作者：复旦大学管理学院教授、上海国际金融与经济研究院研究员　骆品亮；复旦大学管理学院博士生　周依仿

 

党的十八大以来，党中央始终对金融安全问题高度重视，中共中央政治局集体学习两次聚焦金融安全有关的话题。随着科技与金融产业融合的推进，金融科技正在改变金融产业的运营模式与产业价值链形态，显著提升金融产业的运营效率和服务半径。近年来，企业越发重视金融科技及其赋能作用，金融科技产业迎来了高速发展。本文从生态治理视角入手，为平衡创新与监管提出了新的思路，即建立生态内部治理与外部监管创新的治理体系，从价格竞争、数据竞争转向系统性的生态内外部治理，实现产业的整体共振与可持续发展。

 

一、金融科技的独特特征

 

根据金融稳定理事会（Financial Stability Board）的定义，金融科技是技术驱动的金融创新，能创造新的模式、业务、流程与产品。也就是说，金融科技的本质仍然是金融。但是，不同于传统的金融服务模式，我们认为金融科技具有一些独特的特征。

 

第一，融合性。从产业融合理论来看，金融科技产业是金融产业与科技产业高度融合并逐步形成新产业的动态发展过程。近几年来，智能投顾、智能客服、大数据风控等金融科技业务迅速发展，金融服务效率得到质的提升。

 

第二，精准性。从双边市场理论来看，金融科技企业可以提供平台型的金融服务，通过打通金融企业、科技企业与金融需求客户的连接，实现精准高效的匹配；同时吸纳丰富的业态，撮合更多潜在交易，不但扩大了金融的服务半径，还延长了金融的服务时间。

 

第三，交叉网络外部性。网络外部性是指平台一边的用户规模会显著影响另一边用户使用该平台的效用，它解释了为什么平台对一边用户免费甚至补贴，而对另一边收取较高价格。金融科技具备互联网平台的网络效应特征，消费者是带来网络效应更高的一边，其规模的扩大能吸引金融科技企业合作方的加入，乃至吸引新用户的加入。因此，金融科技平台往往通过红包补贴等方式吸引消费者加入，以获取消费者将带来的价值。

 

第四，开放性。从生态系统理论来看，金融科技的发展具有生态化的趋势，推动产业合作共赢、利益共享。金融科技生态系统的本质是开放和共享，通过整合多方资源实现价值共创，从而达到多边的合作共赢。

 

二、金融科技运营的突出问题

 

金融科技带来了金融业务的创新发展和运营效率的显著提升，然而快速发展的同时，仍存在一系列突出问题。

 

其一，垄断风险突出。《2020胡润全球独角兽榜》数据表明，排名前四的蚂蚁集团、陆金所、微众银行和京东数科估值合计15500亿元，在前18家金融科技行业独角兽企业中占比高达94.86%，市场集中度高企。

 

其二，企业间数据共享与整合不足。客户和数据是金融业的重要资源，企业间存在一定的竞争和冲突，因而共享不足。数据的孤立和竞争使得数据获取成本高，利用效率低。

 

其三，存在数据安全风险。金融科技企业掌握着大量客户数据，一旦泄露或被滥用，对企业或消费者都会带来不同程度的威胁和打击。基于大数据等技术还可能带来“算法歧视”，使得不同客户得到区别对待。

 

其四，存在系统性风险。大型互联网金融科技企业涉及领域广、行业多，一旦出现风险，容易迅速引发大面积的风险传染；服务群体多，容易出现羊群效应；此外，金融科技企业间技术、算法的应用与趋同可能会引发并放大系统性风险，为监管当局带来了更大的挑战。

 

针对此，我们认为未来金融科技的发展需要从价格竞争、数据竞争转向系统性的生态内外部治理，实现产业的整体共振与可持续发展。

 

三、金融科技生态体系构成与治理

 

目前金融科技生态体系主要包含两个维度：第一维度是在接入金融机构的选择上，引入横向关联的多业态机构，比如保险、理财、信贷和融资等，为客户提供多样化的服务选择；第二维度是围绕生活服务接入纵向互补的多行业内容，比如生活缴费、医疗、餐饮、酒店和出行等。未来可以考虑的方向之一是引入第三维度，以监管科技赋能政府部门，如大数据安全平台、企业预警监测平台等，建立服务政府和国家战略的基础设施。由此形成“金融服务+生活服务+政府服务”的生态架构，使各主体之间加强协同。

 

金融科技生态体系能创造巨大的社会价值，而其健康良好运行离不开有效的生态治理。构建金融科技生态的治理体系包括三个关键层：体系层、业务层和参与主体层。

 

