全球背景下金融反腐的新挑战

在大数据等新技术助力下,金融反腐将是整个反腐败工作中最容易实现控制的部分,也是最有可能率先取得重大突破的领域。目前,金融领域反腐败工作已经进入深水区,并有望率先取得成绩,摸索出规律,积累好的经验,为其他领域反腐败工作提供借鉴。

全球背景下金融反腐的新挑战

全球化金融发展背景下金融腐败的危害性

随着金融市场的快速发展,跨金融行业的创新产品不断涌现,传统金融领域及金融产品间的界限日渐模糊。同时,跨国界的金融集团不断涌现和发展壮大,金融市场全球化趋势也日渐明朗。在此形势下,因腐败导致的资源错配会形成更广范围的危害,而以往在一个市场、一个领域或一个国家内能够解决的问题,可能在不同的领域和国界出现,危机处理难度大大增加。金融是全球治理的关键领域,两大趋势深度结合,将中国金融推上了参与治理和引领变革的历史风口。

金融腐败是国家金融安全的重大威胁

改革开放以来,历经数十年的筚路蓝缕,我国现代化金融体系已经建立,并在国民经济发展和社会资源配置中发挥了重要的枢纽作用。但是,金融领域无处不在的利益诱惑也导致一批批金融蛀虫出现,滋生了多类型、多层次的金融腐败行为。“蠹众而木折,隙大而墙坏。”金融腐败将广泛冲击我国经济系统稳定健康。

第一,金融腐败往往涉及金额巨大,造成的经济损失非常严重。不同于其他领域,金融体系直接履行经济资源管理、传导与分配职能。金融体系各业务环节潜藏的巨大利益诱惑,有可能驱使腐败分子寻找暗箱操作空间和权力寻租途径。这些内在特性导致金融腐败涉案金额居高不下,给国家造成了严重经济损失。

第二,金融腐败扰乱金融市场秩序,侵蚀监管体系。除了单个案件损失巨大外,金融腐败更具备了链条化、区域化、行业化特征,并且具有较强的专业性,容易沿着业务链条进行传染,进而在特定行业集中爆发,从而扩大其危害性,致使相应行业市场秩序被扰乱,并通过利益输送侵蚀监管体系。2013年至今的债市反腐成果显示,债券市场的腐败已形成多种专业化操作模式。比如先设立丙类账户,然后通过过桥、代持等手段隐藏真正的交易对手,实现利益输送;或者以分级产品和私募产品为媒介,实现更大额度利益转移。这些模式串联起了一个个绵长的腐败链条,不仅导致一些从业人员和监管干部接连被拉下水,更严重破坏了债券行业运作机制的效率与公平,阻碍债市有序发展。

第三,金融腐败降低社会资源配置效率,阻碍经济发展和转型进程。目前有一种有害论调,认为“金融反腐影响了经济增长”、“适当容忍腐败有利于经济复苏”等等,这是极其荒谬的。无论基于理论还是现实,金融腐败都是对中国经济发展的重大威胁。无论是短期货币政策和财政政策,还是中长期产业政策,都需要高效的金融市场作为政策信号传导途径,需要适当的金融工具作为调控手段。金融腐败必定会扰乱金融市场秩序,减弱宏观政策工具调控效果,进而阻碍我国经济稳定增长。

第四,金融腐败危害总体国家安全。金融腐败既具有一般腐败行为的破坏性,损害社会规则的公正性,它对经济金融秩序具有范围更广的破坏性,甚至危及国家经济和金融安全、进而危及总体国家安全。2017年4月25日,习近平总书记在中央政治局第四十次集体学习时强调,金融安全是国家安全的重要组成部分,是经济平稳健康发展的重要基础。维护金融安全,是关系我国经济社会发展全局的一件带有战略性、根本性的大事。

金融腐败可能在全球引发区域性、系统性金融危机

随着全球区域性金融经济合作不断深化,一国金融腐败也成为区域经济金融稳定的潜在威胁。在金融腐败催化下,一国金融市场内部风险将迅速积累、膨胀,同时为外部投机者提供可乘之机,最终酿成波及多国的区域性金融危机。1997-1999年,一场以货币急速贬值为标志的金融危机席卷亚洲,对亚洲各国造成了严重损失。回顾这段历史,可以梳理出金融腐败导致区域性金融危机的作用机理:

