大数据金融算法的法律规制

在大数据时代,算法已经成为大数据金融发展的核心底层技术.在享受大数据金融算法优化和重构传统金融业的商业模式、驱动新兴科技金融产品和业务创新的同时,亦必须面对其可能带来的算法黑箱、算法歧视、价格操纵、隐私泄露、算法鲁莽等负面效应.为此,大数据金融算法必须接受法律的规制,需在适度监管理念的指引下,完善大数据金融算法法律体系,重构大数据金融私法关系,建立大数据金融自律机制,并强化大数据金融行政监管机制,通过"多元共治"促进大数据金融算法规范运用.     

关于美国《算法正义和互联网平台透明度法案》的借鉴与启示

近年来,随着互联网平台不断发展,沉淀的个人数据规模不断扩大,在数据运用过程中,"大数据杀熟"等算法歧视行为屡次发生,严重侵犯了公民的合法权益,不利于平台经济的健康发展,甚至影响社会公平与正义.2021年5月27日,美国参议院出台了《算法正义和互联网平台透明度法案》,禁止互联网平台通过算法歧视性地对个人信息进行处理,并提出一系列措施确保平台在算法使用过程中履行审核和透明度义务.当前,我国互联网平台发展走在世界前列,如何进一步规范互联网平台数据和算法等技术应用,以技术正义、向善应用促进行业整体健康有序发展,是我国数字经济高质量发展重要保障,也是完善社会主义市场经济体制建设的重要支撑.本文对《算法正义和互联网平台透明度法案》出台的相关背景进行了研究,对法案中值得关注的主要内容进行归纳总结,并梳理了各国互联网平台监管相关制度,结合我国实际,提出加强法规制度顶层设计、加大监管治理力度、创新数字化监管方式等治理路径探索方向.     

另类数据征信对信贷公平的影响及展望

数字经济时代新技术的发展,使数据的储存、共享和优化都更加便利。随着国内对民间征信市场的开放,民间征信公司和金融科技平台已经使用“另类数据”对用户进行行为分析和预测。机器学习下的另类数据征信,虽然能弥补传统征信中存在的数据片面等缺陷,缓解信贷歧视,帮助因信贷历史不足等征信因素和歧视因素导致借款失败的弱势金融群体,提高金融普惠程度,但仍然存在阻碍信贷公平实现的歧视因素。通过构建金融消费者和网贷平台的完全信息静态博弈模型,发现对另类数据的保护和应用进行监管和立法,对金融科技行业进行规范十分必要。     

平台型金融科技公司风险及监管

我国正面临数字化转型的关键时期,平台型金融科技公司借助数据和算法优势,从支付介入金融领域,并且不断扩大自身的金融生态圈。在推动金融业数字化、智能化转型的同时,也引发了一些不容忽视的金融风险,如传统金融风险、数据治理风险和系统性风险等。文章通过梳理国内现有平台型金融科技公司监管政策,针对平台型金融科技公司风险监管存在的问题提出相关政策建议。     

基于监管合规的中小银行数据治理体系研究

数字经济时代，数据已经成为银行的重要资产和核心竞争力。中小银行客观上存在资源投入不足、标准职责不清、报送口径杂乱和应用模式单一等数据治理难题，在“严监管、细监管、深监管”的数据管理背景下，中小银行可以从顶层设计、战略目标、数字技术、专业人才和考核政策等角度突破数据治理难题，基于应用角度做好数据盘点、数据认责、数据标准、数据安全和数据质量管理等具体的数据治理工作，在此基础上基于全域数据观，搭建统一的监管数据集市，在满足监管合规要求的同时，充分发挥数据价值，赋能业务发展，提高银行经营质效。     

数字金融背景下金融数据安全及监管研究

金融安全关系经济稳健发展。近年来,在金融科技、大数据、云计算等技术的推动下,传统金融逐渐转变为数字金融,加快了金融行业的发展步伐,为经济发展提供高效便捷的服务,推动了经济高质量发展。但数字金融快速发展的同时,也面临着金融数据安全与治理方面的诸多挑战,如不及时预防和控制,可能会引发金融安全风险,甚至影响整体经济的发展。文章分析了数字金融发展伴生的矛盾问题、金融数据安全面临的主要挑战以及金融数据监管方面的难题,并提出针对性建议。     

