一、當前金融科技應用現狀

 

金融科技運用人工智能、大數據、云計算、物聯網等信息技術，進一步提升投融資各個環節的金融服務能力，通過簡化供需雙方交易環節、增加和完善金融產品供給、豐富和延伸金融監管模式等方式實現，降低融資成本、拓寬融資渠道、促進普惠金融發展、提升風險防范能力等目標。

 

（一）支付結算環節

 

支付結算是鏈接金融機構、商戶與消費者的關鍵環節，區塊鏈技術的應用能夠提升交易雙方支付結算的效率、同時加強對數據安全和隱私的保護能力。區塊鏈技術因其去中心化、開放性、獨立性、安全性、匿名性等特征，使交易更為透明、公開，同時降低交易成本與信息不對稱的風險，提高支付效率。支付結算類主要包括面向個人客戶的小額零售類支付服務(如 Paypal、支付寶等)和針對機構客戶的大額批發類支付服務(如跨境支付、外匯兌換等)。區塊鏈技術本質是一個分布式賬本，當一筆交易發生后，交易參與者可以向網絡提交該筆交易信息，交易信息經過加密后變得不可篡改，并以命名為區塊(Block)的數據包形式存在。每一個區塊都需要同時發送給網絡中的其他參與者，與這些參與者分布式賬戶中記載的歷史信息同步比對驗證，只有網絡中絕大多數參與者均認可其真實性和有效性，該區塊才能存入網絡中各參與者的分布式賬戶，并與賬戶中以前存檔的區塊相鏈接(Chain)，形成區塊鏈(Blockchain)。螞蟻金服即運用區塊鏈技術，將計算移動到數據端，達成數據可用不可見，有效解決了數據安全和隱私保護的問題。瑞銀、德銀、花旗等眾多銀行開發自己的數字貨幣也采用了區塊鏈技術。

 

（二）投資管理環節

 

投資是推動經濟發展的基本動力之一，以大數據和人工智能為代表的金融科技能夠有效提升投資管理能力，加強投資風險識別，提高資源配置效率。智能投資顧問基于大數據的積累，不斷優化算法模型，根據投資者提供的風險承受水平、收益目標以及風格偏好等要求，利用人工智能提供個性化、智能化的投資理財建議，在部分交易標準化程度較高的發達國家金融市場已經得到運用。智能投顧可以克服人性弱點，去除情緒化交易，更理性判斷市場。投資管理中影響決策效率的關鍵在于傳統的分析方法無法及時全面的處理大量的市場數據，大數據分析、人工智能等信息技術的結合可以彌補傳統金融在這方面的不足。例如京東金融研發的固定收益基本面量化分析系統FIQS(Fixed Income Quantamental Solution)運用大數據、AI等技術，采用量化基本面分析的方法，從財務、行業、公司治理、輿情四個方面全面構建了信用分析體系，幫助機構投資者快速全面評價發行主體信用，實現投資效率提升。

 

（三）融資環節

 

金融科技發揮移動互聯網優勢，進一步延伸金融邊界，拓寬中小微企業融資渠道、降低融資門檻，促進普惠金融的發展。企業信用是金融機構提供金融服務考慮的關鍵要素，在云計算、大數據、人工智能等技術的支持下，傳統的線下客戶信用調查模式已經逐步被線上信息收集評估與智能評價取代，未來還可能進一步發展區塊鏈全員作證信用。供應鏈金融是解決中小微企業融資難融資貴的重要融資模式，在信息技術支持下，傳統供應鏈金融已經進入智慧供應鏈金融時代。在云計算基礎上快速發展的大數據技術，可以通過低成本的數據化運營收集分析市場數據，并運用在供應鏈金融中核心企業、鏈條企業的資質和還款能力分析中，實現準確、實時并且全面的授信管理，提高放款融資效率、降低融資成本，目前國內金融科技支持下的供應鏈金融已經可以做到對鏈上中小微企業提前授信、動態調整和隨需隨用。在普惠金融領域，金融機構可以運用大數據與云計算描繪征信畫像，為個人用戶提供個性化的金融產品定價，將用戶細分提供差異化的產品服務，降低個人信貸門檻、拓寬普惠金融服務范圍，同時也能實現實時監控防止欺詐。

 

二、當前金融科技存在的風險

 

