金融科技监管：一个探索性框架

周代数

（科学技术部中国科学技术发展战略研究院，北京 100038）

一、引言与综述

金融科技在过去三年经历了飞速发展①一般认为，2013 年是“互联网金融元年”（翁晟、2014，马文刚、2013），2017 年是中国的“金融科技元年”（董方冉、2017，叶纯青、2017），2017年5月中国人民银行金融科技委员会成立，金融科技开始从野蛮生长走向成熟规范。。关于金融科技较具有代表性的定义来自国际金融稳定理事会（FSB）：金融科技是指技术带来的金融创新，它能创造新的业务模式、流程或产品。英国《替代性金融产业报告》把科技赋能金融的过程称之为“替代性金融”（Alternative Finance)，其含义既包括“方便的支付手段”等金融场景中的科技型产品和服务，也包括全球金融系统运行中的科技基础设施。该报告认为金融科技能够全面重构全球的金融发展格局（Zhang B Z et al，2017）[1]。 Anne - Laure Mention（2019）[2]把金融科技定义为由大数据、云计算、区块链、人工智能等技术驱动的金融创新，在产品形态上看主要包含第三方支付、线上投融资、智能投顾、互联网保险、大数据风险控制等。Arner（2015）[3]将金融科技视作“一种新的后危机范式”，认为科技与金融的融合并非新鲜事物，1866年到1987年跨大西洋传输电缆等技术基础设施支持的第一个金融全球化时期是FinTech 1.0，1987 年至2008 年各大金融服务公司的流程数字化浪潮是FinTech 2.0，而2008 年以来大数据、人工智能等新兴科技在金融场景的全面应用是FinTech 3.0（重点考察金融产品的提供者而非交付者）。Zetzsche（2017）[4]认为金融科技有两个主要的发展趋势：一是大数据分析、机器学习和人工智能所驱动的技术商品化；二是互联网、电商企业进军金融行业后导致的金融机构异化，越来越多的技术驱动型企业进入金融行业（称其为“TechFin”），并将传统业务流数据用于金融服务，对金融机构既有的商业模式是一种威胁和创新。Gomber et al.（2017)[5]认为金融服务业的数字化浪潮导致了金融科技的产生，这一浪潮从传统的金融机构信息化系统的交付逐步转向为金融企业引入全新的商业模式，技术公司本身也能成为创新金融服务提供商。国内学者巫云仙（2016）[6]、伍旭川等（2017）[7]认为金融科技能促进普惠金融的发展，源于大数据、人工智能等工具在降低风险和成本方面的优势。贺建清（2017）[8]、易宪容（2017）[9]都认为金融科技对金融赋能的核心在于提升了对信用风险的量化能力，革新了传统场景中的信用关系、交易媒介和风控方式。

在金融科技监管方面，Philippon（2016）[10]认为金融科技会对金融业带来深刻变化，尤其对金融稳定有着潜在影响并因此带来重大的监管挑战，但是目前的监管方式受制于政治、经济和协调层面的巨大成本，短期难以在监管政策方面产生太多的结构性变化。Arner（2016）[11]认为应当发展监管科技，将金融稳定性、审慎安全性、稳健性、消费者保护、市场诚信、市场竞争等监管目标数字化，这将有助于规范快速转型的金融系统，为金融服务业和监管机构节省大量成本。Treleaven（2015）[12]认为运用大数据来监管金融科技对金融服务业的创新和未来至关重要。Kobayashi（2017）[13]结合 IMF《全球金融稳定报告（2016年4月版）》，从宏观审慎监管的角度分析了金融科技手段监控保险公司风险敞口的实践。国内学者廖岷（2016）[14]认为有必要加强移动支付、网络融资、智能理财和区块链等金融科技领域的监管，例如移动支付应用的安全性、客户信息保护和反恐融资，区块链因其巨大的不确定性尤须加强监管。陈升苗（2017）[15]着重比较了美、英两国的金融科技监管方法，发现各国具体的监管手段各不相同，其中美国将金融科技纳入现有监管范围，其他各国倾向于设立专门的监管机构。杨东（2018）[16]认为金融科技内含技术风险、操作风险甚至有可能诱发系统性风险,以审慎监管、功能监管、行为监管等为核心构建的传统监管体系无法有效应对。

