從多個視角看金融科技安全問題

楊濤

摘要：本文分別從宏觀經濟、金融系統和數據要素運用三個視角探討了金融科技安全問題。宏觀經濟中的趨勢性影響有一些可通過金融科技創新活動得以緩解，有一些可能是難以逆轉和對沖的。金融科技創新并非直接減少了金融系統性風險，而是使承擔每單位風險所能獲得的收益更多。與數據運用有關的金融科技安全問題主要體現為技術安全問題和業務安全問題。

關鍵詞：金融科技? 宏觀經濟? 金融系統? 數據要素

從宏觀經濟視角看金融科技安全

對于金融科技安全問題，首先需要從宏觀經濟視角進行探討。因為金融科技發展中的問題歸根到底離不開整個金融體系遇到的挑戰，而這些挑戰除了來自金融體系的內在因素以外，還來自經濟社會發展中一些重大的、周期性影響因素。

雖然從短期來看新冠肺炎疫情給全球經濟帶來了很大的負面影響，但從更長的周期來看，全球經濟在前幾年就已經處于內生增長動力弱化的局面，也處于長債務周期的頂部、創新周期的蕭條期，以往創新活動推動經濟增長的動力在減弱，各部門的杠桿率也處于歷史高位。在這種情況下，如果只依靠寬松政策刺激，實際上難以維系之前的經濟增速。如何尋找新的經濟藍海、新經濟紅利，成為當前經濟工作的重中之重。如果金融科技的創新與變革以及相應金融領域的創新和變革不能適應經濟社會發展的需要，未來就會遇到障礙或出現問題。

黨的十九大報告提出“提高全要素生產率”。為什么要提“全要素生產率”這個概念？20世紀后期，海外曾經出現一個研究與實踐的悖論，而從某種程度上說，這個悖論近年來在我國重現了，這就是“索洛悖論”。著名經濟學家羅伯特·索洛在20世紀80年代提出一個疑問：為什么計算機產業、IDC（互聯網數據中心）產業投資不斷增長的作用并沒有真正體現在生產率的改進方面？從20世紀末到21世紀初，很多經濟學家都試圖對這一悖論進行解釋分析，后來一度由于改善了分析路徑，似乎悖論的疑問有所緩解。然而，進入21世紀，無論在美國還是中國，又重新面臨這一困局。這些年來，我們面臨的是互聯網經濟的突飛猛進發展，感受到數字化程度在很多方面都有所提升，但是為什么還迫切需要提升全要素生產率、提高純技術在經濟增長中的貢獻度？這是因為前些年全要素生產率不升反降。那么，我們這些年所追求的快速發展的互聯網經濟和數字經濟究竟有沒有真正地體現在生產效率的改進上？能否帶來中期的內生增長動力？對此，研究和實踐中都是存疑的。由此衍生出我們要如何打破“索洛悖論”的問題。

過去中國經濟的增長從根本上說依靠的是要素推動。所謂的“要素”，一方面是人口紅利，另一方面是高儲蓄率環境下的高資本轉化率。而現在這兩方面都遭遇了歷史性的轉折，如我國人口紅利在減少，人口自然增長率下降，同時快速進入老齡化階段。這些在金融方面帶來的影響是深遠的。比如，隨著老齡化程度提高，投資者對金融產品的風險偏好可能越來越低。對于這些趨勢性影響，有一些可通過金融科技創新活動得以緩解，有一些可能是難以逆轉和對沖的。

從金融系統視角看金融科技安全

從金融系統視角看金融科技安全問題，首先要看當前整個金融系統最大的風險在哪里。如果出了系統性問題，金融科技創新活動很有可能也會“折戟沉沙”。當前，金融系統面臨的最大風險就是金融結構失衡。這種失衡首先體現在銀行體系的集中性風險越來越突出，而且這些風險最終還是不得不由政府兜底。我們希望通過金融結構優化、發展直接金融來解決現有的矛盾。然而，要使直接金融真正地發展起來，需要有較好的法治環境、優良的信用保障，因為這些對交易參與各方的相關約束是真正按照市場化原則進行的。近幾年頻繁發生的債券違約事件可以說明這一點：一方面，隨著剛兌被打破，投資者承擔風險;但另一方面，無論從債務資金使用的透明度來看，還是從處理違約債務的過程來看，依托市場化原則進行的協調和溝通都不太夠，導致直接金融的效率難以真正體現出來。

在這種情況下，金融科技創新可以產生哪些影響、發揮怎樣的作用，是值得我們思考的問題。比如，過去我們在探討金融系統性風險時，其實關注的是“大而不倒”問題，重點關注那些大型金融機構會不會出問題，因為一旦它們出了問題，則會迅速地對整個金融系統產生非常深遠的負面影響。在互聯網和數字化時代，各國監管部門開始關注“網而不倒”問題。新型、大型網絡平臺進入金融行業后，其覆蓋面可能非常廣，涉及大量的“長尾人群”，即便其整體規模相對來說還沒有達到系統性沖擊的程度，但是一旦出現潛在風險，會不會產生網絡傳導效應，帶來另外的非穩定性沖擊，這是一個全新的問題。

