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    盤和林:金融與算法碰撞 監管之策路在何方?

    作者:  時間:2021-09-10 10:46  來源:

    文/新浪財經意見領袖專欄作家 盤和林

    近日,2021中國國際金融科技論壇”在北京召開,主題為“數字金融體系建設與數字金融安全”。中國證監會科技監管局局長姚前出席論壇并以算法監管為題發表演講。姚前表示,算法催生了新的經濟模式,帶來了社會整體效益的提升,有其獨特優勢,但有利必有弊,近年來算法的作惡、算法道德、算法倫理問題已引起了廣泛關注,為此加強算法監管以監管科技應對新型科技,既是順應之策又是必然之舉。

    金融科技更應該強調監管

    從專業角度講,算法是一種用基于數據的,有特定目標的,以計算機程序為表現形式的指令。而對大眾而言,“技術黑箱”的表述則更為合適,其滲透在人們生活的方方面面。比如,價格算法、偏好算法影響著消費者網頁商品搜索推薦,導航算法、網約車平臺算法影響人們出行路線,等等。

    可以用數學思想來理解算法,算法其實就是一種“映射”規律。現實社會經過特定的算法,在數據空間中的映射是算法社會,而現實的個人在數據空間中的映射就是個人的一系列數據,至于這個映射的函數是如何具體確定的,就要根據行業需要、企業特點等來決定。

    所以,算法社會最首要也是最基礎的特點就是個人的數據化。企業與用戶之間的紐帶就是收集數據之后的處理過程,算法開發者,或者是企業通過各種渠道獲取用戶的數據,之后基于這些數據建立用戶模型,讓這個數據化的映射成為算法模型的對象。

    數據化之后,隨之而來的就是標簽化。當數據化建立了個人的映射之后,算法就需要對其進行處理,這個處理過程會包含分門別類、精準匹配等,而這個過程實際上就涉及到了標簽化。

    在算法時代,金融科技同樣如此,消費者所收到的金融服務推送、企業間完成的交易匹配實際上都是經過了算法的處理,這個處理之后反饋出來的現象是否是真正的客觀事實,決定了金融科技的效率。

    恰恰金融市場就是現代市場經濟重要的資源配置載體之一,當基于算法的金融領域出現了與真實的人為偏離,那造成的結果是嚴重的,這將會從根本上偏離資源配置的原則,虛假信息最終導致的一定是與最優均衡的漸行漸遠,逆向選擇、劣幣效應等金融亂象都將層出不窮。

    算法時代該如何監管

    筆者對于金融科技的監管有以下幾點建議:

    首先,需要明確一個原則,那就是監管的目的是為了讓金融科技更好地發展,讓算法所構建的金融市場更加科學和高效。從這個原則出發,筆者認為算法監管的理念應當是借鑒負面清單的邏輯,即去明確算法不應該做什么,而不是去規劃算法應該做什么。

    其次,由于個人在算法時代的數據化、標簽化,且這些數據較容易被復制和重復利用,一旦出現泄露等問題,具有嚴重的不可彌補性。同時,由于數據等具有規模效應,金融科技涵蓋的金融產品門類、資金量都非常巨大,因此,為了避免造成社會的損失和人身的傷害,需要將算法監管前移。這種前移簡單來說就是事前的風險評估,這種風險評估可以通過“監管沙盒”來實現,最大程度模擬真實市場反應以及最小的風險溢出。

    同時,算法權利對應的應當是算法問責。的確,金融科技的業態特點和算法本身的特質讓算法開發者具有了一定算法權利,這很難通過制度規制來避免,那么解決方案就可以對權利進行同等的算法問責機制的設計。落實相關主體的算法責任,無論從算法設計再到結果輸出,企業和算法開發者有全周期的責任,一旦出現金融領域亂象,就可以直指責任人,精準解決問題。

    綜上,算法社會是一個與現實緊密相關但又截然不同的社會,它獨有的特點讓金融與算法的碰撞會伴隨著一系列的亂象,但這是金融科技長遠發展,適配數字經濟增長體系的必然趨勢。因此,需要順勢而為,要基于算法和金融的特點,從監管理念、監管周期和權利問責等角度出發強化算法時代的金融科技監管。

    本文原發于每日經濟新聞

    (本文作者介紹:中南財經政法大學數字經濟研究院執行院長、教授)

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