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娱乐平台出售,中国人民大学杨东:涉金融服务数据分析行业的价值与善治

2020-01-05 11:23:57

娱乐平台出售,中国人民大学杨东:涉金融服务数据分析行业的价值与善治

娱乐平台出售,金融服务相关的数据分析行业具有很大的价值。作者深入参与了证券法、反垄断法、反不正当竞争法、电子商务法等立法工作。曾多次主持中国人民银行和中国互联网金融协会的重大课题,如“开放式银行金融服务生态系统研究”、“大数据和投资者适宜性管理研究”、“移动金融用户数据收集和使用行业标准”等。通过全面、长期的研究,作者对金融服务相关数据分析行业的健康发展提出了建议。

一、金融服务相关数据分析行业现状

社交网络和电子商务使人们的日常社交和消费活动日益网络化和数字化,从而推动了传统金融的在线发展和互联网金融的发展。互联网金融极大地缓解了传统金融市场的金融抑制,促进了普惠金融在中国的发展,扩大了消费金融和同业拆借市场的规模。这一系列社会活动的演变背后有一条主线,即人类活动的数字化,从而催生了大数据和数据分析市场。数据分析组织使用大数据来提供有效的金融风险控制工具,如智能风控制、用户肖像、用户价值挖掘等。

一方面,数据分析行业发展迅速,“有很多人是红色和正确的”;另一方面,数据分析行业缺乏监管不可避免地会导致好坏参半的结果。目前,一些数据分析机构因缺乏底线思维和涉嫌违反法律法规而受到当局的调查。

尽管不断受到干扰,传统金融机构(如商业银行)的在线过程是不可逆转的。在这个过程中,数据分析机构提供的各种工具和服务目前难以替代。以智能反欺诈为例,数据分析机构通过各种技术手段收集各种重要数据,并在此模型基础上,通过人工智能深度学习模型监控相关数据和信息交流,从而及时发现预警危险数据和欺诈信息。对于中小型金融机构来说,建立上述建模和分析能力的成本太高。没有数据分析组织的能力支持,业务风险将不可避免地增加。如果相关业务停止,市场将因缺乏竞争力而丧失,包容性金融的推广也将受到影响。

总之,数据分析机构为金融市场提供的各种技术和工具是促进普惠金融发展的必要补充和支持。换句话说,技术本身是中性的,没有善恶之分。认识到这一点有助于对数据分析市场和数据分析机构有一个理性和客观的看法。

二.与金融服务相关的数据分析行业的价值

传统的信用调查系统主要针对信用记录完整的社会主体,无法满足大量缺乏信用历史数据的借款人的财务需求。例如,尽管中国的信用报告系统覆盖了8亿人,但只有3亿多人有信用记录。特别是,金融业服务的下沉客户群大多使用私人贷款和点对点贷款,其信用数据很难完全收集和记录,这些下沉客户群正是普惠金融需要覆盖的群体。此外,随着网上金融业务和各种黑色产品的兴起,欺诈变得越来越隐蔽。很明显,仅靠传统的信贷数据无法解决上述问题。从这个角度来看,支持数据分析机构的发展意味着支持中国普惠金融的发展。以行业中常用的智能风力控制为例,数据分析机构利用大数据、云计算、人工智能等技术构建在线金融风力控制系统,并通过大量计算和验证培训提高模型的准确性。最后,应用于反欺诈、客户身份识别和认证、贷前审批、信用定价、贷后监控和逾期催收等整个金融业务流程,有利于提高金融机构的控风能力。

一般来说,除了传统的信用报告系统之外,信贷市场在许多领域都需要数据分析机构的更多支持。首先,在信用客户反欺诈识别领域,信用市场受到信用数据收集范围的限制,很难充分获取客户欺诈相关信息,而数据分析机构具有更大优势。其次,对于首次申请信贷的客户,由于缺乏个人信贷数据,信贷市场往往难以识别和准确衡量风险,而数据分析机构可以根据社会、电子商务和旅游数据给出相对准确的评估结果。第三,有个人信用记录的客户也可以加入数据分析机构的分析结果,更准确地识别和衡量风险,为客户提供更有利的信用条件。

此外,随着开放式银行的兴起,数据问题被赋予了更多的意义。开放式银行的本质是一种数据共享和集成机制,它以消费者为中心,以模型、平台和监管为构建要素,以api技术为使能基础。消费者数据控制权的确立是数据共享的必要前提,也是金融数据整合理论的内在本质,决定了消费者数据控制的三重标准。金融科技是技术带来的创新,它可以创造新的商业模式、应用、流程或产品,从而对金融市场、金融机构或提供金融服务的方式产生重大影响(金融服务局,2016年)。开放式银行是金融科技的新应用,也是数字金融发展的核心热点。然而,科学技术只是实现确认、利用和支持开放银行数据的目标的一种手段。开放式银行数据是通过开放式api实现的。在第三方服务提供商获得数据共享利益的同时,银行也可以在金融生态整合中获得更多的场景数据,实现“双向互惠”。

