数据资本时代

到目前为止，银行与金融科技公司联手的结果喜忧参半。在一定程度上，这肯定是因为我们仍处于从资金重心转移阵地的初始阶段，所以在稳定和成功的商业模式出现之前，市场存在大量不确定性、尝试和错误。这有点儿像20世纪90年代中期互联网热潮之前的电子商务。但是，出现这种情况，也可能是因为更深层的文化原因。尽管从理论上讲，银行应该非常乐于使用大量数据，因为它们已经收集了几十年各种各样的金融数据，管理运行着包含详细客户信息的大型数据存储设备，但它们对自己拥有的数据没有做更多的利用。在这样的情况下，我们可以说银行是数据上的富人，却是见解上的穷人。

这可能是早期习惯的余音，过去数据分析既困难又昂贵。而且银行都是很传统的，它们的观念通常都是保守的而不是冒险的，银行的员工也体现了这种风气。也许，这也强烈地反映了顾客的个人选择：人们不那么信任银行，因此不同意银行利用其收集的海量个人数据来创造新的产品或服务。这也可能是结构性问题：如果一家公司一直致力于通过资金来润滑经济，那么它将很难考虑那些超越其成功的因素，即资金以外的东西。就像全心全意地专注于资金的做法，使银行和相关金融中介机构变成了金融资本主义的核心一样，这种全心全意也限制了人们的想象力，阻止了人们拥抱海量数据的未来。

但有一个反例表明，情况也并不一定真是这样的。早期的投资银行在一个多世纪以前，都是一些帮助公司寻找外部投资的规模较小的合作伙伴，它们也会帮助很多高净值私人客户或大型机构客户确定最合适的投资目标。这些银行相当于媒人，它们的成功取决于它们获取信息的特权。它们与客户保持着长期合作，投资银行的成功与其和合作伙伴心照不宣的默契、与合作伙伴全方位的联系，是分不开的。为了保持良好声誉，很多银行保持了诚实的品格，它们所获得的珍贵的信息也成为机密。从本质上说，它们是数字模拟时代的海量数据信息的中介。

随着时间的推移，银行业开始发生变化，这种变化在20世纪60年代开始加速。究其原因，部分是大型银行开始与传统投资银行竞争。这些新加入者虽然没有信息网络特权，但它们规模巨大，而且更加关注资金流。一些投资银行的应对方法是将自己改造成金融机构，而不是信息机构：它们通过放弃合伙企业、发行上市股票、兼并和迅速扩大规模、大幅提高杠杆作用，也就是将自己变成高杠杆银行，来实现这一点。当2007年次贷危机爆发时，世界上最大的三家投资银行贝尔斯登、雷曼兄弟和美林，都倒闭了，许多投资银行与传统银行合并，行业的大部分领域进行了彻底重组。

然而，有些投资银行拒绝向金融机构方向转移。它们仍然还是信息中介，而且做得很好。今天，越来越多高度专业化的小公司开始利用最新的数字技术，与Con–tix和Kensho等大数据分析公司合作，利用机器学习系统来做投资银行最初所做的工作：提供海量信息，以及有关市场参与者最优投资交易的见解。

这个案例既反映了重塑自我的机会，又反映了其中的危险。我们原本以为，那些专注于资金的银行和其他金融资本主义的核心机构，最终可以转变为创新型的初创企业。现在看来，我们的乐观态度可能会受到打击。但是，我们也可以将这种情况理解为一个暗喻，它暗示了货币市场的兴起和最终衰落，也暗示了优于货币中介机构的信息中介机构将取得最后的成功。我们认为，随着金融资本主义被数据资本主义取代，整个金融服务业可能都会受此影响。风险投资家艾伯特·威格的公司已经投资了从Kickstarter到SigFig等很多金融领域的成功初创企业。他将大数据时代传统银行的命运比作在暴风雨中航行的船：“一艘西班牙大帆船，满载着掠夺来的黄金，在风暴中即将沉没。”银行虽然拥有所有资金，但是由于缺少对信息的基本见解，它们无法避开恶劣天气。