■王去非

金融科技在賦能金融發(fā)展的過程中，與金融機(jī)構(gòu)、金融監(jiān)管、金融基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)以及金融消費(fèi)者權(quán)益保護(hù)之間引致出的幾類關(guān)系值得研究，主要包括：部分金融機(jī)構(gòu)“淪為”金融科技企業(yè)的資金來源和牌照通道，金融業(yè)務(wù)流程隱藏著技術(shù)黑箱，科技被用來反監(jiān)管，趨同化算法引發(fā)風(fēng)險(xiǎn)共振，云服務(wù)等技術(shù)可能引發(fā)金融機(jī)構(gòu)系統(tǒng)性運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)，部分金融科技企業(yè)平臺(tái)具有金融基礎(chǔ)設(shè)施屬性但又缺乏公共性和中立性，算法歧視與信息盜用損害金融消費(fèi)者權(quán)益等。本文在對(duì)這些問題進(jìn)行深入分析基礎(chǔ)上提出了政策建議。

近年來，人工智能、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、云計(jì)算等技術(shù)的興起，正深刻影響著金融生態(tài)，改變著金融業(yè)態(tài)。金融科技在服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)、促進(jìn)普惠金融發(fā)展、提升金融風(fēng)險(xiǎn)管理水平等方面，發(fā)揮著越來越大的作用?？萍荚趶V泛滲透并賦能到金融領(lǐng)域的方方面面過程中，與金融機(jī)構(gòu)、金融監(jiān)管、金融基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)以及金融消費(fèi)者權(quán)益保護(hù)之間也出現(xiàn)了一些新情況、新問題，甚至出現(xiàn)了一些矛盾和沖突。因此，如何正確認(rèn)識(shí)和審慎處理金融科技與金融領(lǐng)域諸多方面之間的關(guān)系，做到抑弊興利，值得持續(xù)關(guān)注和深入研究。

一、金融科技與金融機(jī)構(gòu)融合發(fā)展的關(guān)系問題

（一）金融機(jī)構(gòu)與科技企業(yè)主從關(guān)系轉(zhuǎn)換

在第三方支付“鼎盛”時(shí)期曾發(fā)生過銀行被后臺(tái)化的情況，即支付機(jī)構(gòu)通過開設(shè)虛擬電子賬戶，可以一對(duì)多與銀行實(shí)體賬戶進(jìn)行綁定，使得銀行經(jīng)過多年積累才獲得的賬戶體系成為了第三方支付虛擬電子賬戶的后臺(tái)。在相關(guān)監(jiān)管政策出臺(tái)前，眾多銀行面對(duì)大型支付機(jī)構(gòu)均處于弱勢(shì)地位，只能被動(dòng)接受支付指令劃撥資金，卻無法得到支付交易雙方的具體信息（馮彥明和高璇，2019），使得反洗錢等監(jiān)管要求無從落實(shí)。

在出臺(tái)支付新規(guī)并設(shè)立網(wǎng)聯(lián)后，銀行被支付機(jī)構(gòu)后臺(tái)化的現(xiàn)象得到了徹底扭轉(zhuǎn)。但目前又出現(xiàn)了部分中小銀行信貸業(yè)務(wù)被金融科技企業(yè)邊緣化的現(xiàn)象。典型的如騰訊所創(chuàng)的“微粒貸”，采用的是同業(yè)合作、共建聯(lián)合貸款平臺(tái)的模式，由騰訊負(fù)責(zé)貸款客戶名單篩選、風(fēng)控等。平臺(tái)發(fā)放的貸款中，20%甚至更低比例由騰訊作為最大股東的微眾銀行出資，80%以上貸款資金由合作銀行提供。騰訊的這種聯(lián)合放貸模式迅速被螞蟻金服等其他金融科技企業(yè)效仿，眾多城市商業(yè)銀行以及部分農(nóng)商行相繼參與合作。一些合作銀行由于自身成本、能力以及與金融科技巨頭的地位不對(duì)等等原因，在聯(lián)合放貸中只負(fù)責(zé)按照金融科技企業(yè)的指令放款，不參與風(fēng)控、貸后管理等核心業(yè)務(wù)，其作用和地位也變成了金融科技企業(yè)的配資渠道。

