金融是经营风险的行业，金融风险评估、定价和监控等的核心都是信息处理。从历史情况看，信息处理技术和机制的进步——体现在信息记录、收集、分析算法和算力等方面——都会促进金融业发展。早在信息革命时代，电报、电话和广播等在变革人类通信方式的同时，也提高了金融交易和支付效率。随着数字技术发展，金融领域从上世纪80年代起普遍用计算机替代人工和纸质操作，互联网从上世纪90年代起进一步提升金融活动的数字化程度。2008年国际金融危机以来，以移动互联网、大数据、人工智能、云计算和区块链等为代表的新兴技术蓬勃发展，进一步从商业模式、业务模式和运作模式等方面改变金融业。

人类正处于数字化大迁徙之中。数字世界、物理世界和人类社会正在走向融合，成为信息物理社会系统（CPSS，Cyber-Physical-Social Systems）。人们衣食住行、社交、学习和工作等活动的相当大比例在线上进行，数字技术记录下大量行为信息。在不久的未来，物联网设备数量将远超移动互联网设备数量，物联网数据将远超互联网数据。工业互联网使工业生产快速数字化。数字城市和智能城市代表着公共治理方面的数字化趋势。2020年以来，新冠疫情大流行加速了上述趋势。

数据类型不断丰富，数量不断增长，以及质量不断提升，将使数据成为经济发展的重要驱动力。我国政府2020年非常有前瞻性也非常适时地提出了数据要素概念。在数据要素时代，金融科技将会有哪些新发展，是否有助于我们建设一个好的社会？徐忠和邹传伟在《金融科技：前沿与趋势》深入研究了数字化大迁徙将对金融产生的深远影响。

任何金融活动都伴随着信息流、资金流和风险流。与这三股流相对应，作者提出与金融科技有关的三类基础设施——信息基础设施、支付与市场基础设施以及监管基础设施，并全面讨论了它们之间的关系。正如北京大学黄益平教授在书评《支付现代化与金融科技发展》中指出的，作者对现代支付所依托的账户体系及其在数字货币时代将面临的变化进行了全面深入的研究，将为提升金融科技研究打下良好基础。我认为，这本书对信息基础设施的研究的意义毫不逊色。

数据要素尽管繁多，但内涵金融价值最高的是能与身份相关联的数据。金融活动的参与主体是具体的个人和机构，金融机构需要了解他们的身份，这既是监管的要求，也是风险定价和风险管理的需要。在数字经济和数字金融中，身份管理在大多数时候是与账户体系联系在一起的。不管是金融账户，还是非金融账户，都是如此。这样，基于身份和账户这两个基础概念，就可以将信息基础设施、支付与市场基础设施关联起来。这也是作者提出支付现代化是金融科技发展的重要推动力和根本支撑的核心论据。

身份管理技术的发展（特别是生物识别技术），以及账户体系的演变（特别是数字货币的影响），都会对这类数据的记录、收集和分析等产生显著影响。但更大影响则来自个人数据主权意识的觉醒，以及各国隐私保护立法和执法的加强。作者从技术、经济学和监管等维度分析了隐私保护方面的最新进展。需要看到的是，隐私保护不完全是一个技术问题，更有价值观上的深厚基础。隐私涉及个人与他人、私有与公开的边界，是个人尊严、自主和自由的重要方面。隐私不排斥共享个人信息，而是要有效控制共享过程。

与身份相关联的数据固然重要，其他类型数据（包括脱敏后的个人数据）的金融价值也不容低估。比如，物联网设备记录下来的供应链数据，以及工业互联网记录下来的工业大数据，能帮助我们更好评估与实物资产乃至生物资产有关的未来现金流，并通过质押融资和REITs等方式发掘它们的金融价值。在资本市场，宏观和行业数据的金融价值已有充分体现，比如京东科技集团发布的生产制造活跃度指数。在保险领域，遥感技术和气候指数已用于农业险定损。可以说，数据只要有助于评估未来现金流，就有内涵金融价值，这是数据要素和金融科技的重要结合点。对不与身份相关联的数据，它们因为不涉及隐私保护问题，在共享和流通上面临的限制较少，将在数据要素市场中发挥重要作用，也是金融科技的重要创新方向。

