眼一年已经过去了一大半，“经济不好”这件事已经成了大多数人的共识，且看起来似乎“不可逆”。再加上最近“资产负债表衰退”这个概念出圈，帮很多人说出了心中“房间里的大象”——我们都想“回到从前”，而且国家似乎有能力帮助我们“回到从前”——因为大家开始发现了一些和日本的共同点： ●当下居民、企业和地方政府，既没有加杠杆的“意愿”，也没有加杠杆的“能力”了。正如银行信贷中最可怕的情境：“willingness to pay”（还款意愿）和“ability to pay”（还款能力）都没了，结果就是违约和坏账。 ●目前有较多杠杆空间的只有中央政府。正如当年“失去三十年”但GDP却没有明显下降的日本——支撑力就来自于日本政府的大规模支出。中央政府上杠杆的作用是不容忽视的。 这以后，很多忧国忧民的聪明人开始建言献策，但大概率都是围绕着“国家杠杆”这条主线。我也忍不住和两位老师做了一个“政策建议思想实验”。 这个思想实验来自于郑老师最近的一篇文章。假设有一天，新闻联播突然宣布：“中央决定：由中央发行国债筹集资金，购买各地滞销的商品房，奖励给或以高折扣出售给有一个以上孩子的家庭，以托举生育率”。如果这政策真的实施了，会出现什么情况？它的优点和缺点是什么？可行性到底有多大？ 我们打开脑洞，穷举了能想到的所有优点。比如可以在不改变“房住不炒”预期和政策的前提下，解决房地产滞销问题（假设房价不会改变）、解决住房问题、解决地方财政问题、地产企业债务问题、人口问题等等。但是缺点更多：阻碍经济转型、地方将继续依赖土地财政、“送房催生”效果存疑、分配和公平可能事与愿违、执行难度极高等等。 整个思想实验的核心其实是：改变现状到底要不要靠加杠杆？到底要转右走一条新路，还是干脆大撤退回到舒适区？ 金融时报一篇文章（《辜朝明的大衰退：有力的解释，错误的药方》）中有一段话： “辜朝明的理论忽视了经济的另一面，即经济并不仅仅是一张资产负债表，不只表现为会计形式的表格和数字，更是与千千万万企业个体博弈互动密切相关。企业借钱投资还是储蓄还债，本质不仅仅在于资产负债表的压力，更在于企业对于未来的预期”。 这个观点让我极为舒适。我一直对“预期”这件事非常上头（如果将来有机会读博士，一定重点研究这个问题）。“前车之鉴”并不代表后来人要做一模一样的事情。真正的问题是如何把“预期”和“信心”再次支棱起来。最近的刷屏的“温差论”，说到底也是“预期差”——宏观数据好转（服务业、创新动能、绿色转型等结构性亮点），但微观经济主体的感受很冷（青年失业、消费信心不足、房地产市场下行、出口回落、工业企业利润低迷）——经济的边际动能从哪里来？答案是预期，不是现实。预期靠什么来驱动？这也许才是我们真正要花时间苦思的问题。 时间戳（AI截取，可能不太精准）： 05:17 思想实验：由中央发行国债筹集资金，购买各地滞销的商品房，然后奖励或是以很高的折扣卖给有一个以上孩子的家庭以托举生育率。 09:46 中国并不存在类似于日本的资产负债表衰退情况。 14:04 思想实验的核心：财政支付转移。 ●政府仍有余力通过加杠杆的方式来增加资金流动，刺激经济增长。我们的思想实验其实是将房子作为一种财政支付转移的媒介，将其分配给家庭，从而实现财富的再分配。 ●文老师的构想：成立国家信用保障基金，资助各地的未交房项目，解决开发商的资金短缺问题。 24:26 政策设计中的限制条件：香港的消费券为什么有“有效期”？ 28:35 “送房子”真能解决人口问题吗？ ●日本也曾靠“送房屋”来吸引人口流动，但并没有真正解决问题。 ●更好的方法是配套福利：基础设施、教育和医疗资源完善。 滞销问题有多严重： ●目前640多个三线城市的住宅库存总量高达近80%。2022年，所有新建住宅1/3都没卖出去。 ●三线城市尤其严重：经济学家Kenneth Rogoff（就是写《这次不一样》“This Time is Different”那位）去年发表过一篇论文，认为：中国供应过剩问题在人口几百万或以下的城市尤其严重。到2022年，三线城市（如广西北海）需要近六年时间才能将待售住宅库存消化完毕，北京需要近两年，上海七个月。而中国有三分之二的城镇人口居住在三、四线城市。如果官方不能稳定房价，将严重打击民众信心和消费意愿，从而拖累中国今年的经济复苏进程。 ●不只是国内，出海项目也是滞销：还记得当年碧桂园在新加坡对岸马来西亚新山那个著名的“大型造镇计划”吗？如今没有镇，没有人，没有交易，只有一片荒芜。 为什么“卖不出去”？ ●几年前的主要原因是：（1）政府限购限贷政策、土地供应加强；（2）房价太高；（3）开发商不良行为（比如去年购房者因烂尾决定停房贷维权，引发全国停贷潮）。但现在的情况似乎反过来：对未来房价预期下跌，房屋供应过剩。 ●以前也有过解决滞销房的尝试：比如去年湖州鼓励国有企业收购滞销房，作为保障性住房；郑州“棚改统筹统还”、“收并购”等等。但总体来说，这种做法还是比较少见。 33:33 思想实验的缺点：“政策初衷”80分，但实现可能性几乎是“0分” ●影响国家经济转型：打断向服务消费型经济转变，不再依赖房地产经济的努力。且可能会导致房价回调，打击中产阶级资产负债表，影响消费。 ●把政府拉回到依赖土地财政的老路上：目前很多地方政府已经开始了往新能源等方向的转型，如果土地财政此时重启，对转型恐怕利大于弊。 ●“送房子”的分配和公平性问题：高企的育儿成本，往往是较富裕的家庭更有可能生多胎，那么该政策就变成了变相奖励富人，导致房价再次上涨，人口问题更恶化。（但我们在很多国家看到的情况其实是两个极端：富人和穷人爱生孩子，不生的都是中产——哪个国家都一样。现在和以前不同，中产已经变成了受经济周期影响最大的族群。这整个阶级就是被信用扩张、技术发展催生出来的，信用收缩会直接影响这些人的安全感。） ●漏洞：会不会产生“生孩套利产业”？ 53:15 “温差论”：经济不仅仅是一张资产负债表，而是千千万万机构和个人博弈的过程。“行为”和“预期”决定一切。 1:02:56 为什么人口问题会越来越严重，原因到底是什么？ ●什么是“娱乐机会成本”？ ●为什么以女性为主角的“独活剧”越来越多？ ●科技发展，真“独立自主”时代来了，“家庭”不再是依赖。 ●反过来想：人口问通到底真的是不是一个问题？ □中国人口下降的问题并非独有，日本、韩国、俄罗斯、意大利也面临相同的问题。 ■人口下降是一个自然且不可避免的过程，反映长寿和自由、社会进步、女性社会地位提高提高、减少人类的生态足迹，减少对有限资源的竞争，甚至可能为世界带来更多的和平？ ■尽管中国人口将开始下降，但全球人口总数将继续增加，预计到2030年达到85亿，到2086年达到104亿的峰值。大部分人口增长将出现在撒哈拉以南非洲、印度。印度2023年已经成为世界上人口最多的国家；而且会继续增长，到2030年达到15.15亿。实在不行，可以放开移民政策？毕竟人类还不会灭绝。 1:13:07 人口问题对中国经济为什么重要： ●养老问题将成为一个严峻挑战 ●劳动力供给不足：大规模“移民”在中国几乎不可能发生 ●人口问题也对经济发展产生了深远的影响，人们对未来的预期也开始固化。 ●中国经济在过去几十年里一直处于人口红利期，产生了大量的内需和经济机会。然而，当人口结构呈现老龄化趋势，产业结构却并未及时进行调整。即使人口减少，但产业结构仍要保持相对年轻，才能保持经济增长。所以，产业结构调整与人口结构的匹配，才是应对人口老龄化挑战的方向。 — End — 栏目主播｜郑朗 大卫文 肖小跑 编辑 | 坛子 互动方式 坛友群：请添加坛子微信“BKsufe”

墙裂坛宏观经济月度（6月）论坛很精彩。虽然听完会让人觉得很丧，但一旦逻辑梳理清晰，就会有应对的策略。 ·本期话题· ●宏观乱纪元：瓦格纳雇佣军事件对市场预期的影响？ ●关于汇率：人民币贬值但美元几乎纹丝不动？ ●关于黄金：“黄金正处于第三轮牛市之中”？ ●美国近期经济情况与Fed加息周期，经济是否软着陆？ ●关于国内宏观经济的情况：失业率、地方债与接下来可能的刺激措施？ ·重点内容· 01 瓦格纳雇佣军事件对市场预期的影响？ ●瓦格纳事件再次提醒我们：地缘政治风险依然是那头房间里的大象。还是先别找“α”了，宏观大年，先把“β”骑稳了再说。 ●对市场的影响：还没来得及反应就结束了。石油、天然气、小麦价格只飙升了一阵子就平静了下来——市场主要关注的还是全球大宗商品供应是不是又会被搅乱。俄罗斯是世界第二大石油出口国，最大小麦出口国，任何可能危及俄罗斯全球能源供应持续性的大事小情，都会被关注。卢布跌倒一年多新低，但股市几乎没有影响——毕竟俄罗斯经济几乎和全球经济完全脱节，欧美大多数企业盈利不会受太大影响，如果非要在equity中找灵感，那只有大宗和国防类了——毕竟今天的世界并不再安全。 ●无论如何，“俄罗斯内部不稳”这个叙事，已经成为共识，所有人都知道所有人都知道了。地缘政治风险只升不降。别忘了一个被削弱的普京并不等同于一个危险性更小的普京。 02 关于汇率：人民币贬值但美元几乎纹丝不动？ ① 这波下跌的主要原因是什么？ ●和大家直播交流的当天，CNY（在岸人民币）和CNH（离岸）都跌了400 点；CNY跌破7.25关口，到半年低位，在岸和离岸人民币兑美元汇率累计跌幅均已超过4.6%，跌幅尚未达到去年极值。其实今年以来，人民币对美元是先涨后跌——5月之前一直在6.8—6.9区间徘徊，但5月开始跌势明显，一直跌倒7区间。 ●主要原因：（1）中美货币政策完全相反：美国紧缩，我国宽松，中美利差进一步倒挂，给市场带来贬值预期；（2）市场对未来增长担忧情绪：**投行一直在降低中国经济增长预期，国内经济学家也心急如焚，都在等稳经济政策措施落地，然而宏观数据并不给力。这段原因分析两位老师分享得很完整，建议大家回看视频。 （2）对经济的直接影响？ ●短期利好出口利好：出口商们“捡到钱”了，尤其是以美元结算、结算周期长的企业，人民币持续走低就等于每天都在捡钱。但是又没有真的动能值得怀疑：今年公司海外订单不及预期，虽然五月出口只下降了0.5%，但用美元计价下降幅度就很惊人了——高达6-7%。 ●但是中长期对金融资本影响就比较大了：从外国投资者规避风险，必然会抛售资产。这道理是简单直接的——人民币贬值，以人民币标价的资产价值也会同步下跌，股市首当其冲。 03 关于黄金 ① 市场上持“黄金正处于第三轮牛市之中”观点的长期逻辑： ●全球长期通胀中枢正在上升：地缘政治、产业链切割重塑、多年商品熊市、ESG——全球资源行业资本开支不足，供给短缺。 ●美国财政难困境难解：只能依赖于货币政策妥协以降低负债成本，带来潜在的恶性通胀风险，而黄金有抗通胀和避险的特性。 ●美元信用受严重损伤，去美元化：各国央行考虑美元的兑付风险，都买黄金。虽然去美元化的道路漫长，但旧体系受冲击新体系尚未形成之前，黄金作为“零信用风险的储备资产”会是各国央行的筹码。 ●短期逻辑：（1）美国经济下行压力加大。