平台金融公司的兴起是近年来业界十分关注的新现象，吴晓灵和丁安华近期合著的《平台金融新时代》一书聚焦于平台金融公司的治理和监管问题，梳理了我国金融科技的发展轨迹，对其背后的商业逻辑和演进趋势进行了详尽分析。本文为多家媒体联合采访丁安华后的内容整理。丁安华是现任招商银行首席经济学家，他回答了当前平台金融公司普遍存在的公司治理、信用风险、数据安全保护和算法伦理等关乎未来投资价值的重要问题。
问：《平台金融新时代》一书提到，平台金融科技公司和传统金融机构的公司治理和合规文化差异巨大，前者强调创新，“法无禁止即可为”；后者强调合规，“法有规定才可为”，那么我们现在是如何统一这两种不同标准的，金融监管未来有可能会对这两种公司区别对待吗？丁安华：首先需要明确，金融监管的基本原则必须是公平一致的，不能允许套利空间的持续存在。只要是从事金融业务，就要接受统一监管。在此基础上，可以探讨激励相容的监管机制，在技术创新与合规发展方面取得平衡。公司治理的核心是制衡（check and balance），我国的平台金融科技公司的股权结构比较特殊，大多采取“不同投票权”的安排，即创始股东享有超出所持股权比例的投票权，从而实现对公司的实质控制，这种安排是科创公司的通常做法。但是，当科创企业发展成为平台金融企业，就容易出现一些治理和合规上的弊端。提升平台企业公司治理的关键在于：一是实现平台内部金融业务与非金融业务的适当分离；二是处理好创始人与公司治理结构的关系，防止“一人说了算”的草莽企业文化；三是坚持正确的科技伦理，倡导健康可持续的金融价值观。为此，需要加强平台金融科技企业的公司治理、企业文化和社会责任的引导和监督。我们建议实施结构化的公司治理改革，推动平台金融业务从公司内部的部门式管理方式向独立的法人公司治理方式转变，要求科技平台从事金融业务的主体注册为独立法人并持牌经营，实现平台内部金融与非金融业务的适当分离，进而建立和完善相应的公司治理架构。在风险隔离的基础上，落实金融业务主体的资本充足和合规经营要求。问：平台科技金融公司大都具有天然垄断性，在资本市场中这种垄断就会成为投资企业的“护城河”，您认为能够通过监管的手段来消除这种竞争壁垒吗？丁安华：反垄断不是简单地理解为限制企业扩张，而是禁止企业滥用市场支配地位的不当行为。科技行业特别是互联网行业的垄断地位往往是技术进步、市场竞争的结果。法律不宜惩罚竞争中的优胜者，监管者要尊重这一市场规律。反垄断的核心在于鼓励竞争，当企业出现滥用其市场支配地位的不当行为时，反垄断监管就派上用场了。所以，一旦平台型企业试图抑制合理竞争、损害消费者和相关方利益时，就需要通过反垄断规制。平台反垄断应该聚焦于不当行为，如捆绑销售、畸高定价、限制竞争等，以及出于抑制竞争目的而采取不正当方式获取或维持垄断地位的情形，如恶意并购等。所以，平台反垄断和互联网企业的“护城河”没有关系，企业也不应该把这些不正当竞争行为当做自己的“护城河”。问：《平台金融新时代》一书中，在平台金融科技公司数据合规监管的重点领域部分，您谈到数据共享和征信体系建设，您建议我国个人征信体系应形成多层级的网状市场结构，目前市场结构如何，重点应先推进哪一层的建设，各层之间的关联如何，当前存在的数据孤岛等问题应怎样解决？ 丁安华：我国的个人征信体系目前还是以央行征信为主，市场化持牌机构为辅的框架。市场化持牌机构目前只有百行征信和朴道征信两家，征信产品单一、市场份额较小。随着金融服务实体经济的进一步发展，个人征信市场空间广阔。个人征信体系作为重要的金融基础设施，最终应该形成多层次、网状化的征信市场格局。