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　　新浪财经讯 11月17日消息，由中国金融四十人论坛和金融城联合举办的2018全球金融科技（北京）峰会今日召开，诸位嘉宾在“监管科技与金融风险防范”专题会议上进行圆桌讨论。

　　以下为圆桌实录：

　　主持人李文红：问一下王信局长，觉得您对金融科技的研究非常深入和广泛，可不可以再谈一下您认为金融科技的发展和应用主要会带来哪些风险需要引起我们的关注？

　　王信：题目比较大，我试着回答一下。

　　第一个风险就是对于新进入金融服务的新进入者的监管不足带来的风险。因为随着数字化、金融科技的发展，很多科技企业同样可以提供金融的服务，使得新的进入者和传统的银行等金融机构业务的界限越来越模糊，新的进入者监管部门还没有来得及或者没有足够的知识进行监管，这是一个比较大的风险。对新的进入者和现有的金融机构，应该要适用同样的监管规则，我觉得这个非常重要。

　　第二个风险是新的进入者对传统的市场参与者，无论是银行还是非银行的金融机构都会带来比较大的冲击。在支付等领域，传统金融服务的提供者面临着新的进入者的很大挑战，一些不能完全做好准备的金融记过，尤其是资本实力比较差一点的金融机构可能会受到比较大的冲击，从而带来风险。

　　第三个风险可能是来自于网络安全等方面，因为以后很多的都会在网络上进行。不少的国家和国际组织都强调要高度关注网络安全以及相关可能的风险。

　　第四个风险可能是普遍的，因为我们在金融市场上会受情绪化很重要的影响，但公众或者很多的市场参与者对金融科技以及新兴的业态和服务没有充分了解，一旦出现风吹草动可能会更容易陷入恐慌，从而带来系统性的风险。

　　第五，从宏观的角度来看，因为用新的进入者进入，有新的业态，传统所习惯的金融服务以及在信贷领域的商业模式、信贷质量等可能都会发生比较大的变化。这样对于宏观经济是不是也会带来一些不确定的比较大的风险也是需要我们高度关注的。

　　主持人李文红：现在国际组织都在高度关注这些新的问题、新的风险，在加强跟踪和研究。刚才王信局长觉得我问的问题太大了，所以我问孙司长一个小一点的问题，可不可以再前面系统地介绍一下在跨境监管合作方面需要关注哪些方面的问题。

　　孙天琦：刚才讲Fintech数字金融的背景下跨境突破市场壁垒越来越容易，迫切需要行为监管跨境合作。行为监管是打击内幕交易、垄断、欺诈，促进信息披露，规范催收、广告行为，反洗钱、反避税，个人信息保护、规范信息跨境等等。需要关注Fintech违法违规行为以及风险的跨境扩散，尤其是在新兴市场国家和低收入国家的扩散，因为这些国家的司法体系、监管体系不太健全，更容易给这些国家造成一些冲击。最近大家知道的，像东南亚，我国国内互联网金融整治过程中，国内一些企业跑到了东南亚，引起了媒体的关注。

　　具体行为监管合作有这样几个方面：

　　一、监管规则和标准的统一。从两个角度来讲，一是准入，我们工作中发现，各个国家的准入标准千差万别，我国内禁止的业务，我们的企业和国外的企业到英国、澳大利亚可以拿到牌照，搞一个网站给中国人提供服务。拿到英国澳大利亚牌照以后发现，英国和澳大利亚的监管非常严，又跑到如塞浦路斯等一些小国家拿牌照，因为那些国家的日常监管很宽松。所以很多企业成立很多的子公司，不同的子公司拿不同的牌照，一个集团下面有很多种的各国金融牌照，各种金融牌照监管尺度还不一样。然后通过网站提供跨境金融服务。所以，准入要统一，否则，在准入门槛地的国家拿到牌照，就通过数字平台给全球提供金融服务。在准入的环节要强调一点：网络数字世界似乎是没有国界的，但是金融牌照必须要有国界。另外，审慎监管和行为监管体系的构建上也要尽快的规则统一。

