互聯網信息科技在金融監管創新中的應用*

秦文巖

（山東財經大學法學院，山東 濟南 250014）

一、引言

在互聯網信息科技時代下，對金融監管有效性的要求與日俱增。進一步提升金融監管質效，既要設立獨立的金融監管機構，也要建立先進的金融監管信息系統和風險預警系統。為有效避免或減少新興金融發展中欺詐、非法集資等問題的發生，以互聯網信息科技為支撐的金融監管信息系統、預警系統是強化新興金融風險防控的有效突破口。

目前，依托于互聯網信息科技的金融監管信息系統、風險預警系統建設已經取得了一定的成效，而這最早起源于民間金融比較發達的浙江溫州。為有效化解企業債務危機所滋生的區域性金融風險，2012年以來溫州積極推進新興金融領域的監管改革，認真貫徹落實國務院有關溫州市金融綜合改革12項任務之建立金融業綜合統計制度、加強監測預警的基本要求。溫州在全國率先建立新興金融非現場監管系統，以解決金融監管的信息和風險預警問題，并配合現場金融監管和風險處置工作的開展。此后各地在推進新興金融監管改革的實踐中，越來越重視新興金融監管信息系統和金融風險預警系統在金融監管體系建設中發揮的作用。自溫州開發設計新興金融非現場監管系統以來，北京、上海、深圳、廣東、重慶等地方監管機構都積極與金融科技企業合作開發金融監管信息系統和金融風險預警系統。其中比較典型的是廣東金融風險監測防控中心，其具有全方位、多維度、無縫隙的信息檢測和資金監控功能，通過信息實時檢測、風險精準預警和風險有效處置協同運行來推進新興金融的規范有序發展（常仙鶴，2017）。

互聯網信息科技支撐下的金融非現場監管系統的開發設計，不僅有效提升了數據采集效率，實現了信息數據各部門之間共享，還提高了風險識別效率，使金融監管機構增強了對金融風險的識別，為進一步深化金融服務打下了堅實的基礎（劉世平和馬新，2018）。傳統的現場檢查通常需要監管機構花費大量的人力和物力去整理、匯總和分析信息數據，檢查效率較低，且帶有一定的偶然性（劉世平和馬新，2018）。而金融監管信息系統和金融風險預警系統充分利用了大數據、人工智能、云計算、區塊鏈等互聯網信息科技，除了能做到信息收集、分析、處理和風險預警的自動化、智能化外，還能對違法違規行為進行精準監測和有效打擊。

二、互聯網信息科技應用于金融監管帶來的模式創新

對于混合著互聯網信息科技因素的多樣化新興金融組織或業態而言，互聯網信息科技的引入對金融監管有效性的提升、金融風險的防控尤為重要。由于金融監管科技底層支撐技術具有實時性、敏捷性、交互性、智能性、去中心化特征，互聯網信息科技可以相對容易、便捷地推進新興金融組織或業態的監管從傳統的命令性、時滯性、封閉性、分散性監管向現代的協同性、過程性、包容性、集成性監管轉變，并在實踐上體現為公私協同型、數據自動化、人機交互型金融監管系統的創建與完善。

（一）企業合規與政府監管的融合：公私協同型監管模式

公私協同型金融監管強調監管過程的公私互動，即在金融企業承擔被監管義務和金融監管機構履行金融監管職責過程中，金融監管機構與金融機構加強協同互動。值得注意的是，在金融監管過程中，金融監管機構和被監管機構的協同互動從理論走向實踐需要特定的語境、特定的場景和特定的技術。金融科技、金融合規科技、金融監管科技為金融監管機構和被監管機構的協同互動提供了語境、場景和技術。其中，金融科技、金融合規科技和金融監管科技的技術同源性為協同互動提供了技術條件，互聯網信息科技在金融領域的使用為協同互動提供了場景要素，金融監管規范、政策等的有效執行為協同互動提供了共同語境。技術同源、場景金融、監管語境共同促成了金融機構和金融監管機構在金融監管中的協同互動。

