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本文長度5256字，推薦閱讀時長40分鐘目前，隨著金融與科技的快速迭代和融合，倫理問題已成為政策和市場關注的重中之重。 2022年10月10日，中國人民銀行正式發布並實施了《金融領域科技倫理指南》，提出了開展金融領域科技活動需要遵循的價值觀和行為準則。 2023年10月8日，科技部會同十部門聯合印發《科技倫理審查辦法（試行）》，成為科技倫理風險防控和創新風險治理的指南。 在此背景下，有必要重新審視優化金融科技倫理治理的思路和重點。新語境下的金融科技倫理治理**
楊濤
國家金融與發展實驗室副主任。
金融科技倫理治理研究背景金融科技倫理治理是科技倫理在金融領域的應用，是針對科技促進金融創新過程帶來的倫理和社會問題而產生和發展的。 金融科技倫理治理的目標是用有效的制度結構，突出人文精神和價值觀的作用，使人們的逐利衝動理性、超然、活力有序，使金融科技的發展不僅有利於效率的提高和實體經濟的發展， 但也更具包容性和包容性。
同時，金融科技倫理治理應防止發展與治理的二元對立，形成“以發展為核心的金融科技治理新規則”和“以治理為引領的金融科技發展新路徑”的局面，促進形成健康互補、相互促進的關係。 金融科技道德治理不是一勞永逸的，治理框架建立後，需要不斷探索，規則不斷完善，技術標準不斷更新。
此外，金融科技倫理治理的基本理念是倡導不同主體之間的合作與共治，以多元化的方式解決倫理和社會問題。 金融科技的道德治理體系由多種行為體組成，各行為體之間存在多層次、多方位的互動機制。
綜上所述，目前學術界對金融科技倫理治理體系的重視程度尚較淺，亟待構建整體框架。 現有的相關研究主要涉及科技倫理、金融倫理和網際網絡金融倫理，或者說是金融科技風險監管問題第一課，對金融科技倫理治理的系統研究還不充分，特別是考慮到金融科技的整體架構與傳統金融存在較大差異，金融科技倫理的背景和框架仍有待進一步梳理。 同時，金融科技倫理治理貼近實踐的視角不夠突出，針對性對策研究仍有深入性，實踐創新仍相對薄弱。 金融科技倫理研究是一項應用研究，有必要在金融、倫理和電腦科學的交叉點上建立一種跨學科的研究方法，而不是僅僅停留在規範分析的層面。
來自國外的金融科技治理目前，國外金融科技治理主要集中在資料和演算法帶來的風險上。 一方面，在網際網絡時代，居民的日常生活與電子產品緊密結合，手機成為居民個人資訊的重要載體，包括身份、行為、偏好甚至各種敏感的私隱資訊。 資料作為數字經濟背景下最重要的資源，具有極高的價值。 因此，資料風險成為金融科技發展中備受關注的問題。 另一方面隨著人工智慧等新技術的發展，演算法的應用變得更加廣泛和深入。 當演算法的自主判斷偏離公平原則時，就可能導致“演算法歧視”。 所謂中立的演算法決策標準，可能會計算出歧視性結果，損害公眾利益。
有鑑於此，面對金融科技創新帶來的諸多倫理挑戰，主要發達國家和地區紛紛走以往的金融創新治理路徑，出台相關法律和政策規範，建立相關治理機構，值得我們借鑑。
例如，在美國，2017 年 10 月，美國消費者金融保護局《消費者金融資料共享與整合指導原則》（CFPB）已經出台，嚴格明確了第三方可以獲取和使用消費者個人金融資料相關資訊的權利範圍。 消費者可以選擇是否允許第三方訪問其個人資料，當第三方獲得儲存和使用其財務資料的權利時，他們必須及時向消費者披露，而這些原則旨在通過限制消費者與財務資料相關的權利來保護消費者個人資料的安全性、透明度和準確性。
2016年貨幣監理署（OCC）提出“負責任創新”主題，成立創新辦公室，支援負責任金融創新，嚴格規範使用雲計算、人工智慧、大資料分析、分布式賬本等高科技金融產品和服務的金融產品和服務。 2019 年，美國消費者金融保護局 （CFPB） 與一些州級監管機構一起啟動了美國消費者金融創新網路 （ACFIN）。 創新網路的目的是加強聯邦和州監管機構之間的協調和溝通，及時了解市場創新，制定適當的監管政策，促進金融包容性，促進市場公平競爭，並專注於打擊市場上的欺詐、歧視和欺騙行為。
另乙個例子，在 2021 年 6 月，歐洲數字倫理專家諮詢組（聯合國教科文組織）出版了《人工智慧治理原則》，提出了人工智慧在保險領域應用的六項倫理原則，即相稱性原則、公平不歧視原則、透明度和可解釋性原則、人工監督原則、資料可追溯治理原則以及穩健性和績效原則。 這些是歐洲保險和職業養老金管理局在保險業制定的數字道德原則，進一步加強了歐洲金融科技的道德治理。
