投资圈  
品艺(谈资·赏鉴
           
 
title-Image
海外
金融科技创新离不开行为金融学
 
文:佩斯领导力研究院创始人暨CEO/泰德·普林斯 编译:Yunfeng Liao
 
 

金融科技现在是当仁不让的投资大风口,为金融行业带来变革的新科技层出不穷,最有代表性的包括数字货币、区块链、数字资产管理等。在这个时候,要说金融科技会被淘汰是不是有些不可思议?很多人都觉得,在没有发展成熟并且出现足够有威胁的竞争替代者之前,金融科技不会被淘汰,至少在三四年内是不可能的。


我在网上搜索了一下,找到一篇描述金融科技发展十大机遇的文章。文中提及的机遇包括以下这些:


1. 为银行低端客户提供的移动银行业务及金融普惠服务

2. 智能化个人理财

3. 经济便捷的小微企业会计业务

4. 创新性的支付及转账流程

5. P2P借款和小额贷款

6. 便捷的投资及在线贸易

7. 便利化众筹业务

8. 金融科技大数据与可预测分析

9. 数字化保险业务

10. 区块链与数字货币


值得注意的是,这个列表中的内容没有一项与行为经济和行为金融学有关,但在我看来,金融科技与行为金融学存在密不可分的联系。





基于经济人假设的旧金融科技


为什么说行为金融学很重要呢?看看有哪些人在研究这门学科就知道了。2017年10月9日,瑞典皇家科学院宣布芝加哥大学的理查德·塞勒(Richard Thaler)教授获得了这一年的诺贝尔经济学奖。这已经是行为经济和金融学家第三次获得这一殊荣,前两位获奖者分别是普林斯顿大学的丹尼尔·卡尼曼(Daniel Kahneman)(2002年)和耶鲁大学的罗伯特·席勒(Robert Shiller)(2013年)。显然,能进入诺贝尔奖评委们法眼的学科肯定有着相当的重要性。另外,这三个获奖者都是美国人,这在一定程度上表明,美国正在积极地为基于行为经济和金融学的金融科技的发展搭建舞台。


为什么说行为经济和金融学对金融科技的未来发展有举足轻重的影响呢?简而言之,因为这门学科研究的是人们的决策方式。


在过去相当长的时间里,经济学研究几乎一直建立在“经济人假设”之上,即人的决策是基于理性的,在经济、金融方面同样如此。西方经济学和金融学教程都是这样教学生的,大多数学生毕业后也会把这个理念带到工作中,以此出发来做投资。但你猜怎么着?这个假设是错的!那么,经济学家、金融分析师、基金经理们从这个假设出发得出的结论是否正确当然也很值得怀疑。与此同时,依据经济人假设开发出来的金融科技产品显然也存在着同样的先天缺陷。换句话说,诺贝尔经济学奖得主们的研究成果告诉世人,那些新开发出来的金融科技,还没来得及应用就已经过时了。


需要说明的是,这些存在致命设计缺陷的金融科技产品并不必然导致完全错误的结果:当人们作出理性决定的时候,这些金融科技的实践结果将是正确的;但当人们作出非理性决定时,金融科技产品作出的选择就将是错误的。不管这类金融科技产品的开发者如何自夸,事实都是如此。


所以,我把现有的、建立在经济人假设基础上的金融科技称为“旧金融科技”或“理性金融科技”,还可以称之为“机器金融科技”,因为这类金融科技产品的决策模式非常僵化,如同按照程序指令行事的低级机器人一样。但人不是机器,人有七情六欲,思想和行为模式都会随环境的变化发生改变,所以机械刻板的旧金融科技是无法准确预测人的行为的。




基于行为金融学的新金融科技


与旧金融科技相对,我把基于行为金融学原理开发的金融科技称为“新金融科技”。新金融科技有什么不同寻常之处呢?让我来举例说明。


我们知道,股票分析师其实很难准确预测一家上市公司的发展走势。很多美国的分析师常常会建议大家买入或继续持有一只股票,但很少会建议大家要在什么时候抛出股票。这些分析师只会根据公司的财务报表来作分析和预测,从来不会考虑公司高管团队的某些行为是否会对公司的业绩产生影响。也就是说,他们不关心这家公司的CEO和管理团队是天使还是魔鬼,或者只是一群平庸的人。换句话说,不管这家公司的领导者是特里萨修女还是阿道夫·希特勒,分析师作出的投资判断将是一样的。再进一步说,就算分析师能提供一批某家公司的历史资料,但他们永远不会准确地告诉你所需要的信息,他们选择资料、作出判断的过程也是不透明的。很显然,这样的理财建议实际上没有太多的价值,甚至可能会让炒股的人赔得更多。