（2）联储加息周期已经达到或接近尾声。历史经验表明，在每一轮美元加息周期结束后，黄金价格都是极大概率上涨的。 ●但当下黄金”看多但不做多“：黄金很难读，理论上是避险资产，但是联储鹰派利率前景压力更重，地缘政治、联储加息、通胀率都有影响。瓦格纳后的周一，现货黄金涨，地缘政治担忧吸引了一些投资者“fly to safety”，但到了周四又回到三个月低点，因为鲍威尔表示可能会进一步加息。 ② 金价的价格逻辑： ●巴菲特不喜欢黄金，说它是“不下蛋的鹅”（Gold doesn't pay you anything），但是黄金的本质是零信用风险的实物类储备货币，一旦主权货币的信用受到质疑，黄金就会受到追捧。2008年金融危机，一些基金管理人曾启用黄金作为最后的清偿手段。美国SWIFT制裁，伊朗就开始在进出口业务中用黄金。香港也有大量黄金储备。 ●黄金价格与名义利率负相关，与通货膨胀正相关，名义利率减去通胀率即为实际利率，所以可以简化为金价与实际利率负相关。同时黄金价格与主权货币的信用是反向关系，即金价与美元价值负相关。 ●极简框架：实际利率（10年期通胀保值债券10YTIPS）、和美元价值（美元指数），和黄金价格反向。**不过实际利率、美元指数也只是中间变量，根本决定因素还是通胀水平、美国财政状况、联储的货币政策、美元信用。 04 美国近期经济情况与Fed加息周期，经济是否软着陆？ ●美联储加息进程尚未结束：昨天（6月28日）鲍威尔在一个场合发言，预计会出现更多的紧缩。预计今年将再加息两次，不排除连续加息的可能性。 ●如果看美国上个季度的经济数据，会发现增长强于预期，劳动力市场的紧俏程度高于预期，而通胀也高于预期。鲍威尔：政策限制性还不够。 ●美国5月份消费者价格指数(CPI)同比上涨4.0%，环比上涨0.1%。已经这轮通胀一来最小的涨幅了，但还是涨的。5月CPI数据出现一些“积极迹象”，但仍不足以相信，困扰美国两年多的高通胀已接近尾声。 05 国内失业情况大梳理、中国宏观经济情况、地方债，以及接下来可能的刺激措施？ ① 关于失业率： ●郑朗老师对国内失业率情况做了非常详细的梳理，建议大家看视频回放。最近升高的失业率，客观想想不应该太吃惊。疫情三年不可能对经济没有影响，一切都只是暂时hold 住。疫情期间大家幸福感极高，该破产清算的僵尸企业暂时不清算了，该降的工资不降了，央行发钱，联储放水，全都能堵上。而疫情期间的大学生完成了三年“电大”，网校毕业后正好赶上“清算”开始，就业难是可以预见的。 ② 关于中国目前的宏观情况： ●这两天很多人都在转辜朝明（Richard Koo）的演讲（《中国需要强大的财政刺激手段来应对未来可能的资产负债表衰退》）。他认为：中国和日本最大的不同，是——中国现在知道有“Balance Sheet Recession”这件事（当然是他发明的），而日本当年并不知道，所以才出现了失落的好几十年。所以中国现在不要把时间浪费在货币政策上、不要把时间浪费在结构性改革上，而是应该将所有精力都放在财政刺激，以保持经济的运转。 ●但是目前7 月中央经济工作会议，感觉领导们的主调还是保守，不想有大规模刺激（其实变成日本真的不好吗？） ③ 关于地方债： ●短期内避免城投债不出现实质性风险的关键是（1）保障公开市场债券的兑付，（2）延长银行贷款期限，（3）降低再融资成本。六个字总结：“以时间换空间”。 全国城投公司有息债务规模已近60万亿，其中约25%为债券形式，其余75%为非债券形式。城投公司债务风险大幅攀升，主要原因有三个方面:（1）一是城投从事的基础设施建设的投资回报率低，且持续下降。（2）二是房地产市场下行，原有依赖土地价值的城投融资模式已难以为继。（3）三是疫情冲击叠加房地产下行，地方政府明显减收，统筹协调缓解城投债务压力的能力大大减弱。 — End — 栏目主播｜郑朗 大卫文 肖小跑 编辑 | 坛子 互动方式 坛友群：请添加坛子微信“BKsufe”

·本期话题· 1）香港虚拟资产政策的梳理和解读。 2）香港的虚拟资产新政是一个积极的信号。虽然香港的措施对大陆的利益攸关方来说是一个好消息，但对于大陆的监管当局而言仍需谨慎考虑。 3）“通证”的应用与监管：哪些金融业务在用区块链技术中的通证表达时，会让监管机构非常警惕？ 4）“币圈”没有成功发行的脱离法币的货币，大多数理想主义者是虚伪的。 5）美国加强监管的趋势：“币圈”为何与美国监管“开战”？ 6）如何平衡风险与创新：“横幅风险”与市场监管 7）对比数字港元、港币稳定币、数字人民币、与人民币稳定币 8）人民币稳定币：有能力与美元竞争并占据新的物理形态？ ·对话文稿· 肖小跑：我知道胡老师非常关注区块链、web3.0和数字货币，我们也曾多次讨论过相关话题。不知胡老师最近半年是否有关注香港的虚拟资产新政？从去年10月开始，香港密集出台各种利好政策，遍及整个虚拟资产行业，受全球行业密切关注。我大概梳理一下： 去年10月31日，香港政府在金融科技周发布《有关香港虚拟资产发展的政策宣言》，为发展虚拟资产行业阐明政策立场，提出要重点发展NFT（非同质化代币）、债券代币和数字港元。今年2月，证监会发布《咨询文件》，就可能成为正式法规的相关内容公开征询意见，包括2023年6月1日起，香港的中心化虚拟资产交易平台需接受许可，申请相关牌照、并征询是否应向零售开放部分虚拟资产交易等等。就在上周，证监会发布了虚拟资产咨询总结，并决定实现向零售投资者提供服务的建议。 中间也有金管局关于稳定币和数字港元消息。1月31日，金管局发布长达36页的《讨论文件结论》，阐明了稳定币相关的监管方案，表示将优先监管挂钩法定货币且可能用于支付的稳定币；并提出相关要求，包括必须全额支持和允许面值赎回、储备资产高流动性、基于套利或算法的稳定币不被接受；稳定币持有者应在合理期限内按面值兑换为参考法定货币；受监管实体不得从事与其相关牌照允许的主营业务不同的活动，如钱包运营商不应从事借贷活动等等。5月18日，金管局宣布启动数字港元“先导计划”。与参与方合作验证数字港元的应用场景和执行设计等，为可能发行的零售数字港元做准备。 我和在香港的从业者交流，大部分评价正面且积极；甚至有观点认为，这次的机会可与上世纪70年代布雷顿森林体系解体后出现的现代外汇市场相比。不仅web3.0.0从业者应关注，香港的金融行业也在留心观察。但也有观点认为：虚拟资产政策只利好传统金融，并不助web3.0创新；还有人认为，香港只能像纽约一样赚投机钱，赚不到硅谷的创新动力。 胡老师是否关注香港最近的动态？您觉得香港这次是真正创新吗？ 胡捷：我当然关注香港政府在这方面的表态和举措，我觉得香港政府这么做是利好，对行业发展有利。 我认为这个决策是由两方面原因促成。首先，香港近年经济不景气，金融业也艰难，人才、资金和业务流失严重，作为香港最引以为傲的金融行业却也面临巨大压力。其次，新加坡几年前介入此行业，且相对开放激进，但在去年一系列事件中吃了亏，目前略有退缩；而香港早年在虚拟资产这方面其实有很多发展，疫情期间停滞，现在重新开始发展，这很值得期待。这两个因素叠加，促成了香港市场复兴。 首先我想做一个点评：有人将此事比作1971年布雷顿森林体系解体后外汇市场的兴盛，我觉得这个观点有些太感性。香港相对开放的监管并非对整个行业有革命性影响，因为从全球看，这个行业已在发展，也有对此友好的监管环境，就算是美国最近更严厉的监管，也是很有逻辑的。而现在新加入的香港地区，从全球看并无颠覆性影响，这是第一点。 第二，对大陆或与大陆相关的投资者和从业者来说，这可能是利好。过去，许多大陆从业者和投资者会设运营基地于新加坡、迪拜或瑞士等地，也有直接在美国的。所以，对大陆利益相关方来说，香港是更方便的。 但是对于“香港辐射大陆内地”的期待，目前看大陆监管机构仍非常谨慎，香港开放未必直接辐射大陆。但在早期会有间接影响——比如一些有香港身份或资金的大陆内地投资人可以参与相关工作，这个行业的许多项目背后有大陆团队参与技术工作，香港开放后，这种配合模式和路径会不会更自然和被接受？更长远看，许多参与者内心还是期望大陆内地与香港监管机构在某种意义上衔接，为大陆市场拓展打开道路。 关于这次相关应用的发展是不是真的创新？我想还是先阐述一个关键点：通证的应用。 区块链相关技术的应用，包括其中的推广，本身是可以提倡的。但是问题在于，其中的某个工具本身在逻辑上可能是中性的。像所谓的通证，我不喜欢叫它“币”——作为金融人，我认为能被称为“币”的事物，需要满足非常严格的条件，不是任何“画在纸上”的东西都叫“币”，把胡老师的头像画在白纸上，并不能变成货币。 通证可以有很多种应用，它本身如白纸，你在上面写什么，发行时做什么约定，就意味着它承载什么权益和关系；比如结婚证、高中毕业证书也可以用发通证来表达。然而，通证经常用于表达金融关系和承载金融权益，这使其在实践中与许多金融业务相关。我们知道金融业务本身非常敏感，它内在逻辑使其具有风险，且难以仅通过自身竞争和自由市场竞争避免，因此必然引入第三方干预，即监管。 具体而言，哪些金融业务在用区块链技术中的通证表达时，会让监管机构非常警惕？ 第一类业务是募资。不管用什么工具协助募资，本身就是敏感的，这里常有不谨慎或诈骗导致的问题，如庞氏骗局。还有，在募资时走公募还是私募？有没有遵守公募和私募的逻辑约束？这些都是必须遵守的，不管用什么工具。 第二类业务是证券交易，特别是公开证券交易。通常伴随证券发行，是一个募资过程；当然，有些证券发行没有募资过程，如比特币。无论是否通过募资发行，在世界上存在的、在某些公开市场上交易的标准化资产，就是证券。无论这种资产表达为纸张、Excel上的数字、Oracle数据库上的数字字段，还是区块链技术支撑的分布式账本上的数字——在金融人看来是一样的，都代表某种权益。 如果要在公开市场交易，其危险性也很高。1933年之前，美国完全放任，吃了无尽苦头后，1933年通过了证券法，1934年通过了证券交易法。中国和其他国家也有类似法律，对公开交易证券对象必须有一系列规范，从而规避如价格操纵、信息不对称和投资者适当性问题等。 有这样的约束，不意味着在实际操作中用区块链工具就不可以，但它必须有一系列规范来规避各种问题。虽然新的技术时代来临，但现在“币圈”还不能拿出特别有说服力理由的人，论证传统的监管逻辑不适用。 第三类敏感业务是发行货币。发行货币有许多形式，如铸造金属硬币，在纸上写字，在Excel或Oracle上记录数字，或在区块链技术支撑的分布式账本上记录数字。如果成功发行一种货币，某社区的人接纳它作为交换媒介，那它就是成功的货币。但一个现实问题是：你必须配合税务当局。人类文明走到今天依靠税收，否则文明会崩溃。任何在经济体内行使货币功能的行为，税务当局都会来要求配合，否则你发行的货币无法真正流通。 除配合税收外，还要配合反洗钱、反恐和防扩散武器等。目前，币圈没有成功发行完全脱离法币的货币。许多币圈人一开始听不明白，仔细看后发现，并没有发行过离开法币、且真正被大家接纳为交换媒介的货币。