傳統型金融監管主要是一種“命令-控制”型的金融監管模式，金融監管機構自上而下地對被監管機構提出監管要求，被監管機構被動地去執行金融監管規定和滿足金融監管要求。然而，隨著監管趨嚴、監管要求增多，金融機構的合規成本越來越高，甚至經常出現因不符合監管要求而被處罰的情形。為此，金融機構主動運用新興的信息科技來滿足金融監管要求，實現互聯網信息科技在合規管理中的應用，此舉有效促進了金融機構的監管合規從傳統的被動式合規向主動式合規轉變。國際金融協會（IIF）、英國金融行為監管局（FCA）等金融行業組織、金融監管機構將金融機構主動運用新型互聯網信息科技滿足金融監管要求的行為稱為監管科技。此處所說的監管科技實質上屬于被監管機構運用互聯網信息科技滿足金融監管要求的新型合規手段，嚴格意義上只能稱其為合規科技。對監管科技的理解應從金融監管機構視角切入，即金融監管機構為了提升自身監管能力、監管水平、監管績效以及更好地對金融機構進行監管，運用互聯網信息科技工具或手段來對金融機構進行監管。無論是金融機構角度下的合規科技，還是金融監管機構視角下的監管科技，都是運用信息科技來滿足金融監管要求或實施金融監管規則的技術性措施。由于合規科技和監管科技底層支撐技術同源性這一技術橋梁，金融監管機構與被監管機構之間可在投資者保護、產品和服務創新、風險管控、監管合規等目標上實現協同（藺鵬等，2017），最終形成金融監管的公私協同和相互促進。

監管科技和合規科技在底層技術上的同源性，為數字化監管協議通過應用程序編程接口分別連接金融監管機構和金融機構提供了堅實的技術基礎。金融監管機構和金融機構間的互聯互通可以幫助金融機構無縫對接和系統嵌套監管政策，及時自測與核查經營行為是否符合監管要求（畢夫，2017），也可幫助金融監管機構運用技術“探針”進入金融機構及其交易系統內部獲取數據信息、識別金融風險、發現違法違規行為，實時有效的進行風險預警或采取風險處置措施。正是因為監管科技和合規科技在技術上的同源性，才方便金融機構通過同根性的技術來及時、準確、有效地了解把握金融監管機構所頒行的金融監管規則，也可以實時得知自身的風險水平以及是否存在違法違規行為，或者是被預警或處罰的信息。同時，金融監管機構可以實時、全面地抓取金融機構的數據信息、風險并進行及時有效的分析處置，繼而保證金融監管規則的有效執行，由此金融監管機構和金融機構形成了實時、持續、有效的信息共享、風險防控，實現了監管合規目標上的協同（喬宇鋒，2021）。當然，隨著互聯網信息科技未來在各個領域的廣泛應用，包括金融機構的交易相對方、金融行業自律監管組織以及工商局、法院、檢察院、公安局等公共行政部門所記載的有關被監管金融機構的信息也可通過技術同源性的科技渠道實現數據信息的共享與傳遞，這會促使信息披露的主體更加多元化，彼此之間也更加具有交互性。總之，正是源于金融監管領域互聯網信息科技的引入，才為金融監管機構與被監管機構從垂直式監管向平行式監管、命令式監管向互動式監管、結果式監管進而向過程式監管的關系轉變提供了可能，并將公私協同治理理論帶入了現實的金融監管實踐。在金融的監管中，要引入互聯網信息科技建立金融監管信息系統和金融監管風險防控系統，以突破當下金融監管缺乏數據支撐、風險防控有待加強的瓶頸，繼而實現包括金融監管機構、金融機構、金融行業自律組織等在內的多元化組織或部門協同助力金融監管有效性的提升。

（二）流量式與統計式監管的融合：數據自動化監管模式

無論是金融交易的展開，還是監管規范的執行，都需要信息數據的支撐。傳統的信息數據采集、分析都是通過人工進行手工或半手工采集、收錄、分析，而計算機、互聯網信息科技的出現為信息數據的處理帶來了突破式的發展。隨著計算機、互聯網信息科技的深入發展，尤其是大數據、云計算、人工智能和區塊鏈等技術的出現，信息數據的采集、存儲、分析等開始從手工化向自動化、智能化轉變。從金融監管層面來看，隨著互聯網信息科技的運用，傳統金融監管信息數據中存在的時滯性、繁冗性、可篡改性、碎片化等問題都將得到解決，呈現出實時性、動態性、共享性、集成性等特征，并有助于流量性式監管和統計式監管的有效融合、數據信息可利用性的增強以及金融監管效用的提升。