行为金融学强调经济活动参与者的认知差异,正是这些差异决定了经济活动参与者存在不同的决策方式。在很多情况下,人们的认知都会包含一些非理性成分。因此,如果你能掌握不同人群的认知差异的具体信息,比如CEO的决策特点以及执行决策的具体方式等,就能设计出更准确的经济活动预测模型。


你可能会说,现在查询交易信用记录也能判断一个人的行为模式啊,但事实并非如此。交易信用记录记载的是交易的历史,它们在多数情况下是准确的,但有些时候也不尽如此。在后一种情况下,你也无法获取这些消费者的认知特征来修正评价。


我们再以现在的创新型理财产品为例来说明这个问题。总地来说,这些产品是通过一些固定的指标来评估和筛选借贷者的,从来不会考虑借贷申请人的行为认知特点,更不会考虑这些特点会对他们的经济活动产生怎样的影响。显然,这种评级方法是难以准确地对借贷申请人的信用水平作出准确评价的。总之,在不了解客户认知差异的情况下,金融企业是不可能真正准确地把握业务风险敞口的。微观经济行为领域如此,宏观经济预测方面同样如此。


必须承认,要充分获得广大经济活动参与者的认知差异信息并不容易,但这并非不能做到。我们可以先搭建起一个科学的框架,然后往框架中添加相应的内容。具体而言,我们可以从客户的心理测试结果中获取数据,也可以从其在社交媒体上发布的信息中获取数据,如能把两者结合起来当然更好。


让我们再来看看时下大热的区块链和分布式账本技术。目前,金融科技公司通常假定公司客户采用的类区块链解决方案不会影响分布式账本的应用及效率。但如果公司客户设定的分布式账本本身就是不合格、不合理甚至是有欺骗性的呢,分布在区块链上的其他用户如何能知道这个信息?大家知道,区块链、数字货币这类产品存在的最大风险是欺诈、黑客入侵和非授权使用。如果不知道企业经营者的行为特征,也就无法认定区块链是安全的。


普通的个人财富管理业务领域又是什么情况呢?现在有很多金融公司声称能为理财客户提供收费极低的AI服务,因为使用AI的成本大大低于聘请个人财务顾问的成本。但问题在于,AI并不了解它所服务的客户,至少不了解客户的那些非理性偏好和非理性目标。实际上,AI从一开始就假设人的行为是理性的,然后再从这个假设出发,有针对性地进行数据计算并给出决策建议。但是,AI以这种千人一面方式作出的决策如何让客户信服呢?


再来看一个例子。“损失规避心理”是行为经济学领域最广为人知的一个认知现象。它意指人们遭受损失时产生的痛苦要远远大于获得收益时收获的快乐,所以,很多人会为了避免遭遇一些微不足道的损失,而不愿冒险去争取更大的回报。当然,也不是每个人都这样,事实上,绝对的损失和绝对的收益之间有非常多的选择组合。如果你不确切地知道某位客户在损失和收益方面感受的心理组合,就无法精准地为其提供金融理财服务。如果AI顾问不了解某位顾客的心理特点及其在某些选择方面独一无二的偏好,它给出的理财建议又有何价值可言呢?


本文开头曾提到目前美国最热门的金融科技十大发展方向,实际上,我们可以针对其中的每一个方向问出以上这类问题。因为上述每一个方向的产品开发者实际上都面临着同样的一系列问题。如果他们不能有针对性地解决这些问题,就不能满足客户的真正需求。换句话说,不能很好地考虑客户行为特征因素的金融科技产品最终都会失败。因为人们会意识到,虽然总地来说这类产品的想法不错,但它们并不能为每个人单独所用。


