绿色金融科技风险防范研究及措施建议

一、当前金融科技应用现状

 

金融科技运用人工智能、大数据、云计算、物联网等信息技术，进一步提升投融资各个环节的金融服务能力，通过简化供需双方交易环节、增加和完善金融产品供给、丰富和延伸金融监管模式等方式实现，降低融资成本、拓宽融资渠道、促进普惠金融发展、提升风险防范能力等目标。

 

（一）支付结算环节

 

支付结算是链接金融机构、商户与消费者的关键环节，区块链技术的应用能够提升交易双方支付结算的效率、同时加强对数据安全和隐私的保护能力。区块链技术因其去中心化、开放性、独立性、安全性、匿名性等特征，使交易更为透明、公开，同时降低交易成本与信息不对称的风险，提高支付效率。支付结算类主要包括面向个人客户的小额零售类支付服务(如 Paypal、支付宝等)和针对机构客户的大额批发类支付服务(如跨境支付、外汇兑换等)。区块链技术本质是一个分布式账本，当一笔交易发生后，交易参与者可以向网络提交该笔交易信息，交易信息经过加密后变得不可篡改，并以命名为区块(Block)的数据包形式存在。每一个区块都需要同时发送给网络中的其他参与者，与这些参与者分布式账户中记载的历史信息同步比对验证，只有网络中绝大多数参与者均认可其真实性和有效性，该区块才能存入网络中各参与者的分布式账户，并与账户中以前存档的区块相链接(Chain)，形成区块链(Blockchain)。蚂蚁金服即运用区块链技术，将计算移动到数据端，达成数据可用不可见，有效解决了数据安全和隐私保护的问题。瑞银、德银、花旗等众多银行开发自己的数字货币也采用了区块链技术。

 

（二）投资管理环节

 

投资是推动经济发展的基本动力之一，以大数据和人工智能为代表的金融科技能够有效提升投资管理能力，加强投资风险识别，提高资源配置效率。智能投资顾问基于大数据的积累，不断优化算法模型，根据投资者提供的风险承受水平、收益目标以及风格偏好等要求，利用人工智能提供个性化、智能化的投资理财建议，在部分交易标准化程度较高的发达国家金融市场已经得到运用。智能投顾可以克服人性弱点，去除情绪化交易，更理性判断市场。投资管理中影响决策效率的关键在于传统的分析方法无法及时全面的处理大量的市场数据，大数据分析、人工智能等信息技术的结合可以弥补传统金融在这方面的不足。例如京东金融研发的固定收益基本面量化分析系统FIQS(Fixed Income Quantamental Solution)运用大数据、AI等技术，采用量化基本面分析的方法，从财务、行业、公司治理、舆情四个方面全面构建了信用分析体系，帮助机构投资者快速全面评价发行主体信用，实现投资效率提升。

 

（三）融资环节

 

金融科技发挥移动互联网优势，进一步延伸金融边界，拓宽中小微企业融资渠道、降低融资门槛，促进普惠金融的发展。企业信用是金融机构提供金融服务考虑的关键要素，在云计算、大数据、人工智能等技术的支持下，传统的线下客户信用调查模式已经逐步被线上信息收集评估与智能评价取代，未来还可能进一步发展区块链全员作证信用。供应链金融是解决中小微企业融资难融资贵的重要融资模式，在信息技术支持下，传统供应链金融已经进入智慧供应链金融时代。在云计算基础上快速发展的大数据技术，可以通过低成本的数据化运营收集分析市场数据，并运用在供应链金融中核心企业、链条企业的资质和还款能力分析中，实现准确、实时并且全面的授信管理，提高放款融资效率、降低融资成本，目前国内金融科技支持下的供应链金融已经可以做到对链上中小微企业提前授信、动态调整和随需随用。在普惠金融领域，金融机构可以运用大数据与云计算描绘征信画像，为个人用户提供个性化的金融产品定价，将用户细分提供差异化的产品服务，降低个人信贷门槛、拓宽普惠金融服务范围，同时也能实现实时监控防止欺诈。

 

二、当前金融科技存在的风险

 

由于信息不对称、普惠金融快速发展产生的长尾效应、体制机制不完善等原因，金融科技的应用过程中出现了资质较低的市场参与者进行超过其风险承担范围内的金融交易、金融科技发展与现有法律法规不匹配、科技在金融领域的不当运用与监管滞后等现象，产生合规、业务和技术方面的风险。金融科技风险具有复杂性、内生性、非平衡性等特征，金融科技未能完全消除传统金融交易的信用风险、市场风险及流动性风险，反而因为信息技术的运用打破风险传递的范围限制和加快传播速度，进而使金融风险变得更加复杂难控；另一方面，监管措施更新速度滞后于金融科技发展速度，弱化了监管机构对金融市场的调控能力，对金融市场的公平和运行效率产生不利影响。具体而言，金融科技风险主要分为以下三种。

