智能化金融監(jiān)管：模型框架、邊緣約束和實踐策略*

喬宇鋒

（河南省社會科學院，河南 鄭州 450002）

人工智能是引領第四次工業(yè)革命的關鍵技術，已引起了經(jīng)濟社會結構的巨大變革（清華大學中國科技政策研究中心，2018）。人工智能具有“顛覆性”創(chuàng)新的特點，由其引發(fā)的金融科技創(chuàng)新和對應的商業(yè)投資呈爆發(fā)式增長，兼之其本身發(fā)展的不確定性，金融監(jiān)管在新的技術條件下面臨著巨大挑戰(zhàn)。對此，中國人民銀行（2017）明確提出要“積極利用人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算等技術豐富金融監(jiān)管手段”?；谌斯ぶ悄艿闹悄芑O(jiān)管，能夠提高金融資源的配置效率和合規(guī)價值，降低金融機構的合規(guī)成本（夏詩園和湯柳，2020），快速識別異常交易和風險主體，監(jiān)測市場波動、流動性風險、金融壓力、工業(yè)生產(chǎn)等多維數(shù)據(jù)，抓住可能對金融穩(wěn)定造成威脅的各種因素（葛軍等，2019）。面對金融科技創(chuàng)新帶來的傳遞性風險，監(jiān)管機構的應對策略主要有兩類：一是以“監(jiān)管沙箱”為代表的動態(tài)監(jiān)管，通過為金融創(chuàng)新劃定具有限制性的邊界，達到保護消費者、防止風險外溢的目的（楊志超，2020）；二是金融創(chuàng)新生態(tài)體系，通過政策的遞進傳導為人工智能與金融創(chuàng)新之間提供更多的合作機會（卜亞，2019）。本文的研究意義在于，通過分析在人工智能和大數(shù)據(jù)為技術驅動的條件下，智能化金融監(jiān)管的模型框架、實踐策略以及客觀存在的制約因素，為監(jiān)管政策法規(guī)的制定和深化改革提供理論參考。

一、人工智能驅動金融監(jiān)管的實現(xiàn)機理和應用限制

（一）人工智能對金融監(jiān)管提出了更高要求

人工智能改變了人們與技術的互動方式，與人工智能相關的組織創(chuàng)新和模式創(chuàng)新不斷涌現(xiàn)，客觀上要求金融監(jiān)管政策與人工智能的發(fā)展相適應。在金融監(jiān)管和創(chuàng)新實踐中，人工智能的應用領域十分廣泛，具有多樣性和廣域性，深刻影響著經(jīng)濟和金融運行的各個方面。以金融服務業(yè)為例，許多核心業(yè)務可由人工智能更好地完成，譬如標準表單或契約的審核，即便是弱人工智能也比人類工作效率更高。在人工智能從弱智能向強智能發(fā)展的過程中，出現(xiàn)了新的悖論：一方面，人工智能使得人類的生活更加便利；另一方面，人工智能帶來的未知風險更加無法理解和判斷。人類與人工智能的關系呈現(xiàn)出的不確定性，在一定程度上意味著未來“奇點”到來的時間很可能比預計的更早。大數(shù)據(jù)和區(qū)塊鏈技術進一步加速了這個進程，特別是算力提升和物聯(lián)網(wǎng)應用的突破，增強了人工智能適應新形勢和解決未知問題的能力。無論是金融科技創(chuàng)新還是風險資本投資，以人工智能為主題的活動都大幅增加，部分金融科技企業(yè)市值已直逼傳統(tǒng)大型金融機構。現(xiàn)實情況的復雜性使得監(jiān)管機構確認金融創(chuàng)新行為是否合規(guī)變得并不簡單，特別是在某些情況下，合規(guī)和不合規(guī)之間的界限相當模糊，金融監(jiān)管面臨著前所未有的新壓力（陳娟和熊偉，2019）。

（二）金融大數(shù)據(jù)奠定了智能化監(jiān)管的基礎

人工智能的發(fā)展促進了監(jiān)管科技的進步，以金融交易和市場行為監(jiān)管為例，利用人工智能監(jiān)控交易員的交易行為信息（包括交易模式、郵件交流、日歷行程等），能夠有效降低由于不當行為所造成的損失（蘭虹等，2019）。中國人民銀行反洗錢監(jiān)測分析中心利用人工智能，針對高頻交易和量化交易等情況進行反洗錢監(jiān)控活動，發(fā)現(xiàn)違規(guī)交易行為的能力明顯提高。對于金融監(jiān)管，人工智能的優(yōu)勢在于：一是能夠處理海量的多維數(shù)據(jù)，識別出不易被觀察到的關系；二是數(shù)據(jù)處理和監(jiān)管標準具備一致性；三是在大規(guī)模應用中，邊際成本較低。但人工智能也存在著一些明顯的限制：一是人工智能需要較多的歷史數(shù)據(jù)才能進行經(jīng)驗分析，只有少量數(shù)據(jù)無法進行預測；二是為了預測需要解決的問題，需要事先在輸入數(shù)據(jù)中對該問題進行標記。

