孙天琦：对数字金融/金融科技与金融稳定关系的几点思考

　　文/孙天琦

　　2020年，新冠疫情的发展进一步催生了“非接触经济”的兴起，倒逼很多国家大力发展金融科技，金融机构的数字化转型也在明显加快。二十国集团（G20）在2016年中国任主席国时，开始关注数字金融发展，2020年也在密切关注疫情背景下数字金融、普惠金融的发展趋势。今天我向大家请教、给大家汇报的是数字金融/金融科技与金融稳定关系。

　　一、金融稳定的基本定义

　　研究数字金融/金融科技和金融稳定的关系，首先要明确金融稳定的定义。金融稳定理事会（FSB）将金融稳定界定为全球金融体系抵御冲击并防范金融中介和其他金融体系功能中断的能力，这些功能一旦中断将对实体经济产生严重负面影响。

　　欧央行（ECB）提出，金融稳定是由金融中介、金融市场和市场基础设施构成的金融体系的一种运行状态，在这种状态下，金融体系可以承受冲击，解决金融失衡，从而降低金融中介过程中断的可能性，确保储蓄向具有盈利性的投资机会分配。

　　人民银行在《金融稳定报告（2005）》中指出，金融稳定是金融体系处于能够有效发挥其关键功能的状态。在这种状态下，宏观经济健康运行，货币和财政政策稳健有效，金融生态环境不断改善，金融机构、金融市场和金融基础设施能够发挥资源配置、风险管理、支付结算等关键功能，而且在受到内外部因素冲击时，金融体系整体上仍然能够平稳运行。

　　从金融稳定的基本定义看，数字金融/金融科技极大地改变着金融服务的提供方式，改变着金融产业格局，这些新型金融服务提供商必然对金融稳定产生影响，其影响可以从金融安全网——微观审慎监管、行为监管、宏观审慎管理、存款保险、最后贷款人五个维度来分析。

　　二、长期看，金融科技进步能够促进金融稳定

　　（一）增强金融体系透明度

　　一是降低信息不对称，提高风险评估和定价能力。例如，大数据技术可用于提取、分析海量数据，开发出针对特定风险类型的金融工具，有助于提高风险评估和定价的准确性，进而提高各市场参与方的风险管理能力。二是提高社会信用体系透明度。例如，金融机构引入交易追踪等技术，使尽职调查流程更加便捷，降低合规成本，也有利于落实反洗钱和反恐怖融资要求。

　　（二）提高金融体系效率

　　金融科技的快速发展可以促进金融体系接受新技术、改善服务、改进商业模式、降低运营成本，并提高金融市场资源配置效率。例如，FSB研究报告指出，分布式记账技术可以缩短结算时间，提升交易执行效率和速度，从而减少交易对手的风险暴露，释放抵押品和资金，进而有助于提高整个金融体系效率。

　　（三）促进市场竞争

　　一是降低市场准入壁垒和集中度。例如，大数据分析和贷款发放自动化，有助于降低信贷服务准入壁垒，智能投顾可以降低投资门槛。同时，一些合法新型数字金融服务提供商也在一定程度上扮演了类似银行体系“备胎”的角色，不仅能够降低信贷在银行体系的集中度，还可以在银行体系发生危机时提供信贷支持。二是降低金融业务流程的集中度，如分布式记帐技术。

　　（四）武装金融监管者

　　金融科技的快速发展推动了金融市场的数字化变革，同时也为金融监管提供了更多工具。例如，在股东准入管理、关联交易识别、流动性管理方面，利用大数据智能算法，围绕财务、股权、关联关系等信息对企业风险进行扫描，实现风险的实时分析与处理。欧央行（ECB）开发了一种基于网络分析与图形可视化的工具，帮助监管部门深入了解监管对象持有的私募股权基金情况，以及重要机构股东之间的关联性。

　　（五）提升金融普惠程度

　　金融科技的发展可以使金融体系、金融服务渗透得更深、更广，有助于提高居民、中小企业金融服务的可得性和便利程度，从而促进经济的可持续增长和投资风险分散化。例如，基于大数据的借贷，为中小企业提供了更多无抵押贷款。

