【自動化科技】：肖鋼建議在數(shù)據(jù)治理方面，深入對金融數(shù)據(jù)安全分級指南和人工智能算法金融應用評價規(guī)范的應用，建立健全金融機構(gòu)、科技公司及第三方數(shù)據(jù)服務商的企業(yè)數(shù)據(jù)管理制度。在技術(shù)應用方面，進一步有效管理用于機器學習的數(shù)據(jù)來源和質(zhì)量，設置偏見控制機制，防止針對特定消費者群體的歧視性服務。保存數(shù)據(jù)管理過程和建模方法記錄，確?？勺匪菪院涂蓪徍诵?。

 

顧行發(fā)建議，加強自然資源督察衛(wèi)星遙感監(jiān)測平臺建設，做到一平臺多用途。引入新技術(shù)提升平臺數(shù)據(jù)管理能力，建設自然資源督察遙感大數(shù)據(jù)中心，利用全天候、多時相遙感監(jiān)測手段，形成天地一體化、自動化的自然資源監(jiān)測網(wǎng)絡，提升自然資源執(zhí)法督察的科學性和時效性。

 

 

 

 

 

證券時報兩會報道組

 

全國政協(xié)委員、證監(jiān)會原主席肖鋼2022年帶來的提案和“構(gòu)建金融科技倫理治理體系”相關。肖鋼建議，加快構(gòu)建金融科技倫理治理體系，從成立組織、明確原則、制定規(guī)則、數(shù)據(jù)治理、審查評估、創(chuàng)新試點和人才培養(yǎng)等多方面強金融科技倫理治理。

 

 

肖鋼指出，當前金融科技不斷創(chuàng)新發(fā)展，深刻改變了傳統(tǒng)金融服務的方式和業(yè)態(tài)，極大地提高了服務效率、質(zhì)量和能力，促進了經(jīng)濟社會發(fā)展，同時也衍生出復雜多樣的倫理問題與潛在風險，給金融創(chuàng)新、金融監(jiān)管、金融安全帶來一系列新的挑戰(zhàn)。近年來，大量從事科技的人員進入到金融行業(yè)，傳統(tǒng)金融機構(gòu)從業(yè)人員也擁抱新技術(shù)，特別是數(shù)據(jù)作為生產(chǎn)要素使人與人之間、人與機器之間的關系發(fā)生新變化，也給傳統(tǒng)金融倫理治理帶來新情況和新問題。與傳統(tǒng)金融倫理失范行為相比，金融科技倫理失范主要表現(xiàn)在兩個方面。一是數(shù)據(jù)倫理問題。一些機構(gòu)和科技人員以犧牲數(shù)據(jù)隱私為代價，導致客戶信息被盜用或出售，對客戶綁定的銀行卡及賬戶等敏感信息缺乏保護的信義義務，產(chǎn)生相關的不良交易、限定交易、捆綁銷售等行為，導致不公平協(xié)議。在居民數(shù)字能力存在鴻溝的情況下，有的科技創(chuàng)新活動不尊重不同群體的需求和權(quán)利，導致信息紅利分配不公問題。二是算法倫理問題。算法將人們的各種足跡和活動，轉(zhuǎn)變?yōu)閷θ藗兊母鞣N打分和預測，并進行貸款評估、保險評估，規(guī)則代碼化會帶來不透明、不準確、不公平、難以審查等問題。通過算法可以強化對金融消費行為控制，使消費者實質(zhì)上處于弱勢地位，被深度嵌入一種隱形不自由境地，產(chǎn)生算法控制問題。

 

肖鋼表示，金融科技倫理失范帶來的危害是多方面的，不僅容易造成金融服務歧視，引發(fā)金融誠信失范，使消費者權(quán)益受到損害，還助長了市場壟斷和不公平競爭，放大了金融風險，危及公共安全。產(chǎn)生以上問題的根源在于科技倫理意識較為薄弱，普遍存在重科技、輕倫理，重發(fā)展、輕治理的現(xiàn)象。金融科技倫理約束機制尚不健全，倫理治理規(guī)則協(xié)調(diào)與監(jiān)管合力有待增強，倫理評估評價和審查審計制度仍需完善。因此加快構(gòu)建金融科技倫理治理體系已勢在必行。近年來人民銀行和金融監(jiān)管部門高度重視金融科技倫理治理工作，采取了一系列措施，取得了積極成效。

 

為進一步增強金融科技倫理治理的系統(tǒng)性、全面性、協(xié)同性和有效性，肖鋼提出了七方面的建議。一是成立組織。建立由人民銀行牽頭，組建全國性金融科技倫理委員會，指導和協(xié)調(diào)推動金融科技倫理治理體系建設。為體現(xiàn)金融科技生態(tài)及其多元治理特點，該委員會應由監(jiān)管部門、自律組織、市場機構(gòu)以及高校智庫等代表組成，凝聚各方力量開展工作。

 

二是明確原則。金融科技倫理治理需要遵循五項基本原則，即以人為本、公平公正公開、倫理自覺先行、倫理風險可控、敏捷治理。

 

三是制定規(guī)則。制定倫理標準、指南和自律公約，同時，將一些行業(yè)普遍公認的底線型倫理要求上升為法制約束。

 

四是數(shù)據(jù)治理。深入對金融數(shù)據(jù)安全分級指南和人工智能算法金融應用評價規(guī)范的應用，建立健全金融機構(gòu)、科技公司及第三方數(shù)據(jù)服務商的企業(yè)數(shù)據(jù)管理制度。在技術(shù)應用方面，進一步有效管理用于機器學習的數(shù)據(jù)來源和質(zhì)量，設置偏見控制機制，防止針對特定消費者群體的歧視性服務。保存數(shù)據(jù)管理過程和建模方法記錄，確?？勺匪菪院涂蓪徍诵浴?/div>