在数据要素时代，数据分析算法应该怎么演变？传统的统计学和计量经济学方法是否够用？我主持的京东科技集团研究院一直关注这个问题，今年1月专门召开了“大数据时代对计量经济学的影响”研讨会。《金融科技：前沿与趋势》讨论了人工智能在信贷领域和资本市场的影响，核心观点与我基本一致。我国金融科技实践已充分证明，电商数据可以用来评估商家和消费者的信用。但相关算法需要有可解释性，并缓解算法歧视问题。这体现了人工智能应用于金融领域与其他领域的一个关键不同。金融直接关系个人权利，个人权利有伦理和价值观维度。不管算法如何完美，也不应完全由算法来决定影响个人权利的事项。算法的不可解释性可能造成无法评估和管理的金融风险，算法引致的一致性预期和行为还可能放大金融市场的顺周期性，这些都是金融监管需要特别关注的问题。算法的透明度和可追责性，将成为金融科技的一个重要问题。

尽管数据要素市场还没有发展成型，《金融科技：前沿与趋势》已描画出数据要素市场与金融科技相结合的图景，核心是两个维度：一是数据分析结果是否具有公共产品属性；二是数据来源和分析方法的灵活度。作者认为与金融有关的数据要素市场存在一个谱系分布。谱系的一端是征信报告，属于公共产品，在数据来源、数据使用和个人隐私保护等方面遵循严格监管要求。谱系的另一端是大数据风控，可以作为数字商品对外提供，在数据来源和分析方法上较为灵活。数据要素市场还有很多模式处于征信报告和大数据风控之间，相关创新值得关注。数据要素市场的结构将影响金融市场的分工关系。比如在信贷领域，一些互联网平台因为深入业务场景而掌握用户数据，一些中小银行有可贷资金但缺乏资质好的贷款用户。这两类机构合作放贷，能满足一定范围内的信贷需求，提高信贷资源配置效率。这个合作模式有经济学上的合理性，但需要解决中小银行与互联网平台之间的利益不一致和激励不相容问题，并实施穿透式监管，防止监管盲点。

数据要素市场的发展，再配合支付现代化，将把更多人纳入金融服务范围，这体现了金融科技对普惠金融的促进作用，也是这本书重点讨论的问题之一。作者提出要辩证地理解金融科技与普惠金融。第一，要重视改善数字普惠金融可能造成的“数字鸿沟”问题。比如，我国正在推进解决老年人运用智能技术困难的问题，并持续整治拒收现金的做法。第二，随着数字普惠金融服务人群的扩大，应加强金融消费者保护，特别要打击披着数字普惠金融外衣的非法金融活动。第三，互联网消费金融主要应帮助消费者平滑消费，不应成为消费者加杠杆的工具，不能强化消费主义弊端，不能侵蚀“种瓜得瓜、种豆得豆”和勤奋节俭等价值观念。这再次体现了作者对金融价值观的坚持，而这种坚持对互联网消费金融的可持续发展无疑是有帮助的。

总的来说，这本书认为，在数据要素时代，金融科技应成为一股向善的力量，不能用技术中性原则来掩饰对金融利润的无顾忌追求。那么，作者心目中好的社会是什么样的？我理解有四方面标准。第一，更多人成为金融服务对象，但金融消费者保护要跟得上。第二，更多数据的内涵金融价值被挖掘出来，但要充分保护用户隐私，分析算法也要有透明度和可追责性。第三，金融市场基于数据要素市场结构形成灵活有效的分工模式，但要防止分工链条中的利益不一致、激励不相容和监管盲点等问题成为新的风险源头。第四，要坚持正确、可持续的金融价值观。金融科技应该服务人的利益，而不能通过牺牲人的利益来发展金融科技。这些标准集中体现了这本书的风格——立意高远，但研究很实，同时将人文关怀和价值观寓于严谨的学术分析之中。

（作者系京东科技集团副总裁、首席经济学家和研究院院长）

作者：沈建光    责编：林洁琛