陳振云

（上海政法學院 國際法學院，上海 201701）

中國一直處在金融互聯網發(fā)展的最前沿，［1］以螞蟻金服為代表創(chuàng)造了以數據為驅動力的科技金融。螞蟻金服在金融服務領域尤其是在線支付領域，成為毋庸置疑的領頭羊。在美國，亞馬遜、蘋果、臉書、谷歌、微軟和優(yōu)步這些耳熟能詳的科技巨頭都能夠提供各式各樣的支付、借貸和其他金融服務，逐步侵蝕傳統銀行業(yè)務。隨著這些成熟的科技公司進入金融領域，很多問題也同時產生：這些公司如何適應金融監(jiān)管框架？監(jiān)管機構如何調整和回應非金融公司進入金融服務行業(yè)對現有監(jiān)管體系的沖擊？這些正是本文要加以重點討論的地方。

一、金融科技與科技金融之辨析

（一）金融科技與監(jiān)管科技之間的關系

從廣義上來講，金融科技指的是運用科技來提供金融解決方案。［2］金融科技的演變跨越了三個不同時期，近期的發(fā)展又進一步提速。［2］這種在金融領域不斷應用的技術，逐漸給原先旨在控制人的行為規(guī)范轉變?yōu)樨撠煴O(jiān)督自動化流程的監(jiān)管者帶來壓力。換言之，金融科技的增長引發(fā)了對監(jiān)管科技的需求。簡單來說，監(jiān)管科技（RegTech）是監(jiān)管（regulatory）和技術（technology）術語的縮寫,指的是監(jiān)管機構在監(jiān)管、監(jiān)督、報告和合規(guī)方面使用的信息技術。［3］

在2008 年金融危機之前，金融科技的主要推手是金融機構，尤其在風險管控和互聯網銀行領域。2008 年金融危機之后，新一輪的金融科技發(fā)展的催化劑是金融科技初創(chuàng)企業(yè)。過去十年，市場參與者進入金融服務領域的數量急劇增加。這一波金融科技新浪潮由下而上發(fā)展起來，這種嶄新的初創(chuàng)趨勢與后危機時代的監(jiān)管變革相結合，進一步推動了行業(yè)內的結構變化，促使傳統金融機構愈發(fā)重視技術，以便應對新興初創(chuàng)企業(yè)的挑戰(zhàn)。［4］

監(jiān)管科技作為一種現象同樣起源于2008 年全球金融危機前后，迄今為止僅僅10 多年的歷史。與金融科技類似，金融機構經歷了2008 年金融危機之后痛定思痛，在風險管理和合規(guī)方面投入了大量技術和資金，無形中極大地推動了監(jiān)管科技的發(fā)展。［5］然而，不同之處在于監(jiān)管科技一直是自上而下的現象，科技企業(yè)積極迎合大型金融機構和監(jiān)管機構的需求，分別實現降低監(jiān)管合規(guī)成本同時提高市場監(jiān)管能力的目標。監(jiān)管科技演變的下一個階段會進一步回應來自監(jiān)管機構的需求，即使用技術手段來改善自身監(jiān)管能力并增強監(jiān)管成效，包括通過對市場監(jiān)管進行幾乎實時監(jiān)控的能力。［3］

2008 年席卷全球的金融危機開啟了金融科技的新紀元，其標志是新創(chuàng)企業(yè)如雨后春筍般出現，直接或間接地提供了可用于金融領域的新技術。正如監(jiān)管模式逐漸從人工監(jiān)管轉變?yōu)闄C器監(jiān)管和大數據分析，監(jiān)管科技的出現意味著一種更加有效的方法將用于應對金融科技的發(fā)展。

