大型金融科技公司系统性风险的生成逻辑与监管构建

中图分类号：F830.9

文献标识码：A

文章编号：2096-2517（2026）01－0068－13

DOI：10.16620/j.cnki.jrjy.2026.01.006

 收稿日期：2025-07-09

 基金项目：中国法学会2025年度部级法学研究一般课题“人工智能时代金融算法系统性风险的公私合作规制研究”（CLS（2025）C26）

次贷危机后，“系统重要性金融机构”（SIFIs）由于其在风险传导中的关键作用而引起人们的广泛关注。传统SIFIs以大型商业银行、保险公司等持牌金融机构为主，这些机构因具有促使系统性风险危机转化的能力，往往被施以更为严苛的资本监管———在接受微观审慎监管外，还须接受宏观审慎监管。随着金融和科技深度结合，以互联网、人工智能、大数据、区块链等要素作为底层架构的金融科技重构了金融生态，催生出兼具技术优势与金融功能的新兴金融服务主体。其中，以亚马逊、蚂蚁、京东为代表的金融科技巨头，依托数据垄断与场景渗透迅速扩张，通过支付、信贷、资管等业务与传统金融机构形成深度关联和竞争关系，在金融领域具有重要影响力和市场份额，逐步在金融系统内占据系统重要性地位。巴塞尔委员会将这些大型科技公司定义为具有数据和科技绝对优势，向其用户终端提供数字化场景方案和网络科技基础设施的大型互联网信息科技平台①Basel Committee on Banking Supervision. Sound Prac－tices：Implications of Fintech Developments for Banks and Bank Supervisors［EB/OL］.（2017-10-31）. https：//www. bis. org/bcbs/publ/d415.pdf.。这类主体凭借流量和技术优势将业务扩展至金融领域，在数据资源与用户规模上具有绝对优势。以支付市场为例，截至2025年第一季度，微信支付与支付宝合计长期占据国内支付市场90%以上的份额（微信支付占59.7%，支付宝占36.2%）②支付宝不认输［EB/OL］.（2025-09-19）.https：//caifuhao.eastmoney.com/news/20250919113615892843260.。此外，随着金融基础设施中各类金融科技应用不断拓展，部分平台型金融科技公司逐渐承担起金融基础设施的功能。除资产登记托管环节外，金融科技公司深度涉足清算结算与征信服务，并提供近似公共产品的服务。

大型金融科技公司跨界经营模式打破了传统风险的边界，其技术依托性与业务复杂性更是加剧了风险传导的隐蔽性与突发性，引发了学界和业界的担忧，是否对其进行审慎监管也成为争论的主题之一。Arner等（2022）认为大型金融科技公司可能成为新的“大而不能倒”市场主体。方意等（2021）、刘媛等（2023）认为应将大型金融科技公司纳入宏观审慎监管范畴。但是，沈伟（2018）持有相反观点，认为由于缺少系统性风险的现实危害，不宜将金融科技纳入宏观审慎监管框架。

与此同时，国际监管实践已经呈现出制度性突破。2020年金融稳定委员会（FSB）发布的《全球稳定币安排监督管理高层次建议（终稿）》提出，具有系统重要性的稳定币安排实施需遵守与传统金融机构一致的资本充足率、流动性管理等规范要求③ FSB.Regulation，Supervision and Oversight of "Global Stablecoin" Arrangements［EB/OL］.（2020-10-13）.https：//www.fsb.org/2020/10/regulation-supervision-and-oversight-of-globalstablecoin-arrangements/.。国际货币基金组织（IMF）2022年4月发布的《全球金融稳定报告》则呼吁加强国际合作以应对金融科技快速发展带来的系统性风险④IMF.Global Financial Stability Report，April 2022：Shock－waves from the War in Ukraine Test the Financial System's Re－silience，Chapter3

［EB/OL］.（2022-04-19）.https：//www.elibrary.imf.org/display/book/9798400205293/CH003.xml.。2022年底通过的欧盟《数字运营韧性法案》要求金融实体及其ICT第三方服务商具备运营韧性、测试、灾难恢复等能力，该法案建立的监管框架旨在防控金融行业ICT服务商过度集中而产生的系统性风险⑤Digital Operational Resilience Act （DORA）［EB/OL］.（2022-12-27）.https：//eur-lex.europa.eu/eli/reg/2022/2554/oj.。国际层面正尝试构建的大型金融科技公司监管体系，其核心仍植根于《巴塞尔协议III》所确立的“风险资本”监管理念。我国虽尚未搭建针对大型金融科技公司的系统性宏观审慎监管框架，但2020年11月施行的《金融控股公司监督管理试行办法》提出穿透式监管，将资本抵御风险的核心逻辑嵌入监管实践。

然而，金融科技公司的核心竞争力在于其数据驱动的业务模式，数据资产构成其核心资产，风控、营销、定价、产品设计等运营环节高度依赖算法模型与实时数据分析。面对金融科技公司独特的业务架构与风险特质，传统宏观审慎监管所依赖的“命令—控制型”规则治理模式日益显露出滞后性与被动性等多重局限。鉴于金融科技公司的本质在于运用数据重构金融逻辑，监管范式亟须超越以静态“纸质报表”为核心的传统方式。杨东（2018）提出科技治理路径，主张以科技手段实现实时、动态和透明的智能监管。袁康等（2021）主张构建以“监管数字化”为核心的金融科技公司技术监管体系。

当前学界虽已就监管的技术维度达成共识，但尚未深入构建科技监管与其核心驱动要素“数据”紧密关联的机制化监管框架。面对金融科技引发的风险结构异变，须以系统性风险防范为逻辑起点，解析其风险生成机理与扩散路径，探索适配性的宏观审慎监管框架。本文将从风险逻辑剖析、规制框架设计、监管工具创新三方面展开研究，旨在为我国大型金融科技公司监管提供理论支撑与路径参考，助力坚守不发生系统性金融风险的底线。

