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算法在金融科技应用上该怎么管? | 观点

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近期,关于金融科技的发展与监管等问题,受到了业内外的关注。北京与上海举办的顶尖会议,频频公开讨论这一议题,更是表明从监管到学者,再到市场,都已将解决这些问题,放到了优先位置。

这一问题下,包含算法歧视、数据确权、隐私保护等内容。具体到当下的金融科技业务上,放到助贷业务模式中,就主要落在了互联网平台在搜集数据、利用数据、共享数据等方面的问题。

9月30日,央行发布《征信业务管理办法》,要求征信公司必须公开个人信用评分算法模型;还有发布的《互联网信息服务算法推荐管理规定(征求意见稿)》,也针对大数据杀熟和算法歧视等问题,列出了具体要求。

单就算法而言,在互联网信贷的应用主要是风险建模与用户筛选。而在这个链条上,每个已被行业认为理所应当的环节,需要重新思考是否合理合规。

首先,算法的基础是数据。在大数据时代开启以来,用户似乎已被动习惯被平台分析行为数据,进而被授信拿到信贷。不过,用户的身份、消费、社交等数据被用于判断个人信用、匹配金融服务的业务逻辑是否理所当然?

有学者担心,信息不对称、信息泄露、信息欺诈等问题近年来突出,与这样的搜集信息行为密不可分。平台以提供金融服务而扩大数据搜集的范围与深度,而在使用中又不当保护,导致了不可估量的社会问题,最终由全社会买单。

而从业者认为,大数据时代是趋势使然。现在已被证明是新兴的矿产,那么他们当初的工作,就变相担任起了挖矿工作。

具体到金融业务上,一些互联网金融平台甚至表示,他们为金融信贷白户积累第一笔信任。这是传统金融做不到的。大数据金融,更多是时代进步的体现。

至于数据保护问题,当下泛滥成灾的数据泄漏与网络诈骗已成全民公敌。但环境保护也是走了先污染后治理的路子。人类的认识与商业的逻辑,导致了管理落后一步。或许从一定意义上而言,这是不可避免的。当务之急是加快立法与加强监管,将数据产业保护起来。

其次,算法是个黑箱子。每个平台都有自己的黑箱子,成为一个个孤岛。在金融这样一个强监管行业,这样的黑箱子会不会酝酿出风险呢?

有学者认为,算法的复杂性以及算法使用者的刻意隐瞒,使得绝大多数人无法理解算法的工作原理,导致作为算法使用者,特别是那些几乎控股了所有与个人生活行为相关的数字平台公司得以处于事实上的支配地位,形成“算法霸权”,从而严重危害了消费者的合法权益。

事实上,不论是一般的科技公司还是金融科技平台,算法已经成为他们展业与获客的主要工具。其中,用户打标签与风险定价应用广泛。

如今,算法在一定程度上,打着保护竞争优势和商业秘密的名义,为公司故意隐藏规则、操纵消费者和制造歧视,创造了更多的灰色空间。

因而在强监管的金融行业,算法公开不失为一个降低行业风险的有利措施。甚至可以采用第三方机构评估的办法,将金融科技公司的算法以备案方式管理。

不过从业者认为,算法模型是动态变动的,并不是一承不变的。当下公开的可能随时都会调整。如果把金融科技中的算法备案,肯定会影响信贷效率。而不及时地调整模型,也可能暴发风险。引入人工智能与模糊计算等技术后,他们对算法与模型的判断,也需要每次及时地一次次调试。这种技术并不像1+1一定会等于2那样给出肯定答案。

因此,在算法监管方面,相关法律法规可以提出原则性要求,比如数据采集范围、深度等要有底线思维;算法模型上要不涉及民族、区域等禁忌特征等。而在上线后,要在一定范围内接受评议。寻求保护商业秘密与保护消费者权益的平衡。

最后,算法放大金融风险这一问题,也引发较大的争论。

有学者认为,有的互联网平台利用互联网传播速度快、获客能力强、进入门槛低等特点,开发出的一些金融产品,迅速扩张,短期内积聚风险。

在互联网信贷领域,有些平台确实为了数据好看一些,利用算法,降低了风控比重,迅速将信贷规模扩大,进而短期降低了逾期率,而在一段时间后,随着风险爆发,导致坏账率高企。

不过,这一问题并不是互联网独有的。

传统金融也有规模化的冲动。就个人信贷业务而言,早些年有机构利用线下中介渠道,在全国范围内快速铺开。当年中介为了完成指标与自身利益,在放贷风险管控方面放松标准,进而导致三五年后风险爆发。这些机构不得不在多年以后,为这一行为买单。为了风控自主,他们现在反而加强了互联网团队,利用算法等技术,开启线上业务。

可见,并不能因为互联网的潜在规模大,就认为算法是风险的放大器。但这一工具如果利用不当,也如当初行长的一个命令一样,会引发跨周期风险。

金融的本质是对风险的预见与管理;而算法在金融应用的本质是在数据的基础上利用算法做判断、预测和优化。

从这点可以说,算法是金融业天然的朋友。对于算法的监管应该看到这一层面的内容,进而探讨细节,才会更有积极意义。

不要忘了,传统金融的封闭性问题已被监管担忧多时,现在才被互联网技术刚刚打开一角,就因为它的锋芒被阉割,那就太可惜了。

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