金融工作會議強化了監管預期，火熱的FinTech該怎麼管？

上周五到周六，全國金融工作會議在北京召開。關於這次影響深遠的會議的解讀已經不斷出現在大家眼前。各種觀點都有，不過一致的看法是：監管風暴會持續，並且將越來越嚴格。政策套利空間將被堵住。會議對於互聯網金融只提到1次，但表述是「加強互聯網金融監管」。互金這些年來的亂象，讓監管層下定決心堵住監管漏洞。

互金業界對監管早有預見，並紛紛轉向金融科技的定位。金融科技、FinTech的概念最近兩年很是風靡，很多互金公司都把自己定位成了金融科技公司。不過金融工作會議上所提的互聯網金融，除了支付、理財、資產端的業務，應該也包括了互金公司衍生出來的金融科技。儘管眾多公司宣傳著金融科技的定位，其實做的業務還是近幾年已經比較成熟的互金資產端資金端業務，只不過在業務運營過程中使用了大數據等技術而已。互金公司並非轉型金融科技就可以規避監管。實際上金融科技也存在一些問題，需要法律法規的明確以及適度的監管。

當下的金融科技存在哪些問題？

傳統金融機構吸納低成本資金，做資產經營，FinTech公司提供金融技術，幫助金融機構來做以往無法為普惠人群提供的金融服務。這應該是一個比較理想的金融科技生態。不過目前的生態在發展中產生了一些問題，如數據的濫用侵犯金融消費者權益、技術大量使用使監管難度加大、競爭秩序有待規範等。

央行金融研究所所長孫國峰對這類問題研究較多，近期也經常就此發表觀點。上周末他在2017年朗迪中國金融科技峰會上表示，中國的金融科技行業發展很快，但也要避免在快速發展當中出現失衡。當前金融科技面臨五大失衡挑戰。

第一，金融科技公司之間的發展失衡。金融科技新的監管制度框架和充分競爭的市場環境還在發展過程當中，有可能對真正通過科技手段對金融機構提供科技服務的企業缺乏足夠的激勵機制，進而影響優質公司的可持續發展。

第二，數據分布和數據使用失衡。金融巨頭產品線彙集，聚集了大量的數據，客觀上可能會產生數據寡頭的現象，帶來數據壟斷。數據壟斷比技術壟斷更難突破，容易產生所謂的數字鴻溝問題，形成「信息孤島」。金融數據依賴於大數據，信息孤島的形成不利於行業良好的發展行業和生態。

第三，金融科技公司與金融機構之間發展失衡。金融機構和金融科技公司面臨著不公平競爭的制度環境，主要表現在商業銀行受制於《商業銀行法》第43條的規定，不能持有科技公司的股份。但反過來說金融科技公司可以在滿足監管規定的條件下獲得金融牌照並從事相關業務，這樣有可能會造成金融科技公司和金融機構之間發展的失衡。

第四，Fintech和RegTech發展失衡。在發達經濟體中RegTech發展的比較快，背景是在嚴格的監管環境下會有巨額的罰款，金融機構為了滿足監管的要求引入了高科技手段，在此基礎上監管機構也開始發展RegTech。但我們是採取鼓勵和包容的態度，金融自身對發展RegTech動力不足。面對金融科技行業不斷增長的業務，監管當局的監管成本將不斷地上升。過去體現為人力成本，現在更多地體現為資金投入，這種投入有可能是幾何級上升的要求，如果跟不上，Fintech和RegTech的發展將會出現失衡。

第五，金融消費發展和消費者保護之間的失衡。由於部分的金融科技公司風險控制能力比較弱，內控制度不一定健全，監管體系還在發展完善過程當中，有可能會導致金融消費者保護力度不夠。一旦發生金融風險事件，消費者權益得不到充分的保護有可能會影響到金融穩定，最終會影響到金融科技行業發展的生態環境。

總結孫國峰所長的觀點，FinTech發展很快，帶來了數據隱私保護、消費者權益保護等問題；規模越來越大，模式與技術越來越複雜，對各種技術與模式進行穿透的難度越來越大，帶來監管成本的上升；金融科技發展越來越具有馬太效應，可能形成數據壟斷與數據孤島；科技金融企業與金融機構、科技金融企業之間都可能形成不正當、不公平競爭。

除此之外，金融科技的效果其實還需要經受時間的考驗。大數據風控近兩三年來發展迅猛，欺詐團伙的技術能力也在增強，而且以往傳統金融服務無法覆蓋的人群中，已經有很多人群被大數據信貸所覆蓋，接下來繼續開拓的難度與風險勢必加大。經濟周期的輪迴對於大數據風控是否構成考驗，也需要進一步觀察。

金融科技如何監管？

互聯網金融監管的重點工作比較明確，主要包括打擊詐騙與跑路平台，網貸平台在單筆貸款金額、資金存管、信息披露、資產端獲取等方面走向合規等。而金融科技具體要監管什麼，目前還沒有清晰的路線。預計金融科技的監管可能主要是數據的獲取與使用的合規性、金融產品的合規、金融科技公司與金融機構合作過程的合規、金融技術輸出過程中的市場秩序等。

對於如何監管金融科技，形成金融科技新生態，孫國峰在演講中表示，第一，要完善法律體制。在法律制度完善的同時還需要高水平的執法能力予以保障。

第二，監管能力適度化。全體納稅人為金融科技監管買單，金融科技行業是不是也有必要承擔一部分監管當局發展RegTech的成本，並把此視作維護公平競爭環境的必須支出呢？

