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垄断式创新：金融科技的底层逻辑

晰数塔互联网快讯
2020-05-27 14:37

编者按：本文来自经济观察网，作者：徐心、张晓泉，36氪经授权转载。

近年来，金融科技被广泛关注。针对金融科技的众多讨论通常从两个角度切入，一是科技的角度，梳理不同科技的发展蕴含哪些新应用的可能，以区块链为例，包括区块链的底层技术、本质特征、可以带来哪些新应用；二是按照金融的功能分类，如征信、支付、保险、监管等，在金融细分领域里讨论基于科技的新发展。这两个思路可以帮助我们系统理解金融科技的发展。

然而，每一个思路得到的分析结果还是分不同领域，但有没有可能把Fin-tech作为一个整体，从而去了解这个生态圈的发展，有没有一个视角能够穿透金融科技大的生态圈，去理解金融科技一些发展核心的特征？

难以解释的新现象

我们观察到，一些成熟的金融科技有一个共性，即所谓的赢者通吃。

比如，移动支付就是由两家巨头垄断，他们加在一起占据了市场份额90%以上。再比如信用评估，信用是金融领域很重要的信息，也有一些信用相关的产品。欧美很多国家对于信用的评估，或依赖于政府支持的信用体系或是私营征信局，中国有中国人民银行征信系统。通常在一个国家，信用信息的来源并不多，大概1-3个，呈现出垄断状态。总体上看，这个领域能看到的权威信息源并不多，似乎也说明了赢者通吃这个现象。

为什么在金融科技领域会出现这样的现象？基于观察我们有了进一步的思考，并提出一个概念：“垄断式创新”。这个概念是相对于颠覆式创新而言的，能够帮助我们更好地理解金融科技的一些发展新趋势。

垄断和创新被放在一起的讨论很多，但通常是作为对立的两端进行的。在金融科技领域，大家应该都很熟悉Paypal。Paypal刚刚诞生时，是一个小创新团队产生的产品，没有垄断能力，但很快在美国甚至是全世界，在一定范围内获得了垄断力。这种垄断力的获得是借助另外一个大平台ebay。

小产品迅速成为垄断力的创新产品，过去一些创新领域现象相比，其发展似乎有其独特性。我们尝试着去思考想给出一些新的解释。当然，我们提出“垄断式创新”并不是鼓励垄断，各国都有反垄断法，垄断会带来一些不利于经济发展的负面因素，这是我们一定要回避的问题。

垄断式创新和颠覆式创新，两者有着截然不同的机制。

在梳理大量案例后，克里斯滕森创新性地提出“颠覆式创新”的概念。克里斯滕森观察到市场上有很多有趣的例子，一些小企业的性能较差的产品不断发展，从而颠覆一个大企业的性能占优的产品，这背后的激励是什么？

克里斯滕森发现了其中一个关键秘密：市场对产品的功能和需求，可能只是维持在一个中位水平。

大公司拥有领先的产品，在自己领先产品的基础上不断投入资金和人力去研发，产品功能不断提高达到高位。而一个小公司拥有的可能是一个低端产品，但也在不断发展，但受制于财力、物力和人力，小公司的低端品可能永远赶不上大公司的高端品。但一旦小公司的低端产品，满足市场上处于中位的产品需求，就可以颠覆大公司领先的产品。

小公司提供的产品功能虽然会差一点，但价格便宜，关键是可以满足市场上对于位于中位的产品需求，这是克里斯滕森发现的颠覆式创新的核心秘密。

然而，我们觉得颠覆式创新的机制，并不能完全解释很多金融科技领域里的新现象、新业态。比如，颠覆式创新描述的，是一个低端产品不断去蚕食高端产品所拥有市场规模的过程。然而，在金融科技领域，我们看到的并非如此。Paypal、微信支付、支付宝似乎在一夜之间就取得了市场垄断力，同时它们也不是作为一个低端产品出现在市场战胜高端产品。

