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大数据与人工智能正在重塑金融监管

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大数据与人工智能正在重塑金融监管

从普惠金融在我国的具体实践来看,金融科技以及大数据处理技术已经深入应用到我国金融资源配置的许多方面。

文|法治周末报 韩斯睿

责编|马蓉蓉

随着科学技术的发展和移动支付的普及,大数据与人工智能技术(Bid Data and Artificial Intelligence,简称BDAI)在银行等金融领域的应用已随着金融科技的发展走进了千家万户。鉴于银行业在金融业中占据重要地位,BDAI与传统银行业务的融合发展也成为了大数据时代金融监管的热点。 

金融监管面临新挑战 

BDAI在金融领域是否能够稳健发展直接关系到金融市场的风险规管,也与每个家庭的经济金融权益息息相关。

传统家庭金融学理论认为,个体获取金融服务的能力依赖于其交易风险及回报。在个体层面,交易风险的判断基准一般为个人信用状况,而交易回报则指该个体为获得该金融服务所愿意支付的费用。但是,在现实中,由于金融机构与生俱来的规避风险倾向,金融资源往往由于供给和需求错配导致资源配置效率不如预期。

例如,“高风险、高回报”是金融资源配置的基本规则;但是,为了有效规避违约风险,作为金融资源配置重要环节的银行往往更愿意为信贷记录良好的客户提供金融资源。

从微观的角度而言,家庭获取金融服务的能力与其自身的信贷风险及其所在金融体系的交易成本相关。

《世界银行经济评论》曾刊文指出,经济个体无法有效获得信贷往往有两种主要原因:一是其在申请信贷之时既无法为其借款提供有效抵押,也缺乏稳定的收入为其未来的还贷能力进行担保。二是小额微贷与银团贷款等对公业务相比,其所需的信贷风险审核往往需要个案处理,为银行等金融机构带来了较高的运营成本。

从宏观的角度而言,一个家庭获取金融服务的能力是其所在的经济金融体系资源配置效率的重要指标:如果一个社会可以“把钱用在刀刃上”,将有限的金融资源配置得当,则可以有效地鼓励创新、激发经济活力。

爱尔兰经济学家帕特里克·霍诺汉(Patrick Honohan)认为,金融机构在经济发展中扮演者重要角色。以银行为代表的金融机构通过参与贷款额度发放等金融资产的配置,可以起到减缓贫困、提振经济发展的作用。因此,金融资产的配置不仅应当关注效率,还应当兼顾公平,即“普惠金融”。

在上述金融资产的配置过程中,大数据算法技术的介入能够有效地提升资源配置的效率、提振金融体系的“普惠”属性。

具体而言,金融科技的发展往往以削弱金融资源的地域限制为重要抓手,降低金融资源配置的交易成本。早在上世纪末,ATM等自动取款装置的研发和推广就已经通过弱化金融服务的地域限制、提升了家庭等金融个体获取金融服务的能力。

随着大数据算法技术的发展,BDAI在金融领域的应用以网络为媒介,依托大数据算法技术实现了不同经济主体对于金融服务的无差别获取,能够有效地消弭金融服务的地域限制和资源配置的不平衡。

这对于金融体系的稳健发展具有重要的现实意义。

托斯滕·贝克、罗斯·莱文和阿列克谢·列夫科夫等经济学者曾指出,金融资源地域限制的消弭不仅能够提升金融资源配置的效率,还能有效减缓收入不平等、改善低收入阶层经济状况。

但是,在提升金融市场资源配置效率的同时,BDAI也为金融监管带来了挑战。 

算法背后的技术风险 

与传统的金融监管路径不同,BDAI的金融监管将不可避免地面对较高的技术壁垒。其中,BDAI技术的不合理应用具有一定的隐蔽性。因而,如何防范金融技术发展过程中的技术风险已成为金融监管关注的重点之一。例如,由潜在的算法歧视衍生的“赢者通吃”问题是否将导致家庭融资能力的进一步两极分化,是金融监管者必须关切的金融伦理问题。

在大数据时代,BDAI与金融市场服务的交互融合催生了“虚拟银行”等新型的金融机构形态。与传统银行不同,此类新型银行往往通过其自有的商业数据对于其客户的违约风险进行预判,从而作出是否为其提供金融服务的判断。换言之,BDAI在金融行业应用将不可避免地使个体获取金融的能力更多地依赖于银行对于用户行为模式大数据的深度技术处理。

