數字經濟時代，應如何有效強化反壟斷和防止資本無序擴張？

10月24日，清華大學五道口金融學院院長張曉慧在第三屆外灘金融峰會上表示，在算法監管上，必須確立公開透明原則，以保證用戶受到公平對待，對自動化決策要事前做好風險或影響評估，避免算法濫用帶來的風險。未來還應考慮將算法納入反壟斷監督。

張曉慧指出，數字經濟提升經濟效率、改善客戶體驗主要依靠算法。實踐中，大型科技公司的算法已在很大程度上影響了用戶的消費行為。算法的復雜性以及算法使用者的刻意隱瞞，使得絕大多數人無法理解算法的工作原理，導致作為算法使用者的大型科技公司，特別是那些幾乎控股了所有與個人生活行為相關的數字平臺公司得以處于事實上的支配地位，形成“算法霸權”，從而嚴重危害了算法相對人也就是消費者的合法權益。

張曉慧進一步分析稱，算法已經成為大型科技公司控制市場的主要工具。算法打著保護競爭優勢和商業秘密的名義，為大型科技公司故意隱藏規則、操縱消費者和制造歧視創造了更多的灰色空間。一是通過不公平排名，偏向自家產品或者商業利益伙伴。二是存在算法歧視問題。包括價格歧視、身份性別歧視、教育歧視等等，“大數據殺熟”就是價格歧視的一種表現形式，對不同用戶提供不同的商品定價。三是通過誘導性信息與風險隱藏，誘導消費者過度消費和承擔風險。智能算法往往容易掩蓋金融風險的復雜性，不僅會引導過度消費和負債，還可能在金融投資領域中誤導投資者。第四，大型科技公司在經營模式和算法上的趨同，很容易引發羊群效應，導致市場大起大落。尤其是大型科技公司的服務對象多為金融專業知識和識別能力均較弱的社會公眾，往往更容易引發社會群體事件，可能導致系統性金融風險。

張曉慧建議，大型科技公司的主要算法需要實施外部監管和提高透明度。針對算法“黑盒”導致的算法推薦運作過程和決策機制并不清晰的問題，有關部門要求算法推薦必須增加“透明度”，包括制定并公開算法推薦相關服務規則，并優化檢索、排序、選擇、推送、展示等規則的透明度和可解釋性，以顯著方式告知用戶其提供算法推薦服務的情況，并以適當方式公示算法推薦服務的基本原理、目的意圖、運行機制等。在人民銀行發布的征信新規中，第25條就要求征信公司必須公開個人信用評分算法模型。在國家網信辦發布的《互聯網信息服務算法推薦管理規定（征求意見稿）》中，也針對“大數據殺熟”和“算法歧視”等問題，要求從業者完善算法管理制度，優化算法推薦，定期審核和評估算法模型，加強內容管理，促進算法應用向上向善。

以下為演講全文：

近年來，互聯網、大數據、云計算、人工智能、區塊鏈等技術加速創新，日益融入經濟社會發展各領域全過程，數字經濟發展速度之快、輻射范圍之廣、影響程度之深前所未有，正在成為重組全球要素資源、重塑全球經濟結構、改變全球競爭格局的關鍵力量。

在數字經濟的背景下，如何充分發揮以數字金融、智慧金融為代表的金融科技在促進金融業加快轉型升級、更好服務實體經濟上的作用，是當下中國金融業必須直面的挑戰。從近期我國金融科技的發展來看，可能有幾個問題需要給與高度關注：

一、平衡兼顧數據治理中的隱私保護與公平利用

數字經濟固然可以提高經濟效率，但前提是必須做好數據治理，特別是數據的隱私保護與數據的公平利用。當前中國在數據治理上仍面臨較大挑戰。一方面，大型科技公司過度采集客戶數據，在各產品條線上混用數據，侵犯客戶數據隱私。為了獲得平臺公司的金融服務，中國的消費者往往需要向其提供個人信息，過度采集數據的問題比比皆是。在2016-2017年“現金貸”高速增長期間，甚至出現了買賣借款人信息的情況。還有一些科技公司隨意將用戶數據在不同的產品條線上混用，加大了隱私保護的難度。這即便在發達國家也是不允許的。試想一下，如果谷歌、微軟和亞馬遜等公司可以隨意調用個人信息開展金融業務，那這些機構可能早就成為全球金融市場上最大的放貸機構了。另一方面，大型科技公司在數據開放利用上存在不足。一些大型科技公司阻礙客戶的數據向競爭對手遷移，影響了用戶在不同平臺之間的自由選擇。而且，由于數據不能開放使用，一些商家無法將自己在平臺上的數據開放給商業銀行，由商業銀行直接授信、放貸，卻只能依靠大型科技公司的聯合放貸或者助貸。

