互联网信息科技在金融监管创新中的应用*

秦文岩

（山东财经大学法学院，山东 济南 250014）

一、引言

在互联网信息科技时代下，对金融监管有效性的要求与日俱增。进一步提升金融监管质效，既要设立独立的金融监管机构，也要建立先进的金融监管信息系统和风险预警系统。为有效避免或减少新兴金融发展中欺诈、非法集资等问题的发生，以互联网信息科技为支撑的金融监管信息系统、预警系统是强化新兴金融风险防控的有效突破口。

目前，依托于互联网信息科技的金融监管信息系统、风险预警系统建设已经取得了一定的成效，而这最早起源于民间金融比较发达的浙江温州。为有效化解企业债务危机所滋生的区域性金融风险，2012年以来温州积极推进新兴金融领域的监管改革，认真贯彻落实国务院有关温州市金融综合改革12项任务之建立金融业综合统计制度、加强监测预警的基本要求。温州在全国率先建立新兴金融非现场监管系统，以解决金融监管的信息和风险预警问题，并配合现场金融监管和风险处置工作的开展。此后各地在推进新兴金融监管改革的实践中，越来越重视新兴金融监管信息系统和金融风险预警系统在金融监管体系建设中发挥的作用。自温州开发设计新兴金融非现场监管系统以来，北京、上海、深圳、广东、重庆等地方监管机构都积极与金融科技企业合作开发金融监管信息系统和金融风险预警系统。其中比较典型的是广东金融风险监测防控中心，其具有全方位、多维度、无缝隙的信息检测和资金监控功能，通过信息实时检测、风险精准预警和风险有效处置协同运行来推进新兴金融的规范有序发展（常仙鹤，2017）。

互联网信息科技支撑下的金融非现场监管系统的开发设计，不仅有效提升了数据采集效率，实现了信息数据各部门之间共享，还提高了风险识别效率，使金融监管机构增强了对金融风险的识别，为进一步深化金融服务打下了坚实的基础（刘世平和马新，2018）。传统的现场检查通常需要监管机构花费大量的人力和物力去整理、汇总和分析信息数据，检查效率较低，且带有一定的偶然性（刘世平和马新，2018）。而金融监管信息系统和金融风险预警系统充分利用了大数据、人工智能、云计算、区块链等互联网信息科技，除了能做到信息收集、分析、处理和风险预警的自动化、智能化外，还能对违法违规行为进行精准监测和有效打击。

二、互联网信息科技应用于金融监管带来的模式创新

对于混合着互联网信息科技因素的多样化新兴金融组织或业态而言，互联网信息科技的引入对金融监管有效性的提升、金融风险的防控尤为重要。由于金融监管科技底层支撑技术具有实时性、敏捷性、交互性、智能性、去中心化特征，互联网信息科技可以相对容易、便捷地推进新兴金融组织或业态的监管从传统的命令性、时滞性、封闭性、分散性监管向现代的协同性、过程性、包容性、集成性监管转变，并在实践上体现为公私协同型、数据自动化、人机交互型金融监管系统的创建与完善。

（一）企业合规与政府监管的融合：公私协同型监管模式

公私协同型金融监管强调监管过程的公私互动，即在金融企业承担被监管义务和金融监管机构履行金融监管职责过程中，金融监管机构与金融机构加强协同互动。值得注意的是，在金融监管过程中，金融监管机构和被监管机构的协同互动从理论走向实践需要特定的语境、特定的场景和特定的技术。金融科技、金融合规科技、金融监管科技为金融监管机构和被监管机构的协同互动提供了语境、场景和技术。其中，金融科技、金融合规科技和金融监管科技的技术同源性为协同互动提供了技术条件，互联网信息科技在金融领域的使用为协同互动提供了场景要素，金融监管规范、政策等的有效执行为协同互动提供了共同语境。技术同源、场景金融、监管语境共同促成了金融机构和金融监管机构在金融监管中的协同互动。

