智能化金融监管：模型框架、边缘约束和实践策略*

乔宇锋

（河南省社会科学院，河南 郑州 450002）

人工智能是引领第四次工业革命的关键技术，已引起了经济社会结构的巨大变革（清华大学中国科技政策研究中心，2018）。人工智能具有“颠覆性”创新的特点，由其引发的金融科技创新和对应的商业投资呈爆发式增长，兼之其本身发展的不确定性，金融监管在新的技术条件下面临着巨大挑战。对此，中国人民银行（2017）明确提出要“积极利用人工智能、大数据、云计算等技术丰富金融监管手段”。基于人工智能的智能化监管，能够提高金融资源的配置效率和合规价值，降低金融机构的合规成本（夏诗园和汤柳，2020），快速识别异常交易和风险主体，监测市场波动、流动性风险、金融压力、工业生产等多维数据，抓住可能对金融稳定造成威胁的各种因素（葛军等，2019）。面对金融科技创新带来的传递性风险，监管机构的应对策略主要有两类：一是以“监管沙箱”为代表的动态监管，通过为金融创新划定具有限制性的边界，达到保护消费者、防止风险外溢的目的（杨志超，2020）；二是金融创新生态体系，通过政策的递进传导为人工智能与金融创新之间提供更多的合作机会（卜亚，2019）。本文的研究意义在于，通过分析在人工智能和大数据为技术驱动的条件下，智能化金融监管的模型框架、实践策略以及客观存在的制约因素，为监管政策法规的制定和深化改革提供理论参考。

一、人工智能驱动金融监管的实现机理和应用限制

（一）人工智能对金融监管提出了更高要求

人工智能改变了人们与技术的互动方式，与人工智能相关的组织创新和模式创新不断涌现，客观上要求金融监管政策与人工智能的发展相适应。……