7月1日，中国金融学会会长、中国人民银行前行长周小川做客上海交通大学上海高级金融学院建院十周年系列活动之“SAIF-CAFR名家讲堂”，就FinTech（金融科技）、BigTech（大型科技公司）、金融科技与金融政策的相互作用以及eMoney和Libra等热点话题做了深刻的解读和分析，并和高金教授、同学及校友展开互动交流。
上海交通大学党委书记、上海高级金融学院副理事长姜斯宪，十二届全国政协教科文卫体委员会副主任、上海交通大学原党委书记、上海高级金融学院原副理事长马德秀，第十一届上海市政协副主席、原中欧国际工商管理学院院长朱晓明，中国人民银行上海总部副主任兼上海分行行长金鹏辉，浦发银行党委书记、时任上海市金融工作局局长、上海高级金融学院理事郑杨等嘉宾受邀与近300名高金师生、校友出席了本次活动。
以下为当日演讲及问答实录（括号内为编者所注）：
大家上午好，首先感谢张春院长对我的介绍以及斯宪书记的致辞，我个人非常感动。王江院长多次邀请我来跟大家交流或者参加活动，但很遗憾，一直未能成行。今天，很高兴终于有机会来和高金学院的同志们交流，希望这次讲座对有关领域的学术研究、对高金学院发展能起到一点作用。
今天我准备的题目是FinTech（金融科技），也包括BigTech（大型科技公司），以及金融科技与金融政策的相互作用。信息科技发展推动出现了很多新技术，最近有两个很热的话题，一个是Facebook（社交媒体脸书）推出Libra（天秤币），各界有很多评论和研究。人民银行过去的很多工作和研究也于此有关联；另一个是IMF（国际货币基金组织）近期发布一篇关于eMoney（电子货币）的文章，主要讨论数字货币和金融体系。IMF提出，未来稳定数字货币应该是国际货币，要以eSDR（electronic-SDR）或dSDR（digital-SDR）作为支持。
最近三、四年，我本人和人民银行参加各种国际会议时，多次在金融科技方面发表意见，中方历来在国际上发表这方面的意见比较多、比较早。今天跟大家交流这方面的看法。
一、金融业是高度IT化的行业
FinTech对金融体系产生重要影响，首先从支付体系开始。因为支付体系最具有和信息科技联系的特征，也高度依赖信息科技。支付体系的主要目标：一是追求效率，即实现功能的同时尽可能降低成本。二是稳定可靠，因为涉及金钱且数量较大。三是服从于宏观调控。支付体系涉及货币，要服从于宏观调控，而非影响宏观调控和金融体系稳定性。
20多年以前，有一种说法是，金融业实际上是IT产业或者说金融业的IT成分非常高，特别是支付业。近半个世纪以来，金融服务基本是依靠信息科技来推动的，金融业务都与账户信息、数据等相关。从金融市场未来交易来看，股票交易所、债券交易所、外汇交易所等基本上全部依靠IT处理；同时，金融服务商与客户之间的交流也是高度IT化。即使是贷款等传统业务，也越来越依赖于数据的支撑，根据大数据或者结构化数据及数据挖掘等技术，来判断贷款的可行性和风险溢价，所以，贷款业务也越来越成为一个数据处理过程。从这个角度来看，金融业和IT行业的发展相关度非常高。因此，FinTech的出现和发展对金融业的作用也就不言而喻了。
从历史依赖角度看，20年以前，金融业是信息产业主要产品的最大购买商，包括IBM主机、开放型系统、网络设备等。最近20年，随着Internet发展，出现了社交网络、音频视频等，这些新应用流量的数量级大幅度增长，对设备和网络的需求在飞速增长，虽然慢慢取代了金融业作为第一大买家的地位，但金融业仍然是位居前列的买家，存在高度依赖性。
要注意的是，供给方和需求方对FinTech具体技术的说法常有所不同。需求方从金融服务来考虑，比如支付、各种金融交易、存贷款、理财等金融服务需要什么样的FinTech。科技或互联网类公司作为供给方的说法不完全是这样。供给方往往需要推销某一技术、某一产品，会想方设法宣传鼓动，以实现其价值，也会尽力宣传以供给创造需求。随着技术发展，特别是区块链、DLT（分布式账本技术）出现后，供应方会宣称，这是颠覆性创新、革命性变化，有时也有鼓吹的成分。从需求方来讲，一定要明白自己的需求，不要被忽悠，对于什么是颠覆性技术，是革命性变化，还是延续性演进，要有自己的判断。金融业历来是IT的大用户，认真分析能体会到很多新技术是在原有技术路线上的更新换代，是有延续性的演变，不能轻易说成颠覆性技术、革命性变化。
新科技对包含支付体系在内的传统金融业务系统正产生冲击，甚至变革和替代。首先应了解现有的金融业务系统究竟是什么样的，现有的金融基础设施是由哪些技术系统构成且如何相互作用，这样才能搞清楚下一步哪些系统将面临着被升级、被淘汰或被替代的可能性。下面，简要介绍支付体系等金融基础设施中运行的技术系统，其中有很多不同的IT技术都运用在这些系统上。
以中国为例，中国既有大额支付的实时全额结算系统（RTGS），也有小额支付的定时轧差结算系统。对普通用户来讲，不一定能体会是实时还是延时结算，因为背后由金融机构在其机构内支付系统处理轧差后进入央行的中央清算系统。所以，这里一共有三个系统，它们的特点就是主要靠银行来实现，银行有交易备付金，通过借记或贷记交易备付金来处理日常交易。虽然客户感觉是实时实现，但是背后如涉及到跨行交易，则必须经过清算系统来解决。