传统型金融监管主要是一种“命令-控制”型的金融监管模式，金融监管机构自上而下地对被监管机构提出监管要求，被监管机构被动地去执行金融监管规定和满足金融监管要求。然而，随着监管趋严、监管要求增多，金融机构的合规成本越来越高，甚至经常出现因不符合监管要求而被处罚的情形。为此，金融机构主动运用新兴的信息科技来满足金融监管要求，实现互联网信息科技在合规管理中的应用，此举有效促进了金融机构的监管合规从传统的被动式合规向主动式合规转变。国际金融协会（IIF）、英国金融行为监管局（FCA）等金融行业组织、金融监管机构将金融机构主动运用新型互联网信息科技满足金融监管要求的行为称为监管科技。此处所说的监管科技实质上属于被监管机构运用互联网信息科技满足金融监管要求的新型合规手段，严格意义上只能称其为合规科技。对监管科技的理解应从金融监管机构视角切入，即金融监管机构为了提升自身监管能力、监管水平、监管绩效以及更好地对金融机构进行监管，运用互联网信息科技工具或手段来对金融机构进行监管。无论是金融机构角度下的合规科技，还是金融监管机构视角下的监管科技，都是运用信息科技来满足金融监管要求或实施金融监管规则的技术性措施。由于合规科技和监管科技底层支撑技术同源性这一技术桥梁，金融监管机构与被监管机构之间可在投资者保护、产品和服务创新、风险管控、监管合规等目标上实现协同（蔺鹏等，2017），最终形成金融监管的公私协同和相互促进。

监管科技和合规科技在底层技术上的同源性，为数字化监管协议通过应用程序编程接口分别连接金融监管机构和金融机构提供了坚实的技术基础。金融监管机构和金融机构间的互联互通可以帮助金融机构无缝对接和系统嵌套监管政策，及时自测与核查经营行为是否符合监管要求（毕夫，2017），也可帮助金融监管机构运用技术“探针”进入金融机构及其交易系统内部获取数据信息、识别金融风险、发现违法违规行为，实时有效的进行风险预警或采取风险处置措施。正是因为监管科技和合规科技在技术上的同源性，才方便金融机构通过同根性的技术来及时、准确、有效地了解把握金融监管机构所颁行的金融监管规则，也可以实时得知自身的风险水平以及是否存在违法违规行为，或者是被预警或处罚的信息。同时，金融监管机构可以实时、全面地抓取金融机构的数据信息、风险并进行及时有效的分析处置，继而保证金融监管规则的有效执行，由此金融监管机构和金融机构形成了实时、持续、有效的信息共享、风险防控，实现了监管合规目标上的协同（乔宇锋，2021）。当然，随着互联网信息科技未来在各个领域的广泛应用，包括金融机构的交易相对方、金融行业自律监管组织以及工商局、法院、检察院、公安局等公共行政部门所记载的有关被监管金融机构的信息也可通过技术同源性的科技渠道实现数据信息的共享与传递，这会促使信息披露的主体更加多元化，彼此之间也更加具有交互性。总之，正是源于金融监管领域互联网信息科技的引入，才为金融监管机构与被监管机构从垂直式监管向平行式监管、命令式监管向互动式监管、结果式监管进而向过程式监管的关系转变提供了可能，并将公私协同治理理论带入了现实的金融监管实践。在金融的监管中，要引入互联网信息科技建立金融监管信息系统和金融监管风险防控系统，以突破当下金融监管缺乏数据支撑、风险防控有待加强的瓶颈，继而实现包括金融监管机构、金融机构、金融行业自律组织等在内的多元化组织或部门协同助力金融监管有效性的提升。

（二）流量式与统计式监管的融合：数据自动化监管模式

无论是金融交易的展开，还是监管规范的执行，都需要信息数据的支撑。传统的信息数据采集、分析都是通过人工进行手工或半手工采集、收录、分析，而计算机、互联网信息科技的出现为信息数据的处理带来了突破式的发展。随着计算机、互联网信息科技的深入发展，尤其是大数据、云计算、人工智能和区块链等技术的出现，信息数据的采集、存储、分析等开始从手工化向自动化、智能化转变。从金融监管层面来看，随着互联网信息科技的运用，传统金融监管信息数据中存在的时滞性、繁冗性、可篡改性、碎片化等问题都将得到解决，呈现出实时性、动态性、共享性、集成性等特征，并有助于流量性式监管和统计式监管的有效融合、数据信息可利用性的增强以及金融监管效用的提升。