但是，他们大多是现实主义者，热爱的还是美元；声称是理想主义者的人99.999%是虚伪的。 所以，区块链技术应用可涉及商业各个方面和社会治理，包括涉及金融业务，特别是募资、公开证券交易和发行货币等三类敏感业务，就会成为敏感领域。早期社区没太在意，造成多人交易失败、或损失，或受骗，导致社会问题。而各国监管部门最初不太理解技术本质和监管如何实施，有的采取极端措施直接禁止。 美国比较理性，先观察技术和应用，后来发现“创新”不过是“换个马甲”的老一套金融玩法，于是要求照样要遵守以前的监管逻辑。现在美联储、SEC和CFTC开始将业务归类，管起来，币圈称监管太守旧，要与美国监管“开战”。但他们的论据太薄弱，对几百年来，在金融领域用大量牺牲换来的监管规则及其逻辑缺乏理解，简单喊口号“老家伙扼杀创新”——这是愚蠢的。 当然，任何当局应积极拥抱技术带来的机会和对金融业务的改造。技术层面确有优点，如便捷发行和天然跨境流转，监管部门不应一味否定。香港当局目前的作法就很好。但是，在开放技术工具应用时，任何监管部门也难免面临如何照顾金融业务脆弱性，这很难，有许多坑需要避开。 肖小跑：那不如您现在就给大家就排排雷？现在香港的新政似乎很少有反对或谨慎的声音，现在似乎多是乐观情绪。大家甚至认为为何不开放更大限度？您觉得香港监管部门有什么“大坑”可能没有看到？ 胡捷：首先，香港金融监管当局是非常有经验的。香港金融市场在全世界和亚洲位居首位，在传统金融业务上积累了丰富经验，非常熟悉其中的监管逻辑。香港的立法环境也非常健全，香港采用英美法系，多年来一直从事金融业务，所以基础条件非常扎实。 所以，香港监管当局肯定已经考虑到了许多问题，但可能面临的风险依然有很多，最大的一个，与内地监管当局面临的问题是一样的——就是如何避免“横幅风险”。 “横幅风险”可能由于合理或不合理原因造成。不合理原因可能是监管不严，导致投资者无法得到很好保护，遭受损失。如果在严密监管下进入市场，损失可归咎于自身风险，但如果监管疏忽，中间出现诈骗，那么部分本不应损失的人也遭损失，这两类人都可能会拉横幅抗议监管当局或项目方。这几乎是不可避免的，而现在的币圈整体成熟度不高，就当前币圈状况，许多项目可能导致不必要的损失。 这个领域的募资仍有许多监管漏洞：比如一些项目可能在监管极弱的离岸地区注册和运营，面向全球募资，表面符合香港监管要求，但可能从一开始就存在隐患。另外，上线交易所后，是否能有效监管也是问题。许多交易所就像“蛇窝”，操纵币价、项目方与舆论方共同炒作、信息披露不足、审计信息不对称、公然进行所谓的“市值管理”——香港监管当局如何遏制这些现象，使市场健康发展，必须认真对待。 肖小跑：胡老师提到的“横幅风险”其实很多国家都存在，香港也不例外。2008年次贷危机后，香港有许多“雷曼苦主”在中环街上拉横幅，因为很多香港银行，包括商业银行，购买了大量雷曼迷你债，并以理财产品形式销售给普通人。由于规模太大，许多普通人，甚至只领退休金的老人们都收到了很大损失。我刚到香港时，办公室对面一家银行门口，每天都有一位耄耋之年的老人坐在那里，用喇叭播放录音抗议，要求银行退还损失。我整整听了一年多。 当然，和当年的雷曼迷你债相比，现在币圈规模还比较小，进入的技术门槛也高。香港也发生过交易所诈骗案，但牵涉范围小，没有形成社会问题。但未来如果向普通散户开放，如果监管不到位，也很有可能出现此情况。 最后一个问题，我想请胡老师比较一下“香港稳定币”、“数字港元”、“数字人民币”和“人民币稳定币”这几个概念？它们背后的逻辑是什么？出现的必要性是什么？ 胡捷：我想先给大家解释一下“央行数字货币”和“稳定币”的概念。 央行发行货币常有三种形式：一是印刷硬币和纸币；二是在账本上增加数字，把货币注入经济，流转到商业银行。比如商业银行以1亿人民币为基础发放4亿人民币贷款，在账本上增加4亿，并承诺必要时以央行货币兑换。央行之后又发明了“数字货币”概念。比如原来在账本上增加8500亿，现在只增加8000亿，剩500亿在新的账本上增加，给这500亿起个新名字，叫“央行数字货币”。这与原来在老的账本上增加货币数字没有本质区别，尽管理论上这个数字账本是“透明”的。 而“稳定币”的概念，是指在区块链的公共账本上发行“代币”——来代表某种法定货币，如美元，并由发行代币的机构保证随时可兑换美元。发行方一般会找具备信誉的机构，如大银行，为代币兑换担保。稳定币使用者信任该机构，相信代币和它代表的法定货币是等值的，于是愿意在市场上流通、使用该代币。和“央行数字货币”比较，“稳定币”这个概念更简单、清晰，且已具备编程性。 香港发行数字港元或港币稳定币，我认为本质上只是表明政府支持创新，实际意义并不大。香港经济体的规模也太小，货币量不多，发行稳定币或数字货币，国际社会使用意义不大，顶多作为补充。 肖小跑：那胡老师觉得“人民币稳定币”是个好主意吗？我曾经读过您对“人民币稳定币”的设想，非常有启发，您为什么觉得它是可行的？ 胡捷：我认为和港币相比，人民币是个“大币种”——而且我们现在央行数字货币也开始试验了，再发行、试验一个人民币稳定，我觉得是可以的。 说的稍微远一点，其实人民币稳定币倒是有潜力跟美元去竞争。因为我们的经济体量大，有稳定币这样一个新的物理形态可以占领。现在基于美元的稳定币已经发行了1500亿左右了；而我们流转在境外的离岸人民币起码有2、3万亿人民币左右。从这2、3万亿里拿出一部分做成人民币稳定币，我觉得是完全可以的。 而且，如果跑在以太坊这样的大型公共账本上，没有任何一个国家能够阻止它的流转——任何一个国家要控制它1-2万个节点，是非常困难的。人民币稳定币就很难会受到美国”指引“下世界各国金融机构的“配合约束”，真的能够点对点、端到端地完成支付。所以我认为发行人民币稳定币在国际支付的安全性上，也会给我们带来一些额外的好处。 当然，它也会有些相应的问题。比如我们之前谈到货币发行如何配合税收、反洗钱，特别是在这个账本又是匿名的情况下，这些问题如何解决？我们以后有机会可以另外探讨，我认为都是可以解决的。 肖小跑：我有时觉得现在全球国家开发“央行数字货币”，和人工智能的发展有点相似。 比如微软收购了OpenAI，先推出大量创新；谷歌和百度也必须跟上，似乎没有选择。CBDC最初由各种原因，比如加密货币对法币体系的威胁，才创造出此概念并开始研发。而现在，全球近90%的央行都在研究或开发CBDC，如果不跟上，会让人觉得“落后”、“掉队”、不创新”。 香港似乎也是在此背景下不停研究CBDC，尽管已经进行了很多年，但似乎其用途或绝对的必要性尚未完全清晰。 胡捷：世界各国探索CBDC已经很多年，比如英国央行就早于我们。但大家现在都盯着美联储。美联储内部对CBDC看法分歧很大，除少数人支持发行外，大多数人并不认为有益处。美联储有观点认为：未见引入CBDC能解决现系统解决不了的问题，反而可能会带来安全顾虑。相比下，如果要引入新形态，美元稳定币更简单直接，而且安全性已经过验证。我个人猜测美国不会发行CBDC。 肖小跑：今天的讨论为我们提供了一个非常全面和深入的认知，对于后续实践和判断非常有帮助。再次感谢胡老师的专业知识与宝贵意见！ — End — 来源｜高金智库 编辑｜坛子 互动方式 坛友群：请添加坛子微信“BKsufe”

·本期话题· 1）对AI的疑虑和担忧 2）AI的潜力和限制 3）AI与就业的关系 4）AI是超级秘书：文本生成 5）AI对就业的影响 6）AI与人类的关系 7）未来职业生态的变化 8）AI与职业转型 ·AI总结版· （*以下内容为AI对录音的理解与总结） 1）对AI的疑虑和担忧 这部分讨论了人们对AI持谨慎、悲观态度的原因和担忧点。人们担心AI会控制他们的思想，夺走他们的工作，甚至成为自动杀人武器。然而，讨论认为这些担忧是不必要的，因为AI的出现和发展带来的好处远大于负面影响。虽然AI的发展会带来一些问题，但最终这些问题会被解决或克服。因此，我们应该保持开放的心态，积极拥抱AI时代的到来。 2）AI的潜力和限制 人工智能的发展带来了许多令人兴奋的变化和挑战。虽然AI的能力正在不断扩大，但仍然存在一些问题需要解决。例如，AI是否会成为自动杀人武器或拥有自我意识并与人类为敌等。尽管这些可能性看起来有些可怕，但我们仍然相信AI背后的基本逻辑和历史经验可以帮助我们解决这些问题。 3）AI与就业的关系 讨论了一些与人工智能相关的热门话题，如失业、科技发展等。尽管有些担心AI可能会取代自己的工作，但AI的出现确实带来了一系列负面影响，如失业率增加、虚假信息传播等问题。然而，AI的进步也带来了许多机遇，例如自动驾驶、智能家居等领域的发展。讨论认为，我们需要认识到这些问题的存在，并积极应对它们，而不是过分担心AI带来的影响。 4）AI是超级秘书：文本生成 胡老师介绍了一种名为“逻辑存储”的存储模式，与之前使用的原文存储、切词存储等方式类似，但不同的是，该存储方式将文本分为多个部分，通过“大卸八块”的方式进行切割，并尝试提取其中的逻辑关系。在处理过程中，使用了许多探索和技巧，如注意力分配机制等。 胡老师在讲解过程中提到了一个有趣的现象：AI在读取某个文件时，不仅存储文件本身，而是提取文件中文字之间的关联关系并存储，然后根据提示将存储的信息进行重组、输出。这种存储和被调用的方式被称为“超级秘书”。虽然这种AI的思维方式可能不是100%透明，但通过理解和掌握其中的底层逻辑框架，我们可以更好地应用它解决复杂的问题。 5）AI对就业的影响 AI技术正在改变我们的生活方式和工作方式，但它并没有超越我们对人类的理解了。这部分讲述了一个案例：交易员可以自己完成技术文档编写的情况，导致公司停止招聘初级程序员和初级交易员的计划。然而，这种趋势引发了一些有趣的变化：原本每年都会有的校招计划已经取消，而一些年轻人失去了就业机会。此外，一位程序员因追求更大的市场机会而离开公司，但交易员并没有被取代。这个故事表明，技术的发展可能会对某些行业产生重大影响，尤其是年轻人的职业选择。 6）AI与人类的关系 现在的工作环境正在经历剧烈的变化，许多传统行业可能会消失或出现新的工作岗位。对于AI来说，它最擅长的领域是辅助人类完成一些简单的任务，而不是完全代替人类的工作。因此，我们需要关注那些容易被AI取代的领域，并努力培养自己不具备AI无法替代的能力。 7）未来职业生态的变化 介绍了计算机技术在人类工作中的优势和作用，特别是在创造性思维方面的表现。随着技术的发展，许多原本需要人工完成的任务可以被计算机轻松代替，例如写作、数据分析等。同时，人们也需要思考如何更好地利用计算机技术来提高自己的工作效率和能力，如将知识进行整理和组织，提高信息提取和分析能力等。未来的职业生态也将发生重大变化，人们的工作方式将从传统的手动操作转变为自动化处理。 胡老师以莫奈为例，指出灵感来源于对已有作品的拆解、再组合，而不仅仅是看到新的东西，认为我们需要像莫奈一样去发掘并利用过去的经验和素材，才能在创作中获得更高的成就。 