央行金融穩定局局長孫天琦認爲,金融科技發展或加劇「去中心化」趨勢,超出最後貸款人範圍,監管要確保對金融科技業務的全面覆蓋。

原文標題:《央行孫天琦:對數字金融 / 金融科技與金融穩定關係的幾點思考》
撰文:孫天琦,央行金融穩定局局長
來源:第一財經研究院、金融讀書會

2020 年,新冠疫情的發展進一步催生了「非接觸經濟」的興起,倒逼很多國家大力發展金融科技,金融機構的數字化轉型也在明顯加快。二十國集團(G20)在 2016 年中國任主席國時,開始關注數字金融發展,2020 年也在密切關注疫情背景下數字金融、普惠金融的發展趨勢。今天我向大家請教、給大家彙報的是數字金融 / 金融科技與金融穩定關係。

央行孫天琦:金融科技「去中心化」趨勢給監管帶來新考驗孫天琦,央行金融穩定局局長

金融穩定的基本定義

研究數字金融 / 金融科技和金融穩定的關係,首先要明確金融穩定的定義。金融穩定理事會(FSB)將金融穩定界定爲全球金融體系抵禦衝擊並防範金融中介和其他金融體系功能中斷的能力,這些功能一旦中斷將對實體經濟產生嚴重負面影響。

歐央行(ECB)提出,金融穩定是由金融中介、金融市場和市場基礎設施構成的金融體系的一種運行狀態,在這種狀態下,金融體系可以承受衝擊,解決金融失衡,從而降低金融中介過程中斷的可能性,確保儲蓄向具有盈利性的投資機會分配。

人民銀行在《金融穩定報告(2005)》中指出,金融穩定是金融體系處於能夠有效發揮其關鍵功能的狀態。在這種狀態下,宏觀經濟健康運行,貨幣和財政政策穩健有效,金融生態環境不斷改善,金融機構、金融市場和金融基礎設施能夠發揮資源配置、風險管理、支付結算等關鍵功能,而且在受到內外部因素衝擊時,金融體系整體上仍然能夠平穩運行。

從金融穩定的基本定義看,數字金融 / 金融科技極大地改變着金融服務的提供方式,改變着金融產業格局,這些新型金融服務提供商必然對金融穩定產生影響,其影響可以從金融安全網——微觀審慎監管、行爲監管、宏觀審慎管理、存款保險、最後貸款人五個維度來分析。

央行孫天琦:金融科技「去中心化」趨勢給監管帶來新考驗

長期看,金融科技進步能夠促進金融穩定

增強金融體系透明度

一是降低信息不對稱,提高風險評估和定價能力。例如,大數據技術可用於提取、分析海量數據,開發出針對特定風險類型的金融工具,有助於提高風險評估和定價的準確性,進而提高各市場參與方的風險管理能力。二是提高社會信用體系透明度。例如,金融機構引入交易追蹤等技術,使盡職調查流程更加便捷,降低合規成本,也有利於落實反洗錢和反恐怖融資要求。

提高金融體系效率

金融科技的快速發展可以促進金融體系接受新技術、改善服務、改進商業模式、降低運營成本,並提高金融市場資源配置效率。例如,FSB 研究報告指出,分佈式記賬技術可以縮短結算時間,提升交易執行效率和速度,從而減少交易對手的風險暴露,釋放抵押品和資金,進而有助於提高整個金融體系效率。

促進市場競爭

一是降低市場準入壁壘和集中度。例如,大數據分析和貸款發放自動化,有助於降低信貸服務准入壁壘,智能投顧可以降低投資門檻。同時,一些合法新型數字金融服務提供商也在一定程度上扮演了類似銀行體系「備胎」的角色,不僅能夠降低信貸在銀行體系的集中度,還可以在銀行體系發生危機時提供信貸支持。二是降低金融業務流程的集中度,如分佈式記帳技術。

武裝金融監管者

金融科技的快速發展推動了金融市場的數字化變革,同時也爲金融監管提供了更多工具。例如,在股東准入管理、關聯交易識別、流動性管理方面,利用大數據智能算法,圍繞財務、股權、關聯關係等信息對企業風險進行掃描,實現風險的實時分析與處理。歐央行(ECB)開發了一種基於網絡分析與圖形可視化的工具,幫助監管部門深入瞭解監管對象持有的私募股權基金情況,以及重要機構股東之間的關聯性。

