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被称为中国版“监管沙盒”的央行金融科技创新监管试点，从2020年3月16日北京首批试点项目正式“入盒”算起，至今已近一周年。

其实早在2019年底，试点就已启动，北京的首批6个项目经过央行公示——登记——正式公告——“入盒”等流程，第一步迈得相对谨慎。

此后一年间，试点城市和地区扩大到9个。截至3月4日上海公示第三批试点，全国金融科技“监管沙盒”试点已达86项。

所谓“监管沙盒”由英国率先实践，目的是为新兴的金融科技创新提供空间。这种创新运行在真实市场上，但又被限制在一定范围（沙盒）内；风险相对可控，又能激发金融创新活力。

中国版“监管沙盒”则有两个重要前提，一是保护消费者权益，二是依法合规。

英国的沙盒机制主要面向金融科技公司，让没有牌照的机构进入沙盒，这些机构“出盒”后可申请某方面的金融牌照；相比之下，中国版的入盒主体必须是持牌机构，“相关产品和服务出盒后，就不再作为金融科技创新产品来监管，而是纳入正常的金融监管。”央行科技司司长李伟在“监管沙盒”试点启动时说。

什么样的项目有资格入选“监管沙盒”？从已经公布的86个试点项目看，普惠性、科技创新性、风险可控性是重要衡量标准，李伟曾强调“我国金融科技创新监管工具的创设，将有助于纾解小微民营企业融资难融资贵、普惠金融‘最后一公里’等痛点难点。”

过去十年，中国金融科技创新信马由缰，监管存在一定的滞后性。蚂蚁集团上市被叫停之前，其庞杂的金融业务掩藏在科技外衣之下。曾有专家建言，将蚂蚁集团作为一个整体的监管沙盒来对待，而不是支离破碎地分块监管，因为后者更容易造成新的监管套利。

市场对于监管沙盒的期待还在于，企业争先恐后进入不同的金融创新领域，在其业务规模膨胀到产生社会风险之前，就先将其纳入“沙盒”观察发育状况和对真实市场的作用力大小，在出现风险苗头时迅速调整产品缺陷或中止试点，避免造成更大的风险伤害。

一年多来，央行86个试点项目，是对市场期待的一次全面回应。不仅参与机构众多，涉及业务领域丰富，且在关键技术如多方安全计算的运用上也颇具看点。

试点鼓励方向

到目前为止，已有9个城市（地区）开展“监管沙盒”试点。

北京近水楼台，从2019年底启动至今，已有三批次22个项目入围，数量上遥遥领先；去年4月，央行将试点范围扩大到上海、重庆、深圳、河北雄安新区、杭州、苏州6个城市（地区），上海作为国际金融中心，已有三批次16个项目公示；去年7月，广州、成都也加入试点范围，广州作为粤港澳大湾区发展的核心引擎，出台了促进金融科技发展的一系列政策，入围试点也在市场意料之中。而去年8月至今，暂未有新的城市加入试点。

从参与试点的机构主体看，银行占比超过半数达74家，科技公司达40家，还包括个别旅游公司、会计师事务所等冷门机构，囊括了各种类型的市场机构主体。

其中最大的看点，莫过于“持牌金融机构+科技公司”打包入盒的现象。如前文所述，入盒主体必须是持牌机构，搭车入盒的科技公司则有三种类型：一类是银行“近亲”——金融科技子公司，如“建设银行+建信金科”组合、“兴业银行+兴业数金”组合；第二类是BATJ等互联网流量巨头或其子公司；第三类则是代表人工智能等先进技术的公司，如冰鉴科技与南京银行的组合。

不断加码的互联网存贷款新规，对银行自身的科技创新能力提出更高要求，需要他们尽快摆脱对BATJ“信贷联营”的依赖症，开发出独立自主的风控能力和营销获客本领。在此背景下，持牌机构+科技公司——尤其是非BATJ类型的科技公司，一定程度上代表了监管试点的鼓励方向。

具体到业务领域而言，信贷项目32个，风控产品17个，在项目总数中合计占比接近六成。已经入盒的金融服务类产品中，有11项产品主要服务于中小微企业，涉及小微企业融资风控等多个方面，与李伟提到的“痛点、难点”相呼应。

BATJ和有趣的项目

谈到金融科技，BATJ旗下的度小满金融、蚂蚁集团、腾讯金融科技和京东数科曾在市场上呼风唤雨。但从86个“监管沙盒”项目来看，BATJ搭车入盒的数量极为有限。

阿里系的网商银行作为持牌机构只有1个项目，京东数科、度小满各2个，腾讯云+微众银行共4个。至于美团、滴滴、字节跳动等正在开展金融业务的小巨头们，除了小米有1个项目之外，再无其他项目入选。互联网流量巨头开展金融业务的市场和政策环境，显然已今非昔比。

度小满的两个项目，分别涉及智能风控和支付标记；京东数科参与手机POS应用和流媒体技术服务；值得一提的是，腾讯云的3个合作项目中，有2个都与“多方数据学习”技术有关。

阿里系网商银行的项目虽然只有1个，但有趣的是，其公关稿自称为“放卫星计划”，该项目的创新应用说明书写道：“基于卫星遥感技术获取种植大户的作物全生长周期遥感影像，为农户授信策略提供可信任、可追溯的数据源。”在此基础上，实现对农户的精准授信， 提升“三农”用户融资效率。