再比如，金融科技與金融系統性風險之間究竟是什么關系？是增加了系統性風險還是減少了風險？如果簡單地認為金融科技創新活動減少了金融系統性風險，其實從實證和理論的角度來說都是難以站住腳的。筆者通過研究認為，金融科技創新活動改變了夏普比率，它使得創新主體在承擔同樣風險的情況下可以獲得更多的收益。從這個角度來解讀金融科技與風險的關系可能會更清晰一些，即金融科技并不是直接減少了金融系統性風險，而是使承擔每單位風險所獲得的收益更多。對金融科技創新活動的風險還可以作進一步甄別，如創新能否有效地規避流動性錯配風險、信用風險等各種微觀層面的風險。

同時，金融科技創新活動風險的產生還會受到一些外部因素的影響。我們對這一問題不能泛泛而談，也不能談風險色變，因為沒有風險可能就沒有任何創新，金融的核心就是有效地管理風險，科技應該帶來“魔高一尺，道高一丈”的效果。如何更理性地看待這一問題，離不開學術上、理論上的梳理。在我們所關注的各種金融科技創新活動中，全面、深入地梳理具體的風險及其特征是一個重要的切入視角。

從數據要素運用的視角看金融科技安全

事實上，數據要素是金融科技創新活動最重要的要素，也是社會生產方面最重要、全新的生產要素之一。談數據要素運用的效率與安全問題，歸根到底是要處理好這個“蹺蹺板”的度。為了更好地理解這個問題，需要從以下兩個角度入手。

第一個角度是數據要素的運用效率問題，說到底是要從系統層面推動數字化變革，使它可以在中長期有利于經濟社會的發展。從戰略視角看，還要保障運用方向與路徑的合理性、正確性，這也是最大的數據安全問題。從研究的角度來說，過去在談要素投入時，往往是指單一的要素投入，而現在談數據要素投入時，實際上強調的是它的投入改善了生產函數，改變了生產關系，對其他要素投入的效率都產生了深刻影響。數據要素運用改變經濟社會發展的模式主要體現在以下四個方面。一是透明化，這是其最大的價值所在。信息透明、信息傳輸的準確性提高，是解決一切低效率問題的根本。我們可以通過數字化、數據要素的運用來治理大量灰色、低效的領域。二是規范化。如果許多領域都依靠非標準化的信息傳遞，那么將會出現大量信息扭曲現象，所以我們要提升信息的規范化水平。三是標準化。無論在經濟還是金融領域，產品與服務從非標準化到標準化是大勢所趨。四是平等化。數據要素運用真正要解決的是中國經濟社會的短板問題。過去幾年，諸多機構的金融科技產品主要服務于“長尾人群”，即月收入在2000～5000元的這部分群體，他們中間多多少少還有一些商業機會可拓展。但是正如李克強總理在十三屆全國人大三次會議記者會上提到的，中國有6億中低收入及以下人群，他們平均每個月的收入在1000元左右。這部分人與現在我們所說的數字化完全處在兩個世界。如果解決不了這一“木桶理論”的短板問題，中國經濟增速將很難上去，這是我們需要注意的。實際上，數據要素的最終使用既體現為數字經濟模式，也體現在傳統產業的數字化改造上，還有數字化基礎設施建設方面，即新基建。可以看到，近兩年政府層面和市場各方都越來越關注后兩個部分，即傳統產業如何提升數字化能力以及新基建如何跟上的問題。

第二個角度是數據要素的安全運用。近兩年與大數據有關的技術發展突飛猛進，無論是從監管層面還是行業層面來看，現在都已經到了需不斷提升數據要素功能的重要轉折點，對于金融領域來說也是重要的數據窗口期。在這一過程中，安全問題將面臨更多的挑戰。與數據運用有關的安全問題，可以分為技術安全問題和業務安全問題。技術安全問題主要是針對金融服務行業的新型數據攻擊。而業務安全問題則在于一方面利用數據的過程要打破數據孤島，使數據可以被更充分、更有效地利用，但另一方面又需要加強隱私保護。這里面的風險和挑戰都很突出。如何把握好這個度？如何更好地保證業務的連續性？這些都是數據要素安全、可持續運用所面臨的挑戰。

歸根到底，數字化變革會帶來經濟的數字化、金融的數字化，而金融數字化的核心就是更開放。進一步開放的過程首先將帶來效率提升，其次是將面臨更多的風險與不確定性，這些問題值得研究者和行業共同關注。

責任編輯：羅邦敏? 印穎