8）AI与职业转型 有些人在过去混日子混得很好，而另一些人则相反，但现在的情况有所不同。随着科技的发展，一些技能可能变得过时或无用，导致一些人成为无产阶级。这种情况可能会使中产阶级受到威胁，因为他们的技能可能不再适用于现代社会的需求。此外，AI的出现也可能使得某些职业变得不再需要人类从事。因此，我们需要思考如何在不断变化的行业中找到自己的位置。 ·对话文稿· （*以下内容为人工整理编辑） 肖小跑： 在最近OpenAI创始人奥尔特曼（Sam Altman）参加的参议院小组委员会听证会上，一位议员播放了一段录音。这段录音的声音与议员本人完全一致，听起来像是在一个集会上的演讲，措辞流畅，演讲中表达了清晰的政治观点。 播放完毕后，这位议员后表示：这段录音从内容到声音，都是由AI生成的。 这位议员的一图很清晰：他想展示AI可能产生的负面影响，比如生成假新闻和假信息。不得不说，随着ChatGPT和大模型的飞速发展，担忧的声音也越来越多。在人工智能专家罗素的《人工智能新生》（Human Compatible）这本书中，探讨了几个关于AI发展的悲观派观点，基本上概括了目前为止所有类别的担心。包括：（1）担心AI生成假消息，操控人类思想；（2）担心AI导致人类失业，失去“人而为人”的意义；（3）担心AI成为自动杀人武器，最终灭绝人类等等。 胡老师属于悲观派还是乐观派呢？ 胡捷： 关于AI对人类的影响，目前还不确定是否有百分百的答案。就本身的倾向性而言，我是乐观的，可能有两个原因: 第一，我是理科生出身。人类历史上，每当新技术出现时，大家多多少少都会有些担心，也确实带来了一些负面的问题。但综合下来看，最终这些问题都没有真正的成为导致人类文明的大倒退的决定性因素。第二，我目前还在努力理解AI的逻辑。就我现在有限的知识，觉得AI本身不像人们看上去一开始看上去那样的神秘，神秘感常给你带来一种不确定感，觉得它可能会做一些你意想不到的事情。但是对我来说，它能做的事情的边界慢慢在显现。当然，即便在这个边界之内，它也能被人用来做很多坏事，但是大家谈论的一些非常糟糕的可能性，比如自动杀人武器、变得有意识，然后主动的与人类为敌等等，这些臆想在目前的逻辑推理之下，不太会发生。 肖小跑：我同意胡老师的观点，有些担忧目前看来还比较遥远。但尤瓦尔·哈拉里最近的演讲说：“AI无需成为有意识或智能的人工生命，就能操纵人类”——又让人听了心里发毛。如果我们关注一些身边的问题——比如就业问题，最近全球范围内都在裁员，我们国内的失业率也不低，虽与AI无直接关联，但人们处在这样氛围中，又频见新的AI工具不停涌现，会产生它真的正在取代我们的工作的感觉。 您觉得从现在AI工作的底层逻辑来分析，这个担心是不是过头了？ 胡捷：我之前表达的对AI总体上的乐观态度，主要针对极端的负面猜测。但是AI技术出现，特别是近期的革命性进步，确实带来一些负面问题——如失业、假新闻、选举操纵和“信息泡泡”等。 就失业问题而言，我完全同意它来得可能比我们想象得快得多。开句玩笑：作为老师，我自己也在思考自己的作用到底是什么？在具体问题上，我们不得不面对现实。但为了更好地论述我的观点，我想先谈一点自己对当前AI进步比较粗浅的理解，分享其底层逻辑，大家也会更好理解我观点的依据。 AI的应用大致分三类：第一类是识别类，如人脸识别。第二类是博弈类，指在特定游戏中运用一系列规则，机器学习这些规则后可以参与博弈，如AlphaGo——这不限于某一游戏，人类许多社会和经济活动都可以视为博弈，军事活动也是如此。第三类是生成类，基于收集和整理过去信息，重新输出信息。目前看，这三类每一类现在都在飞速发展。而最近给我们最大震撼的，是“生成类”。 总体来说，我觉得生成类应用中的AI是“超级秘书”。听到我将它定位为一个“秘书”，你可能已经猜到我的想法——“秘书”承担的更多是机械工作；而“超级”的意思是，现在秘书不仅仅能做机械工作，似乎没有了极限。 举个例子：培养小孩的诗作能力，一般方式就是让他熟读300首唐诗，接下来“不会吟诗也会凑”——当小孩熟读了300首诗，有一天你会发现，他居然也会作诗了。如果把这件事交给计算机，会发现它经历了三个阶段： 第一，我们首先发现它能做“原文存储”。输入300首诗，它可以完整存储在磁盘上，随时调用，一一展示在你面前。在某种意义上，计算机对文本信息处理的能力已经超过了人类——它能瞬间记住300首诗，而人需要很长时间。 第二个阶段是“切词存储”。同样是300首诗，原文存储后，它还会继续做我们称之为“切词”的工作。“切词”的意思是将一首诗全部切成多个词片段，在中文语境下略微复杂，因为中文不仅有词，还有字。它会先切字，再切词，将一首诗分解成一堆词。 切词存储的模式使计算机在后期检索时更加灵活，就像具有某种智能，可以根据词的权重安排相关诗的顺序。谷歌、必应等搜索引擎的基本原理，就是基于切词存储来进行的——这在应用上有相当多的好处。 第三阶段是“逻辑存储”：它不仅能把文本切分，也尽量提取各部分之间的逻辑关系，这种关系包括注意力机制。切词后，它会分析文本中每个词与其他词的关联关系，如“月光”可能与“夜晚”、“黑暗”、“孤独”、“思乡”等词有关。它还会进一步分析这些词之间的关联关系，使用一些如“注意力机制”的技巧。“注意力机制”会模拟人大脑存储机制，并非简单地按顺序存放所有词。 简言之，逻辑存储在切词基础上，除了存储元素外，还对词间关系进行逻辑梳理，并存储这种关系。GPT本身作为大语言模型，能读取大量文本，除原文存储和切词外，它还对词间逻辑进行分析，并存储这些逻辑关系作为文本的一部分。我们现在所见不过是它以特定模式存储后再表达的结果。它可根据提示重新组织并输出信息。当你输入文本时，它会重新读取输入文本，在存储的海量文本基础上，用注意力机制找到最合适的文字重新组织并输出。 简而言之，我认为现在的Transformer模型是一种针对文本处理的高级存储方式。它不仅分解了原始文本，更重要的是提取了词与词之间的逻辑关系以及背后隐藏的知识。这些提炼出的逻辑被附加到文本上并进行存储。当模型面对新的提示时，通过概率论方法，它能够重新组合和输出相关内容。 因此，Transformer模型的工作可以被视为超级秘书的工作。在总结时，我们可以说它所做的事情不超出其存储的内容范围，它会在已存储的内容基础上进行获取、重组和输出——它其实就是个“聪明的秘书”——这就为我们后续探讨问题提供了基础。 肖小跑：胡老师用理科生的思维强调要理解具体细节，以避免被耸人听闻的新闻标题所吓到。但我们会不会低估了它的能力？ 我记得在《Human Compatible》一书中，罗素提到了一个比喻：如果全人类收到一封外星文明称将在一个月内降临地球的邮件，人们可能会感到害怕。然而，若是说在一年内，一种难以理解的人工智能将降临地球，人们可能不会太在意。尽管如此，罗素认为，如果未来AI得不到有效控制，它的影响将与外星人一样严重，但人们往往没能看到AI带来的同等威胁。 胡捷：这种担心不是没有道理。大家都知道特斯拉，这个公司因马斯克而知名。特斯拉的名字源于电磁学史上的伟大人物尼古拉·特斯拉，他与爱迪生齐名，甚至被认为贡献更大。但在那个年代，许多人将他视为巫师，因为他对电和磁力的理解使他能展示许多神奇的效果。所以在技术发展史上，每当人们面对陌生且可能带来负面影响的技术时，往往会有恐惧感。 然而，我认为AI目前的发展并未超越人类的理解。人类对自身的认知还存在很大局限，而这种局限也会被嫁接到AI上。目前AI所展示的能力相对简单，但确实可能带来负面影响，就像电力的出现可以被用于好事和坏事，AI也同样带来了失业、知识产权问题、假新闻和选举操纵等现实威胁——虽然这些问题已经存在，但在AI时代更加严重。尽管如此，我认为它并未在本质上突破我们对科学和技术的理解，让我们创造出一个无法控制的怪物。 肖小跑：非常同意胡老师的观点。我们还不如先回到现实，先来关注一下受AI影响的就业市场。 在谈论AI如何替代工作前，我想分享一个自己身边因为ChatGPT的出现而取代了一些工作的情况。在香港的一家小型对冲基金里，高频交易部门的程序员和交易员之间的关系原本非常糟糕，因为程序员总是忙于编写代码和升级程序，而交易员需要他们的帮助来解决一些紧急但不重大的问题——比如写一个交易数据自动报送程序、交易功能升级测试等等，因为对交易员来说，时间就意味着市场机会。 而现在，交易员可以在ChatGPT的指导下，自己写简单的程序处理这些问题，不用再天天催程序员，双方关系因而得到改善。但这直接导致公司停止了招聘初级程序员和初级交易员的计划，年轻人没了机会。 这件事最近发生了一个小转折： 有一天，程序员突然辞职去了大公司，大公司最近增加了一些新的岗位，计划利用AI技术开发自动交易策略。而交易员则认为，目前的AI模型还无法完全取代交易员，大公司是浪费资源。这个例子让我觉得很矛盾——一方面年轻人失去了工作机会，但另一方面也因为ChatGPT的出现，一些新的工作机会出现了。 胡教授怎么看这个例子？ 胡捷：这个例子很有意思。我们不得不面对这个事实：目前工作生态正在发生剧烈变化，许多传统工作可能会消失，新的工作也会出现。而且每个行业都在面临这样的变化，所以要预测哪些工作最容易被AI取代，我们也许需要详细分析各个行业的情况。 我认为，AI目前还只达到“超级秘书”的水平。而“超级秘书”能做的事，人最好就不要去和它争了。秘书的工作是利用已有内容来执行，但“超级秘书”不只是简单找文章库里现成的文章，它还可以根据相关文章重新组合句子和词语，生成新的内容。AI就是这样工作的：它接受我们的指令文本，把指令解析，然后在其存储的信息中搜索相关内容，重新组合，生成结果呈现给我们。这样的工作，AI目前非常厉害，几乎可以想象到的事情它都可以做，比如唐诗三百首——你以为AI只能按照你的关键词调出一首完整的诗吗？他还能把词都拆散了，给你重组一首新诗。 但是，AI的能力还有限，它的工作方式依然比较机械，不会超越文本中原有的信息和逻辑关系。所以，AI的能力范围内的工作，人最好不要去争，但超出其能力范围的工作，人还可以发挥作用。像律师、医生、咨询师、会计师，以及某种意义上的老师等职业，如果只是简单地把书里的知识传授给学生，未来会被AI取代；但是老师的真正责任在于给学生讲解更深层次的内容，这是AI难以做到的。 总的来说，现在整个世界的职业生态正在发生变革。200年前，美国几乎100%的人口从事农业，现在只有1%。如果深入分析，我们会发现98%的工作时间其实被“超级秘书”代替了。真正需要人脑力创造的部分可能只占极小比例，比如写文章时动脑筋思考的那几分钟。但鉴于大量工作可被AI替代，未来的工作生态必将发生更大变化。 肖小跑：非常清晰！胡老师分析了AI替代人工的整体逻辑，让我们看清人类与AI的差异与竞争优势。胡老师一直强调，人类要做AI不能做的事情，这听起来好像有点难度。我突然想到了“思维实验”这个概念。 