　　三、数字金融发展对金融监管提出新课题、新挑战，风险呈现新特点

　　（一）金融科技发展可能引发的微观金融风险

　　一是流动性风险。如数字金融服务资金运用的期限错配、货币错配等问题。随着近几年金融数字化程度提高，一些地方小银行甚至村镇银行通过第三方线上平台从全网吸收个人储蓄存款，从过去依靠当地储蓄，扩展到依靠区域外的全国性储蓄存款，有的银行通过线上平台吸收的存款在银行负债中占比高达70%，异地存款占绝大部分，单就储蓄这一点而言已成为全国性银行。营销中，有意突出存款保险保障的宣传，暗示“零风险、高收益”，便于用较高利率吸引储户。个别高风险机构近一年也通过互联网平台吸收异地存款。

　　这类互联网平台存款具有开放性、利率敏感性高、异地客户为主、客户粘性低、随时支取等特征，存款稳定性远低于线下，增加了中小银行的流动性管理难度。同时，平台存款全额计入个人存款，导致流动性匹配率、优质流动性资产充足率和核心负债比例高估。

　　1．高估流动性匹配率。流动性匹配率=加权资金来源（负债端）/加权资金运用（资产端），该指标旨在衡量银行主要资产与负债的期限配置结构，监管要求不得低于100%。该指标根据资产负债的不同期限（3个月内、3个月-1年、1年及以上）设置了不同系数，存款期限越长，系数越高，1年及以上的系数为1。互联网平台存款虽然期限较长，但其更具灵活性，按照较长期限计算可能导致该指标高估。

　　2．高估优质流动性资产充足率。优质流动性资产充足率=优质流动性资产/短期现金净流出，监管要求该指标不得低于100%。分母项短期现金净流出，是指压力情况下，可能的现金流出减去现金流入。可能的现金流出中，储蓄存款折算率仅为8%，同业存款折算率最高为100%。将互联网平台存款全部计入储蓄存款中，导致优质流动性资产充足率的分母较低，该指标被高估。

　　3．高估核心负债比例。核心负债比例=核心负债/总负债，监管要求该指标不得低于60%。分子即核心负债包括活期存款中稳定沉淀的部分、剩余期限90天以上的定期存款等。5年期互联网平台居民储蓄存款，属于核心负债，但是其稳定性要低于当地传统的5年期居民储蓄存款，会高估该系数。

　　这类储蓄的不稳定性要高于当地储蓄。近些年国际上发生的挤兑事件中，有几起已经由线下的网点挤兑为主发展为线上挤兑为主。过去处理挤兑的时候，是现钞拉到现场，在银行网点柜台堆成山让储户看，“你放心，现钞多得是”，1-3天挤兑事件就过去了，守住柜台就控住了风险。但现在从几个国际案例来看，守住柜台仅仅守住了10%、30%，70%在线上快速流出。如何应对线上挤兑是个新课题。

　　二是基于大数据信贷业务的信用风险。包括：1．长尾客户风险。联合国普惠性发展融资特别倡议（UNSGSA）在一份报告中指出，一些国家网络借贷发展过快，导致相对贫困的借款人过度借贷和违约率上升。这种情况前几年有所显现，2020年在疫情的影响下，在部分国家更加明显，包括美国。2．信用风险评估模型不健全导致的信用风险。主要体现在模型尚未经过完整的信贷周期检验，数据质量和完整性可能不如传统借贷。部分模型过度依赖硬数据而忽视软指标，在风险存在很强异质性的情况下会削弱模型评估质量。

　　三是数字化业务模式可能加重操作风险。包括：1．网络事故风险，如数据泄露、欺诈、业务中断和网络攻击等。近年来，诸如Wannacry事件、NotPetya事件等网络风险事件导致金融部门遭受严重损失。2．内部治理和流程管控风险。例如，很多新型数字金融服务商缺乏数据收集、存储和处理的标准化流程，导致数据被滥用。还有一些加密资产采用去中心化和“公有链”设计，治理框架和流程管控不健全，难以确保操作安全和系统稳定，也增加了反洗钱和反恐怖融资风险。有调查发现，全球120家最受欢迎的加密资产交易所中，约三分之二的交易所未能落实反洗钱、反恐怖融资和客户识别要求。3．关键第三方服务提供商依赖风险。据美国科技媒体TechCrunch报道，2019年初，美国多家大型银行泄露2400多万份银行资料，涉及大量贷款和抵押物信息，造成泄露的原因是第三方公司OpticsML所提供的服务器出现漏洞。