（二）科技金融的應運而生

科技金融（TechFin）初始的著力點就是技術和數據，隨著自身的發(fā)展需求將金融服務添加至它們的價值鏈。［6］科技金融推動金融服務的過程可以分為三個階段。第一階段是科技公司利用數據密集型、前端業(yè)務模式的優(yōu)勢，主要通過兩種方式：一是以許可的方式將數據匯總打包給傳統的金融機構；二是測試數據并將結果出售給金融機構。第二階段是科技金融公司運用創(chuàng)造性的大數據分析能力來指導自己的業(yè)務決策，例如在向賣家貸款或實現最佳支付的過程中改善風險管理。第三階段是鑒于數據的優(yōu)越性，科技金融轉變?yōu)橥暾要毩⒌慕鹑跈C構，創(chuàng)造超出原有核心業(yè)務模式的產品，從而進入與傳統金融機構激烈競爭的階段。

科技公司從初期不參與金融服務發(fā)展到它的第一階段或第二階段，對于監(jiān)管者而言，核心問題是科技公司何時轉變?yōu)檎?guī)的金融機構。轉變?yōu)檎?guī)金融機構之前的監(jiān)管缺位，會留下監(jiān)管套利和不正當競爭的風險。有些活動像用戶資金被記入機構本身的資產負債表，挪用甚至占有用戶資金已經引起了監(jiān)管機構的注意。正式的金融服務特性通常在整個階段的后期顯現。大多數科技金融公司在申請某種受監(jiān)管活動授權之前就會進入第二階段。世界范圍內大多數司法管轄區(qū)已經采取相關監(jiān)管措施來應對金融科技，但是不同管轄區(qū)根據其國內金融和金融科技部門的實際情況（例如規(guī)模、韌性和既有結構），調整具體監(jiān)管的范圍和規(guī)模的力度也大不一樣。［7］這樣導致科技金融公司在不同國家和地區(qū)申請受監(jiān)管活動的授權時間同樣相差較大。而實際上，許多科技金融公司可能在未授權的情形下向個人或中小企業(yè)提供貸款或支付服務。

金融監(jiān)管部門對中介機構訪問用戶銀行賬戶資金或風險準備金設置了訪問權限?？萍冀鹑诠静粫で髮τ脩糍Y金的訪問，而是對用戶數據的訪問。這也是科技金融的定義特征之一：科技金融是透過訪問數據而非資金來贏得影響的。

在科技金融確實可以直接訪問用戶資金的情形下，譬如通過支付寶的貨幣市場基金，科技金融公司通常會受到強制性監(jiān)管。即便如此，科技金融公司所提供的金融服務只是整個企業(yè)的一部分，甚至是由獨立的法律實體提供，所以整個數據集和算法中僅僅很小一部分受到監(jiān)管，導致監(jiān)管機構或許無法充分了解真實影響和潛在的系統性風險的相關情況。［8］

從第一階段到第三階段的發(fā)展速度會很快。最典型的案例就是余額寶的發(fā)展歷程，支付寶于2013 年6 月推出了余額寶及其相關的移動應用程序-支付寶錢包。余額寶本質上是一種線上貨幣市場基金，支付寶用戶可以把放在支付寶賬戶中的資金做投資，并且賺取比放在銀行更高的利息。余額寶不需要最低投資額，并允許隨取隨用。此外，高達90%的余額寶資金投資于29 家大型銀行包括大型國有銀行的銀行間存款，因此對余額寶的投資被視為低風險且安全的。與傳統金融產品相比，余額寶具備巨大優(yōu)勢并迅速成為中國最大的在線貨幣市場基金和全球第四大貨幣市場基金。僅僅一年之后（2014 年），余額寶就擁有1億名投資者，管理著5 700 億元的資產。每位投資人平均投資額僅為900-1 000 美元左右，可以說余額寶提供了大規(guī)模的小額投資。