二、大型金融科技公司系统性风险的生成逻辑

（一）风险累积：技术嵌入对金融体系脆弱性的加剧

1.技术化业务模式加剧微观风险

金融体系的内在脆弱性源于企业高负债经营、信息不对称、价格波动等因素，其中，信息不对称是金融脆弱性的基础根源。信息经济学理论指出，金融市场的信息不对称导致了逆向选择和道德风险，传统金融机构通过中介职能缓释了上述风险。相较之下，大型金融科技公司凭借技术优势构建的金融生态系统能够全方位观察用户的行为与交易，从客户获取、贷款申请、信用评估至贷款管理实现全流程监控，其在相当程度上降低了金融业务的信息不对称性。然而，尽管金融科技公司业务的数据和技术驱动部分消弭了金融脆弱性的促成因素，但其“轻资产—轻资本”模式与长尾客户的市场目标定位反而可能催生新的风险。

一方面，“轻资产—轻资本”的业务模式在本质上强化了高杠杆效应，使得资金运营更容易出现流动性危机。在此模式下，金融科技公司通常被定位为技术服务提供商，而非直接经营金融业务的金融机构，其通过平台化策略实现表内业务表外化。例如，蚂蚁集团通过旗下两家小贷公司（重庆蚂蚁商诚小贷公司和重庆蚂蚁小微小贷公司）发放贷款，以2%自有资金撬动98%的外部资金（包括商业银行联合出资和资产证券化滚动融资），主要承担信用中介与风控服务职能①郭振华.此杠杆非彼杠杆：蚂蚁金服的四种“杠杆”［EB/OL］.（2020-11-16）.http：//finance.sina.com.cn/zl/bank/2020-11-16/zl-iiznctke1637659.shtml.。其核心产品花呗、借呗，实质是将嵌入支付宝平台的消费信贷打包成标准化ABS产品向资本市场发行。采用类似模式的还有京东数科的“京东白条”和“京东金条”等。蚂蚁集团将大部分自身信贷资产转移给其他金融机构，实施表内业务表外化操作，由于其并未约定担保条款，蚂蚁集团的实际杠杆率并不高。但值得注意的是，这类业务使信用链条延长，将风险从金融科技平台传导至商业银行、资管机构以及个人投资者等，易形成跨市场风险传染。金融科技平台每延长一级信用链条，风险传染概率将显著增加。此外，纯信用贷款缺乏抵、质押物缓冲，其违约率普遍高于一般贷款，从而加剧了金融体系的脆弱性。

另一方面，金融科技公司的业务覆盖催生了长尾风险。金融科技公司致力于服务传统金融体系覆盖不足的长尾客户，如小微企业、低收入个人、信用记录缺失者等，这在一定程度上实现了金融的普惠效应。然而，其亦可能助推信用下沉，推高信贷风险。由于长尾客户具有数量庞大、风险认知能力薄弱、风险承受能力不足等特点，其违约风险更易呈现“多米诺骨牌”式效应，致使金融系统脆弱性加剧。由于缺乏充分的历史信用数据，加之部分客户可能因突发事件而信用恶化，金融科技公司在违约预测上极易出现低估性偏差，从而暴露风险敞口。为覆盖这些风险敞口，平台倾向于扩大信贷规模并降低授信门槛，试图以利润覆盖违约损失，导致信用进一步下沉，形成恶性循环。在经济压力增大的情形下，部分小额贷款组合的不良贷款率可能会迅速上升，这也在一定程度上加剧了金融脆弱性。

2.技术架构缺陷催生内生风险

大型金融科技公司在提升金融效率方面发挥了积极作用，但其底层技术的不成熟及场景适配不足催生了多重内生风险。当前，大数据、人工智能与区块链技术尚处于应用初期，存在不稳定性，以智能算法为底层架构的技术系统以相关性推断替代因果性验证，因此在宏观政策突变或市场极端波动下模型极易失效。具体而言，技术风险主要包括以下几个方面：

首先，系统故障与终端风险。某头部支付平台在2023年“双十一”期间瞬时交易量激增导致超载；该集团2025年初再次出现支付失灵，在五分钟内经平台支付的所有款项无故减免20%②支付宝凌晨回应：自己承担营销优惠金［EB/OL］.（2025-01-18）.https：//www.163.com/dy/article/JM6B753E0511 ALDU.html.。这暴露出高并发场景下技术架构的脆弱性。此类故障不仅直接影响系统运行，还可能通过支付链条传导至关联金融机构，形成局部流动性冻结。

其次，网络安全与数据泄漏风险。金融科技平台由于数据高度集中储存，成为黑客攻击的高价值靶点，因此建立健全的数据防护体系对于防止数据泄漏和黑客攻击至关重要。金融科技巨头Finaster系统曾遭到黑客入侵，约400GB的数据被盗，涉及部分大型金融机构的敏感信息③金融巨头Finastra披露大规模数据泄露事件［EB/OL］.（2024-11-26）.https://www.anyong.net/industrynews/1986.html.。2025年，巴西央行实时支付系统Pix的IT供应商账号凭证被盗，攻击者利用此漏洞操作转账，窃取资金超过9.2亿元人民币①关键账号密码被盗，巴西金融龙头超9.2亿元资金遭转账窃取［EB/OL］.（2025-09-03）. https：//www.secrss.com/articles/82704.。澳大利亚信号局（ASD）发布的《2023-2024年度网络威胁报告》指出，在2023—2024财年报告的121起勒索软件事件中，12%的受害者因遭受数据盗窃而被勒索②澳大利亚信号局发布《2023-2024年度网络威胁报告》［EB/OL］.（2024-11-22）.https：//www.secrss.com/articles/72630.。大型金融机构网络安全与数据泄露的突发事件会对金融稳定构成严重威胁。

