

金融監管如何應對人工智能挑戰□ 呂承超 樊景菲人工智能在金融領域的應用越來越廣泛,人工智能提高了金融機構的效率和盈利能力,促進了金融創新和新業務模式的出現。然而,隨著技術不斷發展,人工智能也給金融領域帶來了新的風險和挑戰,尤其是對金融監管機構提出了新的要求。在金融機構改革的大背景下,金融監管如何應對人工智能時代的挑戰,推動金融業高質量發展,成為當下金融領域的重要課題。人工智能時代的金融風險金融風險擴散加快引發系統性風險。目前大型金融科技集團憑借著人工智能技術在全國乃至世界各地開展金融業務。例如,地域性中小銀行與大型互聯網平臺合作,通過分段付息等方式變相抬高存款利率;突破地方法人銀行經營的地域限制,大量發放互聯網貸款。還有的金融機構利用人工智能技術持有境外牌照在境內非法展業。人工智能的發展使金融業務在全球范圍內互相關聯,金融風險也會跨時空、跨區域的發生,而且在“蝴蝶效應”和“羊群效應”的疊加作用下擴散更迅速,更容易引發系統性風險。業務復雜交叉加大金融風險隱蔽性。依托人工智能的發展,金融機構研發交叉性金融業務,實現跨市場、跨行業經營交易,導致金融風險交織復雜;交叉性金融業務經過粉飾包裝,金融風險隱蔽性更強,金融監管部門和業務方不能及時有效地進行識別、界定和防范。信息保護不當產生數據泄露風險。在人工智能時代,豐富的數據資源被廣泛應用于風控、信用評估等金融領域。例如,金融機構可以利用人工智能分析大數據征信信息,了解企業經營運轉的真實數據,為更多中小微企業提供信貸支持。金融數據資源爆發式增長,接踵而至的是金融數據安全問題,金融機構匯聚海量數據信息,包含用戶消費習慣、企業資金流轉、銀行融資情況等重要內容,一旦此類數據資源保管不當或遭受黑客惡意攻擊,會導致大量客戶隱私信息泄露,造成大量損失,對金融安全造成威脅。體系建設不完善產生信用風險。金融機構可以通過人工智能技術對所收集到的信息進行精準判斷和分析,構建信貸評審模型,進行小額快速放貸,但此類互聯網金融模式存在很大弊端。一方面,這種互聯網金融模式還不成熟,缺少信用信息共享機制,容易出現信用風險問題;另一方面,目前我國征信體系尚不完善,懲罰措施不嚴,互聯網金融違約成本較低,容易誘發惡意騙貸、卷款跑路等信用風險問題。例如,P2P網貸平臺早期準入門檻低和缺乏監管,非法集資和詐騙等犯罪活動頻繁發生,危害到了金融安全。金融監管面臨的挑戰監管法律法規作用時效滯后。傳統金融監管法規可以防范目前或者未來可能發生的金融風險,但在人工智能影響下,金融領域所面臨的金融風險模式更復雜多樣、傳播速度更快、負面溢出效應更強,僅僅依靠預先設定的穩定且被假設為最優的金融監管規則,可能解決不了人工智能背景下的金融風險問題,同時又會快速涌現新的風險問題。例如在虛擬貨幣交易過程中,涉及大量金融機構和個人信息,面臨著多重金融風險,這些風險與人工智能應用衍生出的風險疊加傳導,傳統的金融監管模式大概率無法對其作出迅速反應。第三方金融服務商監管權限不足。隨著人工智能的深入發展,第三方金融服務機構越來越多。第三方金融服務商在助推金融業務發展的同時給金融監管帶來了巨大挑戰,大多數第三方金融服務商不屬于傳統金融機構,目前金融監管對其約束作用十分有限。例如,第三方支付服務機構大多采用二次清算的模式,客戶資金會堆積在第三方支付服務機構的賬戶中,第三方支付服務機構是否在監管權限外違規調用了這些客戶資金,金融監管難以檢測到,如果違規調用了客戶資金,并且交易過程中出現違約事件,將損害到商家和消費者的合法權益。金融消費者保護難度上升。數字經濟的發展使越來越多的個人信息、交易習慣等數據被收集,經過人工智能分析后被利用。在金融監管范圍內的數據收集可以幫助金融消費者獲得更加優質的服務,但目前某些機構對個人金融信息的收集已脫離了金融監管限制。例如金融科技企業借助隱私政策,無所顧忌地以不當行為收集、使用金融消費者的個人信息;還有的企業在信息技術存在潛在漏洞的情況下違規收集個人金融信息。此類行為使金融消費者處于被動地位,而且大部分金融消費者缺乏金融監管知識,缺少個人金融信息保護意識,對個人金融信息泄露可能造成的嚴重后果認知不足。