中国社科院杨涛：充分利用数字化工具保护消费者权益

　　据中证网消息，中国社科院金融所研究员杨涛表示，当前金融消费者权益保护正面临更加复杂的局面，亟待重新梳理理论、政策与实践的核心要素，“首先，需要进一步探讨数字金融的概念边界。”　　2020年下半年欧盟发布了数字金融一揽子计划，国内也开始全面探讨数据要素与数字经济，与之相应数字金融的概念也引起了新的关注。杨涛认为：“事实上，二者都代表了金融演进的新趋势，但后者则更多体现出数字化对于金融活动的全面重构。”　　在国家统计局发布的《数字经济及其核心产业统计分类（2021）》中，数字经济产业范围包括：数字产品制造业、数字产品服务业、数字技术应用业、数字要素驱动业、数字化效率提升业5大类。前4个是数字产业化，第5个则是产业数字化。相应的，第4类涵盖的“互联网金融”，包括网络借贷、非银支付、金融信息等；第5类的“数字金融”，则强调银行、证券、保险等持牌金融机构的数字化探索。杨涛表示：“这一分类还值得商榷，如非银支付、征信显然也是持牌机构，应纳入产业数字化之中。不管怎样，在金融数字化转型不断深入的时候，亟须形成共识，以防止重现互联网金融认识混乱时期引发的消费者保护难题。”　　“应该在事先和事后，分别针对金融服务供给方和需求方，开展有效的消费者权益保护。”一方面，从数字金融供给来看，需要有效甄别系统性与非系统性风险影响；另一方面，从数字金融需求来看，“与时俱进”的金融消费者教育是重中之重，“充分利用数字化工具，探索多元化触达公众的形式，让老百姓在日常生活中潜移默化地接受新知识。”　　杨涛强调，“数字金融领域的消费者权益保护更需抓住核心难题”，在加强个人信息保护的同时，更需要有效地打破“数据孤岛”，发挥数据要素在金融效率提升中的应有价值。　　同时，数字金融健康发展同样需要强调技术伦理。根据国际证监会组织、欧盟近年来的思路，当下逐渐形成人工智能和机器学习技术的五大伦理要求，一是善举：确保模型的使用或运行以善意为本，符合投资者的最大利益并具有市场诚信；二是不伤害：能够理解和解释基于人工智能/机器学习的决策，继而能识别可能发生不当行为的环节；三是人的自主权（包括可审核性）：确保人对模型能够决定和不能决定的方面拥有控制权；四是公平（问责制和透明化）：确保高层能恰当理解模型的行为并承担责任，以便能在企业内部和客户面前公平行事；五是“可解释性”：确保模型产生的结果是可解释的。