（三）科技金融與金融科技的差異

科技金融通常從數據和客戶訪問開始，然后透過利用對數據和客戶的訪問進入到金融服務生態(tài)系統，并尋求超越現有的金融服務機構或金融科技初創(chuàng)企業(yè)。這是科技金融、金融科技初創(chuàng)企業(yè)和傳統金融服務機構之間的關鍵區(qū)別。前者從非金融服務環(huán)節(jié)中，擁有十分龐大的存量客戶群，并且積累了豐富和廣泛的客戶數據集，而這些數據集往往要優(yōu)于金融科技初創(chuàng)企業(yè)和很多傳統金融服務機構所持的數據集。［8］科技金融利用這些數據集，起初將數據出售給金融服務提供商或充當客戶的渠道，而客戶可以通過該渠道來訪問由獨立機構提供的金融服務。最后，科技金融直接提供自己的金融服務。憑借科技金融在其主要業(yè)務的積極經驗，存量客戶更愿意從這些企業(yè)獲得金融服務。［8］金融科技通常是一家初創(chuàng)企業(yè)，可以識別金融服務的痛點，而這個痛點恰恰是傳統金融服務機構做得不好或根本沒有做的。相反，金融科技初創(chuàng)企業(yè)則可以為該痛點提供補救措施，目的是將解決服務方案出售給金融服務公司。銀行作為傳統金融服務機構的代表直到近些年才考慮使用大數據作為補充對客戶進行風險分析。

從監(jiān)管的視角來看，科技金融和大多數金融科技都有盡可能避免監(jiān)管的傾向，以最大限度地減少監(jiān)管約束和成本。但是，科技金融和金融科技不屬于同一類別，科技金融和金融科技之間在用戶保護和系統性風險監(jiān)管方面存在兩個主要區(qū)別。

首先，關于金融監(jiān)管的用戶保護方面：金融服務提供商的首要資產是用戶的信任。如果沒有信任，客戶也不會把錢投給金融服務提供商。［9］科技金融從客戶關系起家，然后延伸至金融領域?？萍冀鹑谄鸪踉谂c金融服務無關的領域中建立信任，并在金融領域繼續(xù)利用這種信任。由于在非金融環(huán)境中搭建的信任關系，客戶在接觸科技金融附加的金融服務時可能會不太謹慎。更為重要的是，憑借掌握的用戶數據，科技金融可以根據用戶忠誠度和數據驅動相聯系的舒適度來選擇用戶并建立業(yè)務。

其次，關于系統性風險方面：規(guī)模會產生系統性風險。［10］作為問題驅動型的金融科技公司雖然試圖做大，但往往從小做起。因此，實體許可的間接監(jiān)管足以解決系統性風險。相比之下，科技金融在涉足金融行業(yè)之前通常是金融服務領域以外非常重要的公司。而且科技金融的規(guī)模龐大，從它們參與第一階段的那一刻起，便與許多機構建立了聯系。此外，由于擁有強大的數據功能，科技金融從進入階段一的那一刻起便對關聯的金融機構施加影響，并且往往會在進入階段三時控制整個細分市場。

如果少數人控制了金融服務領域中重要的市場參與者，其失敗的結果很有可能引發(fā)嚴重的金融危機。例如，21 世紀初期發(fā)生在美國的安然公司會計舞弊案以及2008 年全球金融危機中臭名昭著的評級機構和系統重要性金融機構都觸發(fā)了大規(guī)模的金融動蕩。會計師事務所和評級機構是數據提供者，系統重要性金融機構則身居金融服務市場支配地位。如今，這兩種類型的機構均受到嚴格監(jiān)管。因此，科技金融在金融服務領域的活動越多，就越需要考慮如何保證服務質量和金融穩(wěn)定的同時，還要保護社會大眾免受其失敗的影響。

二、科技金融的價值及其監(jiān)管挑戰(zhàn)

（一）科技金融的作用、價值

1.降低交易成本

以數字科技驅動的科技金融迅速降低了交易成本。［11］對于金融機構而言，金融合同的固定成本涉及人工合規(guī)和人工決策的方方面面，涵蓋了客戶背景調查、合同類型的判定、合同表格的填寫、以及授權人員的批準簽署并執(zhí)行。以處理抵押貸款為例，根據麥肯錫的估算，大部分成本來自大量反復的人力工作。如果利用技術介入并協助金融服務流程的標準化、自動化和簡易化，金融機構在前期需要承擔較高的沉沒成本，如軟件更新和服務器建設等，但之后的交易成本會大幅減少。［12］在這種情形下，金融機構能夠以最小的成本來處理大量的合同。

