人工智能考验金融监管

随着人工智能技术在金融行业应用场景的不断拓展，金融产品研发、金融机构业务运营以及风险防控等业态都将更加智能化。一方面，得益于人工智能的助力，金融机构开展业务可以实现降本增效，但另一方面，人工智能技术驱动下的金融创新也可能会导致传统金融市场上的各种风险与技术风险交叉叠加，这也大大增加了金融科技领域的监管难度，给现有的金融监管框架和体系带来新的挑战。

人工智能对金融监管提出新挑战

一是金融监管法律法规的滞后性问题。当前，基于技术创新衍生出的多样化金融科技产品在提升金融服务质量和效率的同时，也加大了金融监管的难度。一方面，金融监管框架和法律法规的补充和更新跟不上新的技术变化环境，可能会降低金融监管在风险识别、风险预测上的敏感性和准确性，出现监管失灵。另一方面，监管手段的缺乏也使得现有的治理手段捉襟见肘，难以依靠事前预警来规避金融创新引发的系统性风险，通过事后整治以维持金融市场正常运行秩序，只能治标不治本，而用旧的监管框架去约束新的技术行为，则会提升规制成本。

二是消费者权益保护中的权责认定面临新挑战。隐藏在人工智能技术背后的数据安全和算法安全可能会威胁金融消费者的正常金融行为和合法权益，甚至出现用户金融数据、账号、财产等权益损失。主要原因是在现有的监管框架下，金融机构、科技公司及金融消费者之间的责权利并未协调一致，金融消费者权益保护的内容不能及时得到补充，加之维权手段单一和匮乏，这使得隐性的侵犯消费者权益的行为时有发生。

三是科技和金融深度融合衍生出的伦理挑战。人工智能因底层数据和算法存在运算失误甚至被人为控制的可能从而导致用户歧视，从中衍生出的金融科技伦理问题若不得到及时解决、妥善整治，长此以往，就会扰乱正常的市场秩序、破坏金融系统的稳定性。在数字经济深度融合的背景下，金融科技伦理治理要求现有的监管理论进行革新，在关注金融机构资产质量、资本充足率、盈利水平、流动性管理、逆周期调节等指标之外还要着眼于维护金融消费者的数据安全、算法隐私、金融服务及产品的数据可信度、算法精确度等问题，同时加强引导金融科技技术行为回归社会道德治理的轨道，以建立健全金融科技伦理治理框架，用强制的手段将技术创新带来的金融风险隔离在屏障之外。

四是金融数据安全标准更高带来的治理挑战。人工智能技术应用通常需要含有大量样本的数据集作为基础，数据的质量、多样性将对算法模型的成败产生重大影响。数据越多模型的准确度和重复性就越好。然而，随着越来越多的数据在人们的生产和生活场景中被收集和利用，数据安全风险和隐私保护成为人工智能技术在开发和应用过程中面临的一大安全挑战。加之，金融数据不仅具备数据的一般特性，更包含国民个人信息、企业资金流转、社会经济活动等重要内容，所以金融数据比一般的数据在数据治理方面要求更高，也对这一领域的人工智能技术应用提出了更高的数据合规管理要求。

五是金融科技风险变异引致的监管失灵问题。随着金融科技业态的衍生发展和金融科技产品的迭代更新，人工智能技术驱动下的金融创新可能导致传统金融市场上的各种风险与技术风险交叉叠加，传统金融业监管原则、监管理念和监管理论面临挑战。在数字经济背景下，传统金融业的信用识别、获取、评估以及金融产品的设计、运行、风控等环节都在技术进步的推动下发生了颠覆性的变化，传统监管理论指导下的制度体系尚未完全匹配不断革新的技术环境，容易引发包括信用风险、操作风险、流动性风险等在内的多重金融风险，且这些风险与新型技术应用衍生出的风险相互叠加、传导，进而影响金融行业的稳定性。

相关对策和建议

一是完善法律法规，进一步优化金融科技监管框架。应加快出台针对人工智能算法的法律法规和监管政策，为人工智能在金融领域的应用厘定行为边界，并不断提高智能算法的透明度和可解释性。为了确保人工智能技术受到责任追究机制和透明、公平、安全等原则的制约，要对采用人工智能技术的金融机构和企业负责人实行严格且明确的责任制，明确人工智能技术错容率判定的技术和手段。同时，要对不同类型的人工智能模型所产生的行为和引发的审慎性风险进行差异化监督和管理，在实际施行过程中要稳