金融科技发展战略3篇

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金融科技发展战略篇1

1金融科技给我国金融体系带来的突破创新

1.1金融科技的本质

金融科技的本质就是通过技术创新带动金融体系创新升级。随着数字技术在金融产业的应用不断加深，金融服务模式逐渐向着数字化、信息化以及智能化的方向发展，如何有效的将现代化数字技术应用到金融服务当中就成为金融科技的本质所在，金融科技的诞生与发展金融市场模式的重构与创新优化具有十分重要的推动作用，金融服务技术的创新应用为金融体系的创新优化和金融消费模式的转型升级奠定了坚实的技术基础，金融商业发展模式也随即产生变化。数字技术在短期内给金融行业发展带来了颠覆性的影响，产生了极强的单点突破效应，给金融体系带来转变的同时，也带来了全新的金融风险类型，为金融监管工作提出了全新的挑战。

1.2金融科技给我国金融体系带来的转变

1.2.1推动我国金融中介机构体系进行重构

金融行业从形式上讲属于一种媒介服务行业，金融科技的诞生和深度推广使得金融行业的信息对称度得到显著提升，使得金融行业的去中介化变得愈加明朗，同时，基于金融科技背景下的金融行业会逐步形成全新的发展模式和服务业态，在这种环境背景下也会诞生全新的金融中介机构，资本市场的中介地位在金融科技的推动下得到显著提升，而作为传统金融中介的核心角色，银行的中介地位逐步下降，可以说，金融科技推动我国金融中介机构体系实现的重构，但这种去中介化的重构并不是真正意义的脱离媒介体系，而是调整了金融中介的类型比重，实现结构重组[1]。

1.2.2推动我国商业应用模式创新发展

金融科技推动了金融行业向着数字化和智能化方向创新发展，数字技术的广泛应用使得金融服务变得更加智能，也诞生了多种现代化的金融服务模式，如：数字支付、数字货币、算法交易等等，这种新型服务方式的诞生虽然给金融市场的监管工作带来全新的挑战，但是其极大的推动了我国金融商业应用模式的创新发展，数字化和智能化的商业应用模式极大的拓宽了金融服务范围，提升了金融服务质量。

1.2.3提升我国金融服务的整体效率

在传统金融行业当中，金融企业往往不愿意涉足收益较低的领域，这就会造成传统金融服务存在“死角”或“短板”的问题。在数字化的金融科技推动下，大数据分析技术和云计算等技术的深度应用为金融市场提供了更加精准的消费者画像，数字化和智能化的算法系统能够对金融消费者进行个性化评估，进而帮助金融行业为金融消费者提供更加精准的定制化金融服务，这种依托大数据和云计算技术形成的金融分析体系极大的解决了传统金融市场中存在的信息不对称性问题，不仅有效降低了金融消费者的金融市场进入门槛，还切实提升了金融服务的惠普效应，拓宽金融服务的范围，提升了金融服务的整体效率。

2金融科技为金融监管带来的全新挑战

金融科技的诞生和深度推广会极大的转变传统金融行业发展模式，在带来巨大效益的同时，也会产生诸多新型的金融风险，给金融监管工作带来全新的挑战。

2.1网络安全风险挑战

金融科技推动了金融服务的数字化和智能化发展，所得金融行业向着深度的“互联网+金融”模式迈进，这就使得金融行业与互联网络实现了高度融合，随之而来的网络安全风险变得十分突出。从实践来看，目前金融科技背景下形成的网络安全风险主要有技术缺陷和人为非法主动攻击两种，会给金融网络体系和业务算法系统等带来巨大的冲击，这些针对金融网络服务系统的攻击成为当前金融监管部门面临的重要课题，急需通过技术手段的转型升级来切实提升网络安全风险的监管能力。

2.2混业经营风险挑战

在传统金融监管模式当中，金融行业一直采用“分业经营和分业监管”的金融风险防范模式，即便是超大型的金融控股集团，也会制定严格的分业经营管理规定。在金融科技的推动下，金融行业会形成数字化的金融科技平台，新型的金融科技平台通过大数据分析技术等智能算法能够形成和经营多种金融业态产品，金融产品在设计上更加复杂，使得金融监管面临巨大的混业经营风险挑战[2]。譬如：蚂蚁集团旗下的金融科技平台就会拥有银行、保险、券商、基金、网络小贷等多种类经营牌照，自己通过开放设计形成多种类金融产品，而且这种同一金融科技平台中的金融业务监管主体之间，存在跨区域范围的内流转，金融监管工作亟待通过转型升级来强化混业经营模式下的监管力度。

