大数据金融领域刑法问题研究(一)

百信参要网 2019-07-26

金融风险可能造成损失,从另一面理解就是可能带来“收益”,在特定时空条件下这种特性对犯罪人的外诱力与犯罪人的内驱力形成合力时,金融犯罪行为就会发生。两者关系大体是:金融风险中伴随着金融犯罪,金融犯罪中能发现 金融风险。随着大数据技术这种具有较高预测能力的分析技术开始兴起,金融业开始借助大数据技术形成新的业态——大数据金融。这种新业态究竟会产生“1+1>2”的正向效果,还是会产生反向效果,现在还未可知。可以预见的是,基于法的滞后性,新业态从无序到有序的过程中会引发诸多法律问题甚至犯罪问题。

从国内大数据金融探索情况看,大数据金融主要涉及四个领域的应用:一是立足于降低因信息不对称造成的融资风险,如基于大数据分析技术的应收账款融资、存货质押融资;二是催生新的金融中介服务,如大数据征信、非结构化数据金融分析;三是产生新的金融产品,如“众安在线”等企业利用大数据技术推出退货运险、数码产品意外险等新型保险产品;四是改变传统金融资产管理方式,如贵阳银行利用内部业务数据和门户网站数据开发的“数据铁笼”系统,具有廉政风险预警、信用风险预警、流动性风险预警、市场风险预警、操作风险、舆情监测、服务质量七大功能。这些新业态在影响金融行业发展的同时,也带来一些法律问题。

(一)目前大数据金融活动的监管不够完善

目前国家对大数据金融发展持鼓励支持态度,相应出台了一些顶层设计。如《国务院关于印发推进普惠金融发展规划(2016—2020年)》提出,“鼓励金融机构运用大数据、云计算等新兴信息技术,打造互联网金融服务平台,为客户提供信息、资金、产品等全方位金融服务。”各地大数据金融基本也是按照政府引导,市场主导的模式发展。如《贵州省大数据发展应用促进条例》第3条规定,“大数据发展应用应当坚持统筹规划、创新引领、政府引导、市场主导,共享开放、保障安全的原则。”政府引导主要表现为开放公共资源和降低社会资本进入门槛,企业主导主要表现为聚集生产要素和开发新市场。“政府引导+企业主导”的制度框架虽已确立,但对大数据金融监管还没有专门的制度设计,基本沿用现有金融监管体系。这使得:

第一,大数据金融的各层级监管主体不够明确。无论是实行功能监管、行为监管、宏观审慎监管、微观审慎监管,都需要依托具体机构部门。按我国金融监管体制的改革方向,新调整的“一行两会”与新设立国务院金融稳定发展委员会的关系如何调整还有待观察。属于地方层面的金融办事机构职能已经由议事协调扩充为监管审核,如负责监管小额贷款公司。对大数据金融这种新兴事物,在缺乏法律明确规定的情况下,若按现有监管体制运行,有可能会增加中央和地方的协调成本。过去市县两级的证券机构和保险机构由于缺乏监管机构而需要当地政府加以支持,但权力集中于国家监管体系,各级地方政府没有参与监管积极性,基本不愿承担监管责任形成部分地区部分行业的监管空白。另外,地方大数据金融监管不仅有上述部门参与,新成立的大数据管理局、发改委等部门之前都承担部分监管职责,在中央与地方、地方各部门之间的事权分配上还需要更明确的制度设计以理顺各方关系。

第二,大数据金融从业主体和经营模式界定不清晰。从互联网金融发展历程看,国家对新型金融业态的准入监管处在一种“先乱后治”的状态。一方面新业态催生出大量新的从业主体,如互联网金融催生出P2P平台公司。另一方面新业务经营模式容易跳脱原先监管框架,如现已被禁止的“校园贷”“首付贷”等“现金贷”业务。大数据金融从业主体和经营模式与其他金融业态相比更为宽泛,一是非金融企业早已大量进入该领域。如金电联行(北京)信息技术有限公司等科技企业已经在为银行提供大数据征信服务。二是大数据金融业务服务的领域更宽泛。以往金融行业,如基金、证券、银行、保险、信托、投行,都必须考虑所服务行业的价格信号变化,越易于精算的行业越容易得到资本青睐,比如石油、黄金、房地产。现在基于大数据强大的计算分析能力,精算难度较大的领域,如文化艺术、生命健康、体育运动的市场价值可以得到更好的评估,相应金融行为也将更为开放深入。面对从业主体和服务群体的多元化,中央和地方对大数据金融的市场准入并无标准,按过去互联网金融的监管经验,这种低门槛容易给后续监管带来识别困难。