第一,金融腐败破坏金融市场功能,严重扭曲金融资源配置。在金融腐败影响下,金融资源被大量配置到由特殊利益集团主导的行业。这不仅使得大量中小型企业缺少信贷资金、难以正常发展,同时也使得部分低效率、低利润企业得以畸形发展,导致产能过剩和杠杆水平过高。

第二,金融腐败助长奢侈性消费,经济呈现虚假繁荣。通过权钱交易,金融腐败的参与者瓜分了大量国家利益和社会财富,进而用于追求奢侈性、炫耀性高消费。

第三,金融腐败导致监管薄弱,金融风险加速积累。亚洲金融危机前夕,印尼、泰国、韩国等金融体系腐败问题呈蔓延趋势,以权谋私、利益输送、官商勾结等行为屡禁不绝。这一情况整体弱化了监管系统效能,导致风险防范措施形同虚设、错漏百出,加速了危机到来。

全球化背景下的新型腐败风险

“十二五”时期以来,我国金融市场国际化进程大幅推进,在资本市场双向开放、人民币国际化、参与全球经济金融治理等方面取得了很大成就,我国金融市场已经成为全球金融体系中至关重要、密不可分的组成部分。但如果防范意识薄弱,在全球化背景下容易产生新型腐败风险。

第一,资本市场双向开放程度持续加大。“十二五”时期,我国证券期货行业的双向开放渠道不断丰富,机制不断优化。沪港通股票市场交易互联互通机制试点(简称“沪港通”)顺利开通,人民币合格境外机构投资者(ROFLL)制度正式推出。合格境外机构投资者(QFLL和)RQFII税收政策得以完善,证券期货经营机构获许在上海自贸区内注册设立专业子公司和分支机构。截至2017年3月末,中国已批准QFII投资额度902.64亿美元,涉及境外机构近300家,批准RQFII额度合计5414.04亿元,涉及十余个国家和地区。深港股票市场交易互联互通机制(简称“深港通”)正式开通,进一步为跨境投资者创造了便利条件。同时,“沪伦通”和“沪巴通”也已提上议程,未来有望实现中国股市与英国、法国股市互联互通。

第二,人民币国际化进程稳步推进。近年来,随着金融基础设施与配套体系建设日趋完善,人民币全球清算网络已合理布局并成功构建。

第三,中国在全球经济金融治理中占据重要地位。与此同时,在中国金融体系不断融入世界金融体系的过程中,中国金融监管面临的挑战将更加严峻。

首先,外部风险的冲击增加了监管难度。资本市场双向开放和人民币国际化,客观上增大外部风险对中国经济的冲击,显著加大了了中国金融监管的难度。一方面,随着汇率弹性提高,汇率波动对经济增长稳定性的影响力增强,短期资本流动足以冲击资本市场的价格和杠杆水平。因此,外部冲击与国内金融机构风险、市场风险、实体经济风险等彼此交织、相互传染,局部风险引发系统性风险的概率不断提升。

其次,随着金融市场的国际化,监管问题也呈现出国际化、复杂化趋势。单一国家难以在全球性问题前独善其身,跨国跨地区金融监管成为大势所趋。如何有效参与全球性金融监管合作,成为中国金融监管的新挑战。在全球经济弱复苏乱局下,国际资本的快进快出成为常态,仅仅监控境内金融活动不足以防范金融危机,各国还需要通过监管合作,加强对国际游资的整体监控。在跨国金融业务蓬勃增长、国际金融体系愈益复杂的情况下,只有加强监管信息的交流沟通,各国才能准确判断国际金融市场的运行态势,对负面冲击及时作出适当反应。特别是发展中国家金融监管机制尚不健全、金融基础设施尚不完备,更需要加强国际监管合作,借鉴和吸收国际经验,以防范金融创新中的潜在风险。