2.3数据安全风险挑战

金融科技也可以被视为算法科技，其本质上是一种数据科技，在金融科技推动下，金融机构所依赖的核心资源就是数据的算法基础，但是在高度开放的网络环境和数字化环境当中，金融数据的搜集、存储、加工、应用环节存在较大的安全风险，极易出现泄露或者被篡改的危险，而这些数据安全风险所带来的直观后果就是金融机构的数据遭到破坏，敏感信息出现外泄现象。因此，在金融科技背景下，金融监管工作急需通过强化金融服务系统的数据安全防御工作来保障金融数据的安全性和完整性，金融监管急需通过技术上的转型升级来提升数字环境下的安全防御能力，有效规避人为失误或恶意攻击，避免引发严重的数据安全问题。

2.4技术风险挑战

金融科技背景下金融行业诞生的技术风险主要是底层技术开展具体业务应用产生的风险。数字技术在金融应用服务应用过程中，为了降本增效，提升交易效率往往会对信息系统不断进行升级与优化，一些底层技术有时会存在暂时难以攻克的技术难点，强行提效容易造成金融交易系统参数配置出现错误，产生相应的技术风险。例如，在大数据金融环境背景下，算法交易系统是最为常见的金融科技服务平台，也是金融网络犯罪的核心地带，一旦算法交易出现投资信息泄露问题，就会给金融消费者的投资带来巨大威胁。因此，在金融科技背景下，金融监管工作必须要不断提升自身的技术风险防御能力，以应对网络环境下的新型信息技术风险挑战。

2.5垄断性风险挑战

金融科技推动金融行业发展不断形成聚集性效应，大型互联网科技巨头企业拥有专业领域中绝对的技术优势，能够通过技术信用和数字化布局在更早阶段聚集大量的金融用户，并形成各大规模的金融基础数据，这就极易造成金融行业出现流量中心化特征，产生寡头特点，进而对金融监管造成垄断性风险挑战。这种垄断性的金融风险一方面能够造成中小型金融科技企业形成掠夺式的收购和兼并发展模式，并在金融市场中，形成垄断环境，出现价格欺诈、掠夺式定价等对金融消费者造成不良影响的市场行为，而金融监管机构面对这些少数新型数字科技企业，往往会落到被动位置，金融监管亟待进行转生升级以面对垄断性风险形成的金融科技企业“大而不能倒”的难题。

3基于金融科技新风险金融监管进行转型升级的现实目标

面对金融科技新型金融风险给金融监管工作带来的全新挑战，金融监管机构必须切准脉搏，找寻针对性的转型升级现实目标，以此为导向，才能够推动金融监管模式实现更高质量和更具应用效果的转型升级。3.1增强金融科技服务实体经济的能力在数字经济和金融科技背景下，金融监管需要通过制度建设的方式，确保金融市场在科学稳定的机制条件下有效运行，基于金融科技背景下的金融监管转型升级必须要不断增强金融科技服务实体经济的能力，深度结合金融科技帮助实体经济迅速完成数字化转型，使实体经济发展与金融科技新型发展环境相匹配，同时，要以金融科技为契机，反向推动金融监管的优化改革，以金融科技服务模式为导向，不断完善金融监管的制度框架，不断抑制数字经济环境下金融体系在非理性驱动下逐步脱离实体经济的现象，进而帮助金融监管实现严控新型金融风险的核心目标。

3.2保护金融消费者的合法权益

无论在任何金融市场环境下，金融监管的核心目标就是要保护金融消费者的合法权益，只不过在金融科技背景下，金融监管保护金融消费者合法权益的重心和方式有所不同。通过上述分析我们了解到，在金融科技背景下，金融市场极易诞生垄断性风险，大型科技企业的“赢者通吃”的寡头模式造成金融消费者在金融市场中的绝对弱势地位，因此金融监管在进行转型升级的过程中，一方面要通过立法和制度确立提升金融消费者数据的安全与隐私，提升数据信息的安全防御能力，切实保障金融消费者的切身利益；另一方面要形成完善透明的金融市场管理体系，通过管理制度和技术创新突破，有效平衡各个金融主体的利益关系，有效监管和规避大型科技企业开展垄断式不正当竞争活动，保护消费者合法权益。