提升金融普惠程度

金融科技的發展可以使金融體系、金融服務滲透得更深、更廣,有助於提高居民、中小企業金融服務的可得性和便利程度,從而促進經濟的可持續增長和投資風險分散化。例如,基於大數據的借貸,爲中小企業提供了更多無抵押貸款。

數字金融發展對金融監管提出新課題新挑戰,風險呈現新特點

金融科技發展可能引發的微觀金融風險

一是流動性風險。如數字金融服務資金運用的期限錯配、貨幣錯配等問題。隨着近幾年金融數字化程度提高,一些地方小銀行甚至村鎮銀行通過第三方線上平臺從全網吸收個人儲蓄存款,從過去依靠當地儲蓄,擴展到依靠區域外的全國性儲蓄存款,有的銀行通過線上平臺吸收的存款在銀行負債中佔比高達 70%,異地存款佔絕大部分,單就儲蓄這一點而言已成爲全國性銀行。營銷中,有意突出存款保險保障的宣傳,暗示「零風險、高收益」,便於用較高利率吸引儲戶。個別高風險機構近一年也通過互聯網平臺吸收異地存款。

這類互聯網平臺存款具有開放性、利率敏感性高、異地客戶爲主、客戶粘性低、隨時支取等特徵,存款穩定性遠低於線下,增加了中小銀行的流動性管理難度。同時,平臺存款全額計入個人存款,導致流動性匹配率、優質流動性資產充足率和核心負債比例高估。

1. 高估流動性匹配率。流動性匹配率 = 加權資金來源(負債端)/ 加權資金運用(資產端),該指標旨在衡量銀行主要資產與負債的期限配置結構,監管要求不得低於 100%。該指標根據資產負債的不同期限(3 個月內、3 個月-1 年、1 年及以上)設置了不同係數,存款期限越長,係數越高,1 年及以上的係數爲 1。互聯網平臺存款雖然期限較長,但其更具靈活性,按照較長期限計算可能導致該指標高估。

2. 高估優質流動性資產充足率。優質流動性資產充足率 = 優質流動性資產 / 短期現金淨流出,監管要求該指標不得低於 100%。分母項短期現金淨流出,是指壓力情況下,可能的現金流出減去現金流入。可能的現金流出中,儲蓄存款折算率僅爲 8%,同業存款折算率最高爲 100%。將互聯網平臺存款全部計入儲蓄存款中,導致優質流動性資產充足率的分母較低,該指標被高估。

3. 高估核心負債比例。核心負債比例 = 核心負債 / 總負債,監管要求該指標不得低於 60%。分子即核心負債包括活期存款中穩定沉澱的部分、剩餘期限 90 天以上的定期存款等。5 年期互聯網平臺居民儲蓄存款,屬於核心負債,但是其穩定性要低於當地傳統的 5 年期居民儲蓄存款,會高估該係數。

這類儲蓄的不穩定性要高於當地儲蓄。近些年國際上發生的擠兌事件中,有幾起已經由線下的網點擠兌爲主發展爲線上擠兌爲主。過去處理擠兌的時候,是現鈔拉到現場,在銀行網點櫃檯堆成山讓儲戶看,「你放心,現鈔多得是」,1-3 天擠兌事件就過去了,守住櫃檯就控住了風險。但現在從幾個國際案例來看,守住櫃檯僅僅守住了 10%、30%,70% 在線上快速流出。如何應對線上擠兌是個新課題。

二是基於大數據信貸業務的信用風險。包括:1. 長尾客戶風險。聯合國普惠性發展融資特別倡議(UNSGSA)在一份報告中指出,一些國家網絡借貸發展過快,導致相對貧困的借款人過度借貸和違約率上升。這種情況前幾年有所顯現,2020 年在疫情的影響下,在部分國家更加明顯,包括美國。2. 信用風險評估模型不健全導致的信用風險。主要體現在模型尚未經過完整的信貸週期檢驗,數據質量和完整性可能不如傳統借貸。部分模型過度依賴硬數據而忽視軟指標,在風險存在很強異質性的情況下會削弱模型評估質量。