由于人工智能在金融監(jiān)管中的預測能力受限于其所分析的數(shù)據(jù)中所含的信息，因此數(shù)據(jù)的數(shù)量、質量和多樣性是人工智能（尤其是機器學習）能夠實現(xiàn)準確預測的決定性因素。對金融機構而言，獲取的數(shù)據(jù)越多，基于人工智能驅動的客戶獲取計劃和風險管理計劃等效果越好，越容易形成規(guī)模效益。事實上，一些金融機構正將其通過人工智能創(chuàng)新所形成的數(shù)據(jù)優(yōu)勢地位，作為構建市場競爭優(yōu)勢的重要途徑之一。擁有更多的數(shù)據(jù)，提供更好的金融產(chǎn)品，占有更高的市場份額，最終可能會對金融市場和金融監(jiān)管帶來深刻影響，使一些大型金融機構或金融科技企業(yè)“大到不能倒”的問題變得更加嚴重。在某種程度上，大型金融機構對數(shù)據(jù)的囤積正在構成一種新的寡頭壟斷。對監(jiān)管機構而言，限制這種金融大數(shù)據(jù)壟斷的一種方法是降低大型金融機構對數(shù)據(jù)的獨占程度；另外一種方法是，讓客戶擁有自己的數(shù)據(jù)，并自愿選擇共享對象，這也是歐盟在《支付系統(tǒng)指令II》中所采用的做法。

（三）人工智能在金融監(jiān)管中的應用限制

金融大數(shù)據(jù)是人工智能驅動金融監(jiān)管創(chuàng)新的基礎資源，限制人工智能深度參與監(jiān)管的最主要因素就是數(shù)據(jù)。金融監(jiān)管的主要目標是維護金融系統(tǒng)的穩(wěn)定，并防止由于單個大型金融機構倒閉而造成重大社會損失。從長時期來看，大規(guī)模金融動蕩或單個大型金融機構嚴重虧損都是很少發(fā)生的，這也意味著用于金融監(jiān)管分析的大部分數(shù)據(jù)都來自于金融系統(tǒng)在正常時期的數(shù)據(jù)，金融體系和金融機構并沒有實際承受壓力。盡管利用人工智能能夠幫助識別出那些對預測損失有用的變量，但為了降低預測結果的不穩(wěn)定性，需要補充一些理論或統(tǒng)計參數(shù)的結構，以將正常時期獲得的數(shù)據(jù)與可能影響金融監(jiān)管目標的核心變量關聯(lián)起來。

以資本監(jiān)管為例，《巴塞爾資本協(xié)議》中規(guī)定了最低資本要求，即股權資本需維持在90% 以上。在壓力測試中，銀行不僅要有足夠的資本保持償還能力，還要在經(jīng)濟陷入衰退時仍有繼續(xù)放貸的能力。這兩種衡量資本充足率的方法，都要求監(jiān)管機構要在對銀行數(shù)據(jù)所知相對較少的情況下，對可能發(fā)生的損失進行預測。在上述情況下，無論是監(jiān)管者還是被監(jiān)管者，都依賴于損失分布理論，以將正常時期的可用數(shù)據(jù)與可能發(fā)生損失的預期數(shù)據(jù)結合起來，而后者往往缺乏相關經(jīng)驗和數(shù)據(jù)。人工智能能夠很好地分析正常時期的大量數(shù)據(jù)，但是對于極端情況下的損失預測，還需要增加與之相關的理論或統(tǒng)計參數(shù)結構，而不是僅僅增加正常時期的數(shù)據(jù)或改進人工智能的預測算法，這就需要人類智慧的深度參與。

二、智能化金融監(jiān)管的發(fā)展邏輯和比較優(yōu)勢

（一）金融監(jiān)管的智能化路徑和現(xiàn)實價值

金融科技的快速發(fā)展形成了數(shù)字化金融創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)，在新的技術條件下，傳統(tǒng)監(jiān)管模式的缺陷不僅使得金融科技創(chuàng)新面臨著新的風險（譬如網(wǎng)絡安全風險和第三方供應商風險），也使得監(jiān)管機構在系統(tǒng)性風險和金融穩(wěn)定方面承受著更大的壓力，客觀上刺激了智能化監(jiān)管的發(fā)展。智能化監(jiān)管關注的重點，是交付能有效促進新形勢下金融監(jiān)管所需的技術，不僅要能夠幫助金融科技企業(yè)和金融機構更好地遵守監(jiān)管法規(guī)，還要能夠幫助監(jiān)管機構更好地實現(xiàn)審慎監(jiān)管和促進經(jīng)濟發(fā)展的雙重目標。