最后,除了主动攻克以上难点外,新形势下我国监管部门还需要不断防范自身监管漏洞,杜绝为国际投机资本提供可乘之机。历史上,国际投机资本捕捉监管漏洞、扰乱一国金融秩序的教训屡见不鲜。在1992年“英镑危机”中,索罗斯抓住了欧洲汇率机制的非合理性,利用金融杠杆大举做空英镑,从中获利逾10亿美元。为防范国际投机资本的冲击,中国货币部门正在进一步增强体系建设,建立和完善国际收支和跨境资本流动风险监测预警指标体系,建立和健全宏观审慎框架下的外债和跨境资金流动管理体系,有效打击地下钱庄等非法买卖、转移外汇资金活动。而这些举措都需要廉洁的监管队伍、严明的纪律作风和高效的监管机制才能实现。

运用现代信息技术强化金融反腐

数据是世界的一个本质特征。大数据时代来临前,数据使用就受到重视。保险业堪称是这个世界上的大数据始祖,因为在“大数据”这个名词还没流行之前,保险业早已使用大量数据进行建构和评价风险。也有学者认为,数据治国“是指要凭借对数据的有效收集、处理和分析来治理国家,决定国家的大政方针和具体政策”。

2015年9月5日,国务院发布了《促进大数据发展行动纲要》,目的是要通过促进大数据发展,加快建设数据强国,释放技术红利、制度红利和创新红利,提升政府治理能力,推动经济转型升级。加强金融系统反腐工作,要善于收集数据、分析数据、挖掘数据、理解数据、运用数据,打造“数字化”反腐铁笼,不断提高监管水平。块数据理论强调,权力数据化和数据权力化是未来政府发展的基本趋势和内容,依托大数据实现政府行政流程的再造以及制度安排的优化,是廉洁政府建设的要义。在大数据时代,企业或个人关联交易行为信息已被多维度记录下来,而人脑已无法处理、收集和利用这么庞大的数据,必须运用基因图谱技术,通过对企业与企业之间、企业与个人之间、人与人之间的经济活动行为轨迹分析,发现金融风险和腐败行为特征。要推进金融科技创新,建立金融业云计算、大数据应用技术规范。尤其要加快开发金融主导下的全方位大数据反腐系统,建立“照镜”计划,从“资金异动、账户异动、资产异动”入手,完善金融反腐信息情报系统,为预防金融腐败提供助力,增强金融监管干部和从业人员自我约束意识。

大数据基因图谱技术

企业或个人经济行为的表现根植于其关联关系,而关联关系就像DNA(脱氧核糖核酸)一样,其特征决定了企业或个人未来行为,并最终演化为不同的关联风险。通过对风险定量分析,可以发现和预警金融风险和腐败行为。大数据基因图谱技术通过鉴定企业经济行为,测定行为特征表现,找出与其有相同特征的交易对手,然后用图示方式表达出来。即以企业和个人作为单个节点,在每个节点上标注其经济交易行为数据和时间窗口,通过复杂网络算法和决策引擎技术,计算出企业关联关系基因图谱,再对每个关联群的活动轨迹进行定量分析,得出金融风险的类型和程度。

企业经营是由人操控的,企业风险由市场风险、操作风险、信用风险组成。对错综复杂的企业关联关系进行分析,实质是分析个人与企业的关系。在企业投资网络中,复杂的自然人多处投资、多家公司兼职、多层次隐性控制,实际上表现为人的行为风险。如对企业和个人的电话、地址、家族关系关联分析,可以清晰得出人的经济活动轨迹,再通过对这些轨迹进行定量分析,可以发现腐败行为的蛛丝马迹。证券市场有“三敏感”的说法,即敏感人、敏感信息、敏感账户。只要证明嫌疑人的特定身份属于敏感人,在内幕信息敏感期,其账户有敏感异常交易行为等基本事实,嫌疑人无正当理由或正当信息来源,就可认定构成内幕交易。在大数据监测系统下,这样的内幕交易就有了突破口。

大数据金融腐败预警框架

金融领域违法违规行为带来的系统性风险及社会危害极大。盘根错节的利益群体、多重控制的复杂经济网络、跨区域多领域运营等因素,使得互联网金融、新金融业态下的腐败风险与欺诈风险极为隐蔽。仅依靠传统监管方法,根据因果关系、逻辑演绎等手段,无法快速达到识别异常风险起源、规模、传导机制及事前预警的目的。