　　以上因素，加上新型金融服务提供商与商业银行的联合贷款放大杠杆率等等可能导致对这些新型金融服务提供商的资本要求不足，甚至严重不足。

　　（二）金融科技发展可能引发的系统性金融风险

　　一是部分新兴的数字金融服务容易引发声誉风险的传染，并增加新的传染路径。一方面，零售业务易引发声誉风险传染，在加密资产领域尤为突出。如果一种加密资产出现大面积挤兑，很可能出现市场恐慌，导致用户不加区分地挤兑其他同类资产。另一方面，金融科技带来新的系统性风险传染渠道。金融科技应用越广，越容易产生复杂的网络效应和传染性。例如，复杂的算法交易，可能导致整个金融市场出现不可预知的系统性风险。2010年，美国道琼斯指数在半小时内暴跌700点，之后又戏剧性地反弹600点。这次“闪电崩盘”让美国股市暂时性蒸发了1万亿美元，其中一个重要原因是自动化交易的算法缺陷。

　　二是数字金融服务很多情况下呈现更明显的顺周期性和波动性。比如，网络借贷平台业务可能增大信贷业务的顺周期性。网络借贷平台业务受散户投资者风险偏好影响较大，再加上信用风险模型未经检验，可能导致风险定价过低或过高、信贷质量评估和借贷标准不如传统机构精确等问题，易加大信贷业务的顺周期性。智能投顾业务的羊群效应也很明显。在市场平稳运行时，智能投顾会通过高频数据捕捉价格波动，更加活跃地撮合交易。这种顺周期性同样出现在市场流动性紧张时期，智能投顾会以更快的速度退出市场，加剧市场价格的大幅下跌。

　　三是新型数字金融服务提供商的系统重要性上升，可能增大关键服务中断的风险，并可能因垄断导致市场失灵。2020年10月6日，美国众议院针对大型科技公司可能的反竞争和反垄断行为发布一份长达449页的报告，指出科技巨头借助垄断地位开展不公平市场竞争，并建议对其进行更严格的监管，甚至拆分。随后，美国司法部正式起诉，指控一家科技公司利用不合法手段垄断搜索领域。

　　四是加密资产和数字货币的广泛使用，可能助长跨境套利，加剧跨境资本流动。一方面，加密资产不受地理边界的约束，如果没有国际监管协作，一国的监管规定在另一国境内难以发挥作用。由于各国市场成熟度、司法、监管、货币可兑换程度等方面存在的差异，在一个国家属于非法的事情，在其他国家可能就是合法的，跨境监管和司法合作沟通成本大。另一方面，高通胀率和汇率波幅较大国家的居民使用主要储备货币发行国发行的数字货币，可能削弱这些国家本币的主权地位，绕过资本管制，加剧其资本流动和央行资产负债表波动。2019年在外滩金融峰会上，我就天秤币（Libra）提出三点看法：1．必须严格明确中国的法定货币就是人民币，所有的境内交易计价结算必须使用人民币。2．必须把Libra看作外币。如果其在我境内落地，必须要严格遵守中国目前的外汇管理框架。3．技术上给我们提出的课题是在数字环境下要能区分哪些交易是境内主体之间的交易，哪些交易是境内主体和境外主体在数字环境下的交易等。如果做不到，就禁止使用。

　　（三）对部分金融科技的监管存在空白

　　一是不少机构“无照驾驶”开展金融业务，属于非法金融活动。主要包括两类：一类是打着科技创新旗号，开展金融活动。前几年野蛮生长的网络借贷行业从事各类小额贷款、担保等金融业务，却没有正规金融牌照，一度处于无人监管状态。另一类是未经国内准入要求，开展跨境金融服务。部分境外机构或中国境内的市场主体利用“国外宽准入，国内宽监管”的特点，迂回海外拿到金融牌照、再通过数字平台给境内提供金融服务，进行监管套利，扰乱国内金融秩序。类似的，还有在国内一个省拿到小额贷款公司牌照，然后通过互联网全国展业，严格讲，在其他省属于“无照驾驶”，属于非法金融活动。