三是數字化業務模式可能加重操作風險。包括:1. 網絡事故風險,如數據泄露、欺詐、業務中斷和網絡攻擊等。近年來,諸如 Wannacry 事件、NotPetya 事件等網絡風險事件導致金融部門遭受嚴重損失。2. 內部治理和流程管控風險。例如,很多新型數字金融服務商缺乏數據收集、存儲和處理的標準化流程,導致數據被濫用。還有一些加密資產採用去中心化和「公有鏈」設計,治理框架和流程管控不健全,難以確保操作安全和系統穩定,也增加了反洗錢和反恐怖融資風險。有調查發現,全球 120 家最受歡迎的加密資產交易所中,約三分之二的交易所未能落實反洗錢、反恐怖融資和客戶識別要求。3. 關鍵第三方服務提供商依賴風險。據美國科技媒體 TechCrunch 報道,2019 年初,美國多家大型銀行泄露 2400 多萬份銀行資料,涉及大量貸款和抵押物信息,造成泄露的原因是第三方公司 OpticsML 所提供的服務器出現漏洞。

以上因素,加上新型金融服務提供商與商業銀行的聯合貸款放大槓桿率等等可能導致對這些新型金融服務提供商的資本要求不足,甚至嚴重不足。

金融科技發展可能引發的系統性金融風險

一是部分新興的數字金融服務容易引發聲譽風險的傳染,並增加新的傳染路徑。一方面,零售業務易引發聲譽風險傳染,在加密資產領域尤爲突出。如果一種加密資產出現大面積擠兌,很可能出現市場恐慌,導致用戶不加區分地擠兌其他同類資產。另一方面,金融科技帶來新的系統性風險傳染渠道。金融科技應用越廣,越容易產生複雜的網絡效應和傳染性。例如,複雜的算法交易,可能導致整個金融市場出現不可預知的系統性風險。2010 年,美國道瓊斯指數在半小時內暴跌 700 點,之後又戲劇性地反彈 600 點。這次「閃電崩盤」讓美國股市暫時性蒸發了 1 萬億美元,其中一個重要原因是自動化交易的算法缺陷。

二是數字金融服務很多情況下呈現更明顯的順週期性和波動性。比如,網絡借貸平臺業務可能增大信貸業務的順週期性。網絡借貸平臺業務受散戶投資者風險偏好影響較大,再加上信用風險模型未經檢驗,可能導致風險定價過低或過高、信貸質量評估和借貸標準不如傳統機構精確等問題,易加大信貸業務的順週期性。智能投顧業務的羊羣效應也很明顯。在市場平穩運行時,智能投顧會通過高頻數據捕捉價格波動,更加活躍地撮合交易。這種順週期性同樣出現在市場流動性緊張時期,智能投顧會以更快的速度退出市場,加劇市場價格的大幅下跌。

三是新型數字金融服務提供商的系統重要性上升,可能增大關鍵服務中斷的風險,並可能因壟斷導致市場失靈。2020 年 10 月 6 日,美國衆議院針對大型科技公司可能的反競爭和反壟斷行爲發佈一份長達 449 頁的報告,指出科技巨頭藉助壟斷地位開展不公平市場競爭,並建議對其進行更嚴格的監管,甚至拆分。隨後,美國司法部正式起訴,指控一家科技公司利用不合法手段壟斷搜索領域。

四是加密資產和數字貨幣的廣泛使用,可能助長跨境套利,加劇跨境資本流動。一方面,加密資產不受地理邊界的約束,如果沒有國際監管協作,一國的監管規定在另一國境內難以發揮作用。由於各國市場成熟度、司法、監管、貨幣可兌換程度等方面存在的差異,在一個國家屬於非法的事情,在其他國家可能就是合法的,跨境監管和司法合作溝通成本大。另一方面,高通脹率和匯率波幅較大國家的居民使用主要儲備貨幣發行國發行的數字貨幣,可能削弱這些國家本幣的主權地位,繞過資本管制,加劇其資本流動和央行資產負債表波動。2019 年在外灘金融峯會上,我就天秤幣(Libra)提出三點看法:1. 必須嚴格明確中國的法定貨幣就是人民幣,所有的境內交易計價結算必須使用人民幣。2. 必須把 Libra 看作外幣。如果其在我境內落地,必須要嚴格遵守中國目前的外匯管理框架。3. 技術上給我們提出的課題是在數字環境下要能區分哪些交易是境內主體之間的交易,哪些交易是境內主體和境外主體在數字環境下的交易等。如果做不到,就禁止使用。