再次，操作风险与算法偏差风险。技术风险与操作风险的叠加效应尤为显著，同样加剧了金融系统的脆弱性。在2022年花旗集团“乌龙指”事件中，交易员误将5800万美元的卖出订单输入为4440亿美元，致使欧洲多国股市在5分钟内集体暴跌，市值一度蒸发约3000亿欧元③花旗集团因“乌龙指”巨幅暴跌事件被英国重罚5.7亿人民币［EB/OL］.（2024-05-23）.https：//baijiahao.baidu.com/s?id=1799834583020259046&wfr=spider&for=pc.。英国金融行为监管局（FCA）公告称，花旗公司存在主要控制措施的缺失或不足，尤其未设计任何硬阻断措施；另外，该公司的实时监控功能失效，内部警报过于迟缓。可见，如若金融科技公司的风控系统存在缺陷，一次操作失误也可能引发整个金融市场的系统性风险。此外，智能算法时代的技术并非完全客观中立，金融科技公司的产品设计者可能将自身的主观偏见嵌入算法的代码逻辑，使算法具有偏见性认识，从而导致算法偏差风险，进而剥夺金融消费者的信息获取权，损害金融消费者权益。这类偏见性认识如果通过通用型金融模型被金融机构广泛使用，很可能会形成金融决策和风控的系统性偏差，催生某些系统性风险。

（二）风险扩散：系统性风险宏观传导的“时空双维”路径

1.空间维度：业务网络的高度复杂性与多重关联性易引发风险传染与多米诺效应

大型金融科技公司业务网络的高度复杂性与多重关联性容易引发风险传染与多米诺效应。头部金融科技公司通过“平台—数据—场景”三位一体模式，构建涵盖支付、信贷、保险、财富管理、数字银行等多个领域的“闭环”金融生态圈。以蚂蚁集团为例，其旗下有天弘基金公司、国泰财产保险集团、重庆蚂蚁商诚小贷公司等数家金融经营实体，控制基金、保险、网络小贷等不同金融牌照，形成跨市场、跨行业的多层级风险传导通道。多重关联性既体现在股权纽带与复杂的持股结构上，也体现在业务合作与交叉持有（如联合贷款、债券与衍生品头寸）所建立的资产负债联动中。金融科技集团借助VIE架构与多层持股方式实现对各类金融牌照的控制，同时通过联合贷款、助贷等模式与传统金融机构深度耦合，形成“技术外包+风险共担”的合作机制。这种网络化、网格化的风险传导结构，与拉詹（Rajan）所提出的“太系统而不能倒”（Too-Connected-To-Fail）理论相互印证，强化了其对金融稳定性的潜在威胁。在此基础上，金融科技公司通常借助程序化机制进行交易，在面对市场异动或数据污染时，依赖预设算法自行调整，若未充分考虑极端场景，这类自动反应可能加剧价格剧烈波动或流动性紧缩。单笔恶意指令即可触发自动止损或爆仓，迅速引发连锁抛售，演化为“算法挤兑”或“闪电崩盘”。由于自动化算法交易速度过快，金融机构与监管部门可能无法及时采取有效的措施化解风险，为监管和市场参与者留下难以及时干预的盲区。此外，轻资产、以平台与数据为核心的大型科技公司倾向于涉足高风险、边际化金融业务，若存在隐含的政府救助或市场兜底预期，易产生更强的道德风险，推动业务进一步金融化。这种在关联性与激进业务选择上的耦合，使得一旦关键主体失灵，其波及效应和外溢性往往超出传统单一机构失败的范围，对金融市场秩序与整体稳健性构成更为严峻的挑战。

2.时间维度：算法驱动的顺周期强化机制使系统性风险放大

基于金融加速器理论，金融体系内部与实体经济之间存在正反馈机制，这种相互增强的效应可以放大实体经济周期的波动并引起或加剧金融体系的不稳定。金融科技公司主导的算法同质化与数据反馈循环则会加剧上述顺周期效应，形成时间维度的系统性风险传导强化路径。算法趋同的形成包含三个方面：一是技术趋同。常用开源框架（如TensorFlow、PyTorch）与成熟平台的标准化应用使实现相同功能的底层模型逐步趋同，且许多金融机构将算法开发外包给少数科技供应商，进一步造成代码与模型的相似性。二是数据同源。不同机构和平台常来自相同的信息源或第三方数据服务，且在行业标准与标签化下采用统一的数据格式，导致关键特征与处理方式高度重合。三是监管标准趋同。共享的监管与合规要求促使行业在算法开发、测试与验证时参照相同范式，形成策略与实现上的同质化，进而放大了同构故障与系统性风险的可能性。

算法趋同性导致投资行为高度集中，与市场投资者本应存在的风险偏好与认知差异相悖。理想的资本市场应呈现多元化和差异化，以通过投资组合多样化来对冲风险，保持市场整体的流动性。例如保守型投资者与激进型投资者的交易可在相反方向上互为对冲。然而，金融科技公司将智能算法嵌入投资决策行为，使得投资者个人偏好等主观意愿在决策时被弱化，算法指向更加客观的收益判断，所有的决策都依赖于投资策略和数据分析。随着金融科技公司在提供智能投顾服务时嵌入的策略和数据程序逐渐类似，大量算法交易者的入场时机逐渐趋同，投资由分散化走向集中化，造成金融系统风险无法通过对冲内化，形成了金融系统内部正反馈的风险传导机制。更严重的是，设置相似的投资策略易助推“羊群效应”，在市场出现波动时引起集体抛售或挤兑，从而进一步强化顺周期效应。通常，算法交易模型常嵌入阶梯式卖单和动量交易程序，当价格信号达到变化的阈值，将自动触发算法的抛售指令，这种自动化反应在市场环境趋同时会放大风险传导，导致宏观层面的系统性风险显著上升。

三、大型金融科技公司宏观审慎监管的三重困境

（一）监管范式困境：大型金融科技公司金融风险监管缺位

大型金融科技公司的业务模式呈现出“技术—金融”混合特征。一方面，通过海量用户数据构建信用评估体系，以科技输出名义渗透信贷、支付等金融业务，形成“数据驱动—网络互联—业务交互”的双向循环；另一方面，以平台化运营形成生态闭环，模糊了科技服务与金融中介的边界，使其既是技术支持的金融解决方案，又是金融服务与信息技术的创新组合。