　　对于支付、银行、证券、保险等境内、跨境金融业务，很多新型金融服务提供商在境外有实体企业、在境外获得不少金融牌照，但是根本不敢在美国、澳大利亚、英国、日本等国家做，然而就敢在中国做，就是挑战中国监管，挑战中国司法，这必须改变。

　　二是非金融部门提供的很多关键第三方服务，仍游离于金融监管之外。向金融机构提供外包服务的第三方服务商本身可能不属于传统金融机构。这些第三方机构所受的监管可能弱于受监管的金融机构，随着其为金融机构提供服务的规模不断增大，可能成为潜在风险来源。

　　三是金融科技更新速度和智能化程度带来监管滞后风险，体现在监管能力滞后和监管数据缺口、甚至基本的数据真实性难以保证等方面。金融监管部门通常并非技术领域专家，叠加监管资源有限等问题，在理解和评估金融科技领域的创新和模式上存在困难。比如，一些大数据分析模型较为复杂，缺乏可解释性，监管部门难以评估其技术稳健性，也难以预见其对市场行为的影响；一些采用“黑盒”设计的算法缺乏透明度，难以有效审计其安全性。

　　（四）金融数字化程度提高对行为监管带来新挑战。

　　一是零售端，消费者保护复杂度、难度上升。随着金融业数字化转型，指纹支付、刷脸支付、远程开户等新技术不断涌现，个人身份特征信息和财务信息被过度收集，超出个人授权进行商业性开发和集团内使用，对消费者的侵权主体、侵权方式、损害形态呈现多样性。典型的如消费者的手机失窃，就可能导致各种信息泄露，信用卡被盗刷，身份被盗用以申请新的贷款，引发消费者财产损失、精神损害，甚至危及生命安全。而且，数字环境下交易、证据呈现电子化趋势，电子证据的产生、固定、调取等，大多为经营者所掌握，消费者处于明显的技术劣势。最基本的，还有很多消费者，既缺乏金融知识，也缺乏科技知识。

　　二是批发端，不时发生操纵市场、内幕交易、资源互换、交叉补贴、利益冲突等问题。

　　三是披着科技外衣的不当行为更加难以监测。例如，拉脱维亚人黑客Nagaicevs侵入美国大部分券商的在线经纪账户，大约实施了159次操纵活动，操纵了104只纽交所、纳斯达克的证券，获利超过87万美元。由于其手段隐蔽性强，直到14个月后才被美国证券交易委员会发现并查处。

　　（五）金融科技可能削弱现有金融安全网的有效性

　　一是金融科技的发展可能加剧“去中心化”趋势，超出最后贷款人覆盖范围。金融安全网核心的一点，就是央行的最后贷款人机制，目前最后贷款人机制主要覆盖中心化的金融机构，在中国主要覆盖的是商业银行。在去中心化技术广泛运用背景下，这一干预措施的覆盖范围发生变化。

　　二是私人部门数字货币可能降低货币政策和最后贷款人机制的有效性。私人部门数字货币若广泛使用，势必对一国以主权货币计价的经济活动造成割裂，导致类似“美元化”的问题，影响央行货币政策传导与最后贷款人机制的有效性。

　　四、完善监管体系，严肃市场纪律，发挥金融科技支持实体经济、维护金融稳定的积极作用

　　（一）制定审慎监管要求，确保对金融科技业务的全面覆盖

　　一是严格落实持牌经营，严厉打击“无照驾驶”。按照国内现行法律规定，“无照驾驶”就是非法金融活动。金融业实行严格的持牌准入和业务监管要求，若大型科技公司从事金融业务，也应遵守同样的准入和监管要求。新加坡、中国香港金融管理部门还引入了新的牌照类型，比如数字银行、虚拟银行牌照。另外，单从准入来看，一些新型金融服务提供商的国内、跨境金融业务“无照驾驶”的持续活跃，是否反映了存在金融抑制？或者，长时期打而不绝，长时期持续活跃，乱象丛生，是否也反映了监管有效性、及时性需要提高？需要我们反思，在防范风险的前提下，哪些方面可以降低市场准入门槛，提升金融业的竞争性，哪些方面必须严格及时执法，严厉打击违法违规、“无照驾驶”，严肃监管和司法，维护市场秩序。

