金融行业历来是先进技术应用的先行者，金融发展史本身就是一部与技术不断融合的历史。数字科技和消费者行为的变化，使得金融科技市场成为一个高度动态的市场，市场参与者的特性也在快速改变。这就要求金融监管要做出相应的回应，以维护金融体系的完整和稳定。本文聚焦于平台金融科技公司，即新进入金融领域的平台型科技公司的监管问题和数据治理问题。

本文作者系盘古智库顾问、中国人民银行原副行长、国家外管局原局长吴晓灵

平台金融科技的演进路径、商业模式和积极意义

平台金融科技起源于第三方支付业务，并逐步介入金融领域的不同环节。过去一项金融业务的全部流程都由一家金融机构独立完成，现在演化成为多家实体协作完成，其中的金融科技公司开展了节点型金融业务，并呈现加速细化的趋势。平台金融科技的发展，正是数字科技驱动社会化分工不断深化的具体表现。此外，互联网平台科技公司还通过获取金融牌照，形成实质上的金融控股架构。

 平台金融科技的发展具有积极的社会经济意义，它既弥补了传统金融服务的不足，支持了实体经济的发展，还引领了客户体验提升，拓展了行为数据运用，推动了信用培养和征信普及，同时也促进了整个金融体系的数字化转型。

平台金融科技的风险和数据治理问题

平台金融科技的发展也带来了一些新的风险因素，可能影响金融体系乃至宏观经济的稳定。

首先是垄断问题。从反垄断的角度，平台科技金融公司的不当行为包括：一是与滥用市场支配性地位相关的价格行为，如价格欺诈、掠夺性定价、拒绝交易、限定交易、捆绑销售、差别待遇等；二是旨在排除或限制竞争的横向和纵向垄断协议，如价格串通、市场分割、算法合谋等；三是旨在消除竞争对手的经营者集中行为，如掠夺式的收购行为等。

其次是伦理问题。平台金融科技公司引发的社会伦理争议包括：一是个人隐私保护问题，平台金融科技公司存在未经授权收集个人信息、过度收集个人信息、隐私过度暴露和侵犯个人隐私的倾向；二是过度负债、过度消费问题，部分产品违反了适度负债、合理消费的金融价值观，可能诱发共债风险，特别是较高的利率会形成巨大的债务陷阱；三是算法权力与算法歧视问题，平台金融科技公司基于大数据技术可以形成一种算法权力，即运用大数据算法引导甚至操纵用户的需求与决策，此外，算法也可能存在预设的偏见，隐藏种族、性别、宗教歧视等问题。

再次是信用风险问题。平台金融科技公司进入信贷市场会改变风险分布曲线的形态：一是风险分布曲线的肥尾特征更加突出；二是风险变化的非线性特征；三是风险损失的补偿机制失衡。

最后是系统性风险问题。一是平台企业本身已经成长为具有系统重要性的金融机构；二是部分中小金融机构的过度依赖使得平台金融服务具有较强的风险扩散路径；三是平台金融科技公司高度依赖的数据和算法模型如果出现错误，可能引发系统性金融风险。

平台金融科技公司的监管框架

有必要尽快建立我国的金融科技监管和数据治理体系。平台金融科技的监管框架应该以包容性、稳定性、技术中性和消费者保护为目标。为实现上述监管目标，需要明确相应的监管原则：

一是风险为本。技术风险应被视为一种独立的风险形式，并且要纳入宏观审慎监管范畴，因此监管工具不能限于资本要求，而是要根据系统重要性程度，附加更高的数据治理要求和监管标准。

二是技术中性。即无论使用何种技术，都应该适用相同的监管原则，不能因为采用了不同的技术而给予特殊的监管豁免。

三是基于行为。行为监管主要聚焦于关联交易、不当竞争、投资者适当性、数据产权和隐私保护等行为；整体监管架构可以借鉴“审慎监管+行为监管”的双峰模式。

四是功能监管与机构监管有机结合。填补监管空白，防止监管套利。建议扩大国务院金融稳定发展委员会的职责和组成，加入统筹协调金融科技、金融创新和数字经济发展及监管的内容。