智能化監(jiān)管通過利用實時數(shù)據(jù)功能、高級自動化算法流程將分析模型和人工智能組合起來，同時包含了與法規(guī)遵循相關的必要工具，為降低監(jiān)管成本、縮短決策時間提供了新的機會，大大提高了合規(guī)功能的價值。智能化監(jiān)管的市場應用潛力，表現(xiàn)在為審計、財務和其他風控領域提供持續(xù)、不間斷的分析報告，強化了對市場新趨勢和新風險的監(jiān)測。Kaal和Vermeulen（2017）的研究表明，智能化監(jiān)管能夠基于投資數(shù)據(jù)為監(jiān)管機構提供創(chuàng)新趨勢和相關風險的重要反饋，并優(yōu)化監(jiān)管時機和支持預期規(guī)則的制定。智能化監(jiān)管對整體數(shù)據(jù)視圖的增強顯示以及基于深度學習的自動化分析，能夠方便地生成兼具低生產(chǎn)成本和高客戶價值的監(jiān)管分析報告，幫助監(jiān)管機構和金融機構改善在關鍵業(yè)務中的決策深度，進一步豐富風險評估方法，在一定程度上緩解信息不對稱、市場不完善等容易發(fā)生的現(xiàn)象。

金融科技在創(chuàng)新的同時也附帶著風險，特別是在創(chuàng)新主體不完全了解自身商業(yè)決策的情況下使用人工智能而產(chǎn)生的風險（Wall，2018）。舉例來講，基于人工智能的模型（特別是無監(jiān)督深度學習模型）通常在預測借款人違約風險方面優(yōu)于傳統(tǒng)模型，但由于算法往往過于復雜而無法詳細記錄決策過程，當涉及到模型中的性別、貧困人口或中小企業(yè)等特殊變量時，這個問題會尤其突出，導致對一些本應受到保護的弱勢群體產(chǎn)生信貸歧視性偏差。因此，監(jiān)管機構在促進創(chuàng)新的同時還需注重公平，規(guī)定金融機構在信貸決策中允許或不允許使用哪些替代性數(shù)據(jù)，以及需要對金融網(wǎng)絡安全的負責任程度。新的技術帶來新的問題，新的問題也只能由新的技術來解決，智能化監(jiān)管為解決這些問題帶來了新的方案。

（二）人工智能與統(tǒng)計分析在金融監(jiān)管中的機制對比

人工智能催生了智能化監(jiān)管的產(chǎn)生，與以統(tǒng)計分析為基礎的傳統(tǒng)監(jiān)管相比，智能化監(jiān)管具有明顯的比較優(yōu)勢。雖然二者都是以數(shù)據(jù)為基礎，但不同的是，統(tǒng)計分析強調的是假設檢驗，人工智能強調的是數(shù)據(jù)預測。統(tǒng)計分析出現(xiàn)在計算機之前，主要解決的是低維數(shù)據(jù)中的統(tǒng)計推斷，包括置信區(qū)間、假設檢驗、最優(yōu)估計等；人工智能則起源于計算機科學，主要解決的是高維數(shù)據(jù)預測問題。統(tǒng)計分析一般是從理論中得出經(jīng)驗性假設，并利用實證得到的統(tǒng)計數(shù)據(jù)進行檢驗；人工智能側重于解決預測問題，且經(jīng)常采用非理論的方法進行分析。人工智能目前主要依賴于深度學習，雖然深度學習能夠提供預測結果，但并不能明確給出變量和預測結果之間所蘊含的因果關系（Knight，2017）。智能化監(jiān)管能夠早于理論發(fā)現(xiàn)尚未識別出的關系，但代價是這樣識別出的關系并非因果關系，因而還不能直接使用。為解決這一問題，目前常用的方法是在小規(guī)模數(shù)據(jù)的基礎上迭代試驗，在確定因果關系后再加以利用。

統(tǒng)計分析通過金融機構的財務數(shù)據(jù)來發(fā)現(xiàn)其合規(guī)性問題，人工智能同樣是基于財務數(shù)據(jù)幫助監(jiān)管機構識別出需要進一步分析的問題，并根據(jù)相關監(jiān)管法規(guī)評估所生成的結果。譬如，通過人工智能進行系統(tǒng)性預警，能夠更早識別出那些陷入經(jīng)營困境或有倒閉風險的金融機構，從而提前做出預防措施（Lopez 等，2015）。人工智能與統(tǒng)計分析相比，在監(jiān)管有效性方面可以不受兩個方面的限制。一是統(tǒng)計分析受制于將分類數(shù)據(jù)轉換為離散數(shù)據(jù)的可行性，人工智能則不受此限制，可直接應用自主語言進行處理。二是幾乎所有的統(tǒng)計分析都來自對理論經(jīng)驗的假設性檢驗，由于理論中一致變量的限制，導致在分析過程中忽略這些可能存在關系的變量，從而使得預測結果不準確；相反，人工智能是基于輸入的全部已知數(shù)據(jù)，識別出全部能夠挖掘的關系，而無論該關系是否可以被現(xiàn)有理論所揭示。美國證券交易委員會的經(jīng)驗表明，借助人工智能對上市公司的財務報表和公告進行分析，能幫助識別各種違反披露規(guī)則的行為，為人工進一步調查做好預先準備工作（山成英和趙大偉，2020）。