2.提升業(yè)務和風險管理

數據對業(yè)務決策至關重要，因此科技金融運用大數據分析可以改善業(yè)務決策。這是因為科技金融在兩個方面擁有比傳統金融機構質量更好的數據集。

首先，科技金融收集的數據集會更加全面。其前端包含用戶關系，例如用戶產品喜好、具體的網絡參與者以何種事由聯系用戶、哪類合同被執(zhí)行和中止、哪些貨物被返還及其緣由。盡管這類信息非常重要，傳統銀行卻無法獲得。傳統銀行只能看到業(yè)務交易的末端，即客戶銀行賬戶的資金流水，以及有關客戶收入和開銷的定性陳述。因此，科技金融可以通過大數據分析獲取比傳統銀行更為真實且更為實時的用戶金融狀況“畫像”。科技金融透過自身的優(yōu)勢可以知曉哪些資金是從其他渠道得到的貸款或用戶銷售的收入、零售商或制造商享有低或高的產品退貨率從而在某種程度上可以判斷客戶是否滿意?？萍冀鹑诮洺Ｅc用戶保持前端關系進而獲得數據，賦予了科技金融超出傳統金融機構的極大優(yōu)勢。

其次，科技金融收集的數據集包含了社會經濟的方方面面，遠超傳統金融機構。這是因為科技金融的起源與金融服務無關。它們將社交媒體和一般經濟活動產生的數據運用到金融服務中，達到現有的金融機構無法比擬的程度。未來的挑戰(zhàn)將是確定數據分析工具檢測到的哪些關聯是隨機的，哪些可以適合作為審慎決策的基礎。大數據分析基于相關性而非因果關系，但是鑒于相關性暗示了潛在的因果關系，因此這些相關性為將來的研究提供了途徑。

3.實現普惠金融

科技金融可以通過取代傳統銀行業(yè)務中常見的人際關系需求來促進普惠金融。在過去，關系銀行的特征是個人信任的獲得在很大程度上是源于銀行與客戶之間建立了長期的業(yè)務關系。［13］用大數據術語來講，銀行的分支機構基于多個交易和信息收集了有關客戶的大量數據點。但是，這些數據點是以不系統的、不固定的方式收集的，而且很大程度上取決于銀行。對于小客戶而言，關系銀行如今已經被數據規(guī)則所取代。傳統關系銀行業(yè)務的成本已經變得過于昂貴。金融機構把交易成本轉嫁給客戶，通過要求他們支付更高的費用，或者追加抵押物等方式。［14］現實狀況是零售客戶不愿支付費用，銀行也不愿意從事無利可圖的業(yè)務，結果是金融機構停止向小客戶提供服務。金融機構將關系服務的重點放在具有大量交易和大投資組合的大客戶上。小企業(yè)和小客戶要么沒有個性化支持和建議而只能接受標準化服務，要么就完全不享受金融服務。

金融機構向個人客戶提供一應俱全的金融服務需要考慮兩個因素，即交易成本和風險。如前所述，科技金融可以降低交易成本和風險。無論客戶數量多少，自動化合同的成本大致相同。一旦自動化，與交易相關的風險將決定金融中介的業(yè)務策略和決策。在風險方面，大數據的方法同樣可以驅動變革。世界銀行研究表明，中小企業(yè)在全球范圍貢獻了超出50%的就業(yè)率并且在大多數經濟體，尤其是在發(fā)展中國家扮演著重要的角色，然而事實是與大企業(yè)相比，中小企業(yè)獲得銀行貸款的機會更少且更難。［15］由于信息不透明，缺乏債權人保護基礎即缺少可抵押資產，導致銀行向中小企業(yè)貸款的風險頗高。［16］基于更好的數據集和數據分析，科技金融企業(yè)或許可以更好地調整貸款利率來應對客戶的風險，并通過算法重新確定個性化金融關系?；跀祿慕鹑诳梢酝瑫r具備更多的個性化和包容性，讓每位客戶獲得量身定做且負擔得起的個性化金融服務。