隨著市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)日益激烈，金融產(chǎn)品不斷豐富，金融市場(chǎng)將可能逐漸轉(zhuǎn)為更加標(biāo)準(zhǔn)的“買方市場(chǎng)”，屆時(shí)擁有海量客戶資源的金融科技公司在金融機(jī)構(gòu)面前將可能更加強(qiáng)勢(shì)，如果不處理好兩者的關(guān)系，越來越多擁有牌照的金融機(jī)構(gòu)將喪失風(fēng)險(xiǎn)管理等核心業(yè)務(wù)能力，淪為金融科技公司的通道。

（二）金融業(yè)務(wù)流程隱藏技術(shù)黑箱風(fēng)險(xiǎn)

人工智能通常采用基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法（伍旭川，2018），而這種方法存在著人們尚無法洞悉的“隱層”，或者說是機(jī)器試圖向人類解釋但人類還未掌握解讀方法而無法理解。更為突出的問題是，機(jī)器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和人的大腦一樣偶爾也會(huì)出錯(cuò)，而人類對(duì)此還無法做出合理解釋，更沒有能力去預(yù)防。并且此類錯(cuò)誤一旦發(fā)生，需要耗費(fèi)大量時(shí)間和資源去糾正，有時(shí)不得不暫停服務(wù)從而造成無法挽回的損失。

對(duì)金融機(jī)構(gòu)來說，運(yùn)用此類技術(shù)應(yīng)用程序就等同于在業(yè)務(wù)流程中加入了“技術(shù)黑箱”。雖然部分人工智能技術(shù)對(duì)金融市場(chǎng)的預(yù)測(cè)和判斷比多數(shù)人更為精準(zhǔn)，但技術(shù)人員卻無法搞清楚人工智能在利用大數(shù)據(jù)開展機(jī)器學(xué)習(xí)后得出的優(yōu)化結(jié)論來自神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的哪個(gè)節(jié)點(diǎn)以及預(yù)測(cè)和判斷的理由，運(yùn)作機(jī)制也無法被技術(shù)提供者、系統(tǒng)購(gòu)買者和監(jiān)管者追蹤，更無法被核驗(yàn)，甚至可能成為推卸決策失誤責(zé)任的理由——“這些決策并不是我們做的，而是機(jī)器做的”，相應(yīng)地也帶來了對(duì)違規(guī)行為的處罰難題。到底是該處罰此類軟件的使用機(jī)構(gòu)（如金融機(jī)構(gòu)），還是軟件的開發(fā)制作機(jī)構(gòu)（如科技公司），又或是直接編寫軟件程序的人員，還是處罰、禁用軟件或技術(shù)自身呢？

二、金融科技與金融監(jiān)管的關(guān)系問題

（一）金融科技同時(shí)作用于監(jiān)管改善和監(jiān)管規(guī)避

科技正被越來越多地運(yùn)用到監(jiān)管中來改善原有監(jiān)管的不足。比如在檢測(cè)證券市場(chǎng)中的“坐莊”交易方面，傳統(tǒng)方法不僅難以識(shí)別真正的串通行為和市場(chǎng)操控，反而會(huì)產(chǎn)生大量的誤報(bào)信息。國(guó)外一些監(jiān)管機(jī)構(gòu)已開始采用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算和人工智能等技術(shù)幫助發(fā)現(xiàn)和識(shí)別此類可疑交易行為與模式，以降低原有監(jiān)控系統(tǒng)的誤報(bào)率，提高識(shí)別可疑交易行為的精準(zhǔn)度，從而使寶貴的監(jiān)管資源聚焦于貨真價(jià)實(shí)的案件中。

但是科技作為工具，自然也可能被用于反監(jiān)管。與前些年借發(fā)展互聯(lián)網(wǎng)金融之名，行民間金融甚至非法金融活動(dòng)之實(shí)的P2P、網(wǎng)絡(luò)集資相比，出現(xiàn)了一些技術(shù)含量更高、方式更為隱蔽的反監(jiān)管手段。比如擁有大量交易數(shù)據(jù)的企業(yè)，通常將其數(shù)據(jù)加密后采用分布式、切片化的方式進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，并且信息讀取技術(shù)是建立在企業(yè)自身擁有的技術(shù)發(fā)明專利基礎(chǔ)上，傳統(tǒng)的監(jiān)管軟件及其腳本根本無法與這些復(fù)雜系統(tǒng)直接對(duì)接。監(jiān)管機(jī)構(gòu)必須在被監(jiān)管企業(yè)的幫助下搭建數(shù)據(jù)查詢平臺(tái)，才能對(duì)企業(yè)的交易數(shù)據(jù)開展核查、實(shí)施監(jiān)管。但是在這個(gè)過程中，監(jiān)管者由于無法通過自身技術(shù)直達(dá)底層數(shù)據(jù)，甚至無法理解和跟上企業(yè)所采用的技術(shù)，如若企業(yè)在提供數(shù)據(jù)過程中作假或有所隱瞞，也很難被監(jiān)管者及時(shí)發(fā)現(xiàn)。又比如洗錢集團(tuán)、地下錢莊利用區(qū)塊鏈等技術(shù)制造更為復(fù)雜、更加隱蔽的資金流來躲避監(jiān)管系統(tǒng)的監(jiān)測(cè)，用比特幣等虛擬代幣交易來逃避反洗錢等金融監(jiān)管措施均是比較典型的案例。