以蚂蚁集团为例，其往往以集团一体化形式运作，虽然集团内存在持牌金融子公司，但集团架构中未持牌科技公司通过算法输出、数据共享等方式实质影响了金融业务，形成“前台持牌+后台科技”的监管套利模式。目前对此类主体的监管集中于数据保护与网络安全层面，难以覆盖其对金融风险生成与传导的深层影响。具体而言，大型金融科技公司在信用链条的重构方面发挥多重作用：第一，平台通过电商与支付场景持续发放小额消费信贷，并将这些债权通过资产证券化打包为ABS等产品进入资本市场，从而使投资者间接承担消费信贷的信用风险；第二，平台主导的理财产品创新将零散用户资金集中后，以同业存款或其他形式投放银行体系，实质上延伸并重构了银行的负债链条；第三，保险科技通过互助、参数化保险等方式分散个体风险，形成新的风险对冲与信用生成模式。因此，对此类主体的监管除了传统的数据治理与网络安全外，还应向金融风险监管范式延伸，即在识别大型金融科技公司对信用创造与风险传染的机制性作用后，设计能覆盖其“业务—技术—资金流”耦合效应的审慎监管工具与监督体系。

（二）监管工具适用困境：“命令—控制型”规则范式与科技创新脱节

传统宏观审慎监管的工具库从行业维度与时间维度两个层面进行构造，时间维度包含逆周期资本调节、流动性覆盖率、净稳定资金比率、贷款价值比率等监管工具；行业维度包括系统重要性机构划分标准与管理措施、金融保证金制度及金融基础设施监管制度等。这些监管工具承继了微观审慎监管工具的资本监管特征，本质上属于“命令—控制型”规则范式，呈现出下列缺陷：第一，监管规则范式僵化。以资本充足率、杠杆率为核心的监管框架难以适应技术驱动的动态风险特征。第二，响应周期较长。目前监管主要依赖于金融机构定期披露的财务报告，周期性数据难以满足瞬息万变市场信息的实时监控需求。第三，事后性立法较多。监管规则通常是在危机爆发后制定，应急属性较强，缺乏前瞻性和预防性。

上述缺陷导致了宏观审慎监管工具难以实现动态调整的长期难题，尤其在应对金融科技公司带来的挑战时更为突出。金融科技公司占有数据优势与技术优势，其数据更新与变动频率远超传统金融机构，从而加剧了监管数据的不稳定性。依托大数据分析和机器学习等技术，大型金融科技公司能够高效处理和应用技术并生成详细的用户画像，实现精准营销和个性推荐，同时显著降低参与金融业务的交易成本。传统宏观审慎监管规则面对快速变化的数据及技术应用，滞后性更加明显，使监管机构在应对金融科技风险时失去主动性。此外，金融禀赋结构理论表明，达到最优金融结构必须要求监管机构保持对金融市场机制的充分尊重和敬畏，坚持市场调节优先原则，避免过度干预。大型金融科技公司提供的金融服务基于不同类型的技术展开，这些技术驱动型金融服务在操作模式、风险构成与市场影响方面具有显著的差异，一刀切的“命令—控制型”规则会使监管过于刚性，监管强度失调。

（三）管信息获取困境：监管机构与大型金融科技公司间金融科技风险信息不对称加剧

信息获取是宏观审慎监管的基石，准确检测和及时识别风险信息对于系统性风险的预警至关重要。金融科技公司的数据合规关系到金融体系的有序运行与金融风险的防范。大型金融科技公司的数据体量远高于一般金融科技公司和传统金融机构，这对实施宏观审慎监管提出了更高的数据采集要求。

但是，大型金融科技公司依托数据与算法的技术优势形成了垄断性的信息控制权力。在数据规模上，非银行支付机构年交易量超1万亿笔，占全国电子支付业务总量的80%，日均备付余额超2万亿元，服务超10亿个人和数千万商户①年交易量超1万亿笔，服务超10亿个人和数千万商户———“非银支付”越来越好用了［EB/OL］.（2024-01-03）.https：//baijiahao.baidu.com/s?id=1787022315411460426&wfr=spider&for=pc.。数据维度涵盖社交、电商、物流等非金融数据，形成跨领域数据闭环。在技术代差方面，监管机构虽已从传统ETL和手工录入模式，逐步过渡至“1104”非现场监管系统与“EAST”现场检查系统，实现了自动化数据采集与初步的穿透式监管，但批量提取会计与合规报表可能因数据质量参差、错报漏报和统计口径不一，难以保证报送数据的准确性与一致性。更重要的是，数据采集系统在对金融科技平台产生的海量“软信息”、区块链链上数据及同态加密等隐私计算成果的采集与标准化接入方面仍无有效方案，难以满足宏观审慎监管对大数据治理、智能预警与快速响应的一体化要求。

值得注意的是，上述监管信息获取困境反映了金融科技风险信息分配的深层次结构性失衡。目前，我国数据驱动监管体系尚未完全建立，金融数据的收集和利用存在系统性缺陷，金融风险隐匿、沉淀于系统重要性金融机构等金融服务提供者之中，宏观审慎监管存在风险信息偏差。由于大型金融科技公司对大数据的垄断和封闭特性，监管机构在与平台的博弈关系中处于不利地位，监管无法穿透多层嵌套的业务架构，监管数据往往滞后于平台大数据的快速更新。此外，监管数据的真实性和全面性存在缺失，监管机构对客观性金融数据的收集诉求，会与金融科技公司隐蔽性信息与敏感性信息生成形成矛盾，致使金融科技风险数据的整合无法真实反映整个金融系统的风险来源、结构、程度等客观情况。

