今日，“2020北京国际金融安全论坛”在北京召开，国家金融与发展实验室副主任杨涛在会上表示，数字化的变革会带来经济的数字化，金融的数字化，金融数字化的核心，就是更开放，开放的过程当中，第一带来效率，第二就会面临更多的不确定性风险挑战，这些问题值得我们研究者和行业大家共同关注。
以下为演讲内容：
很高兴今天再次来参加这样一个重要的论坛，因为时间有限，我用十几分钟的时间，简单给各位汇报一点我的思考，这是第二个环节，更多着眼于数据与网络安全，但是作为一个研究者，我首先谈一些从宏观到微观的理论性的认识，相信过一会儿有技术和业务的专家谈更多的干货，先做一点抛砖引玉。我分享的题目是“安全视角下的金融科技与数据要素”，上一个环节，很多不同的专家也从自己的视角谈了一下金融科技发展当中的风险与安全问题，谈了一下数据要素利用安全问题，我想从三个视角，谈一点我自己的粗浅研究思考。
我们谈金融科技安全问题的时候，首先离不开宏观经济视角的探讨，因为金融科技的问题，归根到底还是金融的问题，金融面临的问题和挑战，除了自身的内在因素之外，更重要的是离不开对经济社会发展当中一些重大的历史性的，周期性要素的判断，如果这些趋势性的判断做不好的话，很容易带来重大的系统性风险。长期来看，众所周知，当前虽然短期疫情的挑战给大家带来了很大的负面影响，但是就前几年来看，全球经济增长，我们认为已经处于长债务周期的顶部，创新周期的萧条期，过去创新活动推动经济增长的动力是在弱化，各部门的杠杆率也处于历史高位，这种情况下，如果只靠宽松政策刺激，实际上是难以维系的。如何寻找新的经济增长点，寻找经济红利，这就是重中之重。如果金融科技的创新与变革，以及相应的金融领域的创新和变革，不能适应经济社会发展当中一些痛点问题的话，未来整个金融发展和金融科技的创新，从根本上来说，就会遇到问题。
诸位也可以看到，在党的十九大报告当中提出了“提高全要素生产率”，这也是一个学术概念首先出现在党的代表大会的报告当中，为什么要提这个概念呢?实际上就是在上世纪末，海外曾经出现的一个研究与实践的悖论，我们认为当前在某种程度上重现了，就是索洛悖论，当时知名的研究增长的经济学家，索洛在80年代提出一个疑问，为什么一方面着眼于计算机产业，IDC产业的投资不断增长，另一方面，这些增长没有真正体现在生产率的改进方面。到上世纪末，本世纪初这样的悖论在很多经济学家的眼里都试图进行解释，进行分析。后来又一段时间，由于分析的方法产生了差异，没有重新在热点的一线。但是现在在我们国家，我们又遇到这样一个问题，为什么中央提这样一个概念，大家就可以看到，其实这些年来，一方面我们面临的是所谓互联网经济的突飞猛进发展，面临的是我们认为，我们在数字化程度很多方面都有所提升了，但是为什么全要素生产率这样一个衡量技术，纯技术，在经济增长当中贡献度的指标，我们现在还要求要快速提升，因为前些年在事实当中，不升反降。所以，我们这些年所追求快速发展的互联网经济和数字化经济，究竟有没有真正体现在生产效率的改进方面，在研究和实证当中，其实是存疑的。所以，由此衍生出我们要如何打破索洛悖论，打破高登质疑，这都是经济学史上很知名的问题。
由此，我们在谈这些金融问题的时候，谈金融科技问题的时候，我觉得离不开宏观层面重大问题的考量。另外一个数据，也可以给我们一点直观的感受，因为过去的中国经济增长，从根本上来说，靠的是要素推动性的，所谓的要素，一方面是人口红利，另一方面是高储蓄率环境下高的资本转化率，而现在这两点都遭遇了一些历史性的转折。比如说一方面大家都在谈人口红利的弱化，乃至于消失，这是有实证证据的。从图表和数据上，一方面大家可以看到，近些年来，每年人口的自然增长率增长乏力。另一方面，我们国家进入了一个加速、快速老龄化的阶段，虽然从绝对比重来说，60岁及60岁以上人群在全球还不算是很高，但是你是短短几年走过了人家几十年的加速老龄化的过程。这样一些东西，同样在经济社会发展方面，在金融方面，带来的影响也是很深远的。比如说随着老龄化程度的提高，投资者对于金融产品的风险偏好，会不会产生一些历史性的、趋势性的差异。年龄越高，对于风险偏好有可能越来越下降，这样一些大的周期性，趋势性因素，相信有一些可能是通过金融科技创新活动得以缓解，得以协调的，有一些你可能是难以逆转的。所以我们讨论金融科技的安全，首先离不开对于经济层面的系统性与周期性重大因素的判断，否则的话，你很有可能走得南辕北辙，只着眼于产品、业务的细节层面，有时候是有风险、有问题的。