多数国家都重视大额实时交易系统和清算系统，由央行或者公共部门来管理。小额支付系统相对不那么重要，既可以由民间提供，也可以由央行或者公共部门来提供。这是因为，在成熟的市场经济体，支付行业往往从民间逐渐发展起来。新兴国家开始发展支付体系时，基础薄弱，往往由政府或者央行组织迅速推出，是一个较快途径。类似地，征信系统也一样，像美国等发达经济体，主要是三家民间征信机构发挥作用，这些机构已形成高度责任感，会考虑公共利益。其他小型经济体和新兴市场经济体往往都是央行或者监管部门主导建立征信系统。
另一个是跨境支付系统。大家都知道SWIFT（Society for Worldwide Interbank Financial Telecommunications），这是一个跨境交易的报文系统，要说明做什么交易、什么币种，因为币种就决定了使用哪个国家的大额支付系统，还涉及汇率等。不应把SWIFT直接当做支付系统。中国所有的金融机构都在用SWIFT。随着人民币国际化发展，国际上开始用人民币，人民币也有一个跨境支付系统，即 CIPS（China International Payment System），这个机构设在上海。
与信息科技和支付系统都有紧密联系的是金融交易机构或平台。未来不管是数字货币还是电子货币，是eMoney还是Libra，都可能会跟交易系统产生巨大联系。比特币等也建立了自己的交易系统。沪深交易所股票交易系统、上海外汇交易系统、银行间拆借市场、银行间债券市场、期货市场、金融衍生品市场、黄金市场等的交易都和两个高度IT化的基础设施紧密联系：一个是交易平台，另一个是支付和证券的登记存管。证券交易要知道股票有多少、在哪里、什么品种、分红送给谁，特别是杠杆融资或融券时，还要记录证券的借入和偿还。这些内容现在都依靠以账户为基础的IT（主要以IBM大型主机支撑）交易系统及两个重要登记系统，即中国证券登记系统和中国国债登记系统。Libra要么是区块链形式，作为一种分布式账本存在；要么也需要一个存管系统，记录谁持有多少钱和证券。
随着信息科技进步，交易越来越计算机化，交易商通过网络连接传达交易指令，速度非常快，理论上可以实现越来越快的交易，即高频交易。但是要不要搞高频甚至超高频交易，这是一个选择问题。现在技术越来越好，实现起来变容易，有些业务不是技术上能不能做到的问题，而是要有其他系统性的考虑，要在支持实体经济交易和投机交易之间作出权衡。
除上述支付系统、征信系统外，还有反洗钱反恐怖融资系统。支付系统必须要和反洗钱反恐融资系统有所衔接。中国所有的这些系统表面上看是单个系统，但背后都有密切联系。
上述这些系统未来究竟哪些会继续存在？哪些会被改变？哪些会被替代？首先有必要归纳一下这些系统的特点：
1、是以账户为基础。不管是支付系统还是其他业务系统，如交易所系统、证券登记系统，都是以账户为基础的。支付宝、财付通等也是以账户为基础的系统。而区块链和分布式账本技术主张不以账户为基础，这个需要权衡考虑。
2、是全额实时交割与定时轧差清算相结合。支付系统在用户感知上提供实时交易，以满足经济高速运转及各种机构头寸管理等需要。但对大量小额零售交易，全额实时交割的必要性没有那么突出，往往采用日终净额清算的技术系统。比如对于工商银行这类大型银行来说，很多小额交易是在其内部解决掉的，跨行部分则先在内部轧差以后再进清算系统，一般是对外营业终了后批处理解决。
现在有人考虑是不是所有交易将来都可以通过全额实时交易系统来处理。但是，这要考虑金融业目前的业务状况，现在还没有一家银行进行实时风险控制，每秒都有对自身实时的风险判断和对交易对手方的风险判断，每秒都算出新的优化投资组合策略。多数情况是，每天早上开会，根据前一天收盘情况、清算后的资金头寸以及市场状况来作决定。所以，这里面存在一个决策周期问题，过于提高频率，目前还做不到。监管也一样，过去监管的技术周期比较长，比如，信贷进度监控一个月做一次，根据月末数字来监管，有逃避监管的做法是“月中鼓肚子”，月末再收回来。现在对于大量机构已是日监管，每天都要报会计报表，监管部门利用计算机技术等各种手段来监管，将来也可能利用人工智能。总之，目前还不能做到实时地连续不停地提出监管意见。业务现状决定了技术选择，至于未来如何发展，大家可以研究。
3、金融交易强调DVP（Delivery Versus Payment，券款对付）和PVP（Payment Versus Payment，同步交收）。证券市场交易和外汇市场交易，一定是强调要一手交钱一手交货，如果稍微有时差，就存在漏洞、存在清算风险。大家知道，金融体系有时候会有机构破产，比如雷曼兄弟，一旦破产，如果券款对付不同步，就容易出现风险。未来不管是eMoney还是Libra，都应该实现此原则。如果技术上用的是分布式计算系统，则要求账户数据强一致性。