乔姆斯基在一篇纽约时报文章中写道，AI绝不可能完全替代人类，因为人类有一项AI难以匹敌的技能——做“思维实验”。也就是可以凭空想象不存在的事物。比如，爱因斯坦研究黑洞，这是他自己想象出来的，然后用理论推导证明其存在。这种可以想象完全不存在的事物，然后证明其存在的思维实验能力，乔姆斯基认为AI不具备。 我现在觉得，目前为止，思维实验可能是人类创造力稍微领先AI的一点。但是，我不确定未来AI是否也可以进行思维实验，凭空想象并证明不存在的事物。如果AI可以做到这一点，人类在思维实验方面的优势可能会减小。但总的来说，乔姆斯基的观点是不是也值得参考呢？ 胡捷：我们可以继续思考人工智能与人的能力边界。我用一个简单的比喻来说明AI的能力边界——AI可以将一件事物“碎尸万段”，把内容粉碎，存入自己的数据库，需要时再重新组装输出；但如果数据库中根本不存在这个元素，AI就没法输出。 比如，AI可以创新菜谱，不仅可以背诵菜谱与做菜步骤，甚至可以创新菜谱。但是，如果人类从没吃过螃蟹，也没有任何记录解释怎么吃螃蟹，那么即便AI学习了所有的菜谱，我相信它也无法做出一道好的螃蟹菜谱。只有人类吃过螃蟹，记录下来，AI才可能根据记录做出螃蟹菜谱。这是一个例子。 另一个例子是艺术创造。在印象派出现前，人们的油画风格基本写实。如果AI学习了那时期所有的绘画作品与技法，它可以拆解然后重组，但输出的作品难以脱离过去画作的影子——无论在素材还是风格上。如果AI从来没有接触新的风格或素材，它就无法创造出新的画作。我理解，AI是一种相对高级的读取、分解、存储与再创造的工具。所以，我不认为AI能在莫奈之前画出《日出》，它想象的只是它过去见过1万个太阳的混合，并不能画出一个藏在蓝色色块中、从湖面上升的橘色太阳。AI的创造永远都在过去素材的“阴影”下。 这也给了我们启示：现在人类需要有莫奈的创造力，而不仅仅是对过去创造的重组。一旦人给出新素材，AI可以一秒钟生成新的创意。但真正的创造需要人的想象力，而不仅是重组过去的素材，关键是人类具有想象不存在事物的能力，这是AI目前难以匹敌的。 肖小跑：我们聊个乐观点的话题。最近我读了一篇麻省理工学院的一篇《Experimental Evidence on the Productivity Effects of Generative Artificial Intelligence》，论文的观点是：人工智能有可能重建中产阶级。 论文首先回顾了90年代计算机时代的影响，当时技术使得工作两极分化，对受过高等教育的精英有利，但对未受过教育的人并无益处；所以计算机的出现，使得打字员等工种逐渐消失。 然而，文章认为人工智能时代与计算机时代截然不同。AI的大规模应用可能会让那些技能较低、未受过大学教育的人从中受益。例如，某个交易员可能从未学过编程，但由于AI工具的出现，他可以轻松学会编程。因此，这波AI浪潮有可能让原本难以晋升的人变成中产阶级或以上。文章最后建议政府应大力普及AI工具。 胡老师觉得这个观点如何？ 胡捷：这篇论文有它的道理，它提出了一个“重塑中产阶级”的观点。我觉得技术进步带来的问题可以从两个方面理解。首先，从工作数量来看，未来社会是否能为更多人提供意义的工作？这个问题，我们目前还没有明确的答案。如果无法提供足够的工作，也许真的如赫拉利所预测的——人工智能强大后，大部分人将失去价值，机器将取代人承担更多的工作，99%的人会变得“无用”，只有1%仍是“有用阶级”，更多人进入虚拟世界或“玩游戏”。 另外，工作的产生和减少会导致生态变化。有的人过去生活舒适，现在变差了；有的人过去生活艰难，现在改善了。这好比枪炮发明后，原本的武术高手失去优势，“枪杆子”压倒一切。现在，原本依靠大学学历无忧无虑的人，可能AI让他们变得无关紧要。 在这个意义上，中产阶级确实被“重塑”了，像我们这样的中产阶级，可能会沦落为无产阶级，然后被蓝翔技校的人超越，这不是没有可能的。所以每个行业都在考虑两个问题：第一，该行业会如何变化；第二，在变化后的行业中，我还有没有立足之地？ 肖小跑：今天与胡教授的聊得非常开心！有时是理清了AI背后的逻辑，以及”超级秘书”的定位。希望下次在和胡老师讨论时，我们人类还能做“超级秘书”的老板。 — End — 来源｜高金智库 编辑｜坛子 互动方式 坛友群：请添加坛子微信“BKsufe”

本月“墙裂坛首席经济学家论坛”，我们和郑朗、大卫文老师一起来聊聊： 1）美债会不会违约？违约了会发生什么？对我们有什么影响？ 2）美元霸权真要结束了吗？ 3）最新就业和CPI数据解读：拐点来了吗？ 4）关于国内经济：FT预测：在美国迈入经济周期后段的同时，亚洲地区有望迎来早周期反弹，尤其是中国。预计在几个因素的驱动下，亚洲在2023年下半年的经济增长将跑赢发达市场约5个百分点。这个分析过度乐观了吗？ ·内容精华· 01 美债会不会违约？违约了会发生什么？对我们有什么影响？ · “美债违约、债务上限谈判”——这不是大家第一次听到了。已经心中毫无波澜。感觉又是“狼来了”。但如果真的是一个“狼来了”的故事，又不能不关注，万一这次真的来了咋整？ · 2023年1月19日，美国国债总额达到债务上限31.4万亿美元，美国财政部宣布进入“债务发行暂停期”；5月1日，美国财政部通知国会：非常措施和库存现金可能最早在6月初耗尽，也就是最早6月1日出现债务违约。 · 最近大部分市场的走势波动，也都围绕美债这件事来转：AMA当天的市场整体涨的很舒服，市场给的理由是债务上限有了转机。拜登表示“G7开始之前就可以解决”。 · “债务上限”到底是怎么来的？真的跟债有关吗？ 在讲究权力相互制衡的美国政体当中，为了防止政府部门胡乱借债大手花钱，美国宪法将联邦政府借入款项/发行债券的权力赋予国会，要求联邦政府的每一笔借债必须征得国会的同意才可实施。“一战”期间美国财政赤字显著扩张，国会没有那么多精力去决定每一笔借债的必要性，于是在1917年通过《第二自由债券法案》，在国债总额不超过约定额度的情况下，授权联邦政府自行发债融资，这就是债务上限的由来。 如果在国债总额到达债务上限时国会两党还没就调整债务上限达成一致，财政部可以在不突破债务上限的情况下采取非常措施借入额外现金，并且动用库存现金。在2023年1月19日国债总额达到债务上限31.4万亿美元之后，财政部宣布进入“债务发行暂停期” · 真的跟债有关吗？还是两党之间的政治博弈？ 债务危机本质上是两党之间的对抗，而金融市场恐惧的是对抗带来的破坏性。由于美国大体上由民主党、共和党轮番掌控国会，债务上限问题便成为执政党与在野党在政府财政支出方面的主要博弈工具。 由于债务上限不及时调整将影响到联邦政府的正常运作并且引发美国国债的违约风险，一般情况下两党在调整债务上限问题上都会尽量克制。但2008年金融危机之后美国国债规模突飞猛进，同时美国政治生态两极分化现象愈加严重，两党围绕债务上限问题的博弈愈加激烈，2011年以来债务上限问题的解决变得越发艰难。 本次美国债务上限博弈将比2011年更为复杂，两党在“X”日到来之前无法达成协议以及联邦政府部门停摆的概率并不低，美国主权信用评级可能再次遭到下调，需要警惕由此引发的金融市场险。 · “一万亿美元硬币”解决方案？ 只要轻松的三步，困扰美国已久的政府债务上限问题就能立刻解决：美国财政部先铸造一枚价值1万亿美元的硬币，然后将其存入美联储，再由美联储转入财政部的账户。 这个奇怪的方案2011年被提出后，几乎在此后每一次美国债务僵局的时候都被拿出来讨论。很多经济学家，包括诺奖Paul Krugman都坚定拥护：印钞只是为了弥补赤字，这其实是一种后门借款，一种簿记技巧。美联储随后会通过出售债务组合来消除这枚硬币引发的任何影响。 美国法律规定，美国财政部没有随意发行金币、银币、铜币或纸钞的权力，但其拥有随意铸造硬币的权力，既不受数量限制，也不受面额限制。这一法律漏洞的存在，为一万亿美元硬币的想法提供了基础。而这枚硬币相当于财政部平白得到的巨款，理论上讲确实可以用来回购美国国债，从而避免政府违约，财政部也不用再看国会两党的脸色。 资料来源： https://en.wikipedia.org/wiki/Trillion-dollar_coin 02 “去美元化已成趋势”？美元霸权真要结束了吗？我们究竟该怎么理解“去美元化”？ · 反正每两三年，总有人出来说美元霸权即将没落。今年热闹起来是因为几件事： · 首先是刚才讨论的美债债务上限。 ·央行界：欧央行长拉加德上个月警告，不应再将美元和欧元的国际货币地位视为理所当然（international currency status should no longer be taken for granted）。美国财长耶伦亦承认，美国对俄罗斯和其他国家的经济制裁“可能削弱美元的霸权（could undermine the hegemony of the dollar）”。 · 政界：俄罗斯为应对美国制裁，会多用人民币结算。最近巴西总统卢拉访华表示：“每晚我都会问自己，为什么这些国家都必须要以美国的美元作为结算方式？”——卢拉访华前，中国和巴西已同意以两国货币结算贸易，不用美元。最近法国也与中国完成了第一宗以人民币结算的液态天然气交易。 · 投资界：桥水基金联席CIO日前表示：隨著全球去美元化趋势持续，金价处于長期牛市的开端。金价被低估，还有很长的上升空間。 · 甚至有13歲的小女孩問巴菲特：美元儲備貨幣的地位会不会受威脅？美債的發展是否會造成美國不再是全球儲備貨幣？巴菲特回答：除美元外，儲備貨幣“別無選擇”。 · 各国央行储备的美元资产占比，自1999年占71%，已稳步下降至2021年只有59%。人民币只占央行储备3%左右。其他传统储备货币如欧元、英镑和日圆，都没有增加。这现象正反映，暂时没有单一货币可以挑战美元。 · 以美元为核心的国际货币制度是否无法动摇？ · 如果美元制度动摇，可能是基于对美元的信心危机，但不是靠主动“去美元”。 · 国际金融中所谓的“特里芬难题”（Triffin's Dilemma）：美元资产如美国国债被视为国际安全资产，全球不少财富都是以美元计价的安全资产方式储蓄。但当愈来愈多国家经济发展、累积财富，各国对这些美元计价的安全资产的需求会上升。美国可以一直发债来满足这些需求，当借贷相对美国的产出愈来愈多，到有朝一日还不起钱，国际投资者还会一直持有这些资产吗？ 03 最新就业和CPI数据解读：拐点来了吗？什么样的通胀和就业可让联储降息？ 04 关于国内经济：FT预测：在美国迈入经济周期后段的同时，亚洲地区有望迎来早周期反弹，尤其是中国。预计在几个因素的驱动下，亚洲在2023年下半年的经济增长将跑赢发达市场约5个百分点。这个分析过度乐观了吗？ ·IMF（国际货币基金组织）5月2日发布报告，预测亚太地区今年的经济增长将达到4.6%。报告特别提及中国的重新开放，由此带来的消费激增正在推动地区增长；主要的推动力来自中国和印度经济。中国经济预计将增长5.2%，印度增长5.9%。 · 但是中国4月的宏观数据，并不太好看： ·社融数据：居民加杠杆不给力，大家去杠杆去的不亦乐乎，都在还款，没人贷款；感觉去杠杆已经成了常态——社融增速触到了敏感线——10%，债务难以再滚动，小川行长的“明斯基时刻”近了。 ·消费低迷：钱都用来还贷款，肯定不能消费了。所以消费也不好。全国出游合计2.74亿人次，比2019年还要多20%。冰的是消费人均540元，远低于2019年的603元。 ·最心塞的还是就业数据：4月，全国城镇调查失业率为5.2%，比上月下降0.1个百分点。其中，16-24岁劳动调查失业率为20.4%，创2018年有该统计数据以来的新高。（小跑刚回了趟上海，发现车出奇的好叫——看来网约车也饱和开始“内卷”。） · “居民去杠杆，政府加杠杆”——呼声很高。4月多数宏观经济指标低于市场预期，与1季度的数据超预期形成对比。这种增速落差，反映出经济复苏正处于阶段性的“过渡期”。 · 我们究竟应该乐观看待，还是悲观谨慎？ — End — 嘉宾｜郑朗 大卫文 主播｜肖小跑 编辑 | 坛子 互动方式 坛友群：请添加坛子微信“BKsufe”