关于这一点,我们还可以用医疗来做类比。很多时候,现代医药疗效不佳的原因在于每个人有自己独特的基因组合,但一种药物无法兼顾所有人的基因结构,所以有的人用药有效,而有的人会无效。现代医疗的发展方向是个人定制化药物,它能针对某个病人的基因组合和蛋白变异等特征为其单独生产药物。沿着这条道路发展下去,未来人类的寿命会越来越长,而且可能治愈所有的疾病。实际上,人的行为特征和心理特点正是由其独特的基因组合决定的,所以,真正具有创新性的金融产品就相当于针对每个客户的治疗需求制造个性化金融药物,只有这样真正针对客户行为特征和心理特点定制的金融产品才可能实现最好的收益性,但目前的金融科技发展水平距离这样的深度还很遥远。


个人定制化金融就属于我所说的新金融科技,要实现这种定制,首先要从行为经济和金融学的角度对人的认知特点作出判断和归类,然后找出行为之间的关联,从而建立起该客户的行为认知模型。有了这样的模型,我们就有可能创造出识别人们认知差异的工具,并从每一位客户的认知特点入手,判断其行为习惯会对经济金融行为产生怎样的影响。一旦实现了这一步,研究者就能直接利用认知差异工具来衡量人们的行为,而不是像现在这样,仅能利用粗线条的心理测试数据来分析预测。


不难想象,这种建立认知模型的过程相当繁杂,简直令人望而却步。但办法总是有的,比如可以想办法创建能识别各种认知差异的社交媒体信息筛选体系,再比如我自己的公司,已经开展了一些与设计认知特征模板、研究认知特征与金融行为之间关系有关的基础性工作。


毫无疑问的是,在美国,许多与此相关的工作已经启动了,如果中国的企业想继续保持其在金融科技创新方面的领先地位的话,就必须尽快投入到客户定制金融科技这个领域中来,因为这真正代表了未来的发展方向。




打破两种文化的鸿沟,与旧金融科技告别


为什么已有的金融科技产品中没有引入行为金融学原理呢?因为行为金融不属于一个重要的变量吗?还是因为心理学的研究对象过于虚幻,不属于硬科学的研究范畴?这个问题值得我们深入探讨。


谈到这个问题,不由让我想起几十年前人们对“自然科学与社会科学哪个更重要”展开的激烈争论。很多喜欢自然科学或者说硬科学的人,觉得社会科学或者说软科学没有研究价值。虽然很多人觉得金融学不是硬科学,但建立在数学基础上的金融学当然是一种硬科学,而行为金融学则属于软科学的一种。


现在的金融学家都是实证主义者,他们大多认为心理学、行为学和神经科学在金融领域无所作为,真正有用的是数学、算法和大数据,必要的时候可以引入AI作为助力。从这个现实出发,我感觉“两种文化”之间的鸿沟依然存在。“两种文化”这个概念是英国学者C.P.斯诺在上世纪50年代提出的。他指出,科技与人文正被割裂为两种文化,自然科学家和社会科学家正在分化为两个言语不通、社会关怀和价值判断迥异的群体,这种趋势必将妨碍社会进步和个人发展。我们可以看到,在“两种文化”概念提出60多年后的今天,两种文化的分裂局面并没有改善,金融科技与行为策略、神经科学的对立就是一个明证。


在现在的金融科技开发者看来,行为金融学走得太远了,金融科技产品开发根本没必要引入这么复杂的内容。他们是这样想的,也是这样做的,实际上,连社会科学工作者自己也不怎么重视行为金融学研究,尽管已经有三位从事此类研究的经济学家获得了诺贝尔奖,但在我看来,他们很难自己醒悟,除非现实狠狠地教育他们。


讽刺的是,被学术界和金融实务界忽视的这块阵地,却得到了经济学通俗读物作者的重视,像马尔科姆·格拉德维尔(Malcom Gladwell)、鲁里埃尔·鲁比尼(Nouriel Roubini)都在为需要此类信息的人们写作,这也是他们的书现在如此受欢迎的原因。


在我看来,更积极的金融创新必将通过利用行为金融学战胜传统的金融科技。科学的发展总要经历一段艰辛的道路才能找到正确的方向,金融科技的发展将向何处去?让我们拭目以待吧。

 
杂 志
封面图片
weixin
微信:investcircle
刊首语
联合出版单位

中华思源工程扶贫基金会

中国投资协会股权和创业投资专业委员会

合作伙伴
书苑撷英
文传商讯要闻
文传商讯要闻
合作媒体
乐艺会
 
 
           
 
©2015 国投通汇文化传媒(北京)有限公司版权所有  京ICP备16002098