　　二、推进打击跨境违法违规金融活动的合作，监管合作和司法合作。可以推动实际操作的MOU、MMOU。

　　三、国际组织，比如G20、IMF、BIS，都可以在促进行为监管合作交流、出台规则方面发挥更大的作用。

　　四、对我们国家而言，很重要的一点是，在Fintech发展过程中，金融监管空白短期肯定会存在，要尽可能的把这个空白最早的填补。不能说出现问题，问六个部门，六个部门都说跟我没有关系，牌照不是我发的，不归我管。功能监管要真正落地。

　　五、跨国提供数字金融服务的大企业一定要发挥在国际规则形成中发挥更大作用，这些企业一定不能仅仅站在企业的角度考虑问题，一定要站在经营整个行业的高度考虑问题，对行业内、市场上出现的问题，绝对不能坐视不管，不能到最后彻底整治时，才抱怨一颗老鼠屎害了一锅汤。

　　主持人李文红：能不能再请许慎先生给我们介绍一下你们在实验中碰到了哪些障碍，有哪些失败的案例，是怎么解决所遇到的问题的？

　　许慎：首先先回应一下孙司长刚才提到的行为监控，行为监管是非常重要的一个课题，我们做的知识图谱本身也是对于行为监管的一个解决方案。特别是知识图谱在很多的互联网金融领域，包括国际知名互联网金融领域本身是用来做反洗钱非常有效的技术手段。

　　刚才主持人问到我们在实验当中的遇到的问题，我们实验室做很多的实验，可能大家都看到了成功，没有看到失败，很可能失败的很多，成功的很少。像我们一个传统机构在拥抱一个新的科技、新的概念的时候，最大的障碍和问题是行业的意识问题。今天上午最后一位嘉宾宜信CTO讲到，AI在传统金融行业应用时，很重要的一点是管理好业务的期望。其实这是双向的，最本质是管理好业务对于技术的理解。可能我说的客观一点，昨天和今天的论坛我都参加了，我们大会的主题叫Fintech，我们在讲Fintech的时候，讲Tech的部分很少，要么在讲自己的业务，要么是把Fintech和Regtech当成一个新的模式来看怎么讲这个话题。

　　港交所为什么创建实验室？我们考虑到将来会有很多的Fintech公司和Regtech在我们那里上市，也有可能我们将来也会承担起一些需要监管的职能。但是不管怎么样，很关键的一点是我们要加强对于Fintech和Regtech的理解，创新实验室在做的时候，遇到了很多的业务，对于新技术错误的认知或者错误的期望。

　　举例，比如讲人工智能，业务首先会觉得人工智能现在已经无所不能，所以基本上在讲一个话题的时候说，我们现在有这样的问题，人工智能能不能立刻帮我们实现？我更具体一点，比如一个聊天机器人，希望把很简单的法则可以告诉投资者，当你遇到这样的问题，比如期权怎么交易，期货怎么交易，交易时段是什么，这里面就涉及到很重要的问题，是两个方面错误的理解，第一个妥协的理解，觉得我放一个聊天机器人，很快自动就可以理解用户所问的所有问题，实际上这是不正确、不客观。我们做的第一件事情是要训练这个聊天机器人，把一些可能会遇到的问题作为样本数据输入到人工智能里，而且还要分清楚他的意图和他所问的问题的实体。介绍到这个概念之后，我们的业务立刻张大嘴了，说你不是人工智能吗？人工智能应该可以自动理解所有的语言，但其实不是，我们需要有一个培训的过程。在这里面就需要一个技术人员或者人工智能的产品经理能够有效跟业务的合作伙伴坐在一起，仔细分清楚，哪些东西是有效问题，哪些东西是无效的问题。