由于信息不對稱、普惠金融快速發展產生的長尾效應、體制機制不完善等原因，金融科技的應用過程中出現了資質較低的市場參與者進行超過其風險承擔范圍內的金融交易、金融科技發展與現有法律法規不匹配、科技在金融領域的不當運用與監管滯后等現象，產生合規、業務和技術方面的風險。金融科技風險具有復雜性、內生性、非平衡性等特征，金融科技未能完全消除傳統金融交易的信用風險、市場風險及流動性風險，反而因為信息技術的運用打破風險傳遞的范圍限制和加快傳播速度，進而使金融風險變得更加復雜難控；另一方面，監管措施更新速度滯后于金融科技發展速度，弱化了監管機構對金融市場的調控能力，對金融市場的公平和運行效率產生不利影響。具體而言，金融科技風險主要分為以下三種。

 

信用風險。金融科技使用大數據和人工智能，從社交平臺、電商交易記錄等多維度收集用戶數據信息，刻畫用戶特征，生成信用評估報告，逐步實現自主化授信決策，有效降低了信息不對稱帶來的壞賬風險。但是，金融科技自身缺陷可能會造成新的信息不對稱。金融科技公司可以在程序算法層面插入隱藏或者篡改相關指標數據、打包嵌套資金運用的命令[1]，使資金供給端無法全面了解需求端實際信息，人為扭曲數據傳播鏈條，掩蓋資金真實流向，造假用戶規模和用戶信用狀況。

 

流動性風險。金融科技基于機器學習和云計算等技術，建立標準化審核流程，提高同業拆借市場效率。與人工復核程續相比，縮短了撥付款項的速度，有效降低貸款企業的流動性風險。但是，另一方面，從事網絡貸款業務的金融科技公司從資金成本角度出發，盲目降低自有資本比例，提高杠桿水平。同時金融科技在一定程度上改變了資金流動速度和規模，造成期限錯配，積累了流動性風險。

 

操作風險。由于證件造假等技術提高，核實用戶信息有效性的難度增加，銀行尤其是互聯網銀行在線上開展業務時，利用人臉識別、深度學習、大數據檢索比對和安全身份認證等技術，進行信息多層次的交叉認證，提高審核效率和精確度 。另一方面，移動銀行等服務的提供部分依賴于金融科技公司的云端技術，但是云安全技術還有待完善，內部的信息系統漏洞和硬件設備故障以及人為操作失誤可能會造成數據意外刪除、丟失和數據批量泄露等問題，外部的網絡攻擊也會采用過度消耗系統資源的拒絕服務（DoS）攻擊等，威脅云服務安全，增加操作風險 。

 

三、金融科技在綠色金融領域風險分析

 

綠色金融要求金融機構在投融資決策過程中更多考慮環境、氣候因素，同時通過政策激勵、金融產品創新等引導市場資源更多流向綠色產業領域。金融科技的引入，會克服可以降低金融機構的成本，提高效率、安全性與數據的真實性，也可以為金融監管在標準推廣、統計、審計與反洗綠等方面提供更加準確高效的服務，同時也有助于促進綠色金融向小微企業和消費領域延伸。但是由于綠色金融本身的特征，也存在以下風險。

 

（一）信息不對稱造成的業務風險

 

綠色金融對信息披露的需求進一步放大由于信息不對稱造成的業務風險。綠色金融領域通過財稅措施引導社會資本金融綠色領域，例如對綠色信貸貼息、綠色債券資金獎補等，但是缺少信息披露，對資金去向的綠色性無法進行有效監管，導致部分項目產生“漂綠”現象。部分地方致力于通過金融科技加強對綠色投融資的引導，例如構建綠色項目庫、信息平臺，但是若沒有及時、全面的信息披露渠道及機制設計，容易放大信息不對稱的業務風險。

 

目前雖然政府相關部門陸續出臺政策文件要求各機構和各級環保部門之間要建立聯通的信息共享平臺，但現實中我國綠色金融各主體間缺乏有效的信息溝通，跨主體信息不對稱現象十分嚴重。一方面，金融機構缺乏相關專業知識與權限，難以直接獲得綠色企業的信息，與環保部門溝通不足且缺乏效率，因此金融機構不得不成立專門部門或派專人調查綠色項目進展，信息獲取成本極高。另一方面，我國尚未建立有效的信息披露框架，企業信用報告中涵蓋的企業環保信息較少。不僅要求企業披露綠色信息的政策文件約束力一般，企業主動披露綠色信息的動力也不足，更有甚者企業可能為了推卸社會責任而虛報環境數據，增加了投資者的搜尋成本。

 

（二）技術不成熟帶來的操作風險

 