3.3谨防系统性金融风险的出现

在金融科技背景下，金融市场和金融科技平台的跨界经营变得更加普遍，覆盖范围变得更广，这就造成金融风险的产生和传导机制变得愈加复杂，在数字经济高速联动的环境下，金融风险的危害性变得更大，因此，金融监管模式在转型升级的过程中必须要谨防系统性金融风险的出现，在金融与科技之间筑牢一道风险“防火墙”，将监管工作重心放在金融科技平台和数字化金融产品之上，特别是对金融衍生产品、影子银行业务等要找寻到针对性的监管方式[3]。同时，为了有效避免金融科技“寡头”企业出现“大而不倒”的问题，金融监管还要重视对相关突破“红线”违法形成的打击建设，并引导金融机构强化自身风险管控能力。

4金融科技助推金融监管模式转型升级的有效路径

4.1从机构监管向着功能性监管进行转型升级

在金融科技环境下，金融监管需要从机构监管向着功能性监管进行转型升级，将监管目光放在数字化金融业务活动上，而非金融机构本身。首先，金融监管需要依照金融机构所从事的金融业务功能确定监管机构和监管规则，缓和监管职能冲突，针对业务功能不同采用差异化监管方式，进而实现跨市场、跨机构以及跨产品的协调性功能监管，使监管方式能够顺应金融科技应用背景下数字时代的金融风险特征；另一方面，金融监管要在功能性上实现多层次布局，监管机构不应局限在行业内部，要针对金融科技背景下金融经营业态的“去中心化”特点谨防交叉性金融风险，打造技术型金融监管模式。

4.2从单一性监管向着多元化监管进行转型升级

一方面，基于金融科技背景下的金融监管模式转型升级要推进监管政策体系的多样性发展，针对金融科技企业制定多样化的监管政策措施，在优化现有监管规则的基础上，依照新型金融风险特点，制定动态监管评估机制，执行包容性监管和针对性监管；另一方面，金融监管要提升监管手段的技术性发展，以相应的数字化代码协议和技术标准为框架，形成法律治理和技术治理融合的多元化监管机制，并在监管技术不断突破的过程中，实现技术监管和法律监管在监管科技价值趋向的一致性发展，强化金融监管的技术算法透明度，并形成相应的技术治理审查机制，确保金融监管从单一性监管向着多元化监管转型升级的过程中，保持可持续发展性。

4.3从单一维度监管向着“金融+科技”的双维度监管

金融科技给金融市场的创新发展带来了多维度冲击，因此，金融监管的转型升级也要不断拓宽监管维度，从单一监管维度向着“金融+科技”的双维度监管迈进。首先，针对金融科技背景下金融风险的隐蔽性强的特性，金融监管要加大工作渗透的深度和强度，执行穿透性监管策略，以金融业务为风险识别依据，从多个层面对金融业务的产品、资金、信息进行全方位分析，防范金融交叉风险；其次，金融监管要加强科技维度监管，依托大数据分析技术、云计算技术以及人工智能技术开展智能风控建设，形成更加完善的金融数据收集系统和分析系统，逐步构建全过程的动态监管机制，进而为金融科技的可持续高质量发展保驾护航。

4.4金融监管向着协同性监管模式进行转型升级

在金融科技背景下，金融监管工作依靠单一职能部门很难实现全范围、无死角的监管工作，因此，金融监管部门要对金融行业进行全面的统筹调配，与金融科技平台企业、大型科技企业、流量组织等，协同构建基于共同治理模式下的“监管大数据平台”，充分发货数字经济背景下金融监管机制的纵向协同管理能力，向着协同性监管模式进行转型升级，在强化宏观审慎和微观审慎协调框架建设的同时，要重视金融科技的应用展开，加强金融主体之间信息数据的互通和共享，提升金融监管的实时性、有效性，提升系统性金融风险的监管防控能力。

作者：许笛 单位：贵州师范学院

金融科技发展战略篇2

一、金融科技监管工具背景

2016年，英国金融行为监管局建立了一个监管沙盒，用来测试和验证金融科技公司商业模式。此后，其他国家也纷纷设计和建立沙盒。在全球范围内，已有50多个国家或地区宣布或运行了沙盒。2017年5月，中国人民银行成立金融科技委员会，制定战略规划和政策指引，构建我国金融科技创新管理机制。2019年8月，中国人民银行印发《金融科技（FinTech）发展规划（2019-2021年）》，提出我国金融科技发展第一阶段目标。截至2021年末，我国已公布149个创新监管应用，基本实现2019-2021年发展规划的目标。2021年12月，中国人民银行印发《金融科技发展规划（2022-2025年）》，提出第二阶段金融科技发展规划和构想，相关创新应用持续公布。