歐盟在數字治理方面走得比較靠前，很多理念和方法被其他國家和地區所借鑒，包括《通用數據保護條例》以及最近制定的《數字服務法案》和《數字市場法案》。概括起來，一是對數據隱私進行最嚴格的保護，加強用戶對數據的控制?！锻ㄓ脭祿Ｗo條例》提出了公平透明、目的限制、最小必要、準確、存儲限制、完整及保密等個人數據處理原則，并強化了用戶對個人數據的控制，包括知情權、反對權、限制權、被遺忘權、可攜帶權等等。二是規定大型科技公司不得基于“核心平臺服務”來整合個人數據。也就是說，大型科技公司不得將自己獲取的個人數據與從其他渠道獲取以及來自第三方服務的個人數據整合在一起，必須建立數據的防火墻，每個服務模塊都要保護自己獲取的個人數據。三是大型科技公司不得使用商業用戶產生的數據與這些用戶開展競爭。商業客戶在平臺上提供或者產生的數據一般屬于商業機密。如果大型科技公司只是純粹的平臺業務，這不會扭曲競爭，但如果在獲取商業洞見之后開展自營業務，顯然極不公平。四是大型科技公司要為商業用戶或經其授權的第三方機構提供數據使用便利。此舉旨在消除大型科技公司對商業用戶數據的壟斷，類似于“開放銀行原則”在數據市場中的應用。五是商業用戶和終端用戶向大型科技公司提供或產生的數據具有可攜帶性?！锻ㄓ脭祿Ｗo條例》已經引入了可攜帶性概念，《數字市場法案》更是將這一措施由自然人拓展至法人，為商業用戶和終端用戶在不同平臺之間的自由切換提供了便利。

中國也應該借鑒歐盟的做法，在數據治理中努力平衡兼顧好隱私保護和公平利用的關系。不僅要明確區分數據作為私人產品和準公共品、公共品的邊界，也要厘清各類數據的多重性以及數據跨界混合使用可能產生的系統性風險和社會副作用；嚴格落實《數據安全法》、《個人信息保護法》等法律法規，努力改進和提高監管能力，堅持制度規范和技術防護雙管齊下，嚴防數據誤用、濫用，切實保障金融數據和個人隱私安全。

二、對算法應實施公開透明監管

數字經濟提升經濟效率、改善客戶體驗主要依靠算法。實踐中，大型科技公司的算法已在很大程度上影響了用戶的消費行為。算法的復雜性以及算法使用者的刻意隱瞞，使得絕大多數人無法理解算法的工作原理，導致作為算法使用者的大型科技公司，特別是那些幾乎控股了所有與個人生活行為相關的數字平臺公司得以處于事實上的支配地位，形成“算法霸權”，從而嚴重危害了算法相對人也就是消費者的合法權益。應該說，算法已經成為大型科技公司控制市場的主要工具。算法打著保護競爭優勢和商業秘密的名義，為大型科技公司故意隱藏規則、操縱消費者和制造歧視創造了更多的灰色空間。一是通過不公平排名，偏向自家產品或者商業利益伙伴。比如，金融科技公司給出的資產配置偏向推薦與其自身利益高度相關的商品，還有些平臺會通過特定算法去過濾質量較差的商品，但自家的商品或服務卻在豁免之列。二是存在算法歧視問題。包括價格歧視、身份性別歧視、教育歧視等等，“大數據殺熟”就是價格歧視的一種表現形式，對不同用戶提供不同的商品定價。而且相較于傳統歧視行為，算法歧視往往更難加以約束。歧視定價只有壟斷企業才能做到，在充分競爭市場上是不會存在的，屬于新型壟斷行為。三是通過誘導性信息與風險隱藏，誘導消費者過度消費和承擔風險。智能算法往往容易掩蓋金融風險的復雜性，不僅會引導過度消費和負債，還可能在金融投資領域中誤導投資者。此外，大型科技公司在經營模式和算法上的趨同，很容易引發羊群效應，導致市場大起大落。尤其是大型科技公司的服務對象多為金融專業知識和識別能力均較弱的社會公眾，往往更容易引發社會群體事件，可能導致系統性金融風險。

鑒此，大型科技公司的主要算法需要實施外部監管和提高透明度。因為算法若對使用者（平臺管理者）不利，他們肯定會馬上作出改變；但若對消費者不利，則只有在被曝光或強制公開透明時，才有可能改正。這一點已為監管部門充分認識并采取相應措施。在人民銀行發布的征信新規中，第25條就要求征信公司必須公開個人信用評分算法模型。在國家網信辦發布的《互聯網信息服務算法推薦管理規定（征求意見稿）》中，也針對“大數據殺熟”和“算法歧視”等問題，要求從業者完善算法管理制度，優化算法推薦，定期審核和評估算法模型，加強內容管理，促進算法應用向上向善。針對算法“黑盒”導致的算法推薦運作過程和決策機制并不清晰的問題，有關部門要求算法推薦必須增加“透明度”，包括制定并公開算法推薦相關服務規則，并優化檢索、排序、選擇、推送、展示等規則的透明度和可解釋性，以顯著方式告知用戶其提供算法推薦服務的情況，并以適當方式公示算法推薦服務的基本原理、目的意圖、運行機制等。