（二）算法趨同化中的波動(dòng)共振風(fēng)險(xiǎn)

“算法”一詞從狹義的計(jì)算機(jī)技術(shù)角度而言，是指從輸入集合到輸出集合背后所蘊(yùn)含的底層數(shù)學(xué)邏輯原理以及內(nèi)在計(jì)算設(shè)計(jì)流程。“算法”是軟件的生命力所在，稱之為軟件的“大腦”。但是趨同化甚至同質(zhì)化的“算法”也可能加劇市場(chǎng)波動(dòng)，引發(fā)風(fēng)險(xiǎn)共振。一是在邊際生產(chǎn)成本幾乎為零的情況下，計(jì)算機(jī)軟件可以被無損復(fù)制任意多份，并且僅通過網(wǎng)絡(luò)連接便可將軟件銷往全國(guó)乃至世界各地。因此，軟件生產(chǎn)企業(yè)會(huì)盡可能擴(kuò)大一款軟件的銷量，進(jìn)而降低成本，提升利潤(rùn)。二是由于我國(guó)目前知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)較弱，一款好的軟件經(jīng)常會(huì)被同行迅速模仿，金融軟件產(chǎn)品也是如此。三是金融軟件開發(fā)和運(yùn)用都基于海量金融數(shù)據(jù)信息，而金融數(shù)據(jù)供應(yīng)商的集中度較高，即便是不同公司的軟件在運(yùn)行時(shí)所依賴的歷史或?qū)崟r(shí)金融數(shù)據(jù)來源渠道也高度重合。在這種情況下，眾多使用同一甚至不同軟件的用戶，很可能基于高度一致的信息數(shù)據(jù)來源，采用同種或者類似的“算法”策略進(jìn)行輔助投資，這將使得原本分層、存在博弈的市場(chǎng)主體投資決策趨于扁平化、一致化。在極端情況下，很可能出現(xiàn)大量投資主體同時(shí)獲得相同的市場(chǎng)最新信息，同時(shí)做出相同的投資決策，進(jìn)而迅速拉高投資標(biāo)的價(jià)位。在投資標(biāo)的價(jià)位被拉高時(shí)，其他輔助決策軟件又會(huì)迅速發(fā)現(xiàn)“上漲趨勢(shì)”并采取各自的“追漲”策略。而在下跌過程中也會(huì)出現(xiàn)類似相反的情況。這將導(dǎo)致投資行為的羊群效應(yīng)，加劇金融市場(chǎng)的順周期性。

（三）技術(shù)服務(wù)集中化下的系統(tǒng)性運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)