孫國峰認為，實現的路徑有多種，在建設新系統的時候可以為監管當局建造監管系統，有些金融科技公司已經進行了這方面的嘗試，當然監管系統的標準要由監管當局決定，為了防範道德風險，監管當局也可以聘請獨立的第三方機構進行評估。還有其他的路徑，監管當局可以由第三方機構搭建系統，相關的一部分成本由金融科技行業來承擔。

第三，政府和監管部門要制定技術標準，有效地規範市場准入和退出，為金融科技行業提供公平競爭的市場環境。監管機構在金融數據標準化方面要肩負整合FinTech行業金融科技的重任，要避免產生數據鴻溝和信息孤島，表示要完整信息的標準性，還要促進跨部門之間的合作。

第四，政府和監管機構要做好金融消費者的保護，這包括兩方面工作。首先是政府和監管政府要重視金融消費者的保護，並重視數據的安全性和完整性。其次需要金融科技公司做好金融消費者的保護。金融科技公司在開發金融產品和服務時要為消費者提供滿足監管合規要求的、安全的、透明的產品和服務，要向消費者披露充分的信息，並且避免欺詐行為，金融信息公司還要做好消費者數據、安全、網路保護，並且提升網路數據信息的安全性。

總結而言，在完善法規、加強執法能力的同時，要形成一套可持續的金融科技監管系統，由金融科技公司承擔部分建設成本，使監管與技術相結合，從而更有效地進行監管。這對於金融科技的發展肯定是好消息，政策明確了，也就可以更踏實地發展了。不過金融科技需要承擔多大的監管成本，不同金融科技企業之間如何分攤成本，也是一個難題，很難精確計算。

RegTech需要跟上FinTech的步伐

金融科技相對於傳統金融業務更加複雜，監管難度也就更大。金融與監管幾十年來一直上演貓鼠遊戲，金融與時俱進與科技聯姻，監管如果沒有科技的助力，也很難對金融實施有效、及時的監管。

08年金融危機以後，有人指責格林斯潘治下的美聯儲對於複雜的金融產品監管不力，格老也很無奈：一個複雜的金融產品光條款就幾十頁，定價模型非常複雜，市面上又有這麼多產品，聯儲這些人，怎麼監管得過來？

RegTech已經進入政策視野

如今的金融科技也是如此，監管是必要的，可是如何有效進行監管呢？金融與科技相結合，監管難度越來越大，監管也需要技術的支持，以至於監管科技（RegTech）的概念開始越來越多地被提及。

央行近日印發的《中國金融業信息技術「十三五」發展規劃》中提到，「十三五」時期將推動新技術應用，包括加強金融科技和監管科技研究和應用。

5月15日，央行在設立金融科技委員會時表示，要強化監管科技（RegTech）應用實踐，積極利用大數據、人工智慧、雲計算等技術豐富金融監管手段，提升跨行業、跨市場交叉性金融風險的甄別、防範和化解能力。

什麼是RegTech？RegTech可以定義為科技與監管的有機結合，主要作用是利用技術幫助金融機構滿足監管合規要求。RegTech涉及三方主體：監管機構制定監管規則，金融機構和FinTech公司的行為需要滿足監管合規要求，RegTech公司提供RegTech的技術服務。

發展RegTech來應對FinTech

孫國鋒在朗迪金融峰會上表示，要發展RegTech來應對FinTech。從RegTech角度來說，重要的一個點，就是人工智慧的引入。人工智慧最近發展很快，在前不久的圍棋大戰裡面，我們看到人工智慧的進步速度，通過自主學習，因為它是一個自主學習的過程。隨著金融市場的發展，越來越多產品、越來越多的市場，複雜性、數據多，發現其中的風險隱患難度越來越大。這個背景下，更多可以運用大數據基礎上的人工智慧監管。至少在目前可以提供一種服務性的決策。

人工智慧有不同的推理方式，既有規則推理，規則調整可以根據調整後的規則處理。還有案例推理，基於過去所有的案例，這個對付金融危機非常有效。每次我們遇到危機的時候，都要想想上次我們應對這個危機採取什麼招，當時是什麼情況。實際上通過大數據加人工智慧，可以把過去所有的案例全部收集。最近美國成立了一個機構，他們已經開始搜集過去所有的案例，搜集起來以後在基礎上通過人工智慧進行分析，有可能會得出一個很好的分析方法。當然還包括模糊推理，有不同推理方式。

中國人民大學金融科技與互聯網安全研究中心主任楊東認為，從監管角度來說，通過數據的觸達可以使傳統金融監管實現由被動到主動的轉型，其所依靠的依據，就是RegTech，技術驅動監管就要強調從被動到主動。監管者和創新者是一個平等的主體，在一個沙盒裡面，創新者企業的數據情況，實時動態被監管所掌握，監管者當然對企業的創新很放心，沒有非法集資。金融工作會議的會議公報裡面專門提到，要建立風險預警體系、信息共享機制，這是會議公報裡面非常大的亮點。監管必須要構建大數據風險預警機制和信息共享機制，這是未來監管的核心。只要實現信息共享、數據共享、信息觸達，監管模式就可以發生根本性的改變。

RegTech具體應用

目前監管科技在金融監管已經有一些應用。如上交所市場監察部開展大數據應用，建立多種數據分析模型，深度挖掘，尋找案件線索，通過鎖定基準日、篩查高頻戶，結合賬戶開戶、歷史交易情況等，確定嫌疑賬戶。

在金融科技監管領域，預計會陸續有一些RegTech應用落地，如監管系統的開發。通過一套信息披露系統，可以將金融產品從資金端的來源，到增信環節、發行環節，再到最終的資金流向，都可以看到很清晰。這對於監管肯定會非常有幫助。在用戶數據保護領域，在完善規制的基礎上，如果有一套系統可以對數據的來源、授權、交易、使用等環節進行記錄、溯源、跟蹤，也會有很高的社會價值。

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