無論是流量式監管還是統計式監管，監控風險和實施有效監管的前提是能夠獲取高質量的、連續的、微觀聚合數據（王達和項衛星，2015）。其中，流量式監管更加注重實時、動態地挖掘數據信息，并盡快與金融監管規則進行對照。但傳統的手工或半手工的數據采集、收錄會對數據信息的時效性、準確性產生影響，且人工化的信息數據挖掘不僅存在時間上的延遲，還可能在數據統計時出現客觀上的數據錯誤和主觀上的道德風險，從而導致以此為基礎的分析失去意義。如果沒有互聯網信息科技的支撐，實施流量式監管幾乎沒有可能。將互聯網信息科技引入金融行業的流量式監管，使得流量式監管理念獲得了走向實踐應用的可能。自動化的數據挖掘和采集技術可以實時、準確地探取金融市場上每一筆金融交易、每一筆存貸業務、每一筆支付行為，智能化的數據分析模型和工具能及時分析金融活動可能存在的風險，甚至還可以進行風險的預警與自動處置。互聯網信息科技在數據挖掘、錄入、分析層面發揮了重要作用，不僅有助于解決可能存在的數據造假、時間遲滯等問題，還使得上述工作能夠以低成本、高效率的方式完成。

較之于流量式監管，傳統的統計式監管更加注重宏觀、階段性數據的整合統計分析，但現行的金融綜合統計制度難以為金融監管、金融調控和金融決策提供準確、有效、及時的統計信息。交叉性的金融業務、系統重要性金融機構以及新興金融業態所帶來的大量數據信息，并沒有被納入現行金融綜合統計的范疇。大數據發揮其應有效能的關鍵在于數據的流動性和可獲得性，否則數據價值的挖掘無從談起（趙建超，2015）。傳統手工或半手工的金融綜合統計無法自動挖掘和獲取原定金融統計范圍之外的數據信息，只能等待信息被采集后自下而上層層上報，逃避上報或虛假上報信息的行為也較難被發現。另外，傳統的信息數據統計主要面向報告、報表等結構化數據，圖片和影音視頻文件等非結構化數據難以被統一收集和處理，缺乏多維度智能分析、展示，以及對非結構化數據的處理能力（唐宏飛，2016）。互聯網信息科技在金融綜合統計中的運用，推動數據信息的采集從被動向主動、從人工報送向自動獲取轉變。除原定統計范圍內的金融信息外，信息數據自動化采集技術還可以對互聯網上已經沉淀下來的結構化、非結構化、半結構化數據信息進行挖掘、篩選。

傳統的金融信息統計主要面向階段性數據的特性使其失去了實時、動態、持續、全面掌握流量數據信息的能力，并且其所追求的宏觀也不是全面性的宏觀，缺乏對計劃外、非結構化數據信息進行搜集和處理的能力。以互聯網信息科技為依托的數據信息系統能夠自動化采集、智能化解析數據，有效彌補現行金融綜合統計制度所存在缺漏，解決缺漏所帶來的數據信息失真問題。鑒于此，應該充分發揮互聯網信息科技在金融綜合統計系統中的功能，使流量式監管走向實踐，使統計式監管更加全面，實現金融數據信息流量式監管與統計式監管的有效融合。值得注意的是，由于傳統的金融綜合統計尚未完全覆蓋新興金融，使得部分新興金融存在無信息數據、風險底數不清的問題，這正好為以互聯網信息科技為依托的新型金融信息數據系統的建立提供了空間。由此看來，加強新興金融的監管需要更加重視信息數據在其中的作用，并且積極運用互聯網信息科技來構建體系化的金融監管信息系統，以實現動態流量式監管和宏觀統計式監管的有機融合，形成金融監管信息數據收集處理的全天候、全覆蓋。

（三）人工監管與技術監管的融合：人機交互型監管模式

盡管以互聯網信息科技為依托而建立的金融監管系統可在一定程度上解決人工金融監管系統在數據信息采集處理中實時性、自動性不足的缺陷，但金融監管的最終結果必然面向現實物理世界，即從對金融機構及其行為的監管出發最后回歸到金融機構及其行為。互聯網信息科技只是金融監管的媒介工具或中間手段，因而金融監管的有效完成和順利實現，需要建立人機交互型金融監管模式，即實現傳統人工監管與技術監管的融合。此外，盡管人類自然語言與計算機邏輯語言可以通過技術手段進行相互翻譯轉換，但畢竟不是同一邏輯指引下的語言系統，也不是所有的語言要素都可以實現有效、完美地銜接和互譯。人類自然語言本身的模糊性、多義性、不確定等特征進一步加劇了其與計算機邏輯語言相互轉換的難度，所以最終還是需要專業化金融監管專家對金融監管數據信息進行辨識、對風險進行評估和處置。這是采用傳統人工監管與技術監管相融合的人機交互型金融監管模式的另一個重要原因。

