冉学东
最近几天马云批评传统银行的“当铺思想”，引起舆论关注。看起来似乎只要商业银行采用这种模式做业务，都是落后的应该批判的，其实不然，是金融业最古老的方式，本身没有好坏之分。
当铺其实就是做的个人小额贷款，赚的就是利息钱。盈利就是手续费（即利息）和保管费。所谓的“典当思想”重点是指典当活动都是以财产作押进行限期有偿的借贷行为，主要的商业特点是“救急解难”、“扶危济困”。
金融业在中国主要是银行业，其本质是用较低的利息把大众的存款吸收归笼，然后寻找有盈利前景的项目，用较高的利息把这些资金借出去，然后到期收回，银行业赚取利差的过程。
因为银行的存款是老百姓的资产，必须保证资产的安全，所以银行经营最核心的环节就是寻找并判断项目的盈利情景，就是所谓的尽职调查和风险控制。在信息技术高度发达以前，风控最主要的手段是质押和抵押。抵质押物不仅仅能够做到风险补偿，更为重要的是对借贷人的风险警戒——如果到期不归还贷款就会没收抵质押物。
银行贷款的过程，本质上是创造信用的过程，是创造货币的过程，不仅仅是一次个别的借贷行为，而且影响未来的一系列贷款行为，有抵质押物的信用创造才是有锚的货币创造，如果一定比例的贷款最终形成坏账，不仅仅是银行的损失，更可能是宏观经济的系统性风险。
随着近几年大数据云计算等信息技术的发展，银行可以不用抵质押物进行放款，但是这个企业提供的数据和计算所形成的对公司未来经营前景的判断，事实上也是一种抵质押，只不过这种抵质押是数据而已。
当然数据相对于动产质押和不动产抵押的模式更加指向未来，也就是可以一定程度上判断未来这个企业的经营状况、信用资质，而动产和不动产质押物可能更加指向过去，指向未来的能力稍弱而已。
但是，银行业作为间接金融的一种形式，以质押物和抵押物为信用手段进行信用创造仍然是不可能脱离的，大数据云计算只能作为一种补充手段。
更加需要关切的是，在互联网信息技术高度发达的背景下，诞生的大数据云计算存在较大缺陷：
大数据云计算技术在数据采集和使用过程中，很容易以牺牲个体消费者的隐私权为代价，这是这个技术的硬伤。而往往越是具有隐私性质的数据和越敏感的数据，往往越有价值，也是商家趋之若鹜的，由于国内消费者个人隐私权保护意识不敏感，对于维护消费者隐私权法律法规不健全，国内的许多互联网巨头把廉价免费采用个人数据视为理所应当，但如果真正保护了个人的隐私权，那么剩下来的数据有多少价值可以用于判断信用资质就是可以怀疑的。随着未来个人隐私权在数据领域的保护力度加大，大数据云计算在判断个人信用状况方面的能力是要弱化的。
更为重要的是，公共选择理论上有一种所谓合成谬误的说法。在经济学领域中，十分肯定的是：微观上而言是对的东西，在宏观上并不总是对的；反之，在宏观上是对的东西，在微观上可能是十分错误的。如，一户人家教育小孩刻苦学习，考上大学，成了人上人，但家家都这么做，却无法如愿。
具体到金融科技领域，每一笔贷款都是合意的合理的，但是当所有贷款加在一起的时候，可能就会形成系统性风险。近几年中国金融科技发展过程中已经出现了类似情况。
消费金融大多采取的是金融科技，推升了消费数据，繁荣了个别行业和产品，解决了部分人的急需，但是目前产生的普遍行业弊端是，贷款利率畸高，暴力催收横行，诱导消费者过度消费，透支消费者的消费能力等，这同样也是金融科技的重要问题。
至于马云说的传统金融行为变形，过度贷款等，不是传统金融本身的问题，而是金融行政化、行为短期化、金融从业人员无视风险，唯利是图的问题，与“当铺思想”没有任何关系。