對部分金融科技的監管存在空白

一是不少機構「無照駕駛」開展金融業務,屬於非法金融活動。主要包括兩類:一類是打着科技創新旗號,開展金融活動。前幾年野蠻生長的網絡借貸行業從事各類小額貸款、擔保等金融業務,卻沒有正規金融牌照,一度處於無人監管狀態。另一類是未經國內准入要求,開展跨境金融服務。部分境外機構或中國境內的市場主體利用「國外寬准入,國內寬監管」的特點,迂迴海外拿到金融牌照、再通過數字平臺給境內提供金融服務,進行監管套利,擾亂國內金融秩序。類似的,還有在國內一個省拿到小額貸款公司牌照,然後通過互聯網全國展業,嚴格講,在其他省屬於「無照駕駛」,屬於非法金融活動。

對於支付、銀行、證券、保險等境內、跨境金融業務,很多新型金融服務提供商在境外有實體企業、在境外獲得不少金融牌照,但是根本不敢在美國、澳大利亞、英國、日本等國家做,然而就敢在中國做,就是挑戰中國監管,挑戰中國司法,這必須改變。

二是非金融部門提供的很多關鍵第三方服務,仍遊離於金融監管之外。向金融機構提供外包服務的第三方服務商本身可能不屬於傳統金融機構。這些第三方機構所受的監管可能弱於受監管的金融機構,隨着其爲金融機構提供服務的規模不斷增大,可能成爲潛在風險來源。

三是金融科技更新速度和智能化程度帶來監管滯後風險,體現在監管能力滯後和監管數據缺口、甚至基本的數據真實性難以保證等方面。金融監管部門通常並非技術領域專家,疊加監管資源有限等問題,在理解和評估金融科技領域的創新和模式上存在困難。比如,一些大數據分析模型較爲複雜,缺乏可解釋性,監管部門難以評估其技術穩健性,也難以預見其對市場行爲的影響;一些採用「黑盒」設計的算法缺乏透明度,難以有效審計其安全性。

金融數字化程度提高對行爲監管帶來新挑戰

一是零售端,消費者保護複雜度、難度上升。隨着金融業數字化轉型,指紋支付、刷臉支付、遠程開戶等新技術不斷湧現,個人身份特徵信息和財務信息被過度收集,超出個人授權進行商業性開發和集團內使用,對消費者的侵權主體、侵權方式、損害形態呈現多樣性。典型的如消費者的手機失竊,就可能導致各種信息泄露,信用卡被盜刷,身份被盜用以申請新的貸款,引發消費者財產損失、精神損害,甚至危及生命安全。而且,數字環境下交易、證據呈現電子化趨勢,電子證據的產生、固定、調取等,大多爲經營者所掌握,消費者處於明顯的技術劣勢。最基本的,還有很多消費者,既缺乏金融知識,也缺乏科技知識。

二是批發端,不時發生操縱市場、內幕交易、資源互換、交叉補貼、利益衝突等問題。

三是披着科技外衣的不當行爲更加難以監測。例如,拉脫維亞人黑客 Nagaicevs 侵入美國大部分券商的在線經紀賬戶,大約實施了 159 次操縱活動,操縱了 104 只紐交所、納斯達克的證券,獲利超過 87 萬美元。由於其手段隱蔽性強,直到 14 個月後才被美國證券交易委員會發現並查處。

金融科技可能削弱現有金融安全網的有效性

一是金融科技的發展可能加劇「去中心化」趨勢,超出最後貸款人覆蓋範圍。金融安全網核心的一點,就是央行的最後貸款人機制,目前最後貸款人機制主要覆蓋中心化的金融機構,在中國主要覆蓋的是商業銀行。在去中心化技術廣泛運用背景下,這一干預措施的覆蓋範圍發生變化。

二是私人部門數字貨幣可能降低貨幣政策和最後貸款人機制的有效性。私人部門數字貨幣若廣泛使用,勢必對一國以主權貨幣計價的經濟活動造成割裂,導致類似「美元化」的問題,影響央行貨幣政策傳導與最後貸款人機制的有效性。

完善監管體系,嚴肅市場紀律,發揮金融科技支持實體經濟、維護金融穩定的積極作用

制定審慎監管要求,確保對金融科技業務的全面覆蓋

一是嚴格落實持牌經營,嚴厲打擊「無照駕駛」。按照國內現行法律規定,「無照駕駛」就是非法金融活動。金融業實行嚴格的持牌准入和業務監管要求,若大型科技公司從事金融業務,也應遵守同樣的准入和監管要求。新加坡、中國香港金融管理部門還引入了新的牌照類型,比如數字銀行、虛擬銀行牌照。另外,單從准入來看,一些新型金融服務提供商的國內、跨境金融業務「無照駕駛」的持續活躍,是否反映了存在金融抑制?或者,長時期打而不絕,長時期持續活躍,亂象叢生,是否也反映了監管有效性、及時性需要提高?需要我們反思,在防範風險的前提下,哪些方面可以降低市場準入門檻,提升金融業的競爭性,哪些方面必須嚴格及時執法,嚴厲打擊違法違規、「無照駕駛」,嚴肅監管和司法,維護市場秩序。