（三）“讓數(shù)據(jù)自己說話”的優(yōu)勢與限制

人工智能采用非理論分析的潛在好處在于，不會將過多的結構強加于實證分析，實現(xiàn)了“讓數(shù)據(jù)自己說話”的目的。因此，智能化監(jiān)管這種發(fā)現(xiàn)隱藏關系的能力，對更好理解金融市場風險和實現(xiàn)高水平監(jiān)管有很大的幫助。具體而言，在監(jiān)督學習模式中，智能化監(jiān)管不僅能夠識別出原有理論上的因果關系與新變量之間的關系，還能夠更好地理解包括閾值效應在內的非線性關系，以及用統(tǒng)計分析未曾識別出的變量之間的相互作用關系；在無監(jiān)督學習模式中，智能化監(jiān)管則有利于識別出看似不同的金融機構之間的共性，并突出有異常行為的金融機構，這無疑是有助于提高金融監(jiān)管質量的。與以統(tǒng)計分析為基礎的傳統(tǒng)監(jiān)管相比，智能化監(jiān)管雖然能夠提供更多應用場景，但其受制于非理論分析的底層特征，對人工智能算法的規(guī)則書寫帶來了很大的限制，并且和統(tǒng)計分析一樣，最終的預測結果都十分依賴可用的數(shù)據(jù)。

需要注意的是，智能化監(jiān)管“讓數(shù)據(jù)自己說話”的能力并不是完美的，它所識別出的變量之間的相關性并不一定是理論上的因果關系。對于金融監(jiān)管而言，如果將這種相關性編入合規(guī)性要求中，就必須考慮到由于非因果關系而產(chǎn)生的盲目性，以及對金融機構可能產(chǎn)生的錯誤約束，以及由此產(chǎn)生的社會成本，這明顯不利于實現(xiàn)金融監(jiān)管的基本政策目標。特別是我國金融市場龐大，一旦一項監(jiān)管規(guī)則被正式寫入政策中，重新修改所需的法定流程和時間成本都是較大的，通常在制定監(jiān)管政策的過程中，較少考慮在不久的將來即被重新審查或重新制定，在應用智能化監(jiān)管及其識別出的相關性結果時，必須堅持審慎的原則。

三、智能化金融監(jiān)管的策略選擇和模型框架

面對基于人工智能和大數(shù)據(jù)的金融創(chuàng)新，傳統(tǒng)監(jiān)管策略已不能完全適用，客觀上要求采用智能化監(jiān)管并改變現(xiàn)有策略，動態(tài)監(jiān)管和金融創(chuàng)新生態(tài)體系是目前行之有效的兩種監(jiān)管新策略。

（一）動態(tài)監(jiān)管的特點和基本框架

人工智能導致的技術驅動要素變化，促使監(jiān)管機構需要提高應對變化的能力，改善政策法規(guī)的執(zhí)行效果以及與被監(jiān)管對象之間的交互關系。在這種情況下，動態(tài)監(jiān)管應運而生，其特點是強化監(jiān)管信息使用和主動利用市場反饋效應，其基本理念是不將監(jiān)管決策視為最終行為，而是將監(jiān)管選擇視為審慎監(jiān)管的具體形式。在動態(tài)監(jiān)管的模型框架下，監(jiān)管選擇是開放的，而不是事先確定的，具體監(jiān)管選擇只是不同發(fā)展階段的“一朵浪花”，而不是對特定問題的最終決策。因此，監(jiān)管機構需要正面接受由于技術不確定性因素導致的監(jiān)管環(huán)境不確定性，以開放的心態(tài)和靈活的策略面對人工智能，自覺給金融科技留下創(chuàng)新空間。

基于上述原則，縱容放任和過度嚴苛的監(jiān)管都是不可取的，監(jiān)管機構需要測試不同的監(jiān)管方案，進而比較不同方案試驗的結果。在這種思路下，監(jiān)管沙箱作為一種負責任的監(jiān)管模型框架和切實可行的監(jiān)管方法，被監(jiān)管機構積極采納（陳偉，2020）。2016 年英國金融行為監(jiān)管局（FCA）首次在監(jiān)管務實中引入監(jiān)管沙箱，允許在金融科技創(chuàng)新中合法地測試新產(chǎn)品、新創(chuàng)意和新模式，企業(yè)在沙箱范圍內不會因創(chuàng)新突破而被迫墨守現(xiàn)有的監(jiān)管法規(guī)和政策。