2018年5月，歐盟隨著《通用資料保護條例》的出台，資料保護委員會（EDPB）的成立，旨在促進歐盟成員國之間資料保護要求的協調，並加強各國之間的保護合作。 2019 年 9 月，歐洲保險和職業養老金管理局 （EAIF） 成立了乙個數字道德諮詢專家組，以協助 EASA 制定保險業數字道德原則，並幫助解決保險定價和承保中的道德治理問題。 該組織的成員主要是來自歐盟成員國的保險公司、**公司、律師事務所、會計師事務所、歐洲精算師協會、歐洲消費者聯盟等。
2018年10月，新加坡金融管理局會上提出了《提供機械投顧服務的指引》，明確規定了對演算法的監管。 《指引》規定，人工智慧的實際應用應符合責任、道德、公平的要求，即對機械人顧問的監管應審查其道德規範，相當於用剛性制度代替道德約束。 2018 年 11 月，新加坡金融管理局 （MAS） 發布了《金融業人工智慧和資料分析 （AIDA） 使用指南》，其中規定了 FEAT 原則，以促進金融業公平、道德和透明地使用大資料、演算法和人工智慧。 2021 年 1 月，新加坡金融管理局 （MAS） 發布了 FEAT 公平原則評估方法，在原有評估方法的基礎上增加了乙個評估維度，從系統目標、資料和模型、系統影響測量、個人資料使用和持續監控五個方面評估公平原則。
中國金融科技倫理治理面臨的挑戰新技術的飛速發展極大地改變了金融風險的產生、暴露和傳播方式，使得傳統的金融服務倫理不再能夠適應金融科技實踐的快速發展。 資料和演算法在給人們帶來極大便利的同時，也帶來了明顯的倫理問題，進而成為金融風險推導的“溫床”。 我國金融科技倫理治理面臨的問題，既是全球性的共同挑戰，也是自身特點的矛盾。
一是國家層面的金融科技倫理監管框架和治理體系尚不完善，對金融機構等責任主體的剛性約束不強。 倫理治理與金融監管緊密結合，金融科技倫理的法律監管體系尚未建立，推動倫理原則和規則實質性落實的法律法規尚未出台。 作為推薦的行業標準，《金融領域科技倫理指南》尚未對金融機構形成剛性約束，多項要求尚未得到實質性落實，資料治理體系仍有待進一步完善。 目前，金融機構、科技公司和第三方資料服務企業的資料管理體系有待進一步細化，對違反金融科技倫理的行為有待加強問責。
二是金融機構的組織架構和制度規範尚未建立，金融科技活動中的道德風險防範化解能力亟待提高。 我國大多數金融機構的年報和社會責任報告中均未提及“金融科技倫理”或“科技倫理”等關鍵詞，科技倫理尚未納入綜合風險管理體系，金融科技倫理治理的重要性有待強化。 大多數金融機構尚未建立企業級金融科技倫理委員會，大多在傳統風險管理框架和消費者權益保護框架內開展科技倫理治理，尚未建立科技倫理審查、資訊披露等常態化工作機制，導致責任邊界模糊等問題。 實施路徑不明確，制度體系不完善。目前，金融機構主要依靠專家經驗和人工操作開展科技倫理審查，難以及時發現和有效防範金融創新產品的私隱保護、產品公平性、服務歧視等問題。 目前，部分金融機構APP尚未完成面向老年人的轉型，部分APP僅停留在放大字型等簡單功能公升級，沒有為老年人提供差異化服務和專屬功能，入口設定複雜，導致特殊群體使用障礙多，加之偏遠地區數位化基礎設施落後， 長尾人群的金融服務需求仍存在缺口，“數字鴻溝”問題依然存在。
三是金融科技倫理行業自律體系尚不完善，行業組織的自律和監督作用有待強化。 完善的監管和行業自律是金融科技行業健康發展的重要驅動力之一，但目前金融科技行業的自律體系仍不完善。 目前，國家金融科技倫理委員會尚未成立，區域行業組織體系可能存在自律差距、自律重複、效率低下等問題。 金融監管部門已經發起了幾個地方金融科技倫理委員會，成立時間較晚，尚未形成產學研深度融合的自律體系，行業影響力和權威性有待提公升。 其他地區的金融科技倫理委員會仍處於籌備階段。
四是金融科技倫理教育、培訓和宣傳尚處於起步階段，金融科技人才的倫理意識有待提高。 2022年，新版《全國職業分類詞典》新增了金融科技專家職業，但目前金融科技從業者的識別、培訓和評價體系尚未建立，導致金融科技倫理教育培訓體系建設相對滯後。 特別是高校金融科技人才培養體系仍處於探索狀態，對金融科技倫理教育的重視程度不足。