总的来看，相关机构和学者对于金融科技的定义虽有不同，但都将其归结为数字化时代金融领域的科技创新。金融科技将大数据、云计算、物联网、人工智能、区块链等创新型技术手段应用于银行、证券、保险、信托、基金等机构以及支付结算、存贷款、投融资管理等传统金融场景，衍生出了数字货币、智能投顾、第三方支付、智能客服、量化交易、线上众筹、互联网保险、线上小贷等新兴业态。科技赋能下的金融业正加速迈向移动化、网络化、智能化的数字新时代。在金融科技监管方面，现有文献提出了金融科技监管的原则，也总结了部分国家金融监管的经验，但是针对金融科技监管体系缺乏全局性的研究。从实践来看，对金融科技公司有效监管框架的构建仍在探索过程中[17]。同时，中国既有的金融监管框架对于新兴的金融科技呈现出监管乏力的状态，难以应对潜在风险。为此，本文探索性地提出了中国金融科技监管的全局性、系统性框架。

二、中国金融科技发展的动因、特征与风险

（一）金融科技发展的动因

第一，需求拉动。一方面，高速发展的移动互联网在中国造就了全球最大规模的“数字原住民”（Digital Natives），客观上也要求金融服务更加便捷、可用、友好、智能，金融科技也就应运而生。另一方面，当前阶段中国的普惠金融处于供不应求的状态（何德旭等，2018）[18]，金融市场的结构性问题依旧突出，在间接融资为主导的金融市场框架下，银行、信托等机构出于自身的信用评估和风险偏好主要面向大型企业和高净值客户提供金融服务，低净值人群、中小微企业的金融需求未被充分满足。在金融科技时代，大数据、人工智能等新型手段降低了信息不对称的程度，金融服务的边界扩大到普通投资者等“长尾”群体，使得普惠金融成为可能。

第二，效率驱动。曹昌军（2008）[19]通过实证检验发现金融市场运行效率较为低下。究其背后的原因，是因为传统金融市场中链接投资者和融资者的纽带是“信用”，而信用的累积一方面需要较长时间的市场验证①例如，传统金融机构给融资主体的信贷支持一般均从“小额”“短期”“高利率”开始，当融资者还款记录良好、还款来源被市场验证后，金融机构再循序渐进地给予其“大额”“中长期”“低利率”的信贷支持。，另一方面需要融资者附着相应的增信措施（如第三方担保、独立评级机构的信用评级报告等）。在金融科技时代，新兴技术的发展推动着效率的大幅提升。例如，运用分布式账本技术（DLT，Distributed Ledger Technology）并基于区块链点对点（Peer-To-Peer）实时交易可较大程度上节省支付结算时间。再如，以网商银行、微众银行、新网银行为代表的互联网银行使用大数据技术审批贷款，借贷双方无须见面即可实现审贷、放贷，业务办理效率大幅度提高，其中蚂蚁金服已经实现3 分钟在线申请、1秒钟审核放款、0人工干预的“310模式”，信贷投放效率大幅提升。

第三，成本推动。金融行业依旧面临较高的交易成本约束（蒋伏心、周春平，2009）[20]。金融市场的核心功能是资本的融通，该过程中的交易成本是资本所有权与资本使用权分离的产物。金融科技为金融机构提供了全新的风险识别和控制手段，简化了信息搜集、信用评定和投资决策的流程，有利于降低社会平均资金成本。同时，通过生物识别、人工智能等手段可以使得金融交易远程化、自助化，大幅减少了金融网点与服务客户的线下触点和频次，进而实现减员增效、降低运营成本的目标。