无论是流量式监管还是统计式监管，监控风险和实施有效监管的前提是能够获取高质量的、连续的、微观聚合数据（王达和项卫星，2015）。其中，流量式监管更加注重实时、动态地挖掘数据信息，并尽快与金融监管规则进行对照。但传统的手工或半手工的数据采集、收录会对数据信息的时效性、准确性产生影响，且人工化的信息数据挖掘不仅存在时间上的延迟，还可能在数据统计时出现客观上的数据错误和主观上的道德风险，从而导致以此为基础的分析失去意义。如果没有互联网信息科技的支撑，实施流量式监管几乎没有可能。将互联网信息科技引入金融行业的流量式监管，使得流量式监管理念获得了走向实践应用的可能。自动化的数据挖掘和采集技术可以实时、准确地探取金融市场上每一笔金融交易、每一笔存贷业务、每一笔支付行为，智能化的数据分析模型和工具能及时分析金融活动可能存在的风险，甚至还可以进行风险的预警与自动处置。互联网信息科技在数据挖掘、录入、分析层面发挥了重要作用，不仅有助于解决可能存在的数据造假、时间迟滞等问题，还使得上述工作能够以低成本、高效率的方式完成。

较之于流量式监管，传统的统计式监管更加注重宏观、阶段性数据的整合统计分析，但现行的金融综合统计制度难以为金融监管、金融调控和金融决策提供准确、有效、及时的统计信息。交叉性的金融业务、系统重要性金融机构以及新兴金融业态所带来的大量数据信息，并没有被纳入现行金融综合统计的范畴。大数据发挥其应有效能的关键在于数据的流动性和可获得性，否则数据价值的挖掘无从谈起（赵建超，2015）。传统手工或半手工的金融综合统计无法自动挖掘和获取原定金融统计范围之外的数据信息，只能等待信息被采集后自下而上层层上报，逃避上报或虚假上报信息的行为也较难被发现。另外，传统的信息数据统计主要面向报告、报表等结构化数据，图片和影音视频文件等非结构化数据难以被统一收集和处理，缺乏多维度智能分析、展示，以及对非结构化数据的处理能力（唐宏飞，2016）。互联网信息科技在金融综合统计中的运用，推动数据信息的采集从被动向主动、从人工报送向自动获取转变。除原定统计范围内的金融信息外，信息数据自动化采集技术还可以对互联网上已经沉淀下来的结构化、非结构化、半结构化数据信息进行挖掘、筛选。

传统的金融信息统计主要面向阶段性数据的特性使其失去了实时、动态、持续、全面掌握流量数据信息的能力，并且其所追求的宏观也不是全面性的宏观，缺乏对计划外、非结构化数据信息进行搜集和处理的能力。以互联网信息科技为依托的数据信息系统能够自动化采集、智能化解析数据，有效弥补现行金融综合统计制度所存在缺漏，解决缺漏所带来的数据信息失真问题。鉴于此，应该充分发挥互联网信息科技在金融综合统计系统中的功能，使流量式监管走向实践，使统计式监管更加全面，实现金融数据信息流量式监管与统计式监管的有效融合。值得注意的是，由于传统的金融综合统计尚未完全覆盖新兴金融，使得部分新兴金融存在无信息数据、风险底数不清的问题，这正好为以互联网信息科技为依托的新型金融信息数据系统的建立提供了空间。由此看来，加强新兴金融的监管需要更加重视信息数据在其中的作用，并且积极运用互联网信息科技来构建体系化的金融监管信息系统，以实现动态流量式监管和宏观统计式监管的有机融合，形成金融监管信息数据收集处理的全天候、全覆盖。

（三）人工监管与技术监管的融合：人机交互型监管模式

尽管以互联网信息科技为依托而建立的金融监管系统可在一定程度上解决人工金融监管系统在数据信息采集处理中实时性、自动性不足的缺陷，但金融监管的最终结果必然面向现实物理世界，即从对金融机构及其行为的监管出发最后回归到金融机构及其行为。互联网信息科技只是金融监管的媒介工具或中间手段，因而金融监管的有效完成和顺利实现，需要建立人机交互型金融监管模式，即实现传统人工监管与技术监管的融合。此外，尽管人类自然语言与计算机逻辑语言可以通过技术手段进行相互翻译转换，但毕竟不是同一逻辑指引下的语言系统，也不是所有的语言要素都可以实现有效、完美地衔接和互译。人类自然语言本身的模糊性、多义性、不确定等特征进一步加剧了其与计算机逻辑语言相互转换的难度，所以最终还是需要专业化金融监管专家对金融监管数据信息进行辨识、对风险进行评估和处置。这是采用传统人工监管与技术监管相融合的人机交互型金融监管模式的另一个重要原因。