（二）金融創(chuàng)新生態(tài)體系的要點和框架體系

隨著摩爾定律的效應①摩爾定律由英特爾創(chuàng)始人之一戈登·摩爾所提出，其核心內容為：集成電路上可以容納的晶體管數(shù)目大約每經(jīng)過18個月便會增加一倍，即處理器的性能每隔兩年翻一倍。摩爾定律并非自然科學定律，但一定程度上揭示了信息技術進步的速度。開始放緩，金融創(chuàng)新生態(tài)體系成為應對人工智能未來不確定性的重要手段。為了保持創(chuàng)新可持續(xù)性并實現(xiàn)遠期目標，現(xiàn)行政策大多是刺激和促進資本市場為人工智能創(chuàng)新投入更多的資金，包括激活社會資本和對風險投資放寬監(jiān)管等。但事實上，刺激投資并不能成為打造金融創(chuàng)新生態(tài)體系的全部要素，為了政策紅利，一些非專業(yè)人士和風險資本在沒有理解人工智能和監(jiān)管規(guī)則的情況下貿(mào)然進入，反而增加了金融系統(tǒng)的風險。因此，政策設計導向和金融監(jiān)管規(guī)則還需要引導各類金融科技創(chuàng)新主體建立開放、包容的伙伴式關系，以獨角獸企業(yè)為核心節(jié)點建立創(chuàng)新合作網(wǎng)絡，共享金融創(chuàng)新生態(tài)體系內的資源和成果，注重未來的長期系統(tǒng)性利益。

為建立金融創(chuàng)新生態(tài)體系，現(xiàn)行監(jiān)管政策需要進行必要的再評估，不僅要評估監(jiān)管政策本身，還應考慮由于新政策出現(xiàn)而對原有政策的影響。監(jiān)管的目的是通過可接受的合法規(guī)則對金融機構和金融科技企業(yè)施加必要約束，限制可能會出現(xiàn)的不當行為。面對監(jiān)管政策的變化，創(chuàng)新企業(yè)和創(chuàng)新行為必然會重新優(yōu)化自身行為，這不僅會產(chǎn)生和監(jiān)管機構預期相符合的行為，也可能會產(chǎn)生非預期行為，從而對監(jiān)管政策的有效性提出挑戰(zhàn)。金融創(chuàng)新生態(tài)體系能夠幫助監(jiān)管機構以伙伴的方式融入人工智能創(chuàng)新，不僅可以更好地了解金融科技企業(yè)和金融機構在當前狀態(tài)下的行為，預測其對政策變化的反應，識別出可能會發(fā)生的意外后果，還可以更好地評估監(jiān)管政策是否符合政策設計的初衷。

（三）監(jiān)管沙箱和金融創(chuàng)新生態(tài)體系組合策略

監(jiān)管沙箱的核心優(yōu)勢在于，它將金融科技創(chuàng)新置于公眾監(jiān)督和新聞媒體監(jiān)督之下，對于監(jiān)管機構而言，既能為后續(xù)監(jiān)管提供事實依據(jù)，也能提供一定的合法性依據(jù)。建立監(jiān)管沙箱需考慮三個核心問題：監(jiān)管壁壘、保障措施、法律框架，既要降低監(jiān)管壁壘和創(chuàng)新成本，也要保障消費者免受負面影響。由于監(jiān)管沙箱是在真實市場環(huán)境中進行的，只是允許金融科技創(chuàng)新暫時豁免某些監(jiān)管法規(guī)和合規(guī)性的約束，因此創(chuàng)建監(jiān)管沙箱必須充分考慮持續(xù)時間、沙箱規(guī)模和事先披露等關鍵環(huán)節(jié)。傳統(tǒng)監(jiān)管思維中的預防性原則，過分強調謹慎，片面強化現(xiàn)狀的必然結果就是創(chuàng)新難以及時或有效進入市場。監(jiān)管沙箱則不同，它改變了傳統(tǒng)監(jiān)管的思維模式，為沙箱中各類參與者創(chuàng)造了新的創(chuàng)新機會。鑒于此，新加坡金融管理局、阿布扎比金融服務監(jiān)管局、澳大利亞證券投資委員會等多個國家的金融監(jiān)管機構對金融科技創(chuàng)新的監(jiān)管都采取了監(jiān)管沙箱策略。

在人工智能“顛覆性”創(chuàng)新的背景下，監(jiān)管沙箱這類更具響應性的金融監(jiān)管形式只是解決問題的一部分，對金融創(chuàng)新生態(tài)體系的政策導向同樣也是監(jiān)管的重要內容。為了引導人工智能驅動下金融科技的創(chuàng)新和發(fā)展，各國政府通常都出臺了投資促進政策，主要有兩種類型：一是通過資本管制或放松管制對市場供需產(chǎn)生影響；二是財政資金或國有資本直接或間接投資。前者主要是為了創(chuàng)造出良好的市場環(huán)境，后者主要是通過政府直接干預資助特定部門的創(chuàng)新企業(yè)，并影響投資者的市場行為。在金融創(chuàng)新生態(tài)體系中，技術、人才、資本、創(chuàng)意之間的互動是自發(fā)的，由此形成的創(chuàng)新具有很強的包容性和市場性。政府通過投資促進政策來建立生態(tài)體系是一方面，圍繞已經(jīng)建立的金融科技企業(yè)或金融機構，促進初創(chuàng)企業(yè)與成熟企業(yè)建立合作關系，也是建立金融創(chuàng)新生態(tài)體系的另一個重要方面。