二是對於新型數字金融服務提供商,建立符合其特點的審慎監管框架。包括最低資本要求、流動性風險監管要求、市場風險監管要求、信貸集中度要求、關聯交易管理要求、槓桿率要求、操作風險管理要求等。例如,針對數字錢包業務可能產生的期限錯配風險,部分經濟體監管部門要求數字錢包從客戶銀行賬戶或信用卡賬戶中直接扣款,即便允許使用客戶資金投資,也應投資於高流動性資產;中國則要求第三方支付機構將客戶備付金 100% 存放於央行。對於網絡放貸業務,也應設立嚴格的資本、槓桿率、單戶借款額度等監管要求,避免濫用槓桿、隨意放大槓桿、過度授信,導致風險外溢至銀行體系。

三是對於傳統金融機構開展或者合作開展的新型數字金融業務,應加強監測、及時規範,根據其風險特徵,及時優化或者增設審慎監管指標。例如,前文所述一些商業銀行特別是中小銀行藉助互聯網金融平臺吸收存款,突破了傳統渠道的空間限制,從資金來源看,已成爲全國性銀行。互聯網平臺存款具有開放性、利率敏感性強、粘性低、隨意支取等特徵,穩定性遠低於線下。這些都增加了中小銀行的風險隱患。需要監管部門審慎研判互聯網平臺存款潛在風險,明確平臺存款業務准入條件、風險管理等要求。研究一定評級以上的商業銀行纔有資格開辦互聯網平臺存款業務,根據資本金及風險狀況等設定平臺存款上限,明確哪些中小銀行不能開展此項業務。同時,現行的監管規則對個人存款給予了優惠處理,如較低的現金流失率、較高的穩定資金係數等,而互聯網平臺存款全額計入個人存款,導致流動性監管指標高估,不能充分揭示銀行的實際流動性風險。應修訂流動性監管規則,完善相關監測指標,加強對互聯網存款的審慎監管。研究濫用存款保險 50 萬法定償付標準、搞資金價格競爭(高息攬存)的應對之策。

四是對於同時提供多種類金融產品和服務的新型數字金融服務提供商建立風險隔離要求。金融產品和服務在傳統框架下邊界較爲清晰,相互之間設有「防火牆」,監管要求也相對明確,但隨着金融科技的發展,一些金融產品和服務的邊界逐漸模糊。例如,一些互聯網機構整合其「場景+數據+支付」資源優勢和銀行貸款資金支持,形成了「支付+小額貸款+銀行+資產證券化」業務模式。單獨拆分每一項業務均爲持牌經營,但業務嵌套後各服務主體責任劃分不清晰,業務環節穿透難,削弱了現行監管政策的約束力。還有的互聯網機構開辦「金融超市」,同時經營存貸款、保險、基金、理財等多類業務。不管是多層業務嵌套還是一站式金融服務,監管部門都應確保其遵守相應的風險隔離要求。

五是將監管範圍擴展至第三方科技供應商,尤其是具有系統重要性影響的機構。IMF 在 2018 年發佈的《巴厘島金融科技議程》中指出,從金融穩定角度看,對於系統重要性機構的認定應擴大至非銀行金融機構,以及提供關鍵金融科技服務的基礎設施,並對其實施強化監管。實踐中,除了具有系統影響的金融科技服務商,還應對各類中小科技供應商施加不同程度的監管要求。例如,對於參與信用創造過程的助貸機構,監管應及時介入,避免其通過人爲調整風控模型參數來提高信貸可得性,釀成另一輪「次貸危機」。

以前我舉過一個例子,對於運輸危險貨物的卡車,由於其發生事故後風險外溢性遠大於普通運輸車輛,各國都對其實施了嚴格的要求。如相應的企業必須向工商部門登記、獲得運輸管理機構的行政許可、在運輸過程中嚴格遵守有關部門關於危險貨物運輸線路、時間、速度方面的規定等。如果另外有一類卡車,自己不運輸危險品,但是天天「貼」在運輸危險貨物的卡車屁股後面跑,相關管理部門是否也應對其施加一定約束,例如行駛速度、防爆措施等?如果不施加約束,那麼這些車輛很可能對運輸危險貨物的卡車造成衝擊,間接導致極高的風險外溢。