　　二是对于新型数字金融服务提供商，建立符合其特点的审慎监管框架。包括最低资本要求、流动性风险监管要求、市场风险监管要求、信贷集中度要求、关联交易管理要求、杠杆率要求、操作风险管理要求等。例如，针对数字钱包业务可能产生的期限错配风险，部分经济体监管部门要求数字钱包从客户银行账户或信用卡账户中直接扣款，即便允许使用客户资金投资，也应投资于高流动性资产；中国则要求第三方支付机构将客户备付金100%存放于央行。对于网络放贷业务，也应设立严格的资本、杠杆率、单户借款额度等监管要求，避免滥用杠杆、随意放大杠杆、过度授信，导致风险外溢至银行体系。

　　三是对于传统金融机构开展或者合作开展的新型数字金融业务，应加强监测、及时规范，根据其风险特征，及时优化或者增设审慎监管指标。例如，前文所述一些商业银行特别是中小银行借助互联网金融平台吸收存款，突破了传统渠道的空间限制，从资金来源看，已成为全国性银行。互联网平台存款具有开放性、利率敏感性强、粘性低、随意支取等特征，稳定性远低于线下。这些都增加了中小银行的风险隐患。需要监管部门审慎研判互联网平台存款潜在风险，明确平台存款业务准入条件、风险管理等要求。研究一定评级以上的商业银行才有资格开办互联网平台存款业务，根据资本金及风险状况等设定平台存款上限，明确哪些中小银行不能开展此项业务。同时，现行的监管规则对个人存款给予了优惠处理，如较低的现金流失率、较高的稳定资金系数等，而互联网平台存款全额计入个人存款，导致流动性监管指标高估，不能充分揭示银行的实际流动性风险。应修订流动性监管规则，完善相关监测指标，加强对互联网存款的审慎监管。研究滥用存款保险50万法定偿付标准、搞资金价格竞争（高息揽存）的应对之策。

　　四是对于同时提供多种类金融产品和服务的新型数字金融服务提供商建立风险隔离要求。金融产品和服务在传统框架下边界较为清晰，相互之间设有“防火墙”，监管要求也相对明确，但随着金融科技的发展，一些金融产品和服务的边界逐渐模糊。例如，一些互联网机构整合其“场景+数据+支付”资源优势和银行贷款资金支持，形成了“支付+小额贷款+银行+资产证券化”业务模式。单独拆分每一项业务均为持牌经营，但业务嵌套后各服务主体责任划分不清晰，业务环节穿透难，削弱了现行监管政策的约束力。还有的互联网机构开办“金融超市”，同时经营存贷款、保险、基金、理财等多类业务。不管是多层业务嵌套还是一站式金融服务，监管部门都应确保其遵守相应的风险隔离要求。

　　五是将监管范围扩展至第三方科技供应商，尤其是具有系统重要性影响的机构。IMF在2018年发布的《巴厘岛金融科技议程》中指出，从金融稳定角度看，对于系统重要性机构的认定应扩大至非银行金融机构，以及提供关键金融科技服务的基础设施，并对其实施强化监管。实践中，除了具有系统影响的金融科技服务商，还应对各类中小科技供应商施加不同程度的监管要求。例如，对于参与信用创造过程的助贷机构，监管应及时介入，避免其通过人为调整风控模型参数来提高信贷可得性，酿成另一轮“次贷危机”。

　　以前我举过一个例子，对于运输危险货物的卡车，由于其发生事故后风险外溢性远大于普通运输车辆，各国都对其实施了严格的要求。如相应的企业必须向工商部门登记、获得运输管理机构的行政许可、在运输过程中严格遵守有关部门关于危险货物运输线路、时间、速度方面的规定等。如果另外有一类卡车，自己不运输危险品，但是天天“贴”在运输危险货物的卡车屁股后面跑，相关管理部门是否也应对其施加一定约束，例如行驶速度、防爆措施等？如果不施加约束，那么这些车辆很可能对运输危险货物的卡车造成冲击，间接导致极高的风险外溢。