(二)大数据金融的价值追求与法律的价值追求仍有冲突

一般意义的金融,大体包括几个方面:(1)货币的事务、货币的管理、与金钱有关的财源等。(2)资本市场的运作机制以及资本资产的供给和价格确定。(3)货币的流通信用的授予、投资的运作、银行的服务等虚拟性等。从概念看,金融活动并不是一种生产经营活动,其功能在于服务调节资本。随着现代市场经济的发展,人们发现金融的杠杆性有利于化解资本增殖的目的与现实资本短缺之间的冲突,能够缓解马克思的资本积累悖论,缩短商品流通与价值实现之间的时间差,满足资本增殖的诉求。围绕着现代金融的逐利性 ,虚拟经济在金融活动中逐渐成为主流。虚拟经济不经过任何物质转换过程,单纯依靠投资标的物的价格变动来获得盈利。虚拟经济活动的投资标的物可以是任何形态的物质资产、金融资产、人力资本或资产、衍生合约,以及任何可以想象的其他形式的投资标的物。虚拟经济中金融活动的价值追求与法律的价值追求存在一定冲突。首先,虚拟经济中的金融活动不追求稳定性。虚拟经济依赖于市场价格信号与人们心理活动的不断变化套利,金融市场释放的各种信息和价格信号越不确定,资本运作空间越大,各种金融产品及其衍生品、次级衍生品越容易推陈出新。而法律之所以成为世界各国治理的共同选择,恰是因为其追求稳定性,人们能对法律评价结果形成较为统一稳定的预期。其次,虚拟经济中的金融活动以追求效率为核心。虚拟经济催生的各类金融产品及其衍生品、次级衍生品,其交易的流动和变换必须保持高频次,产生极高极不稳定的杠杆率,才能刺激虚拟金融市场价格波动,实现短期投机套利。而任何现代法律都不可能去追求价值的一元化,即便是商事法律,也要考虑公正、秩序、自由等诸多价值,现代法律本身就是社会多元价值调和的产物,而公正永远是现代司法追求的价值。

从大数据金融商业化运作模式看,其服务和产品涉及最多的还是虚拟经济市场,如信用市场、风投市场、期货市场。大数据金融服务及产品所声称的稳定性仅针对客户的预期利润,与防范系统性金融风险无关。国内金融监管部门利用大数据技术还面临基础设施不足、微观金融数据保护乏力、分析模型有效性判断等技术、制度层面难题,能否实现防控金融风险功能还是未知之数。如有学者就认为,“金融预测在最好的情况下也是不确定的,而在最坏的情况下则是不可能的。不确定性是不可能被消除的,它是自由市场的根本特征。将积极现象数学模型化是不切实际的幻想。”大数据金融的应用也还是以提高虚拟经济的逐利效率为主。例如在高频交易策略中,自动作市商(Automated Liquidity Provision)可以利用量化算法优化头寸的报价和执行,其持仓时间仅为1分钟。市场微观结构交易(Market Microstructure Trading)策略对观测到的报价进行逆向工程解析以获得买卖双方下单流的信息,该策略的持仓时间仅为10分钟。总的来看,大数据金融并没有摆脱现代金融对虚拟经济的偏好和追逐,现代金融价值追求与法律价值追求之间的冲突在大数据金融活动中不仅没有缓解,还可能因逐利效率提高而加剧。

(三)界定大数据金融产品的权利属性较为困难

除可明显归类为金融服务咨询的业务外,以产品形式出现的大数据金融业务,主要包括发行理财产品、大数据指数基金、新型保险产品等。传统金融产品的权利属性大致可分为三类,一是债权,主要指基于合同约定的投资理财服务。如保证收益型理财产品与保本浮动收益型理财产品(除去浮动部分)等。二是物权,主要包括仓单、无纸化证券等。如《物权法》《涉外民事关系法律适用法》中规定的基金份额、有价证券。三是基于信托关系的财产权,主要包括非保本浮动收益产品等,如集合资金信托计划,由信托公司任受托人,依委托人的意愿,为受益人之利益,将两个或两个以上的委托人交付的资金进行集中管理、运用与处分的资金信托业务。此外还有学者认为无纸化证券因其无体性,其权利实现方式为账户控制,并非直接占有,应属于单独一类财产权。总之,金融产品的衍生性较强,变化较快,难以用一种权利属性概括。

与传统金融产品相比,大数据金融产品的权利属性更为复杂。首先,大数据金融产品涉及公共个人信息资源的占有、使用、收益、处分。但目前对数据资源的产权归属仍存争议。在以分享经济(Sharing Economy)为主的互联网企业看来,他们希望数据池(Data Pool)能剥离人格权成为一种公开化的私人资产,企业享有数据主权,允许公众个人使用,不允许通过抓取复制手段形成不正当竞争。比如北京、贵州等地成立的大数据交易服务平台就在探索数据确权定价。但数据汇集作为一项基础工作不可能单靠企业完成,国家在其中也扮演着重要角色。也有观点认为一些数据产权应属于国家。如进入人类研究视域对自然和宇宙认知的数据、作为历史遗产和现代知识产权的数据、国家宏观数据、自然人数据等。其次,大数据金融产品可能属于知识产权。由于大数据属于一种新兴技术,处于全球同步研发探索、各国相互竞争阶段,依托大数据技术的新型金融产品,需要大量演算和数据处理,其背后的数据库引擎、分布式系统基础架构、脚本编辑与拓展工具等基础设计,一旦越过公知常识界限,达到一定创造高度,符合特定条件,就有可能属于专利权、商业秘密、集成电路布图设计等知识产权。