數(shù)十年來，金融機(jī)構(gòu)一直依賴少數(shù)科技公司提供“就地”計(jì)算的金融服務(wù)解決方案，典型例子便是常被提起的IOE（IBM、Oracle、EMC）。有了云服務(wù)后，現(xiàn)階段金融機(jī)構(gòu)在“核心”金融數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和運(yùn)用方面對(duì)第三方云服務(wù)商的依賴程度仍相對(duì)較低。據(jù)歐盟網(wǎng)絡(luò)與信息安全局調(diào)查顯示，盡管88%的歐洲金融機(jī)構(gòu)至少使用了一個(gè)云應(yīng)用程序，但只有1%的金融機(jī)構(gòu)將云用于支撐“核心”應(yīng)用程序。但是近年來，我國(guó)越來越多的金融機(jī)構(gòu)存在使用云服務(wù)來支持業(yè)務(wù)包括核心業(yè)務(wù)的傾向，特別是一些業(yè)務(wù)規(guī)模不大、科技實(shí)力較弱的中小金融機(jī)構(gòu)，開始大范圍引進(jìn)、接入第三方云服務(wù)，以顯著降低開發(fā)運(yùn)營(yíng)成本。由于網(wǎng)絡(luò)規(guī)模效應(yīng)的存在，第三方云服務(wù)商的市場(chǎng)集中度較高，前三位服務(wù)商（阿里、騰訊、華為）的市場(chǎng)占有率之和超過90%。未來如大量無力自建云平臺(tái)的金融機(jī)構(gòu)紛紛轉(zhuǎn)向采用第三方云服務(wù)，而云服務(wù)商又相當(dāng)集中，那么當(dāng)這些云服務(wù)商出現(xiàn)運(yùn)營(yíng)失敗、網(wǎng)絡(luò)故障等風(fēng)險(xiǎn)事件時(shí)，就會(huì)造成多家金融機(jī)構(gòu)的運(yùn)營(yíng)故障和網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)，甚至出現(xiàn)金融機(jī)構(gòu)連鎖反應(yīng)，發(fā)生系統(tǒng)性運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)（李敏，2019）。如2019年3月阿里云宕機(jī)事件，就造成華北大量采用阿里云服務(wù)的互聯(lián)網(wǎng)公司網(wǎng)站和APP癱瘓。

三、金融科技企業(yè)平臺(tái)化與金融基礎(chǔ)設(shè)施的關(guān)系問題

（一）金融基礎(chǔ)設(shè)施屬性科技平臺(tái)的商業(yè)性與公共性矛盾

支付清算和征信領(lǐng)域是兩大金融基礎(chǔ)設(shè)施，那么在這兩個(gè)領(lǐng)域建立的金融科技企業(yè)平臺(tái)同樣具有金融基礎(chǔ)設(shè)施屬性。而金融基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)必須遵從一個(gè)重要原則，即公共性和中立性，平臺(tái)設(shè)施不能單純從商業(yè)利益出發(fā)，不能被濫用到市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中去。我國(guó)曾有一段時(shí)間默認(rèn)第三方支付機(jī)構(gòu)對(duì)自身交易資金進(jìn)行清算，也批準(zhǔn)過8家市場(chǎng)主體籌備個(gè)人征信公司，但是這些市場(chǎng)主體都有著一大特點(diǎn)：與公共性和中立性原則不兼容。比如在“斷直連、不付息”監(jiān)管措施落地之前，支付寶等將支付和清算予以合并，既繞開了銀聯(lián)等清算組織，又將巨額沉淀備付金作為與商業(yè)銀行談判的籌碼，以爭(zhēng)取更低的支付手續(xù)費(fèi)及更高的利息收益。同時(shí)，平臺(tái)的接入具有排它性，如支付寶的支付清算平臺(tái)就不允許其他第三方支付機(jī)構(gòu)接入。又如8家被批準(zhǔn)籌備的個(gè)人征信機(jī)構(gòu)，均依托某一企業(yè)或企業(yè)集團(tuán)，業(yè)務(wù)和公司治理結(jié)構(gòu)不具備獨(dú)立性，擬設(shè)立的征信機(jī)構(gòu)與母公司之間存在明顯的利益關(guān)聯(lián)（劉新海，2018）。正因?yàn)榭紤]到公共性和中立性問題，央行對(duì)其提出了新的政策要求，做出了相應(yīng)的規(guī)制。

（二）金融科技平臺(tái)數(shù)據(jù)供給質(zhì)量與市場(chǎng)需求存在差距

一方面，金融科技企業(yè)平臺(tái)的信息覆蓋面在“量”上存在不足。由于每家金融科技企業(yè)都是依托互聯(lián)網(wǎng)建立起自己的業(yè)務(wù)閉環(huán)，同時(shí)也就構(gòu)筑了平臺(tái)之間的信息“高墻”，形成了一個(gè)個(gè)“數(shù)據(jù)孤島”。如網(wǎng)貸領(lǐng)域各平臺(tái)都知道“共債”問題較為嚴(yán)重。百融金服2018年7月份發(fā)布的《2017年現(xiàn)金貸行業(yè)分析報(bào)告》顯示，在申請(qǐng)多次借款的客戶中，同時(shí)向多家機(jī)構(gòu)申請(qǐng)借款的人數(shù)占比達(dá)49.4%，而只在1家機(jī)構(gòu)申請(qǐng)多次借款的客戶僅占7.2%。中智誠(chéng)的一次調(diào)查顯示，現(xiàn)金貸申請(qǐng)者存在“共債”的比例超過80%。但是單一平臺(tái)根本無法用技術(shù)手段來精準(zhǔn)識(shí)別多頭借貸用戶，即便是已經(jīng)擁有海量數(shù)據(jù)和極強(qiáng)大數(shù)據(jù)分析能力的螞蟻金服、騰訊等企業(yè)，從全局來看，其信息覆蓋面也還是不夠，也不能及時(shí)識(shí)別出財(cái)務(wù)狀況糟糕的“共債”借款人。