大数据金融反腐,采用多元异构、跨域关联,基于全量数据,利用关联图谱技术,通过股权控制、高管关系、资金往来、社交信息等,可以描绘目标企业、法人的社会经济利益网络拓扑图。同时,通过多维度标记拓扑图各节点涉诉信息、舆情信息、行政处罚等诚信黑名单数据,把握结构性风险、市场风险、操作风险、违约风险,实现图谱可视化,可以量化、模拟、演绎金融反腐中的多种风险(如内幕交易、洗钱、利益输送、非法集资、涉毒涉恐等)。不同时点企业及个人的社会经济利益关系不同,通过大数据动态实时监测,可以描绘监测目标的风险状态,高维度俯视风险起源、传导、爆发、处置的全流程。

具体来说,大数据金融反腐创新应用的框架如下:一是梳理金融反腐领域中的痛点、难点;二是集成监管要求及重要风险领域的多维数据;三是通过计算机学习风险事件的数据特征,建立黑白名单训练集;四是通过统计金融经济专业技术,结合机器学习建立风险监控模型;五是定性、定量化输出风险监控结果;六是结合监管流程,建立反腐风险识别、追踪、监管、处置、预警一体化的大数据应用平台。通过充分运用计算机爬虫技术、图计算技术、自然语言处理技术、机器学习技术、行为特征抽取及预测技术、大数据集成分类聚类脱敏清洗挖掘融合技术、三维自动交叉验证技术、大数据处理建模技术和算法技术、预报预测预警技术、在线监控技术、大数据可视化技术、交互技术、黑箱处理技术、仿真技术、结构化半结构化非结构化信息结构化技术、隐含信息可视化技术等手段,为金融反腐提供帮助。

建设金融腐败预警核心指标体系

一是建立舆情联动监控指标。通过对每日舆情信息分析,设计出金融机构经营异常行为指标,运用大数据基因图谱技术,实时进行关联分析,对于超过指标阈值的机构进行预警。

二是建立线索追踪模型及处置机制。对于获取的案件举报线索,包括自然人、法人、事件和行为信息,从事件和行为信息中提取自然人、法人数据,以自然人、法人为核心,通过大数据基因图谱技术,整合民政、户籍、社交网络、舆情、投资关系、管理关系、重大经营活动、通话记录、出入境等数据,建立被举报自然人或法人的分项关联图谱,交叉确认,建立灰度值阈值模型,对于超过指标阈值的进行预警,为人工定性确认提供更多线索和灰名单。实行反腐监管要素数据全覆盖,构建全面的工商、关联方、诉讼、税务、社保、民政、专利、产权、招聘、招中标、社交、交易流水数据库等,为企业、个人实时画像、识别腐败、欺诈风险提供大数据监测预警分析平台。利用机器学习异常风险事件,抽取金融腐败特征行为,快速捕捉核心控制人、核心关联人、核心企业,分析违法违规企业股权关系、风险网络节点、异常流水特征和资金端与资产端错配,以及高管代持、司法事件、广告舆情、资本市场交易等。通过事前预警、事中监控,多维度、快速高效、交叉核验,实现金融反腐反欺诈监测预警功能。

三是建立识别高危企业的监控指标。运用大数据基因图谱技术,建立一套识别金融风险高危企业指标,通过对高危企业风险监控追溯到与其交易的金融机构。

四是建立金融招标采购腐败预警指标。财务数据可以造假,公开招标、投标信息则让企业间重大商品交易关系无所遁形。通过整合多个招中标网站数据,运用算法挖掘招中标关联关系,迅速识别交易路径,对于偏离路径的金融机构给予及时预警。

利用“区块链”等金融科技领域新技术

近年来,金融领域出现了一些新的技术趋势,合理利用这些技术可成为重要的反腐利器。例如,金融科技已受到关注。金融科技是“金融”和“科技”的高度融合,涉及支付清算、电子货币、网络借贷、区块链、众筹等领域。据估计,到2020年,全世界每分钟大约会有100万笔交易进行支付。金融科技的未来取决于五大游戏规则,即客户体验、金融与科技的结合、资料货币化、加密技术以及法规修订的改变。在高度变化的环境中,上述每一项对金融业的未来都举足轻重,但这些因素的影响到底有多深,目前还不可预测。