基于BDAI算法的金融服务供给是否将不合理地影响金融市场资源配置对于个体违约风险的判断?如何有效规避金融市场中BDAI的技术风险?在成功通过技术手段降低社会获取金融资源的成本的同时,BDAI在金融领域的深度应用是否有倡导过度消费之嫌?更重要的是,在监管措施尚未完全到位时,快速发展的BDAI商业应用是否将滋生新形态的非法集资等犯罪行为?如何有效保护数据隐私?无疑,大数据人工智能的金融监管领域亟需监管关切及理论探讨。 

新加坡和中国香港的监管框架 

目前,世界主要的金融市场及其监管部门均已对上述问题进行了密切关注。以亚洲地区为例,新加坡和中国香港特区均以对BDAI在金融领域的应用拟定了监管框架。

其中,香港金融管理局于11月颁布了监管新规,要求银行及所有授权机构在采用大数据分析或人工智能分析技术时保障消费者利益,并严格遵循监察及责任、公平、公开透明和数据私隐保障四大原则(Governance and Accountability, Fairness,Transparency and Disclosure,Data privacy and Protection,简称GFTD框架),合理管理经营风险。

无独有偶,新加坡金融监管部门前不久也对金融领域的人工智能技术的应用作出了监管回应。新加坡金融监管局(Monetary Authority of Singapore,简称MAS)发布监管文件,要求其辖下的金融机构在使用人工智能技术的过程中符合MAS对于公平性、公开性、可靠性和透明性(Fairness,Ethics,Accountability and Transparency,简称FEAT框架)的监管要求。

具体而言,新加坡和中国香港对于大数据人工智能技术的金融监管框架存在许多相似之处。

首先,二者均对BDAI在金融领域的应用所衍生出的风险基于“使用者自负”对责任分担进行了原则性规定。新加坡及中国香港金融监管部门均要求使用BDAI技术的金融机构应对其技术标准和使用方式进行审慎的内部管理,并同时要求上述机构对其用户履行充分的告知和解释义务,确保金融产品消费者的知情权。

第二,二者都对BDAI与金融的深入交互如何满足公平原则的具体合规事项作出了指引。其中,新加坡金融管理局要求BDAI的商业金融应用不应不合理地歧视特定群组或经济个体。与此同时,新加坡的金融机构若采用BDAI技术对其算法程式进行日常性维护,应确保其数据推演运算逻辑的公正性和准确性。

第三,新加坡和中国香港对于大数据人工智能技术的金融监管框架均强调金融机构应当就BDAI的使用情况进行充分的披露,以保障金融产品消费者合理的问询、知情权益。新加坡金管局还特别指出,基于BDAI算法的金融操作所需要符合的监管标准应当不低于同类人工操作的任一监管要求。

与新加坡金管局订立的监管框架相比,香港金管局发布的指引则更加面面俱到。例如,就公平原则事项,中国香港的金融机构需要在符合现有金融监管制度的基础之上、在采纳BDAI算法技术之时将消费者对于大数据人工智能的理解能力作为考量因素。

此外,香港金管局还要求其辖下的金融机构在BDAI技术的日常维护的基础之上对于人工操作的强制介入作出预备规定,以防范系统性金融技术风险。与此同时,香港金管局的监管指引亦对于数据隐私的问题特别关切,并作出了额外的监管要求。 

现有监管框架的借鉴意义 

从普惠金融在我国的具体实践来看,金融科技以及大数据处理技术已经深入应用到我国金融资源配置的许多方面。

具体而言,大数据以及人工智能算法正在我国银行、保险等金融体系的征信风险核算中逐渐扮演更加重要的角色。与此同时,P2P产品监管缺位导致的平台“爆雷”、非法集资现象的层出不穷也揭示了我国大数据及人工智能技术和金融市场融合发展所急需的监管关切。

目前,新加坡和中国香港对于BDAI的金融监管框架已作出许多有益的尝试和讨论。虽然上述地区的BDAI监管实践仍有待考察,但其目前的监管框架无疑对于我国目前金融市场的防范系统性风险工作实有诸多启发。

此外,中国大陆地区目前已经成为国际上金融科技领域发展较为领先的地区之一,因此,对于BDAI在金融领域的发展作出监管回应,亦是我国金融监管制度与时俱进的应有之义。

(作者系香港中文大学法律学院博士后研究员)

