北京信诚资产评估「独家揭秘北京首批项目 中诚信 估值领域首次运用隐私计算方法」

“从项目遴选到入箱，这是非常严谨的过程。我们前后跟监管机构正式沟通了多次，从必要性、技术实现等多方面和专家进行了充分讨论。”中诚信指数董事长毛赛在接受新京报贝壳财经记者采访时表示，目前项目已进入需求分析和开发阶段，相关工作在有序进行中。

毛赛口中所描述的“长跑”，正是中诚信国际牵头申报的“基于隐私计算的债券估值体系建设项目”。

2021年3月，中国证监会在北京地区率先启动资本市场金融科技创新试点工作。根据中国证监会有关工作要求，北京地区完成首批试点项目的征集遴选、专家评审、专业评估、社会公示等工作，并于同年12月30日启动对首批项目的试点。中诚信这一项目即为其中之一。

北京是全国第一个开始资本市场金融科技创新试点工作的城市，为全面展现首批项目特点，同时也对北京资本市场金融科技创新试点工作进行回顾、展望，北京证监局、北京市金融监管局共同组成的“资本市场金融科技创新试点（北京）专项工作组”（即“北京工作组”）与新京报贝壳财经联合推出了“独家揭秘北京首批项目”专题。新京报贝壳财经记者对话相关项目负责人及项目申报的关键人员，试图对首批项目进行全方位解读和分析。

贝壳财经记者采访了解到，中诚信项目组就客户需求、应用场景、产品特点等问题已经多次展开深入讨论，集团信评分析师对债券主体的信用水平进行排序，并结合市场价格，形成隐含评级计算及迭代的算法。

国内估值领域首用隐私计算方法，有助于债市公允定价

“基于隐私计算的债券估值体系建设项目”由中诚信国际牵头，中诚信数科（2021年12月更名为中诚信指数）和洞见科技联合申报。具体来看，中诚信国际负责提供给行业和公司数据以及运维过程中的相关内容；中诚信指数负责提供估值方法和流程、指数编制服务、评分协作等；洞见科技则负责提供隐私计算技术。

据了解，过去几年，中诚信内部一直进行科技创新领域的孵化和探索，此次项目将中诚信集团长期积累的信用分析能力应用于估值领域，是国内估值领域首次运用隐私计算的方法，实现多元化数据“可用而不可见”。

当前我国债券市场规模高达130多万亿元，远高于股市的90多万亿元，相比股市而言，债券市场的流动性较差。毛赛指出，一方面，债券市场发展并不健全的主要原因在于“定价”。债券市场多为机构交易，门槛较高，导致很多债券交易不频繁，进而影响债券估值的准确度。

毛赛举例称，如果每个债券都按照发行利率计算，债券估值没有问题，但考虑到信用风险等因素，债券价格会被打折扣，而现有的债券估值体系不一定能够特别好地服务投资者。比如，一家企业现在估值的价格是90元，但受信用风险影响，其实际交易价格可能已经降至70元，呈现价格和实际交易价格存在较大偏差，导致无法交易或是无法反映新的信息。

“中诚信国际有几百个信用评级分析师，他们基于长期调研形成了专业的企业研判，把我们对企业的判断和看法输出到某个金融产品中，才能更好地服务金融市场。所以我们想做一套自己的债券估值体系，以便更准确地描述出企业在任何时期的真实价格。”

毛赛强调，估值定价的多元化，有利于买卖预期统一、促成交易，增加债券市场流动性，促进债券市场的公允定价。最终希望该系统成为投资人进行债券交易的重要参考工具，并基于该估值体系能够衍生出一些被动管理、被动投资的指数产品。

隐私计算带来巨大变革和冲击，资管科技是创新方向

“监管沙箱也是在讨论过程做技术选型，我们隐隐之中认为隐私计算是个有价值的研究方向，某种程度上也是我们跟专家探讨找到的方向。”毛赛表示。

2021年金融街论坛期间，《证券期货业科技发展“十四五”规划》正式发布。目前云计算，人工智能，区块链等新一代技术迅速应用到金融行业，这些技术的发展给金融行业带来了哪些变化？