4、相应的安全措施。目前的账户系统往往与互联网有安全隔离措施，如大型主机系统对网络访问有严格的通信控制器和授权、密码措施。对于零售交易，则有加密要求，加密可加在不同环节，如在支付工具、机具、支付信息传输等不同环节加密。比如零售交易不应明码传递信息，要tokenize，token传输过程有加密。另一个是计算机存储和通信的防范攻击也非常关键。计算机系统对通信的依赖历来很高，金融系统早期通信是依靠专有通信系统，先是Intranet（内联网），后来利用Internet搞虚拟内联网，然后在加密的基础上更多地依靠开放式公共互联网。在 不同的技术路线中，安全措施的技术会不一样。类似于账户系统的安全设置，区块链和加密货币更强调加密。
5、可以进行有效的宏观调控。货币发行及其创新会影响货币政策传导机制，进而影响实体经济。后面，我们讲Libra时再详细分析。
6、可以进行有效的微观稳健性管理。就目前中国的情况来看，合规性主要有两项，第一是跨境支付遵守现行的外汇管理和国际收支申报规则。从外汇管理改革的前瞻角度来看，要清楚哪些管理是必要的，哪些迟早要放开。第二是反洗钱和反恐融资管理。所有大额交易必须上报反洗钱系统，经过处理，筛选出可疑交易，可以利用AI技术辅助识别，把洗钱、地下钱庄、逃税、恐怖融资管控住。从微观稳健性来看，要防止因准备金不足、过度杠杆、甚至资金链断裂而破产导致的连锁反应。所以，微观管理也很重要，不能去搞一套新系统试图绕开微观管理。
这些基本上就是目前金融基础设施系统的现状和特征。虽然任何系统都会过时并被更新换代，但也存在一些人对现状毫无了解而妄评革新的。应该说，把现运行体系搞清楚有助于更深入考虑应该如何处理新技术和传统技术之间的关系。
创新系统需要面对和回答若干质疑
新技术、新系统肯定有潜力、有机会去更新旧系统，也应注重稳健、有序，不必过于着急。对旧系统有质疑是不可避免且有益的，而创新系统也要面对并回答好诸如以下一些问题：
01当前及未来的TPS（transaction per second，每秒交易处理量）能适应哪些业务？
目前有些交易平台已经可以使用去中心化的区块链和DLT技术，中国目前正在试运行两个系统。一个是票据交易系统，其交易量相对比较小，现有区块链技术足以处理，同时也没有太多集中监管的需要；另一个是贸易融资交易系统。目前来看，Libra自称其系统的速度是1000TPS，这样的TPS还要增长两个数量级后才能满足零售交易的需要。与股票交易、债券交易、老百姓零售交易的交易笔数相比，区块链现在量级还不够，有待提高，未来其TPS到底能提高到什么程度？提高后资源占用如何？这些都还有待观察。但是，对新技术的发展要有前瞻性思维。如果Libra初期瞄准跨境劳工汇款，其TPS要求较低，或许是有些道理的。有些交易也会形成数字资产，将来也会作为财产管理的一个工具。
02数字货币价值的稳定选用何种准备金和托管机制？
经历过比特币等加密货币的价值剧烈波动，人们倾向于100%备付金支持的稳定币。但需明确回答准备金的托管机制：是自己托管，银行托管，还是央行托管？准备金的量又是如何测度和监管的？发行机构对客户、托管机构对发行机构是否付息（及息率多少）？这关系到数字货币创设和发行机构的利益动机和利益安排，涉及到是否真正做到100%备付以确保价值稳定，能否存在制衡、监督、纠错机制。须知，人们不轻易相信利益人自称的可靠性。
03新型数字货币是否支持货币政策对经济的总量调控及其传导机制？
个别BigTech巨头可能会想，凭什么央行可以发行货币、制定基础利率？我是不是也可以？须知，尽管各国央行的历史与现状各有不同，其目标和使命大致可描述为维护币值稳定和价格稳定、缓解经济与就业的周期波动、防止非专业和短期动机的行政干预，以及维护金融体系稳定，并以稳定谋福祉等，其人员与组织构成对其使命予以支撑，并有立法保障，这也是近代文明的一个重要产物。至少目前来说，这与商业机构的目标和使命相距甚远，尚难相信轻易冲击这一文明能有好结果。
还有一个是货币政策传导机制。现有的货币政策传导机制提供了总量和控制通货膨胀、总量和控制资产泡沫之间的执行渠道，不管效果怎么样，总还有这么一个调控系统。出现一个新科技，如果原来的调控传导渠道被完全冲破，无法工作并实现目标，但又没有新的调控系统，这时候可能就会出大问题。
04以何种承诺和措施来实现消费者保护和隐私保护？
新的数字货币或数字资产供应方应回答他们对消费者保护、投资者保护有什么样的承诺和措施？这也涉及其自身业务的动机。另外，他们打算如何运用、加工所获得的大数据？消费者是否知情？是否有拒绝或删除权？大家都知道，中国老百姓的赌性还是比较强。观察下来，各种非法集资、诈骗性集资以及赌场的哄骗对象都是中国人比较多，什么原因呢？人民银行也有过一些分析，但都难以充分实证。但是，必须面对这样的问题，如果很容易在中国形成特别突发性的投机或者欺诈并损害消费者，那就必须要审慎。所以，对于一些试验性的产品，我们还是希望在比较成熟的市场，或者在比较小的国家去试验，成功以后，我们再引进也不晚。
05如何去执行微观合规性和稳定性的要求？
首先在动机上应是去落实诸如兑换、跨境交易的外汇管理条例和KYC（了解你的客户），以及反洗钱、反恐融资的现行业务合规性要求，而不是设法绕过或旁路（避开）这一类合规性要求，更不是利用自身优势（包括金钱）去游说给自己开绿灯。消费者和市场人士均不喜欢突然间听说违约、无力清偿、跑路、套现出境等机构自身稳定性出的问题。对此应给出必要的承诺和回答。须知，支付机构通过网络便利卷入赌博业、毒品交易等暗网业务，最终会伤害消费者及其自身，已经有众多的案例，因此必须予以正面应对。