二、我国金融科技监管工具创新应用总体情况

截至2022年5月，中国人民银行公布了163个金融科技创新监管工具应用项目，已完成第一阶段（2019-2021年）创新监管工具创新应用目标，向第二阶段（2022-2025年）规划迈进。

（一）创新应用逐年稳步推进

自2020年1月以来，在中国人民银行的统筹指导下，人民银行分支机构金融科技创新监管工具实施工作组有序开展创新监管试点，分批次公示创新应用，按地域开展创新试点。2020年、2021年、2022年（截至5月）分别公布了70、66和27个创新应用，占总应用数比分别为42.94%、40.49%和16.56%。在已公示的4批次应用中，第一、第二、第三和第四批次应用数分别占比54%、29%、14%、3%。从应用公示区域来看，北京、上海、重庆、广东、四川、河北等地公布应用数占总数的52.76%，杭州、苏州、深圳等地公布应用数占总数的19.02%，甘肃、新疆、宁夏、陕西、广西、西藏等西北地区和少数民族区域已公布应用数占8.59%。

（二）创新应用覆盖多个金融领域

从金融服务体系来看，在已公布的创新监管工具创新项目应用中，智慧金融、普惠金融、绿色金融、农村金融、供应链金融、数字化风控、其他金融创新服务分别占比14%、16%、5%、12%、8%、19%、26%；其他金融服务包括理财、征信、反洗钱、保险、跨境结算、信用卡、现金、营销、消费者权益保护等服务。截至成稿，已有13个应用完成测试，占总应用数比为7.98%，涉及区块链产业应用、涉农贷款、移动银行、智能银行、数字函证、业务中台、风险管控等领域，如图1所示。

（三）创新应用技术使用范围宽广

金融科技是金融服务中的技术支持创新，可以产生新的商业模式、应用程序、流程或产品，并对金融服务提供产生实质性影响。在目前已公布的创新监管工具创新应用中，大数据、机器学习、人工智能、模式识别、区块链、密码学、物联网、隐私计算、语音处理、云计算、5G、图形图像、复杂网络及其他技术所参与的应用占总应用数比分别为77.3%、37.42%、31.9%、26.38%、23.31%、16.56%、12.27%、12.27%、5.52%、4.29%、3.68%、3.07%、1.84%和22.09%。

（四）创新应用参与机构多

我国金融科技创新监管工具创新应用是以金融机构创新为主体、其他机构参与的创新主体类型。其中，科技公司、大型国有控股商业银行分支行、城市商业银行、全国股份制商业银行分支行、全国股份制商业银行、农村商业银行、大型国有控股商业银行、征信公司、互联网银行、民营银行等机构参与创新应用占总应用之比分别为42.33%、28.22%、23.93%、11.66%、11.04%、9.2%、8.6%、6.1%、4.3%、3.7%。

三、金融科技监管工具的实践意义

（一）提升了区域化金融科技监管水平

人民银行分支机构金融科技创新监管工具实施工作组在所在省份或所履职区域范围内开展创新监管工具创新应用工作，有利于提升各地区金融科技发展水平。一是在人口相对密集、经济较为发达的地区实施监管科技创新，有利于金融科技服务领域的广泛性深层次应用。二是在科技产业相对密集的地区实施监管科技创新，有利于充分利用新技术资源优势，积累技术监管经验，增强科技在金融服务领域中的引领作用。三是在西北地区和少数民族区域公布金融科技监管创新应用，有利于推动地域特色产业发展，提升普惠金融服务能力。四是在沿海和内陆地区开展差异化金融科技创新支持服务，如支持沿海地区渔业、北方地区畜牧养殖业、东北地区种植业以及林业发展。五是在开放程度高、经济活力强的粤港澳大湾区开展贸易客户身份识别服务，有助于推动广泛的业务合作交流活动。

（二）凝聚多方参与主体的创新热情

我国金融科技创新监管工具创新应用是以金融机构创新为主体、其他机构参与的创新方式，有助于金融科技创新不偏离金融业务主体，聚焦金融主业。一是大型国有控股商业银行及其分支行、全国股份制商业银行及其分支行是创新应用的中坚力量，是我国金融科技发展方向的主要引领者。二是科技公司参与创新应用，为金融服务注入科技动力和技术能力，以大数据、区块链、隐私计算为主要使用技术，服务小微企业融资、隐私保护、数据核验、风险识别等业务。三是城市商业银行基于区域特色，开展创新应用，例如建立长三角征信链、地方方言的智能银行服务、工业产业服务、农林牧等产业服务。四是民营银行及互联网银行参与热情高，在大数据、区块链方面的融资、风险管控应用较多。此外，科研机构、征信机构、支付服务机构的参与，有助于全方位、多元化推动金融科技创新。

