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当前，伴随金融与科技的快速迭代与融合，伦理问题已经成为政策和市场关注的重中之重。2022年10月10日，人民银行正式发布并实施《金融领域科技伦理指引》，提供了在金融领域开展科技活动需要遵循的价值理念与行为规范；2023年10月8日，科技部联合十部门联合印发《科技伦理审查办法（试行）》，成为科技伦理风险防控与创新风险治理的准则。在此背景下，需要重新审视优化金融科技伦理治理的思路与重点。
金融科技伦理治理是科技伦理在金融领域的应用，在应对科技推动金融创新过程中带来的伦理和社会问题中产生和发展，客观来看当前仍处在积极探索的阶段，尚未形成完整的治理框架与路径。金融科技伦理治理的目标是，用有效的制度结构彰显人文精神和价值理念的作用，使得人的逐利冲动理性化、超越化，寓活力于秩序，使得金融科技发展既有利于效率改进和实体经济发展，又更具普惠性、包容性。
同时，金融科技伦理治理要防止发展与治理的二元对立，应形成“以发展为核心的金融科技治理新规则”“以治理为引导的金融科技发展新路径”二者相互融合的局面，促进二者形成健康的互补互促关系。金融科技伦理治理并不是一劳永逸的，建立治理框架后还要不断探索，规则要不断完善、技术标准要不断更新，只有久久为功，金融科技伦理建设才能见效。此外，金融科技伦理治理的基本思想是倡导不同主体之间的合作共治，以多元化的方式解决伦理与社会问题。金融科技伦理治理体系由各个主体共同组成，各行为主体间存在着多层级、多方向相互作用的机制。归纳来看，当前学界对金融科技伦理治理体系研究这一主题的关注度尚浅，总体框架亟需搭建。已有相关研究主要涉及科技伦理、金融伦理和互联网金融伦理等方面，或是关于金融科技风险监管问题的探讨，针对金融科技伦理治理的体系化研究尚不足，特别是考虑到金融科技的总体架构与传统金融差异较大，金融科技伦理的脉络和框架仍有待进一步梳理。同时，贴近实践的金融科技伦理治理视角不够突出，有针对性的对策性研究尚欠深度，实践创新还相对薄弱。金融科技伦理是一项应用型研究，需要建立金融学、伦理学和计算机科学交叉的跨学科研究方法，而不应仅仅停留在规范分析的层面，金融科技伦理研究具有动态性和阶段性的特质，应紧密结合目前金融科技发展现状和风险情况，运用实地调查、案例分析等研究方法对我国金融科技伦理治理问题进行分析总结，提出针对性建议。当前国外金融科技治理主要聚焦于数据和算法等带来的风险。一方面，在互联网时代，居民的日常生活与电子产品紧密结合，手机成为居民个人信息的重要载体，身份、行为、喜好甚至各类敏感隐私信息都储存其中。数据作为数字经济背景下最重要的资源，具有极高的价值。因此，数据风险已成为金融科技发展下备受关注的问题。另一方面，随着AI等新技术发展，算法应用更加广泛与深入。当算法的自主性判断偏离公平性原则时，可能导致“算法歧视”。所谓中立的算法决策标准可能会演算出歧视性的结果，对社会公众的利益造成损害。
有鉴于此，面对金融科技创新引发的诸多伦理挑战，主要发达国家和地区沿用以往对金融创新的治理路径，出台了相关法律和政策规范，并成立了相关治理机构等，值得我们借鉴。例如在美国，2017年10月，美国消费者金融保护局（CFPB）出台了《关于消费者金融数据共享和整合的指导原则》，严格明确了第三方所能获取和使用涉及消费者个人金融数据信息的权利范围。消费者可以选择是否允许第三方对其个人数据的访问，并且当第三方获得存储以及使用用户金融数据的权利后，必须及时披露给消费者，此《原则》意图通过对金融数据相关权利的限制，保障消费者个人数据的安全性、透明性和准确性。2016年，美国货币监理署（OCC）提出“负责任的创新”主题，并且成立创新办公室，以此支持负责任的金融创新，并对利用云计算、人工智能、大数据分析、分布式账本等高新技术的金融产品和服务进行严格监管。2019年，美国消费者金融保护局（CFPB）与众多州级监管机构一同推出了美国消费者金融创新网络（ACFIN）。设立该创新网络的目的在于，加强联邦和州监管机构之间的协调沟通，紧跟市场创新动向，制定相应监管政策，促进普惠金融发展，促进市场合理竞争，重点打击市场欺诈、歧视和欺骗行为。再如，2021年6月，欧洲数字伦理咨询专家组（UNESCO）发布《人工智能治理原则》，提出了人工智能在保险领域应用中的六项伦理原则，即比例原则、公平性与非歧视性原则、透明度和可解释性原则、人的监督原则、可追溯的数据治理原则、稳健性和性能原则。