本文为转载内容,授权事宜请联系原著作权人。

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大数据与人工智能正在重塑金融监管

从普惠金融在我国的具体实践来看,金融科技以及大数据处理技术已经深入应用到我国金融资源配置的许多方面。

文|法治周末报 韩斯睿

责编|马蓉蓉

随着科学技术的发展和移动支付的普及,大数据与人工智能技术(Bid Data and Artificial Intelligence,简称BDAI)在银行等金融领域的应用已随着金融科技的发展走进了千家万户。鉴于银行业在金融业中占据重要地位,BDAI与传统银行业务的融合发展也成为了大数据时代金融监管的热点。 

金融监管面临新挑战 

BDAI在金融领域是否能够稳健发展直接关系到金融市场的风险规管,也与每个家庭的经济金融权益息息相关。

传统家庭金融学理论认为,个体获取金融服务的能力依赖于其交易风险及回报。在个体层面,交易风险的判断基准一般为个人信用状况,而交易回报则指该个体为获得该金融服务所愿意支付的费用。但是,在现实中,由于金融机构与生俱来的规避风险倾向,金融资源往往由于供给和需求错配导致资源配置效率不如预期。

例如,“高风险、高回报”是金融资源配置的基本规则;但是,为了有效规避违约风险,作为金融资源配置重要环节的银行往往更愿意为信贷记录良好的客户提供金融资源。

从微观的角度而言,家庭获取金融服务的能力与其自身的信贷风险及其所在金融体系的交易成本相关。

《世界银行经济评论》曾刊文指出,经济个体无法有效获得信贷往往有两种主要原因:一是其在申请信贷之时既无法为其借款提供有效抵押,也缺乏稳定的收入为其未来的还贷能力进行担保。二是小额微贷与银团贷款等对公业务相比,其所需的信贷风险审核往往需要个案处理,为银行等金融机构带来了较高的运营成本。

从宏观的角度而言,一个家庭获取金融服务的能力是其所在的经济金融体系资源配置效率的重要指标:如果一个社会可以“把钱用在刀刃上”,将有限的金融资源配置得当,则可以有效地鼓励创新、激发经济活力。

爱尔兰经济学家帕特里克·霍诺汉(Patrick Honohan)认为,金融机构在经济发展中扮演者重要角色。以银行为代表的金融机构通过参与贷款额度发放等金融资产的配置,可以起到减缓贫困、提振经济发展的作用。因此,金融资产的配置不仅应当关注效率,还应当兼顾公平,即“普惠金融”。

在上述金融资产的配置过程中,大数据算法技术的介入能够有效地提升资源配置的效率、提振金融体系的“普惠”属性。

具体而言,金融科技的发展往往以削弱金融资源的地域限制为重要抓手,降低金融资源配置的交易成本。早在上世纪末,ATM等自动取款装置的研发和推广就已经通过弱化金融服务的地域限制、提升了家庭等金融个体获取金融服务的能力。

随着大数据算法技术的发展,BDAI在金融领域的应用以网络为媒介,依托大数据算法技术实现了不同经济主体对于金融服务的无差别获取,能够有效地消弭金融服务的地域限制和资源配置的不平衡。

这对于金融体系的稳健发展具有重要的现实意义。

托斯滕·贝克、罗斯·莱文和阿列克谢·列夫科夫等经济学者曾指出,金融资源地域限制的消弭不仅能够提升金融资源配置的效率,还能有效减缓收入不平等、改善低收入阶层经济状况。

但是,在提升金融市场资源配置效率的同时,BDAI也为金融监管带来了挑战。 

算法背后的技术风险 

与传统的金融监管路径不同,BDAI的金融监管将不可避免地面对较高的技术壁垒。其中,BDAI技术的不合理应用具有一定的隐蔽性。因而,如何防范金融技术发展过程中的技术风险已成为金融监管关注的重点之一。例如,由潜在的算法歧视衍生的“赢者通吃”问题是否将导致家庭融资能力的进一步两极分化,是金融监管者必须关切的金融伦理问题。

在大数据时代,BDAI与金融市场服务的交互融合催生了“虚拟银行”等新型的金融机构形态。与传统银行不同,此类新型银行往往通过其自有的商业数据对于其客户的违约风险进行预判,从而作出是否为其提供金融服务的判断。换言之,BDAI在金融行业应用将不可避免地使个体获取金融的能力更多地依赖于银行对于用户行为模式大数据的深度技术处理。