四、基于多方协同的数据驱动型宏观审慎监管路径重构

（一）基本范式：基于信用扩张的宏观审慎监管

大型金融科技公司的信用演进路径大体沿着“支付工具—信用工具—投资工具—风险转移工具”四个类别变迁，它也从支付中介逐步演进为信用中介与风险管理者。大型金融科技公司实现了去银行等金融中心化，但其实质功能与传统金融机构高度趋同，与其说去中心化，毋宁称其为“复杂中心化”过程。尽管金融科技公司的业务结构在结构性产品嵌入下不断丰富，但其核心仍在于解决经济活动中信用不足、资本配置不均和未来不确定性等问题。信用扩张下的大型金融科技公司作为新型金融中介，虽能缩小投融资双方的信息鸿沟，但其本质风险并未完全消弭，以科技作为内核的金融创新反而会进一步放大风险。大型金融科技公司与系统重要性金融机构在金融功能和风险起源方面具有同质性。此外，将大型金融科技公司纳入宏观审慎监管的必要性更在于技术驱动的金融信任机制重构加剧了系统性风险生成的复杂性。

传统银行往往依赖征信、评级和契约等“制度信任”，但对中小微企业以财务报表为基础形成的“硬信息”包容性不足，逆向选择与道德风险难以根除。金融科技以海量数据与算法提升对“软信息”的识别能力，填补制度缺口并改变信用供给模式。金融科技构建“技术信任机制”，通过低成本数据挖掘降低信息成本，显著提升“软信息”处理能力，纠正信贷资源结构性错配。区块链技术更以分布式账本和智能合约实现去中心化信任，进一步推动信任体系从制度安排转向技术架构。大型金融科技公司的演进正以技术理性为核心，将信任机制由传统制度安排逐步演化为“代码即规则”的技术化体系，这也是金融科技“复杂中心化”之外更深层次的金融异变。在这一过程中，共识算法、智能合约与分布式账本等技术不断迭代，旨在创建无需第三方中介的真正去中心化信任环境。基于信用扩张本质将大型金融科技公司纳入宏观审慎监管，可通过技术治理工具应对信任机制变革衍生的新型风险。

（二）工具支持：数据驱动的技术治理框架

金融科技不仅是推动金融服务创新的重要动力，也为监管范式变革提供技术支持，即“科技驱动监管”（RegTech）。这一理念主张以技术理性为精神内核，实现监管手段与金融科技高度匹配，通过整合云计算、大数据、人工智能、区块链等技术，构建动态化、智能化的技术治理框架。相较于传统宏观审慎监管的滞后性，科技驱动监管可实现更为实时的风险监测，显著降低监管成本，从而为建立一个基于新兴技术支撑、透明且能动态预测金融风险的监管体系提供现实可能性。科技驱动监管的理论基础在于科技治理理念的兴起，这要求金融监管体系在应对新兴金融业态时既要考虑传统审慎监管和行为监管的经验，也要内嵌科技治理的创新思路。科技治理的理论演进存在双重路径。一是“规则治理—原则治理—科技治理”的范式跃进，解决法律形式主义与监管模糊性问题。传统规则治理依赖刚性指标，难以应对金融科技业务的动态创新；原则治理虽具灵活性，但执行标准缺乏可操作性；科技治理通过算法规则实现监管精准化。二是“审慎监管—行为监管—科技治理”的功能拓展，将技术治理嵌入双峰监管框架。传统审慎监管侧重于个体风险控制，而次贷危机后监管者认识到金融危机爆发部分源于对金融消费者保护的不足，从而引入行为监管。审慎监管聚焦机构稳健性，行为监管保护消费者权益，而科技治理通过数据画像实现系统性风险的全景监测。

国际监管实践已展现出技术治理的可行性。英国金融行为监管局（FCA）于2015年提出“监管沙盒”，为金融科技创新提供一个安全的可测试环境。在金融科技公司准入标准方面以创新性、消费者利益与风险可控性为核心，旨在筛选具有社会价值的金融科技项目。满足准入标准后，金融科技公司进入沙箱测试程序，FCA与公司合作建立最合适的沙箱选项、测试参数、解决方案与安全措施。美国尝试以创新业务办公室、监管沙盒、构建创新网络等模式对金融科技公司的创新业务实施监管。美国消费者金融保护局（CFPB）作为行为监管机构，在2012年启动了“催化剂”项目，通过建立与金融创新企业的沟通渠道和制定激励政策，促进有利于金融消费者的创新。2019年CFPB推出合规协助沙箱，该计划由CFPB评估产品或服务的合法合规性，并提供测试期内的“安全港”保护。

这些探索表明，技术治理可平衡创新激励与风险约束，为宏观审慎监管提供工具支持。我国监管沙盒自引入以来，在金融科技公司治理中亦取得积极成效。除允许持牌金融机构牵头开展试点外，亦支持金融科技公司单独申报并结合应用场景选择合作机构，依托持牌机构的风险控制能力与业务经验，实现对创新模式的审慎治理。然而，当前我国监管沙盒在项目遴选标准上仍需进一步细化，应当依据数字技术前沿性与风控成熟度对试点项目分类分层，优化入盒标准，并增强与现行宏观审慎监管框架的协调配合，以确保监管沙盒在促进创新与防范风险之间取得更为平衡的效果。

（三）核心机制：多方协同的信息获取模式

破解风险信息偏差困境需重构“监管机构—市场主体—消费者”三方协同机制。数据驱动监管的核心在于将监管理念从“了解你的客户”（KYC）升级为“了解你的数据”（KYD），通过实时数据流穿透多层业务嵌套。而金融风险信息暴露是数据驱动监管的关键，金融风险信息的揭示源于金融市场中多元主体间的策略性互动与利益博弈，这一过程本质上是市场参与者通过信息生产、隐藏、传递与解码的动态博弈过程。如前所述，监管机构与大型金融科技公司之间的博弈存在不对称，监管机构无法恰当运用蕴含高载量金融风险信息的局部知识。合作治理理论为化解金融信息不对称提供了一种新路径，其核心在于通过公私主体①“公主体”指央行、金融监管机构及其他依法负有监管与执法职责的国家机关；“私主体”则涵盖大型金融科技企业、金融消费者、技术服务商、第三方评测与行业协会等市场性治理参与方。合作与资源整合，实现监管信息的全面共享与动态监控。从功能主义视角看，私主体参与金融科技公司治理可以充分调动公私两端的积极性，形成良性互动，使用工具理性解决金融问题，形成政府与市场的双轨制运作。