这是欧洲保险和职业养老金管理局在保险行业制定的数字伦理规范原则，进一步加强了欧洲金融科技伦理治理的力度。2018年5月，欧盟在出台《通用数据保护条例》的同时，设立了数据保护委员会（EDPB），促进了欧盟成员国之间数据保护要求的统一，加强了各国之间的保护协作。2019年9月，欧洲保险和职业养老金管理局成立了数字伦理咨询专家组，协助欧洲保险和职业养老金管理局制定保险行业数字伦理规范原则，同时协助解决保险定价和承保环节的伦理治理问题。该组织的成员主要来自欧盟成员国的保险公司、证券公司、律师事务所、会计师事务所、欧洲精算师协会、欧洲消费者联盟等。2018年10月，新加坡金融管理局提出《提供智能投顾服务的指南》，对算法监管进行了明确规定。《指南》中规定，人工智能的实际运用应该符合责任性、道德性、公平性等要求，即对智能投顾的监管应该考察其伦理性，相当于用刚性制度替代了道德约束。2018年11月，新加坡金融管理局发布《金融部门人工智能和数据分析（AIDA）使用指引》，提出了FEAT原则，旨在促进金融业实现可以公平、道德、透明地使用大数据、算法与人工智能。2021年1月，新加坡金融管理局发布《FEAT公平性原则评估方法》，在原有评估方法基础上增加了评估维度，从系统目标、数据和模型、系统影响度量、个人数据使用、持续监测五个方面进行公平性原则评估。新技术的高速发展大幅度改变了金融风险产生、暴露和扩散的方式，使得传统金融服务伦理规范已无法适应迅猛发展的金融科技实践。数据与算法给人们带来巨大便利的同时，也带来明显的伦理缺失问题，继而成为金融风险衍生的“温床”。我国金融科技伦理治理面临的问题，既有全球共性的挑战，也有自身特色的矛盾。
其一，国家层面的金融科技伦理监管框架和治理体系尚未健全，对金融机构等责任主体的硬性约束不强。伦理治理与金融监管紧密联系，金融科技伦理法律规范体系还未建立，推动伦理原则和规则实质落地的法律法规还未出台。已经出台的《金融领域科技伦理指引》作为推荐性行业标准，未对金融机构形成硬性约束，诸多要求尚未实质性落地，数据治理体系仍需进一步完善。目前针对金融机构、科技公司及第三方数据服务企业的数据管理制度需要进一步细化，并加强对违反金融科技伦理的责任追究。其二，金融机构科技伦理组织架构与制度规范还未建立，预防和化解金融科技活动伦理风险的能力亟需提升。我国大部分金融机构年度报告及社会责任报告中未提到“金融科技伦理”或“科技伦理”等关键词，科技伦理尚未纳入全面风险管理体系中，对金融科技伦理治理的重视程度有待加强；大部分金融机构尚未成立企业级的金融科技伦理委员会，大都在传统风险管理框架和消费者权益保护框架内开展科技伦理治理工作，尚未建立科技伦理审查、信息披露等常态化工作机制，导致职责边界较为模糊、实施路径不明确、制度体系不完善等问题；金融科技治理能力有待提升，目前金融机构开展科技伦理审查主要依靠专家经验和手工操作，难以及时发现和有效防范金融创新产品隐私保护、产品公平性、服务歧视性等问题；目前部分金融机构APP尚未完成适老化改造，有些APP只停留在放大字体等简单功能升级，没有针对老年群体提供差异化服务和专属功能，入口设置复杂，导致特殊人群在使用过程中存在诸多障碍，加之偏远地区的数字化基础设施落后，长尾人群的金融服务需求仍存缺口，“数字鸿沟”问题依然存在。其三，金融科技伦理行业自律体系还不健全，行业组织的自律和监督作用需要加强。监管完善与行业自律是金融科技行业健康发展的重要推动力之一，但目前金融科技行业自律体系仍不健全。目前全国性的金融科技伦理委员会尚未成立，区域性行业组织体系可能存在自律空白、自律重复和低效率等问题。已有的几家地方性金融科技伦理委员会由金融监管部门分支机构发起，成立时间较晚，还未形成产学研深度融合的自律体系，行业影响力和权威性有待提升。其他地区金融科技伦理委员会尚处筹备状态。其四，金融科技伦理教育、培训和宣传处于起步阶段，金融科技人才队伍伦理意识有待提升。2022年新版国家职业分类大典增设金融科技师新职业，但是目前对于金融科技师的认定、培养和评价体系还未建立，导致金融科技伦理教育和培养体系建设相对滞后。特别是高等院校金融科技人才培养体系尚处探索状态，对金融科技伦理教育的重视程度不够。其五，金融消费者对金融科技的理解不深，风险辨别能力和自我保护能力有待提升。