这是墙裂坛第一次深入讨论加密行业。本期我们请来了周知（George）老师——一位在加密行业深耕多年的加密行业研究者，和刘院长——银行和金融行业的资深“支柱”，来一起讨论“非传统”的金融话题：加密行业的最大倒闭事件——FTX交易所的倒闭，以及事件中显现出的基本金融逻辑。我们感觉在当下讨论正逢其时，毕竟加密行业和现有金融体系的融合，似乎越来越近。 今天讨论的缘起是周知老师最近在北大金融评论上发表的一篇论文，题目是《FTX破产背后的两本账信息差问题》，副标题是：“当前绝大多数，中心化虚拟资产交易所，都实际存在中心化和去中心化两本账”。 刘院长第一时间把论文转发给我，我读完后非常有启发。尤其是副标题中提到的“两本账”——似乎一语道破了加密世界“房间里的大象”。而且资产负债表、账本又是刘院长最感兴趣的研究领域。所以本期的讨论，我们就围绕加密金融领域的“账本”、和“合规发展”两个角度，来“交锋”一下。 本期嘉宾： 周知，火必投资总监（Head of Global Investment and Development）。区块链行业研究者。曾参与合规牌照、投资并购等诸多的一些工作，并曾作为主要代表参与及负责行业较大规模资产并购和链上资产盘点。 背景材料：《FTX破产背后的两本账信息差问题》：https://weread.qq.com/web/bookDetail/49a32250813ab7d65g0141a4 本期讨论主要内容： 1）回顾一下FTX事件的背景：周老师作为从业者有何感受？刘院长是否感觉意料之中、毫无波澜？ 墙裂坛的听友们可能不太熟悉加密行业。一提到加密货币、加密资产，大家大概率默认为就是比特币。而实际上，2009年1月3日比特币网络正式上线至今，加密领域已经发展出来了一个不大不小的金融行业，且正在持续发展。2021年，也就是疫情得到第二年，整个虚拟资产领域创造了历史性的最高总市值——近3万亿美元，相当于苹果市值。 2020年疫情开始，各类金融资产开始了一轮壮观的反弹，并持续到2021年——专家都归结为全球金融体系中流动的资金过多。这也是事实，因为2020年和2021年这两年，G7+中国几个主要发达经济体的货币供应总量增加了21.5万亿美元。 但熟悉金融历史的人都知道：一个沉迷于刺激的世界注定会发生意外。 于是意外也就如期发生了：2021年联储开始加息，全球各类资产受到冲击，开始下跌；虚拟资产市场也进入熊市，几乎所有相关业态，都在经历痛苦的去杠杆过程。 而“去杠杆”必然带来“暴雷”规律：适用于传统金融，虚拟金融也不例外。于是整个2022年充斥着各种黑天鹅事件——全球算法稳定币第一宝座的Terra USD崩盘、3AC、Celsius流动性危机、连环套娃死亡螺旋了、过度杠杆也掰折了。其中，FTX——当时全球最大（严格意义上讲，FTX单凭交易量没有进入前三）中心化交易所突然破产，无疑是最轰动、最意外、最影响深远的大事件。 直到现在，余波还没有平静下来：一个多月前最大的虚拟资产友好银行Silvergate Bank和Signature Bank也被清盘。所以币圈去杠杆过程似乎更痛苦？ 2）加密货币交易所的商业模式是什么？ 大多数虚拟资产交易所的历史可追溯到2013-2015年。要理解FTX倒闭事件对市场的影响，我们必须明白一个基本逻辑——虚拟资产交易所是一种典型的中心化互联网商业模式，它24小时交易，没有账期，不依赖线下运营，是一种“轻资产”模式。如果拿其他行业做对比，似乎只有顶级游戏——比如《王者荣耀》可与其媲美。所以，由于虚拟货币交易所是一种“互联网商业模式”，头部交易所在已经建立品牌和运营后，新交易所一般难以超越。 而FTX非常特殊。这家“后起之秀”在2019年3月上线，凭借自己独特产品、明星管理团队、核对潜在热点资产的敏锐眼光，迅速成为行业领头羊。它建立起来的护城河更加高耸，建立起来的新优势，让新加入者更加难以超越。 这种商业模式的危险性在哪里？ 3）为什么众多机构在对FTX做投资尽调的时候没有发现问题？ FTX在成立3年内，估值曾达到惊人的320亿美元，众多知名投资机构都纷至沓来。仅FTX的B轮与B1轮融资，分别有60家、69家机构跟投。而如果我们回顾一下时间线，FTX的倒塌和崩溃，却只用了两、三天。 更令人不解的是，FTX在申请破产之前，向投资者发送了资产负债表，居然是一个Excel 文件，里面的数据让人不忍直视——FTX在破产前一天只持有9亿美元易于出售的资产，和90亿美元的负债。 记录在案的绝大多数资产要么是流动性差的风险资本投资，要么是没有流动性的加密货币。尽管有14亿美元的比特币债务，但没有比特币资产。公司最大的资产是价值22亿美元的加密货币“Serum”。 这种局面，为什么那些名字如雷贯耳的顶级投资人们，都没有发现？ 4）什么是“中心化账本”和“去中心化账本”？ 在FTX倒闭之后，与去中心化平台（DEX）的有序有效相比（几乎所有DEX都在有效清算杠杆头寸的同时，实现了自身的平稳运作），中心化平台（CEX）却表现出了出人意料的脆弱性。 “中心化账本”和“去中心化账本”的核心区别就是“单点”与“多点记账”。 传统的金融机构和支付系统通常采用“中心化账本”，管理交易记录。比如香港中央结算有限公司在香港证券市场所扮演的角色。在这种系统中，用户需要信任中心化机构或个人的管理能力和诚信度，但一旦出现问题，所有的数据和信息可能被篡改或丢失，从而导致用户的资金和交易记录受到损害。 “去中心化账本”所有数据和信息都分散地存储在网络中的多个节点上，而不是由单一中心化机构或个人掌控。这种系统通常基于区块链技术实现，每个节点都有一个完整的账本副本，并通过共识算法来确保账本的一致性和安全性。比特币是历史上第一个成功采用了去中心化账本的方式来记录交易和管理账户余额的网络。 在加密货币世界中，这“两种账本”有没有很好被区分？有没有“披着去中心化”羊皮的“中心化账本”？ 5）为什么说“当前绝大多数中心化交易所，都同时保有中心化和去中心化两本账”？ 虚拟资产交易市场与传统金融市场存在一个巨大的不同。自2010年3月全球第一家虚拟资产交易所Bitcoin Market出现，所有的虚拟资产交易所都是依靠自己建立完整的托管、清算、结算系统，也就是说，用户资金100%是依靠交易所保管，而不是依赖可信第三方。 所谓两本账，其实就是交易所的所有交易活动被分成了两部分，一部分存在交易所账本里，只有交易所可见；另一部分存在区块链上，所有人都可见。不可否认的是，当前市场上大多数的中心化虚拟资产交易所都没有提供合规托管账户服务。这就导致由于没有外部监督来拉齐信息差，中心化虚拟资产交易所实际上存在中心化和去中心化两个账本。 为什么会出现这种情况呢？假设市场有可信可靠的第三方托管机构，交易所愿意改变现有做法么？ 6）从传统金融和加密金融对比，谁应该来保障“账本”的准确度？ 一个标准的“流动性危机”和币圈“流动性危机的区别：只要是中心化机构，就会有资产负债表，只要有资产负债表，就可能由于“资产”低于“负债”引发流动性危机。而币圈流动性危机时，大概率是“死亡螺旋式”。 而一个“交易平台”本不应该有“流动性危机”的逻辑。如果有，那大概率是挪用了客户的钱。交易所的本质是“撮合”，提供一个买卖双方各取所需、价格发现的场所。它应该是一个不触碰客户资产、不会发生“十个锅七个盖儿”问题的技术平台。所有用户的账上余额以“备付金”形式存在，随时可以提走。 其商业模式也并不“fancy”：你把钱给交易所，交易所执行你的挂单，你不想交易了，交易所把钱还给你，并按你的交易量收手续费。 而FTX——一个既是裁判又是运动员、自己制定规则、自己投资、自己上币、自己做交易对手盘、自己清算、自己结算的中心化账户体系，一个“黑箱式”数据模型，发生了流动性危机，还会感到意外吗？ 难道交易所无法被约束？现代金融体系中的重要概念——“托管”能否应用在加密行业中？虚拟资产应该如何健全合规运营？ 7）香港在未来虚拟资产行业中所应承担的角色和提供的服务？ 近年来，香港特区政府对虚拟资产进行合规监管的步伐不断加快。2022年10月31日，特区政府发表有关虚拟资产在港发展的政策宣言，阐明特区政府就在香港发展具有活力的虚拟资产行业和生态系统的政策立场和方针。2023年2月20日，香港证监会正式就有关监管虚拟资产交易平台的建议展开咨询（公开征求意见）。 展望全球市场，主流经济体基本都对虚拟资产服务提供商的持牌合规经营持支持立场。可以预见的是，大量传统金融机构将向其既有用户开放虚拟资产交易服务。在这种情况下，香港是否需要一个有公信力、有能力的托管平台？ 香港政府应该考虑参考香港联交所运行机制，推出官方支持的“香港虚拟资产清结算交易所”？ — End — 主播｜肖小跑 刘晓春 嘉宾｜周知 编辑 | 坛子 坛友群：请添加坛子微信（BKsufe）

