2020年12月15日上午9时，美国芝加哥大学布斯商学院Fuji Bank and Heller金融学讲座教授何治国做客黄达蒙代尔讲座，在线上作了题为“数据开放式银行：当借款人拥有数据时的信贷市场竞争（Open banking: Credit market competition when borrowers own the data）”的学术演讲。出席本次学术讲座的有中国人民大学财政金融学院师生以及北卡罗来纳大学夏洛特分校的褚勇强教授共计近80人。讲座由财政金融学院副院长张成思教授主持。

在学术演讲正式开始之前，张成思教授向在座师生介绍何治国教授。何治国教授现任芝加哥大学布斯商学院Fuji Bank and Heller金融学讲座教授，同时担任BeckerFriedman中国经济研究中心主任、美国国家经济研究局教授研究员等。于2012年荣获瑞士金融协会杰出论文奖和Smith-Breeden年度最佳论文奖（Journal of Finance），2014年荣获Alfred Sloan斯隆经济学研究奖和Brattle-Group年度最佳论文奖（Journal of Finance）。何治国教授科研成果丰硕，在国际顶级学术期刊发表多篇论文，包括American Economic Review, Econometrica, Review of Economic Studies, Journal of Finance, Review of Financial Studies, Journal of Financial Economics。

何治国教授首先讲述了数据开放的基本概念和世界各国的数据开放的银行业实践。“数据开放”意味着每当生成数据的客户同意共享数据时向外部的第三方开放客户数据，而“数据开放”的银行业务的核心是客户拥有自己的数据并且能够自愿地与其他实体共享数据。在这一业务中，借款人而非贷款人可以通过数据共享决策影响贷款人对借款人信息的访问。

何治国教授紧接着讲述了数据开放银行业务的模型设定。一家传统银行和一家金融科技银行相互竞争，分别对借款人进行独立但不完善的信用测试，获得反映借款人信贷质量的信号。不存在数据开放的情况下，传统银行更能够筛选借款人。借款人可以共享信用度信息和用户偏好信息。在此情况下，信息的共享可能过度提高金融科技银行的竞争力，既可能因为“信息效应”伤害低质量借款人，又可能因提高了甄别能力而使借款人整体受损。

何治国教授强调，数据开放银行业的背景下，即使借款人自行决定是否与金融科技银行共享数据，也不能防止对借款人福利的损害。如果有一些借款人未签约共享数据，存在一组参数使得唯一均衡是所有借款人的情况都变得更差。签约共享数据的借款人因为银行业竞争的削弱而受损，而没有签约的人则因为发出了信用质量更差的不签约信号而变得更差。如果发生致使借款人只能从金融科技银行借款的随机事件的概率增加，所有信用质量更好的借款人会在均衡中签约共享数据，这时签约的信号效应会驱动签约数据开放的人数增加。笼统地说，所有借款人都可能在均衡状态下受到数据开放的银行业务的影响，签约共享数据的借款人可能因为隐私偏好被利用而蒙受损失，而没有签约的借款人因为不利的信用推断信号而遭受损失。

演讲过程中，褚勇强、刘泽豪等专家学者与何治国教授就演讲中的模型的内涵展开了深入探讨，加深了与会师生对这一独创的模型的理解。学术演讲结束后，张成思教授对何治国教授的精彩演讲表达了感谢，并诚挚地邀请何治国教授在疫情结束后线下访问财政金融学院。

何治国教授严谨的思维逻辑、深入浅出的讲授方式，展现了世界顶尖金融学家的风采，给与会师生留下了深刻印象。