根据中国人民银行发布的《消费者金融素养调查分析报告（2021）》，我国居民的金融素养水平在全球处于中等偏上水平，特别是在基础金融知识方面还有差距。目前，我国对金融消费者的教育处于普及阶段，尤其是面向公众的信息安全和数据安全教育不足，金融消费者主动参与金融科技道德伦理监督的积极性不高。首先，以数据伦理治理为核心。在数字经济蓬勃发展的时代背景下，数据是金融科技的核心，并日益成为基础性的战略资源。由于其自身的非竞争非排他性、易复制性、分散性等特殊属性，数据伦理领域的典型问题如数据标准化、数据质量、数据流通管控、数据隐私保护和共享开放等，日趋成为国际瞩目的焦点。在全球主要国家和地区中，不少已经对隐私保护相关的法律法规、治理机制、制度规则进行了完善和修正，很多国家已经投入数据伦理框架建设的探索工作中。我国正面临从数据要素到数据资产的复杂探索，更需要相关制度和治理机制的全面创新、构建和完善。其次，以算法伦理治理为抓手。随着制度的完善，未来监管部门应逐渐探索对金融创新中应用的算法模型进行伦理评估，确保算法具有可解释性且符合公平原则，并在相关产品的开发设计、更新迭代、具体应用时尽量纳入伦理元素。同时，强化《金融数据安全分级指南》《人工智能算法金融应用评价规范》等规则的应用，细化约束内容、权责规定，以聚焦难点痛点为突破口，制定金融科技公司与其他第三方数据服务企业及金融机构的数据管理制度，确保伦理规范的指导性和有效性，全面合理地进行风险预测和识别，杜绝算法伦理风险。再次，以主体伦理治理为承载。着力明确金融科技主体责任，大力加强金融科技主体伦理建设，在企业层面和人才层面均要加强行为规范和道德教育。金融机构和科技企业需要提高金融科技伦理意识，制定伦理治理制度，加强系统性伦理建设；不断调整、优化内部信息技术系统，制定符合金融科技伦理原则要求的数据采集、使用、保护流程和内部算法风险管理制度，合理平衡商业利益和伦理道德二者关系；及时掌握金融科技伦理准则和标准的新动向，根据技术与业务的前沿变化，对金融科技伦理管理制度做出动态调整、更新，确保制度的指导性和有效性。另外，以客户伦理治理为依托。需要加快建立金融消费者的伦理意识，可以借鉴欧盟推出的数字技能与就业联盟计划等国际经验，通过社会宣传、公众讨论、社区教育等多种方式，引导金融科技产品的消费者对金融消费权益、金融科技伦理进行关注和理解，增强其对金融科技相关伦理问题的敏感性，提高消费者在金融科技领域的权益保护意识和伦理意识，使其主动参与到监督金融科技伦理建设的过程中，并最终在金融科技领域、金融行业乃至全社会形成规范采集数据、尊重隐私保护、平等维护权益的自觉意识和良好氛围。同时，从数字金融时代的需求侧来看，金融科技高风险的特性决定了金融消费者需要不断学习、与时俱进才能正确理解金融活动、识别金融风险，才能更好保护自身权益，这也要求客户自身进行金融财商知识的补充教育，提升接受金融科技服务的能力和水平。最后，以监管伦理治理为保障。在金融科技伦理治理过程中，监管者也需要适时优化行为伦理原则。一是把握好效率与安全的“跷跷板”，这也是全球金融监管者共同面临的难题，尤其在金融科技创新的“前沿领域”，有时需要以伦理视角来把握“让子弹飞”的时间与空间边界。二是把握制度规则与政策导向的平衡性。监管的核心目标之一是有效防范风险，尤其是系统性、区域性风险，促使金融业持续健康发展。但是有时监管者也会承担某些国家政策引导的职责，这或许是以提高风险容忍度作为前提的。由此，在政策重点、方向、尺度上，也需要依靠一些伦理原则来“试错”。三是金融科技创新中的诸多风险与伦理挑战，实际上都产生于监管的交叉、重叠或空白地带，因此更需要强化监管协调，这也需要不同监管者形成伦理共识。（来源：金融电子化）
文章来源: https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA5MzE5MDAzOA==&mid=2664200325&idx=5&sn=4878fa9971500406a4e830101e5b8a55&chksm=8b597a7cbc2ef36a8619a9371b7cd758766e5d0ac2355a08ee86e6de5fc1b1ad6f365a3f6851&scene=58&subscene=0#rd
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