我们理解，顶层应是央行征信系统；第二层是全牌照的市场化征信公司，数量可以扩大到3-5家；第三层是专业化的持牌机构（有限牌照），例如在信用卡、消费信贷、反欺诈等领域的专项数据服务公司；第四层是众多的数据服务公司或风险管理服务商，作为金融机构的外包服务提供者或作为全牌照征信机构的合作者，对此类数据公司实行穿透式牌照管理。当前的重点工作应该是先推进第二层建设。“数据孤岛”的问题，需要以征信体系建设为基础，加快推动信用信息共享。数据即资源，促进数据共享，避免数据只停留在各企业内部形成数据孤岛，促进数据的高效利用、发挥最大价值。我国亟须建立一套金融数据的使用、流动和保护机制。一方面，可以扩大市场化运作的征信公司模式，形成相对集中的点状数据共享开放平台；另一方面，可以借鉴国际经验，采用累进式数据共享授权，即市场份额越大，共享数据比例越大的方案，直接要求平台公司共享匿名数据，同时由监管机构建立在线的数据持有者目录，平台公司公布其数据类型并保障目录更新频率和准确性。问：根据书中讨论的个人数据账户制度，政府在其中起到非常重要的监管角色，甚至拥有“金股”和一票否决权。书中未进一步解释“金股”概念，除了否决权，政府享有其所支持的第三方收益分润吗？丁安华：所谓金股，又称国家特殊管理股，即政府在企业中为特定目的而持有的极少数股权，理论上可以只持有一股。政府可以尝试采用国家特殊管理股的方式支持第三方建立个人数字账户，即政府持有金股，不参与平台的经营运作，基本上不享有收益分润，但当发现公司行为有悖公众利益时可行使否决权，主要是发挥监管和治理的作用。关于个人数据账户的运作主体问题，为了控制数据账户管理的成本、保证创新效率，建议由商业机构来主导个人数据账户的建设与运营管理。个人数据账户采取“商业主导+政府分级监管”的模式，政府监管部门可以对数据账户管理机构制定准入和退出的标准。 问：中国11日1日施行的《个人信息保护法》中也规定了个人信息可携带权，关于这一项权利的争议除了书中提及的权利边界外，其实际效果到底是打破大平台垄断还是加剧大平台垄断也未有定论。您认为如何在保障用户对个人信息可携带等基本权利的同时，推进反垄断？个人数据账户制度的建立又如何在这两个议题中起到作用？丁安华：首先，个人信息保护和反垄断是基于两个不同的目的。个人信息保护是为了保护消费者权益，维护个人信息主体的权利。反垄断是为了限制不当竞争行为，通过鼓励竞争打破垄断。个人信息可携带权，是个人作为信息主体必须主张的权利。建立个人数据账户的作用，一是有利于实现数据确权，包括可携带权；二是有利于个人隐私保护；三是可以促进数据流动。有了个人数据账户，作为数据主体，我们就可以知道究竟哪些个人信息被平台公司所收集和储存。只有在此基础上，才能真正实现“我的数据我做主”。欧洲的《通用数据保护条例》（GDPR）规定了数据主体的八项权利，其中包括可携带权。我国《个人信息保护法》也有类似的规定。确认个人信息的可携带权，有利于鼓励竞争，打破垄断。至于权利的边界，主要争议在于第三方如何获得携带出域的数据信息，这就涉及到数据交易的市场建设问题。我们在书中提出了一些建议，就是希望在数据主体、数据收集者和数据使用者之间构建一套交易的规则。本质上，如同其它商品交易一样，数据交易也要体现自愿、公平和效率原则，平衡好各方的利益。问：我们注意到这本书提出了一个有趣的建议：个人数据账户可让用户拥有主张自己数据的权利，根据其数据的被使用量、时长、频次等追索商业利益。在欧洲有个人把自己的个人信息拿出来贩卖，也有专门提供给个人贩卖其信息的网站，这类事件争议不少：法律规定用于保护个人信息的权利是否能变现？如果个人将其用于损害自己的个人信息怎么办？在您的畅想中，未来社会的个人与其个人信息之间的关系将会是什么样的？