另一个有趣的技术应用，是NLP（自然语言处理）在西南地区银行服务中施展拳脚。比如成都银行“支持四川方言的智能银行客服服务”和重庆农村商业银行“支持重庆地方方言的智能银行服务”。

NLP的应用场景很多，但随着中国人口老龄化的加速进程，那些玩不转手机银行、只会操着方言土语的中老年人，成了银行客户中的弱势群体。普惠金融强调金融服务的“可获得性”，这两个项目未必在技术上是最领先的，但其入选充分体现了“监管沙盒”鼓励的普惠金融方向。

关键技术应用

梳理86个试点项目可以发现，金融科技主流的ABCD技术高频出现。“大数据”作为什么都能装的“箩筐”，在试点沙盒中出现50次；区块链的27次亮相，在使用场景方面都较为类似，主要利用区块链难以篡改的特性，将各类数据信息上链存证，以此进行身份认证、在线融资、数据共享等，如“雄安新区建设链金融服务平台”。

人工智能技术的运用达到33项位居第二，包括NLP、图像识别、知识图谱、迁移学习、联邦学习等多个领域。值得关注的是，综合联邦学习与多方安全计算、多方数据学习的应用达到8项。

随着《个人信息保护法（草案）》《数据安全管理办法（征求意见稿）》等法律法规的出台，金融机构乃至全社会对于个人隐私信息保护和数据安全的诉求愈发强烈，也为多方安全计算的快速发展应用提供了肥沃土壤。

以冰鉴科技与南京银行上海分行合作的“基于多方安全计算的差异化营销平台”为例，双方通过多方安全计算技术，在客户授权的前提下，将南京银行上海分行存量客户的权益偏好数据与外部合法合规的支付数据、设备行为数据等进行融合建模，在确保各方原始数据不出库的基础上丰富模型数据源。

该项沙盒试点的创新性在于，“基于同态加密、混淆电路等技术，实现对数据及模型的加密，营造安全可信任的营销环境，保护消费者个人隐私，提升金融服务的安全性。”

纵观这8项联邦学习技术的提供商可以发现，除了腾讯云这样的巨头，冰鉴科技、云从科技这类人工智能高科技公司也被纳入“监管沙盒”试点，呈现出百花齐放的创新态势。

谁来负责安全？

创新与安全，是“监管沙箱”存在的两大基石。虽然英国、新加坡等各自设立沙箱的成熟度和覆盖范围不同，但和中国一样，均以“保护消费者权益”为前提。

从86个项目来看，多个项目的交易规模限定在千万元级别，以控制风险；同时通过控制用户数量划定创新边界。

如交通银行“基于多方安全图计算的中小微企业融资服务”，预计企业用户量最多不超过 2 万；重庆农商行在试点期间预计服务“三农”客户1万户等等。

每个项目提交的应用声明书，都包括了风险补偿机制，但描述大多笼统宽泛，“如相关业务出现违约风险，将通过法律诉讼等途径合理、有效解决”。

此外，86个试点项目都接受了合法合规性评估和技术安全性评估，相关评估的有效期限为1-3年，但每个项目只有“入盒”时间，并未明确“出盒”时间。

在笔者看来，设定测试期限反而存在一定的局限，任何创新产品都有相应的发展周期，有的项目在短期内无法充分暴露风险，所以需要拉长测试期去观察、调试。很多业务其实有监管规则，但没有监管细则，所以一旦沙箱开始运行，监管就会在“观察”过程中与相关方共同打磨细则。

试点走向何方

安全与创新，有时又存在矛盾。从国外试点的情况看，因为安全的顾虑而限定试点项目的规模，往往造成小规模业务量也无法充分暴露风险；而技术创新需要足够的业务量，才能发挥其降本增效的作用。

考验监管者智慧的难题在于，如何动态平衡安全与创新的比重，让沙盒空间不至于逼仄到扼制了创新的脚步。

就中国版“沙盒监管”而言，市场的疑问在于，除了“持牌机构+科技公司”的打包组合，能否有科技公司独立申请试点的可能？

事实上，央行副行长范一飞在《中国金融》杂志已撰文回应：“科技公司在满足门槛要求的前提下可直接申请测试，涉及的金融服务创新和金融应用场景则须由持牌金融机构提供。科技公司既可联合金融机构共同申报，也可单独申报后结合应用场景选择合作金融机构。”

可以预见的是，未来的试点项目会越来越多，从业者期待：已经运行一周年的试点项目有哪些创新成果。如果“沙盒”项目真被纳入正常监管，能否推而广之？

从央行官网的每一个公示来看，各试点项目的公示期为10个工作日，86个项目没有出现公示后试点被撤回的情况，只有个别项目出现修改后重新公示的情形，这是否意味着未来试点有“宽进严出”的趋势？

无论未来试点走向何方，中国版“监管沙盒”已经迈出坚实一步，各类市场主体有了在规制下创新的可能。

最新出炉的2021年政府工作报告，为未来的金融创新定下基调，即“强化金融控股公司和金融科技监管，确保金融创新在审慎监管的前提下进行。”

参考资料：

《农行、中行、建行等金融科技创新试点项目全解析》，蒋亮、郭晓蓓

《我国金融科技创新监管工具探索与实践》，范一飞，《中国金融》

[Source]

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