（二）金融科技的主要特征

第一，跨界。首先是行业的跨界，例如以BATJ为代表的互联网巨头在金融行业进行“跨界打劫”，蚕食了传统金融机构的市场份额，并且呈现出爆发式增长的态势。其次是部门的跨界，金融科技企业在组织结构设定和人力资源安排方面，特别注重金融产品设计与信息系统实施两方面职能和人员构成的“复合性”。

第二，普惠。特许经营的传统银行业天然厌恶风险，在服务对象方面偏好大型企业和高净值客户，无法惠及中小微企业和低收入群体。而金融科技在成本集约、风险可控的前提下，面向所有企业和阶层开展金融活动，使得金融更加平等、普世、可持续。在移动终端基本实现全民普及的今天，金融科技借助大数据和物联网构筑了一套面向全民和全域的数字金融服务体系，将服务边界扩展到了社会神经的最末梢，极大地推动金融服务的普惠化。

第三，共享。当前，金融脱媒化进程愈演愈烈，银行在传统金融活动中的垄断地位正在逐步式微，区块链等分布式技术使得用户ID、交易、结算等各类金融数据在社区生态的参与者之间进行账本共享，并通过共享保障了信息的透明、不可篡改、可追溯，避免了中心化金融模式下的信任危机，从而减低了交易成本和安全风险。“共享”特征使得数据越来越成为金融科技时代的基础设施和核心资产，也是金融科技进行信用创造的关键所在。

（三）新时期金融科技引致的风险

科技赋能下的金融业正在发生着快速变革，资金供需双方的交易费用大幅降低，资源配置效率也在不断提升。然而，不可忽视的是，一方面金融创新是金融市场发展的重要动力，另一方面“风险也是伴随金融创新全过程的产物”（何国强等，2009）[21]。

第一，技术失灵（Technical Failure）风险。金融科技依托于先进的技术平台和信息化系统，辩证地看，金融科技驱动效率提升的同时也天然地蕴含着技术风险。底层算法的不完善、技术路线的偏差等技术失灵在高频交易、海量数据等特定场景下一旦触发风险可能会造成连锁反应，引发风险急剧扩散的“蝴蝶效应”（白琳、王莉，2013）[22]。此外，根据Gartner 发布的2019 年新兴技术成熟度曲线（Hype Cycle for Emerging Technologies），人工智能、区块链、生物芯片等金融科技的通用技术处于“期望膨胀期”但仍不成熟。技术成熟度不高以及监管科技滞后等原因使金融与科技耦合的脆弱性指数有上升趋势（王仁祥、崔雅倩，2018）[23]。

第二，数据安全（Data Security）风险。在移动互联网飞速发展的今天，数据已经成为金融科技赖以发展的基础设施。数据库安全防护漏洞、信息系统缺陷等问题容易导致不可预期的损失。金融科技驱动的金融服务具有采集海量数据的天然优势，但是也衍生了数据泄露风险。部分金融科技公司使用非标网络设备，未采纳国密算法等安全手段对硬件设施进行加密导致数据安全隐患，在网络攻击防御方面亦存在“木桶短板”（於勇成、赵阳，2019）。同时，由于法律和监管政策相对滞后，当前金融科技发展过程的数据资源盗用、篡改、售卖等非法行为十分猖獗。

第三，顺周期性（Procyclicality）风险。从当前的实践来看，金融科技活动很容易出现顺周期状态。譬如互联网金融平台往往因为突发性事件导致信用危机而出现挤兑，受到冲击之后平台的整体估值和其持有的资产往往呈现出非线性和不连续的下跌。另外，金融市场上主流的大数据风险模型由于依赖类似的算法而高度相关甚至趋同，进而导致资产价格波动的幅度大幅增加，例如，机器人智能投顾比传统的投资组合配置具有更强的“羊群效应”。