我们还针对金融科技的数据治理，提出了专门的监管原则：一是促进效率、维护公平，考虑到数据非竞争性的巨大潜在价值，应尽可能地鼓励数据的广泛使用，同时要注意避免免费搭便车的现象，保护市场主体创新的积极性；二是保护隐私，监管机构应致力于推动数据市场的规范化、透明化，维护数据主体的正当权利；三是数据安全，监管部门必须完善数据安全立法，提高全民数据安全意识，落实主体责任。

 完善平台金融科技公司监管的建议

创新平台金融科技监管方法

一是建立分级牌照体系，实施一致性与差异化相结合的监管方式。鉴于金融科技公司对金融业务的节点式介入，需要根据分工状况，对现有的全牌照进行拆解，构建分级牌照体系。可划分为全牌照和有限牌照。全牌照可以开展某项业务的全部节点，有限牌照，需要与全牌照或其他有限牌照结合才能构成从事某项业务的完整资质。我们应当按平台金融科技公司实际从事的节点业务类型，颁发相应的业务准入牌照。

二是针对不当行为实施反垄断监管。反垄断的重点应该针对滥用市场支配地位的行为，维护公平竞争的市场秩序。监管部门应关注科技企业利用其垄断地位采取捆绑销售、畸高定价、限制竞争等垄断行为，并对烧钱补贴等非正常竞争手段进行穿透式审查。

三是加强公司治理、企业文化和社会责任的引导和监督。建议实施结构化的公司治理改革，推动平台金融业务从公司内部的部门式管理方式，向独立的法人公司治理方式转变，从事金融业务的主体要注册为独立法人并持牌经营。

四是建设全国性的“监管大数据平台”。应当在公共治理的范式下完善平台经济的协同治理，打破政府和企业原有的责任边界，实行共同治理。政府部门可以与平台企业合作，联合建设大数据监管平台，加快金融业综合统计和信息标准化立法，利用科技手段推动监管工作信息化、智能化。

五是完善“监管沙盒”机制，解决监管滞后性。尽快建立区域性创新中心，加大“监管沙盒”试点推广力度，提高试点的效率和适应性，更好监测参与试点的金融科技产品的风险规模及商业可行性。

平台金融科技公司的数据合规监管

金融科技公司的数据合规治理是监管的重点，主要集中于数据采集、处理和使用三个环节。

在数据采集环节，数据合规监管侧重于防范金融科技公司对数据过度采集，保护个人隐私。

在数据加工环节，数据合规监管侧重于防范金融科技公司的算法歧视和过度开发问题。算法领域是监管的薄弱环节，亟待加强。为此，需要强化针对算法的行为监管，构建算法的合规审计框架；同时，将监管要求、社会伦理和反垄断审查等嵌入到算法行为监控中。

在数据使用环节，要注意平衡数据的非竞争性和排他性的矛盾，可从征信体系建设入手推动金融科技公司的数据治理和分享使用。国内一些地方已经建立了以政务信息为主的数据共享平台，建议在此基础上进行金融大数据专区试点，建设大数据共享平台，服务于社会信用体系建设。我国的个人征信体系作为重要的金融基础设施，最终应该形成多层级的网状市场结构，而并非集中式的点状结构。

探索建立个人数据账户制度

平台金融科技公司对用户在互联网上产生的数据进行了深度学习和客户画像。为了保障客户数据安全，以及客户对数据的知情权、支配权和获益权，建议探索建立“个人数据账户”制度，平衡数据保护与挖掘。

现实中，个人数据账户的建立、迁徙和分享可能会面临一些具体的问题，例如数据层次参差不齐、数据采集原则不明、数据分享不畅和数据账户管理模式不清等问题。

为此，建议从以下几个方面进行尝试：一是建立个人数据的标准体系；二是明确个人数据账户的采集原则，尊重数据主体的主观意愿；三是数据采集机构应向数据主体提供充分的数据账户管理和授权权限，即允许第三方数据需求方在获得客户明确授权后可有偿访问客户的个人数据账户；四是个人数据账户不可二次分享以保护初始采集机构的利益；五是个人数据账户采取“商业主导+政府分级监管”的管理模式。

政府应制定数字账户的基本标准并监督执行，可以用金股的方式支持第三方建立个人数字账户，以更好维护社会公众利益。