【MBAChina网讯】陈晖，麻省理工学院斯隆管理学院金融系教授，多年专注于资产定价及公司金融的关系研究，尤其是宏观经济和信用风险、流动性风险、融资及投资决策之间的相互影响。陈晖于2011年获得由美国金融学会颁发的史密斯·布雷登奖(Smith Breeden Prize)，此奖也是多位诺贝尔奖得主最终斩获奖项的重要基石。

在给复旦国际MBA学生授课期间，陈晖教授就学界和业界关注的热点问题，如新型支付方式下的风险及应对、数据共享的影响、包容性金融的缺陷、智能算法的出现及影响等，阐述了自己的见解。

新型支付方式下的风险及其应对

近年来中国经历了爆炸式的金融增长，并且在许多方面都处于领先地位，也新兴出现了像点对点网络小额借贷、第三方支付、财富管理等分支领域。中国已拥有世界上最多数量的科技独角兽型创业公司。投资方、经济发展本身以及消费者都从这次金融增长中受益，但与此同时，伴随金融增长产生的是一系列亟待管理的金融风险。

“每次当我回到中国，人们首先提到的是比上次更便捷的支付方式，例如移动支付、无现金经济，每一次都令人印象深刻。但我认为它是带有一定风险的。P2P借贷以及许多跨界的财富管理产品通过互联网金融和移动端越发容易地接近到消费者，但消费者自身不一定了解自己当前的处境。如何确保明白自己正在投资什么，如何教育消费者认识到某些产品实际上并不安全，这始终是一个问题。许多消费者认为政府是他们坚实的堡垒，而这是一个普遍存在的误解。”

政府对互联网技术的监管

新兴市场的一些成功，尤其在中国，可以归功于政府的支持，或者说政府对这些创业公司以及互联网技术公司的监管较为宽松。太多的监管会扼杀行业发展，而监管不当又会导致消费者权益受到损害，造成金融系统的不稳定。就此，陈晖教授认为，监管的一致性和可预测性很重要，作为参与其中的每一方，无论企业还是客户都要提供更多透明和一致的信息，以便从整体稳定性和经济增长等方面了解监管目标究竟是什么，而不是以激烈的方式来回调整监管市场。

数据共享的影响

大数据人工智能的成功取决于愿意共享数据的人。对数据保护、隐私提供、数据所有权等问题，陈晖表示，从中国经济所处的环境来看，这些问题可能并不是关于消费者分享信息的意愿，而是从监管的角度如何对这种智能算法做整体的思考和规划。举个例子，一家大数据公司准备依据他们可收集的替代数据向小企业提供信贷，这些数据可能来自社交媒体、人们的教育背景以及他们在经济领域的其它足迹。实际上，找到可以预测*结果的信息并不难，但如果我们在此基础上做出*决定，可能会产生某种自我实现的反馈圈。

智能算法的出现及其影响

支付方式也许是金融科技中最成熟的部分，那下一个革命性创新来自哪里？

陈晖教授也分享了自己的观点，“提供非传统性数据。我们已经使用基于传统数据形式的构建算法并取得了相当大的成功，这些数据实际上很容易转换成数字并被计算机碾压。但实际上出现了越来越多的非传统数据，例如，税务、财务报表、报纸文章、社交媒体......越来越多的公司正在开发技术，并挖掘具备这种技能的人才来试图分析这类数据，从而获得更有用的信息。这或许将是下一个革命性创新的领域。”

对复旦国际MBA学生的寄语

与复旦国际MBA学生的交流中，陈晖教授发现复旦国际MBA的课程设置非常国际化，更重要的是学生们在教室里互动性很强，这一点在中国其他地方并不多见。因为在中国大学的许多课堂里学生相对被动，往往处于教育过程的接收端。而在复旦国际MBA，他看到学生们不惧提问，也非常清楚自己感兴趣的问题是什么。从一个教授的角度来讲，这便是他所期待的最好的学生典范。陈晖认为，伴随着当前许多令人欢欣鼓舞的经济发展现状，这些学生定会将他们在复旦学到的知识，更好地应用到未来的商业实践中去。