冰山之下：技术如何加剧金融服务的系统性风险

前言 主要成果 系统性风险的来源 金融服务业中的系统性风险 技术引发的系统性风险 风险主题1：数字化相互依存 风险主题2：共同的模型漏洞 风险主题3：实体监管空白 风险主题4：各国监管重点相互冲突 风险主题5：新兴影响因素 风险主题6：金融排斥的全新驱动因素 金融服务风险应对 结语 联系人 更多世界经济论坛与德勤报告 注释 各位同仁： 近年来，金融服务业开始加速采用创新技术，而随着技术的进步，其随之带来的显性或隐性系统 性风险开始越来越牵动大众神经。行业参与者必须了解并解决此类风险，才能充分发挥数字创新 的优势。技术既可加剧金融机构系统性金融风险，亦可将这一风险降低。为解释这一显而易见的 悖论，世界经济论坛（WEF）携手德勤共同探讨技术在推动金融服务创新的同时亦引发系统性风 险这两者之间的联系。 我们举办了七次研讨会，采访了逾150名来自知名机构的金融服务和技术专家，并针对50多位受 访者开展调查。调查结果反映了来自金融机构、金融科技公司、非金融科技公司、监管机构、政策 制定机构、非政府组织以及学术机构领导人的观点。 在最新报告《冰山之下：技术带来的系统性风险和持续的创新需求》（Beneath the surface: Technology-driven systemic risks and the continued need for innovation）中，我们 详细阐述了在过去长达一年的时间中各方所作出不懈努力的成果。在后续章节中，我们将概述该 报告的核心内容，旨在： 识别将技术广泛应用于金融服务所引致的潜在短期和长期风险 解构已识别风险并探讨此等技术日益普及的潜在场景及相关影响 探讨切实可行的风险缓释策略以及创新和技术如何助力降低风险 世界经济论坛与德勤对技术、创新和系统性风险研究由两部分组成，《冰山之下：技术带来的系 统性风险和持续的创新需求》为研究的第一部分，聚焦金融服务人工智能和新兴技术未来发展 的研究。无论您是监管机构专家，还是政策制定者或行业高管，我们都欢迎您就暗藏于金融服 务生态系统平静表象之下的技术所致风险分享独到见解。 此致， Bob Contri 德勤全球金融服务业主管合伙人 Rob Galaski 德勤加拿大副主席兼金融服务业主管合伙人 本报告总结了技术在引发、加剧和降低金融服务系统性风险方面的六大主要研究成果。 1.监管缺失和监管不力的金融机构系统性 风险过高。 例如，科技巨头在未受到全面监管的情况下 便可迅速转变为大型金融“守门人”。去中心 化金融服务模式亦可脱离监管框架无缝运 2.尽管目前衡量一家实体是否具有系统重 作，对金融稳定、消费者保护和市场完整性 要性主要取决于其账面规模，但网络规模 构成风险。 对于实体系统重要性的影响，似乎变得越 来越突出。 账面规模和网络规模均为实体倒闭破产进而 3.生态系统互联不再具有双向性。 引发金融系统不稳定的影响因素。现阶段尽 管对账面规模有较为严苛的资本要求和监管 技术已使实体间建立关系的方式发生变化。 审查，但其未对非金融机构参与者予以足够 随着服务提供商之间的联系不断增多，行业 的关注。 参与者将需要全面了解其在生态系统中面临 的潜在风险。 4.鉴于随机事件日益加剧，行业参与者需加 大风险防范和监测力度。 日益频发的外部冲击（如网络攻击、气候变 化）使传统金融模式面临考验。若不采取更 加有效可靠的数据获取技术，多重外部冲击 5.全球范围内的行业参与者亟需建立多边 的叠加影响可严重危及行业参与者、国家乃 联盟以打击金融犯罪和网络犯罪。 至全球金融系统。 各国政府试图寻求通过跨境共享个人身份 信息以预防犯罪，但受困于缺乏网络和法律 管辖的一致性。全球范围内的行业参与者可 通过合作解决共同问题，克服各国处理方法 6.