听众朋友们大家好，我是陈钦若。还记得两年前我采访了两个喜欢农业的小伙伴吗？做了一期节目我们聊得很嗨。当时的听众朋友们还在吗？我们想让你们知道，这两年半的时间里，我们三个依然坚持着农业，归来仍是少年！ 那么，两年后，重新介绍一下大家吧~ · 本期嘉宾 · Hank，这两年回到农村，成为了黑龙江省乡村振兴队伍中的一名年轻 Lucky 陈幸运，目前在堪培拉学习与农业相关的公共政策 · 客座主播 · 陈钦若，目前在做乡村振兴基金和其他影响力投资基金 · 本期话题 · 保持我们墙裂坛一贯鼓励大家听播客的风格，我们在这里只划重点。 1. 这两年在乡村和农业上的实践，让大家意识到了什么？ 2. 进一步讨论 3. 政策和三农问题（三农：农业、农村、农民） 4. 通过上文，有什么视角是我们从自身可以出发去转变的？ 5. 这两年有没有一些坑？如何度过的？ 6. 寄语。 深入聊一下中国农业和乡村振兴的感想： 01 这两年在乡村和农业上的实践，让大家意识到了什么？ Lucky陈幸运：现在有一个国际课题是减贫。尤其是对于净进口国，比如肯尼亚，气候变化、粮食减产、粮食价格波动，他们承受了大部分的压力。尤其是低收入人口影响更大。我接下来的研究方向是气候变化和区域性贫困之间的关系。 钦若：我有同感，农村似乎是城市的粮食输血机，加上经济变化的不确定性和产业链的转型，压力仍然是给到了农村，导致他们更加脆弱且容易承受更大的负担。我们是不是应该从这个宏观的体系去思考，如何可以透过不同的经济、产业、商业模型去改变这个现象，又或是平均分配这些粮食问题的压力？ Hank:上次咱们聊完不久我就决定回来家乡做农业，我家乡在中国最东端的抚远，人均耕地面积在80亩以上。所以这里每户的种植面积都在500-1000亩，所以我们的种植非常适合使用农业无人机。但是我回来之后发现因为文化水平相对较低，科技化数字化的东西落地有很大困难。那么新一代的农民才是使用无人机种植的主体，会打游戏的年轻人上手很快。我们现在做了一个软件，通过合作社设计数据信息，刻画农民画像，了解他们每一个农民从事耕种的一些特点，优点和不足。然后就是教农民如何科学的种地，不要说那些专业名词、晦涩难懂的科学理论。你只需要告诉他们做什么就行了。 02 进一步讨论，刨根问底。 钦若：说到农村文化水平低，但是大部分人都有智能手机了。世界上发生的任何事情按道理都可以传递到任何一个角落、按道理他们可以接受更多的新鲜事物。可是很多时候他们只是在网上吃了一个瓜、与他们的生活模式无关的瓜。那我要刨根问底，为什么农村还是无法接受像hank刚刚说的那些新事物和科技呢？我在工作的时候，有一位建筑师跟我说，中国大部分设计师不能设计出令乡村尊重的作品，是因为他们不能跪下来、跪在土地上。这让我有很大的触动。还有，我们从秦始皇开始的一套农业生产劳作体系，是一套生活管理模式、根深蒂固的套路，深刻的经验，其实也不是糟粕。从另一个角度来说，大城市的基金公司基本没有做好乡村振兴基金的KYC（就是客户认知）。因为在这里农民是客户还有利益相关方，那么，什么样的技术、认知观念，更加适合我们的客户，我们给他们提供的是什么样的服务，都有待进一步反思。 Hank:他们的知识结构分下面几块：1学历，通过学历他获取知识的渠道和环境是不同的。2他们目光所及的事情。农村人更关注的不是国际上有啥精彩的事，而是谁家狗生了两个小崽子、猪生病了、明年买什么种子。另外，他们不一定有什么规划，今天有没有饭吃、有酒喝。对于农民他们想知道你教我的东西能不能提高粮食产量、挣到更多的钱。而不是理想、梦想、10年的规划。这些事情农民不想跟你谈。 Lucky陈幸运：现在的信息获取分厂碎片化并不是适合学习的渠道。比如一个机构或政府都有一套不需要完全打破的经验和基础构架，那么学习和成长是一个长期的事情。我觉得需要一些激励机制，或者降低他们尝试的机会成本。所以我们需要这些管理经验去促使他们学习。另外就是系统化的知识学习、通过合适的渠道去教育农民。我觉得问题不在于农民，而在于系统。另外，被讨论的人再被塑造。也就是说，像你说到的建筑师说的，我们在城市里听到的，不是第一手信息。都是被解释、解读过的。还有就是框架，因为长期处于一个框架里，就需要更换激励机制，因为现有的激励机制可能对农民的影响很弱，才没有看到变化。比如农民对价格相对敏感，那么他们的激励机制体系在针对农产品价格上就是不同的，他们对于科技的学习方式也会因为他们的激励机制而与城市有所区别。比如南方土地需要精耕细作，那么他们也许还没有找到最适合的科学工具，那么整个的系统就需要有所区别。 03 政策和三农问题（三农：农业、农村、农民） Hank: 我认为三农问题是正确的。如果政策可以完全的落实，他们一定是可以发挥很好的效果的。但是中国和外国不同，政策落实要靠人。首先，国家颁布农业政策是宏观的，落实下去有面目全非的风险是因为各地方情况不同，就比如南北方人均耕地面积和物产不同。如果说机械化作业或整合零散农民共同耕种，就是更适合南方的政策。因为北方500亩才算是小农户的话，这个政策就无法应用了。所以在政策落实上需要根据当地的实地情况去应用，落实政策要一些时间、也不是容易的事情。其次，老百姓的接受度不同。我认为农民有两个特点：朴实且精明。精明在如果是一个新的事物，首先他不太会接受，而是会有一定的设防，怕被占便宜。朴实在于他们无法很全面的看待整个农业政策，为什么国家要这么做？如果老百姓接受了，对自己有什么好处？如果配合政策，我会不会被骗或利益受损？ 钦若：既然如此，那么我们如何把政策更加高效的落实到乡县村镇里面呢？我们今天机会很幸运，可以具体聊到这些刨根问底的问题，因为想要做乡村的人很多都没有机会去了解真正的乡村。 Hank: 农民的事情要让农民自己解决。如果你有一个好的想法，一个好的政策，一定不能按照咱们北上广深这些人的想法和操作方式去实施，因为从文化背景到环境，到当地的风土民情，一直到这个社会环境，跟北上广深这些我们耳熟能详的环境大相径庭，所以我们一定要找当地农民，让他来想办法。我们要做的只是在他想的基础之上，找到资源帮助他，这样做我们也有合作的空间，然后让老百姓来操作这个事情。 钦若：但是外来的和尚好念经，尤其是我们这些“喝过洋墨水的人”。另外，我所了解到、接触的乡村政府对自己的工作的充满热情和热爱，每天都很辛苦的在做事情。那么基层政府如何可以更有效率的工作？是不是应该更有技巧的工作？ Hank: 宏观政策落地和细则匹配都需要政府和农民之间良好的互动。基层政府是否高效从重要级别看应该是“知识、技术、沟通、热情”这样的顺序，然而往往有些时候实际上是反过来的，他们很有热情，但也许不得章法，缺少一些方法论。 Lucky陈幸运：而互动的基础是信任。第二就是技术能力和技术背景。从本地的微观角度寻找优先级别、方向重点，以及如何调整来适应本地的发展。像hank这样的新农人如果愿意去农村，可以更快的解决一部分问题。其实现在基层政府有很好的知识背景和技术能力，如何在落实好政策的同时做到很好的沟通是更高的要求，因为经济链条和社会形态发生变化，对基层政府的工作要求更高了。 04 通过上文，有什么视角是我们从自身可以出发去转变的？ 钦若：我们要从了解对方需求的角度去认识基层政府和农民，与他们建立理解和信任的桥梁。还有就是把自己放下，多为他人考虑。 Hank:我们可以改变原有的思维结构，并且理解乡村的“人情世故”。（此处有瓜大家可以听一听） Lucky陈幸运：还可以把人情世故看作是利益相关方，寻找人群中的利益共同体，通过共利的方式进行工作。 05 这两年有没有一些坑？如何度过的？ Hank:首先是听不懂，我们和农民的语言完全不同。他们说的每一个字我都认识，可就是听不懂。他们也觉得不能理解我。后来就经过了很多试错，每次做错了就想为什么，然后问当地的朋友他说这话什么意思，想表达什么。因为有的人不是把话条理清晰的说出来，更多的是一个大概，这也是一个农村的环境和社区风俗决定的。我必须去适应。第二就是起的非常早，生活节奏和城市极其不同。抚远2点钟天就亮了，早晚对于他们来说是不同的概念。第三就是他们觉得我飘在天上，有仙气儿、不务实。就好像你们投资公司一样，咱们在北上广深觉得已经很务实的事情，在这里还是飘在天上的。所以应该更加落地，更加踏实。而且我也一直提醒自己，飘一飘也行，但是也要落在地上。农村和城市最大的区别就是行业没有那么细分，所以城市思维在农村是找不到应用的。 Lucky陈幸运：我决定再去读书的原因是因为想要寻找更加宏观和直接的方式去理解如何把事情做好。现在分析一些农业政策、气候变化的影响，就可以有一些系统性的想法，把他们总结和记录下来。这样就可以找到更好的解决农业问题的方法。 钦若：之前做海外的影响力投资基金，每次在外面被邀请演讲，后来我就不用准备了。但不需要准备反而让我有不踏实的感觉，因为我没有再发现深层次的问题。所以才开始做乡村振兴的基金，这样让自己更踏实一些，更关注解决实际的问题，把投资这个虚的事情再夯实一些。（此处也有很多瓜大家自己去听，比如为什么不可以找代理人做事情。）当你意识到你做的事情关乎到他人的幸福和生命的时候，你会发现不可以草草了事、每一分钱都需要精打细算。大部分的基金公司离农村还八丈远就退却了。 06 有没有什么寄语？ Lucky陈幸运：我现在人在澳洲的堪培拉，学校里有一块小地，学生可以去体验种地、收获，养鸡。我觉得对于年轻人，如果可以创造出更多这样和农业和农业相关的活动有更亲密的接触，可以让人们参与和贡献就好了。往深处走会发现更不同的农村。人们可以更了解三农系统是怎样的，把它深入到自己的知识体系中。还有就是你不一定非要去当一个农民才可以帮助到这个体系。作为消费者，我们也可以同样做出选择，如果我们建立起一个关于三农的认知体系。 Hank:我们几年之前的想法竟然都坚持下来了，很不可思议。中国农村是一块很大的，未开发的市场，可以说遍地是财富，但不是每个人都拿得到。你要有更高的只是水平并且扎下去吃得了苦。农村不一定给你一个很体面的生活，但是会给我们同龄的人们精神上很大的成就感和意义。我希望更多的同龄人可以来到农村，注入一些新鲜的血液，带领父老乡亲们来共同富裕，生活得更好。 钦若：在希望的田野上。听得我很感动。我觉得就是不要放弃思考和读书，不接受“现实困难”。很多时候别的北上广深的人说我这样做下沉到贫困地区的基金不可能成，但是我就是不断思考，怎么做好。我现在就在做这个事儿，做成了。通过阅读转化还是通过和你们的讨论。我认为不是因为是大的宏观社会问题或具体微观某个人的操作困难，我们就可以“事不关己”了。这是我们每个公民的责任，为社会思考。这样我们才可以不断地进步。 钦若：这一期的节目很特殊，是两年之后的一个更新版本，希望能够让观众朋友们了解到，我们不仅仅在说和讨论，我们也在积极的实践，也真的希望我们有更多的小伙伴和大伙伴们能够加入到中国乡村振兴的行业里面，认认真真的投入进一些实际的工作当中。我希望这样的话，我们每一个人彼此的心灵上还是行为和行动上都有收获，然后我们都可以让自己和身边的人变得更加幸福，这一期的活动我们就结束了，谢谢大家。拜拜！ 又，钦若：文稿如有纰漏错都在我，还盼望听众朋友们海涵！ — End — 专栏 | ESG唯心谈 编辑 | 坛子 坛友群：请添加坛子微信（BKsufe）

在各种情绪集中塞满的鸡飞狗跳的一个月，墙裂坛特别邀请到两位香港资深债券基金经理给大家解读最近发生的几个“鬼故事”，以及解读近期市场的异动。事情真的已经过去了吗？ ·AMA嘉宾· 郑朗、大卫文 ·AMA话题· 1） “鬼故事”还没结束：从SilverGate，SVB，Signature，First Republic，瑞信，到德银——谁会成为下一张多米诺骨牌？现在的情况到底有多糟糕？ 2）美国、欧洲和全球银行越究竟有多危险？详解硅谷银行事件的前因后果 3）为什么美国小银行50%以上的资产都是容易面临巨大久期风险长期固定利率资产？作为对比，中国的银行业90%以上的按揭贷款都是浮动利率？ 4）回顾瑞银瑞信事件：AT1是什么？亚洲和欧洲AT1的区别？AT1近期交易异动解读（八卦） 5）瑞士可能还面临着来自AT1持有人的法律挑战吗？ 6）联储会转向吗？已经转向了吗？量宽又开始了吗？ 7）对亚洲市场的影响 — End — 主播与嘉宾 | 郑朗 大卫文 肖小跑 编辑 | 坛子，添加坛子微信（BKsufe）