为了推进金融监管有效性的提升，要充分利用互联网信息科技，推动金融监管体系的创建与完善，但在人类自然语言与计算机逻辑语言转换，以及将转换后的数字化金融监管协议应用于金融监管实践的过程中，必然会面临人机互动的障碍，这又需要人工监管的补足，其中人工监管主要在金融监管中扮演原则性监管的角色，而技术监管主要体现为规则性监管的运用。具体来说，分为以下两方面：

第一，从金融监管中形式化技术与实质性标准的融合来看，在建立以互联网信息科技为依托的金融监管系统的过程中，要将形式化的互联网信息科技与实质性的金融监管标准进行有效融合，利用互联网信息科技将金融监管政策法律文本编译为以计算机程序代码呈现出来的数字化金融监管协议，并通过数字化金融监管协议的自动化执行来达到金融机构合规经营和金融监管机构有效监管的目标。具体来讲，就是利用自然语言理解与生成技术对金融监管规则、监管政策进行内容、意义上的输入性理解和输出性生成，而后利用计算机程序设计语言将监管规则编译为程序代码，从关键的操作流程、量化指标、禁止条款等方面进行编程开发，封装为具有可扩展性的监管API等监管工具，实现机器可读、可执行、可对接（李伟，2018），最后由一系列的数字化金融监管协议组成数字化的金融规则数据群，构成金融监管部门执行监管职责、金融机构履行合规义务的基础监管数据系统。然而，人类自然语言与计算机程序代码并不能完全有效对接，因为人类自然语言存在着一词多义、多词一义、概括性语言、原则性规范等问题，这就使得具有有限性、确定性和机械性特征的计算机编码语言无法或很难对人类自然语言所蕴含的意义给出适切性的表达。即使能够将这些语言转化为适切性的编码规范，且数字化金融监管协议也能够对监管规则背后的理念、价值、原则进行有效的理解，但随着市场环境的变化，金融监管政策执行中也存在加强或放松的选择差异，这可能导致技术驱动型金融监管系统得出不具完备性、不合政策性，甚至是错误的金融监管报告结果。为此，金融监管机构必须依据金融监管规则背后所隐含着的理念、价值、原则甚至是政策选择，进一步对技术驱动型金融监管系统所生成的金融监管报告进行人工性分析和评估，此即构成了人工性原则监管与技术性规则监管的交相互补。

第二，从金融监管中人工原则监管与技术规则监管有机融合的角度来看，技术规则监管弥补了传统金融监管的不足，而人工原则监管是对技术规则监管缺陷的弥合。因互联网信息科技具有有限性、确定性和机械性等特征，定性的、原则性的金融监管问题可以交由金融监管专家来确定，定量化、规则性的金融监管问题则可以交由技术性监管予以解决，并且定量化、规则性的监管结果的相对唯一性、确定性也更适合由剥离价值观念的技术性监管来完成，同时为负责定性的人工原则监管提供具体量化数据支撑。技术性规则监管的优势主要在于，能够对金融监管中的数字问题进行量化评估，如资本充足率、资产负债比率、风险级别指数等，这源于数字与计算机编码语言具有逻辑上的连通性或相似性。然而，技术性规则监管却很难对具有模糊性或多义性的不确定监管概念、抽象的一般监管条款以及金融监管规则背后所隐含着的理念、价值、原则等与定性紧密相关的金融监管问题进行价值上判断和政策上的选择，而这只能依靠人工原则监管来做出最后处理。此外，互联网信息科技本身的中性特征也有可能导致其被丧失伦理底线、违法违规的技术开发设计或应用主体所利用，使互联网信息科技成为技术开发设计或应用主体实施违法违规、违背伦理行为的工具，所以必须利用人类自身的伦理性、道德性标准来对技术中性的互联网金融监管系统进行最终的监管和价值评判。由此看来，人机交互型金融监管模式的塑造，将使人工原则监管与技术规则监管各自的优势得以充分发挥，但技术规则监管只能是人工原则监管最后判断作出的工具或手段。人工监管与技术监管融合而生的人机交互型监管模式构建的终极目的在于，促进以人为本之金融监管绩效的提升和金融服务的深化发展。

