给金融开天眼
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以一对一精准化为特征的大数据，一旦成为数据业务的基础，日渐变为成熟的金融主营业务，沪深两市这种以信息“融为一体”模式配置金融资源的传统方式，就应该废除了。
用信息系统充当货币的天眼，一对一精准配置资源，数据业务主营化将引发银行变革，走向斯蒂格里茨所预言的《通往货币经济学的新范式》。
由于最近预言数据业务将成为金融业主营业务，多家银行找我交流看法。我说我不懂金融，只是从互联网这个“庐山之外”看金融。他们却异口同声说金融业也在关注互联网带来的变化，这多少出乎我的意料。看来，互联网与各行各业融合，只是时间早晚的事。
1997年我预言“银行内部正在从货币机构向信息机构蜕变”，原来以为“再过五年，金融界将重新洗牌”，结果等了15年，期待中的变化才萌生。所谓“洗牌”，看来确切的含义应是主业转换。正如电信业的主营业务从语音转向数据一样，金融业的主营业务也可能从金融变为数据。
金融业有可能成为继电信业之后，第二个在数据冲击下改变主营业务的行业。
天眼数据交换模型
这次的观察不是来自推理，而是来自于已发生的实践。不久前，美国IPcommerce提出PPaaS（Payments Platform as a Service），把原来的金融主营业务（清算结算）当副业，把原来的副业（数据业务）当主业，引发美国网上支付业变革。现在，中国也出现了同样方向的创新。全球网所创浙江模式，颠覆了数据业务与金融业务的主从关系，以数据为金融开天眼，“让金融更智慧”，在实践中取得显著效果。未来数据主导型金融模式，可以从中得到许多启示。
银行管两件大事，支付与信用。这是我刚了解到的。我对深圳一位银行高管说，现在搞互联网的，只盯上银行的支付和信用，还没盯上别的要害。他马上纠正说，嗨，支付与信用是我们银行的两大支柱，还怎么要害呀。
支付的核心是钱；信用的核心是信息。二者最直观的关系，好比飞镖和眼睛，飞镖往哪投，要由眼睛判断。货币经济学有两大学派，认为银行业务重心应落在“飞镖”的，称为货币学派（monetarist school），最关心的是怎么把钱本身玩好；重心落在“眼睛”的，称为信用学派（credit school），最关心的是怎么通过信息给钱这个飞镖安上准星，术语叫availability of credit（信用可得性）。说白了，就是管投钱的时候长不长眼。不长眼的，该投的不投，不该投的乱投；长眼的，一投一个准，就象钱自己长了眼一样。
传统银行只要有钱就行，长眼不长眼不重要，信用可得性不是主要问题。因为看哪个企业又大又强，闭着眼瞎投也能十蒙九中；或者是政策贷，凭长官意志投，用不着长眼睛。这使银行的业务重心，放在钱上，而不是信息上。钱是主业，信息是副业。
但未来不同，做小、做活、做优的企业，投资效益更高，但这种企业的信用可得性成本要高几十倍。例如，贷一个大企业100亿，流程走一遍；贷100个小企业各1亿，同样流程走100遍，征信工作量差着几十倍。当可贷的大企业贷得差不多了的时候，银行的末日就快到了，因为此时它的钱在征信成本作用下，会专门躲着效益高的（小）企业走，专找效益低的（大）企业投。当前银行业出现的效益问题，抛开外部因素，与此有很火关系。为应对这种变化，一条有效的出路，就是把信息成为主业，钱变为副业。
浙江模式就成功实现了“给金融开天眼”。利用数据化，它使原来信用可得性差的高效益业务（如小微贷、高科技业务）的征信效率提高几十倍。全球网为7695家中小企业用开天眼的方式提供信贷服务，征信成本骤然降到原来的5%。相当于一位银行营业员做企业贷款，20家的工作量只有以前做一家的。这彻底改变了浙江当地银行对互联网的态度。