从评级或征信行业来看，毛赛指出，首先，大数据迅速发展。“原来我们可以说是一个劳动密集型行业，每天几百个分析师调研写评级报告，后来发现通过数据做第三方核验、建模，可以节省分析师大量的时间，提高分析师的效率。”

第二，机器学习。在他看来，各行各业有着不一样的特性，原来主要靠行业专家去调研，分析师对行业形成自己的判断和独到看法。而现在能够通过机器学习把分析师的经验设计成模型来应用。

第三，隐私计算。“隐私计算带来了很大的变革和冲击，我们一直在探索如何把多元第三方数据引入到业务中，包括工商、司法、交易、政府等数据，而通过隐私计算可以打开其中的一些底层数据，创造了隐私计算的新应用场景。”

毛赛强调，科技创新和业务创新相辅相成，业务引领技术还是技术驱动业务，并没有一个特别确定的答案，在不同阶段技术和业务各有侧重，但是最终技术要服务于业务。

他认为，资管科技是现在市场比较关注的创新方向，伴随着资管新规推出，海量资金流入理财市场，这给了各个机构重新洗牌的机会。从获客到风控、资产组合、分析等环节，都会和技术的联系更加紧密。其中，云计算和人工智能如何进行个性化建模，如何服务理财端的客户及分析师是一个新的研究方向。

对话

新京报贝壳财经：科技企业在金融科技创新中扮演什么角色，科技企业如何与持牌机构更好地开展合作？

毛赛：虽然很多大型金融机构都拥有强大的IT团队，比如很多厂商都在基于开源方面的架构进行探索，但是真正地应用并不容易，在一项新的技术服务于某个场景时，都会存在一些专业科技公司的影子。

换句话说，术业有专攻。金融机构懂业务，科技公司有对先进技术的研判和专业优势，如果能将两者结合，会产生更好的效果，而不是说一家大公司什么都去做，最后可能什么都干得不是特别好，出现大而全但大而不强的问题。

新京报贝壳财经：目前全国已有多地启动资本市场金融科技创新试点，你和中诚信项目组认为北京试点有哪些优势？

毛赛：北京有先发优势，目前北京首批试点项目已经公示“入箱”，而且全国主要大型金融机构的总部都在北京，大家在整个试点期间可以互相讨论、互相学习，这是一个非常好的氛围和环境。

此外，马太效应明显，很多机构都可以参与到项目中来，能够有更好的协作协同方式，从资本、监管方面来看，北京也有巨大的宣传优势。

新京报贝壳财经：据悉，北京地区的第二批项目征集工作已经“在路上”。你会建议在哪些方面进行调整或补充？

毛赛：目前北京每一个项目配备了1-2个负责人和我们一块跟踪项目进展，该举措有很多帮助。需要注意的是，科创试点项目不是公示完就结束了，我们还要考虑未来如何“出箱”，如何能够真正从这些试点创新中挖掘到标杆性以及重点扶持的项目。

未来“出箱”需要比拼结果，而不是比拼数量。如果首批项目中能够跑出三五个成为真正的产品，就是非常大的成功。

新京报贝壳财经：北京试点工作全国启动得最早，从2021年3月最初的项目征集遴选到正式“入箱”，持续了八九个月，整个过程是怎样的，是否遇到一些挑战？

毛赛：我们前后跟监管机构正式沟通了多次，这是一个非常严谨的遴选、业内反复讨论验证的过程。

我们首先和各位专家讨论的是该项目的必要性，是否可以去尝试；随后是技术方面的讨论，包括采用什么样的建模方式，怎么解决数据安全合规的问题，评级公司的知识产权如何能够开放给项目？

最后专家带着我们一起确定了隐私计算方法这一选择，这也是国内估值领域首次运用隐私计算的方法，实现多元化数据的“可用而不可见”。

新京报贝壳财经记者 胡萌 黄鑫宇 编辑 王进雨 校对 刘军