（二）科技金融的特點與監(jiān)管挑戰(zhàn)

1.科技金融的特點

科技金融的特點在于它具備數據優(yōu)勢?？萍冀鹑诳梢詮牟煌瑏碓春颓阔@得信息，整合之后可以基于用戶的偏好和行為提供一張完整的數據“畫像”。國內科技金融企業(yè)，譬如騰訊、阿里巴巴和京東已經逐漸深入國內的金融服務，可以相對快速地收集海量用戶信息包括用戶選擇和偏好?？萍冀鹑谄髽I(yè)可以通過在某些偏好和信用度之間建立相關性的算法，一旦合并數據源，數據量將呈現幾何式增長，以便提供比銀行還要詳盡的信用度評估。［17］因為此前建立了信任關系，所以科技金融可以在用戶中輕松擴大其服務范圍。

2.科技金融給金融監(jiān)管帶來的挑戰(zhàn)

隨著科技金融的不斷發(fā)展，對人類社會和監(jiān)管機構帶來了極大挑戰(zhàn)。人工智能和數據分析對金融系統的影響是未知的，不確定的。

（1）系統性問題

1）錯誤預估。如果不測試因果關系，虛假的數據關聯會引發(fā)錯誤預測的風險。假設算法在系統層面就是錯誤的，那么科技金融公司的數據優(yōu)勢可能就是潛在風險。此外，科技金融公司可以將其客戶與授權的金融服務機構綁定在一起，如果到達一定規(guī)模，公司破產會迅速波及與其關聯的機構，譬如銀行或金融服務提供商。

2）受保護因素?？萍冀鹑趹裱c許可實體類似的標準，以避免對公眾的歧視性做法。在金融服務業(yè)里，法律通常透過降低某些因素的歧視來保護某些價值，這些因素被稱之為受保護因素。然而，數據分析可能會威脅到這些規(guī)定的有效性。例如，數據分析顯示某個種族或性別總體上具備較好的信用評分，則評分越高可能源自對其他種族或性別的偏見。也有研究認為基于分析的預訂系統會根據種族或其他受保護因素加以區(qū)分。［18］算法勢必會錯誤地歧視某個群體。

數據引起的歧視與自動化決策相結合，可以同時使歧視系統化并且隱藏歧視。［19］數據分析替代人類判斷越多，防范受保護因素濫用和執(zhí)行反歧視法律就越重要，從而避免新形態(tài)的族群定性，導致拒絕為特定人群提供信貸和服務。［19］

（2）權責不一

1）拒絕服務。科技金融還對個人產生了巨大影響。在一個數據驅動的世界里，選擇不共享個人數據可能實質上成為二等數字公民，遭受金融服務和其他形式的排斥。因為最好的產品、價格和機會只會給予那些同意將數據分享給科技金融算法預測的人。如果大數據應用程序用于背景調查，前端交互則可以糾正該問題。如果在前端使用大數據，考慮到科技金融業(yè)務模型的數據驅動方法，將無法進行糾正。因此，科技金融很有可能就此對人們產生了重大影響，卻不承擔任何責任。一旦科技金融受到監(jiān)管，上述問題會得到緩解。在歐洲，消費者保護法涵蓋了業(yè)務決策對客戶的影響，法律明確要求條款透明，以及追索權和消費者投訴的聯絡點。［20］監(jiān)管機構也會隨時準備介入。

2）付費展示。鑒于科技金融主導前端用戶關系并以營銷費用為驅動的業(yè)務模式，付費展示方式通常占主導地位，而不是根據質量或價格選擇服務或產品。付費公告在百度或谷歌搜索功能中普遍存在且占據首位。很明顯免費提供給用戶的其他科技金融模型同樣也存在類似的優(yōu)先狀況，盡管事實上，這些用戶是通過向商業(yè)公司提供訪問權和自身數據作為交換。這種基于技術的策略與金融服務相結合，會嚴重影響消費者的選擇和市場效率。