金融監管主體識別難度加大。一方面,由于人工智能技術在金融領域的運用,金融監管對象趨于復雜化,監管部門面臨著監管對象既不是自然人也不是法人,而是“智能代理”的問題;另一方面,責任主體難以界定,運用人工智能進行經營的金融業務涉及相關金融機構、人工智能系統的設計公司等,但目前沒有法律規定責任所屬方,也沒有規定責任方如何進行責任分攤,當人工智能提供的服務使客戶遭受損失時,客戶可能無法維護自己的權益。促進更有效的金融監管完善金融監管法規,提高監管有效性。金融業務與人工智能的深度結合,使金融市場的深度、廣度和復雜性都遠遠超過其他市場,為了規范金融市場發展,避免可能發生的金融風險,必須要完善金融監管法規。金融監管部門要加強監管機制的頂層設計,實現從“戰術”層面向“戰略”層面的突破,積極探索從依靠機構監管邁向功能性監管的路徑,提高金融監管的前瞻性。例如,對于不同人工智能模型可能出現的金融風險,金融監管部門可實施針對性的動態實時監管,加強與金融機構的溝通交流,掌握人工智能運用到金融領域的最新消息,及時制定相對應的金融監管條例,使金融監管與人工智能發展速度相匹配。嚴格市場準入政策,彌補監管空白。一方面,金融服務機構必須接受一致的市場準入政策,金融監管部門應定期進行嚴格的市場準入資格審查,對于運用人工智能開展金融業務的機構,嚴查其是否存在持有境外牌照在境內非法展業的情況,杜絕非法金融活動;另一方面,金融服務機構必須服從一致性監管原則,金融監管部門要做到嚴格區分人工智能應用下的金融業務,根據市場行為本質,對相同金融業務進行一致監管。此外,監管部門可以充分利用高新前沿技術創新金融經營牌照類型,比如數字銀行、虛擬銀行等,彌補人工智能時代部分金融業務的監管空白。擴大金融監管范圍,實施穿透式監管。一方面,考慮到第三方金融服務商的數量逐漸增多,監管部門需要將其納入監管范圍,制定嚴格的監管標準,約束第三方金融服務商行為,并督促其遵守金融監管規則;另一方面,考慮到交叉性金融業務的復雜性,各行業監管部門針對交叉性金融業務應建立共同治理機制,保證信息的相互暢通,防止因為信息割裂,疏忽對交叉性金融業務的監管,同時各部門要落實自身監管職責,開展聯合檢查工作,實施穿透式金融監管,透過技術表象分析交叉性金融業務實質。加強金融數據保護,保障消費者合法權益。首先,健全金融消費者隱私保護制度,完善個人數據采集和使用的監管規則,并設置金融消費者數據泄露的嚴格懲治措施。其次,強化金融數據存儲、管理安全,盡可能排除金融業務中的數據泄露隱患。再者,為金融消費者提供便捷的投訴平臺,并且建立投訴分析管理系統,實現精準測控,提高投訴管理效率。最后,通過廣泛的宣傳,加強金融消費者自我數據信息保護意識,樹立風險防范意識,不輕信任何陌生電話、可疑網站等發來的貸款及投資信息,不輕易將個人金融信息泄露給他人。發展金融監管科技,提高監管效能。在人工智能賦能金融領域的背景下,金融監管需要創新,打破傳統金融監管模式,充分利用人工智能發展,打造數字智能監管體系。例如,運用大數據實時收集金融市場信息,經過人工智能分析后,用于識別非法交易,防范可能產生的風險。金融監管部門還可以學習國外金融監管經驗,如引進“監管沙盒”,英國、新加坡等國的應用實踐說明,監管沙盒能夠引導人工智能下的金融創新發展,并能最大限度地防范金融風險;而且監管者參與到監管沙盒中可以充分了解到金融創新的本質、風險特征等,為制定相關政策措施積累經驗。完善問責機制,加強經營操作規范。在人工智能背景下,金融領域涉及多個責任主體,金融監管部門可以參考《民法典》關于侵權人責任的規定,建立完備的責任歸屬機制。如果是因為金融科技公司利用人工智能技術使金融消費者遭受損失,金融科技公司承擔過錯責任,接受金融監管部門的問責;如果是因為人工智能技術自身漏洞使金融消費者遭受損失,金融科技公司則承擔過錯推定責任,給金融消費者提供相應賠償;如果是因為人工智能算法同質化、再學習導致的自我偏差使得金融業務客戶遭受損失,雖然金融科技公司無主觀上的錯誤,但是作為金融智能產品的運營者,應承擔無過錯的侵權責任。(作者單位:青島科技大學經濟與管理學院)