当前,金融科技领域最前沿的技术之一——区块链技术,引起了各国监管机构和金融机构的广泛关注。可以预计,“在不久的将来,当区块链技术在金融业的应用日益普及时,金融调控的组织架构将面临一轮深刻的调整”。

区块链是一个由使用密码学方法相关联产生的数据块构成的弱中心化数据库,任何发生在区块链网络上的交易均会以约定的算法记录到系统上。通过网络共识算法,每笔基于区块链交易的新信息都会向全网广播,并经各个节点逐一确认、保存,将收到的交易信息形成新区块,确保区块链系统信息不可篡改、无法作假、可以追溯。

概括起来,区块链有四大技术特征:一是去中心化,精髓是不允许出现不受约束的权力;二是分布式账本,目的是让谁都说了算、谁说了都不算;三是智能合约,核心是构建一套网上的规则和法律,把不守信、违约的人,以至于将来所谓不受管理的“超级机器”扔进虚拟世界的“监狱”,让他们失去在互联网上存在的价值和自由;四是不可篡改的时间戳,既能把道德、规则和法律植入人脑,也能植入机器,做到可追溯、可信任,让网络空间的道德、规则和法律有一个可证明的载体。

同时,节点在验证时盖上时间戳,提供交易时间证明,保证同笔交易的唯一性。区块链就是根据时间顺序相连接的区块构成的完整交易信息链条。

2015年以来,部分国际化大型金融机构开始积极探索应用区块链技术对传统金融业务进行改造升级。我国金融机构对于区块链技术仍处于探索阶段,但越来越多的金融机构已经意识到区块链技术的重要性,并在相关领域开展应用研究。2017年5月15日,中国人民银行发布消息称,已成立金融科技委员会,旨在加强金融科技工作的研究规划和统筹协调。深入研究金融科技发展对货币政策、金融市场、金融稳定、支付清算等领域的影响,切实做好我国金融科技发展战略规划与政策指引。强化监管科技应用实践,积极利用大数据、人工智能、云计算等技术丰富金融监管手段,提升跨行业、跨市场交叉性金融风险的甄别、防范和化解能力。

供应链金融是指利用融资和风险缓释的措施和技术,对供应链流程和交易中营运资本的管理和流动性投资资金的使用进行优化。由于供应链金融具有参与方多、贸易链长的特点,所以供应链金融风控的重点在于贸易的真实性,及上下游企业整体的信用评估。基于区块链技术的可信任性、透明性以及基于时间戳的可追溯性提供的供应链金融解决方案,将有效缩短现金周转周期,降低交易失败成本,并且通过组建区块链网络,供应链上所有交易被记录在链条上的公共区块中,各方都可以确认交易的真实性,避免中心机构的垄断。

区块链技术“不可篡改、无法作假、可以追溯”的特点,若能合理利用,对抑制腐败、打击腐败将起到积极作用。一是当区块链技术广泛应用于支付后,支付信息在区块链系统上的完整记录,保证交易信息可以追溯,可以实时统计资金的流向和用途,准确追踪交易信息;二是运用区块链系统可以提升金融机构内控水平,实现数据实时监控,减少操作风险和道德风险的发生;三是可以实现永久保存监管记录和审计痕迹,能够马上识别任何细微的造假,为监管和审计等提供便利,有效提高金融机构内控和内审能力。

总而言之,在大数据等新技术助力下,金融反腐将是整个反腐败工作中最容易实现控制的部分,也是最有可能率先取得重大突破的领域。目前,金融领域反腐败工作已经进入深水区,并有望率先取得成绩,摸索出规律,积累好的经验,为其他领域反腐败工作提供借鉴。

【本文由察网(www.cwzg.cn)摘录自《经济导刊》1月刊,摘编整理自黎晓宏、董宏著《金融反腐论》,中国方正出版社、中信出版集团,2017年1月】

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