　　也就是说，该纳入监管的，必须纳入监管。

　　（二）建立行为监管体系，维护市场秩序

　　2007年美国次贷危机之后很多国家通过加强行为监管补金融监管短板。行为监管的零售端主要是保护消费者、投资者，如对欺诈、误导、垄断、不正当竞争、不正当追债等行为实施监管；批发端是打击操纵市场、内幕交易等行为。客观上看，与国际情况一样，中国对传统金融机构的行为监管的重视程度远远不及审慎监管，对新型数字金融服务提供商的行为监管更为滞后，这是金融乱象周而复始的根本原因之一。监管部门主要的精力集中于改革、开放、创新、发展以及爆雷后的风险处置，对事中监管、过程监管不够重视，长时间议而不决，措施不落地。

　　在建立行为监管体系方面，应强调以下几点：一是重视行为监管，处理好其与审慎监管的关系，明晰中央金融监管部门间、央地金融部门间职责分工。功能监管要落地（一直没有落地），重点要加强对非金融企业违法违规开展金融业务的治理，监管部门间不能相互推诿。二是强化行为监管能力，提高法律背景人员的比重。三是建立分级监管模式，重点加强对高市场占有率机构、高风险机构的监管。四是监管部门建立全国性呼叫中心，便利消费者咨询和纠纷解决。重视投诉数据库建设和数据分析，发挥投诉作为金融监管政策执行情况的温度计和传感器的积极作用。重视投诉、重视纠纷解决工作，是衡量监管部门是否重视行为监管、是否“以人民为中心”的一个基本衡量指标。五是平衡好个人信息的利用与保护。尽快出台《个人信息保护法》，系统保护金融消费者权利，并通过适当安排，承认并保护经营者在遵照最小化、必要性原则基础上合法获取、利用个人信息过程中产生的“数据权利”，促进个人信息合法利用。六是给予金融消费者适度倾斜保护，调节技术应用中的失衡。明确电子证据的使用范围、效力等规范，增强经营者的证据留存、提供义务。明确举证责任倒置，强化经营者的举证责任。七是借鉴国外做法，建立对举报揭发（whistle blower）的重奖机制，充分发挥人民群众和网络的力量。八是加大对违法违规行为的处罚力度。

　　（三）落实功能监管要求，消除监管空白、监管盲区

　　一是按照实质重于形式原则，对于具有跨行业、跨市场特征的金融科技产品和服务，按照其业务属性和风险实质实施归口管理。以美国对网络借贷行业的监管为例，利用自有资金直接向客户发放贷款需获得州贷款业务许可并接受监管；向公众出售或发行票据需接受证券交易委员会监管；消费者保护事宜须接受消费者金融保护局监管。再以全球稳定币（GSC）为例，其涉及电子货币发行、集合投资计划、吸收存款、证券交易、支付等业务领域的，应分别满足相应领域监管规则。

　　二是技术中立，不以技术手段不同而放松监管要求。机构无论采用何种技术手段和渠道开展业务，都需要重点关注其是否存在募集公众资金、公开发行证券、从事资产管理等行为，按照业务实质实施准入标准和监管要求。例如，对于智能投顾等投资管理类金融业务，应要求其无论采用传统模型还是网络平台模型，均适用登记注册、投资者适当性和行为准则等现有证券业监管规则。又如，依托互联网技术的贷款、保险、基金、信托、理财等业务，均应遵循实质相同业务执行相同监管要求的原则。

　　（四）研究新型数字金融服务相关的风险处置机制

　　一是建立业务恢复和风险处置框架。包括：1．持续升级网络风险应对框架，开展网络风险定量评估，监测识别并修复关键漏洞，建立金融部门应急计划。2．建立对关键业务的恢复和处置计划，确保关键数字金融服务提供商能够在相应的法律（或破产）框架下进行有序清算或处置，确保关键功能不中断。

　　二是重新审视“去中心化”背景下金融安全网的有效性。部分金融业务在数字金融、金融科技发展的背景下，已经转移至传统银行体系外，金融管理部门需要重新审视金融安全网要素的作用，如央行如何发挥最后贷款人角色、存款保险的覆盖范围、系统性金融科技公司的界定、危机管理和处置机制等。