06BigTech新系统是否会滥用网络效应和“赢者通吃”的策略？
现在有说法是，BigTech（大型科技公司）能以零成本提供支付交易服务，BigTech会尽可能扩大客户源，甚至还发奖金、奖品，以补贴吸引客户、扩大流量，想方设法做到“赢者通吃”。当然说零成本也不准确，多少还是要花点钱在设备、电讯费、互联网基础设施、社交网络管理、电子商务和软件开发等费用，这些费用通过分摊折旧，摊到每一笔交易上。每笔交易成本确实很小，但还是应有成本核算，实现公平竞争。人们担心BigTech有条件可以运用交叉补贴和资本市场融资去补贴成本。而金融服务业希望看到真实、可持续的竞争力，而不是扭曲的场面，更不希望压制到未来有潜力的更新技术。
以上几个需回答的问题尚不全面，只是已经经历和面对过的若干问题。我相信均不是空穴来风或杞人忧天，而是为了健康起步、健康发展。也有人希望简易起步、容忍差错、逐步合规、有钱后才追求稳健，先要赚钱才能建设大系统，再谈道德和义务。也许这是在某些实业领域的“经验之谈”，但在金融业，尤其是货币领域，其社会经济风险会大得多。
金融政策对FinTech的一般考虑
一、对金融科技既要保持宽容支持，也要头脑清晰、冷静
根据上述认识，对FinTech的金融政策响应的推论是：对新技术要敏锐，总体上支持、有所宽容；但同时也要有所警惕，防止出系统性风险。一是不要轻易相信一些供给方的宣传。有人鼓吹颠覆性技术、革命性技术，你要是反对他，你就是“反革命”。这么做有时只是为了卖自己的产品，有时也是要排斥、打击竞争对手；当切实加强监管时，还可能打舆论战。二是要警惕寡头垄断。现在有的国家出现政企合一型寡头垄断，有一些BigTech从科技起家，当然也有的从别的产业起家，比如油气厂商、巧克力厂商等。因为BigTech希望在政策上获得支持，而政治家需要这些机构提供选票支持，容易形成一种特殊关系。三是需要关注会不会排斥竞争。如果是公平竞争，大家就会去拼技术、功能、成本、合规性、可靠性等等。但如果一开始就拼客户数量，最大限度地扩大流量，同时还利用风险投资和资本市场IPO的钱来补贴，以占领市场，力争做到赢者通吃，这时候它就有可能会妨碍下一步的公平竞争。
二、建立受限的可复原的安全空间作为试验环境
从金融政策制定者的角度来说，想要提供一种有别当前规则的可试验环境，强调这是个受限、有监管、安全可控、可还原退出的实验环境。但是，这个也是说着容易做到难。英格兰银行提出了监管沙箱，沙箱是有边界的，如果试验不成功的话，外溢影响基本可控；沙子流回去能大体还原，大家应不受损失，但这两点实际上并不容易做到。总之，要有这样一个试验的系统和环境。目前在大国经济体中能否设计出货币试验的沙箱是个挑战。
三、依靠市场竞争选优
具体领域中新技术的胜出，要依靠市场竞争优选。很多事例都表明，很难说政府有先见之明，能挑选到最有效的技术；必须要在市场碰撞磨合中获取。类似例子有很多，比如说电动汽车，主管部门会希望挑准了一个方向集中力量去实现并推广，减少浪费。但实践表明，面对未来不确定性，可能政府并没有能力成为先知，还是要靠市场竞争去闯出来。大家知道，现在新进入金融服务业的有FinTech公司，有BigTech公司，有第三方支付公司，有各种各样的交易平台等等，政策上要建立一种公平竞争、优胜劣汰且又能保护消费者的环境。刚才已经提到BigTech“赢者通吃”的问题，政策上应避免失去公平和妨碍竞争。
四、鼓励FinTech真实推行普惠金融
另外一个切入点就是强调普惠金融。传统金融服务的普惠性不够，如成本较高、难以服务到最边远基层。现在用FinTech有可能更好地为穷人，为边远地区，为小额交易服务。但是要仔细甄别，确保真实开展普惠金融业务。因为有的人是打着这种旗号干别的事，前几年国内出现了大量P2P平台，现在大面积崩塌，至少存在三个问题。一是滥用了普惠金融的说法，忽悠了决策者和监管者。监管者为了不阻碍技术发展，就回避了自己责任，说只要没申请牌照就不归我管，监管机构只监管发牌照的机构，不是我发牌照的机构，就不管，这样就避免了跟科技类企业，跟这些平台的冲突。但这些P2P实际上是影子银行，一旦大面积出事，还得负责。二是不切实际地假设每个人可以自己审查客户信息。有人鼓吹，有互联网和交易平台后，每个人都可以出借自己富余的钱，自己去审查客户信息，从而决定给谁贷款。为此可以说银行就没有存在必要了。但是真正做下来以后发现，没有多少人自己辛辛苦苦去看借款人、小微企业信息，个人往往也没有足够的行业知识和财务知识，很少有人这样做。结果是，P2P公司几乎百分之百搞资金池，形成影子银行。三是完全依靠大数据和征信系统也是过于理想化。有人宣称，个人虽没有那么多财务知识、行业知识和对小微企业的详细了解，但如果可以依靠大数据和征信系统的话，那么P2P应该就安全可靠了。实际上，这也是过于理想化。这让人想起过去的中央计划经济，强调中央可以获取所有信息，通过精密计算，就可能实现资源的最优配置，这实际上是一种幻想。即使现在有大数据，是不是有充分征信信息及处理能力去配置各项贷款，也是高度存疑的。总之，要观察动机，以便切实支持那些真实搞普惠金融的创新。