综上所述,可以说数据分析市场(和数据分析机构)具有以下价值:一是帮助金融机构服务下沉的客户群,进一步推动中国普惠金融的发展,拓展银行业务;二是有效防范金融风险(欺诈风险和信用风险),维护金融稳定。第三,作为传统征信业的有益补充,它有助于完善社会信用体系。

三.涉及金融服务的数据分析行业的良好治理

由于数据分析机构拥有大量替代数据,可以有效弥补传统信用报告机构在客户数据方面的不足,金融业逐渐采用这些数据分析机构的产品和服务来扩大金融服务的范围,如发展小微企业贷款等包容性金融服务。随着数据分析机构在为金融业服务中的作用日益增强,对其进行适当监管已成为所有相关方的紧迫问题。

毫无疑问,数据分析机构为金融市场提供的相关技术和工具是中性的。然而,数据分析市场存在许多混乱。问题在于人性的善与恶以及缺乏监管(管理)。国家出台了一系列规范性文件,如《互联网安全法》、《数据安全管理办法(征求意见稿)》、《最高人民法院、最高人民检察院关于办理涉及公民个人信息刑事案件适用法律若干问题的解释》和《金融数据保护部门规章制度》。然而,数据分析行业发展迅速,一些数据分析机构尚未及时消化各种规范。这就要求监管机构加强指导,促进行业建立一套良好做法,以实现隐私保护和合理利用之间的平衡,从而通过包容性创新促进数据的合理利用。

目前,当务之急是促进金融监管机构、行业领袖和法律界共同研究和讨论的善治局面的形成,并鼓励科技向善。鉴于当前数据分析行业的缺点,可以考虑以下措施:

(1)金融监管机构发布了金融业个人数据保护合规操作指南

鉴于金融业大量使用自身的个人数据和第三方个人数据以及相关法律法规尚不完善,金融监管机构应发布相应的合规操作指引,指导金融机构和数据分析机构的合规操作。从欧盟个人数据保护的实践经验来看,在《数据保护指令》和gdpr颁布前后,欧盟发布了一系列合规操作指南,帮助行业企业提高合规操作能力。

在金融业个人数据保护合规操作指南的指导下,金融机构可以制定相应的内部和外部个人数据使用合规流程,规范日常金融活动中的个人数据使用行为,从而降低法律合规风险。金融机构购买第三方数据服务时,根据内部个人数据使用规则,要求数据分析机构满足相应的合规要求,这间接地促进了数据分析行业的合规运营。

(二)建立个人数据保护行业自律组织

金融业应在行业自律组织的基础上建立个人数据保护自律规范和隐私标志。以日本为例。日本信息处理与发展中心成立于1967年,2011年更名为日本信息处理与发展协会。日本数字经济与社区促进研究所(jipdec)于1996年4月开始推荐隐私标志系统,并于2016年6月成为隐私标志系统的认证提供商。隐私标签制度是一种评估私营企业是否采取适当措施保护个人信息的制度。私营企业在其经营活动中享有标记“隐私标志”的权利。该系统符合日本工业标准(JIS Q 15001:[个人信息保护管理系统-要求))。借鉴日本经验,中国金融监管机构可以组织金融业设立行业自律组织,并设立“隐私认证”标志。数据分析机构可以按照市场化原则自愿参与“隐私认证”身份认证,通过相关认证的数据分析机构可以为金融机构提供数据分析服务。

由于金融业是数据分析机构的主要市场,因此也有必要对数据分析机构采取适当的监管措施。2018年11月,香港环联信息公司披露了个人信用数据。事件发生后,该公司立即停止了相关服务。香港金融管理局(HKMA)获悉该宗意外后,要求香港银行公会立即全面调查该宗意外,并尽快改善获取资料所需的认证程序。虽然环联不在HKMA的直接监管之下,但该事件涉及银行向环联提供的个人信用数据的安全,因此HKMA的参与是恰当的。金融监管机构可以要求数据分析机构做好数据保护和认证工作,然后组织数据分析机构建立以市场为导向的自律行业协会,间接监管数据分析行业。这样,像香港金融管理局一样,金融监管机构可以对数据分析行业实施适当的行为监管措施。

(3)通过合规供应商名单促进数据分析行业的发展

在金融业《个人数据保护合规操作指南》的指导下,金融监管机构可以进一步设立数据分析机构合规操作指南,要求数据分析机构按照指南的要求开展相关的个人数据保护工作,并采取现场检查、非现场检查等措施定期评估其合规性,根据合规性评估结果定期公布合规供应商名单,以加强数据分析行业的个人数据保护。