（三）推进技术的应用和创新

1.人工智能。鼓励在无障碍手机银行服务、虚拟机器人智能银行客服、“能听会说”“能理解会思考”的智能银行服务、银行信贷业务信息核查及业务办理中使用人工智能技术，进一步提升对自然语言处理、知识图谱、机器人流程自动化（RPA）、机器视觉、语义理解、电子围栏等技术的使用能力。2.大数据。监管大数据在农业生产金融服务、银行风险管控、风险交易识别、普惠金融服务、零售支付、跨境结算支付、征信、供应链等方面的使用情况，提升大数据在金融服务活动中数据能力建设。一是规范微服务架构在数据中台、外汇交易、风控辅助、农户信贷等业务中的使用。二是检验大数据建模中企业风险管理、银行风险控制、无障碍金融服务、智能化银行服务的效果。三是验证在风险交易监测、风险预警、反洗钱交易中，流式计算、图计算、分布式协同认证等技术使用。3.机器学习。规范机器学习技术中智能算法的使用，防止算法滥用。一是在智能银行、车险服务、小微企业融资、风险控制等业务活动中，分析深度学习、集成学习、神经网络等算法的实现情况。二是在信贷、融资、信用、支付、营销推广等业务中，关注多方数据学习、多模态融合、回归算法、决策树、随机森林、决策森林、支付标记等算法及技术提供智能决策的效果。4.密码学及隐私计算。监管各类加密技术，保障各类业务数据及业务过程的安全，规范隐私计算技术的使用，实现数据安全共享。一是在反欺诈交易、供应链订单、电子函证、身份核查、商户服务、消费者权益保护等领域严格使用SSL、电子签名、电子印章、数字证书、E2EE、K-匿名、数字信封、私钥分散生成存储和多私钥协同签名、量子加密等技术，保障数据安全可靠可信。二是在跨境结算、普惠金融、隐私保护等服务中，规范TEE、多方安全计算、联邦学习、同态加密、智能终端安全芯片等技术，确保执行环境可靠。5.模式识别及图形图像。在移动支付、小微企业信贷融资、安全风险识别中，审慎测试OCR、人脸识别、生物识别、图像识别、活体监测技术。在线业务办理中，优化远程视频、VR、视频编解码技术、流媒体、可视化技术、音视频技术。6.语音技术、物联网及复杂网络。关注无障碍手机银行、智能客服、无障碍金融服务、AI数字员工等银行智能化建设中，规范语音端点检测、语音识别、语音分析、语音合成等技术，深化“有温度”的金融服务体系。梳理农村惠民服务体系和小微企业融资中，边缘计算、射频识别、关系网络统计特征、复杂网络关系的运用，确保金融服务的安全。7.其他技术类。规范银行专业化服务模块和数据中台服务，测试API；鼓励在农村农作物、养殖业的定位识别中使用GIS技术和卫星遥感技术；在半结构化、结构化、非结构业务数据处理中测试HTAP、多模数据、图数据技术；基于时间序列分析、关系图分析，构建风险图谱模型。

四、金融科技监管工具的启示

（一）持续完善金融科技监管框架

随着监管工作的推进，应持续加强监管顶层设计和制度完善。一是根据国内金融科技创新应用情况和技术发展动态，及时补充完善标准规范，排除创新制约因素。二是了解金融科技创新应用场景及存在的困境，建立响应式监管措施和激励措施，转变监管方式，促进金融科技创新发展。三是建立健全反馈机制，根据现有的金融科技创新应用现状和情况，传递成功经验或存在的问题，完善和改进约束性制度。四是建立跨属地监管合作机制，增强创新监管实施小组的监管合力。五是关注国际监管动态，建立与国际接轨、可推广的监管框架，促进跨国金融科技监管科技的合作与交流。