第二个视角，着眼于金融自身，我们来看一下，金融系统视角下的金融科技安全问题。要判断这个问题，首先要看当前整个金融领域最大的系统性风险在哪里，如果说把握不好这一点，金融科技的创新与发展，其实有时候也难以独善其身，如果整个系统出了问题，金融科技的创新活动在这样大的浪潮里面，很有可能也会沉默。系统性的风险，很突出的一个现象，就是金融结构的失衡，这种金融结构的失衡，首先体现在银行体系的集中性风险越来越突出，而且这个风险最终理论上，其实还是政府兜底，与此同时，我们希望利用金融结构的优化，利用发展直接金融来解决现有的矛盾，但与此同时，仍然面临着困境。前段时间，央行领导在写一篇学术文章里面做了一些分析，我觉得说得非常有道理，直接金融能否真正的发展起来，归根到底需要比较好的法制环境，比较好的信用保障。因为他对于参与交易的各方，相关的约束是按照市场化原则来的，近期大量的债券违约事件就可以看到这一点，一方面可以打破刚兑，让别人承担风险，另一方面，无论是债务资金使用的透明度，还是处理债务风险的过程当中，如何按照市场性原则做协调和沟通，这些方面是严重不足的，导致直接金融发展难以解决现有的难题。
在这种情况下，金融科技的创新在其中起到什么样的影响，什么样的作用，其实是值得我们思考的。比如说过去我们在关注传统的系统性冲击方面，其实关注的是“大而不倒”问题，我们抓大放小，关注那些大型的机构会不会出问题，一旦他出了问题，他的传染性会迅速的在整个体系里面产生非常深远的负面影响。在数字化时代，在互联网时代，各国监管部门都关注什么呢?关注“网而不倒”，新型的平台、新型的组织，他进入到金融业务当中，有可能覆盖面非常广，链接大量的长尾人群，即便是整体规模相对来说没有达到系统性冲击，但是会不会产生一个，如果有风险的话，这种网络传导效应有可能带来另外的非稳定性冲击，这里面就是一个全新的问题。
再比如说，Fintech与风险之间究竟关系是什么样的，现在面临一个问题，现在大家很难泛泛而谈，我们关注的各种各样的金融科技创新活动，究竟是从系统性层面上增加了风险，还是减少了风险。如果你就纯粹地说，我就是金融科技创新活动，在整个系统性层面上减少了风险，在实证和理论角度，有时候其实是难以站得住脚的。我个人觉得，我们团队研究当中也在探讨，金融科技活动归根到底是改变了所谓的夏普比率，做风险管理、做投资的朋友都知道，它实际上是以承担每单位同样的风险来获得一个更大的收益、更大的回报，从这个角度来解读的话，金融科技和风险的关系可能会更清晰一些，因为有时候你并不是说减少了风险，而是以同单位的风险承担更大的收益回报。对金融科技风险活动还可以进一步甄别，比如说微观层面，现有的创新能否有效地回避各种各样的微观层面的风险，像流动性错配的风险、信用风险等等都值得我们思考。同时金融科技风险产生还有一些外部性的影响因素，我们现在看待这些问题不能泛泛而谈，也不能谈风险而色变，因为没有风险就没有任何创新，金融的核心就是为了管理风险，如何更理性地看待这个问题，首先我觉得离不开学术上、理论上，大家系统的从宏观到微观梳理，究竟我们关注的各种各样令人眼花缭乱的金融科技创新活动，具有的风险特征，具有的风险改变是什么，这是一个重要的切入视角。
第三个视角，聚焦到数据要素运用的效率与安全问题，谈一点粗浅的看法。因为数据要素事实上是金融科技创新活动最重要的生产要素，而数据要素在整个经济社会生产方面，也被中央列为最重要的全新的生产要素之一。理解数据要素运用的效率与安全，归根到底要处理好这个翘翘板，翘翘板的度在哪里呢?大家都很难以把握，都在探讨。理解这个问题，也有几个不同的视角。