　　人工智能的能力在哪里？通过训练30个样本，人工智能可能就理解到300个不同的问问题的方式方法，这是人工智能最主要要起到的效果，所以它离不开训练。

　　另外一个大趋势错误的理解是什么？我们在讲聊天机器人，当然之前一些技术公司已经做到这一步，聊天机器人可以自己组装出档案出来提供给提问者。所以我们的一些业务同事认为，我的聊天机器人是不是会自己去互联网上学习，自己找到相应匹配的答案？实际上，坦白来讲，聊天机器人现在这个阶段的智能程度比较有限，分为两个方面，一方面是智能的理解问题，一方面是智能的组装答案。现在人工智能在智能理解问题方面做的还是比较到位的，但是对于智能的组装档案是非常有限的，而且作为监管机构或者商业机构对于任何给出的答案都要付非常强烈的责任。基本上，人工智能要用一个归类的方案，把很多种甚至无限多种的不同问问题的方法有限归类，再具体到某一个标准型的答案提供给用户。所以非常关键的一点是管理好业务对于新的技术的理解，管理好他到新的技术的认知，管理好他对新的技术的期望，从而有效地管理好业务的预期以及管理层的预期，最关键的是，我觉得这是一个艺术，不光是沟通的艺术，也是管理的艺术，更重要的是，弥合技术和业务之间的缝隙的艺术。

　　主持人李文红：谢谢各位嘉宾这么耐心地回答我的问题，下面是提问环节。

　　提问：想问孙司长一个问题，因为今天的研讨主题是监管和金融风险，我的问题是金融危机。现在有一种观点认为，金融危机是不可避免的，由目前金融模式类生。从1998年到2008年以及2018年，国内国外或多或少经历了金融动荡或者风波。金融科技在某种意义上来说，使目前的金融产品更加复杂，而且会让整个监管的难度加大，所以有一种观点认为，在当前的形式下，金融危机发生的频率可能会加快，不知道孙司长对这个观点有什么想法？

　　孙天琦：技术的发展肯定有它的两面性、双刃剑，您刚才说的那一派的观点看主要看到了它对风险的放大，对监管的冲击等等一些负面的影响。另一方面，这些技术的发展也使监管部门数据更加丰富，对很多金融产品、金融活动的可视化、可跟踪、穿透的可能性更多，使监管能力也能够提高。要平衡好创新和风险之间的关系。对我们而言，关键是监管不能滞后金融创新太多。类似于过去从牛车到汽车，从蒸汽火车到电气火车，再到高铁，高速度带来了不同于牛车的风险，也带来了不同于牛车的收益，飞机上天以后速度更高，风险也有了新的特点，整个的过程中管理规则在变化、进化。

　　提问：我来自清华大学，提问港交所的许总，您刚才介绍金融知识图谱在金融风险当中的应用，可不可以简单介绍金融知识图谱在金融投资领域，比如客户价值的发现、上市公司的价值等各方面在营销类、市场类的应用？

　　许慎：港交所本身不是投资机构，但我们最近在看一个领域和投资者有关系。我们作为创新实验室很大的一个职能是要参与到一些创新的社区，包含创业公司。我们见到很多关于投研、投顾把人工智能应用进去的创业公司。首先知识图谱一般在投研领域用的比较多，这里面涉及到股权结构、投资人的背景，特别是大陆的一些公司走的比较靠前，有不同的应用方向。但我大概的一个总结分为两大流派，一大流派是偏重于数据清洗，这一大流派的创业公司一般用知识图谱，很强的能力是他们有一些背景，从万德数据出来的从业人员对于数据梳理很有经验，所以他们能够有效地先用爬虫技术，不光是趴上市公司的公告股权结构，同时也能够有效地把一些工商注册的数据汇总起来，你会发现，他们的知识图谱很有特点，不光有上市公司的关联关系，同时还有非上市公司的关联关系，甚至还可以细分出不同的行业。这样的公司就属于数据清洗的领域和方向。另一个方向技术含量会比较高，这些公司的创始人有很多技术公司的背景，甚至有微软研究院的人，大陆类似于人工智能黄埔军校，同时也有Google、Face book的背景，他们出来会更多的应用于智能挖掘的手段，和我们探索的方向很类似，能够把大量的金融咨询，包含上市公告、新闻里面结构化的信息挖出来，同时在搜索的时候，他是把知识图谱应用到搜索当中，比如说我今天搜索一个公司，不光搜索出这个公司的内容，同时还可以把这个公司相应的股权结构相关人员的信息也搜索出来。我们自身也在做这方面领域的探索。