三、互联网信息科技应用于金融监管的现实困境

以互联网信息科技为依托的金融监管科技不是对传统金融监管的替代，而是补充，进一步完善金融监管的新形态和新体系需要两者相互配合，现代金融监管变革和更新对互联网金融监管科技并结合不同类型的金融组织或业态来建立新的金融监管科技体系。金融监管科技所具有的虚拟性、迭代性以及与信息科技的技术同源性等特征也决定了金融监管科技的运用会在实践转化层面存在一定的障碍。

（一）传统金融监管与科技型金融监管的衔接与融合

由于包括金融统计、反洗钱、征信机制在内的传统金融监管体系都是在特定制度框架和配套制度的支撑下建立的（吴晓光，2018），具有各自的技术、标准和要求，而包括机器学习、大数据、人工智能、云计算、区块链等在内的互联网信息科技运用于金融监管并构建出完善的金融监管体系又需要不同的技术、场景要素做支撑。如果将以互联网信息科技为支撑的金融监管科技运用于小额贷款公司、融资租赁公司、典当行、商业保理公司等一般新兴金融，以互联网信息科技为依托的网络小额贷款公司、P2P网络借贷、股权众筹、第三方支付等渠道驱动型互联网金融，乃至以智能投顾、数字票据、智能结算等为典型代表的科技驱动型互联网金融，是否需要与传统金融监管体系进行衔接呢？如果需要，不同类型新兴金融监管体系的构建在与传统金融监管体系衔接时究竟又存在哪些差异？线下的小额贷款公司与网络小额贷款公司是否会因为线下线上的差异而导致监管体系、监管技术需要区别对待？传统的投资顾问与智能投资顾问的监管又存在什么不同？其中，线上或线下小额贷款公司的差别仅仅是形式上的渠道差异，而传统投资顾问与智能投资顾问的内部运作则存在自然智能与人工智能的本质差别，相应的监管机理也必然会存在不同。其中，以互联网金融监管科技为依托而创新的金融组织或模式必然更多采用互联网金融监管科技进行监管，并建立相应的互联网金融监管科技体系，同时不以互联网信息科技为依托的金融组织或业态，无论是传统的金融组织或业态，还是新兴的金融组织与业态，也需要互联网信息科技因素的引入来弥补现有金融监管体系的不足，因为大数据、人工智能、云计算等互联网信息科技的运用有助于解决金融数据统计分析中存在的时间滞后、认知标准不统一、穿透性不足等问题。传统金融监管需要与金融监管科技进行融合已无可争辩，但究竟以何种方式、采用什么样的方法将金融监管科技有效融合于传统金融监管体系之中，还需要进一步的研究和分析。对于存在部分线上线下业务交错、自然智能与人工智能交叉关联融合，且其蕴含着的风险呈错综复杂、难以识别、传染性强特征的金融组织或业态，对其采取怎样的监管也需要慎重考虑。

（二）互联网信息科技应用于金融监管创新的自限性

如何把不同类型金融组织或业态的实质性监管标准，转换为高度虚拟性计算机代码或者程序，这是互联网信息科技运用到金融监管的重大难题。因为人类语言本身就存在模糊性和理解上的多义性，这就导致模糊多义的语言在转换为相对具体确定或者机械性的计算机语言时存在较大难度。即使可以将金融监管规则和标准转化为计算机的程序代码，然而由于计算机执行监管规则的机械性，其可能无法识别始终处于发展变化中的金融产品或服务类型。具体来看，主要体现在以下几个方面：

一是金融监管规则的设计背后通常蕴含着特定的理念、价值和原则，并始终需要在创新与监管、安全与效率之间取舍，而机械化的计算机语言和程序代码则缺乏价值判断和政策选择功能。事实上，技术化的金融监管代替不了监管者的自由裁量，因为金融监管不是简单的抓捕犯罪分子式执法。除主观故意外，商业决策失误、行业需求变化等诸多客观因素均可能引发金融稳定风险，也需运用自由裁量权灵活确定监管应对方式（杜宁等，2017）。