另一方面，金融科技企業(yè)平臺(tái)的數(shù)據(jù)在“質(zhì)”上存在缺陷。如在信用信息領(lǐng)域，擁有大型互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)圈的金融科技企業(yè)曾采用“流量換數(shù)據(jù)”“限時(shí)免費(fèi)開放”，以向其他企業(yè)免費(fèi)開放流量入口為條件要求合作方回傳數(shù)據(jù)等手段，收集大量數(shù)據(jù)信息，搭建信息共享平臺(tái)。理論上這種合作模式會(huì)使主導(dǎo)企業(yè)的大數(shù)據(jù)風(fēng)控系統(tǒng)由于數(shù)據(jù)的不斷積累而愈發(fā)完善，并反過來可以為合作機(jī)構(gòu)提供更優(yōu)質(zhì)的風(fēng)控服務(wù)。但是由于主導(dǎo)企業(yè)既沒有能力去核驗(yàn)，也沒有強(qiáng)有力的手段來約束合作企業(yè)回傳的數(shù)據(jù)質(zhì)量，從而導(dǎo)致錯(cuò)報(bào)、漏報(bào)等時(shí)有發(fā)生。例如有的合作企業(yè)采用選擇性上報(bào)數(shù)據(jù)策略，不報(bào)送優(yōu)質(zhì)客戶的信息，甚至將“白名單”摻入“黑名單”上報(bào)，使得其他平臺(tái)不敢給優(yōu)質(zhì)客戶放貸，將好客戶留給自己。諸如此類的不端行為使得數(shù)據(jù)庫信息混濁、失真，甚至失去客戶拓展以及風(fēng)險(xiǎn)控制的應(yīng)有價(jià)值。

（三）科技企業(yè)建設(shè)金融基礎(chǔ)設(shè)施平臺(tái)規(guī)模不經(jīng)濟(jì)

由市場(chǎng)自發(fā)建設(shè)形成的金融基礎(chǔ)設(shè)施從形態(tài)上看是分散的，從全局來看是低效的。以第三方支付的資金清算為例，在網(wǎng)聯(lián)成立前，一家第三方支付機(jī)構(gòu)要直接連接幾家甚至上百家銀行，一家銀行也同時(shí)連接多家第三方支付公司，甚至有的銀行分支行也直接與某一支付機(jī)構(gòu)建立連接。按照目前支付機(jī)構(gòu)數(shù)量超過200家，直接接入央行大額支付系統(tǒng)的銀行數(shù)量超過300家來計(jì)算，如果這些銀行和支付機(jī)構(gòu)完全相連，需要建立超過“200×300”條連接、200個(gè)清算平臺(tái)。并且，200個(gè)企業(yè)自發(fā)建立形成的清算平臺(tái)將接口不能共享，數(shù)據(jù)不能互聯(lián)互通。更為關(guān)鍵的是，不同支付機(jī)構(gòu)和銀行的直連通道從業(yè)務(wù)協(xié)議、服務(wù)價(jià)格到實(shí)現(xiàn)方式都是單獨(dú)一對(duì)一談判出來的，業(yè)務(wù)標(biāo)準(zhǔn)、技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一，帶來很多系統(tǒng)運(yùn)維和業(yè)務(wù)連續(xù)性方面的問題。由央行牽頭設(shè)立網(wǎng)聯(lián)平臺(tái)后，成本集約效應(yīng)巨大，理論上銀行以及支付機(jī)構(gòu)的連接數(shù)將從“200×300”降為“200+300”，清算平臺(tái)數(shù)量從200降為1。這將大幅減少重復(fù)建設(shè)和資源投入，金融科技企業(yè)以及金融機(jī)構(gòu)可以把節(jié)省下來的人力、財(cái)力等投入到服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的前端創(chuàng)新上。同時(shí)，建立統(tǒng)一、規(guī)范的基礎(chǔ)設(shè)施也有利于統(tǒng)一系統(tǒng)對(duì)接接口等技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，減少風(fēng)險(xiǎn)漏洞、提升業(yè)務(wù)運(yùn)行的連續(xù)性。