第五，金融消費者對金融科技的理解不深，其識別風險和自我保護的能力有待提高。 根據中國人民銀行發布的《消費者金融素養調查分析報告（2021年）》，中國居民的金融素養水平處於全球中上水平，尤其是在基本金融知識方面。 目前，我國金融消費者教育處於普及階段，特別是缺乏面向大眾的資訊保安和資料安全教育，金融消費者積極參與金融科技道德倫理監管的積極性不高。
改善金融科技倫理治理的對策首先，資料倫理治理是核心。 在數字經濟蓬勃發展的背景下，資料是金融科技的核心，日益成為一種基礎性戰略資源。 由於其非競爭性、非排他性、易複製性、去中心化等特殊屬性，資料倫理領域的典型問題，如資料標準化、資料質量、資料流通控制、資料私隱保護、共享開放等，日益成為國際關注的焦點。 在全球主要國家和地區，許多與私隱保護相關的法律法規、治理機制和制度規則得到了完善和修訂，許多國家投入探索資料倫理框架的構建。 我國正面臨著從資料要素到資料資產的複雜探索，更需要全面創新、構建和完善相關制度和治理機制。
其次，以算術治理為出發點。 隨著制度的完善，未來監管部門應逐步探索金融創新所用演算法模型的倫理評價，確保演算法可解釋且符合公平原則，並嘗試在相關產品的開發設計、更新迭代和具體應用中融入倫理要素。 同時，加強《金融資料安全分類指南》《人工智慧演算法金融應用評價規範》等規則的應用，細化約束、權利和責任內容，以聚焦疑點為突破口，為金融科技公司等第三方資料服務企業和金融機構制定資料管理制度， 為確保道德規範的指導性和有效性，全面合理地開展風險識別，消除算術風險。
第三，它由主體的倫理治理所承載。 要明確金融科技主體責任，大力加強金融科技主體倫理建設，加強企業層面和人才層面的行為規範和道德教育。 金融機構和科技公司需要提高金融科技倫理意識，制定倫理治理體系，加強系統倫理建設。 不斷調整和優化內部資訊科技體系，制定符合金融科技倫理原則要求的資料採集、使用、保護流程和內部演算法風險管理體系，合理平衡商業利益與倫理的關係; 及時了解金融科技道德標準和標準的新趨勢，根據技術和業務的前沿變化，動態調整和更新金融科技道德管理體系，確保體系的指導性和有效性。
此外，它基於客戶道德治理。 要加快建立金融消費者的道德意識，可以借鑑歐盟發起的數字技能與就業聯盟計畫等國際經驗，通過社會宣傳等多種方式引導金融科技產品消費者關注和了解金融消費者的權益和金融科技的道德規範， 公眾討論和社群教育，以增強他們對金融科技相關道德問題的敏感度，提高消費者在金融科技領域的權益保護和道德意識。讓他們積極參與監管金融科技倫理建設的過程，最終在金融科技領域、金融行業乃至全社會形成規範資料採集、尊重私隱保護、尊重私隱保護的自覺意識和良好氛圍。同時，從數字金融時代的需求端來看，金融科技的高風險性決定了金融消費者需要不斷學習，與時俱進，才能正確認識金融活動，識別金融風險，更好地保護自己的權益。
最後，它得到了監督的道德治理的保障。 在金融科技的倫理治理過程中，監管者也需要及時優化行為的倫理原則。 首先是把握效率與安全的“蹺蹺板”，這也是全球金融監管者面臨的共同問題，尤其是在金融科技創新的“前沿領域”，有時需要從倫理角度把握“讓子彈飛”的時空界限。 二是把握制度規則與政策引導之間的平衡。 監管的核心目標之一是有效防範風險，特別是系統性和區域性風險，促進金融業持續健康發展。 然而，有時監管機構也會發揮國家政策指導的作用，這也許是提高風險承受能力的先決條件。 因此，在政策重點、方向、尺度上，也要靠一些倫理原則來“試錯”。 第三，金融科技創新中的諸多風險和倫理挑戰，其實都源於監管領域的交叉、重疊或空白，因此更需要加強監管協調，這也需要不同監管機構形成倫理共識。
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中國社會科學院金融與發展國家重點實驗室它成立於2005年，前身為“中國社會科學院金融實驗室”。 它是中國第乙個跨越社會科學和自然科學的國家級金融智庫。 2015年6月，在吸收中國社科院其他多家新智庫研究機構的基礎上，更名為“國家金融與發展實驗室”。 2015年11月，被國家批准為首批25家國家高階智庫之一。
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