我们需要一个新视角去理解金融科技领域的一些创新新现象。因此，我们提出与克里斯滕森颠覆式创新不同的理念。

“垄断式创新”的核心是共识

我们认为，在金融领域或者说很多细分金融领域，市场对金融产品的需求维持在一个高位，我们称之为“共识需求”。

我们可以从不同角度去理解金融。一个有价值的角度就是共识。字典对共识的定义是被人们普遍接受的观点。比如，在远古，当人们进行物物交换时感觉不方便，需要货币，于是大家的共识是可以用贝壳作为交换的中介，贝壳就成为了共识。之后出现的纸币也获得了市场共识，所有的市场参与者都普遍接受这张纸币可以作为交易的中介。

今天，我们用的一些电子支付手段也获得了市场共识。在很多金融领域，市场对共识的需求不是维持在一个中位水平，而是高高在上。金融本质是抽象的，作为交易载体的货币，具有抽象属性。商品的种类可以很多，但商品都是通过抽象的货币完成的交易，共识也具有这样的抽象属性。

从经济学角度出发，我们认为，共识可以降低市场摩擦，缺乏共识就会增加交易成本。很多小企业申请贷款时，由于缺乏对其信用评估获得市场共识的有效手段，银行很难了解小企业的信用状态，只能定很高的利率。过高的利率可能就是缺乏对信用的共识带来的交易成本。

对比克里斯滕森提出的颠覆式创新，我们认为，在金融科技领域出现的垄断式创新的核心基础，就是金融需要处于高位的市场共识，由于市场共识会孕育赢者通吃技术。

在电子商务发展早期，消费者不习惯在网络上把资金转给素未谋面的第三方，导致交易很难进行。直到以Paypal为代表的中介支付手段出现，获得了市场共识，电子商务才蓬勃发展起来。

在电子商务领域，人们对于获得共识的交易手段的需求处在一个高位，不是某个市场领域需要，所有的市场参与者都需要一种被普遍接受的第三方支持交易手段，共识孕育了赢者通吃新金融科技的技术，这是从需求侧进行分析的结果。

共识是金融的一个核心特征，并非所有行业都需要共识：一个城市的餐饮业就未必有共识，市场不需要所有北京人都喜欢吃烤鸭、都喜欢喝豆汁，还有人喜欢吃川菜。很有可能在餐饮业没有共识，而在金融很多领域，我们认为共识是一个核心特征。

从供给侧角度分析，金融本身是一种信息产品，信息产品的边际生产成本约等于零，这是经济学的一个基本概念，也是金融的一个核心特征。生产汽车面对的边际生产成本是一个U形曲线，随着生产规模的增加，边际生产成本下降。然而任何一个生产系统都有饱和的状态，当超过这个饱和状态时，边际生产成本会快速增长，这就限制了生产物理产品的一些厂商快速垄断市场。

而信息产品的边际生产成本几乎为零。一本电子书在生产初期可能成本很高，一旦有了电子书再复制一份，边际生产成本很低。金融科技产生的很多产品和服务都是信息产品，约等于零的边际生产成本，从供给侧保障了赢者通吃的可能性。

经过需求侧和供给侧的分析，垄断式创新很有可能是这个时代看到金融科技发展新趋势的一个新特点。金融科技是技术赋能的交易模式，这种新的交易模式产生信息产品，核心价值是促进市场共识、降低市场摩擦。我们称之为垄断式创新的金融科技新发展有一些新特征。

商业逻辑推动发展

垄断式创新看重效果，非颠覆式创新看重效率。

垄断式创新中，商业逻辑占主导地位。P2P贷款是一种新模式，一种新的金融逻辑。P2P贷款所背后的一些技术，比如说网站、信息分享，其实不是什么新技术，是一个工程化做出来的产品。

