構建中國特色金融科技監管體系迫在眉睫

　　消費金融今天已成驅動我國消費升級的重要動力，而人工智能技術正催生消費金融行業的新一輪變革，是消費金融行業實現數據化、智能化、普惠化的核心驅動因素，從而將重塑消費金融核心競爭力。那些積極開發或引入外部人工智能技術的消費金融機構有望拔得頭籌。

　　目前我國消費金融市場的參與主體包括商業銀行、持牌消費金融公司、電商支付等互聯網平臺、線下小貸平臺、P2P等。貸款需求、消費場景和流量決定了消費金融的業務規模，貸款利率(加各項費用)、資金成本、獲客成本、運營成本、資產質量等因素則決定了各類主體經營消費金融業務的盈利水平。因此，豐富的消費場景、完善的風控能力、較低的業務成本共同構成了消費金融業務的核心競爭力，而人工智能技術在消費金融的拓寬應用場景、完善風控體系、降低業務成本三大核心競爭力中均扮演著極為重要的角色。

　　比如，智能營銷的應用促成了精準營銷。針對信用卡業務的獲客難題，51信用卡針對商業銀行的營銷痛點，研發了“費馬”全生命周期營銷解決方案，可準確預測用戶在不同階段的金融需求，目前已幫助合作銀行在信用卡發卡量上實現了重要的突破。人工智能技術也為智能網點的建設提供了可能。廣電運通已運用人工智能技術建設銀行業智能網點，其網點解決方案已被工商銀行、建設銀行、廣發銀行、長安銀行等各家銀行所采用。智能投顧平臺可通過一系列數據算法來評估用戶基本信息，并結合現代投資組合理論為用戶提供個性化、訂制化的理財方案。

　　又如，人工智能可用于篩選優質借款人，識別騙貸行為，進而實現智能風控。電商、支付平臺、P2P等參與主體對用戶人群的信用評估主要依賴于電商、支付、社交等非金融數據，將這些數據納入到評分模型中可量化借款人違約風險，有效地實行風險定價。螞蟻金服打造了包括風險檢測預警、風險識別決策、風險智能優化和風險分析洞察機制的“螞蟻風險大腦”，京東金融的風險評估體系則包括了申請評分模型、反欺詐模型等十余種模型，并通過機器學習對變量深入分析和自動迭代。人工智能HIA可解決大數據處理問題，實現數據的標準化，并實時跟蹤、監控和呈送交易數據，滿足監管要求。

　　還有，輿情分析將會是消費金融場景中的重要工具，基于AI中的自然語言處理技術，可對文本內容聚類分析、自動標簽、風險事件抽取、情感和情緒分析，從而幫助企業迅速抓取市場和用戶信息。通過輿情覆蓋面、數據分析模型、風險分級模型、風險傳導路徑的分析，在用戶背景調查、信貸管理和風險防范方面產生很高的運用價值。

　　無疑，伴隨大數據與人工智能技術的深化，人工智能決策系統的應用將會加速發展，智能算法在精準獲客、風險控制和運營服務的過程中將會越來越強。人工智能技術也將促進行業的公平競爭，市場也會由此變得更有效率。只是，人工智能在帶來巨大潛在效益的同時，也使金融風險構成的交叉性和復雜性更加突出。這些變化對金融監管的實時性、精準性和穿透性提出了更高的要求。

　　本質上，人工智能嵌入金融體系并不會改變金融風險的隱蔽性、傳染性、突發性等特征，反而這種嵌入更容易產生疊加和擴散的效應。這首先表現在技術風險上。金融科技業務依賴最新的技術和交易平臺系統，其交易參數的設置、交易系統的操作等都隱藏著技術風險。如果系統缺乏自我糾錯能力，某個技術缺陷或操作失誤就可能給經營主體造成較大損失。另外，如果多家經營主體普遍使用同一套交易或操作系統，技術風險甚至可能帶來“踩踏”后果，例如在智能投顧領域的證券交易。其次，表現在信息風險上。金融科技公司在開展新業態的過程中積累了豐富的多元化和碎片化“專屬大數據”，這一方面可能造成客戶的隱私信息泄露，另一方面也可以達到繞過監管的效果。金融科技新業態可能使資金流動繞開商業銀行體系，加劇“金融脫媒”，使某些金融交易脫離現有金融管制。筆者估計，掌握人工智能等新興技術的“金融基礎設施供應商”或將成為金融行業新的系統性風險來源之一。

　　因此，為了有效防范在人工智能嵌入消費金融的過程中可能產生的風險，探索并構建中國特色的金融科技監管體系迫在眉睫，這需要同時加強微觀功能監管與宏觀審慎管理。金融監管同樣需以數據為本，監管機構必須借助人工智能技術及時有效地獲得數據，建議與經營主體之間構建平等的數據共享機制，通過數據共享形成交互系統，打造“智能監管”。基于智能監管，當金融機構觸及或可能觸及預警線時，監管機構能夠即時介入并采取相關措施。金融監管轉型的另一核心在于監管科技的法制化，即密切跟蹤金融新業態的最新進展，并不斷通過修訂、解釋等方式完善金融科技監管法律制度體系。(薛澤嵐)

　　轉自：上海證券報

　　【版權及免責聲明】凡本網所屬版權作品，轉載時須獲得授權并注明來源“中國產業經濟信息網”，違者本網將保留追究其相關法律責任的權力。凡轉載文章及企業宣傳資訊，僅代表作者個人觀點，不代表本網觀點和立場。版權事宜請聯系：010-65363056。

延伸閱讀