近日，1997年诺贝尔经济学奖得主、斯坦福大学教授Myron Scholes莅临由上海交通大学上海高级金融学院(SAIF/高金)主办的SAIF-CAFR名家讲堂，从金融系统的基本功能、尾部风险、制约因素等方面，全面阐述金融创新的未来与风险。上海高级金融学院副院长严弘教授，中国金融研究院副院长李祥林教授也在现场与Scholes教授进行深度对话，共同探讨如何在金融创新中塑造高质量的产学研创新体系。

在主题演讲中，Scholes 教授指出，金融创新之所以发生需要满足三个条件：让时间变快、满足个性化需求以及灵活性。不过，在金融创新之前，首先要了解金融体系的六大功能，这在中国和欧美都是稳定不变的。

金融有哪些功能？第一是交易和促进贸易，让交易效率更高，比如现在火热的区块链；第二是对大规模项目金融融资，从小微金融到公司合作都是融资手段；第三是为养老、紧急情况和未来等进行储蓄；第四是分散和转移风险；第五是定价和估值，让从业者可以更快地做决策，更灵活地做事；第六是减少市场的摩擦和无谓的成本。

在此基础上，Scholes 教授谈到：“如果要在金融中挣钱，我们就要想，有哪些约束因素使得我们现在做的事情还不够灵活。一旦我们理解了这些制约因素，那我们就可以创新，就可以获得利润。”Scholes 教授列举了不少金融创新的制约因素，首当其冲的就是思维因素。他指出，许多人的思维都注重于风险分布的均值和中值，但实际上投资中最重要的是看尾部，即那些不太可能发生但一旦发生则代价相当高的风险。

他进一步分析道，人们习惯于运用并过度依赖历史数据进行尾部风险分析，而不是去进行未来的预测、预估。“这就相当于你开车的时候只看后视镜开车，不看前方的路。”他一再强调，做投资不能只靠历史数据做判断，更要对未来走势做估算。

随后，Scholes 教授指出，金融本身存在壁垒，如何突破壁垒就是创新的来源，像5G网络时代、量子计算、AI人工智能等，这些科技方面的前沿发展都源自于这样的原初动力，而背后是大量数据的引入。然而，目前大型公司所产生的数据只有10%得到保留，但未来需要的是个性化的数据搭配更快速的运算，这就意味着未来的创新都是由数据创新引擎来进行驱动。

但是，Scholes 教授提醒人们，数据本身会存在错误，需要进行精准校准。在时间序列上，源自历史的数据不仅需要精准的分析，还需要各方人才共同纠正错误；在空间上，首先要确定“池子”的划分是否准确，其边界又是否正确。然而，最具挑战性的不在于这两者，而在于欺诈者会把模型用于反向工程，对投资造成重大亏损。

Scholes 教授预言：“未来的时代将会是一个互联互通的时代，就是人类资本的时代。”我们所有的个人将会和机器互联互通，并以此来调整算法、重新校准，随后利用大数据获得更有高效率的AI系统，增加更多价值。当然，面对创新的另一面，需要考虑监管的思路。在Scholes 教授看来，法规监管者和企业里的创新者“处在两个孤岛上”，两者之间矛盾重重，监管过度就很难创新。因此，我们必须划一条线，给予一定的自由度以免法规监管阻碍创新。

Scholes 教授最后总结说，人们要跳出自己的舒适区进行思考，将创新嵌入在人口学、技术、稀缺性和政府这四大支柱之中，利用他们的相互关联、发掘他们的制约因素进行创新。支付宝、微信支付、小微金融等都是弥补传统银行业务效率低下短板的金融创新案例，这就告诉我们，金融创新，必须回到最初的金融系统基本功能上去，去研究如何让人们更加灵活便捷地实现交易，如何降低成本。面对生活中的信息不对称性，金融创新将能提供非常好的解决方案。在金融创新层出不穷的今天，中国的法规监管者与创新者都应以金融的基本功能为原点，挖掘更多数据，增加更多价值，为解决现实中的信息不对称性提供更多方便可行的解决方案。