五、关注各类FinTech公司的真正动机并提供正向激励
正确的动机是靠新技术实现效率和竞争力，而走偏的动机可能是瞄准客户的钱包，想吃利差，甚至是自融等。另有一类是通过资本市场运作迅速致富。刚才提到有的BigTech希望赢者通吃，中等一点的、哪怕是小的FinTech，也容易做Unicorn（独角兽）的梦，想上市后套现了事，剩下的事就没人管了。但也许没想到还没到上市环节就开始崩盘，留下一地鸡毛。所以，监管者关注其动机很重要。这不光在FinTech领域，在很多领域也都如此，我多次讲到可以读一读关于Elisabeth Holme的案例。金融政策有一定的空间去设立，运用激励政策，比如资金托管、是否付息等规则，要在观察的基础上去设立正向激励机制，鼓励正确动机下的行为，谨防给不良动机提供鼓励。
关于eMoney和Libra的初步讨论
大家有兴趣的话，可以读一读IMF公布的eMoney的文章，其实很短，总结了前一段时间的讨论，人民银行也深入参与过有关讨论，提出了自己的意见。这篇报告讲的eMoney应是稳定币概念。就是接受了一个观点：比特币及与其类似的加密货币是想通过及早回收，先去做交易、赚钱就结束，价值非常不稳定，从而也断送了其作为支付型货币的潜在可能性。
2017年9、10月份，中国关闭了国内比特币的人民币交易平台，想要交易可以去日本等其他国家的平台。在国内，这些平台的投资者保护和消费者保护的问题不好解决。这些交易平台成立后，立即出现的问题就是哪个部门监管，一般理解，可能是证券监管部门，但证券监管部门觉得这事挺麻烦，又怕有压制新兴技术的嫌疑，所以不愿意去管，最后也就没人管。另外在中国这些交易平台里面，对敲式价格操纵非常明显。2000年，中国出现所谓的“基金黑幕”就是用对敲交易，通过对敲来操纵价格，这是刑事犯罪。我们已经把观察到的情况说给了IMF。最近网上有披露说，经过观察，美国一家交易平台90%的交易是对敲，真实交易很少。
eMoney接受了稳定币的概念。IMF提出的eMoney采用了稳定币的做法。人民银行向IMF介绍了香港的发钞制度。香港不是金融管理局发钞，而是有三个发钞行。过去是两个，汇丰和渣打，香港回归后加入中银香港。将来无论是数字货币还是电子货币，发钞行不见得一定是央行。CBDC（Central Bank Digital Currency，央行数字货币）是一种出路，但如果技术没看准，失误的损失会很大。未尝不可以像香港一样，有三家发钞行，每家发钞行每发行7.8港币，就必须有1美元的全额准备，获一份备付证明书，其实这就是稳定币的概念。
eMoney支持开放技术。eMoney支付系统概念强调，不拘泥于一定是DLT技术，也可以采用以账户为基础的技术。前面介绍的中国现行的以账户为基础的这些业务系统成本已降至很低，而且这些系统运行也都还算可靠。所以，是否一定要去中心化？是否一定要脱离以账户为基础的技术而选择非账户系统的技术？IMF这篇文章认为是不必要过早下结论。
说到支付成本，我再补充一点。Libra说跨境汇款成本如何高，可能有的地方在5%左右。但须知这并非是现行银行支付系统的技术成本。银行支付系统技术上成本已经相当低，而且大额交易收费都是有上限的，金额越小越容易显得贵些。其实最主要的问题是，有些跨境汇款在行政上有障碍或不鼓励，比如汇出国可能对移民工的管理而增加检查和行政障碍；又如接受国存在外汇管制，不一定允许居民开外汇账户，可能是强制结汇但提供变相补偿（如中国过去的侨汇券），必然增加管理措施；再有是双方代理行关系是否顺畅，是否能向基层提供服务。这方面的缺陷均会反映到跨境汇款的费用率上。还有一个障碍是汇率，小国货币的汇率不稳定，那么应对汇率风险的办法就是收多点费用。既然有需求又有障碍，银行也要借机多赚一点，往往是按照过去的技术成本来定价的。听说香港最近开通了与菲律宾的快捷汇款，并未使用区块链和DLT技术，收费也很低。一个解释是香港对大量菲佣很接受也愿意提供便利。所以，并不是说现在以账户为基础的支付系统技术成本就很高，有其它原因。
Libra尚未详细解释其技术细节，是否全面依靠区块链或联盟链类的技术。Libra选择跨境汇款是明智且更易于被接受的。因为发达国家的零售支付和金融市场支付已较方便，迫切性不强，且对TPS要求甚高。Libra如先从跨境汇款这类TPS要求低的服务入手是易于理解的。
eMoney提出可以考虑SDR为备付。为了能够支持跨境交易，eMoney考虑应该盯住SDR，从而出现eSDR或dSDR。这代表了IMF对SDR及成员国汇率应进行必要管理的设计思路。
Libra没有清楚交代准备金托管问题。Libra也提出稳定币概念，即百分之百准备金。但是，Libra必须说清楚准备金由谁托管。国内很多人都知道，共享单车押金开始没托管，最后出问题就拿不出来。几家共享单车公司本来财务可持续性就没计算好，又搞了那么多补贴去抢市场，就先忽悠起来，最后有的没法收场，其间很难说不去打客户押金及其利息的主意。所以Libra应该说清楚准备金是谁托管，白皮书似乎是说由其自身的协会来托管，这缺乏制衡，容易落空。准备金的可靠托管，一种是找商业银行，一种找中央银行。Libra白皮书似已透露，托管的钱如果有利息收入，将用于支持运营和技术更新，那么这可能会产生问题。历来就有一种动机——看中客户口袋里的钱，营运很容易出问题。中国大约在7年前开始批准第三方支付公司，发了260多张牌照，大家积极性很高。260多家公司里有不少实际上只是想搞预付卡来吸收存款、运营客户的预付资金，真正动机不是提供更好的技术来支持支付服务，而是像银行吸收存款那样，通过预付卡实质上吸收运用客户的资金，且能以备付金获取利息，同时又不必像存款类金融机构那样达到高的资本充实率等监管要求。不良动机往往妨碍真正有效的技术凸显出来，容易导致激励扭曲。