数字经济时代中国保险监管创新研究

随着数字技术与保险业的深度融合发展,诸多未知风险接踵而至,保险监管也受到数字技术的冲击,传统保险监管方式已无法满足新时代的要求,亟需创新发展。本文聚焦中国保险监管的现状,发现其存在传统监管模式滞后、数据信息安全监管问题凸显、数据孤岛问题愈发严峻、监管科技总体规划不足、相关法律法规存在缺失、复合型监管人才匮乏等问题,提出保险监管创新的系列政策建议,以推动数字经济时代中国保险监管的创新发展。     

大数据背景下的反洗钱监管问题研究

传统的反洗钱监管方式已不适应大数据时代的新形势。本文分析了反洗钱领域的大数据概念,探讨了大数据应用于反洗钱监管的可行性,提出构建反洗钱大数据监管体系的设想,并从加强信息化建设、增强数据收集的敏感性、提高信息融合水平、健全法律和监管机制等方面提出相关建议。     

金融大数据研究与应用进展综述

身处大数据时代,人们生活的方方面面都离不开数据。同样,金融行业也存在着海量的数据,将大数据技术与金融行业结合,有助于推动金融行业的发展。本文介绍金融大数据的分类和面临的挑战,并总结和整理了目前处理金融大数据的主要算法,具体包括基于语义的金融大数据处理算法和基于时间序列的金融大数据处理算法。介绍了金融大数据在不同分类下的应用,并展望了金融大数据的发展前景。     

我国商业银行风险管理的两次数据革命

现代商业银行的风险管理以定量数据分析为基础。近年来,我国商业银行正在经历着两场有关风险数据的革命:第一次是新资本协议的实施,推动商业银行风险管理从定性转变为定量;第二次是大数据及互联网金融,推动数据型风险管理模式进一步升级,从广度和深度得到充分扩展。两场数据革命叠加发生,给我国商业银行风险数据体系搭建带来了巨大的挑战和机遇,要求商业银行风险管理者具备充分的想象力和开创性,在数据技术、数据需求、框架设计等方面将二者有机结合,提升竞争力,满足监管合规的要求。     

替代数据在征信业中的应用与国际经验

随着大数据等新技术在信用评估领域被广泛应用,商业银行和消费金融公司等金融机构通过金融科技公司、数据经纪商等间接使用大量替代数据信息,一方面使信贷服务快速渗透到传统征信体系外的客户,为普惠贷款落地提供了解决方案;另一方面也加剧了个人信息保护与数据安全等潜在风险。2021年9月,中国人民银行依据《个人信息保护法》等上位法出台《征信业务管理办法》,“数据平台—征信公司—金融机构”成为替代数据分享的新发展方向。在梳理外国信用数据分享典型模式和监管经验的基础上,分析现阶段国内信用数据分享面临的机遇与挑战,从制度构建、数据治理、机构设立和服务定价的角度为进一步推动信用评估行业稳健发展提出相关政策建议。     

风险防范下算法的监管路径研究

人工智能时代,由源源不断的数据驱动的算法已经成为新的权力代理人。然而,对算法的监管仍依照传统路径,在结果监管的思路指导下,进行事后的内容审查,由网络平台承担法律责任。机器深度学习和自动决策技术的发展超越了结果监管思路的制度假设,给传统监管路径带来严重冲击。应及时树立以风险防范为目的的监管思路,实行内容与算法并重的双轨审查机制,以及设立平台责任与技术责任双轨并行的责任体系,并对算法的生产性资源数据的收集和使用进行合理限制。     

金融数据跨境流动安全与监管研究

近年来,跨境金融服务在移动支付、数字货币、大数据、区块链等金融科技的推动下蓬勃发展,快速增长的跨境金融数据成为了重要的市场资源。虽然金融数据跨境流动提升了金融服务效率,推动金融全球化向纵深发展,但是也在一定程度上给国家、企业和个人信息带来安全隐患,当今世界各国都面临着跨境金融数据流动性和安全性的权衡,存在着不同的监管模式。本文通过梳理中外金融数据跨境流动法律基础和监管政策,着重就数字经济背景下国家金融数据安全和监管中存在的主要问题进行分析,并对我国进一步做好金融数据跨境流动监管提出建议。     