四、金融科技與金融消費(fèi)者權(quán)益保護(hù)的關(guān)系問題

（一）算法歧視影響金融服務(wù)的公平和公正性

隨著算法進(jìn)入我們的生活，“算法歧視”侵犯消費(fèi)者權(quán)益、有悖于公平和正義的問題開始顯現(xiàn)。“大數(shù)據(jù)殺熟”就曾引起熱議。一些企業(yè)通過算法技術(shù)，將價(jià)格歧視從以往的二級(jí)或三級(jí)提升至理想化的一級(jí)水平，即數(shù)據(jù)處理者通過對(duì)消費(fèi)者畫像，精準(zhǔn)掌握消費(fèi)者的消費(fèi)意愿和價(jià)格預(yù)期，然后按照每一位消費(fèi)者的最高支付意愿進(jìn)行差異化定價(jià)，而作為消費(fèi)者卻毫不知情或無力反抗。算法歧視還體現(xiàn)在對(duì)消費(fèi)者“貼標(biāo)簽”上，如網(wǎng)傳：如果消費(fèi)者在淘寶多次購(gòu)買低于128元的連衣裙，將被淘寶后臺(tái)算法打上“底價(jià)人群”標(biāo)簽。算法歧視如果在金融領(lǐng)域存在，它同樣將侵犯和傷害金融消費(fèi)者合法權(quán)益，對(duì)此需予以關(guān)注。

（二）信息不對(duì)稱損害消費(fèi)者權(quán)益

部分金融科技企業(yè)銷售產(chǎn)品時(shí)故意片面強(qiáng)調(diào)高收益，弱化產(chǎn)品潛在風(fēng)險(xiǎn)，甚至刻意隱瞞真實(shí)信息或捏造信息誤導(dǎo)投資人，人為加大交易雙方之間的信息不對(duì)稱程度。特別是互聯(lián)網(wǎng)金融創(chuàng)新產(chǎn)品的一大特點(diǎn)就是大幅降低市場(chǎng)準(zhǔn)入門檻，服務(wù)“長(zhǎng)尾”人群，而普通消費(fèi)者的門檻越低，專業(yè)知識(shí)越缺乏，信息獲取、處理及抗風(fēng)險(xiǎn)能力越不強(qiáng)，越容易在虛擬化交易中受到誤導(dǎo)和欺詐，并直接推高了金融科技行業(yè)的整體風(fēng)險(xiǎn)狀況。盡管有關(guān)部門正在加緊制訂金融科技領(lǐng)域信息披露的標(biāo)準(zhǔn)，如中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)金融協(xié)會(huì)陸續(xù)發(fā)布了《互聯(lián)網(wǎng)金融信息披露個(gè)體網(wǎng)絡(luò)借貸》（T/NIFA 1-2017）團(tuán)體標(biāo)準(zhǔn)、《互聯(lián)網(wǎng)金融信息披露互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)金融》（T/NIFA 2-2017）團(tuán)體標(biāo)準(zhǔn)，但是如何確保信息披露全面、及時(shí)、準(zhǔn)確，仍是一大難題。目前消費(fèi)者普遍缺乏核實(shí)金融科技企業(yè)所披露信息的途徑和渠道。同時(shí)，金融科技產(chǎn)品的糾紛通常具有單筆金額小、整體數(shù)量大、涉及權(quán)益者多的特點(diǎn)，在我國(guó)集體訴訟等相關(guān)法律尚不成熟、不完備的情況下，相關(guān)糾紛的解決缺乏有效的司法途徑。

（三）信息采集強(qiáng)制授權(quán)損害個(gè)人信息保護(hù)

