陈道富：对数字金融监管基本原则及重点的思考和建议(2)
采取适合数字金融的监管方式和手段。一是分类多级牌照和资质管理。金融是具有强外部性和高度专业化的行业，需坚持“持牌经营”和资质管理。但数字金融的发展已将原有业务环节细化、分工进一步社会化，为了给数字金融保留一定的发展空间和灵活性，可采取多级分类牌照和资质管理方式，按金融科技公司实际展业类型颁发相应的业务准入牌照，当涉及专业职能和面对公众的岗位时，需要严格的资质管理。
二是大力发展监管科技，建设全国层面的“监管大数据平台”。金融的数字化，也需要监管的数字化，其中又包括监管规则的数字化和标准化、监管手段的数字化和智能化。监管部门可与网络安全部门（如国家互联网应急中心）合作，联合建立大数据监管平台，利用科技手段推动监管工作信息化、智能化。为确保监管部门与被监管对象基于相同的基础数据库和日常操作系统，可考虑通过应用程序接口（API）等方式，直联金融科技公司的数据库，随时提取所需数据，提高监管的及时性和有效性。同时，推动监管规则和监管行为的智能化转型。可考虑在区块链网络中设置监督、审批等特殊节点，通过设计监管算法等方式，将监管规则和监管行为纳入到节点（机构）和行为（算法）的设计、运营中。另外，可运用AI技术前瞻性地研判风险情景，实时监督各类违法违规行为。利用网络分析、机器学习等技术，智能识别海量数字金融交易，及时管控各类违法违规行为。
三是调整监管组织和人员设置，进一步完善“监管沙箱”机制，解决监管滞后性。为了与金融机构数字化转型，特别是金融科技公司的发展相适应，可考虑在监管机构内部设立高级别的首席科技官或首席数据官并配套支持部门。此外，为提高监管的前瞻性、有效性，我国还可考虑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数字金融产品的风险规模及可行性。
以征信体系建设为抓手探索数据共享和治理。金融是数据价值变现的最重要领域之一，其中征信又是辅助金融活动的重要基础设施，因而在大数据背景下探索征信体系的建设，将为我国数据共享和治理提供宝贵的经验。
一是合理平衡数据隐私保护和数据价值挖掘。数字经济时代，保护用户隐私的前提下，建立一套合理有效的激励约束机制和基础设施，实现数据收集、加工处理、共享使用的数据产业链社会化的分工合作，是一国重要的核心竞争力。其中，个人隐私保护可从以下三个方面实现：法律保障方面，通过能够界定个人信息主体权属和相关人员行为空间的法律来保护个人隐私；技术实现方面，通过数据处理、计算方法和管理技术等确保个人隐私不受侵害；利益平衡方面，通过市场交易，承担一定的隐私泄漏风险来获得更好的服务或收益。
二是采用分级分类牌照，推动市场分层竞争。对个人信用数据收集、信用信息的挖掘，以及提供信用产品和服务是一个完整的产业链。随着社会分工的发展，链条中的环节将不断细化，并通过机构专业化实现。征信业务和征信机构是对有明确定义的个人信用信息的收集、处理和使用，绝大部分国家都对其施加较为严格的规定。为了保护消费者权益，需要实施必要的牌照管理。但为了给市场分工留有一定空间，促进数据产业健康发展，有必要根据使用信用数据与金融决策的相关性，以及参与产业链分工的职能，实施分级分类牌照管理。根据征信服务使用数据不同采用不同牌照，比如，对使用信贷数据进行征信服务的采用全牌照，仅使用消费者行为等替代数据提供征信服务的，则采用另类数据征信牌照。
三是重点管理数据收集、发布和使用环节。个人信用数据的管理，应主要基于消费者权益保护和推动市场健康发展，关键是管理好数据与现实的连接渠道，主要包括收集（数据形成时的连接）和应用场景（数据最终使用时的连接）两个维度。个人信用数据在金融决策，以及部分重大经济事项中，对个人的生活具有重大影响。这部分决策所依据的个人信用数据应具有高度相关性和准确性，需严格限定其依据的信用数据来源。个人信用数据的发布也会对个人生活带来影响，需要有资质的专业人士确保报告的准确和可信。因此，从数据治理的角度，征信行业宜从数据的收集、使用（变现）和发布三个环节重点管理，为数据加工、共享环节以及其他使用场景，在保证数据安全和隐私保护前提下的市场化运作留出足够空间。
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