第四，金融科技一定程度上改变了系统性风险（Systemic Risk）的触发机制，加重了系统性风险的复杂性。金融科技的“跨界”“普惠”和“共享”特征使得系统性金融风险的产生机制更复杂。当前，科技创新日新月异，技术迭代和金融产品创新的周期都大幅缩短，金融科技企业与传统金融机构的边界愈发模糊，综合类、交叉类、衍生类金融产品不断涌现；与此同时，金融风险的隐蔽性更大、传导速率更快、负外部性更强、波及范围更广。这也意味着，一旦金融科技的风险失控，引发金融体系产生系统性风险的可能性也就越大。

三、构建金融科技新型监管框架

（一）既有框架面临监管失灵问题

经典的金融脆弱理论和动态监管理论认为，金融系统的内在不稳定性决定了对金融活动进行有效监管的必要性（Minsky，1982）[24]，金融监管有利于改进金融资源配置的帕累托效率，但金融监管往往滞后于金融创新，监管与创新二者之间呈现此消彼长、动态博弈的状态（Kane Edward，1988）[25]。进入21世纪以来，金融自由化浪潮汹涌而来，金融创新不断加剧，2008 年发端于美国的次债危机迅速向全球蔓延。此后，各国学者和政策制定者对金融自由化进行了反思，全球主要经济体均加强了针对金融创新活动的监管，中国金融监管部门也积极参与了全球金融创新治理规则的制定议程，并借鉴国际经验形成了针对银行业、证券业、保险业进行分业监管的专业化监管框架和中央、地方两级联动的风险治理框架。然而，随着近年来金融科技的不断深化，金融机构之间的边界日渐模糊，金融科技风险事件频发，这对既有框架中各监管机构的数据共享能力、适时响应能力、应急处置能力均提出了较大的挑战。在这样的背景下，金融科技面临“监管失灵”（Regulatory Failure）问题，具体来说，主要体现在如下三个方面。

问题一：传统金融监管规则已经不能满足金融科技发展的客观要求。固有的监管规则与金融科技“去中心化”的特征不匹配。金融科技企业不同于传统金融机构，其业务流程、金融产品设计、法律文书、“特定投资者”认定等方面很难适用统一的标准，基于区块链架构的系统也无法进行“中心化”监管。从监管流程上看，长期以来金融监管是基于“违约事件→信息触达→监管问询→援引法规→违约处理”的步骤。但是在交易毫秒级发生、风险指数级扩散的金融科技时代，过去的监管方式容易导致监管机构无法实时监测和处置金融风险。此外，相比传统的系统重要性金融机构，“去中心化”的金融科技企业由于规模较小往往被忽视，引致的金融风险常常被低估。而实际上，移动互联网渠道使得金融科技企业的投资建议可以瞬间传递给终端的长尾投资者，容易造成“羊群效应”。

问题二：既有的分业监管框架导致部分金融科技企业游离于正统的监管体系之外并形成制度套利空间。技术驱动的金融创新造就了新兴的金融业态并形成了新型的金融组织，这些组织区别于传统的金融机构且呈现出“四不像”的特征。当前，许多以互联网和人工智能为主营业务、不持有金融牌照的科技企业在转型金融业务后并没有及时纳入现有监管体系，从而形成“监管盲区”，以至于滋生的金融风险较为隐蔽。从实践来看，中国面向不同持牌金融机构的分业监管模式对于金融科技监管已经“捉襟见肘”。