第一个视角，利用数据要素最大的效率与安全问题，归根到底是要从系统性层面上推动数字化变革，使得它真正从中长期有利于我们的经济社会发展，这是最大的安全问题。这里面，从研究的角度来说，过去我们说要素投入的时候，是单一要素，现在谈数据要素投入的时候，实际上是改善了生产函数，改善了生产关系，对其他附加的要素投入的效率都带来深刻的影响。如果说从改变我们的经济社会发展模式来看，很多东西可以梳理，我归纳了几点，一个是透明化、规范化、标准化和平等化，这是他最大的价值所在。什么叫透明化呢?大家都知道，信息透明，提高信息的传输准确性，这是解决一切低效率的天地，我们有大量的不透明的这些领域，都可以利用数字化，数据要素的有效利用来解决。二是所谓的规范化，正如以前历史学家黄仁宇说的，中国是缺乏数字管理的社会，本身社会层级比较多，体系比较大，都靠非标准化、靠拍脑袋、靠信息的扭曲传递来解决问题，肯定是有矛盾的，所以我们要提升规范化。三是标准化，从非标到标准化也是大势所趋，最后一个是平等化。数据要素真正解决的是中国经济增长重大的短板，这个短板是很多中国人不关注的，过去我们关注金融科技的服务人群是长尾人群，长尾人群是谁呢?默认为统计局统计的中位数的收入人群，月收入两千到五千元之间的，这部分人群多多少少还可以商业拓展。但是大家没有看到，正如总理所说的，中国还有六亿人是月收入一千元以下，也有统计表明，一些统计抽样，中国有九亿人是月收入两千元以下，这部分人群距离你现在所说的数字化完全是两个世界，如果解决不了木桶的这个短板，最后中国经济社会肯定上不去，这也是我们需要注意的。这些数据要素最终使用，归根到底具有数字经济模式，也有传统产业的数字化改造，就是产业数字化改造这一块儿，也有数字化基础设施建设，就是新基建，可以看到，这两年以来，政策层和各方越来越关注第二部分和第三部分，传统产业如何提升他的数字化能力，新基建如何跟上。
从数据进一步利用来看，近两年结合与大数据有关的技术，这个行业在突飞猛进地加强利用，从监管的角度、行业的角度已经到了数据要素不断提升功能的重要的转折点，对于金融领域来说，也是重要的窗口期。这个过程当中，安全问题带来更多的挑战，归根到底跟数据有关的安全问题可以分为技术安全和业务安全。技术安全，前段时间我看了一个公布的数据，说了一下，大概是去年的数据，去年上半年，针对金融服务行业的数据攻击，比2018年同期就增加了56%，估计2019年每一次攻击平均造成300多万美元的损失，应该说安全状况，安全挑战越来越多，稍后有更多的专家会谈。业务安全，一方面利用数据的过程当中，要打破数据孤岛，更好地利用数据，另一方面加强隐私保护，这里面又面临一个向左走，向右走的难题，我们国家当前要迫切解决这个问题。一方面要搞欧洲的GDPR，到现在为止，欧洲也遇到极大的挑战，管得太严了，什么东西都没法用了，另一方面疫情条件下，大家感受到了各种各样的数据信息被滥用，特别是生物识别信息已经被滥用得非常严重了，相信在座的各位，你的脸可能在网上都裸奔了，只要你经历过脸部信息被采集的场合，过去密码丢了还可以换密码，人脸丢了，总不至于都整容吧，这里面的风险和挑战是很突出的，如何把握好这个度，如何更好地保证业务连续性，这些都是数据利用的挑战。
最后，我自己还收集了几个金融领域数据攻击造成重大损失的挑战。2020年8月31号，新西兰证券交易所在开盘不久就崩溃了。欧洲还有一家银行遭遇了大规模的DDoS攻击，就仅仅这两年，就有很多触目惊心的事件，值得我们深刻地关注，归根到底这个数字化的变革会带来经济的数字化，金融的数字化，金融数字化的核心，就是更开放，开放的过程当中，第一带来效率，第二就会面临更多的不确定性风险挑战，这些问题值得我们研究者和行业大家共同关注。
以上是我一点粗浅的分享，谢谢大家。
