6月29日，2020第四屆金融科技與金融安全國際雲峰會暨2020中關村「番鈦客」金融科技國際創新大賽啟動儀式在線上召開，世界銀行集團國際金融公司（IFC）高級金融部門專家黃琳出席並發言，她提到目前各個國家主要通過出臺指導性政策監管，做一些新嘗試，重點是要在保證金融創新與個人的數據保護當中尋求一個平衡。
黃琳
世界銀行集團國際金融公司（IFC）高級金融部門專家
以下為嘉賓發言全文：
大家好！今天前面很多位嘉賓說到，現在新的數據源和數據類型越來越多，在金融行業的應用也變得越來越普遍，所以我想今天著重給大家介紹數據在金融行業的應用，以及作為金融監管當局應該怎麼樣去應對，特別是金融機構如何使用第三方數據服務的情況下。我們知道第三方數據服務當中有很多都是Fintech公司。我這部分主要是側重於從國際經驗的角度來說給大家做一個介紹。
首先來說一下金融行業使用數據的情況。作為金融行業來說，舉個例子，在信貸業務方面，在信貸整個生命周期，從獲客到貸款審批、貸後監控，再到清收都是需要數據和數據服務支持的，其他的非信貸金融產品也是一樣。
金融機構獲得信息的途徑是有幾個方面，第一是自己採集的，比如說借款人在申請貸款的時候提供的信息，盡職調查的時候得到的信息。第二是從徵信機構得到的信息，剩下的就是從其他的第三方獲得的信息。這當中很大一部分是從第三方數據服務公司那裡得到的信息。
我們經常聽到大家抱怨，比如金融機構說沒有拿到足夠的信息是因為徵信體系不健全，這種觀點是完全錯誤的，因為徵信所採集的數據是非常有限的。徵信的原則，對於數據的高要求，還有基於互惠原則的數據共享的特徵，都是決定了它所採集的數據是非常有限的，因為很多情況下，數據是達不到徵信的要求。國際上對於什麼是徵信、徵信的作用、徵信的治理結構是有共識的。所以，因為徵信數據提供的數據是有限的，對於金融機構來說，為了能夠提升他的獲客，提升風險管理能力等，它一定會使用除了徵信之外的第三方數據和數據分析公司。
金融機構獲得其他的第三方數據和數據公司的服務也是很普遍的一種現象。舉個例子，英國的金融行為監管當局FCA在去年的一個報告中提到，英國的信貸機構當中有40%的數據是來自於第三方。
所以在為金融機構提供信息方面，除了徵信機構之外，還有徵信之外其他的第三方數據服務公司，而且這個第三方的市場從規模上、數量上，都比徵信行業大很多的。
我們再來談談監管問題，對於徵信的監管，整個規制框架和治理結構基本上已經是非常清楚，各個國家也是在這方面是有形成共識，因為它的監管是最嚴的，而且對於數據的要求也是最嚴的。我舉個例子來說，在GDPR出臺之後，它對於歐洲的徵信機構的影響是比較小的，因為徵信本來要求就非常嚴，而且出於徵信的特殊性，在GDPR裡面出現的一些新的權利，比如數據的被遺忘權、可攜帶權，這些它都是對於徵信來說是不使用的。
但是除了徵信之外，剛說的第三方的數據市場就不太一樣。從目前全球的狀況來看，監管是比較弱，或者說沒有監管，但是它的規制是趨嚴的，就是之前這些機構是不需要備案的，現在一些國家，或國家中的一些地區，已經開始有了備案的要求。舉個例子來說，英國要求所有的data controller 都要到英國的個人隱私總署ICO那裡進行備案, data controller 中當然也包括了很多數據和數據分析公司。在美國，雖然沒有一個聯邦層面的隱私保護規制安排，但是現在各個州已經開始出臺了州層面的立法。比如說在加州、佛蒙特州，他們都要求對這些data broker進行備案。我想解釋下，數據和數據分析公司在各地的叫法都不一樣，在美國叫data broker。各州層面的備案是不包括那些受CFPB監管的機構，也就是不包括那些受《公平信用報告法》所規範的機構。
我們剛剛所說的金融行業也會用到很多的第三方的數據服務，如果是服務於所有的行業，當然它要受到普遍意義上面的個人數據保護和個人數據隱私監管當局的監管。一旦第三方數據服務為金融機構提供服務，就會受到金融監管當局的監管。這種金融監管當局的監管，一般不會是直接監管，它會通過間接的形式，就是金融監管當局會對金融機構在使用外包服務的時候提出要求，會對金融機構在與第三方分享個人非公開信息的情況下，會對有它要求，通過對金融機構的要求來實現間接監管。總體的出發點是金融消費者保護，還有比如說系統性風險的考量。
在美國歐洲這些信貸比較成熟的國家，監管框架相對健全。比如美國對於金融機構的監管，會有針對公平信用報告法的合規監管，因為金融機構是徵信的主要數據提供者和使用者。除了這個之外，還有專門監管要求，針對金融機構在與第三方共享個人非公開信息的時候，應該怎麼樣去做。
現在新的趨勢是新的技術被越來越多的應用到金融服務和金融產品當中，比如說前面大家也有提到AI、機器學習、行為科學等等，現在變得越來越重要了，但針對這些方面要進行怎麼樣去監管？作為各個國家金融監管當局來說，還是一個比較新的領域。所謂比較新的領域，就是雖然有一些國家的金融監管當局出臺了一些相關的政策，但是基本上都是指導性的，比如說新加坡金管局出臺了金融機構使用AI和數據分析的原則，美國的CFPB出臺的非約束性條款，以及在我們的推動下APEC去年出臺了《新金融服務數據系統的路線圖》，我們叫數據規制的路線圖，這些都是一些新的嘗試。
總體的出發點，是要在金融創新與個人的數據保護之間尋求一個平衡。確保創新，支持創新。但是，也要確保AI和大數據的應用是有利於消費者，而不是說可能會出現剝奪某一些消費者的某一些權利。此外還會從算法治理的角度上面去考慮這個問題。比如新加坡出臺的原則，要求所有基於AI和數據分析所驅動的決策，都要符合公平性、可靠性，道德和透明度的原則。
我就先介紹到這裡，謝謝！