三、監(jiān)管變革下的法律應對

科技金融的興起以及愈發(fā)滲透金融服務領域的態(tài)勢，已經給傳統金融機構和監(jiān)管部門帶來巨大的壓力和挑戰(zhàn)。作為市場參與者，銀行需要積極面對市場變化并加快適應人工智能技術帶來的競爭。但是，如果那些來自不受約束和監(jiān)管的競爭破壞了正規(guī)金融機構的穩(wěn)定，科技金融的迅猛發(fā)展可能會大大降低對用戶的權益保護，甚至增加了系統性風險。例如，余額寶在短短十個月內就成為全球第四大貨幣市場基金，導致監(jiān)管機構的倉促回應；又如亞馬遜在香港的云計算數據中心發(fā)生故障時，美國證券交易委員會的網站以及許多面向消費者的服務都崩潰了。因此，立法者和監(jiān)管者必須采取進一步行動，阻止消費者權益被吞噬和潛在的系統性風險無法分析、識別和監(jiān)管。從長遠來看，下一次全球金融危機很有可能來自科技金融，而不是正規(guī)的金融機構。

面對科技金融帶來的風險和挑戰(zhàn)，金融監(jiān)管機構應秉持適應性、包容性、實驗性和協調性監(jiān)管理念，［21］堅持持牌經營、合法合規(guī)、權益保護、包容審慎的原則，積極構建涵蓋機構自治、社會監(jiān)督、行業(yè)自律、政府監(jiān)管的科技金融監(jiān)管防線。［22］

（一）改變固有的金融監(jiān)管理念

科技金融企業(yè)給金融市場帶來前所未有、日新月異的變化，金融領域呈現出技術化、數據化、智能化的特點，致使金融監(jiān)管機構感到原有的監(jiān)管理念無法適從科技金融對金融領域帶來的沖擊與影響力。因此，相應地，監(jiān)管理念也須除舊布新，與時俱進。首先，秉持適應性監(jiān)管理念，摒棄“一刀切”的思想，由于金融市場是變幻莫測的，金融規(guī)則往往滯后于金融創(chuàng)新，監(jiān)管機構需要更大的自由裁量權而被監(jiān)管機構需要實現合規(guī)的自主權；［23］其次，堅持包容性監(jiān)管理念，促進金融創(chuàng)新，研究富有彈性的試錯容錯機制，同時構建責任制度；此外，推崇實驗性監(jiān)管理念，讓監(jiān)管機構可以管理新技術，有助于參與式規(guī)則制定；最后，倡導協調性監(jiān)管理念，打通中央與地方之間，中央各部委之間尤其是各監(jiān)管機構之間的數據孤島，實現數據信息的實時共享，營造監(jiān)管者與被監(jiān)管者之間開放式對話關系。［24］

（二）構建數字化監(jiān)管應用的法制框架

算法、數據和人工智能是科技金融的核心，因此，在人工智能時代背景下，金融監(jiān)管法律制度應該納入這些內容。

第一，加強對算法的規(guī)制。算法夾雜了太多的商業(yè)秘密、政治考慮與文化偏見，而其中的具體細節(jié)只有設計者才掌握。［25］由于缺乏對算法的強有力監(jiān)管措施，算法的不透明、不公正、不中立等問題懸而未決，這些都亟須監(jiān)管部門做出有力回應。［26］算法設計必須嵌入算法倫理，建立算法警告、算法開源與算法審計制度，明確各方主體反算法歧視的責任。［27］

