金融科技：一个怀疑论者的观察
时为1967 年，人人都在谈论荷里活电影《毕业生》，特别是以下这段对话：
麦奎尔先生：你在听吗？
本杰明：是，我在听。
麦奎尔先生：塑料。
本杰明：你的意思是？
麦奎尔先生：塑料的前景大好，想想吧。你会考虑吗？
50 年后的今天 ── 2017 年，我们都有后见之明，知道塑料行业没有前景。不过，现今人人都在谈论的是：
炒作人士：你在听吗？
Utpal：是，我在听。
炒作人士：金融科技。
Utpal：你的意思是？
炒作人士：金融科技的前景大好，想想吧。你会考虑吗？
最近我一直在思考金融科技这个课题。为甚么呢？因为我是一名财务学教授。有人告诉我，不接纳这项新科技，就会被时代淘汰。害怕被淘汰所产生的动力当真非同小可，可是要思考某件事物时，总要先给它下个定义。我问过多位「专家」究竟甚么是「金融科技」，结果没用，因为不同专家所下的定义各不相同。因此，我拜读了香港特区政府2015 年4 月成立的「金融科技督导小组」发表的报告：「金融科技泛指利用信息及通讯科技提供金融服务，包括数码支付和汇款、金融产品投资和发行平台、个人对个人 ( Peer-to-peer ) 的融资平台、网络安全和数据安全技术、大数据 ( Big data ) 和数据分析，以及分布式分类账 ( Distributed edgers ) 在新资产类别和流程的应用。」
身为金融学教授，我要解答的问题是以上所讲的到底是金融成分多一些，还是科技成分多一些。对于上述各个领域，我的回答如下：
1) 数码支付和汇款(Digital payment and remittance)：全属科技，没有金融。数码支付不是甚么新事物。信用卡早于1946 年问世 ( 参阅John Biggins 于1946年美国出版的《Charg-It》)。到了1998 年，PayPal出现，但必须要以信用卡担保才能付款。接着，Vodafone 流动电话公司2007 年在肯尼亚成立，通话分钟数变成现金，兼可转移。时至今日，有了新科技和智能手机，可利用矩阵式条形码 ( 即行动条形码，QR codes ) 辨识买卖双方，交易时自动在他们的银行户口扣款或存款。要论这方面发展之快，中国可谓无出其右 ( 微信、支付宝就是明显例子 )，原因是中国的传统银行体系未能为顾客提供尽善尽美的服务。即银行有些功能日后将告消失。
2) 金融产品投资(Financial product investment)：绝大部分是科技，没有多少金融在内。现代金融始于1952年马克维兹 ( Harry Markowitz ) 提出的模型 ( 及其后陆续改良的版本 )，内容是建议考虑相关风险后如何投资以获得最高的预期回报。不过，在现实世界里，要做到这一点谈何容易。第一，该模型需要运用资产过去表现的大量数据，以预测未来回报和风险。第二，该模型需要真实的数据，进行复杂的实时运算；第三，该模型需要我们展现理性，这是最重要也是最困难的一环。理财顾问机械人能解决其中部分问题，方法是使用一组复杂的演算程序，与金融市场的实时输入数据、人口数据及投资建议对象的偏好相互链接，如获投资建议对象授权，还包括由机械人进行算法交易，以重新平衡动态投资组合。若是如此，未来财务顾问和财富管理专家可能会失业。
3) 个人对个人的融资平台(Peer to peer financing platform/crowdfunding)：绝大部分是科技，没有多少金融在内。自有人类出现以来，就开始有借贷行为。借贷最根本的问题就是「信用」：贷款人能否取回借出去的钱？最好连本带利，赚点利息。 由于具公信力的中介机构 ( 如银行 ) 的增加，这个问题已得到改善；可是，银行本身也有问题。个人对个人的融资，目的就是要摒除银行，借款人到一个平台发布借款需求、个人信息及借款用途，有时更须提供信贷评分，然后由平台订定利率，将贷款放上平台以供浏览。如有贷款人感兴趣，可以自行决定借出多少钱。有些贷款可供认购，有些不可。违约情况相当普遍，但更重要的是，这些平台每年在中国如雨后春笋般涌现，欺诈个案亦相应上升。要完全摒弃银行，恐怕知易行难。因此，一如前文所述，银行有些功能日后或将消失。
4) 网络安全和数据安全技术(Cybersecurity and data security)：全是科技，无关金融。这个领域前景看俏，但是我们这些教财务的没有甚么可以出力。