金融市场信息治理的重点并非在于防范个别金融交易或单一机构的风险，而是沿“市场规制—激活博弈—风险暴露”这一路径，实现纠纷和监管数据的积累以及风险信息的传递。从信息获取角度看，金融风险信息不仅可以来源于公共规制形成的监管数据，还可以来源于私主体纠纷形成的诉讼数据。“三足定理”为以信息传输为中心的合作治理结构提供了参考模型，监管机构、金融机构与金融消费者共同组成三“足”，代表着三种主体核心利益的实现，相关主体之间存在“互赖且互动”的关系，通过博弈实现“纳什均衡”。通过保护金融市场消费者权益，间接维护金融稳定、效率的私法制度，激发私人博弈和私人治理，促使金融科技公司相似性、强关联、成规模的高危金融交易和经营行为提前暴露。一方面，通过司法等途径解决纠纷，推动私人规制与金融市场监管形成外部协同；另一方面，应构建由私主体发起的金融监管机制，打造跨行业的一体化金融投诉和举报制度。

英美实践为此提供了参照。英国FCA对沙箱测试企业进行全测试过程的监管，并要求其建立消费者赔偿基金。此外，FCA对参与沙箱测试的金融消费者设置了多重保护，包括知情权、损失赔偿权、投诉权、申诉权等。美国CFPB试验性披露计划强制要求用自然语言解释产品风险，确保消费者准确理解金融产品和服务的成本、收益和风险。这些制度通过赋权私主体参与治理，将监管压力转化为市场自律，形成“行政监管—市场约束—技术执行”的三维制衡体系，为应对大型金融科技公司的复杂风险提供可行路径。保护金融消费者权益也是我国监管沙盒在金融科技创新监管中的核心原则之一。除现有的测试机制中对消费者信息披露与隐私保护的要求外，可进一步拓宽金融消费者的征集与参与渠道，通过社会公益组织、行业协会和专业调研机构开展有针对性地用户招募，并为普通消费者提供多元化的反馈入口。与此同时，应引入第三方评测机构、行业协会及试点机构共同参与治理，对试点产品或服务的合规性、安全性与用户体验进行独立评估和持续监测，形成“多方共治”的良性闭环。

五、大型金融科技公司数据驱动型宏观审慎监管体系构建

（一）构建原则：风险适配与协同治理

1.包容审慎原则

包容审慎监管原则是金融科技背景下平台监管的基本出发点。大型金融科技公司通常依托大数据监控与信息安全技术建立了较为完备的自我治理与内控体系，这有助于维护其信任机制与运营稳健性。因此，监管应避免“一刀切”的刚性干预，转而注重优化其治理结构。我国《企业内部控制基本规范》要求企业建立内部环境、风险评估、控制活动、信息与沟通、内部监督五方面要素，衡量企业的内部控制有效性。对于大型金融科技公司，其提供的技术服务和金融基础设施服务具有明显的公共属性，风险评估既涉及系统性风险的识别，也要求建立完善的预警机制和突发事件应急处理机制。因此，应在鼓励金融科技业务创新的同时，增设技术风险专项评估模块，包括算法的可解释性审查、企业压力测试（模拟极端场景下系统承压能力）、数据生命周期管理、数据加密与安全审计等。

外部监管应从单一财务指标向弹性化、技术稳定性的综合评价体系转变。一方面，借助大数据技术分析金融科技公司的实际运营和风险情况，根据用户规模、资金规模、资本充足率、风险级别等多个维度对金融科技公司进行分类，采用资产负债率、流动资产比例、杠杆率、资本留存、逆周期资本缓冲、系统重要性资本附加等指标设置符合各类型金融科技公司风险结构特征和水平的弹性化标准体系，综合实施微观和宏观审慎监管；另一方面，还需关注用户数量波动情况、交易频次与数额、客户投诉率与处理效率等多元化非财务标准，以实现对风险痕迹的早期捕捉。

2.多方主体协同治理原则

多方主体协同治理原则主张监管者与大型金融科技公司、社会组织等私人主体之间形成多元合作机制，促进公共部门与私人部门的协同治理，从而提升各主体间的互信和治理效能。

在法律层面，应当把大型金融科技公司置于金融公法（监管规范与救济规范）与金融私法（金融交易法律规范）交叉的治理空间，通过两者的目标性协调来动员各方参与监管。一方面，应共同指向金融消费者权益保护。大型金融科技公司与金融消费者之间的纠纷往往涉及消费者保护法范畴，难以有效保护一些在产品功能、业务性质上实质为金融产品和服务的情形，单靠民法或者消费者保护法难以获取充分救济，而金融监管理念又在双峰监管的转型中体现出对消费者权益的核心关注。另一方面，应共同指向大型金融科技平台的公司治理制度。应将金融算法运用、产品开发的审慎性义务嵌入平台董事、高管信义义务；构造平台董事、高管的系统性风险公共治理义务，探索实施该义务的民事公益诉讼制度和引致行政监管的吹哨人制度；从比例化股东加重义务、倍数责任等方面构建平台风险的股东内化机制。

在功能层面，应重构“监管机构—行业协会、第三方机构—平台—公众”四层治理网络，以政府为主导，同时赋予其他市场主体在数据治理与自律监管中的独立性与规范性角色。目前中国互联网金融协会制定了一系列防范金融风险的公约，但相关条款主要集中在风险管控、信息披露、消费者适当性管理层面，尚未建立连接金融监管的完整自治体系。监管者应发挥主导作用，完善金融监管与行业协会等第三方治理、平台自我治理、公众治理的联合治理结构。首先，应提高行业协会在数据治理中的独立性，并通过规范授予其适当的自律性监管权力。其次，可借助“元规制”的分析工具，明确公权力介入科技公司自治的交织范围与边界，为其自律性规制设定最低要求和绩效目标，并保留必要的强制性手段；构建平台内部金融算法运用、产品开发的合规制度。最后，在规制过程中积极引入公众参与，使监管政策更好地反映公众利益和社会关切，从而构建监管者主导、金融科技公司自律、行业协会和公众共同参与的协同治理模式。

