区块链、大数据和人工智能：减少抵押品盲点

在摩根大通第三季度财报电话会议上，首席执行官杰米·戴蒙警告称，信贷危机可能即将来临。他表示：“当你看到一只蟑螂时，可能还会有更多，所以每个人都应该提前做好准备。” 摄影：Samuel Corum/Bloomberg

© 2025 彭博金融

乍一看，金融界的两大头条新闻——次级汽车贷款机构Tricolor和汽车零部件巨头First Brands——似乎是两个截然不同的故事。然而，它们却有一个共同的致命缺陷：完全缺乏对从贷款机构获得的贷款抵押品的透明度。

据称三色重复抵押同一辆车（通过重复车辆识别号码）来获得多笔贷款。据报道，First Brands“堆积”发票使用相同的应收账款从不同的贷款机构获得融资。借款人能够多次抵押担保品，这暴露了传统金融系统性脆弱性，而传统金融对此反应迟缓。

这一核心问题——围绕现有留置权的金融盲点——正是现代金融科技的初衷。预防未来类似信贷挑战的解决方案在于为每一项抵押资产创建单一、不可篡改的数字记录。

碎片记录的失败

当抵押品信息碎片化时，传统的信贷监管就会失效。尽管金融系统已经现代化，但数据仍然是关键的失败点。

通常情况下，每个贷款机构都会维护自己的记录或孤立的数据库。借款人对披露所有现有留置权存在固有的信任。

通常，车辆或公司应收账款等资产留置权的唯一公开记录是《统一商法典》（UCC）备案系统，该系统逐州逐项、手动操作，且经常出现延迟。等到UCC备案文件可供公众检索时，欺诈性质押可能已经完成。

利用人工智能 (AI) 和分布式账本技术 (DLT)（区块链的支柱）等技术可以提供必要的解决方案：实时、共享的抵押品登记处。

抵押守护者：终结双重承诺漏洞

DLT 创建永久、共享且不可变的数字记录，可供各方同时查看。

就 Tricolor 而言，车辆及其对应的车辆识别码 (VIN) 由各贷款机构内部记录，因此存在重复记录。然而，如果建立了数字 VIN 登记系统，每笔新的贷款都会自动在分布式账本技术 (DLT) 上注册 VIN。如果某个 VIN 已被标记为有效留置权，系统会立即拒绝该申请或将其标记为重复。

First Brands 的案件涉及涉嫌质押应收账款（发票上有详细说明），这些应收账款本可以提交给多个贷款机构。然而，如果每张发票都被分配一个唯一的数字“代币”，一旦该代币被质押用于融资，它将立即被永久标记为受阻碍在 DLT 网络上，使得重新质押变得不可能。

贷款人获得的核心优势是不可篡改。由于分布式账本技术 (DLT) 记录采用加密技术保护，任何一方（包括借款人、贷款人或其他方）都无法单方面更改记录以掩盖先前的留置权。

利用人工智能和大数据预测风险

虽然 DLT 解决了抵押品欺诈问题，但人工智能驱动的早期预警系统 (EWS) 可以解决更广泛的金融健康问题。

如今，人工智能模型采集数千个数据点——从市场价格、货运清单到社交媒体情绪——以创建持续的、可预测的风险评分。无论是面向消费者还是企业的解决方案，许多金融科技公司都在测试其另类数据解决方案的有效性和相关性。

就 First Brands 而言，人工智能本可以识别出其债务结构和供应链融资的异常复杂性。就 Tricolor 而言，它可以立即检测到以下差异：报告的高回收率和实际市场状况.

