中国央行副行长：互联网金融令我们付出巨大代价 三大教训值得反思

12月17日，以“金融科技助力现代金融体系建设”为主题的2019第三届中国互联网金融论坛在北京召开，并发布了《中国互联网金融年报2019》(下称《报告》)。参与论坛的业内嘉宾，从不同角度分析了互联网金融的发展现状。

《报告》显示，随着互联网金融风险专项整治工作持续深入推进，互联网金融总体风险水平进一步下降，包括互联网支付、P2P网络借贷等方面的存量风险得到化解，增量风险可管可控，总体风险大幅下降，目前互联网借贷面临的问题主要在大量机构面临退出或转型；机构服务普惠金融能力有待加强；出借人风险教育和适当性管理不足；行业恶意逃废债行为较为严重等。

数据显示，截至2018年末，全国运营平台1726家，同比下降51.64%。年末货款余额8696.50亿元，同比降27.96%。

《报告》预计，监管政策将保持趋严态势。行业良性退出及转型加快，行业监管制度机制加快落地，金融科技将发挥更加重要的作用。

那么，如何运用监管科技？

自互联网金融风险专项整治工作开展以来，多个部门针对互联网金融风险，出台了多项方案和政策。第三届中国互联网金融论坛上，多位参与论坛的嘉宾，将目光聚焦在互联网金融的“监管科技”领域，其中，中国央行副行长潘功胜因故未能到场，由央行金融市场司司长邹澜代为致辞。潘功胜在致辞稿中指出：

“前事不忘、后事之师，从互联网金融风险积累、扩大、暴露到此后持续至今的清理整顿，我们付出了巨大代价，教训非常深刻，值得认真反思总结。”

潘功胜称，当前，金融与科技的融合发展方兴未艾，数字化、信息化大趋势下，互联网金融、金融科技的新业态、新模式仍会层出不穷，将继续给金融业带来深刻、深远的影响。

从互联网金融风险清理整顿的过程中，有以下经验值得总结反思：

一是各方一度对互联网金融的属性认识不到位，互联网金融仍然是金融，金融科技也是科技驱动的金融创新。

概念游移和科技外衣改变不了金融本质，无论是FinTech还是TechFin，无论是ICO还是STO，都应透过眼花缭乱的名词甄别其业务活动的实质。

二是互联网金融、金融科技没有改变金融的风险属性，其风险的传染性、涉众性反而更强，网络数据信息安全风险也更加突出。

一方面，由于跨界、跨区域交叉混业特征、风险扩散速度更快，溢出效应更强。

另一方面，接受服务的多维长尾客户风险识别能力不高、损失承受能力有限、潜在的社会危害更严重。

三是部分市场主体不尊重金融规律，激励扭曲。

在技术快速迭代更新的大背景下，真技术、假技术鱼龙混杂，一些市场主体缺乏足够的识别能力，劣币驱逐良币现象突出，技术应用未经审慎的论证和实验，过于强调技术，缺乏对金融规律的尊重和敬畏，一哄而上、一哄而散，很可能留下遍地狼藉。

基于上述反思，潘功胜指出，下一步在技术驱动的新金融活动发展中，要做好几个坚持和巩固、几个完善和发展：

第一，坚持服务实体经济的根本宗旨。

对于新技术、新产品、新模式，要从是否提高金融服务质量和普惠性，对金融业和宏观调控的影响等方面评价，防止以技术为外衣，脱实向虚，形成金融供给和金融需求的空转。

第二，坚持防范金融风险的基本底线。

设立金融机构、从事金融业务，必须依法接受准入管理，落实功能监管，保持监管的公平性，按照实质重于形式原则确定业务实质。

只要业务实质相同，就要采取一致的政策取向和监管规则。

保护无风险识别能力的投资者利益，守住普通民众的钱袋子。 面向公众的金融活动，不管是否以技术为名，都要从严监管。

第三，发展技术赋能的金融服务，为金融业提质增效。

支持各类机构在持牌经营的前提下，依托技术或场景优势，提供普惠性金融服务，丰富金融组织体系。

支持金融机构对接电商平台、供应链等各类实体场景，提供差异化、个性化金融服务，丰富金融产品体系。

支持金融机构探索大数据驱动的风控模式，提高风险管理能力。

第四，发展监管科技，提高金融监管的有效性。

推进常态化线上金融风险预警监测机制，运用科技提升金融监管部门的跨市场、跨业态、跨区域金融风险的识别、预警和处置能力。

值得注意的是，在潘功胜的致辞稿中提到，新金融活动的发展方向的第三点为：发展技术赋能的金融服务，为金融业提质增效；支持金融机构对接电商平台、供应链等各类实体场景，提供差异化、个性化金融服务，丰富金融产品体系。

事实上，随着中国5G的商用不断深化，人工智能、大数据、云计算、生物识别等前沿科技元素的智慧金融已经成为银行等金融机构开展金融活动的趋势。

百融金服副总裁蒲克强对此表示，关于金融机构对接电商平台等实体场景，2019年的情况已好过往年，但仍需加大力度。目前从百融金服的落地案例来看：

1、多数电商平台仍需要“兜底”才能得到银行授信；

2、即使得到银行授信，电商交易平台的信贷规模放量仍面临一定问题，这可能和平台业务模式有关系。

3、平台数据真实性问题。这需要多维数据交叉验证，或区块链技术支持数据可信。

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