為了推進金融監管有效性的提升，要充分利用互聯網信息科技，推動金融監管體系的創建與完善，但在人類自然語言與計算機邏輯語言轉換，以及將轉換后的數字化金融監管協議應用于金融監管實踐的過程中，必然會面臨人機互動的障礙，這又需要人工監管的補足，其中人工監管主要在金融監管中扮演原則性監管的角色，而技術監管主要體現為規則性監管的運用。具體來說，分為以下兩方面：

第一，從金融監管中形式化技術與實質性標準的融合來看，在建立以互聯網信息科技為依托的金融監管系統的過程中，要將形式化的互聯網信息科技與實質性的金融監管標準進行有效融合，利用互聯網信息科技將金融監管政策法律文本編譯為以計算機程序代碼呈現出來的數字化金融監管協議，并通過數字化金融監管協議的自動化執行來達到金融機構合規經營和金融監管機構有效監管的目標。具體來講，就是利用自然語言理解與生成技術對金融監管規則、監管政策進行內容、意義上的輸入性理解和輸出性生成，而后利用計算機程序設計語言將監管規則編譯為程序代碼，從關鍵的操作流程、量化指標、禁止條款等方面進行編程開發，封裝為具有可擴展性的監管API等監管工具，實現機器可讀、可執行、可對接（李偉，2018），最后由一系列的數字化金融監管協議組成數字化的金融規則數據群，構成金融監管部門執行監管職責、金融機構履行合規義務的基礎監管數據系統。然而，人類自然語言與計算機程序代碼并不能完全有效對接，因為人類自然語言存在著一詞多義、多詞一義、概括性語言、原則性規范等問題，這就使得具有有限性、確定性和機械性特征的計算機編碼語言無法或很難對人類自然語言所蘊含的意義給出適切性的表達。即使能夠將這些語言轉化為適切性的編碼規范，且數字化金融監管協議也能夠對監管規則背后的理念、價值、原則進行有效的理解，但隨著市場環境的變化，金融監管政策執行中也存在加強或放松的選擇差異，這可能導致技術驅動型金融監管系統得出不具完備性、不合政策性，甚至是錯誤的金融監管報告結果。為此，金融監管機構必須依據金融監管規則背后所隱含著的理念、價值、原則甚至是政策選擇，進一步對技術驅動型金融監管系統所生成的金融監管報告進行人工性分析和評估，此即構成了人工性原則監管與技術性規則監管的交相互補。

第二，從金融監管中人工原則監管與技術規則監管有機融合的角度來看，技術規則監管彌補了傳統金融監管的不足，而人工原則監管是對技術規則監管缺陷的彌合。因互聯網信息科技具有有限性、確定性和機械性等特征，定性的、原則性的金融監管問題可以交由金融監管專家來確定，定量化、規則性的金融監管問題則可以交由技術性監管予以解決，并且定量化、規則性的監管結果的相對唯一性、確定性也更適合由剝離價值觀念的技術性監管來完成，同時為負責定性的人工原則監管提供具體量化數據支撐。技術性規則監管的優勢主要在于，能夠對金融監管中的數字問題進行量化評估，如資本充足率、資產負債比率、風險級別指數等，這源于數字與計算機編碼語言具有邏輯上的連通性或相似性。然而，技術性規則監管卻很難對具有模糊性或多義性的不確定監管概念、抽象的一般監管條款以及金融監管規則背后所隱含著的理念、價值、原則等與定性緊密相關的金融監管問題進行價值上判斷和政策上的選擇，而這只能依靠人工原則監管來做出最后處理。此外，互聯網信息科技本身的中性特征也有可能導致其被喪失倫理底線、違法違規的技術開發設計或應用主體所利用，使互聯網信息科技成為技術開發設計或應用主體實施違法違規、違背倫理行為的工具，所以必須利用人類自身的倫理性、道德性標準來對技術中性的互聯網金融監管系統進行最終的監管和價值評判。由此看來，人機交互型金融監管模式的塑造，將使人工原則監管與技術規則監管各自的優勢得以充分發揮，但技術規則監管只能是人工原則監管最后判斷作出的工具或手段。人工監管與技術監管融合而生的人機交互型監管模式構建的終極目的在于，促進以人為本之金融監管績效的提升和金融服務的深化發展。

