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。