天眼不同于肉眼，它需要借助互联网这个天势，把小生产的信息业务，做成大生产的数据业务。例如，在数据交互模型中，有“提交社会活动关联节点信息”一支，可以通过视频监测、智慧物流等物联网数据采集手段，自动监测上下游企业，不必问贷款企业任何问题，就可以通过他行为的“上下文”语境和关系网络，锁定和感知他的信用状况。再举一个细节，在246个天眼型的流程中，105至108个流程分别是：“上年月均电费”、“本年月均电费”、“上年月均水费”、“本年月均水费”。这是以往银行征信中不会调查的项目，因为银行不是干这个的。但一个企业如果出了状况，电费就会暴露它开工还是没有开工。无数这类系统自动汇集的信息，通过数据分析，其信用可得性的效率，比用肉眼一家一家企业看，不知提高多少倍。实践充分显示出天眼比肉眼的优势。
华尔街金融危机，问题就出在“钱不长眼”上。解决“钱不长眼”问题的根本出路是，把数据业务变为主业，把货币业务贬为副业，给金钱强行带上眼镜，让他看准了再去投胎。给金融开天眼，从根本上说，就是用高一级的文明降服低一级的文明：用第三次浪潮的信息，驾驭第二次浪潮的货币，配置第一次浪潮的实物。所谓用第三次浪潮驾驭第二次浪潮，本质上就是用信息驾驭金钱。数据这个强龙，从天而降，让顺之者昌，让逆之者亡。
通向货币经济学的新范式：废除沪深两市的理论根据
给金融开天眼，有实践基础，但有没有理论根据呢？我在《后现代经济》一书中，具体说明过这个问题。这个问题想通了，废除沪深两市，代之以用一对一信息配置资金，就完全有理论上的可能性。
斯蒂格里茨在《通向货币经济学的新范式》一书中，石破天惊地主张：“应该将货币理论的研究重点从货币转向信贷”，把重点放在“可贷资金”上，从而建立了“基于信用可得性”的货币经济学新学派。
斯蒂格里茨把信贷的本质，界定为与货币不同的信息。指出信贷问题“核心是信息”。而信息的特殊性，又在于它异质、分散这些不同于货币的方面：“信贷在本质上是异质的”；“大量的相关信息是散布于整个经济活动之中的，而且只是被当做其他经济活动的副产品。”前面说的水电费信息就曾是这种散布的“副产品”。
银行业务与信贷业务的不同，在于一般与个别的不同：关于产品质量，“企业也许可以对银行隐瞒这些问题，但对其顾客则不能。对银行来说，要获取日常商业过程中所产生的信息，成本极高，因而几乎是不可能的”。但对全球网来说，获得这类商务活动中自然生成和记录的信息，一分额外的钱都不用花。不把信息作为主业，这些是做不到的。
对于分散的信息，如何进行商业利用呢。默顿，米勒主张的是利用金融手段，将分散的信息聚为一体：“交易利润可以理解为某种‘贿赂’，社会用它来刺激人们广泛收集分散的供求信息，并最终将其融为一体。”但问题在于，将信息“融为一体”的股市仍然是集中模式的。
而斯蒂格里茨的观点相反：“分散化必然造成一个经济体中复杂的信贷链，其中公司既是贷款人又是借款人，而银行起着中枢作用。将这类高度专用性的信息集中起来是难以想像的。”也就是说，斯蒂格里茨主张的是绕过银行和股市，让高度专用性的信息，分散地与信贷相结合。实际上，一个批发市场里形成的一对一信息，要比股市精准得多。
以一对一精准化为特征的大数据，一旦成为数据业务的基础，目渐变为成熟的金融主营业务，沪深两市这种以信息“融为一体”模式配置金融资源的传统方式，就应该废除了。讲个故事：我曾打听一家央企老总是否根据股市信息变化调动资金。得到回答是，从来不。原因是股市信息太慢，而且太粗略。老总的做法是往世界每个港口派一个会数数的人，用肉眼盯住对手的集装箱装船数。他根据反馈的情报再调动资金，一枪打死一只鸟。这比对手动向一周后反映到股市上才做出反应，要灵多了。给金融开天眼，就是用天眼，代替一双双这样的肉眼。