三、互聯網信息科技應用于金融監管的現實困境

以互聯網信息科技為依托的金融監管科技不是對傳統金融監管的替代，而是補充，進一步完善金融監管的新形態和新體系需要兩者相互配合，現代金融監管變革和更新對互聯網金融監管科技并結合不同類型的金融組織或業態來建立新的金融監管科技體系。金融監管科技所具有的虛擬性、迭代性以及與信息科技的技術同源性等特征也決定了金融監管科技的運用會在實踐轉化層面存在一定的障礙。

（一）傳統金融監管與科技型金融監管的銜接與融合

由于包括金融統計、反洗錢、征信機制在內的傳統金融監管體系都是在特定制度框架和配套制度的支撐下建立的（吳曉光，2018），具有各自的技術、標準和要求，而包括機器學習、大數據、人工智能、云計算、區塊鏈等在內的互聯網信息科技運用于金融監管并構建出完善的金融監管體系又需要不同的技術、場景要素做支撐。如果將以互聯網信息科技為支撐的金融監管科技運用于小額貸款公司、融資租賃公司、典當行、商業保理公司等一般新興金融，以互聯網信息科技為依托的網絡小額貸款公司、P2P網絡借貸、股權眾籌、第三方支付等渠道驅動型互聯網金融，乃至以智能投顧、數字票據、智能結算等為典型代表的科技驅動型互聯網金融，是否需要與傳統金融監管體系進行銜接呢？如果需要，不同類型新興金融監管體系的構建在與傳統金融監管體系銜接時究竟又存在哪些差異？線下的小額貸款公司與網絡小額貸款公司是否會因為線下線上的差異而導致監管體系、監管技術需要區別對待？傳統的投資顧問與智能投資顧問的監管又存在什么不同？其中，線上或線下小額貸款公司的差別僅僅是形式上的渠道差異，而傳統投資顧問與智能投資顧問的內部運作則存在自然智能與人工智能的本質差別，相應的監管機理也必然會存在不同。其中，以互聯網金融監管科技為依托而創新的金融組織或模式必然更多采用互聯網金融監管科技進行監管，并建立相應的互聯網金融監管科技體系，同時不以互聯網信息科技為依托的金融組織或業態，無論是傳統的金融組織或業態，還是新興的金融組織與業態，也需要互聯網信息科技因素的引入來彌補現有金融監管體系的不足，因為大數據、人工智能、云計算等互聯網信息科技的運用有助于解決金融數據統計分析中存在的時間滯后、認知標準不統一、穿透性不足等問題。傳統金融監管需要與金融監管科技進行融合已無可爭辯，但究竟以何種方式、采用什么樣的方法將金融監管科技有效融合于傳統金融監管體系之中，還需要進一步的研究和分析。對于存在部分線上線下業務交錯、自然智能與人工智能交叉關聯融合，且其蘊含著的風險呈錯綜復雜、難以識別、傳染性強特征的金融組織或業態，對其采取怎樣的監管也需要慎重考慮。

（二）互聯網信息科技應用于金融監管創新的自限性

如何把不同類型金融組織或業態的實質性監管標準，轉換為高度虛擬性計算機代碼或者程序，這是互聯網信息科技運用到金融監管的重大難題。因為人類語言本身就存在模糊性和理解上的多義性，這就導致模糊多義的語言在轉換為相對具體確定或者機械性的計算機語言時存在較大難度。即使可以將金融監管規則和標準轉化為計算機的程序代碼，然而由于計算機執行監管規則的機械性，其可能無法識別始終處于發展變化中的金融產品或服務類型。具體來看，主要體現在以下幾個方面：