问题三：监管当局面临“从严监管”和“鼓励创新”的两难抉择，金融科技新兴业态出现“一管就死、一放就乱”的窘境。一方面，一些数字金融企业从“小而不察”（Too Small to Care）到“大而不倒”（Too Big to Fail）只需要较短的时间①例如，阿里巴巴旗下的余额宝2014年成立8个月后即突破2000 亿美元，使其背后的天弘基金快速崛起为全球前五大货币市场基金之一。此外，蚂蚁金服与信美人寿于2018 年10 月16 日合作推出了线上互助保险“相互保”，一经推出便经由“支付宝”APP 飞速扩张，一个月时间超过1000 万用户参与，蚂蚁金服于2018 年11 月27 日发布公告“相互保”更名为“相互宝”，不再作为一款实质意义上的保险产品。，在监管政策滞后于金融创新这一“常态”下，监管机构往往无法适时做出反应并制定适宜的监管政策；另一方面，金融创新一般来源于市场，政府监管层对于新业态的理解通常滞后于市场，也难以区分“真创新”或“伪创新”。一些披着金融创新外衣的“伪创新”企业扭曲金融市场的定价机制，例如在发展初期作为创新代表而被鼓励的P2P机构借由便捷的信息化渠道在短时间内快速吸纳资金和发放贷款，由于投资者无法对互联网平台实施有效监督而产生逆向选择的道德风险，导致依法经营的平台付出巨额的合规成本，问题平台实现“监管套利”（Regulatory Arbitrage）并快速扩张，进而出现“劣币驱逐良币”的现象（杨东，2018）[26]，极大地影响了整个金融体系的稳定。例如，前期火爆的ICO（Initial Coin Offering，首次公开募币）中有相当一部分打着创新的旗号非法吸收公众存款，其本质是针对当前监管体系的盲点以数字货币形式公开募集资金②例如，2015—2018年间盛行的各类不依托线下场景的“现金贷”、不锚定底层资产的“空气币”等均为“劣币驱逐良币”的例证。。此外，各种互联网理财平台（以P2P 为代表）、区域性金融资产交易中心都利用互联网渠道发售金融产品，在纵向分业监管体系与属地监管管理体系之间形成了监管真空，存在较大的风险隐患。

总的来说，既有监管框架对于金融科技呈现出监管乏力的状态，并难以有效应对金融科技引致的风险。监管当局亟待建立新型、有效的监管框架，使得金融监管有章可循、有法可依、有器可察。

（二）金融科技监管的探索性框架

基于中国当前的分业监管现状，本文提出了中国金融科技监管的一个探索性框架（如图1所示）。

在该框架内，各监管当局应在过往的“条线化”职能监管的基础上加强对“互联网+”“智能+”等科技驱动型金融业务的监管，厘清互联网借贷、网络众筹、智能投顾、线上保险等金融科技业态的监管边界和职责分工，不断完善基于分业监管现状的协同监管框架，保障金融科技健康发展，更好地服务实体经济。具体来说有以下几点。

第一，“一委一行两会”是金融科技监管的中枢，负责金融科技的统筹协调、宏观和微观审慎监管以及金融投资者保护工作。（1）国务院金融稳定发展委员会（以下简称“金融委”）整体协调涉及危害金融稳定的金融科技监管。金融科技对金融稳定的影响包括微观和宏观两方面，微观方面包括金融机构的信用风险、流动性风险、杠杆、期限错配风险和操作风险等，宏观方面包括传染性、顺周期性、过度波动性和系统重要性等（刘春航等，2017）。对此，金融委牵头搭建适应性监管（减少金融消费纠纷）、包容性监管（面向金融创新和前沿监管）、功能化监管（产品功能导向下避免监管真空）、全程化监管（事前、事中、事后全流程覆盖）的“两性两化”四度监管体系（周代数、张立超，2019）[27]。（2）中国人民银行及其下属的金融科技委员会主要负责金融科技发展战略规划与政策指引，健全适合中国国情的金融科技创新管理机制，并强化监管科技应用实践，尤其是跨行业、跨市场交叉性金融风险监管。同时，央行应重点监管金融科技基础设施（包括支付、征信、数字货币、跨境结算、信用卡科技等）。（3）银保监会重点监管银行科技、保险科技、信托科技、P2P、互联网保理等金融科技业务监管，统筹金融消费者保护工作。（4）证监会重点监管互联网证券（例如智能投顾、量化交易、线上开户等）、互联网众筹以及日益活跃的“AI+公募基金”“大数据+私募基金”等互联网投资理财，同时统筹金融投资者保护工作。