四、智能化金融監(jiān)管體系的構建思路及邊緣約束

（一）強化監(jiān)管深度，樹立智能化監(jiān)管新理念

人工智能、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈等新一輪信息技術革命驅動的金融科技創(chuàng)新改變了圍繞特定法律的監(jiān)管范式、業(yè)務實踐、業(yè)務模型之間的均衡。設計一種既能保障公眾金融安全，又能促進金融科技創(chuàng)新的商業(yè)用途和消費者福利之間的結構平衡，成為未來金融監(jiān)管的重要內容。智能化監(jiān)管與傳統(tǒng)監(jiān)管相比，具有截然不同的技術基礎和策略框架，使得智能化監(jiān)管形成新的監(jiān)管理念，外部環(huán)境對監(jiān)管政策的約束也呈現(xiàn)出不同的特點。在此過程中，監(jiān)管機構扮演著至關重要的角色，需要在視野、行為和文化等方面進行全面的改革。智能化監(jiān)管在重塑審慎監(jiān)管方面突顯了一種新的風險管理理念，面對由金融科技創(chuàng)新所形成的快速變化、數(shù)據(jù)驅動環(huán)境，智能化監(jiān)管是主動的而非被動的，是動態(tài)的而非靜態(tài)的。

金融創(chuàng)新生態(tài)體系的繁榮意味著創(chuàng)新周期越來越短，允許監(jiān)管機構做出反應的窗口時間也越來越窄，新的風險管理框架需要與之匹配的迭代更快的動態(tài)監(jiān)管機制。這實際上是一種“混搭”的方法，利用智能化監(jiān)管，監(jiān)管機構能夠對市場變化的反應更為敏捷，基于系統(tǒng)風險、商業(yè)實踐、道德規(guī)范和社會風氣來區(qū)分不同類型的市場參與者，監(jiān)管變得更具有靈活性和反射性，最終在釋放金融創(chuàng)新活力、促進市場競爭和保障消費者福利的共贏情況下，實現(xiàn)對特定金融機構和金融科技企業(yè)的有效監(jiān)管及管制。

在對金融科技的現(xiàn)實監(jiān)管中，由于監(jiān)管粒度與實踐不匹配、創(chuàng)新更新周期較快等問題，容易出現(xiàn)“監(jiān)管模糊性”問題。對于金融科技企業(yè)，擔心需要付出不必要的額外成本而不愿配合額外的監(jiān)管和審查；對于傳統(tǒng)金融機構，則擔心金融科技企業(yè)成為事實上的影子銀行，希望將金融科技企業(yè)納入與銀行同樣嚴格的監(jiān)管體系。此外，多數(shù)金融科技企業(yè)缺乏足夠的風險管理意識，對合規(guī)文化沒有足夠的重視。為了平衡各方面的約束，根據(jù)風險管理和業(yè)務模型設計遵從性倫理，監(jiān)管機構需要采取“共同學習”的方式在金融創(chuàng)新生態(tài)體系中與各類創(chuàng)新主體（無論是初創(chuàng)企業(yè)還是成熟企業(yè)）構建平等的伙伴關系，了解金融科技創(chuàng)新的新模式、新技術和新理念。在人工智能不確定性條件下，創(chuàng)新生態(tài)體系能夠提高監(jiān)管的靈活性和效率，促進金融科技與監(jiān)管的有機融合，實現(xiàn)以金融大數(shù)據(jù)為基礎的智能化監(jiān)管。

布魯木等（2019）認為，金融創(chuàng)新的監(jiān)管中存在三元悖論，即在尋求提供明確規(guī)則、維護市場誠信以及鼓勵金融創(chuàng)新等三個目標時，監(jiān)管機構最多可以實現(xiàn)這三個目標中的兩個。在動態(tài)監(jiān)管的策略下，智能化金融監(jiān)管能夠將全部利益相關者納入伙伴式創(chuàng)新網(wǎng)絡，具有類金融基礎設施的性質，實現(xiàn)風險與服務的互補，在一定程度緩解三元悖論問題。在此框架下，監(jiān)管是一個靈活、包容、同步而非對抗性的過程，金融科技企業(yè)和金融機構能夠在各自的專業(yè)領域內保持競爭優(yōu)勢。此外，智能化監(jiān)管基于風險的均衡方法，為金融大數(shù)據(jù)的訪問和管理提供了便利化，使得監(jiān)管機構能夠對金融市場和各類參與者進行更細粒度的實時差異化監(jiān)管?？偟膩砜?，由于在適應創(chuàng)新和保護金融體系之間取得了平衡，智能化監(jiān)管有助于提高政策法規(guī)執(zhí)行過程的透明度，防止“監(jiān)管俘獲”，阻止倉促出臺可能會打亂市場秩序、降低社會福利的監(jiān)管政策。在智能化監(jiān)管取得廣泛應用后，只要符合監(jiān)管機構的要求，各類參與者就能夠在任何時候以任何方式訪問、操作、分析和重組金融大數(shù)據(jù)，提高系統(tǒng)監(jiān)管綜合能力和發(fā)現(xiàn)異常價值鏈的效率，從而迎來跨越式的發(fā)展。