也就是說,該納入監管的,必須納入監管。

建立行爲監管體系,維護市場秩序

2007 年美國次貸危機之後很多國家通過加強行爲監管補金融監管短板。行爲監管的零售端主要是保護消費者、投資者,如對欺詐、誤導、壟斷、不正當競爭、不正當追債等行爲實施監管;批發端是打擊操縱市場、內幕交易等行爲。客觀上看,與國際情況一樣,中國對傳統金融機構的行爲監管的重視程度遠遠不及審慎監管,對新型數字金融服務提供商的行爲監管更爲滯後,這是金融亂象週而復始的根本原因之一。監管部門主要的精力集中於改革、開放、創新、發展以及爆雷後的風險處置,對事中監管、過程監管不夠重視,長時間議而不決,措施不落地。

在建立行爲監管體系方面,應強調以下幾點:一是重視行爲監管,處理好其與審慎監管的關係,明晰中央金融監管部門間、央地金融部門間職責分工。功能監管要落地(一直沒有落地),重點要加強對非金融企業違法違規開展金融業務的治理,監管部門間不能相互推諉。二是強化行爲監管能力,提高法律背景人員的比重。三是建立分級監管模式,重點加強對高市場佔有率機構、高風險機構的監管。四是監管部門建立全國性呼叫中心,便利消費者諮詢和糾紛解決。重視投訴數據庫建設和數據分析,發揮投訴作爲金融監管政策執行情況的溫度計和傳感器的積極作用。重視投訴、重視糾紛解決工作,是衡量監管部門是否重視行爲監管、是否「以人民爲中心」的一個基本衡量指標。五是平衡好個人信息的利用與保護。儘快出臺《個人信息保護法》,系統保護金融消費者權利,並通過適當安排,承認並保護經營者在遵照最小化、必要性原則基礎上合法獲取、利用個人信息過程中產生的「數據權利」,促進個人信息合法利用。六是給予金融消費者適度傾斜保護,調節技術應用中的失衡。明確電子證據的使用範圍、效力等規範,增強經營者的證據留存、提供義務。明確舉證責任倒置,強化經營者的舉證責任。七是借鑑國外做法,建立對舉報揭發(whistle blower)的重獎機制,充分發揮人民羣衆和網絡的力量。八是加大對違法違規行爲的處罰力度。

落實功能監管要求,消除監管空白、監管盲區

一是按照實質重於形式原則,對於具有跨行業、跨市場特徵的金融科技產品和服務,按照其業務屬性和風險實質實施歸口管理。以美國對網絡借貸行業的監管爲例,利用自有資金直接向客戶發放貸款需獲得州貸款業務許可並接受監管;向公衆出售或發行票據需接受證券交易委員會監管;消費者保護事宜須接受消費者金融保護局監管。再以全球穩定幣(GSC)爲例,其涉及電子貨幣發行、集合投資計劃、吸收存款、證券交易、支付等業務領域的,應分別滿足相應領域監管規則。

二是技術中立,不以技術手段不同而放鬆監管要求。機構無論採用何種技術手段和渠道開展業務,都需要重點關注其是否存在募集公衆資金、公開發行證券、從事資產管理等行爲,按照業務實質實施准入標準和監管要求。例如,對於智能投顧等投資管理類金融業務,應要求其無論採用傳統模型還是網絡平臺模型,均適用登記註冊、投資者適當性和行爲準則等現有證券業監管規則。又如,依託互聯網技術的貸款、保險、基金、信託、理財等業務,均應遵循實質相同業務執行相同監管要求的原則。

研究新型數字金融服務相關的風險處置機制

一是建立業務恢復和風險處置框架。包括:1. 持續升級網絡風險應對框架,開展網絡風險定量評估,監測識別並修復關鍵漏洞,建立金融部門應急計劃。2. 建立對關鍵業務的恢復和處置計劃,確保關鍵數字金融服務提供商能夠在相應的法律(或破產)框架下進行有序清算或處置,確保關鍵功能不中斷。