大数据发展对征信业的影响研究——基于5G应用的思考

随着大数据时代的到来,大数据渗透到各行业和各领域,征信业也不例外,"一切数据皆信用"的理念带动了传统征信方式向大数据征信的转变。5G技术的应用影响大数据的数据规模、信息获取维度、信息开发平台、大数据技术等方面的发展,为大数据征信业带来广阔发展前景的同时,也为大数据征信业带来挑战,如征信监管制度不健全、"征信业务+大数据技术"的复合型人才匮乏、大数据技术运用能力不足、信息共享与个人隐私保护等问题。因此,在5G新兴技术发展的关键时期,对大数据征信法律体系、法律监督机制、大数据技术、信息安全机制的进一步完善有助于大数据征信业的稳定健康发展。     

我国大数据征信发展的现状、困境和经验借鉴

以大数据征信的概念为出发点,总结分析我国现阶段大数据征信发展的现状及困境,介绍美国较成功的大数据征信模式,从而有针对性地提出完善配套制度及监管方式、推动标准化建设及丰富数据渠道、提高技术专业性三方面的建议,以促进我国大数据征信的健康发展.     

浅谈大数据会计

随着大数据等新兴技术的进步,会计进入跨时代的发展。由传统会计到财务信息化,再到大数据会计,会计这一学科在现代技术的推动下,在会计职能和会计工作内容、方式及思维等方面都发生了质的变化。阐述了大数据会计与传统会计、大数据会计与财务信息化的区别,分析了大数据会计目前的发展和应用现状,指出了大数据会计应用中存在的问题并提出了相应的对策。     

连续值属性约简算法改进

目前存在的基于粗糙集理论的属性约简算法多数只适用于离散型数据。而在现实工作中,不仅有符号、类别等离散型数据,更有大量的连续型或实型数据,甚至二者的混合。传统的离散化过程并不能保存属性在数值上的差异,造成了一定程度的信息损失。本文提出一种将模糊聚类和粗糙集相结合的属性约简算法,从而避免了实型数据的离散化。     

大数据思维下实现精准税务监管的思考与探索

实施精准监管是强化税务监管效能、提升税收治理水平的重要举措。但传统税收征管模式下的税务监管现状与实现精准监管的目标愿景之间仍存在不小差距。在大数据时代背景下,需要重新审视税务监管在岗责体系、数据基础、方式手段等方面存在的问题。税务机关要进一步提升监管水平,必须运用大数据思维思考和探索优化组织架构体系、夯实数据资源基础、发挥精准分析作用、强化人才队伍建设,力争早日实现对税费管理对象的分类精准监管。     

我国大数据征信业发展实践与完善路径

我国传统征信服务难以满足日益增长的征信需求。在互联网经济、大数据技术日益普及的背景下,大数据征信应运而生。当前我国大数据征信业发展在信息主体权益保障、征信数据有效性、征信机构独立性和征信市场监管等方面存在着亟需解决的问题。对此,应通过加强对信息主体的权益保障、提升征信数据的有效性、强化征信机构的独立性及完善大数据征信监管等路径,促进我国大数据征信业的健康发展。     

平台经济泛金融化与金融科技监管的研究——基于数据要素的视角

在数字经济的时代,数据既是生产要素、货币化资产,又是信息技术的基础资源。平台紧扣数据这一核心关键要素布局金融业务,从在线支付切入,利用算法优势加强数据规模效应和金融价值挖掘,融合传统金融市场中分散的业务,逐步形成以数据垄断、金融市场关键要素由资本转向数据和平台依赖金融营收为特征的平台泛金融化。本文从创新悖论、系统性风险、新“大而不倒”以及数据与基础设施安全四个角度深入分析了平台泛金融化潜在的风险。平台泛金融化引发的金融科技监管变革也很值得探讨,本文从科技创新与金融监管的辩证关系、反垄断举措、数据确权与隐私保护、科技监管以及金融数据和算法的公众属性五个方面探讨了金融科技监管的重点和痛点,最后提出了政策建议并展望了去中心化数字金融。