制定金融政策时要尽量使用有效激励机制，将这种不良动机降至最低。这方面，美国PayPal是个例子，PayPal的用户备付金托管是没有利息的。还有一个是Apple Pay，采用NFC（近场通信技术），连接消费者和商户的银行账户，并少量收费，其首席执行官Tim Cook非常明确的一点是，从来不打客户钱包的主意，只提供支付服务，并不接触用户的钱包来获取利息。
讨论这个问题的目的是搞清楚金融服务的动机究竟是什么？如果Libra是百分之百准备金，就有托管问题。如果准备完全拼技术，可以通过商业银行或中央银行做无息（或低息）托管。但Libra没有将此事讲清楚。
准备金计量及金融稳定问题。不只是Libra，有可能是未来和Libra类似的某种数字货币成功后，变成全球普及的支付性货币。既然能做支付性货币，也就可以做其它金融交易的货币，比如股票交易、债券交易、贷款本息的支付等等都可以，银行贷款可能是以Libra denominated（Libra计量）的贷款。宏观货币经济学告诉我们，是贷款创造存款。所以，有M0以后，就有M1和M2。我们来看看这个数量级是什么关系呢？2017年底，中国M0大约是7万亿人民币，M1大概是54万亿左右，M2是169万亿元。如果M1或M2出了挤兑问题，即使M0货币有百分之百备付金准备，也解决不了整个金融系统的稳定问题。存款人要求兑付时，不管是数字货币还是派生存款或派生权益，只关心能不能兑付。所以，香港虽然是三家发钞行，但实际上如果香港出现了大的金融问题，比如说挤兑，就绝不是只挤兑三家发钞行的钞票面值总额，那个是有百分之百准备的，但是M1和M2没有。所以，并不是M0有百分之百准备就安全可靠了、不出风险了。那么，究竟应该有多少准备金呢？这就需要有人测算。那这个活谁能干？也就是央行干。稳定币是在密切观察了比特币等交易出现混乱现象的基础上发展起来的，是一种进步，但尚未完全说清楚，真正实现稳定还要跟央行及金融政策有更多的配合。
汇兑问题和货币政策传导机制。Libra跟多种货币的某个篮子挂钩，与eMoney类似。跟着的问题就是多种货币的比重、汇率，以及是否涉及相互之间的汇兑、清算问题。假设人们跨境汇款汇回到家乡以后，可能Libra在当地还不能全面用于商品直接交易，那么还是要兑换成本地货币。本地货币有可能在Libra的篮子里，有可能不在。如果不在篮子里，仍旧有较大的行政管理和汇率风险；如果在篮子里，但实际运用比例与准备金篮子的比例不一样，还是会有汇兑问题，也会涉及汇率。这就导致一个不可能回避央行的问题，以及国际间央行如何协调的问题，又带来全球是否需要有人来管理各种货币之间的汇率及其形成机制问题。
此外，就全球来讲，如果Libra成功后，必然有M0、M1、M2的扩张速度问题，现有掌握扩张及其价格的货币政策传导机制需转到或部分转到以Libra为基础，或者Libra必须为货币政策传导机制的有效性做出设计。
Libra可能导致“赢者通吃”局面。Facebook拉了二十几家大公司开始研发，下一步还可能继续发展。所以，一开始就有先行者或赢者通吃架势，这种迹象会使一部分人产生担忧。
Libra对中国的挑战。对中国来讲，我们要考虑Libra等类似数字货币如果以货币组合作为准备金，肯定不会选不可兑换货币，否则，操作上有风险，比如服从外汇管制的风险等。如果Libra成功的话，对弱势货币、不可兑换货币、发展中国家货币将有替代作用。因为篮子里还是以美元为主，所以人们产生了对美元化的担忧。过去也存在替代，替代的结果就是美元化，会把小国货币特别是货币政策失误国的货币慢慢挤出。这个问题不是Libra引起的，过去就存在美元化问题。我们可以观察到，宏观调控搞得糟糕的国家都可能会美元化，比如说津巴布韦。中亚一些国家看着不错，也有美元化问题，本国货币的综合使用占比相对不够高。因此，强势货币在全球化过程中会侵蚀弱势货币，这是一个必然现象。只不过如果Libra之类冒出来且能够普及成功的话，就可能会大大加速这一过程。因此，这对人民币也是一个挑战。目前中国还存在一定程度的外汇管制，要应对Libra的挑战，还是要加快资本项目可兑换，让人民币成为强势货币的一份子，并免受侵蚀与替代；随着人民币国际化的发展及逐渐扩大在SDR篮子中的比重，将涉及到很重要的政策选择。
结 语
信息科技与金融政策的相互作用归纳起来主要有几条：
第一，要防止动机扭曲。市场上有各种各样扭曲的动机，也有“声东击西”的。但是金融政策的激励措施要能够鼓励正当的东西。
第二，受鼓励的业务要正当竞争。公平竞争概念是，一般情况下，不应该有不正当补贴，对不正当补贴可以有两个主要手段，是反对倾销和限制补贴类型。金融领域的竞争秩序如出问题，更具系统性风险。不应该采用不允许的、不正当补贴的做法，风险投资等机构也不应该支持制造严重扭曲的“烧钱”竞争。