5) 大数据和数据分析(Big data and data analytics)：绝大部分是科技，没有多少金融在内。如前所述，投资融资的核心，是在考虑风险后如何投资以获得最高的预期回报。这个模型中，输入的是各类资产日后风险和回报的预测。如果输入 ( 即预测 ) 水平欠佳，产出水平也不会好到哪里去。换句话说，输入垃圾，产出垃圾。因此，在金融领域里，预测水平极为重要。可惜，目前科学家采用的模式检测及其他模型在金融领域应用尚未获得证实。今后财经分析师 ( 也就是那些专职预测公司现时及未来状况的专家 ) 可能会消失。金融监管机构更能查找更多欺诈个案。
6) 分布式分类账的应用(Distributed ledger application)：科技、金融各占一半。这个科技虽然复杂，但主要概念其实很简单。当中最伟大的概念，真的称得上伟大，那就是：我们再也不需要讲求信任了。从前，如果甲向乙买东西，在私人分类账中会使用复式记账，一旦出现纠纷，就需要借助中介机构。有了这项新科技后，所有交易一概予以加密，并且聚集成区块链，互相连结，所以人人都能查账，账簿成为共享之物。改动一项数据项，就会牵一发动全身，整个区块链亦随之出现变化，人人都会看得出来，因此可完全避免欺诈。人人都能加入区块链网络，争先进行内容认证，并且创造新区块链，手脚最快的可获奖赏。这些人称为「矿工」(miners)，「矿工」就是新一代的会计师。这项新技术所造成的影响很大─核数师将被取代、主权法定货币可能被私人加密货币取代，各经济体制定货币政策时必须三思后行、供应链的中介机构将会消失，以及营资资金这一栏可能消失等等。
7) 智能合约(Smart contracts)：科技、金融各占一半。报告内没有提及这项技术，但这方面的金融元素最能引起我兴趣。举例来说，现在有一家公司需要借款，我们就此草拟一份合约，约定每半年还款一次，但一旦不幸遇上台风，还款期可自动宽限一个月，这一点目前很难办到。如果没有台风，该公司也可能不会还款，那么回本过程就会变得痛苦而漫长；如果有台风，也很难确切界定台风大小。在智能合约中，台风的定义是每小时 150 公里以上的风速，而智能合约与当地气象站及电力公司连结。如果没有台风，公司却不付款，电力供应就会自动中断；如果真有台风，公司不付款也不会断电。只有信用纪录良好的借款人可以签订这类合约，并且享有较低利率，贷款人也可从中选择到较高质素的借款人。即今后保险经营模式将会改变。
我今年58 岁，经历过塑料热潮、人工智能热潮、科网热潮，现在将经历金融科技热潮。二十世纪九十年代的首10 年间，美国至少有485 家汽车公司开业，现在却只剩下三家，但目前仍然雇用许多员工。2000 年代首20 年间，先后创立的金融科技公司数以千计，未来10 年左右，可能只有少数得以生存。这剩下的少数势将改善多数人的生活。在人性未摒除贪婪和理性之前，我们教金融学的至少不至于被淘汰吧。话虽如此，金融学教授必须适应新潮流，因为学生将来从事的工作将与过去不同。其他商学院的教授恐怕也要适应这股新潮流。
机会论和怀疑论大可作为两项指导原则。以个人对个人融资为例，对于执教银行学的金融学教授来说，大可在这平台上以批判角度检视逆向选择及道德风险这两个旧有观念，藉此教导新的银行模式。这些新模式应能尽量减少低质素借款人的数量，并应尽量减少借贷后承担的风险。以分布式分类账的应用为例，对于执教审计学的会计学教授来说，他们真的赞同在公开平台上披露所有商业秘密吗？以大数据为例，对于执教消费市场营销的市场学教授来说，观察所得的模式到底是因是果？ 以区块链为例，对于执教供应链管理的营运研究学教授来说，有效互连的坏处是传染风险相应增加，也就是「火烧连环船」。管理学教授大可采用智能合约，发明新的商业模式；经济学教授也可将这些模式，按照成本效益排列出高低次序。
相若例子其实还可以继续举下去，只是，我内心所抱的质疑态度，是对大多数商业模式来说，金融科技无非是较好管道而已。至于我抱持的机会主义，就是可以趁机重新编写商科课程，即使少数商业模式出现变化，我们也乘势推出新课程。科技与商业的结合已进入一个截然不同的新阶段，商学院必须教导学生如何管理这种结合，毕竟今后两者关系将更加息息相关。
香港科技大学商学院财务学系Utpal Bhattacharya 教授