二是在互联网信息科技始终处于不断发展之中，并且在获得初步技术积淀之后，会以几何式增长态势进行扩张，如果依靠当下的互联网信息科技构建金融监管科技体系，难免会存在诸多漏洞。且不说金融监管始终落后于金融创新的现实，最为重要的是，金融监管体系有可能面临黑客攻击，这将导致严重的操作风险。

三是金融本身就具有高风险的特性，且金融科技和监管科技具有技术同源性，容易导致金融风险蔓延并产生顺周期效应。运用金融监管科技来监管金融科技有其必然性，但是金融科技与监管科技底层技术的同源性必然会导致漏洞的同根性。如果运用金融科技开发的金融产品或金融服务所产生的风险无法被识别或发现，那么金融监管科技也很有可能无法识别或发现。当金融风险爆发时，上述风险很可能会以系统性风险的样态呈现出来，此时的金融风险将更加难以被有效控制。

四、互联网信息科技应用于金融监管创新的系统优化

以互联网信息科技为支撑的科技驱动型金融监管路径创新，不仅需要建立并完善以数据为核心的新兴金融监管信息系统，还要在明确传统与新兴金融监管权责边界的前提下，实现传统与新兴金融监管信息系统的有效衔接和执法行动上的有效协调。

（一）以数据为核心的新兴金融监管信息系统设计

新兴金融组织或业态存在无监管系统、无监管数据、风险异质等问题，且新兴金融组织或业态的业务较为复杂、横跨行业较多，难以对其实施全面、实时的监管，但这也为运用信息科技构建金融监管系统提供了广阔的试验空间。当然，新兴金融与传统金融行业存在明显差别，这决定了其与传统金融组织或业态在监管指标、标准等方面也会存在差异。进一步看，新兴金融监管指标的选取与设计是构建和完善新兴金融监管信息系统、金融监管风险监测预警系统的最大障碍。

新兴金融监管信息系统的优化设计，最重要的就是要依托互联网信息科技的运用。以大数据、云计算、人工智能等信息科技为基础的金融科技及其监管依赖于数据聚合、处理、解释、建模、分析和预测（许可，2018）。因此数据也必然成为新兴金融监管信息系统优化设计最为核心的内容。具体来讲，以数据为核心的新兴金融监管信息系统应包括数据的采集、分析、风险预警和处置等内容：

第一，就新兴金融监管信息数据的采集而言，要求金融监管部门与新兴金融组织或业态实现信息上的互联互通。这不仅需要新兴金融组织或业态主动报送标准化、结构化的数据，更需要其加强对非结构化、非传统数据的收集和上报。金融监管部门也应积极运用大数据、互联网、云计算、人工智能、区块链等新兴科技，对数量庞大、来源分散、格式多样的数据信息进行收集，建立新兴金融组织或业态的全息数据库。

第二，就新兴金融监管信息数据的分析而言，传统金融行业信息数据的分析更多采用人工手段，非现场监管系统也仅仅扮演了信息报送的功能，而以互联网信息科技为依托的新兴金融监管信息系统更多采用智能化、自动性的数据分析方式。通过算法分析，不仅可以有效提高计算速度，也可以提升分析的及时性和准确性。

第三，新兴金融风险监测预警能够充分运用互联网信息科技对新兴金融日常运营中的风险、非法集资风险、网络舆情、案件信息管理等进行监测，并及时、自动反馈给新兴金融机构、金融监管部门，为金融风险点的快速识别、挖掘提供可能。

第四，以互联网信息科技为依托的新兴金融监管信息系统能够自动进行监管执法。这有助于抑制新兴金融领域风险的集聚、蔓延，将金融风险的“火星”掐灭于初始阶段。

在以互联网信息科技为依托的新兴金融监管信息系统中，不仅需要在信息采集、分析、预警监测和处置这些环节或流程中进行数据分析，更要结合新兴金融的具体类型来选取监管指标、设计监管模型。不同类型新兴金融监管指标的选取、监管模型的设计，既要结合传统金融机构的审慎监管指标，还要结合已经暴露的风险点。以P2P网络借贷平台的监管为例，其监管指标选取、模型设计既需要考虑传统金融领域的声誉风险、流动性风险、信用风险、市场风险、操作风险等，更需要关注因互联网信息科技因素的介入而呈现出的新特征，以及由此衍生出的新风险，如因互联网本身的技术缺陷、技术提供者的道德风险、外部人员或机构的技术入侵等而引发的金融风险。