（二）擴大監(jiān)管廣度，發(fā)揮智能化監(jiān)管操作優(yōu)勢

智能化監(jiān)管具有較強的敏捷性，能夠快速將混雜且緊密結合的數(shù)據(jù)集進行整理和重組，為監(jiān)管機構在共享數(shù)據(jù)遵從性工具和標準的普遍協(xié)調提供便利?？焖倥渲煤蜕傻膱蟾嬉彩箶?shù)據(jù)驅動的合規(guī)、主動監(jiān)管和風險管理成為可能，可以用更短的時間來設計監(jiān)管框架和實現(xiàn)解決方案，有助于實現(xiàn)智能環(huán)路監(jiān)管機制（陳星宇，2020）。建立在此之上的模型框架，能夠增強監(jiān)管的可伸縮操作能力，挖掘現(xiàn)有的大型數(shù)據(jù)集，并通過使用已有的大數(shù)據(jù)實現(xiàn)多種目的，進一步釋放人工智能的潛力。監(jiān)管機構也可以據(jù)此創(chuàng)建風險數(shù)據(jù)倉庫和監(jiān)控工具，提供智能化的監(jiān)管政策模型或者模擬新政策可能產(chǎn)生的影響。此外，智能化監(jiān)管的可伸縮操作能力還體現(xiàn)在各種信息管理工具上，譬如財務健康檢查、交易活動報告、監(jiān)管報告等。目前，盡管智能化監(jiān)管仍處于初級階段，在以漸進的方式前進，暫時還難以給出一個明確的軌跡來驗證其潛在影響，但作為先驅性技術正在金融領域進行一場“悄無聲息”的結構性革命。

這種前置的動態(tài)監(jiān)管策略與傳統(tǒng)監(jiān)管基于事實反復試錯、事后決策的策略有很大不同，導致了一些監(jiān)管機構對智能化監(jiān)管持觀望態(tài)度。誠然，傳統(tǒng)策略能夠為監(jiān)管機構提供觀察和了解潛在風險的時間和機會，但也容易導致技術型新風險的發(fā)展，特別是在金融科技創(chuàng)新背景下的高流動性、快節(jié)奏的市場環(huán)境中，潛在的系統(tǒng)性風險威脅顯著上升。因此，監(jiān)管機構需要改變監(jiān)管策略，提高監(jiān)管的敏捷性和行動力，及時判斷金融創(chuàng)新是否與監(jiān)管目標有關，是否需要向金融科技公司發(fā)放牌照以促進市場良性競爭，判別出科技創(chuàng)新是否能夠為利益相關者帶來收益。雖然智能化監(jiān)管所使用的數(shù)據(jù)仍然來自于傳統(tǒng)監(jiān)管下的金融市場，但動態(tài)監(jiān)管策略能夠幫助監(jiān)管機構更好地理解當前的市場行為，以及預測政策變化所導致的市場反應。因此，無論是評估監(jiān)管政策效果還是評估金融創(chuàng)新本身，傳統(tǒng)監(jiān)管都需要積極主動地向智能化方向轉變。

（三）嚴控金融科技風險，推動監(jiān)管智能化改革

面對人工智能和金融科技的不確定性未來，監(jiān)管機構需要使用敏捷、靈活的監(jiān)管工具和模型框架以實現(xiàn)有效監(jiān)管。金融科技的指數(shù)式增長直接影響著系統(tǒng)穩(wěn)定性和審慎監(jiān)管目標，現(xiàn)有工具已經(jīng)無法滿足發(fā)展需要。以螞蟻金服為例，在很短的時間內，它從一家只有幾千個賬戶的小型金融中介公司迅速發(fā)展成為一個管理著超萬億資金的平臺，從“小到不想管”變成“大到不能倒”。對于金融風險及其累積，傳統(tǒng)監(jiān)管方法按順序進行監(jiān)管，即觀察、監(jiān)測、收集數(shù)據(jù)、檢查、分析、監(jiān)督、要求遵守規(guī)則和采取行動，但螞蟻金服的案例無疑對這種方法提出了直接挑戰(zhàn)，現(xiàn)有監(jiān)管雷達很難及時發(fā)現(xiàn)其中所隱藏的系統(tǒng)性風險。

