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金融与算法碰撞 监管之策路在何方?

时间:2021-09-10 08:23:03 | 来源:每日经济新闻

每经特约评论员 盘和林(中南财经政法大学数字经济研究院执行院长、教授)

近日,2021中国国际金融科技论坛”在北京召开,主题为“数字金融体系建设与数字金融安全”。中国证监会科技监管局局长姚前出席论坛并以算法监管为题发表演讲。姚前表示,算法催生了新的经济模式,带来了社会整体效益的提升,有其独特优势,但有利必有弊,近年来算法的作恶、算法道德、算法伦理问题已引起了广泛关注,为此加强算法监管以监管科技应对新型科技,既是顺应之策又是必然之举。

金融科技更应该强调监管

从专业角度讲,算法是一种用基于数据的,有特定目标的,以计算机程序为表现形式的指令。而对大众而言,“技术黑箱”的表述则更为合适,其渗透在人们生活的方方面面。比如,价格算法、偏好算法影响着消费者网页商品搜索推荐,导航算法、网约车平台算法影响人们出行路线,等等。

可以用数学思想来理解算法,算法其实就是一种“映射”规律。现实社会经过特定的算法,在数据空间中的映射是算法社会,而现实的个人在数据空间中的映射就是个人的一系列数据,至于这个映射的函数是如何具体确定的,就要根据行业需要、企业特点等来决定。

所以,算法社会最首要也是最基础的特点就是个人的数据化。企业与用户之间的纽带就是收集数据之后的处理过程,算法开发者,或者是企业通过各种渠道获取用户的数据,之后基于这些数据建立用户模型,让这个数据化的映射成为算法模型的对象。

数据化之后,随之而来的就是标签化。当数据化建立了个人的映射之后,算法就需要对其进行处理,这个处理过程会包含分门别类、精准匹配等,而这个过程实际上就涉及到了标签化。

在算法时代,金融科技同样如此,消费者所收到的金融服务推送、企业间完成的交易匹配实际上都是经过了算法的处理,这个处理之后反馈出来的现象是否是真正的客观事实,决定了金融科技的效率。

恰恰金融市场就是现代市场经济重要的资源配置载体之一,当基于算法的金融领域出现了与真实的人为偏离,那造成的结果是严重的,这将会从根本上偏离资源配置的原则,虚假信息最终导致的一定是与最优均衡的渐行渐远,逆向选择、劣币效应等金融乱象都将层出不穷。

算法时代该如何监管

笔者对于金融科技的监管有以下几点建议:

首先,需要明确一个原则,那就是监管的目的是为了让金融科技更好地发展,让算法所构建的金融市场更加科学和高效。从这个原则出发,笔者认为算法监管的理念应当是借鉴负面清单的逻辑,即去明确算法不应该做什么,而不是去规划算法应该做什么。

其次,由于个人在算法时代的数据化、标签化,且这些数据较容易被复制和重复利用,一旦出现泄露等问题,具有严重的不可弥补性。同时,由于数据等具有规模效应,金融科技涵盖的金融产品门类、资金量都非常巨大,因此,为了避免造成社会的损失和人身的伤害,需要将算法监管前移。这种前移简单来说就是事前的风险评估,这种风险评估可以通过“监管沙盒”来实现,最大程度模拟真实市场反应以及最小的风险溢出。

同时,算法权利对应的应当是算法问责。的确,金融科技的业态特点和算法本身的特质让算法开发者具有了一定算法权利,这很难通过制度规制来避免,那么解决方案就可以对权利进行同等的算法问责机制的设计。落实相关主体的算法责任,无论从算法设计再到结果输出,企业和算法开发者有全周期的责任,一旦出现金融领域乱象,就可以直指责任人,精准解决问题。

综上,算法社会是一个与现实紧密相关但又截然不同的社会,它独有的特点让金融与算法的碰撞会伴随着一系列的乱象,但这是金融科技长远发展,适配数字经济增长体系的必然趋势。因此,需要顺势而为,要基于算法和金融的特点,从监管理念、监管周期和权利问责等角度出发强化算法时代的金融科技监管。

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