（二）传统与新兴金融监管信息系统协同的统筹安排

以互联网信息科技为依托的现代化金融监管体系的构建，离不开传统金融监管体系的优化完善和新兴金融监管体系的系统构建，并且需要实现传统与新兴金融监管系统的统筹协调和有效衔接。无论是传统还是新兴金融监管系统，均是围绕数据治理来展开。传统与新兴金融监管系统的统筹协调主要就是数据治理的统筹协调，即实现金融业综合统计管理与运行机制的科学合理构建与完善。

传统的以“一行两会”为核心的金融监管体系已经在非现场监管系统和金融统计等方面制定了完善的制度和措施，尤其是具有综合性的社会融资规模、金融机构资产管理产品统计规范等。然而，现行的金融行业统计规则仍然存在诸多问题，如信息数据标准不统一、统计技术手段落后单一、数据组织分散、信息归集和使用难、共享机制不完善，对跨行业、跨市场、跨机构的交叉性金融活动、系统重要性金融机构、金融控股公司等关键领域的监管监测统计不足。因此，传统金融监管信息系统亟需进一步优化完善，即在既有金融监管系统、统计规则的基础上，实现不同金融监管信息系统、数据统计系统的互联互动和开放共享，为“一行两会”监管行动的协调提供有效的数据信息。

对于新兴金融而言，既有的金融统计标准规范并不适用，尤其是新兴金融组织统计标准规范存在不一致。譬如，《国民经济行业分类》将提供贷款或借贷担保业务的融资担保公司作为服务业的一种类型，而非金融业的一种类型。此外，新兴金融机构所从事或经营的与传统金融机构所经营的功能相似或本质相同的业务究竟如何监管？采用统一的监管标准还是相异的监管标准，如果采用统一标准，其监管又与传统金融机构的监管存在哪些差别？如果采用相异的标准，监管指标应该如何选取？

事实上，面对当前新兴金融存在的监管问题，完善包括互联网金融在内的新兴金融组织或业态的数据统计，全面加强对风险防控薄弱环节的统计监测实属必要。在新兴金融监管系统的系统构建中，不仅要有效利用互联网信息科技，而且要注意与传统金融监管信息系统的统筹协调，而统筹协调的重点主要体现在以下几个方面：

第一，实现金融监管数据的标准化建设。建立统一的金融机构统计分类及其编码规范，实现传统金融机构与新兴金融机构统计分类标准的统一化建设，尤其要重视新兴金融的类别归属，统一不同金融机构的编码规范，形成系统完备的金融机构目录。然后，结合新兴金融与传统金融机构及其业务的差异，选取审慎监管和行为监管具体指标、风险节点，并实现不同类型金融组织或业态监管指标、风险节点的标准化建设，实现包括传统与新兴金融监管系统在内的整个金融监管系统的协调统一性。

第二，加强国家金融监管基础数据库建设。国家金融监管基础数据库是标准化金融监管数据的信息归集平台，其不仅要包含现有的针对银行、证券、保险等行业形成的监管信息系统，还需要构建针对新兴金融的监管信息系统，形成传统与新兴金融监管信息系统数据的同步挖掘与管理，构成多层级的金融监管信息组织架构。

第三，实现金融监管信息数据的有效管理。在金融监管信息的归集方面，要实现金融管理部门同步向传统金融机构和新兴金融组织直接采集数据，并接入国家金融监管基础数据库。在金融监管信息的共享方面，要提高金融监管信息数据的统计透明度和使用效率，实现对金融监管基础数据源、汇总指标以及统计报表的充分共享。在金融监管信息的分析方面，要充分运用互联网信息科技实现信息数据的自动更新、自动关联、自动校验等，完成对金融监管信息数据的自动性、系统化管理分析。