图1 中国金融科技监管框架

第二，国家科技伦理委员会①2019年7月24日中央全面深化改革委员会第九次会议审议通过《国家科技伦理委员会组建方案》，并组建国家科技伦理委员会，负责审查各类科技创新活动的价值准则，构建覆盖全面、导向明确、规范有序、协调一致的科技伦理治理体系。负责人工智能、5G、区块链、大数据、物联网等技术在各类金融场景运用时的伦理审查，强化机器人投顾、用户数据采集、人脸识别等金融科技活动的价值取向引导，让“科技向善”成为金融科技企业的核心价值观。

第三，国家互联网信息办公室负责金融科技中互联网信息的内容监管，包括要求金融科技企业进行区块链信息服务备案等。同时，金融科技企业的数据隐私保护和数据安全监管也主要归口国家网信办。此外，在2017 年6 月1 日起施行的《中华人民共和国网络安全法》基础上，2019 年5 月28 日国家互联网信息办公室发布《数据安全管理办法（征求意见稿）》，对于数据的采集、处理、使用和安全监督管理进行了详细规定，并确立了公民信息收集、网络爬虫和数据抓取、精准营销和数据推送、APP索取权限等方面的细则。该管理办法被誉为“中国版的GDPR”②欧盟GDPR 即为《通用数据保护条例》（General Data Protection Regulation），2018 年5 月25 日生效，确立了数据隐私和安全监管的七大原则：合法公平透明性、目的限制、数据最小化、精确性、存储限制、完整性与保密性以及权责一致原则。1948年的《世界人权宣言》和1950年的《欧洲人权公约》均特别强调隐私权，被视为基本人权，欧盟GDPR 是大数据网络全球迄今为止关于数据隐私和监管的最为完善和严格的一部法案。，金融科技企业赖以生存的数据业务据此也有法可依。

第四，工信部负责金融科技中涉及电信业务的监管，例如工信部持续推动的移动APP 审核备案以及针对设计金融业务的互联网企业及相关APP的登记、检查等。

第五，地方金融监督管理局主要负责以“7+4”③根据金融委部署，地方金融监督管理局的监管范围为“7+4”监管，“7”包括地方小额贷款公司、融资担保公司、区域性股权市场、典当行、融资租赁公司、商业保理公司、地方资产管理公司等，“4”为投资公司、农民专业合作社、社会众筹机构、地方各类交易所等。为主的属地金融机构的金融科技新兴业态监管和属地金融投资者和消费者保护。

四、促进金融科技新型监管框架良性运转的原则性建议

一是坚持“包容试错”原则，有规制地鼓励金融创新，平衡好“金融创新”和“金融监管”的关系。2020年1月14日，中国人民银行向社会公示2020年第一批6 个金融科技创新监管试点应用，标志着中国版监管沙盒（Regulatory Sandbox）进入监管层实操阶段。如图2 所示，监管机构可适当放宽法律授权和准入门槛，在一定范围和边界内允许金融科技企业基于真实或仿真的市场环境对新产品、新模式进行测试，待测试成功后再纳入现有监管框架。这种机制既可以保护知情权、自由选择权、财产安全权和依法求偿权等金融消费者和投资者的权益，同时也能抑制试验性金融创新的风险外溢。借鉴英国、新加坡、美国等国家和中国香港地区的经验，在上述监管框架体系中，金融委应作为监管沙盒计划的统筹和指导单位，开展监管沙盒试点的区域可由“一行两会”的驻地派出机构以及地方金融监管部门共同组建监管沙盒的具体执行主体（如图2 所示），在金融委和央行的授权范围内负责监管沙盒的准入管理和申请批复，并全程做好审慎监管和行为监管，针对进入沙盒测试的相关金融科技产品开展项目评估，并要求测试主体建立完备的金融消费者保护机制。