金融科技的互聯(lián)網(wǎng)稟賦形成了全新的金融產(chǎn)品發(fā)布方式和“病毒式”傳播能力，使得資金供應和流動性成為監(jiān)管反應的核心內容，特別是當沒有經(jīng)過充分的壓力測試時，這一點顯得更為重要。從目前情況看，與對機構投資者和傳統(tǒng)金融機構的監(jiān)管相比，監(jiān)管機構對專注于中小企業(yè)和散戶型投資者的金融科技企業(yè)明顯有所不同，考慮到金融科技缺乏公認的監(jiān)管標準和存在多種監(jiān)管門檻分類方法，事實上的不明確性有進一步加劇的趨勢。以美國為例，對金融科技企業(yè)的監(jiān)管仍依賴于現(xiàn)有規(guī)則執(zhí)行基于活動的監(jiān)管，監(jiān)管不作為導致部分金融科技企業(yè)通過監(jiān)管套利形成不公平的競爭地位。事后監(jiān)管的滯后性會在很大程度上導致監(jiān)管數(shù)據(jù)的形式和內容不相關，有時甚至是過時的數(shù)據(jù)，監(jiān)管失敗可能是由于風險的過度分攤，也可能是由于監(jiān)管不足（或過度）所導致的非相關數(shù)據(jù)驅動產(chǎn)生的慣性，在審慎原則已成為規(guī)范的情況下，新的引入風險在所難免。

對監(jiān)管成效而言，以金融大數(shù)據(jù)為基礎的智能化監(jiān)管所帶來的理念轉變，客觀上要求進一步深化金融監(jiān)管改革。傳統(tǒng)監(jiān)管的重點及金融穩(wěn)定的目標主要集中在基于粒度層面的穩(wěn)健性，這種基于構成要素的假設認為：如果構成要素是安全可靠的，那么整個系統(tǒng)也是安全可靠的。Llewellyn（2016）的研究已經(jīng)證明，這種假設存在組合謬誤，調節(jié)網(wǎng)絡中奇異節(jié)點并不是最佳方法，不一定能夠保證整個網(wǎng)絡的穩(wěn)定性。由于響應信息難以及時、有效地到達創(chuàng)新主體，使得監(jiān)管容易形成周期性，進而導致監(jiān)管數(shù)據(jù)形成周期性，最終有可能完全扼殺創(chuàng)新，阻礙了經(jīng)濟的增長和社會整體福利的增加，這也是為什么要發(fā)展智能化監(jiān)管的深層原因之一。

五、結論

人工智能在帶來創(chuàng)新紅利的同時也加深了市場的不確定性，加上政策紅利對資本市場的刺激，這種不確定性容易放大傳遞到金融科技企業(yè)和金融機構，對此監(jiān)管機構應予以足夠重視。在動態(tài)監(jiān)管的理念下，監(jiān)管沙箱和金融創(chuàng)新生態(tài)體系是監(jiān)管機構應對不確定性、促進創(chuàng)新和刺激發(fā)展的最優(yōu)路徑選擇。監(jiān)管沙箱通過構建一個點接觸的雙向體系，既能夠避免抑制創(chuàng)新，又能夠充分觀察和監(jiān)管金融創(chuàng)新行為。實際上，智能化監(jiān)管具有多種優(yōu)勢，其不僅幫助風險資本和金融科技創(chuàng)新企業(yè)之間建立可受監(jiān)管的合作關系，還能夠通過合作關系為初創(chuàng)企業(yè)提供更多機會，減少大范圍創(chuàng)新失敗對市場和金融系統(tǒng)形成的不必要沖擊，還有助于監(jiān)管機構形成更靈活和更敏捷的監(jiān)管“新知識”。

人工智能對金融系統(tǒng)的影響是全方位的，由此產(chǎn)生的金融創(chuàng)新也增加了監(jiān)管難度，二者處于動態(tài)博弈狀態(tài)。一方面，人工智能提升了各類金融市場主體收集數(shù)據(jù)和風險控制的能力，在降低了運行成本和經(jīng)營風險的同時，也降低了監(jiān)管成本，為金融市場健康發(fā)展開辟了新路徑。另一方面，在人工智能深度參與金融創(chuàng)新后，監(jiān)管對象更為復雜、責任主體更難確認、違法行為更難判定，客觀上需要監(jiān)管機構與時俱進。智能化監(jiān)管有助于監(jiān)管機構更好地識別潛在的違規(guī)行為，更好地預測政策變化對市場和創(chuàng)新的影響。此外，盡管智能化監(jiān)管能實現(xiàn)“讓金融大數(shù)據(jù)自己說話”，但人工智能并不是萬能的，亦有其自身的缺點，需要與人類智慧有機結合?？傊斯ぶ悄芗仁菣C遇也是挑戰(zhàn)，監(jiān)管機構應積極布局、迎接創(chuàng)新、主動變革，以智能化監(jiān)管助力中國金融實現(xiàn)高質量發(fā)展。