一是金融監管規則的設計背后通常蘊含著特定的理念、價值和原則，并始終需要在創新與監管、安全與效率之間取舍，而機械化的計算機語言和程序代碼則缺乏價值判斷和政策選擇功能。事實上，技術化的金融監管代替不了監管者的自由裁量，因為金融監管不是簡單的抓捕犯罪分子式執法。除主觀故意外，商業決策失誤、行業需求變化等諸多客觀因素均可能引發金融穩定風險，也需運用自由裁量權靈活確定監管應對方式（杜寧等，2017）。

二是在互聯網信息科技始終處于不斷發展之中，并且在獲得初步技術積淀之后，會以幾何式增長態勢進行擴張，如果依靠當下的互聯網信息科技構建金融監管科技體系，難免會存在諸多漏洞。且不說金融監管始終落后于金融創新的現實，最為重要的是，金融監管體系有可能面臨黑客攻擊，這將導致嚴重的操作風險。

三是金融本身就具有高風險的特性，且金融科技和監管科技具有技術同源性，容易導致金融風險蔓延并產生順周期效應。運用金融監管科技來監管金融科技有其必然性，但是金融科技與監管科技底層技術的同源性必然會導致漏洞的同根性。如果運用金融科技開發的金融產品或金融服務所產生的風險無法被識別或發現，那么金融監管科技也很有可能無法識別或發現。當金融風險爆發時，上述風險很可能會以系統性風險的樣態呈現出來，此時的金融風險將更加難以被有效控制。

四、互聯網信息科技應用于金融監管創新的系統優化

以互聯網信息科技為支撐的科技驅動型金融監管路徑創新，不僅需要建立并完善以數據為核心的新興金融監管信息系統，還要在明確傳統與新興金融監管權責邊界的前提下，實現傳統與新興金融監管信息系統的有效銜接和執法行動上的有效協調。

（一）以數據為核心的新興金融監管信息系統設計

新興金融組織或業態存在無監管系統、無監管數據、風險異質等問題，且新興金融組織或業態的業務較為復雜、橫跨行業較多，難以對其實施全面、實時的監管，但這也為運用信息科技構建金融監管系統提供了廣闊的試驗空間。當然，新興金融與傳統金融行業存在明顯差別，這決定了其與傳統金融組織或業態在監管指標、標準等方面也會存在差異。進一步看，新興金融監管指標的選取與設計是構建和完善新興金融監管信息系統、金融監管風險監測預警系統的最大障礙。

新興金融監管信息系統的優化設計，最重要的就是要依托互聯網信息科技的運用。以大數據、云計算、人工智能等信息科技為基礎的金融科技及其監管依賴于數據聚合、處理、解釋、建模、分析和預測（許可，2018）。因此數據也必然成為新興金融監管信息系統優化設計最為核心的內容。具體來講，以數據為核心的新興金融監管信息系統應包括數據的采集、分析、風險預警和處置等內容：

第一，就新興金融監管信息數據的采集而言，要求金融監管部門與新興金融組織或業態實現信息上的互聯互通。這不僅需要新興金融組織或業態主動報送標準化、結構化的數據，更需要其加強對非結構化、非傳統數據的收集和上報。金融監管部門也應積極運用大數據、互聯網、云計算、人工智能、區塊鏈等新興科技，對數量龐大、來源分散、格式多樣的數據信息進行收集，建立新興金融組織或業態的全息數據庫。

第二，就新興金融監管信息數據的分析而言，傳統金融行業信息數據的分析更多采用人工手段，非現場監管系統也僅僅扮演了信息報送的功能，而以互聯網信息科技為依托的新興金融監管信息系統更多采用智能化、自動性的數據分析方式。通過算法分析，不僅可以有效提高計算速度，也可以提升分析的及時性和準確性。

第三，新興金融風險監測預警能夠充分運用互聯網信息科技對新興金融日常運營中的風險、非法集資風險、網絡輿情、案件信息管理等進行監測，并及時、自動反饋給新興金融機構、金融監管部門，為金融風險點的快速識別、挖掘提供可能。