第三，强调稳定性。中国市场上总结的经验之一就是要加强准备金托管和一些微观稳定性的管理措施。
第四，强调支持或维护当前运行的宏观调控。
第五，未来全球化货币之间的相互关系呼唤某种全球央行式的角色。
第六，试点的可控性、可退性。这点我今天没有时间展开讲，前面提到过监管沙箱，或者还有其它不同的支持技术尝试的环境设计。
基于这些考虑，人民银行曾推出一个计划，当时叫DC/EP（Digital Currency/Electronic Payment），是分步式研发的方案。DC/EP的一个意思是，不管是以账户为基础还是不以账户为基础，是区块链或不是区块链，都可以选择，多方案开发，竞争选优。大型商业银行、BigTech、互联网公司、电信公司，可以自由组合，采用不同技术路线竞争，给他们开辟一定的试点条件。一开始就已经明确，应是稳定币概念，我们叫百分之百备付准备金，在央行托管。当然还有一些具体的技术细节，限于时间关系，就不多说了。
我们可以对当前的经验教训、市场观察和技术选择进行研究和归纳总结，要既能支持科技创新、取代传统技术，同时又能保持系统连续性，防止出现大规模风险和大规模欺诈等等。目前的工作还只是探索，有的地方也可能没想到，也可能会出纰漏，还要在实践中不断检验。
希望跟大家一起学习、共同跟踪新的技术创新，同时促进它们对金融服务、技术和系统的不断更新升级作出贡献。我就先说到这里，留点时间问答、谢谢大家！
互动交流
张春（高金执行院长）：
周行长的演讲非常前沿、非常精彩，先从技术方面，对新、旧金融基础设施，尤其是对支付体系做了非常详细的比较，然后又对现在一些新的eMoney，主要是Libra的前景做了分析，最后讲到金融监管政策应如何应对这些新变化，他主要观点是支持新技术发展，但要保持延续性、控制风险。
下面我们有一段时间是讨论问答环节，我们请上王江教授，现场观众可以通过学院微信公众号，在菜单栏内提问专区提问，王江教授会从中做一些选择，下面我们就开始对话。
王江（高金学术委员会主席）：
非常感谢周行长今天给我们就金融科技发展的现状与趋势做了详细的分析，对金融服务的整体架构和功能做了一个梳理，尤其是对基础设施做了非常详细的介绍，如果不是真正做实操层面的，可能确实对技术层面关心不够。实际上，由于一些新技术出现，现在我们确实面临着新的机遇和挑战，这也迫使我们，不光要对服务前台有比较深刻的了解，对于后台支持和技术驱动也要有更深了解。关于目前状况以及未来新技术发展前景、政策考虑，周行长也都做了详细深刻的分析。
正如周行长所说，其实金融一开始就是高科技行业，我觉得它现在的机遇可能主要来自于两个方面：一是随着互联网发展，信息逐步深入生活的各个环节，不管是金融机构，还是其他服务机构，各方面数据收集都在爆发性增长；二是区块链、AI等技术发展必然对金融服务的两个最重要功能产生影响，即降低交易成本和克服信息不对称。具体哪些进展是渐进性的，哪些是革命性，现在还很难讲，未来也难以预测。
从您来看，基于新的信息和技术，能够出现以前做不到的新服务有哪些？或者说由于技术突破能够带来哪些很不一样的金融服务模式？今天大家的讨论可能特别关心支付问题，实际上支付应该是金融里面最传统的功能，但是技术发展带来了很不一样的状况。在您看来，不管是新技术还是新服务，现在信息科技的发展能够给我们带来哪些比较革命性的变化？
周小川（中国金融学会会长）：
个人估计有三个方面可能会出现很大变化。第一个是普惠金融。过去很多非洲国家金融服务跟不上，很多人没有账户、没有存款。当地传统金融服务业难以发展起来，主要靠西方老殖民者留下来的机构提供金融服务。开展得最好的曾是渣打银行，渣打在非洲设了很多网点，但是也难以深入到基层，主要服务于显贵、大企业、有钱人；因为成本非常高，要从英国派雇员在那边办分行，雇员工资可能是当地老百姓的1000倍，难以给当地老百姓提供合理成本的小额金融服务。后来肯尼亚的M-PESA发展起来，就给发展中国家提供了廉价的普惠金融的一种希望。就中国来讲，联合国普惠金融特使荷兰皇后马克西玛曾表示，按主要指标来说，中国已经相当不错；但是，我们也还有很多死角，要通过普惠减贫和绿色金融等来落实。
第二个是需要一个类似于全球性央行的机构。2008年全球金融危机以来，很多小国家的货币政策越来越不管用，因为受到了美联储、欧央行等几家大央行显著的溢出效应影响，调控独立性很低。未来又可能出现无国界的电子货币，在这种发展过程中必须考虑宏观调控有效性，保持托管、汇率体制或货币兑换的有效性。IMF成立以后，在布雷顿森林体系中也有汇率协调的功能，但是总体来讲，IMF可能更关心稳定和危机应对。实际上，全球缺少行使这个职能的机构，未来有可能出现。