 

信用风险。金融科技使用大数据和人工智能，从社交平台、电商交易记录等多维度收集用户数据信息，刻画用户特征，生成信用评估报告，逐步实现自主化授信决策，有效降低了信息不对称带来的坏账风险。但是，金融科技自身缺陷可能会造成新的信息不对称。金融科技公司可以在程序算法层面插入隐藏或者篡改相关指标数据、打包嵌套资金运用的命令[1]，使资金供给端无法全面了解需求端实际信息，人为扭曲数据传播链条，掩盖资金真实流向，造假用户规模和用户信用状况。

 

流动性风险。金融科技基于机器学习和云计算等技术，建立标准化审核流程，提高同业拆借市场效率。与人工复核程续相比，缩短了拨付款项的速度，有效降低贷款企业的流动性风险。但是，另一方面，从事网络贷款业务的金融科技公司从资金成本角度出发，盲目降低自有资本比例，提高杠杆水平。同时金融科技在一定程度上改变了资金流动速度和规模，造成期限错配，积累了流动性风险。

 

操作风险。由于证件造假等技术提高，核实用户信息有效性的难度增加，银行尤其是互联网银行在线上开展业务时，利用人脸识别、深度学习、大数据检索比对和安全身份认证等技术，进行信息多层次的交叉认证，提高审核效率和精确度 。另一方面，移动银行等服务的提供部分依赖于金融科技公司的云端技术，但是云安全技术还有待完善，内部的信息系统漏洞和硬件设备故障以及人为操作失误可能会造成数据意外删除、丢失和数据批量泄露等问题，外部的网络攻击也会采用过度消耗系统资源的拒绝服务（DoS）攻击等，威胁云服务安全，增加操作风险 。

 

三、金融科技在绿色金融领域风险分析

 

绿色金融要求金融机构在投融资决策过程中更多考虑环境、气候因素，同时通过政策激励、金融产品创新等引导市场资源更多流向绿色产业领域。金融科技的引入，会克服可以降低金融机构的成本，提高效率、安全性与数据的真实性，也可以为金融监管在标准推广、统计、审计与反洗绿等方面提供更加准确高效的服务，同时也有助于促进绿色金融向小微企业和消费领域延伸。但是由于绿色金融本身的特征，也存在以下风险。

 

（一）信息不对称造成的业务风险

 

绿色金融对信息披露的需求进一步放大由于信息不对称造成的业务风险。绿色金融领域通过财税措施引导社会资本金融绿色领域，例如对绿色信贷贴息、绿色债券资金奖补等，但是缺少信息披露，对资金去向的绿色性无法进行有效监管，导致部分项目产生“漂绿”现象。部分地方致力于通过金融科技加强对绿色投融资的引导，例如构建绿色项目库、信息平台，但是若没有及时、全面的信息披露渠道及机制设计，容易放大信息不对称的业务风险。

 

目前虽然政府相关部门陆续出台政策文件要求各机构和各级环保部门之间要建立联通的信息共享平台，但现实中我国绿色金融各主体间缺乏有效的信息沟通，跨主体信息不对称现象十分严重。一方面，金融机构缺乏相关专业知识与权限，难以直接获得绿色企业的信息，与环保部门沟通不足且缺乏效率，因此金融机构不得不成立专门部门或派专人调查绿色项目进展，信息获取成本极高。另一方面，我国尚未建立有效的信息披露框架，企业信用报告中涵盖的企业环保信息较少。不仅要求企业披露绿色信息的政策文件约束力一般，企业主动披露绿色信息的动力也不足，更有甚者企业可能为了推卸社会责任而虚报环境数据，增加了投资者的搜寻成本。

 

（二）技术不成熟带来的操作风险

 

金融科技自身的技术缺陷、以及与绿色金融结果过程中的不当应用，都可能造成操作风险。作为静态技术本身不可避免的固有缺陷，如技术的失灵或脆弱导致技术偏离了预设目标导致的风险。这主要来源于技术的不完备，其导致的系统漏洞与设计缺陷一般都难以事先识别；另外，网络安全也是其的脆弱来源之一，恶意攻击者通过漏洞、网络攻击、恶意代码等手段造成网络安全威胁。金融科技在绿色金融应用过程中遭到的攻击，将会造成严重的安全事故。

 