第四，以互聯網信息科技為依托的新興金融監管信息系統能夠自動進行監管執法。這有助于抑制新興金融領域風險的集聚、蔓延，將金融風險的“火星”掐滅于初始階段。

在以互聯網信息科技為依托的新興金融監管信息系統中，不僅需要在信息采集、分析、預警監測和處置這些環節或流程中進行數據分析，更要結合新興金融的具體類型來選取監管指標、設計監管模型。不同類型新興金融監管指標的選取、監管模型的設計，既要結合傳統金融機構的審慎監管指標，還要結合已經暴露的風險點。以P2P網絡借貸平臺的監管為例，其監管指標選取、模型設計既需要考慮傳統金融領域的聲譽風險、流動性風險、信用風險、市場風險、操作風險等，更需要關注因互聯網信息科技因素的介入而呈現出的新特征，以及由此衍生出的新風險，如因互聯網本身的技術缺陷、技術提供者的道德風險、外部人員或機構的技術入侵等而引發的金融風險。

（二）傳統與新興金融監管信息系統協同的統籌安排

以互聯網信息科技為依托的現代化金融監管體系的構建，離不開傳統金融監管體系的優化完善和新興金融監管體系的系統構建，并且需要實現傳統與新興金融監管系統的統籌協調和有效銜接。無論是傳統還是新興金融監管系統，均是圍繞數據治理來展開。傳統與新興金融監管系統的統籌協調主要就是數據治理的統籌協調，即實現金融業綜合統計管理與運行機制的科學合理構建與完善。

傳統的以“一行兩會”為核心的金融監管體系已經在非現場監管系統和金融統計等方面制定了完善的制度和措施，尤其是具有綜合性的社會融資規模、金融機構資產管理產品統計規范等。然而，現行的金融行業統計規則仍然存在諸多問題，如信息數據標準不統一、統計技術手段落后單一、數據組織分散、信息歸集和使用難、共享機制不完善，對跨行業、跨市場、跨機構的交叉性金融活動、系統重要性金融機構、金融控股公司等關鍵領域的監管監測統計不足。因此，傳統金融監管信息系統亟需進一步優化完善，即在既有金融監管系統、統計規則的基礎上，實現不同金融監管信息系統、數據統計系統的互聯互動和開放共享，為“一行兩會”監管行動的協調提供有效的數據信息。

對于新興金融而言，既有的金融統計標準規范并不適用，尤其是新興金融組織統計標準規范存在不一致。譬如，《國民經濟行業分類》將提供貸款或借貸擔保業務的融資擔保公司作為服務業的一種類型，而非金融業的一種類型。此外，新興金融機構所從事或經營的與傳統金融機構所經營的功能相似或本質相同的業務究竟如何監管？采用統一的監管標準還是相異的監管標準，如果采用統一標準，其監管又與傳統金融機構的監管存在哪些差別？如果采用相異的標準，監管指標應該如何選取？

事實上，面對當前新興金融存在的監管問題，完善包括互聯網金融在內的新興金融組織或業態的數據統計，全面加強對風險防控薄弱環節的統計監測實屬必要。在新興金融監管系統的系統構建中，不僅要有效利用互聯網信息科技，而且要注意與傳統金融監管信息系統的統籌協調，而統籌協調的重點主要體現在以下幾個方面：

第一，實現金融監管數據的標準化建設。建立統一的金融機構統計分類及其編碼規范，實現傳統金融機構與新興金融機構統計分類標準的統一化建設，尤其要重視新興金融的類別歸屬，統一不同金融機構的編碼規范，形成系統完備的金融機構目錄。然后，結合新興金融與傳統金融機構及其業務的差異，選取審慎監管和行為監管具體指標、風險節點，并實現不同類型金融組織或業態監管指標、風險節點的標準化建設，實現包括傳統與新興金融監管系統在內的整個金融監管系統的協調統一性。

第二，加強國家金融監管基礎數據庫建設。國家金融監管基礎數據庫是標準化金融監管數據的信息歸集平臺，其不僅要包含現有的針對銀行、證券、保險等行業形成的監管信息系統，還需要構建針對新興金融的監管信息系統，形成傳統與新興金融監管信息系統數據的同步挖掘與管理，構成多層級的金融監管信息組織架構。

第三，實現金融監管信息數據的有效管理。在金融監管信息的歸集方面，要實現金融管理部門同步向傳統金融機構和新興金融組織直接采集數據，并接入國家金融監管基礎數據庫。在金融監管信息的共享方面，要提高金融監管信息數據的統計透明度和使用效率，實現對金融監管基礎數據源、匯總指標以及統計報表的充分共享。在金融監管信息的分析方面，要充分運用互聯網信息科技實現信息數據的自動更新、自動關聯、自動校驗等，完成對金融監管信息數據的自動性、系統化管理分析。