金融科技企業(yè)通過挖掘一些看似與金融無關(guān)的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，能夠多維度地刻畫出信息主體的特征并服務(wù)金融業(yè)務(wù)。在這種理念驅(qū)動(dòng)下，金融科技企業(yè)采集信息的范圍被一再地?cái)U(kuò)大。在一些金融科技企業(yè)采集的來自各種聊天軟件、微博、互聯(lián)網(wǎng)社區(qū)、游戲等平臺(tái)的個(gè)人社交和行為信息中，部分就可能涉及信息主體隱私。雖然我國(guó)明確規(guī)定采集、提供、使用個(gè)人信息必須取得信息主體同意，但在實(shí)際操作中消費(fèi)者的“同意權(quán)”往往被侵犯。金融科技企業(yè)通常會(huì)采用在有關(guān)協(xié)議中添加授權(quán)格式條款的方式，由消費(fèi)者在安裝某項(xiàng)應(yīng)用或使用某項(xiàng)服務(wù)時(shí)通過勾選同意復(fù)選框授權(quán)。這種做法的提示作用不明顯，大量消費(fèi)者并不會(huì)仔細(xì)閱讀整個(gè)協(xié)議內(nèi)容，極可能在并不知曉有授權(quán)條款的情況下勾選了“同意”，無意中完成了授權(quán)。此外，還存在強(qiáng)制授權(quán)和捆綁授權(quán)的情況。如將同意其采集信息作為使用其產(chǎn)品服務(wù)的前置條件，“強(qiáng)制”消費(fèi)者授權(quán)，并且所要求授權(quán)使用的信息中，大量信息與產(chǎn)品應(yīng)用本身并無關(guān)聯(lián)。又如要求使用者授權(quán)將該產(chǎn)品的使用信息分享給其他應(yīng)用使用，這就屬于明顯的捆綁授權(quán)。

金融科技行業(yè)片面地追求信息數(shù)據(jù)的多和廣，導(dǎo)致消費(fèi)者普遍擔(dān)心對(duì)授權(quán)的濫用和在未經(jīng)自己授權(quán)的情況下信息被盜用。根據(jù)艾媒咨詢數(shù)據(jù)顯示，41.8%的受訪用戶擔(dān)心使用移動(dòng)支付會(huì)泄露銀行卡等財(cái)產(chǎn)信息，40.4%的擔(dān)心個(gè)人賬號(hào)被盜。還有一些公司開發(fā)應(yīng)用人臉識(shí)別、指紋識(shí)別等生物信息識(shí)別技術(shù)，采集的都是個(gè)人獨(dú)有、無法更改的生物特征信息，消費(fèi)者擔(dān)心此類生物信息一旦被泄漏，不能像“密碼泄漏更改密碼、手機(jī)號(hào)泄漏更換手機(jī)號(hào)”那樣去更換臉，幾乎沒有挽救余地。這些狀況既破壞了消費(fèi)者對(duì)金融科技行業(yè)的信任，也不利于金融科技的健康有序發(fā)展。

五、政策建議

（一）厘清金融科技企業(yè)與金融機(jī)構(gòu)的業(yè)務(wù)合作邊界

攜有用戶、場(chǎng)景、數(shù)據(jù)流量和技術(shù)優(yōu)勢(shì)的金融科技企業(yè)與金融機(jī)構(gòu)之間的合作，帶來的不僅僅是新的金融產(chǎn)品、業(yè)務(wù)流程和服務(wù)，與此同時(shí)還帶來了新的商業(yè)模式、新的生態(tài)角色、新的合作關(guān)系，亟需重新定義金融機(jī)構(gòu)與非金融機(jī)構(gòu)的劃分界限，金融機(jī)構(gòu)與合作機(jī)構(gòu)的各自定位和角色，以及金融風(fēng)險(xiǎn)的內(nèi)涵和外延。如明確金融科技企業(yè)對(duì)客戶風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別等核心業(yè)務(wù)的基本信息必須提供給合作的金融機(jī)構(gòu)，同時(shí)金融機(jī)構(gòu)對(duì)于風(fēng)控、貸后管理等核心業(yè)務(wù)必須深度參與，不允許其將風(fēng)險(xiǎn)管理等核心業(yè)務(wù)外包了事。或者對(duì)于金融機(jī)構(gòu)只提供資金和牌照通道，不參與金融核心業(yè)務(wù)管理的，鑒于此類金融科技企業(yè)事實(shí)上等同于自身從事金融業(yè)務(wù)，故而將其納入監(jiān)管框架并要求持牌經(jīng)營(yíng)。