（二）构建统一有效的监管科技平台

使用科技的手段监管金融科技创新应用。一是构建统一的监管平台，对相似性创新业务或创新技术进行统一监管测试，提高监管效率。二是使用智能算法控制重复性技术在相同或相近的应用场景中测试，提升监管资源利用率。三是研制“即插即用”的监管科技API，实时接入或嵌入创新应用，使得风险前置，减少创新应用机构风险报告不及时和不准确情况。四是构建金融科技成熟型指标数据库，对已经完成测试的创新应用中使用较多的技术或比较相近的场景进行记录，并形成技术成熟型或场景成熟型指标，对类似的创新应用直接推广应用或提供风险提示。

（三）聚焦金融服务主业

一是关注智慧金融创新，构建以用户、场景为中心的金融服务监管体系，建立敏捷业务处理流程监测，制定服务能力指标。二是建立激励普惠金融创新应用的监管准则，聚焦信贷融资服务，关注无障碍金融服务场景建设，着力监管下沉，提升弱势群体的金融服务获得感。三是完善绿色金融创新监管评价机制，促进绿色项目、绿色资产和绿色投资融资绩效服务，突出新能源和环境效益。四是构建成熟稳定的农村金融创新监管服务，规范农村经营主体数据采集，支持农业信贷服务，提升农业生产经营和管理服务的数字化监管水平。五是推动供应链金融创新监管发展，对供应链企业融资及物品溯源认证服务进行全链监管，防范融资风险。六是跟踪数字化风控能力建设，构建穿透式监测数字化安全服务评估模型。同时，完善跨境贸易结算、收单业务、支付服务、现金服务、资金管理、金融营销、信用卡、车损险服务、理赔服务、消费者权益保护等创新服务监管工作。

（四）关注创新技术和创新人才

金融科技监管工具提供监管指导，支持监管机构积极保护金融市场免受系统性风险的影响，鼓励原始技术创新应用，激发参与者的创新热情和金融科技应用能力。一是提升人工智能、大数据、机器学习的创新监管应用能力，开发可操作、模块化、智能化监测工具。二是通过多方参与“会诊”，监管各类加密技术的使用情况，保障各类业务数据安全，推动数据安全共享。三是结合图形图像、语音技术、物联网技术使用成果，规范其在金融服务创新中的应用，形成金融服务技术创新标准。四是构建可扩展的监管技术，及时接纳创新应用，健全技术监管预警。五是形成跨部门跨机构跨领域的金融科技监管人才联动机制，协同参与金融科技监管。

作者：陈培林 项建强 单位：中国人民银行定西市中心支行

金融科技发展战略篇3

随着金融科技的迭代更新，各类金融创新迅速扩容，但流动风险、操作风险和信用风险的控制难度也显著增加。而在风控流程中应用大数据、人工智能等技术，可以有效提高风险控制的有效性、准确性、及时性和稳定性。

1大数据时代下金融风险防控面临的新形势

1.1大数据金融风险防控的发展形势

2020年，中央经济工作会议指出，疫情变化和外部环境存在诸多不确定性，我国经济恢复基础尚不牢固。明年世界经济形势仍然复杂严峻，复苏不稳定不平衡，疫情冲击引发的各类衍生风险不容忽视。防范化解金融风险攻坚战虽取得了显著成效，但加强金融风险防控仍是金融行业永恒不变的主题。

1.1.1整治金融乱象取得阶段性成效

P2P网络借贷公司全部清零，这一互联网金融风险痛点的根治是2020年金融乱象治理最亮的成果。互联网保险、互联网众筹、虚拟货币等领域整治也基本完成。影子银行规模压缩，快速扩张的趋势得到遏制，2020年前11个月，委托贷款和信托贷款规模分别下降3395亿元和6399亿元。乱象治理的同时也补齐了监管的缺位。一方面加强了房地产等重点领域的日常管理，系统推进了重要性金融机构和金融控股公司审慎监管；另一方面，加快修改《中国人民银行法》和《中华人民共和国商业银行法》等基础性金融法律制度，将切实保障监管实施落地。此外，2020年开始建立金融委办公室地方协调机制，加强央地在金融监管、风险处置等方面的协作。

1.1.2金融风险呈现多元化、复杂化

传统金融风险主要是机构风险，监管的重点是对金融机构的监管。随着中国金融市场开放和金融科技的发展，复杂化、立体化的风险结构初步显现。金融风险日益多元化，使得监管的重点、顺序、架构、准则也都随之发生了变化，金融风险防控将由传统的监管模式转变为智能化监管，大数据将助力监管科技的发展，实现对金融风险防控的动态化监测。