为降低系统性风险，须着手采用统一分 的不一致。 类法及一致性框架等基础技术。 行业参与者各自为政以及“信息孤岛”导致系 统性风险防范困难重重，那些忽视风险的高 管在整合、完善和运用风险缓解方法时将面 临更多挑战。在利用技术成功降低系统性风 险之前，这些核心问题亟需得到解决。 结构与组成 网络与数据安全 一些风险源自金融服务生态系统的现 利用数据以及开发或维护信息技术亦会 技术发展已导致全球金融体系动向发生根本变化： 状。例如，过多金融机构依赖于少数几 引发风险。例如，恶意行为者可利用失效 个外包技术供应商，以及监管机构难以 数字授权或认证控制，还可利用数据迁 数字化转型加速 紧跟创新步伐，从而导致监管要求五花 移和客户互联互通的相关漏洞。 八门，在传统金融机构与新生力量、全 价值链中断加剧 新业务模式和新兴技术之间的监管边界 社会与气候 金融活动监管压力增大 摇摆不定。 最后，人际互动和人与自然相互作用亦可 环境、社会和治理（ESG）优先 引发风险。例如，虚假信息日益猖獗或导 事项愈发引人关注 技术运用 致客户、行业参与者和市场决策失误。地 数据民主化水平不断提升 在金融服务中采用新兴技术亦会引发风 缘政治紧张局势抬头或引发一系列网络 险。算法和模型缺陷可导致决策有失公 安全事件和金融犯罪并催生出知识产权 恶意行为不断增加 允或是来自数据输入、技术本身或技术 保护主义。 操作人员的冗余的循环反馈。人工智能 这些趋势都促使金融服务行业反 模型和算法回传的结果可能令人费解或 思其管理信息技术所致系统性风 此等危及金融服务并加剧其不确定性的 缺乏相应的语境。 险的方式。系统性风险绝非实体 情况均可引发系统性风险。通过综合分 机构凭一己之力便可解决的问题， 析风险来源，我们得出了技术引发或加 它是某一特定时期内在互相连接 经济与财政 剧系统性风险的六大常见主题，更多详 的固化产品、服务和系统间产生 情请参阅下文。 金融和宏观经济状况或将全球金融系统 并扩散的多种看似无关的风险 的安全稳定置于险境。鉴于信用风险管 集合。 理的制约因素和传统金融机构通常所持 有的资金日渐被取代，数字化交易和资 这些看似无关的多重风险从何 产分类亦有可能导致市场波动与抛售。 而来？ 技术引发的系统性风险 风险主题1： 数字化相互依存 定义 主要风险来源 高度互联或在数字化赋能金融服务方面发挥重要作用的实体能够在整个经济中引发 连锁反应。2008年贝尔斯登和雷曼兄弟破产最终引爆全球金融危机便是典型示例， 生态系统逐步实现互联互通和 此次危机亦导致系统重要性金融机构的监管趋严。 模块化 尽管金融行业对技术提供商的依赖性日益增强 提供关键服务的少数供应商整合 ，但这些数字互联的行业参与者并未得 到同等重视。金融机构可通过技术外包降低风险，但如果外包公司同时还服务于其他 供应链错综复杂 金融机构，则其风险只会更加复杂。在现有结构上新增第三方、第四方甚至第五方供 应商关系只会使风险空前增加。数字互联越集中或越复杂，或将受到网络漏洞和运营 中断影响的节点或串联就越多。 重点关注零信任认证 零信任方法构建的分段式系统和机制集合有助于金融机构实施一致的网络安全策略。其工作原理如下： 风险主题2： 定义 主要风险来源 各大组织逐步采用模型来分析和评估流动性、市场、信用和其他风险。但采用历史或 时间序列数据的传统模型可能会得出不一致的预测结果，在对外部冲击进行预测时尤 算法和模型缺陷 为如此，即使是在已配备模型风险管理和模型验证确认功能的情况下。例如，金融机 机器和模型输出结果令人费解 构采用的众多模型因未来相对稳定的内置假设以及对极端潜在后果知之甚少而无法准 确解读新冠疫情危机。 