二是重新審視「去中心化」背景下金融安全網的有效性。部分金融業務在數字金融、金融科技發展的背景下,已經轉移至傳統銀行體系外,金融管理部門需要重新審視金融安全網要素的作用,如央行如何發揮最後貸款人角色、存款保險的覆蓋範圍、系統性金融科技公司的界定、危機管理和處置機制等。

應該給市場、給投資者消費者明確信號,一些企業根本不在金融安全網保護措施的覆蓋範圍之內。

發展金融監管科技,提高監管效率

金融科技的不斷髮展使得金融業生態日趨複雜,也對監管部門的能力提出更高要求。監管部門需要充分利用科技手段,提高監管的時效性、精準性和前瞻性。金融科技可以更好地武裝金融監管,大數據、機器學習、自然語言處理、網絡分析等技術的興起爲監管部門提供了新工具。FSB 在 2020 年 10 月發佈的一份報告中指出,根據對成員的調查,超過三分之一的監管機構已經開始應用監管科技(SupTech),其餘機構也處於開發或實驗階段。藉助監管科技,未來的金融監管可實現以下轉變:

一是升級監管數據獲取方式。傳統的監管數據收集方式依賴於被監管機構的報送,一定程度上存在數據滯後、報送不實等問題。藉助金融科技,監管數據獲取方式可以從「報送式」轉變爲「提取式」。在「提取式」模式下,金融機構通過應用程序接口(API)等方式使其數據庫與監管部門對接,監管部門可以隨時從中提取所需的數據,從而提高監管數據時效性和處理效率。對金融機構而言,可以簡化報送流程,減少重複報送,減輕報送負擔。

同時,改變目前熱衷大量彙集數據,但是分析挖掘跟不上的問題,導致數據「睡大覺」,出大事、大風險後才發現自己系統裏的數據早已經能反映該風險。

二是重視非標準化、非結構化數據。除標準的結構化數據以外,監管部門往往還掌握大量非結構化數據,如文字報告、圖表、網絡信息等。以往監管部門只能通過人工方式從中提取有用信息,工作效率較低,對這部分數據難以做到全面利用和監測。隨着自然語言處理等技術的發展,非結構化數據的提取和利用效率將大幅提高,有助於進一步充實監管部門的數據來源。例如,當前監管部門主要利用標準化數據識別壞股東和關聯交易(如要求金融機構報送前十大股東的名稱、類型、持股比例、實際控制人等情況),未來可以增加非標準化數據(司法判決、新聞、年度報告等)的運用,強化穿透式監管。

三是金融風險監測應更具前瞻 性。傳統的金融風險監測往往依賴於銀行等金融機構報送的數據,不可避免地具有一定的滯後性,監管科技的應用可以一定程度上彌補這一不足。例如,歐央行運用機器學習技術,在單個銀行層面的季度數據基礎上,輔以銀行業總體數據和宏觀經濟指標,前瞻性地識別在未來可能面臨壓力的銀行機構。此外,該系統還能識別出模型中的關鍵變量和指標,幫助監管部門前瞻性地研判風險情景,給監管幹預留下充足的時間窗口。

四是市場監督應儘可能實現實時監督。違規交易和可疑交易往往涉及多個金融機構的大量賬戶,利用網絡分析、機器學習等技術,可以對海量數字金融交易的合規性進行快速智能判斷,實時監督金融市場操縱、內幕交易等違法違規行爲,有效識別市場欺詐和違規銷售,及時發現洗錢、恐怖融資等可疑交易主體和相關金融機構的聚類(cluster)情況。

加強跨部門和跨境合作

一是加強金融管理部門和其他政府部門之間的合作。金融科技的發展涉及競爭、安全、金融穩定、消費者保護等政策目標,應加強金融管理部門和數據保護、市場競爭、消費者保護等其他管理部門之間的協調和合作。

2016 年杭州 G20 峯會通過的《G20 數字普惠金融高級原則》指出,「數字金融發展中,要建立公共部門和私人部門的良好的溝通機制和渠道」。從國際經驗看,行業規則形成中,頭部企業要發揮更大的建設性作用。若行業秩序出問題,不光是管理部門有責任,頭部企業同樣也有責任。

二是加強各國監管當局的跨境合作。數字世界無國界,金融科技創新大多具有跨境性質,各國對金融科技監管規則不一容易導致監管套利和空白,需要加強跨境監管合作、司法合作,加大對違法違規跨境金融科技活動的打擊力度,維護各國金融秩序和金融穩定。