体系层是运行规则的设计，核心是设计利益协调分配机制，引导企业从竞争思维走向协同思维。机制的设计包括对外部性行为的利益补偿规则，比如数据共享和流量导入，还包括利益冲突的协调办法等。利益协调机制能帮助实现各方参与者合作共赢、从对立到共生。

 

业务层的治理包含三个层次：第一层是完善业务之间的数据共享。首先要明确数据权属界定，完善数据授权规范；其次是由政府相关部门和平台协同主导制定数据共享标准；最后针对不同类型的数据允许授予不同权限，实现分类共享，企业间数据得以互联互通。第二层是统筹多边业态的进入与退出，加强业务之间的互补协作。通过引入多边业态乃至增值服务，比如多样化的消费场景，实现与既有业务的融合互补，产生协同效应。同时加强协调管理，疏导落后业态的退出，实现业态之间的良性流动。第三层是在业务运行上防范风险传递，建立业务内部风控系统，加强风险的隔离，不断优化算法和技术的运用，避免整体的趋同与风险的放大。

 

参与主体层的治理包括三个方面：一是创新金融产品或模式，为客户提供并推荐更匹配的产品，还可以通过数据分析与反馈，赋能供应端，更精准地满足客户个性化和多样化的金融需求。二是充分披露产品信息，引导缺乏专业知识和辨别能力的客户合理进行金融消费，从而提高交易可持续性且降低违约风险，增强整个系统的稳定性。三是对各主体信用数据进行动态化智能化修正，不断完善信用体系。在打通数据共享的基础上，通过大数据技术将社会的交易数据和行为数据，特别是违约数据及时反馈到信用系统中，动态评估和调整个人或企业的信用数据，不断完善信用体系。

 

四、金融科技监管模式与策略

 

（1）创新监管架构

 

除了生态体系内部的治理，有效的外部监管对金融科技生态的健康运行同样至关重要。在创新监管架构方面，主要有四点。

 

一是在监管体系上，设计监管机构及生态系统各方共同参与的多层协同监管体系。由于金融科技生态存在数据安全风险与网络风险传染效应，因此生态体系的治理尤为重要，需设计共同治理机制，加强企业间风险防控合作。同时监管机构也应突破条块分割，加强横向协调，发挥政府的监督监管及统筹协调功能。

 

二是在监管目标上，以风险控制为核心，利用监管科技助力数据监管。风险控制是金融系统运行的关键，风险控制不仅包含合规监管，还包括业务模式监管和数据监管等，应充分利用人工智能等监管科技使监管更加智能和高效。

 

三是在监管模式上，建设高效的信任机制，设计激励性监管。一方面，建立完善的征信体系，为企业创新发展提供优良的营商环境。另一方面，设计合规激励，结合正向激励与负向激励推动多主体合规经营。正向激励诸如补贴、荣誉授予和权威认证等，树立标杆效应；负向激励则通过健全相关法律法规，加强对违规行为的处罚力度，使企业自觉合规。

 

四是在监管策略上，实行动态随机监管。动态随机监管要求将随机抽查作为日常重点监督手段。同时增加违规的惩罚力度，使企业违规成本增加从而降低其违规的概率，减少潜在风险的发生。

 

（2）金融科技监管重点

 

加强业务模式监管，防范风险传递。其一，采用“点-线-面”的监管思路，从单个部门主体出发，识别业务之间的关联，明确风险传递链条，进而监测整个体系的风险。其二，由事后监管转向事前风险防范。对于金融创新业务，尤其是对于体量巨大的互联网“支付+”业务，由于其连接着众多消费场景，需防止金融业务“无照驾驶”带来系统性风险隐患。此外，加强资金池的监管，央行于2018年6月就发布通知，要求支付机构客户备付金到2019年1月14日实现100%集中交存。支付机构波及范围广，影响程度大，在更高的风险酝酿之前，监管部门及时出招防范，避免了出现大范围爆雷问题，足见事前风险防范的重要性。

 

加强反垄断和反不正当竞争监管，防范系统性风险。互联网平台企业网络外部性特征加剧了市场的高度集中。此时，容易由一家金融科技企业引发系统性风险，危害整个经济体，因此需审慎应对。2020年12月中央经济工作会议提出，强化反垄断和防止资本无序扩张。金融科技企业的垄断行为和不正当竞争行为可能损害企业或消费者的利益，比如科技巨头公司在信贷业务上集中度高，对客户收取高昂的利息，不利于消费者保护与金融的稳定。

 

加强数据安全监管。数据作为企业的重要资产，其运营和治理要求解决数据应用与安全间的矛盾。一方面，需完善数据采集、管理和使用规则，建立数据隐私保护制度，保障数据安全合理的应用。另一方面，通过建立数据安全体系，破解数据安全难题，真正实现数据的共享与有效应用。

 

来源：光明网-理论频道

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