金融科技自身的技術缺陷、以及與綠色金融結果過程中的不當應用，都可能造成操作風險。作為靜態技術本身不可避免的固有缺陷，如技術的失靈或脆弱導致技術偏離了預設目標導致的風險。這主要來源于技術的不完備，其導致的系統漏洞與設計缺陷一般都難以事先識別；另外，網絡安全也是其的脆弱來源之一，惡意攻擊者通過漏洞、網絡攻擊、惡意代碼等手段造成網絡安全威脅。金融科技在綠色金融應用過程中遭到的攻擊，將會造成嚴重的安全事故。

 

另一方面，金融科技在動態運用于綠色金融過程中，可能因技術的不當應用，和技術自身的負面效果導致金融科技偏離其預設目標而導致風險。算法在實現自動化時，也因為數據處理的規則和流程的封裝性，使得透明度缺失，影響市場主體的知情權。又如大數據征信，由于數據質量的偏差以及算法設計的缺陷，可能生成帶有歧視或錯誤的信用評定結論；綠色金融量化交易中，由于算法是在純粹技術理性的基礎上設計的金融行為方案，若算法運行中其他相關因素考慮不周全，有可能造成因錯誤信息、偶發事件或其他原因，導致自動觸發錯誤的交易行為，并進一步引發市場風險。數據高速實時處理也同樣是雙刃劍，帶來實時風險，導致了金融風險能夠跨行業、跨地域的迅速傳導，造成“多米諾骨牌效應”。

 

四、提升綠色金融科技風險防范措施建議

 

（一）完善綠色金融科技監管制度，制定統一的綠色金融科技業務標準

 

綠色金融與金融科技都處于高速發展期，發展狀態還不夠成熟，將兩者結合的“綠色金融科技”更面臨著諸多挑戰。許多與綠色金融相關的標準，如環境數據信息標準、環境效益計算標準以及綠色金融產品、綠色項目的認定方法標準等，還面臨著標準不統一、或標準缺失的問題，造成的綠色金融科技各參與方信息不對稱。近年來，基于《綠色產業指導目錄（2019年）》，綠色信貸、綠色債券標準已經逐步統一，建議進一步加快綠色金融各細分領域標準制定，構建明確統一的綠色金融標準體系。金融科技領域監管尚無成熟經驗可循，建議發展適應金融科技技術規律的風險監管制度，圍繞金融科技的技術風險、應用風險等，研究制定更加精細化的監管制度，將具有創新性和協調性的監管理念、監管方式和監管措施予以法制化，在充分把握金融科技技術規律的基礎上實施更有效的金融監管。

 

（二）深化綠色金融科技研究，加強交叉學科建設，培養復合型人才

 

目前中國金融機構普遍缺乏綠色金融和金融科技專業人員，缺乏環境風險管理的專業工具，也缺乏環境大數據的支持。識別綠色金融項目或產品，目前采用的手段往往是由第三方的專業環境機構提供服務。而第三方環境機構人員，一般對于金融應用場景不熟悉、不了解；服務模式也是線下，成本比較高，時效性較差。因此造成綠色數據與金融科技的要求不匹配，導致金融科技手段實施過程中的種種風險。因此，建議加強綠色金融科技研究，培養兼具綠色金融知識與金融科技技能的復合型人才。

 

（三）加強國際間的交流合作

 

我國與歐美國家在金融科技領域發展各具特色，我國主要優勢在基礎技術發展及應用場景廣泛，美國基于高度成熟的金融體系和市場在金融產品創新上較為領先，英國構建了完善的金融科技監管制度，并且在金融風險與科技創新兩方面取得較好的平衡，通過加強國際交流合作可以吸收歐美國家在金融科技領域的先進經驗，特別是科技與綠色金融相結合的領域，對中國有重要的借鑒意義。另外，目前綠色金融國際交流還主要停留在傳統的綠色金融產品和政策激勵措施的水平，與金融科技運用相關的案例、技術和產品的交流與合作還十分有限，我國金融科技的發展應用不能脫離國際整體，中國的巨大市場和運用潛力也應當為國際合作提供很大的空間。

 

參考文獻

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[2] 薛洪言. 監管沙盒不是金融科技的救命藥[EB/OL]. 2019-11-14[2021-01-14]. http://finance.sina.com.cn/zl/bank/2019-11-14/zl-iihnzhfy9208256.shtml.

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[9] 金融科技推動中國綠色金融發展：案例與展望. 保爾森基金會&清華大學.

 

作者：

黎   崢 中央財經大學綠色金融國際研究院研究員

張淳奕 中央財經大學綠色金融國際研究院科研助理

劉建飛 中央財經大學綠色金融國際研究院助理研究員