（二）创新与合作：数据驱动型宏观审慎监管体系构建

1.创设金融科技公司私人金融纠纷数据系统

现行风险数据采集过度依赖监管端单向获取，忽视了其与金融消费者、平台治理主体博弈中积累的风险数据，而这些数据的及时、充分暴露有助于系统性风险的预警。诉讼纠纷与监管执法环节是私人博弈数据得以暴露的主要场景，但一般情况下除非监管机构督办的案件，金融科技公司往往顾及上报案件引发的负面评价而缺乏传递数据的激励。因此，监管机关应强制其履行纠纷数据报送义务，并构建“监管—司法—市场”三位一体的纠纷数据系统。

一方面，由央行牵头整合法院金融案件、仲裁机构裁决及监管处罚案件，将案由类型、争议标的、涉案主体及裁决结果等关键信息经结构化编码后纳入宏观审慎监管信息库。央行具有货币政策与宏观审慎监管的双支柱职责，其长期组织全国金融统计报表编制并统筹标准化工作，具备统一制定数据标准、接口规范与管理全局的先天优势。具体安排上，可通过API对接、电子文书抽取、自然语言处理与数据清洗等技术手段，确保数据具有高质量、高频次、可比性等特性。

另一方面，央行设立中央层面的金融大数据监管部门，并不意味着剥夺各金融监管机构原有的数据职能。正如美国金融研究办公室（OFR）在填补数据缺口时所坚持的“减轻报告负担原则”，其首要策略并非新增报送，而是整合已有数据资源最大限度地利用现有报表与系统，避免重复报送与不必要的分析成本。在此原则指导下，应加强央行与金融监督总局、证监会等金融监管机构的协调功能，各监管机构在自身业务范围内继续发挥专业职能，同时央行应统筹标准制定、优化数据提取与共享流程，使各监管机构产生的数据能够无缝整合至中央数据库，支持宏观审慎分析与决策。

2.构建基于区块链技术的共享信息库

区块链的去中心化、数据不可篡改性与共识机制等核心特征，能够有效破解传统监管模式中“归集—分析—管理”各环节的信息孤岛难题，为宏观审慎监管引入“嵌入式”变革。区块链可应用于构建一个可信的信息共享平台，在宏观审慎监管中成为获取和共享金融数据的重要工具。其去中心化特性有助于保障平台的透明性和安全性，金融科技公司、监管机构、用户及第三方审计机构均可在同一网络中共享数据，实现信息全程可视。与此同时，区块链的数据不可篡改性能够有效防止伪造与篡改，确保上链信息真实可信。

目前全球范围内部分监管机构正在探索布局以区块链为基础的嵌入式监管机制。荷兰中央银行（DNB）成立了数据科学中心，试验并评估前沿技术在监管场景中的应用；澳大利亚证券及投资委员会（ASIC）先后设立首席数据官办公室及数据管理委员会，以完善数据治理与战略制定。我国以央行为主导的金融大数据监管部门应积极探索区块链驱动的金融数据科技监管机制，将数据监管规则直接内嵌于共识机制之中。具体而言：

一方面，应构建节点层面的全网数据收集机制。在联盟链或许可链架构下，将监管机构与行业协会等治理主体纳入DpoS、PoS共识节点系统，打破监管与被监管的壁垒，实现监管节点与业务节点的平行参与。通过预设合规权限，监管节点可同步接收全网交易数据与状态信息，并在共识投票和出块过程中实施风险管控决策。与此同时，应制定“去中心化”基础设施标准，明确上链数据格式、接口规范与安全保护措施，保障监管节点对链上数据的高效收集与合规评估。英国数字化监管报告试点已确立实体交易数据标准化处理机制，将工商登记、股权信息等实体资产数据与数字货币结算数据一一映射，形成完整的链上结算规则。我国可借鉴域外成熟监管经验，构建本土链上数据收集机制。

另一方面，通过技术手段保证区块链共识机制的真实性。在网络设置中，需要保证所有有效区块一旦被写入链上即不可被撤销。可在链上治理模块中将所有规则变更提案与节点惩戒记录统一写入治理合约，并通过社区透明投票或多方联合决策方式执行。此外，引入具有公信力的第三方行业机构作为验证者，对拟写入区块链的智能合约进行独立审计与签名背书。尽管分布式账本依赖去中心化节点维持不可篡改性，但在金融监管场景中，仍需进一步制约金融机构撤销或修改链上合约的动机。以第三方行业机构进行验证，既可利用分布式账本的技术优势，又在制度层面增设了“正当第三方”对关键监管合约制衡与背书，保障了监管措施的持续有效性与公信力。

3.构造系统性风险的预识别机制与风险预警机制

在金融市场博弈机制充分激活后，法院、ADR组织和监管机构会聚集大量有关金融科技公司私人纠纷案件，形成涵盖金融科技交易架构、合同条款、产品风险及相关平台经营风险等要素的丰富数据库。此类信息载体主要包括判决书、仲裁裁决书、调解协议书和行政处理决定书，以及各类信息披露文件、风险揭示书、标准化或定制化金融合同、理财产品“双录”记录等文本。这些非结构化文档经清洗、要素抽取与加工，可转换为用于监管的数据格式。传统审慎监管更侧重财务指标，往往忽视文本中蕴含的系统性风险线索。为此，应积极拓宽金融大数据的归集范围，建立全文本标准化和结构化处理机制，以更精准地识别与预警系统性风险。