總之，在算法監管上，必須確立公開透明原則，以保證用戶受到公平對待，對自動化決策要事前做好風險或影響評估，避免算法濫用帶來的風險。未來還應考慮將算法納入反壟斷監督。

三、對互聯網消費信貸實施跟傳統金融服務一致的監管

互聯網消費信貸的快速發展，客觀上提高了金融服務的便利性，降低了融資成本，有助于偏遠地區、中小企業和普通家庭獲得更多金融服務。但由于金融科技部分地改變了傳統金融服務的形式，因而出現了監管缺失和監管套利，并由此產生了一定的風險。一方面，大型科技公司變相從事金融服務，卻沒有牌照。它們不僅提供信用卡服務、借貸服務、資產管理服務等，甚至還借助互聯網等信息技術突破了跨行業跨地域經營的限制，變相吸收公眾存款。此外，互聯網企業還以普惠金融為名，將客戶資源推薦給持牌金融機構，由其提供放貸資金，在沒有征信牌照的情況下從事信用信息及助貸服務。另一方面，互聯網消費信貸存在金融價值觀扭曲和金融消費者保護不足的問題。眾所周知，導致美國次貸危機的一個重要原因就是金融消費者保護不足，一些本不應該獲得貸款的家庭在商業銀行的游說下背負了沉重的包袱，累積了大量風險。一般而言，金融價值觀倡導“種瓜得瓜、種豆得豆”，反對不勞而獲、過度借貸、超前消費的享樂主義。然而近年來，部分金融科技公司在未能對客戶進行充分評估的情況下，通過各類消費場景過度營銷網絡消費貸等金融產品，向學生等實際收入低、還款能力弱、卻又偏好通過借貸超前消費的群體大量提供放貸，存在誤導用戶的行為。因此有必要按照“相同業務相同監管”的原則，對金融科技公司進行牌照管理，防止監管套利。坦白地說，中國金融科技公司在發展早期享受了“監管紅利”。有些機構此前從事與銀行類似的存貸款業務，卻不需要接受巴塞爾協議下的資本充足率、杠桿比例等監管要求。這不僅導致了金融科技公司和傳統金融機構之間的不公平競爭，一定程度上放大了傳統金融機構尤其是中小型金融機構的經營壓力，同時也引發了激勵扭曲，促使金融科技公司過度追求監管套利，削弱了其通過自身技術創新提升金融服務實體經濟的動力。

四、防止大型科技公司的惡性競爭和跨界控股投資

基于“贏家通吃”的動機開展惡性競爭，是大型科技公司常見的手段。由于網絡效應的存在，金融科技領域通常會形成“贏家通吃”的局面。根據國際清算銀行的研究，數據、網絡效應、相互纏繞業務三要素之間是會相互加強并形成一個相互驅動的環鏈。一旦大型科技公司成為贏家后，就會獲取整個子行業的大部分收益。為了追求“贏家通吃”，不少大型科技公司往往會使用不正當競爭手段。部分大型科技公司在進入新的行業領域后會利用壟斷行業的利潤去打價格戰，通過燒錢、交叉補貼等不公平競爭行為，搶占市場份額，最終形成新的行業壟斷，把“贏家通吃”的游戲繼續下去。一旦獲取市場支配地位，就會進行排他性競爭并損害消費者利益。由于之前進行了大量補貼，為了回收成本，大型科技公司往往會通過漲價、高額抽成等方式去反向“收割”，并利用市場支配地位，通過逼迫用戶進行“二選一”來阻止潛在競爭對手。因此，必須加強對金融科技領域的反壟斷監管，防止惡性競爭。一方面應健全市場準入制度、公平競爭審查制度、公平競爭監管制度，建立全方位、多層次、立體化監管體系，實現事前事中事后全鏈條全領域監管；另一方面則要及時糾正和規范發展過程中損害消費者利益、妨害公平競爭的行為和做法，防止平臺壟斷和資本無序擴張，特別是要控制平臺公司跨行業的控股投資，維護行業公平競爭，保護消費者合法權益。當下，國內已有一些擁有數以億計用戶的超級平臺既控股了銀行和保險公司，又控股了金融科技公司為中小銀行服務，它們不僅參與各級政府的智慧城市，還控股了強大的云計算公司為金融機構提供計算儲存服務，這其中可能發生的利益沖突、數據風險不容小覷。目前，鑒于谷歌、亞馬遜和微軟已在云計算平臺上托管了越來越多的銀行、保險和市場業務，美國財政部、歐盟、英格蘭銀行和法國央行都提出，要加強對科技公司云技術的審查，以減輕銀行等金融業“過分”依賴云計算平臺的風險。我國央行和銀保監會也在討論設立專門服務金融業的云計算和數據中心，銀保監會還要求國有大商業銀行應免費向城商行、農商行提供金融科技服務。

針對平臺壟斷和資本無序擴張的監管十分重要，未來除了要明確平臺企業的主體責任和義務，建設行業自律機制外，也要開展社會監督、媒體監督、公眾監督，形成監督合力。此外，可能還需要建立一個負面清單來防止和應對這類風險。（上述速記稿未經本人審核）