(四)大数据金融领域法律纠纷的归责将更难论证

按国务院发布的《促进大数据发展行动纲要》,大数据是以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合,正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析,从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态。其中“关联分析”这一表述突出了大数据技术分析的特点。按照目前对大数据的理解,大数据的基础推理逻辑是归纳,其基本理念和研究范式在于“对全体数据而非随机样本进行分析”、“重视混杂性而非精确性”以及“探求相关关系而非因果关系”。也就是说,现在大数据技术分析具有较强预测力却缺乏相应说明力,各预测因素之间是否存在因果关系并不在其推演范围。这种大数据技术的应用特征一旦反映到金融活动中,就会带来一个问题,借助大数据技术的金融行为,若产生不利后果如何准确定位责任行为和责任人。假设消费者、投资者购买大数据金融服务或产品后产生损失,金融主体能否将其行为与损失之间不存在因果关系作为免责理由。

过去,预见是人类基于因果关系推演的结论。而大数据金融活动中的相关关系是一种不同因素量化后的关系,这种关系可能是行为与行为之间的关系、结果与结果之间的关系、行为与结果之间的关系。相关变量之间远不足以得到结论,认为一个变量的变化是另一变量变化的原因,因素被量化后没有了原有的方向性,只具有正相关和负相关的区别。这使得大数据金融活动不能预先构建出一条方向确定的因果逻辑主线,只能告知要素量化后的演算结果。在以因果关系为基本逻辑的司法活动中,这种变量的相关性在司法证明环节难以归类为众所周知的事实、自然规律和定理,需要证据证明。在司法认定环节难以直接作为归责理由,需要释法说理。司法人员在均缺乏基本事实因果逻辑辅助的情况下,要自行在这种复杂系统中寻找可以归责的要素,建立起方向明确、时态固定、对应明显的因果关系,而这恰是科学家们想要借助大数据技术逾越的鸿沟。


[1] 罗锦莉:《贵阳银行:“中国数谷”孕育的大数据金融特色银行》,载《金融科技时代》2017年第7期。

[2] 陈欣烨:《建立责权明确的国家与地方金融监管体系》,载《理论月刊》2017年第3期,第99页。

[3] 李杨:《金融学大辞典》, 中国金融出版社2014年版,第8页。

[4] 任瑞敏,左勇华:《自由意志与“动物精神”:金融本质的原在性背离——金融市场非理性的现象学解读》,载《上海财经大学学报》2016年第3期,第28页。

[5] 向松祚:《金融内在不稳定性和金融危机本质》,载《清华金融评论》2016年第2期,第57页。

[6] 埃德加·E·彼得斯: 《复杂性风险与金融市场》,宋学峰译,中国人民大学出版社2004年版,第74页。

[7] 李勇,许荣编著:《大数据金融》,电子工业出版社2016年版,第77页。

[8] 胡伟:《银行理财产品质押的法律问题研究》,载《海南大学学报人文社会科学版》2012年第6期,第78页。

[9] 汪沂:《互联网理财产品本质、边界及法律规制路径》,载《湘潭大学学报》(哲学社会科学版)2017年第5期,第104页。

[10] 夏思宇:《无纸化背景下对证券所有权的重新思考》,载《上海政法学院学报》2017年第1期。

[11] 胡凌:《商业模式视角下的“信息/数据”产权》,载《上海大学学报》(社会科学版)2017年第6期,第13页。

[12] 参见杜振华,茶洪旺:《数据产权制度的现实考量》,载《重庆社会科学》2016年第8期。

[13] [美] 维克托·迈尔–舍恩伯格,肯尼思·库克耶:《大数据时代》,盛杨燕,周涛译,浙江人民出版社2013年版,第19页。

[14] 王天恩:《大数据相关关系及其深层次因果关系意蕴》,载《社会科学》2017年第10期,第118页。

[15] 在各部门法中均可发现以因果关系为基本逻辑的表述。如《侵权责任法》第6条规定:“行为人因过错侵害他人民事权益,应当承担侵权责任”。《刑法》第14条规定:“明知自己的行为会发生危害社会的结果,并且希望或者放任这种结果发生,因而构成犯罪的,是故意犯罪”。

原文摘自刘进军、范思力、张旭霞:《大数据金融领域刑法问题研究》

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