第一，应以机器学习算法为基础构建大型金融科技公司司法大数据的系统性风险画像。金融司法文书中包含当事人特征、案由、纠纷地点、适用法规、裁判结果及标的金额等多维信息，均可转化为风险数据源。将这些要素与执行信息及外部协查数据融合，可呈现涉案产品、服务与交易主体的时空分布图景。通过对争议焦点、违法违规行为、损害后果，以及关联产品、交易方式和涉案机构的深度分析，识别并量化风险类型、强度与关联度等核心要素。机器学习与深度学习在自然语言处理上的优势，使其能够从海量司法文书中自动提取关键风险信号，并以此构建复杂风险预警模型。建立基于机器学习与深度学习算法的复杂模型，为风险预警机制设置一系列关键指标，不仅有利于指导类案的审判，更有助于实现对系统性金融风险的协同治理。在数据驱动监管场域下，可设立涵盖传统财务指标（资本充足率、杠杆率、逆周期资本缓冲等）与技术驱动指标（算法透明度、系统可用性、网络安全事件频次）、生态整合指标（API调用量、数据共享平台集中度）及客户覆盖指标（长尾客户覆盖度、低频用户分布）等多维度关键监测要素的指标体系。通过对这些指标的持续监控与动态分析，及时捕捉异常变化，实现对大型金融科技公司及整个金融体系潜在系统性风险的前瞻性预警。

第二，基于“案例测试机制”构建金融科技公司系统性金融风险的介入式识别模型。传统监管规则往往滞后于金融科技创新，难以及时防范金融科技公司系统性风险的快速扩张。借鉴英国民事诉讼法下“金融市场测试案例计划”（Financial Markets Test Case Scheme），可在金融纠纷萌芽阶段由司法机关提前介入，通过简化程序、快速裁判，针对涉及公共利益的关键法律问题形成具有约束力的裁判，不仅有助于明确法律边界与合规标准，也能在事中阶段揭示潜在风险。目前上海金融法院已发布《关于金融案例测试机制的规定（试行）》，明确金融机构、交易对手等当事人在开展或拟开展的前沿性业务中，如遇重大法律疑义且可能影响市场秩序，可申请案例测试。法院经审理后，将对金融市场提供权威的规则指引。为更好地服务于大型金融科技公司的风险治理，案例测试机制可进一步细化适用范围，在法院系统内授权专门法庭，集中审理涉及金融科技的典型争议案件，并对可能引发行业性、区域性乃至系统性风险的纠纷，予以优先立案和审理。此外，测试案例的审理结果应与央行宏观审慎管理信息平台实时对接，法院在裁决过程中识别的违规模式、合约漏洞或技术风险，应当自动纳入风险指标库，触发多级预警并推动监管工具的精准施行。

4.建立动态调整与反馈机制

宏观审慎监管体系不仅需依托预识别和风险预警机制，还必须建立动态调整与多方反馈机制，以弥补监管数据和私人博弈数据偏差对系统性风险识别的影响。

第一，应以监管机构为中心，建立监管机构、行业协会、平台等多元主体合作机制，根据市场变化和风险状况变动，以多主体互动及时调整和优化监管措施。通过推进金融科技监管沟通机制的落实，保障企业技术创新方案及时获得监管部门意见。金融科技公司对数据监管有不同意见，亦有权向监管机关反馈与诉诸调整。同时，监管机关应将预识别的系统性金融风险向金融消费者、平台利益相关者披露。行业协会在金融科技监管中扮演桥梁角色，协调监管机构、平台、金融机构、消费者等，协助宣传法规、受理投诉和推行自律标准。多元参与机制可以将监管的硬约束与行业自律的软约束结合，促进金融稳定与创新并重。此外，应当健全中央与地方、部门与部门之间的纵向与横向协调机制，优化地方金融监管体制，确保各级监管机关、行业组织和市场主体在风险识别、数据共享与反馈处理上形成闭环互动，共同提升宏观审慎监管的透明度和科学性。

第二，构建大型金融科技公司压力测试与监管工具箱的匹配机制。坚持包容审慎治理原则，将监管强度与金融科技公司呈现的风险波动相关联，实现弹性化监管。压力测试机制可通过实证分析，评估宏观经济波动或重大事件对大型金融科技公司稳健性指标及整个金融体系的冲击强度，并量化系统在不同压力情景下的损失承受能力与脆弱性。在外部经济环境层面，对国际货币政策调整、汇率变动、经贸摩擦等外部冲击，以及以GDP增速、CPI、就业率与利率为变量的不利宏观经济情景进行测试，评估金融体系的整体承压能力与风险溢出效应。在金融科技公司主体层面，将基于市场价格与交易数据的动态模型与基于资产负债表的财务模型相结合，并纳入客户信用评级、内控与合规水平等非财务指标，开展对信贷风险、流动性风险与操作风险的综合模拟，实现对各类风险的全覆盖。监管机构可根据压力测试结果等级，动态调整逆周期资本缓冲、杠杆率限额及流动性覆盖率等宏观审慎工具，以匹配不同类型金融科技平台的风险水平。同时，通过公开听证、调查问卷等反馈机制，广泛征集金融科技公司及市场参与者对测试情景、监管工具与措施的评价，并将其纳入工具参数的优化与决策闭环，进一步提升监管的透明度和科学性。

六、结论

自金融科技深度发展以来，一些大型金融科技公司凭借数据与技术双重优势逐渐演变为系统重要性平台，在推动普惠金融发展的同时，也因其高杠杆经营模式、长尾客户定位及潜在技术风险，加剧了金融体系的脆弱性。此类机构在微观层面形成的风险隐患，在空间与时间维度持续积累，极易诱发系统性金融风险。

大型金融科技公司主要通过提供金融服务，实现对金融业务节点的渗透，发挥与传统金融机构类似的功能，其风险源于信用扩张过程中“复杂中心化”催生的新型信息不对称。更为重要的是，金融科技公司的演进正以技术理性为核心，将信任机制由传统制度安排逐步演化为“代码即规则”的“去中心化”技术体系，这也是金融科技“复杂中心化”之外更深层次的金融异变。这一结构性变迁不仅突破了传统金融风险的认知框架，也对现有宏观审慎监管体系构成制度性挑战。本文在既有审慎监管框架基础上，提出以数据驱动的技术治理为基本范式、公私合作为核心机制的新型监管体系。在包容审慎和多方主体协同治理的双重原则指引下，构建宏观审慎信息获取机制、系统性风险识别机制，以及监管工具的动态适配与调适体系，有效化解大型金融科技公司的系统性风险，实现技术理性与金融法治价值的有机融合，最终实现创新激励与风险防控的平衡。