1.1.3抓存量防增量，金融监管更严格

保持宏观杠杆率基本稳定，前瞻应对不良资产反弹，精准防控重点领域金融风险是2021年风险防控重点工作。坚决压实各方责任抓存量防增量，推动中小银行深化改革、化解风险，坚决打击各种逃废债行为。同时，2021年需要更多地关注市场潜在的信用风险和住房租赁金融风险，通过一系列措施约束潜在风险积累。

1.2大数据金融风险防控特征

大数据时代，金融与科技跨界融合催生新业态、新模式。金融科技改变了客户和“银证保基地”的关联方式，金融产品更加丰富多元，金融服务边界也更加延展融合。金融机构主动求新求变，采用一系列新技术升级改造传统金融服务、工具，为消费者提供更加便捷、智能的体验。新金融产品和服务越来越多样化，但也增加了不确定性的风险，尤其是一些隐匿性和传播迅速的风险影响极大。当前，金融风险管理的特征主要表现为以下几个方面：首先，创新风险所占比重越来越大。线上各大借款平台、互联网投资金融等一系列新兴金融服务、产品的出现，扩大了金融机构覆盖受众面，用户群越来越复杂多样，依靠在线方式进行征信审查和信用评估的难度加大，不确定性风险增加。其次，创新产品风险比重加大。在金融创新不断深化的过程中，信用违约掉期（CDS）等新型金融风险产品呈现出价格波动性强、杠杆率高、流动风险大的特点，目前难以预计和判定风险暴露后带来的后果。最后，创新风控技术比重更大。各大金融机构把新兴技术应用于智能风控领域，创新的智能风控系统、技术会受到监管机构关于“科技向善”的关注。

2大数据时代下金融科技的发展现状

2.1金融科技的风险与监管研究进展

大数据、云计算、区块链、人工智能等数字技术与金融的交叉融合，已经深刻改变了金融业服务模式、办理流程和监管方式，使得现代金融服务更加便捷，同时也增加了金融风险监管的难度。国外学者对金融科技本质进行研究，普遍认为现有方式已经不适应金融科技监管，并指出金融监管的未来是一个自动化的方向，“监管沙箱”是智慧化、智能化监管系统的第一步。有学者提出监管科技随着金融科技而产生，在未来会在金融监管中发挥基础性作用，可以帮助监管从事中、事后调节至事前的风险预防，有效引导金融科技领域机构正常运行。国内学者对金融科技的监管研究主要集中在监管理念和监管措施两个方面。在监管理念方面，张兴认为金融科技带来的便利值得肯定，但其潜在的风险如何与优势平衡需要重点关注，要根据金融业实际情况调整政策，协同行业和国际监管，提高金融科技监管的有效性和联动性。朱娟提出区块链金融在内的各种金融科技监管必须采用智慧监管方式。吴烨认为要搭建一个“行政引导+自律监管+自愿合规”的监管框架，从合作的角度出发，转变政府监管职能。在监管措施方面，朱太辉等更加重视不同机构、国家之间的协作，认为金融科技监管核心是做好潜在风险防控的同时给予空间让金融科技健康发展。李文红、蒋则沈强调监管主体应该将金融业务作为实际监管对象，将金融科技当作一种金融发展的正常阶段，以营造市场公平竞争氛围，同时对这一系列新兴技术多加研究便于监管。周仲飞、李敬伟认为应推进“监管沙盒”中国化进程，及早启动试点。张永亮认为监管科技才是强化金融科技监管最好的方式。

2.2金融风险测度的研究进展

随着金融危机的频发及其带来的危害巨大，能够提前预警风险的模型越来越被学者重视。金融风险预警模型从早期的FR概率模型、STV模型和KLR信号模型逐步发展到Logit/probit模型、综合指数法等。系统性金融风险的测度方法在学术界有4种，即简约法、结构化法、概率度量法和指数法。最具有代表性的金融压力指数（FSI），是由世界著名经济学家Illing和Liu首次构建和使用，可以较好反映金融危机事件发生时间和实体经济走势，具有一定的客观性。国内学者在前人的基础上，创新了关于金融风险测度的研究。赖娟和吕江林在已有的金融压力指数基础上，将其作为新的计量和风险监测工具，从而根据不同时间的数据分析系统性风险一个变化过程。吕江林测量了我国系统性金融风险实际水平，通过搭建多个金融指标的金融压力指数，以得到的值和潜在一系列关联指标为因变量，进行计量回归，以此得出风险走向和趋势，并预测来年系统性金融风险可能发生的概率。陈守东等在研究时为了让风险预警更加准确、科学，将ARIMA引入Logit模型。孙蕾以房地产金融风险管理为切口，运用成分分析法、灰色预测分析法深层次研究了山东省房地产金融市场风险水平。李政等为了衡量系统性金融风险溢出水平，利用最新的经济金融关联网络法搭建系统性金融风险溢出网络。