（二）調(diào)整金融監(jiān)管的外延和內(nèi)涵

當(dāng)前金融監(jiān)管如巴塞爾協(xié)議Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ等，主要以資本充足率為核心，以信用風(fēng)險(xiǎn)控制為重點(diǎn)，強(qiáng)調(diào)資本在吸收損失、抵御系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的作用，但隨著金融信息化、科技化水平的指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，監(jiān)管部門應(yīng)將技術(shù)納入監(jiān)管范疇并放到更加重要的位置。如監(jiān)管部門一方面要重視監(jiān)管科技的發(fā)展，與金融科技企業(yè)進(jìn)行技術(shù)賽跑，充分利用大數(shù)據(jù)、人工智能、云計(jì)算等技術(shù)不斷豐富金融監(jiān)管工具和手段（何海鋒等，2018）；另一方面要將金融機(jī)構(gòu)以及外包采用的技術(shù)納入監(jiān)管范圍，保持金融科技在監(jiān)管者面前的透明度，持續(xù)跟蹤及動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)金融科技的發(fā)展、演進(jìn)和風(fēng)險(xiǎn)變化。如規(guī)定金融機(jī)構(gòu)要向監(jiān)管部門報(bào)備人工智能算法所采用的模型參數(shù)以及數(shù)據(jù)來源，還要有適當(dāng)?shù)慕型３绦蚝椭袛喾椒?，并且要定期?duì)算法得出的數(shù)據(jù)結(jié)果進(jìn)行人工核驗(yàn)等。同時(shí)，監(jiān)管部門不僅要對(duì)單個(gè)金融機(jī)構(gòu)的技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估，對(duì)技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)可能引發(fā)的系統(tǒng)性運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)也要進(jìn)行評(píng)估。

（三）加快金融科技領(lǐng)域的金融基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)

為充分體現(xiàn)基礎(chǔ)設(shè)施的公共、中立特性，現(xiàn)階段建議由中央銀行牽頭，相關(guān)金融機(jī)構(gòu)、金融中介機(jī)構(gòu)、金融科技企業(yè)共同參與建設(shè)的模式。通過金融基礎(chǔ)設(shè)施的“共建、共有、共享”，發(fā)揮其規(guī)模效應(yīng)和資源集中效應(yīng)，減少分散重復(fù)建設(shè)，降低整體運(yùn)行成本。同時(shí)，盡快制訂、出臺(tái)、完善與金融基礎(chǔ)設(shè)施相關(guān)的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范。央行等金融管理部門還要充分利用金融基礎(chǔ)設(shè)施的相關(guān)信息，做好風(fēng)險(xiǎn)的識(shí)別和預(yù)警，并為宏觀決策和微觀監(jiān)管提供參考和服務(wù)。

（四）加強(qiáng)對(duì)金融消費(fèi)者權(quán)益的保護(hù)

一是監(jiān)管機(jī)構(gòu)加大對(duì)金融科技企業(yè)誘導(dǎo)交易、欺詐、販賣客戶信息等侵犯消費(fèi)者權(quán)益行為的查處力度，加強(qiáng)對(duì)生物特征信息的管理。監(jiān)管機(jī)構(gòu)隨機(jī)核查驗(yàn)證金融科技企業(yè)信息采集及信息披露情況，或聘請(qǐng)第三方審計(jì)機(jī)構(gòu)對(duì)披露信息數(shù)據(jù)進(jìn)行審計(jì)，嚴(yán)懲故意竊取、販賣信息，披露信息不實(shí)不全的行為。二是通過行業(yè)自律組織促進(jìn)金融科技企業(yè)合規(guī)采集信息及披露信息。如由中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)金融協(xié)會(huì)等自律性行業(yè)組織在建立行業(yè)行為評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范和公約的基礎(chǔ)上，組織不定期抽查會(huì)員單位的信息采集和披露情況，對(duì)違反行業(yè)公約的會(huì)員單位視情節(jié)輕重分別采取警示約談、發(fā)警示函、業(yè)內(nèi)通報(bào)、公開譴責(zé)、暫停會(huì)員權(quán)利或取消會(huì)員資格等措施。三是進(jìn)一步健全法律法規(guī)。如借鑒美國(guó)的集體訴訟制度，金融消費(fèi)者個(gè)人針對(duì)侵權(quán)事件提起的訴訟可以有效覆蓋所有其他同類利益受損的消費(fèi)者，從而極大提高違法成本，督促相關(guān)企業(yè)和個(gè)人提高遵紀(jì)守法意識(shí)，營(yíng)造不敢違、不愿違的良好氛圍。