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互联网|资深学者：大型互联网企业进入金融领域的潜在风险与监管

_原题为 资深学者：大型互联网企业进入金融领域的潜在风险与监管
来源：金融时报
2020-11-02 13:11
近年来 ， 我国大型互联网企业进入金融服务领域 ， 推动支付、信贷、征信、资产管理等行业发生显著变化 。 在充分肯定大型互联网企业从事金融服务的优势和积极影响的同时 ， 应全面、深入认识可能产生的风险 ， 有针对性地拟定相关政策措施 ， 不断加强和改进监管 ， 确保金融稳定和安全 。
互联网|资深学者：大型互联网企业进入金融领域的潜在风险与监管
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一、大型互联网企业进入金融服务领域产生了积极影响
近年来 ， 阿里、腾讯、百度、京东等科技公司成长迅速 ， 并不断向金融领域渗透发展 ， 利用其长期服务积累的客户数据和新兴的大数据处理技术 ， 一定程度上改变了我国金融服务生态 ， 特别是在一些小额、零售行业 ， 起到了积极助推作用 。 如在电子支付领域 ， 推动我国支付服务深刻变革 。 今年二季度 ， 我国电子支付业务中 ， 非银支付机构电子支付业务笔数是商业银行的3.52倍 。 在信贷领域 ， 大型互联网企业积极开展小额信贷业务 ， 促进服务重心不断下沉 ， 金融服务可获得性提升 。 蚂蚁小贷“花呗”的用户量超过1亿 ， 其中约50%分布在三线以下城市 。 在征信服务领域 ， 大型互联网企业开创了以线上数据为基础的信用评价和征信业务 。 如蚂蚁科技为我国超过3亿“信用白户”建立了数字信用记录 ， 开展线上实时风控 。 在资产管理领域 ， 大型互联网企业以良好的线上体验 ， 有效提升用户黏度 ， 有力推动网络资产和财富管理业务 。 截至今年二季度 ， 天弘基金余额宝规模达1.22万亿元 ， 个人持有比例99.99% 。 理财通客户数量突破1.5亿 ， 管理资金保有量达9000亿元 。
二、大型互联网企业进入金融领域带来的问题和风险
一是垄断和不公平竞争 。首先 ， 大型互联网企业凭借技术优势掌握大量数据 ， 辅以互联网技术的外部性特征 ， 容易形成市场主导地位 。 大型互联网企业从事金融业务不但使其原有业务市场主导地位得以巩固 ， 更使其新开设的金融业务更容易获得数据、信息和客户资源 ， 迅速获得竞争优势 。 其次 ， 上述竞争优势可使得大型互联网企业在资源配置中权力过度集中 ， 并逐步强化为市场垄断 。 大型互联网企业可大量“烧钱” ， 从抢流量、抢客户入手占领市场 ， 利用直接补贴或交叉补贴 ， 先使自己成为“赢者” ， 再兼并其他竞争者 ， 造成“赢者通吃”的局面 。 第三 ， 大型互联网企业还可能导致维护市场公平竞争的传统措施失效 。 过去应对市场权力过度集中的有效做法是放松市场准入 ， 但现在一旦放松某一领域的准入门槛 ， 允许大型互联网企业进入 ， 他们可能迅速抢占市场 ， 挤垮竞争对手 。
二是产品和业务边界模糊 。金融服务必须满足特定资质要求 ， 坚持持牌经营原则 ， 严格准入和业务监督管理 。 若大型互联网企业大量开展金融业务 ， 但却宣称自己是科技公司 ， 不仅是逃避监管 ， 更容易无序扩张 ， 造成风险隐患 ， 不利于公平竞争 ， 也不利于消费者保护 。
此外 ， 大型互联网企业往往同时提供多种类金融产品和服务 ， 这些金融产品和服务业务在传统框架下往往边界较为清晰 ， 相互之间设有“防火墙” ， 监管要求相对明确 ， 但大型互联网企业的介入和技术的运用相当程度上改变了一些金融产品和服务的结构、功能和性质 ， 造成这些产品和服务的边界模糊、性质易混淆 ， 为监管套利提供了可能 。
三是信息技术可控性、稳定性风险 。大型互联网企业使用前沿信息技术往往给监管机构风险识别、监测与处置造成困难 。 首先 ， 监管机构难以识别高科技“黑箱”及其隐含的风险 。 例如 ， 区块链网络通常由多个节点共同维护 ， 一旦技术问题或服务中断导致交易失败和经济损失 ， 其责任主体难以确定 。 其次 ， 监测滞后将影响风险处置的及时性 。 金融数据通常面临多系统、多环节留存 ， 导致数据流转追踪难、控制难 ， 数据确权与可信销毁更加困难 。 即使隐私保护法律法规相对完善 ， 这类活动依然难以被监管机构有效监测、及时预警 ， 只有在信息泄漏导致网络诈骗等违法行为发生后才做处置 ， 对金融消费者财产安全造成严重负面影响 。 再次 ， 大型互联网企业采用数据驱动、平台支撑、网络协同的业务模式 ， 增加了风险处置的困难 。
四是数据泄露与侵权风险 。大型互联网企业从事金融业务意味着消费者各种金融和非金融信息的集中采集和暴露 。 大型互联网企业不仅掌握消费者的社交、购物、网页浏览信息 ， 而且还掌握其账户、支付、存取款、金融资产持有和交易信息 ， 甚至还可通过面部识别、健康监测等将这些信息与其生物信息紧密关联 。 一旦保管不当或遭受网络攻击造成数据泄露 ， 稍加分析便可获得客户精准画像 ， 导致大量客户隐私泄露 ， 进而造成重大财产损失和人身安全隐患 。 同时 ， 大数据、人工智能等技术易导致“算法歧视” ， 严重损害特殊群体利益 。 相较于传统歧视行为 ， 算法歧视更难约束 。 尤其是当某一个大型互联网企业拥有涉及数亿消费者天量数据信息的情况下 ， 即使从个体和逐笔看 ， 其数据来源和使用均获得了消费者授权 ， 但从总体看 ， 可能存在“合成的谬误” ， 这些数据在总体上具有公共品性质 ， 其管理、运用并非单一消费者授权就能解决其合法性问题 。


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