　　刚才讲到我们在做人工智能两大方向的应用，第一个是舆情监控，同时现在还有知识图谱。下一步我们会把这两者结合起来，现在监控舆情时只是直接监控CP的信息，如果和知识图谱结合起来，不光可以监控CP的信息，同时还可以监控CP相关主要持股人的行业信息。这样你会发现，这些信息一出现会有很强的连带效应，而最大的金融风险就是雪崩效应，一家出问题，会有一些连带的效应。人工智能在这个领域将来可以探索的方向和潜力是非常庞大的。特别是内地有很多很好的创业公司在这个方面都有一些积极的探索和使用。

　　主持人李文红：时间关系，提问到此结束！按照主办方的要求，需要我做一个总结，我谈三点体会，因为我从昨天下午一直到今天基本上参与了一天半的讨论地谈一下在一天半的过程中我的一些体会和新的认识。

　　第一，我感觉在金融和科技融合的过程中，是把监管者和机构更紧密地连接在了一起，既包括金融机构，也包括非金融机构，特别是一些科创企业。这两天我们了解到，不同的国家在监管沙盒等监管方面的做法存在一些差异，但我感觉，在这个过程中，不管你监管沙盒的实质是什么，最重要的共同点是让监管者和金融机构以及科技企业进行更多的沟通和交流、更深入地探讨，使得监管者更多的了解机构新的业务模式，使机构更多的了解现在的监管框架、监管要求，在这个过程中，机构可以决定是不是要进一步申请金融牌照，监管者在这个过程中决定，是不是要给这个申请者发放相关的牌照。所以我感觉在这个过程中是一个相互加深理解的国家，监管者了解业务模式，机构了解监管的框架。

　　所以我们也感谢CF40论坛和北京大学给我们提供这样的机会。

　　第二，感觉到技术中立原则对监管者来说是一个非常重要的原则，不论你采用什么样的技术，你对相同的业务一定要适用相同的监管标准，这样才能确保市场的公平竞争，才能确保形成一个优胜劣汰的有序惊蜇环境。我这两天最深的体会，我们国内最近谈监管沙盒谈的特别多，基本上每一篇关于金融科技的文章都会呼吁要在中国引入监管沙盒，我也想问各个文章的作者，你所呼吁的监管沙盒大家是英式的还是港式的还是新加坡式的监管沙盒，所以在金融领域要穿透业务实质实施监管。我们在借鉴国际经验时，也要透过一个名称看它的业务实质，比如瑞士的理事给我们介绍瑞士的监管沙盒和英国的监管沙盒存在非常本质的区别，瑞士的监管沙盒指的是，如果说一个机构所收到的存款少于100万瑞郎，可以免于监管的要求。而在英国的监管沙盒完全是不同的概念。大家呼吁要在中国引入监管沙盒的时候，有没有意识到，我们的试点也就是一个中国监管沙盒的做法？

　　刚才那位女士也问到，是不是监管沙盒要在国际上统一？我们认为这只是一个监管的实践，没有必要在这个领域内大家一定要是同样的概念、同样的做法。但是我们要知道，一个国家在讨论他的监管沙盒的时候，他的实质是什么。所以我认为，任何事情都要按照实质去理解、把握。

　　第三，在金融科技的发展过程中，机器和技术固然是重要的，但是对于我们人类来说，人的作用永远是超过机器和技术的做法，人怎么理解这些技术？在理解这个技术中，我们有什么样的制度、机制和文化来却把我们能够充分发挥技术的积极作用，同时又能防范相关的风险。在这个过程中，需要我们人的判断，Judgment是非常重要，而好的Judgment需要长期的支持和经验的积累，需要大家相互的探讨，也需要数据的支持。

　　这就是我这两天的体会，不能算是总结。谢谢大家，谢谢各位演讲嘉宾！

　　主持人王海明：感谢各位，明年的金融科技（北京）峰会再见！

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