在垄断式创新中，最终的知识产权是整合在数据和算法里，我们觉得这是必须要重视的新现象，在颠覆式创新中，知识产权最终是整合在标准里。

比如说3G、4G通信标准最后以一种技术标准的形式存在，但我们想要使用一种技术标准的时候要付费。大量的在线支付产生了客户数据，客户数据又可以产生顾客洞察，从数据到顾客洞察中间是一个计算的过程，IP整合在数据和算法，而数据和算法又是存在于本地。这里的本地，是指一个一个商家，商家获得的数据是基于各自数据获得的顾客洞察不同于其他商家，最终知识产权得以整合在数据和算法里。

垄断式创新的目标是效果而非效率，基础是共识而非共享，商业逻辑决定了转型的步伐，突破点来自于工程和商业模式，是需求推动，最终要整合在数据和算法里。这一系列新现象诱使我们去思考新的视角，垄断式创新或许能够解释金融科技领域的一些新现象。

新视角对于管理者有怎样的启示？

既然讲金融科技，不妨更多聚焦在银行领域。今天，很多银行都很注重大数据人工智能的发展，成立了大数据、人工智能中心，做了一些金融科技。银行内部如何有效建立创新治理的模式，什么模式是最优的可以支持金融科技的发展，这些都是很有价值的话题。

从垄断式创新的角度出发，金融科技的创新应该是需求驱动，而非技术驱动。

我和一些银行的接触者经常会被问到一个问题，业界现在有什么样的新科技，这些科技可以做什么事？问这些问题的思路是从技术角度出发，我反过来会说，“今天我们有什么样的需求，明确了这些需求之后，再来找什么科技可以满足这些需求。”

对于Fin-tech，finance和tech哪个应该在前？我想Fin-tech这个词的顺序还是有道理的：金融需求应该是驱动我们去选择适用的技术。

开放式创新系统

回到银行内部，一个新的金融科技项目，应该是业务部门主导还是人工智能部门主导？这是一个有意思的话题。有时候会看到，在一些银行内部这两个部门在打架，人工智能部门也想做金融科技创新，业务部门也提出金融科技创新。

我认为应该是业务部门主导，而大数据部门、人工智能部门应该提供AI服务，扮演内部支持和服务的角色。人工智能、大数据服务，未来在银行业，应该像电一样成为基础设施，使用算法、计算能力、存储能力、数据处理能力，应该是银行内部的基础设施，向业务部门提供，然后业务部门按照流量给大数据部门、人工智能部门付费。这种治理模式比较适合金融科技垄断式创新的发展。

听到垄断式创新这个词，银行业特别是大银行应该思考这是一个发展契机。很多大银行具备市场规模，积累大量客户数据，具备市场影响力，善于利用这些数据能够做出具有市场垄断力的金融科技的创新，但前提是必须做好内部的创新管理。

但垄断式创新并不是剥夺了小企业、个人创新的机会，政策制定者应该思考如何建立一个有效的创新生态系统。

很多数据今天都是在大企业里面，政府是否考虑在一部分数据以某种形式脱敏、保证安全的情况下向市场开放，和大企业合作，鼓励开放式创新，让很多小企业创新团队获得局部数据之后进行研究，用算法进行商业计算，把自己的研究成果展现给大企业，让大企业用更大体量的数据商业化。我认为，这样的合作模式可以更好促进金融科技创新的发展。

同时，我们必须要回避垄断有可能带来的负面因素。我们提出这个词，也是希望让大家对于如何创造出来负责任的AI引起高度重视。负责任的AI近年来是被广泛热议，不同组织对什么是负责任的AI有自己的定义，我认为以下几个标准很重要。

首先，AI要保障而不是剥夺人的自主，AI目的是为了社会利益最大化，AI应该是透明的，一个银行建立了智能头部，应该告诉消费者是通过分析过去的数据才对顾客进行了推介，顾客有权利参与或不参与。其次，AI也应是公正的，所有人应该都有平等的机会享受技术发展带来的价值。

（徐心系清华大学经济管理学院教授、副院长，清华大学经济管理学院人工智能与管理(AIM)研究中心主任，张晓泉系香港中文大学商学院教授、副院长，经济观察报陈伊凡整理自清华大学经管学院2020年校友论坛演讲整理）