丁首席：这涉及到数据权属问题。数据权属分为抽象意义上的人格权益归属和经济学意义上的财产权益归属两个层次。数据的人格权益归属已有较多共识，如数据主体对数据具有广泛的控制权，包括知情权、访问权、更正权、被遗忘权、处理限制权、可携带权和反对权。数据的财产权益归属问题，目前学术界和实务界争议较多，尚没有形成统一认知，存在大量技术性问题。我们在书中的建议也不是完全借用海外的做法，而是基于当前个人对自身数据的“无权”状态，去争取部分权利。当然，个人的数据主张权利如果过分自由，也会出现被滥用、误用、非法使用的风险。我们既要借鉴海外的经验，也要吸取其教训。个人与个人信息的关系，本质上是个人与个人的所有社会关系的有机统一，不可分割。个人是社会存在物，在信息化时代，人的社会存在和社会关系被数据所描述。而法律和道德规范的作用在于调节人的社会关系，不因数据化而改变。 问：您认为大型平台公司是否应该被纳入系统重要性中来？如何平衡金融科技的监管与创新之间的关系？ 丁安华：大型平台公司的系统重要性，不是传统意义上。所以，不能以是否纳入系统重要性金融机构来评判。大型平台公司的系统重要性主要体现在三方面：一是若干平台企业，在特定的金融服务节点上，已经具备系统重要性，例如在第三方支付领域，设想一下如果微信支付或支付宝出现问题，那可能就是系统性的；二是部分中小金融机构过度依赖平台企业的节点式技术服务，使得平台金融服务具有较强的风险扩散路径，也就是说风险可能最终转嫁到其它机构；三是平台企业本身严重依赖于数据和算法，技术风险特别是数据安全或算法错误时，也可能引发系统性风险。关于监管，只要是从事金融业务，就要接受统一监管。公平、一致的监管标准是基本原则，技术本身是中性的，不能因为声称使用某种技术而豁免金融监管。只有在技术中性的框架下才能真正鼓励创新，否则会出现大忽悠。当然，金融监管需要与时俱进，不断探索适合金融科技创新的监管方式和手段。比方说，我们在书中提出的建立分类多级牌照体系，大力发展监管科技，完善“监管沙盒”机制，建设数据账户等等，都是值得探索的方向。问：《平台金融新时代》一书中提出对于平台金融而言，数据治理和数据安全保护也是核心问题。其实算法不公正导致的掠夺性消费、大数据杀熟、隐私暴露等问题以及科技伦理问题备受诟病。在您看来如何保证算法公正？对于平台运营者，如何建立合理有效的算法促进自身高质量发展，同时在效率和社会公平方面做好平衡？丁安华：金融科技公司的目标客户大部分是通过算法发现的。由于涉及广大消费者的利益，所以要保证算法公正，为此要强化针对算法的合规监管。算法合规主要聚焦于数据加工环节，侧重于防范金融科技公司的算法歧视和过度开发问题，背后涉及到更为本质的伦理问题。算法歧视来源于算法的设计和处理过程中被有意或无意地嵌入伦理偏见，这些偏见可能被复杂晦涩的计算过程所迷惑。因此，金融监管需要适当介入，以保证算法的客观公正有效。目前主要国家对算法的监管原则，是强调算法本身必须是可解释、可验证、透明和公平的。除了算法歧视之外，数据处理过程中还牵涉数据采集的原始意图问题。现实中，数据驱动的平台科技公司，不断开发新的算法，将数据的商业价值最大化，可能超出了最初收集个人信息的原意。这违背了数据“专事专用”的原则，过度开发增加了滥用个人数据的风险。算法合规，是金融监管中的一个明显的薄弱环节，亟待加强。为此，需要强化针对算法的行为监管，构建算法合规的内部治理和外部审计体系；提高算法透明度，要求企业数据自动化决策系统可追溯与可验证；同时，将监管要求、社会伦理和反垄断审查等嵌入到算法合规监控之中。