信用风险管理制约因素 便携式数据保护力度不足 重点关注开源巨灾建模 实体监管空白 定义 主要风险来源 非银行金融产品/服务、去中心化金融和数字资产正在近乎零监管的环境下渗透到金 融服务。现有监管职能将如何影响和管理此等活动的风险尚不明确。 针对新实体和全新业务模式的 监管不明确 这对金融稳定性、安全交易和通用客户保护提出了独特挑战。当前监管主要侧重于实 客户数据隐私控制滞后且不一致 体而非活动，这意味着从事特定金融活动的现有金融机构会面临较从事相同金融活动 非银行实体更为严苛的监管。 管辖边界模糊 去信任创新使这一差距进一步扩大。例如，由于缺乏客户保护和责任机制，2020年底 金融服务市场结构相对集中 至2021年初加密货币骗局导致的不明损失金额近8,200万美元。 重点关注基于规则的集中监管清算中心 集中监管中心促进并协调管辖区内实体的报告活动与监管机构的监管规则实现匹配。 风险主题4： 定义 主要风险来源 网络犯罪、协同金融犯罪、跨境数据标准不一致等全球问题日益损害全球金融系统。 尽管各国携手合作可使对关键基础设施、企业和民众的保护更为有效，但相互竞争的 地缘政治紧张局势抬头 政治和经济利益往往成为阻碍因素，从而导致针对新风险的规则五花八门，国际规则 便携式数据保护力度不足 （例如出于国家安全考量促进数据隐私保护、防范非法融资或网络间谍活动等方面） 缺乏共识。 管辖边界模糊 生态系统逐步实现互联互通和 模块化 重点关注基于区块链的数 据授权 各国/地区可利用区块链解决方案 建立金融数据授权网络，以确保 安全可靠的跨境数据传输。其工 作原理如下： 风险主题5： 新兴影响因素 定义 主要风险来源 低成本数字化平台和券商使散户参与资本市场更加便捷，但入场的便捷化从一定程度 上也弱化了参与者对于持牌咨询机构建议的需求，从而导致越来越多的投资者通过社 误导性或虚假信息的传播 交媒体渠道共享股票交易、基本原理以及其他金融信息。 针对新实体和全新业务模式的监 管不明确 所有这些因素都导致资本市场进一步大众化，但同时也导致错误信息的传播更加不受 限制。恶意行为者甚至能够影响公众，炮制股票买卖狂潮，这可能会伤害市场参与者， 社会不平等和分裂现象日趋严重 加剧市场波动性并动摇公众对金融服务的信任。 市场波动的新兴驱动因素 重点关注多边社会信息预警 通过建立多边预警系统，公共和私营领域的参与者可合作识别虚假信息，减少信息不对称。其工作原理如下： 风险主题6： 定义 主要风险来源 普惠金融是减少贫困和促进经济发展的重要工具。不仅公共政策致力于实现这一目标，持牌 金融机构和金融科技公司亦竭力拓宽金融服务渠道。对于金融服务行业而言，价格合理的产 社会不平等和分裂现象 品能够吸引全球数十亿新客户。 算法和模型缺陷 但仅凭价格合理还不足以消除金融普惠障碍。例如，网上银行的兴起导致众多银行分行关闭， 机器和模型输出结果令 严重影响了老年人、残障人士和边远地区人群获取金融服务。同时，性别差距导致女性获得 人费解 金融服务的机会少于男性，产品决策中的歧视性偏见仍是整个行业的关注焦点。此外，过度 行业监管不明确 借贷、过度支出和高风险贷款等现象在发达市场与新兴市场只增不减。 另一复杂因素是，历来遭受金融服务排斥客户的数字和金融素养通常跟不上新兴市场的数字 化脚步。因此，越来越多的恶意行为者有机可趁，他们利用未受监管的不安全信息资产（如手 机）锁定受害者。 重点关注扩展信用评分 当前，系统性事件日益频发，这意味着行业参与者亟需在看似无关的风险加剧并 蔓延至整个生态系统之前积极应对。可参考从过往风险应对措施中吸取的如下 经验： 如不能平等获取信息，系统性风险将难以衡量和预防。 数据及分析能力提供了新的风险监测和预测方法。监管部门实时掌握风险动态亦可及时启动恢复计 划并采取补救措施，以减轻潜在危机产生的影响。 行业参与者应慎重对待新关系的建立。