第三个是AI智能投顾。我个人对此目前还有些保留。AI的机器学习能力会越来越强大，在投顾领域必有用场。但也可能有两个缺陷：第一是收集到的大数据基本是近期的，更早的数据没有保留或者没那么丰富。学习的数据无法充分覆盖泡沫现象和经济危机的知识和经验，也就是说泡沫如何开始、崩溃、明斯基时刻等现象的数据样本较少。AI根据这些数据自我学习，可能比较倾向于技术路线型交易，这有可能助长泡沫上涨和最终破裂；第二是技术分析在机器学习中更容易实现，但基本面分析和认识可能更重要。若干年以前，当大数据开始兴起的时候，有人说，将来像中石油、中石化这些公司的股价应该是多少，每个油井每天什么情况、产多少油，大数据都知道，机器肯定比人更知其股价走势。我说，并不是这样。比如安然公司，不是具体每个油井怎么样、每笔石油贸易怎么样，就能算出股价；它出问题在于收购兼并、在于财务、在于杠杆，甚至还有安达信未尽职等问题，这些问题只能通过基本面分析才能发现。此外，还有一点，AI智能投顾似乎会支持并提供高频交易服务。高频交易会造成系统脆弱性，这方面有很多讨论，前两年伦敦市场出现一次闪崩，可能与高频交易有关。所以，AI智能投顾有优点还有不足，有待进一步研究观察。
秦朔（中国著名媒体人、高金校友）：
谢谢周行长，您的演讲信息量非常大、非常深刻。我有两个问题。第一个问题是，我们高金的目标是成为世界级商学院，我们的学员也都有这个理想。最近几年，社会上对于金融业有很多批评。比如说，金融业增加值占GDP过高，太多优秀大学生都去做金融、做投行，人才配置扭曲；金融对实体经济做的贡献不够，而更多是自娱自乐；刚才周行长也特别讲到P2P过程中很多人的动机问题。我们高金学员也在一起交流，到底什么是好的金融，或者说是合理的、恰当的金融？作为金融业者，我们的初心究竟应该是什么？这个问题对我们高金学院也会有一些指导作用。
第二个问题是，今天周行长讲到了很多案例，说明如何让市场更好地在资源配置中发挥决定性作用，以及更好地发挥政府作用。十八届三中全会提出全面深化改革至今已经6年了，这几年发生了很多事情，在金融行业，市场起决定作用和更好发挥政府作用，您有什么样的思考可以跟我们分享。谢谢！
周小川（中国金融学会会长）：
先说第一个问题，可以从三个角度来分析。第一是统计方法有偏差。中国金融业附加价值占GDP一度是百分之八点几，这个多不多？我认为不多。有人说，某个季度超过10%了，其实这有误解。因为金融业附加值的统计需要用GDP收入法。大家知道，GDP统计有生产法、支出法，还有收入法，为什么金融业必须用收入法呢？这个我就不多讲了。用收入法，就要了解公司、员工收入，不要看股票市场每天交易额几千亿，但是券商和交易所提供交易服务得到的附加价值需要用收入法计算。中国的季度金融统计没有用收入法，只是用几个类似的乘数，如果一个季度股票市场上涨了10%至20%，用乘数乘上去就特别大，到年末按收入法计算校正后就没有那么高了。2018年一季度有一个说法是，金融业占GDP比重超过10%，就有人紧张，说肯定有问题。我想说，这里有统计问题，目前可靠的只有年度数据，年度数字可能还是8%左右。
第二是要全面认识金融与实体经济之间的关系。如果强调金融为实体经济服务，那么它们之间就不是零和博弈。过去搞农村金融，有人说乡里就那么多人，有几个人在办信用社，他们如果挣多了，一定是从务农者身上拿走的。这就是零和博弈思维。金融支持实体经济是中国特别提倡的，而且是人民银行在2008年全球金融危机发生以后最早在全球提出的。当时大家在IMF、BIS（国际清算银行）会议上分析原因，人民银行首次提到，美国有一些金融活动脱离实体经济，有一些衍生品脱离实体经济炒出泡沫，是造成危机的原因之一。为此，中国要强调金融要为实体经济服务，2010年，中央经济工作会议正式写入金融要支持实体经济。
金融对实体经济服务好当然也不容易。风险控制兴起后，风险控制需要更加复杂的金融产品，特别是衍生品，很多是有用的，但某些金融衍生品有时候确实会脱离实体经济，变成自娱自乐。所以这里有一些模糊地带需要细致加以区分。从其它大多数金融服务来讲，如股票融资、债券融资、存贷款、支付服务，这些都是明显与实体经济紧密联系在一起的，我始终说，这部分不能够简单地叫做虚拟经济。
第三是金融服务附加价值占GDP的比重与很多因素有关。金融服务量除了跟需求量有关系，比如GDP增长多少，进出口多少，它还和国民储蓄率等因素有关系。储蓄率高，不管是存款、理财、还是基金，就需要有人提供较多的服务。中国储蓄率高的时候达到GDP的50%，现在45%，在全球基本上属于最高的，肯定需要金融服务多一点；储蓄率低、没什么储蓄的国家，金融服务占比就会弱很多。另一个和贸易有关系，贸易联系很多贸易结算、贸易融资、汇兑跨境结算、信用证等等，此外联系到贸易相关的投资和知识产权交易，这些都要求金融服务。中国是世界第一大贸易国，与GDP相比，贸易占比又那么大，这也是金融服务比较多的一个原因。最后一点，地区一定要区分开来。上海是国际金融中心就必然高，美国也一样，纽约市就很高。所以，要做具体分析，不能用个别案例来做结论。
至于资源配置问题，我认为首要的还是价格。资源优化配置就是要使价格合理化，减少不必要的扭曲；越扭曲，资源配置效率就越受损失。价格合理化，从数学优化的模型来看，就是价格要接近影子价格，也就是优化模型中的拉格朗日乘子所代表的价格。我们要想提高市场配置资源的效率，就要尽量避免扭曲，尽量使价格形成更加合理化，包括汇率、利率。比如说，我们关心小微企业，但并不一定要直接干预其融资价格，因为价格背后有很多东西，其中最复杂的就是风险溢价。总的来说，还是靠竞争来形成公允价格。