DLT/区块链用于抵押品管理

虽然二手车和小企业发票等大众市场资产所需的确切系统仍处于全面监管整合（UCC 挑战）的过程中，但核心技术已经被主要金融机构部署。

共享、不可变的抵押品登记的概念在机构金融市场中最为先进，其中抵押品通常是高价值证券（如债券或现金）。

最突出的 DLT 抵押品解决方案示例之一是 优质流动性资产^十（高质量流动资产交易所），HQLA^十使用分布式账本创建数字抵押记录（DCR）——各个托管机构持有的证券的数字表示（如发票或 VIN 的代币）。

HQLA^十允许抵押品所有权在双方之间即时且自动地转移，而无需在托管账户之间实际转移标的资产。一旦 DCR 转移到 HQLA 上^十DLT，它立即被标记为受阻碍对于所有参与者来说，这使得不可能在另一笔交易中同时使用相同的资产。

该平台验证了共享、单一真实来源登记的概念，消除了抵押品盲点。然而，由于各州和司法管辖区之间缺乏标准，导致技术层面以外的障碍，扩展并适应消费者/企业资产（例如车辆识别号码和应收账款）可能会面临挑战。

主要市场基础设施的数字资产计划

主要金融机构和清算机构也在迅速采取行动，将抵押品数字化，并改善留置权追踪。

DTCC 正在积极探索和构建用于抵押品管理的 DLT 解决方案，包括其抵押应用链解决方案。他们的实验展示了如何将代币化资产立即用作抵押品，从而简化流程并降低交易对手风险——正是这种摩擦导致了双重质押的发生。

摩根大通等大型银行正在开发自己的平台来发行和利用代币化资产（例如代币化现金和证券）用于担保融资（回购）。该技术专注于原子结算，这意味着现金交换和抵押品所有权的转移在分布式账本技术（DLT）上同时进行，使各方能够实时了解留置权状态。

人工智能和实时风险监控

API-First 贷款管理系统（例如 LoanPro、索利菲）旨在无缝集成数百个数据源——从信用报告和银行对账单到更细粒度的抵押品特定数据。

对于商业贷款机构来说，资产抵押贷款 (ABL) 平台Solifi可以自动获取借款人应收账款报告并立即计算不符合资格（已承诺或被认为风险过高的发票），比人类分析师更快、更准确地标记异常。

专门针对次级抵押贷款和汽车贷款的金融科技解决方案越来越多地采用人工智能来寻找 Tricolor 所声称表现出的精确异常，例如使用公开市场数据（拍卖行、车辆估价服务）立即将贷款报告的抵押品价值与其实际市场价值进行交叉引用，自动标记虚高的 VIN。

缺失的环节：监管一体化

虽然技术事实证明，该解决方案仍然缺乏在 UCC 管辖区域大规模采用所需的法律和监管约束。

然而，法律界正在准备：2022年《统一商法典》（UCC）修正案明确引入了可控电子记录（CER）的概念，为数字资产（例如我们讨论过的代币化发票或车辆识别号码 (VIN)）提供法律框架。一旦各州广泛采纳这些修正案，将为金融科技分布式账本技术 (DLT) 注册中心成为法律认可的真实数据来源扫清法律障碍，最终将技术解决方案与必要的监管机构相结合。

监管和标准化障碍：连接50个州

目前，解决抵押品欺诈的技术能力已经存在，但在美国，实施起来面临着一个关键的现实挑战：UCC 备案系统的碎片化性质。

为了使DLT抵押品解决方案有效且合法，它需要与所有50个州的UCC备案系统进行整合。实时数字记录必须被视为权威的法律事实来源。

私营部门和监管机构必须在这方面展开合作。建立国家数字抵押品登记系统不仅可以防止下一次“三色”或“第一品牌”危机的发生，还能从根本上保障资产支持贷款的安全，并恢复人们对该体系完整性的信心。

结论：金融科技是唯一出路

Tricolor 和 First Brands 同时倒闭，很可能源于同一个结构性缺陷：传统系统无法有效追踪抵押资产。未来此类危机是可以预防的。通过采用金融科技的透明工具——特别是分布式账本技术 (DLT)，实现不可篡改的抵押品记录——金融行业最终可以消除抵押品盲点，从被动应对危机转向主动保障贷款的未来。