基于BDAI算法的金融服务供给是否将不合理地影响金融市场资源配置对于个体违约风险的判断?如何有效规避金融市场中BDAI的技术风险?在成功通过技术手段降低社会获取金融资源的成本的同时,BDAI在金融领域的深度应用是否有倡导过度消费之嫌?更重要的是,在监管措施尚未完全到位时,快速发展的BDAI商业应用是否将滋生新形态的非法集资等犯罪行为?如何有效保护数据隐私?无疑,大数据人工智能的金融监管领域亟需监管关切及理论探讨。 

新加坡和中国香港的监管框架 

目前,世界主要的金融市场及其监管部门均已对上述问题进行了密切关注。以亚洲地区为例,新加坡和中国香港特区均以对BDAI在金融领域的应用拟定了监管框架。

其中,香港金融管理局于11月颁布了监管新规,要求银行及所有授权机构在采用大数据分析或人工智能分析技术时保障消费者利益,并严格遵循监察及责任、公平、公开透明和数据私隐保障四大原则(Governance and Accountability, Fairness,Transparency and Disclosure,Data privacy and Protection,简称GFTD框架),合理管理经营风险。

无独有偶,新加坡金融监管部门前不久也对金融领域的人工智能技术的应用作出了监管回应。新加坡金融监管局(Monetary Authority of Singapore,简称MAS)发布监管文件,要求其辖下的金融机构在使用人工智能技术的过程中符合MAS对于公平性、公开性、可靠性和透明性(Fairness,Ethics,Accountability and Transparency,简称FEAT框架)的监管要求。

具体而言,新加坡和中国香港对于大数据人工智能技术的金融监管框架存在许多相似之处。

首先,二者均对BDAI在金融领域的应用所衍生出的风险基于“使用者自负”对责任分担进行了原则性规定。新加坡及中国香港金融监管部门均要求使用BDAI技术的金融机构应对其技术标准和使用方式进行审慎的内部管理,并同时要求上述机构对其用户履行充分的告知和解释义务,确保金融产品消费者的知情权。

第二,二者都对BDAI与金融的深入交互如何满足公平原则的具体合规事项作出了指引。其中,新加坡金融管理局要求BDAI的商业金融应用不应不合理地歧视特定群组或经济个体。与此同时,新加坡的金融机构若采用BDAI技术对其算法程式进行日常性维护,应确保其数据推演运算逻辑的公正性和准确性。

第三,新加坡和中国香港对于大数据人工智能技术的金融监管框架均强调金融机构应当就BDAI的使用情况进行充分的披露,以保障金融产品消费者合理的问询、知情权益。新加坡金管局还特别指出,基于BDAI算法的金融操作所需要符合的监管标准应当不低于同类人工操作的任一监管要求。

与新加坡金管局订立的监管框架相比,香港金管局发布的指引则更加面面俱到。例如,就公平原则事项,中国香港的金融机构需要在符合现有金融监管制度的基础之上、在采纳BDAI算法技术之时将消费者对于大数据人工智能的理解能力作为考量因素。

此外,香港金管局还要求其辖下的金融机构在BDAI技术的日常维护的基础之上对于人工操作的强制介入作出预备规定,以防范系统性金融技术风险。与此同时,香港金管局的监管指引亦对于数据隐私的问题特别关切,并作出了额外的监管要求。 

现有监管框架的借鉴意义 

从普惠金融在我国的具体实践来看,金融科技以及大数据处理技术已经深入应用到我国金融资源配置的许多方面。

具体而言,大数据以及人工智能算法正在我国银行、保险等金融体系的征信风险核算中逐渐扮演更加重要的角色。与此同时,P2P产品监管缺位导致的平台“爆雷”、非法集资现象的层出不穷也揭示了我国大数据及人工智能技术和金融市场融合发展所急需的监管关切。

目前,新加坡和中国香港对于BDAI的金融监管框架已作出许多有益的尝试和讨论。虽然上述地区的BDAI监管实践仍有待考察,但其目前的监管框架无疑对于我国目前金融市场的防范系统性风险工作实有诸多启发。

此外,中国大陆地区目前已经成为国际上金融科技领域发展较为领先的地区之一,因此,对于BDAI在金融领域的发展作出监管回应,亦是我国金融监管制度与时俱进的应有之义。

(作者系香港中文大学法律学院博士后研究员)

本文为转载内容,授权事宜请联系原著作权人。