另一方面，金融科技在动态运用于绿色金融过程中，可能因技术的不当应用，和技术自身的负面效果导致金融科技偏离其预设目标而导致风险。算法在实现自动化时，也因为数据处理的规则和流程的封装性，使得透明度缺失，影响市场主体的知情权。又如大数据征信，由于数据质量的偏差以及算法设计的缺陷，可能生成带有歧视或错误的信用评定结论；绿色金融量化交易中，由于算法是在纯粹技术理性的基础上设计的金融行为方案，若算法运行中其他相关因素考虑不周全，有可能造成因错误信息、偶发事件或其他原因，导致自动触发错误的交易行为，并进一步引发市场风险。数据高速实时处理也同样是双刃剑，带来实时风险，导致了金融风险能够跨行业、跨地域的迅速传导，造成“多米诺骨牌效应”。

 

四、提升绿色金融科技风险防范措施建议

 

（一）完善绿色金融科技监管制度，制定统一的绿色金融科技业务标准

 

绿色金融与金融科技都处于高速发展期，发展状态还不够成熟，将两者结合的“绿色金融科技”更面临着诸多挑战。许多与绿色金融相关的标准，如环境数据信息标准、环境效益计算标准以及绿色金融产品、绿色项目的认定方法标准等，还面临着标准不统一、或标准缺失的问题，造成的绿色金融科技各参与方信息不对称。近年来，基于《绿色产业指导目录（2019年）》，绿色信贷、绿色债券标准已经逐步统一，建议进一步加快绿色金融各细分领域标准制定，构建明确统一的绿色金融标准体系。金融科技领域监管尚无成熟经验可循，建议发展适应金融科技技术规律的风险监管制度，围绕金融科技的技术风险、应用风险等，研究制定更加精细化的监管制度，将具有创新性和协调性的监管理念、监管方式和监管措施予以法制化，在充分把握金融科技技术规律的基础上实施更有效的金融监管。

 

（二）深化绿色金融科技研究，加强交叉学科建设，培养复合型人才

 

目前中国金融机构普遍缺乏绿色金融和金融科技专业人员，缺乏环境风险管理的专业工具，也缺乏环境大数据的支持。识别绿色金融项目或产品，目前采用的手段往往是由第三方的专业环境机构提供服务。而第三方环境机构人员，一般对于金融应用场景不熟悉、不了解；服务模式也是线下，成本比较高，时效性较差。因此造成绿色数据与金融科技的要求不匹配，导致金融科技手段实施过程中的种种风险。因此，建议加强绿色金融科技研究，培养兼具绿色金融知识与金融科技技能的复合型人才。

 

（三）加强国际间的交流合作

 

我国与欧美国家在金融科技领域发展各具特色，我国主要优势在基础技术发展及应用场景广泛，美国基于高度成熟的金融体系和市场在金融产品创新上较为领先，英国构建了完善的金融科技监管制度，并且在金融风险与科技创新两方面取得较好的平衡，通过加强国际交流合作可以吸收欧美国家在金融科技领域的先进经验，特别是科技与绿色金融相结合的领域，对中国有重要的借鉴意义。另外，目前绿色金融国际交流还主要停留在传统的绿色金融产品和政策激励措施的水平，与金融科技运用相关的案例、技术和产品的交流与合作还十分有限，我国金融科技的发展应用不能脱离国际整体，中国的巨大市场和运用潜力也应当为国际合作提供很大的空间。

 

参考文献

[1] 杨涛，贲圣林. 中国金融科技运行报告（2019）[M]. 北京：社会科学文献出版社，2020:248-249.

[2] 薛洪言. 监管沙盒不是金融科技的救命药[EB/OL]. 2019-11-14[2021-01-14]. http://finance.sina.com.cn/zl/bank/2019-11-14/zl-iihnzhfy9208256.shtml.

[3] Cloud Security Alliance. TheTreacherous 12 - Top Threats to Cloud Computing + Industry Insights.2020[2021-01-14].

[4] 李文红,蒋则沈.金融科技(FinTech)发展与监管:一个监管者的视角[J].金融监管研究,2017(03):1-13.

[5] 中国金融科技运行报告(2018)[M]. 北京：社会科学文献出版社，2018.

[6]饶方利.金融科技文献综述[J].江苏商论,2020(11):94-98.

[7]巴曙松,白海峰.金融科技的发展历程与核心技术应用场景探索[J].清华金融评论,2016(11):99-103.

[8] 陈红,郭亮.金融科技风险产生缘由、负面效应及其防范体系构建[J].改革,2020(03):63-73.

[9] 金融科技推动中国绿色金融发展：案例与展望. 保尔森基金会&清华大学.

 

作者：

黎   峥 中央财经大学绿色金融国际研究院研究员

张淳奕 中央财经大学绿色金融国际研究院科研助理

刘建飞 中央财经大学绿色金融国际研究院助理研究员