第二，加強對數據的治理。金融市場的發(fā)展日益依賴于數據，而數據對于科技金融的重要性不言而喻。因此，在人工智能時代，數據與信息是治理的核心。數據治理的核心是確保數據安全，其目標是實現數據的選擇性共享。［28］目前而言，我國可以做好以下幾個方面的工作：首先，建立完善的數據收集制度。監(jiān)管機構通過鼓勵倡導采用統一數據定義及數據分類，從而提高數據質量。數據格式的標準化有助于監(jiān)管者與被監(jiān)管者之間構建數據共享機制，提升數據共享能力。另外，區(qū)塊鏈技術的應用可以實現更廣泛的數據收集和更精準的數據評估，從而大大降低交易各方的信息不對稱程度。［24］其次，完善數據配套保障措施。監(jiān)管機構應加強對科技金融企業(yè)在數據安全規(guī)則方面和數據隱私保護規(guī)則方面的監(jiān)管，要求科技金融企業(yè)建立一整套防范數據泄露、黑客入侵以及“數據蒸發(fā)”等網絡安全設施和管理制度，并定期檢查監(jiān)督。與此同時，鼓勵行業(yè)自身建立更精細、更靈活和創(chuàng)新趨勢的規(guī)范?？萍冀鹑谄髽I(yè)在收集數據的過程中會涉及個人的隱私，監(jiān)管機構借此建立數據的具體使用機制和脫敏機制，同時明確用戶對自身相關隱私信息的權利，如遺忘權或刪除權。［21］

第三，加強對人工智能的規(guī)制。人工智能的規(guī)制就目前而言，強化的重點應置于：1）厘清人工智能應用引發(fā)侵權風險的責任歸屬。在我國當前條件下，人工智能法律主體地位的確立還不太現實，所以現階段想通過立法的方式加以解決可能遙遙無期。但是在人工智能侵權責任風險的處理過程中是否可以暫且適用《產品質量法》相關規(guī)定，在弱人工智能時代將人工智能視為產品，致使人工智能問題歸咎為生產者的產品瑕疵，生產者承擔相應的民事責任甚至刑事責任。［29］2）加強行業(yè)監(jiān)管。加大金融與科技交叉行業(yè)人工智能應用的研究，促進人工智能的合法合理應用，避免因監(jiān)管的缺乏而導致社會恐慌和畸形發(fā)展。3）構建以智能監(jiān)管為主與傳統監(jiān)管為輔的監(jiān)管機制。人工智能技術在科技金融企業(yè)和金融行業(yè)被廣泛應用，這給監(jiān)管帶來前所未有的難度。相應地，金融監(jiān)管機構也將智能技術應用到對人工智能的監(jiān)管。具體而言，首先，建設全國性的智能監(jiān)督平臺，可以將科技金融企業(yè)的人工智能研發(fā)數據和測試數據，乃至用戶使用人工智能產品的運行數據實時匯入平臺；其次，依據智能的數據分析模型，甄別企業(yè)或個人的違法行為，獲取產品使用的安全風險數據；最后是搭建智能化問題處置機制，譬如針對問題企業(yè)或個人自動發(fā)出警告，如還不及時糾正或更改，保留采取進一步強制性措施的權利。不可否認，智能化的動態(tài)監(jiān)管是高效的、客觀的，但是人工智能的負面效應也給監(jiān)管帶來漏洞，為此傳統的人為監(jiān)管或許可以成為另一道安全閥，給新形態(tài)的監(jiān)管機制提供更加可信可控的強有力保障。

（三）創(chuàng)建用戶權益保障機制

在金融科技時代，用戶對科技金融企業(yè)的信任尤為重要，這也是企業(yè)高速發(fā)展的動力來源。因此，圍繞用戶權益亟須創(chuàng)建一套強有力的保障機制，主要包括知情與自主選擇權、信息安全權、財產安全權和監(jiān)督建議權等。首先，加大信息披露，充分利用現有的服務監(jiān)督管理平臺，將創(chuàng)新應用的真實信息通過各種方式和形式加以及時公開披露，讓金融用戶能夠全面了解其本質和風險從而選擇與之相匹配的金融服務，讓金融管理機構系統掌握其實際情況，讓社會各界加以監(jiān)督。其次，加大對信息安全的保護力度，強化數據在其生命周期中信息內容的完整性與保密性。此外，設立風險撥備金或保險來彌補非用戶自身責任導致的資金損失。最后，疏通各種意見反饋渠道，保證投訴建議直達相關部門，確保及時、公正處理。［22］