2.3大数据金融风险防控的理论模型

根据大数据金融风险防控相关理论，主要包含金融与数据同一理论、金融风险扩散理论、宏观审慎监管理论与金融可持续发展理论等，我国在2020年首次构建了以金融生态稳定、金融风险防控与金融可持续发展为主框架的大数据金融风险防控理论模型（以下简称模型）。大数据金融风险防控的理论模型涵盖金融系统稳健运行、金融风险治理与金融可持续发展的内在要义，强调金融生态系统及其要素在监管体制机制下健康发展，以实现经济金融系统在长期内的有效运行和稳健发展。此外，模型具有一定的时代特征，创新性地加入了当前推动金融深刻变革的科技要素，纳入了以大数据为代表的新一代信息技术与金融融合产生的时代产物金融科技和监管科技，并直观描述了各要素间的影响和制约关系，进一步提高了模型的完整性、系统性和时代性。2020年，在外部环境严峻复杂、新型冠状病毒肺炎疫情冲击的双重影响下，坚决打赢防范化解金融风险攻坚战，大数据金融风险防控的理论模型将为此提供一个新的观察视角。在金融稳定层面，其内涵在于金融部门稳健运行与实体经济的杠杆率处于适中状态。为实现这一目标，金融部门不仅要为实体经济发展提供必要的资本来源，还要防范信用风险和杠杆交易套利行为，金融稳定措施不仅需要实现普惠目标，更要具备一定的针对性。在金融风险防控层面，以互联网金融、影子银行、房地产等为代表的风险突出领域的金融风险防控态势依然严峻，金融监管部门运用相关财政政策、货币政策和监管政策对重点领域金融风险进行防范监测与调节管控仍是金融稳健运行的制度保障。在金融可持续发展层面，微观主体健康，宏观经济平稳，金融运行有效方面的金融生态是金融发展更可持续的坚实保障，这不仅需要加强金融监管，稳定金融运行，建立良好的货币金融发展环境，还要紧跟时代发展步伐，持续深化金融改革和深入推进金融创新，应用新兴信息技术促进金融发展变革，通过科技与金融的深度融合实现金融科技与监管科技实践的新突破，更好回馈金融本身，实现可持续发展。

3推动大数据背景下金融科技发展的对策

3.1精准有效处置重点领域风险

守住金融风险底线，打赢金融风险攻坚战，必须有效处理各类风险，尤其是重点领域的风险治理。引入法治化、市场化手段化解国企突出债务问题，推动国有企业去杠杆，化解存量，遏制地方债务增量，严防居民杠杆率较快上升。运用资产证券化、债转股、并购重组等手段盘活国有资产，降低国有资产负债率。推动相应金融机构混改，处置不良资产，拓宽法人银行资本补充途径，提高风险防御能力。监测政府债务信贷风险危机，建立地方政府债务风险预警和评估机制、市场债券风险预警评估机制。

3.2构建金融数据交换共享体系

面对金融市场中各种未知的风险，重视大数据技术在智能监管中的应用，分析各类金融风险产生的原因，从而提出措施规避风险，提高金融业务效率。在利用大数据进行分析和挖掘时，尤其要注重量化分析的全面性和高效性，寻求合理的金融风险防范措施，控制金融风险波及领域，降低金融企业损失的可能性。金融风险预测与防范，需要加强数据的交换共享，通过收集金融数据，在平台上实现数据整合，实现实时金融监控，最大限度地降低金融风险。利用数据平台，结合数据特性及时调取，自动化审核客户的信用情况，及时采取有效措施规避违约风险。

3.3加强金融监管国际交流合作

借鉴国际上监管科技的应用经验，加强对创新指导窗口、监管沙盒、创新加速器等工具的研究应用。普及金融监管科技，应用云计算、大数据、区块链等技术改进监管方式，升级完善监管体系，提高监管自动化水平；加强监管人员队伍建设，提升应用新兴科技能力。加强国际监管交流与合作，积极参与各类国际组织对金融风险监管、金融科技创新等问题研究，共同制定相匹配的国际监管规则，确保国内国际监管有效性协同。

作者：葛宴伶 单位：贵州财经大学工商管理学院