图2 中国监管沙盒试点框架

二是坚持“敏捷高效”原则。监管机构可使用“监管科技”①缺乏适时统计和监测的影子银行和金融衍生品是2008年全球金融危机爆发的核心原因，各国由此认识到传统金融监管模式固有的滞后性和被动性使其难以应对日益活跃的金融创新。于是，2009 年10 月国际货币基金组织（IMF）与金融稳定理事会（FSB）提交了《G20数据缺口协议》，要求弥合数据缺口、抑制监管套利。在美国的倡导下全球金融市场“法人机构识别码”（LEI）系统不断完善，此后监管科技快速发展，其应用扩展到了反洗钱（AML）、反恐融资（CFT）、客户洞悉（KYC）、压力测试（PT）、风险预警（RW）等领域。（Reg-Tech）手段来弥合数据鸿沟、消除监管时滞，使得金融科技监管更加敏捷、高效和主动。2019 年8 月中国人民银行发布了《金融科技（FinTech）发展规划（2019—2021 年）》，提出要“运用数字化监管协议、智能风控平台等监管科技手段，推动金融监管模式由事后监管向事前、事中监管转变”。如图3 所示，监管当局和金融科技企业应协同开展监管科技的探索②事实上，中国的监管科技虽然起步较晚，但是发展速度很快，目前比较典型且成熟的监管科技主要有：通过机器学习、深度学习等算法或程序将监管政策数字化，借助自适应语义算法把监管机构的要求编译为机器可理解的语言，从而提升合规和监管效率；通过人工智能监管系统研究金融风险案例，利用逻辑回归、线性回归等方法，提升平台训练效率并用于风险监测预警；在支付清算、跨境贸易等场景下利用区块链的时间戳和不可篡改特征建立监管共识，监管当局作为分布式账本的参与节点之一，从而缩减评估、审计等流程并提升监管透明度；利用大数据来实时识别风险、监测异常交易、反欺诈，强化风险监测与处置能力；利用人脸、指纹、虹膜、步态等生物识别技术来进行客户身份确认或者监管对象的尽职调查等。，利用密码学、机器学习、分布式账本等技术并综合应用多因素认证、边界防护、数据脱敏等手段，能有效提升防攻击、防篡改、防泄露能力，实现低时延、全覆盖和高效能监管，进而变被动监管为主动监管，从而甄别和制裁脱离实体经济需求、表内信贷表外化、交易结构复杂隐蔽、规避监管进行制度套利的“伪创新”，倡导和发展降低融资成本、提升金融效率、满足普惠需求的“真创新”。

图3 监管科技运用框架

三是坚持“科技向善”原则。金融科技监管应秉持“实质重于形式”的原则，重点监管技术使用者而不是技术发明者。科技向善（Tech for Social Good）由腾讯研究院于2018 年1 月20 日最早提出，旨在引导技术和产品放大人性之善以实现良性发展。技术本身是中性的，金融科技企业使用新型技术推动金融创新，理应对其提供的金融产品和服务以及终端的消费者负责，按照金融产业和服务的本质来确定监管主体和监管分工，从而避免监管套利。

四是坚持“协同自律”原则，建立“一处违法、处处受限”的信用环境。金融科技行业采集的海量交易数据、社交数据和金融数据等涵盖面极广并已具备“准公共产品”（Quasi-public Good）特征（申嫦娥、魏荣桓，2018）[28]。各监管机构应实现监管数据的共建共享，建立跨部门协同监管机制，防止在“九龙治水”的分业监管格局下出现监管真空。同时，在政府监管为主的前提下，应逐步发挥各类金融交易所（如证券交易所、期货交易所、全国中小企业股份转让系统等）和中国证券业协会、中国证券投资基金业协会、中国互联网金融协会等行业自律组织的监督、维权、协调和服务职能。针对异常、失信的金融科技企业，不同监管机构之间应开展联合惩戒，建立金融科技企业的“黑名单”，防止金融科技被“污名化”。