对于平台经营者而言，需要建立完善的内部的数据治理体系，避免出现如隐私泄露、非授权使用、数据独裁、算法偏见等一系列问题，主动把好算法合规第一关。问：在监管方面，《平台金融新时代》中提出根据平台金融进入金融业务的节点给予有限分级牌照。在您看来具体应该如何设计？丁安华：总的原则是坚持一致性与差异化相结合。鉴于金融科技公司对金融业务的节点式介入，需要根据分工状况，拆解现有的全牌照，构建分级牌照体系。建立分级牌照体系，可以在防范监管套利的同时，保持监管的针对性和灵活性。我们建议，可划分为全牌照和有限牌照，按金融科技公司实际从事的节点业务类型，颁发相应的业务准入牌照。有限牌照，需要与全牌照或其它有限牌照结合，才能构成从事某项业务的完整资质。在涉及专业技能和面对公众的岗位时，需严格资质管理，约束从业人员行为。对节点式介入金融的平台金融科技公司，即使获取有限牌照，如不涉及资金收付，可能不会面临信用风险，其风险主要来自数据安全和技术风险，其监管方式应从传统信用业务的资本管理、流动性管理转向数据安全、算法合规和技术风险为主的数据治理。问：平台金融的数据治理面临哪些挑战？对此您有何策略建议？丁安华：平台金融的数据治理面临的挑战主要包括垄断问题和算法伦理问题。首先是垄断问题。数据作为一种新的生产要素，已经成为数字经济时代最重要的资源。平台型业务具有明显的规模效应和网络效应，数据市场也具有自然垄断的特征。平台反垄断监管，有两个视角：一是市场结构；二是市场行为。从市场结构看，首先是要合理界定相关市场，进而判断平台经营者是否拥有市场支配性地位。从市场行为看，在于识别滥用市场支配性地位的行为。理解市场结构，是判断市场行为的前提。从全球反垄断的实践看，重点不在于市场结构，而在于市场行为。因此平台金融的反垄断问题，其焦点在于甄别和禁止滥用市场支配性地位的不当竞争行为。另一个挑战是如何处理平台金融科技公司的算法伦理问题。平台金融科技公司因服务对象涉及不特定的大量自然人，收集和处理大量行为数据，容易触碰到人的隐私和数据安全，引发了大量与人相关的社会伦理争议。主要包括个人隐私保护问题、过度负债过度消费问题、算法权力与算法歧视问题。为了应对上述两方面的挑战，平台金融的数据治理需要明确相应的监管原则。一是风险为本（risk-based）。从技术风险角度来看，对具有系统重要性的平台金融公司（包括金融科技银行）的监管要求可能不再是一般意义的资本要求，而是需要根据技术风险的重要性，附加相应的数据治理要求和监管标准。二是技术中性（technology-neutral），意味着无论使用何种技术，都应该适用相同的监管原则。换言之，监管机构不应对标榜“技术创新”的金融科技公司放松对产品、流程和行为的监管尺度，反之亦然。三是基于行为（activity-based）。从全球看，各主要国家都在积极探索和加强以法律合规和消费者保护为主的行为监管。基于行为的监管，其中的关键是关联交易、反垄断、投资者适当性、数据产权和个人隐私保护等问题。行为监管与审慎监管的专业要求不同，前者依靠大量的法律和执法专业人士，后者则以财务和风险管理专业背景为主。过去十年，全球金融监管改革逐渐形成了“审慎监管+行为监管”的双峰模式，这对重塑我国金融科技监管架构具有借鉴意义。四是功能监管（functional regulation）。功能监管即根据金融活动的性质来进行监管，对相同功能、相同法律关系的金融产品按照相同的规则接受一致的监管，而不管发生在哪个机构。对平台金融的监管模式应该是功能监管与机构监管相结合，特别要重视功能监管。
文 | 丁安华
编辑 | 彭韧
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