四.利用通用票据促进金融数据分析行业的数据共享

目前,随着5g、大数据、云计算、人工智能、物联网等技术的飞速发展,社会迎来了继农业经济和工业经济之后的数字经济时代,新一轮科技革命即将爆发。历史表明,人类社会的每一次重大经济变革都会不可避免地产生新的生产要素,形成先进的生产力,就像农业时代的土地和劳动力,工业时代的资本和组织,以及数字时代的新生产要素一样。共同投票理论的根本原因是生产力的提高所带来的生产要素的转变。

工业革命产生了公司制和股份制,用来为生产和建设筹集社会资金,并向投资者分配利润。这场科技革命的最大特点是不同技术的融合,混淆了虚拟世界和现实世界的界限,而作为虚拟世界和现实世界连接点的数据已经成为一种新的生产要素。在数据经济形式中,传统的公司制和股份制当然仍然发挥着作用,但推动经济形式发展的核心在于众筹制度的概念。“众筹”是从“众筹”一词翻译过来的。顾名思义,它指的是从群众中筹集资金支持项目启动的行为。众包是继公司制之后的又一重大融资制度创新,有利于生产供求匹配和资源配置优化。资本家打破生产资料的垄断,让生产资料的所有者、劳动者和消费者参与生产经营,分享利润,也是有益的。与公司制和股份制类似,新的经济模式和众筹制度也需要新的股权分配和分享机制,“令牌”为股权分配机制的演进提供了契机。为了适应数据引起的生产关系变化,消除行业混乱,作者提出了“共同投票”理论,并将其翻译成英语中的“可乐”。“普通票”是指收集共识、分享权益的票;“可口可乐”扬弃了“令牌”。作为英语单词的前缀,“co”具有“共同、相互、联合”的含义,这与众筹概念非常一致,有利于引导数据经济的正确发展方向。普通票理论包含众筹的概念,它不仅能引导项目方摆脱依赖二级市场获取现金的困境,还能消除航空货币过度发行的混乱局面。它还可以为监管者提供数据治理的手段和目标,以更好地实现“链治理”。“普通票”本质上是新数据格式下的一种新型权益分配机制。这是一份权益证书,在投入资源后,它会吸引系统外部的反馈。它具有权益认证、分红和消费流通的功能,而系统参与者具有投资者(贡献价值)、消费者(使用)和管理者(参与决策)的三重身份,体现了众筹的价值。

数据分析行业的核心是数据。“共同投票”可以增强数据确定、定价和交易能力,实现价值发现并促进数据共享。在交易方面,一旦普通票据嵌入了数据,就可以单独识别某一段数据,并以单一匹配的普通票据作为定价工具,在公开交易市场中实现连续使用、交换、重用和再交换的循环中的价值发现功能,然后锁定高价值的特殊数据,这样就可以通过普通票据在连续共享中添加数据,以回报初始贡献者。就监管而言,目前监管数据经济的痛苦在于数据。政府对新技术格式的管理决策是基于与其相关的具体数据。然而,数据经济格式不断变化的创新实践往往导致相关数据没有积累或者监管者选择了错误的数据作为基础和指标,从而陷入盲目监管或消极监管缺乏足够有效数据的困境。“通用票据”机制结合了嵌入式智能契约和区块链,具有不可更改的记录功能,能够智能地逐一匹配数据串,实现数据聚合、匹配和跟踪,并自动分析海量数据。同时,结合大数据、云计算和人工智能等其他前沿技术,可以构建有效的数据聚合、大数据处理和解释、建模分析和预测机制,帮助监管机构实现技术驱动的治理。

为了规范数据,共同投票也需要一定的支持机制。这些支持机制需要从科技治理和数据治理的角度来设计,例如大数据分析和风险预警机制的建设,以及数据技术标准的制定。提高数据收集和管理能力的技术主要包括新的加密和安全技术、云技术和能够创建标准化数据共享的公共平台、机器学习技术和区块链技术。互联网给金融机构的运作方式带来了变化。金融机构的核心竞争力在于其高速科技创新。区块链技术给金融市场带来了深刻的变化和发展机遇,同时也影响了现有的金融法律体系。这些变化和影响促使金融监管模式从单独的制度监管向职能监管转变,从制度化监管向技术监管转变,从单中心监管向多中心监管转变,以及金融消费者保护机制的新探索。只有在技术创新下寻找一条合适的制度演进路径,才能真正实现技术创新给社会发展带来的积极效益。(中国人民大学国务院金融科技与互联网安全研究中心主任杨东)

(责任编辑:李伟)


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