　　应该给市场、给投资者消费者明确信号，一些企业根本不在金融安全网保护措施的覆盖范围之内。

　　（五）发展金融监管科技，提高监管效率

　　金融科技的不断发展使得金融业生态日趋复杂，也对监管部门的能力提出更高要求。监管部门需要充分利用科技手段，提高监管的时效性、精准性和前瞻性。金融科技可以更好地武装金融监管，大数据、机器学习、自然语言处理、网络分析等技术的兴起为监管部门提供了新工具。FSB在2020年10月发布的一份报告中指出，根据对成员的调查，超过三分之一的监管机构已经开始应用监管科技（SupTech），其余机构也处于开发或实验阶段。借助监管科技，未来的金融监管可实现以下转变：

　　一是升级监管数据获取方式。传统的监管数据收集方式依赖于被监管机构的报送，一定程度上存在数据滞后、报送不实等问题。借助金融科技，监管数据获取方式可以从“报送式”转变为“提取式”。在“提取式”模式下，金融机构通过应用程序接口（API）等方式使其数据库与监管部门对接，监管部门可以随时从中提取所需的数据，从而提高监管数据时效性和处理效率。对金融机构而言，可以简化报送流程，减少重复报送，减轻报送负担。

　　同时，改变目前热衷大量汇集数据，但是分析挖掘跟不上的问题，导致数据“睡大觉”，出大事、大风险后才发现自己系统里的数据早已经能反映该风险。

　　二是重视非标准化、非结构化数据。除标准的结构化数据以外，监管部门往往还掌握大量非结构化数据，如文字报告、图表、网络信息等。以往监管部门只能通过人工方式从中提取有用信息，工作效率较低，对这部分数据难以做到全面利用和监测。随着自然语言处理等技术的发展，非结构化数据的提取和利用效率将大幅提高，有助于进一步充实监管部门的数据来源。例如，当前监管部门主要利用标准化数据识别坏股东和关联交易（如要求金融机构报送前十大股东的名称、类型、持股比例、实际控制人等情况），未来可以增加非标准化数据（司法判决、新闻、年度报告等）的运用，强化穿透式监管。

　　三是金融风险监测应更具前瞻性。传统的金融风险监测往往依赖于银行等金融机构报送的数据，不可避免地具有一定的滞后性，监管科技的应用可以一定程度上弥补这一不足。例如，欧央行运用机器学习技术，在单个银行层面的季度数据基础上，辅以银行业总体数据和宏观经济指标，前瞻性地识别在未来可能面临压力的银行机构。此外，该系统还能识别出模型中的关键变量和指标，帮助监管部门前瞻性地研判风险情景，给监管干预留下充足的时间窗口。

　　四是市场监督应尽可能实现实时监督。违规交易和可疑交易往往涉及多个金融机构的大量账户，利用网络分析、机器学习等技术，可以对海量数字金融交易的合规性进行快速智能判断，实时监督金融市场操纵、内幕交易等违法违规行为，有效识别市场欺诈和违规销售，及时发现洗钱、恐怖融资等可疑交易主体和相关金融机构的聚类（cluster）情况。

　　（六）加强跨部门和跨境合作

　　一是加强金融管理部门和其他政府部门之间的合作。金融科技的发展涉及竞争、安全、金融稳定、消费者保护等政策目标，应加强金融管理部门和数据保护、市场竞争、消费者保护等其他管理部门之间的协调和合作。

　　2016年杭州G20峰会通过的《G20数字普惠金融高级原则》指出，“数字金融发展中，要建立公共部门和私人部门的良好的沟通机制和渠道”。从国际经验看，行业规则形成中，头部企业要发挥更大的建设性作用。若行业秩序出问题，不光是管理部门有责任，头部企业同样也有责任。

　　二是加强各国监管当局的跨境合作。数字世界无国界，金融科技创新大多具有跨境性质，各国对金融科技监管规则不一容易导致监管套利和空白，需要加强跨境监管合作、司法合作，加大对违法违规跨境金融科技活动的打击力度，维护各国金融秩序和金融稳定。

　　作者为央行金融稳定局局长，本文为作者在2020年10月25日外滩峰会发言整理稿

　　(本文作者介绍：中国人民银行金融稳定局局长)