·对话POINTS·1）AI大潮之下，ChatGPT在金融领域可能有哪些应用场景？2）ChatGPT有哪些可行的商业模式？3）ChatGPT等大模型类AI技术落地到金融领域可能存在哪些风险跟挑战？4）金融行业有哪些诉求可以借助ai的生成能力来解决？5）未来三到五年，您对AI在金融行业的落地应用有哪些期待和预测？ 01 AI大潮之下，ChatGPT在金融领域可能有哪些应用场景？ 刘晓春： 我认为，人工智能在金融行业可能有两个不同的应用方向，一是取代人，二是成为人的助手。 一方面，许多原本需要人类从事的岗位或工作环节已经开始被人工智能替代了，比如会计工作，现在已经很少有人手工做会计分录了，可以说，人工智能已经把所有原来的这种手工记账的岗位全部给替代掉了。 另一方面，对于更多工作，比如风险评估、信贷调研等，人工智能可能并没有完全替代人，而是可以成为人类的辅助工具。比如，我们可以要求人工智能生成一份文件，然后由人工在此基础上进行修改调整，人机协作以完成最终的工作。 至于，ChatGPT在金融行业里可以落地哪些场景？我认为这个问题的关键是技术能为金融带来什么？ 从我作为银行人的角度来看，我希望技术能够帮助我们降本增效，至于如何实现这一目标，这就取决于技术与场景、岗位或具体的业务是否匹配，毕竟不同的人工智能可能有着不同的擅长领域，并不是只要是人工智能就能够胜任所有任务。 总之，不能简单地因为人工智能很火而盲目上马使用。 肖小跑： 我来讲讲我们使用ChatGPT的真实感受。 我从事金融行业，除了投资外，还有一家初创公司从事高频交易。在高频交易中，程序员负责编写交易系统代码、测试和调试程序，而交易员则使用这些程序来执行特定策略进行交易。我们之前遇到的一个问题是缺乏工程师，导致新功能测试等任务无法及时完成。自从使用ChatGPT后，我们就可以让交易员简单地使用Python语言编写测试脚本，而不需要占用工程师的时间。 因此，对于高级交易员和程序员而言，ChatGPT是一个非常好的工具，因为它可以解放他们的时间，使他们能够更专注于架构和高阶编程工作。但对于初级程序员和交易员而言，确实已经有很多工作不需要他们做了。 另外，我觉得ChatGPT在金融行业里，还有很多应用场景。比如人工智能可以帮助推销贷款产品，帮助处理贷款申请以及风险控制等等。当然，监管和风险管理方面需要与金融机构协调。 此外，如今网络上存在一种名叫合成身份的欺诈手段，即黑客利用各种身份碎片拼凑出一个完整的身份画像，并用于欺诈。但AI或许可以帮助解决这个问题，并识别出这些合成的假身份。 02 ChatGPT有哪些可行的商业模式？ 刘晓春： 讨论商业模式的前提，我们不仅要关注技术的功能本身，还要考虑如何将其应用到具体的商业场景中。例如，对银行而言，我们要考虑技术可以在哪些场景帮助客户降本增效？ 另外，商业模式可以是一次性购买，也可以是租用。商业模式的选择不仅仅依赖于功能本身，也取决于使用者的需求和机构对该事物的看法。 肖小跑： 我感觉ChatGPT的商业模式非常清晰。实际上，我已经给ChatGPT这样的产品付了很多钱了。 不过，我担心的是人工智能尤其是大模型的商业模式可能会被大公司所垄断。因为，AI大模型肯定不是一般人随意就能搞出来的，它需要大量的资源、时间和金钱的投入！而有这种能力的，大概率只有大公司了。 03 ChatGPT等大模型类AI技术落地到金融领域可能存在哪些风险跟挑战？ 肖小跑： 最近，我看到了一个案例，即瑞信被收购。在这个过程中，瑞信172亿美元AT1债券（银行补充一级资本金债券）被“强制清零”，因为瑞信是一家大银行，人们开始询问ChatGPT是否曾经出现过类似的情况，例如像瑞信这样的100多亿美元的AT1被监管机构清零的情况。ChatGPT回答说确实有发生过，并且给出了许多例子，例如西班牙大众银行和意大利银行在2016年或2017年的AT1减记事件。然而，后来发现这些例子都是编造的，完全不存在。ChatGPT提供的链接也是404错误。这不是不准确的问题，而是完全虚构的事件。而且，一家媒体还将ChatGPT的回答写入了一篇文章中，并在网上广泛传播，形成了一个胡扯循环，即AI编造了故事。 我觉得这是一个挺大的风险，因为你很有可能会用一个假消息，作为你的风险判断的支撑依据，并做出错误的决策。 刘晓春： 虽然我们一直在做金融创新，并强调客户画像的重要性。事实上，尽管客户画像可以用于精准营销某种产品，提高销售效果。但当我们需要进行精准贷款时，客户画像并不一定能解决问题。因为每个人的道德底线并不是固定的，它会随着环境和收入的变化而浮动。如果你借给某人超出其还款能力的金额，那么他的道德底线可能会发生变化。因此，我对人工智能是否能够意识到这些问题表示怀疑。实际上，这也是之前客户画像在贷款方面应用不成功的原因。 另外，监管风险也是一个问题，因为采用ChatGPT技术实际上是把风控模型外包出去了。外包出去的风险模型你看不见，而且风控模型一般都是针对某一类客户的，不适用于所有客户。如果他们拿了一个模型来对所有客户进行评估，那么这个风险是很大的。 此外，如果利用人工智能对贷款申请者进行评估并根据该信息放贷款，那么追究责任时就会有问题。如果未来所有审查都由人工智能完成，责任将落在谁身上？ 因此，我建议人工智能设计者应共同承担责任。这可以更好地防止像ChatGPT胡说八道、乱来一气这样的例子。 技术人员可能想要创新，希望他所设计的人工智能能够自我思考。但是，在特定领域中，我希望他的思考是按照我的逻辑去思考，也就是按照风险控制的逻辑去思考。如果他能够及时根据这个逻辑提醒我在信贷审查中发现的风险，那么效果就会很好。 总之，我强调谁设计的这个模型，谁就要承担责任。 肖小跑： 刘院长刚才提到了一种金融类业务，即信用类业务。目前来看，这些业务并不适合由AI或机器来处理，因为我们如何判断贷款对象的信用程度、是否会违约以及偿还意愿等问题都很难计算。虽然偿付能力可以通过AI帮助计算，但是偿还意愿很难确定，因为我们无法计算出人类的脑神经波动。因此，至少在目前阶段，需要人类来判断如小微企业的违约率，并设定贷款额度等事项。总之，包含信用因素的这类业务目前还不能交由机器或AI来处理。 关于风险问题，我还想补充一下。如果AI出现风险事件，刘院长的观点是让设计AI模型的人承担责任，但我认为这很困难。因为AI的设计者虽然可以设计模型，但模型要想使用还需要利用大量的数据来训练，如果数据是错的，显然最终输出的结果也将是错的。而在这种情况下，AI设计者是不应该完全承担责任的。这是金融服务中使用人工智能最大的风险之一。AI模型是黑匣子，使得责任难以界定。 另外，如果所有资管公司都使用相同的模型和策略，在市场上就会产生羊群效应，这可能导致市场崩溃。 04 金融行业有哪些诉求可以借助ai的生成能力来解决？ 刘晓春： 我认为人工智能在某种程度上是一种助手型技术，也就是说，它难以完全替代某个岗位。例如，当我们考虑今年的规划时，尽管我们可能已经有了大致的想法，但这些想法可能并不全面。此时，人工智能可以作为一个秘书的助手，提高效率并更快地收集信息。 另外，我认为要解决责任分配的问题需要两个技术：金融技术和制度逻辑。金融技术包括统计学原理和量化交易模型等，而人工智能可以加速这些计算过程。制度逻辑则规定必须遵循的事项，包括数据来源和处理方式，从而让责任得以追究。 举个例子，对于信贷审查，签字人当然要承担责任，但并非所有签字人都应该被追究责任。如果调查员提供的信息是虚假的，那么责任就应该由调查员承担。因此，我们不能仅仅依靠人工智能来处理所有事情。 我认为，我们需要将制度逻辑和技术逻辑结合起来，从而清楚地分辨责任应该由谁承担。确定责任的归属是一个制度性决定，而不是技术性决定。 最后，我们需要有丰富的想象力来思考人工智能今后可以做什么。但同时，我们也要限制人工智能的胡乱发挥，以确保其在特定领域的专业和高效。 肖小跑： 我想补充一下，刘院长刚才讲的几点都很有意思。根据我的理解，似乎金融行业比较适合使用弱人工智能。弱人工智能其实并不弱，实际上，它也是很强的，只不过只是在某一方面很强罢了。例如AlphaGo在围棋方面是世界第一，但它不能开车。 我认为金融行业可能更适合这种模型，即专注于某个领域的AI模型。但我认为由于金融行业数据的封闭性和敏感性，训练一个专注于金融行业的大型模型可能很难实现。即使在同一家银行内，各部门之间也有防火墙，基本上金融数据不是随意共享的。因此，在这种情况下，我不确定金融行业应该如何训练出一个专用模型。或许，只有在国家力量的支持下才可能实现，即让该国内的所有银行和部门之间的数据全部公开，然后集中训练一台智能机器人。显然，这也不太现实。 05 未来三到五年，您对AI在金融行业的落地应用有哪些期待和预测？ 刘晓春： 就我个人而言，我希望未来金融行业能够拥有更多有效的风险评估工具，提高效率、降低成本。这是第一方面。第二方面，特别是在公共基础设施建设方面，科学技术应该得到广泛应用，每个人和机构都需要这些技术，但我们需要降低技术投入成本，让所有人都能够使用。我认为未来三五年需要做的事情之一就是实现这一点。目前，从我接触到的中小银行和其他金融机构来看，它们在技术投入方面都存在困难。按照数字科技的要求，这些机构难以满足需求。因此，在这种技术条件下，共享平台是必须的。虽然这可能会导致某些平台市场占有率较高，但这些平台只是为各个机构提供服务，而不是垄断者。这样才能使技术应用范围更广，创新更多。如果每个中小银行或金融机构都需要自己开发后台或中台系统，那将是不可承受的。因此，我们需要像人工智能发展一样，形成一个商业模式，建立一个公共平台，让小型金融机构都能够使用，而且使用起来也是经济实惠的。这样，更多的技术才会被广泛应用，并得到更好的利用。 肖小跑： 我有三个想法。第一个是刚才刘院长提到的，我认为人工智能将来一定会成为一个公共物品或平台，因为它实在太强大了。如果被一家或几家企业所控制，这将带来全人类的风险。因此，它必须成为一个公共使用的物品。第二个想法是，我期待看到人工智能和区块链结合的应用。今天，马斯克和许多专家联名上书，表达了对人工智能潜在危害性或风险的认知。因此，可能需要另一种技术来相互制约，例如区块链。第三，对于每个人来说，我认为没有必要过于担心工作问题。相反，我很享受使用人工智能的过程，他特别适合那些好奇心强、喜欢学习但不够专业的人。 — End — 嘉宾 | 刘晓春 杜玉杰 肖小跑 编辑 | 坛子，添加坛子微信（BKsufe）