【金融科技(Fin Tech)】第三篇(上):FinTech下风险并存–法律风险

作者:钟基立 编译:侯剑

前文《【金融科技(Fin Tech)】第一篇:Fin Tech 的历史、现状与未来》介绍了金融科技的过去、现在和未来,《【金融科技(Fin Tech)】第二篇:FinTech 下机遇涌动》接下来讨论了金融科技获利的场景,同时讨论了疫情对金融科技获利的影响。此外,我们也谈到,天下没有白吃的午餐,有机遇,有获利,也一定有风险,机会和风险是并存的。因此,我们需要讨论Fin tech所带来的风险以及如何驾驭风险的问题。

金融科技的法律风险

金融科技在经济活动的方方面面,都有可能改变现有的做法、流程,产生新的产品或服务。虽然风险是无穷的,但是可以梳理为以下的五类。如果真正了解了这五类风险,相信所有金融科技带来的风险都能被涵盖其中,因为风险再多,不过都是这五类风险的排列组合。

(1)来自权责机关的挑战

首当其冲的,就是金融科技带来的法律风险。金融公司的合规官、金融产品设计师,会明显感受到来自于监管部门的挑战。因为他们要确保,金融科技创造的新产品、新服务一定要合规,同时要适法。举一个例子,笔者在MIT斯隆学者期间认识的一名同事,他原来是伦敦一家金融公司的副总裁,去学校做了一些研究之后,如今在纽约创业。他做了一种叫做全保险的服务。相信大家现在手上都有不少的保险,比如工伤保险、人寿保险、有车子的买车险,有房子可能还会买产险,坐飞机会买意外险,这么多的险种加在一起,其实增加了消费者的交易负担。笔者同事的想法是,利用现在的金融科技,用一张保单,涵盖所有生活中会遇到的风险事件,然后根据每个人不同的情况,支付不同金额的保险金。那有可能做得到吗?他说在此之前要设计一个保险,需要做很多的实验和统计,而现在使用大数据的技术、配合强大的算力,可以把一个人的风险独立计算出来。那这么做有什么好处?他说,这么做能够帮保险公司和客户都降低了支出,其中包括交易的成本的下降。

那么笔者问了一个问题,既然这个全保险保单这么厉害,请问美国的保险主管部门,会认可这种新业务吗?答案是不清楚的。因为金融产品的发展太快,各国的监管部门也不太能跟上。因此有一个词叫监管沙盒,也就是在一个特定的范围内,让监管者、创新者和客户试用科技所创造出来的新金融产品。它的意义就是阻止风险外溢,就像是用盒子把它装起来。而沙子就像风险一样,监管沙盒就是不让沙子跑出来。各国一直在沿用这种做法,类似的做法也叫做试点方案。但是作为法律从业者,我们有更好的方法来解决。即使不是法律从业者,也可以从这个下面介绍的思维,得到解决问题的灵感。

我们都知道法律分为判例法和成文法,判例法的国家有英美,成文法的国家就有中国、日本、德国。判例法最大的特色就是Judge made law,即法官判案的结果,会对后面发生类似的案件产生约束力。当金融产品推陈出新时,如果等待政府部门立法,就会显得滞后,等立法完成后,可能已经错过时机。但是Judge made law肯定是要比立法要快,透过对某一个案件的思路和说理,就可以让公众预测到新的法律,将如何处理类似问题,以及面临什么样的结局。具备这种法律研究能力的法律工作者,就可以参考欧美法国家怎样处理这种监管挑战的做法,获取处理问题的思路。

(2)来自同行的挑战

除了权责机关的挑战之外,同行的挑战也相当激烈。比较突出的就是Fin tech领域的IP诉讼。一般讲到专利的时候,各位读者可能想到手机设计、电脑屏幕、制药等工业发明的专利,但是专利也存在于一些运营方法或商业的流程之中。举例来讲,在早期的网上购物,顾客在选好购物清单之后,要填录个人信息和地址等。而Amazon发现使用一键结账,更符合大家的消费习惯,因此其发明了一键结账的功能,这也是Amazon的Fin tech专利。再举一个例,滴滴打车在叫车之后,就会显示一个预估款额,这个数额是根据距离、时间、供需双方的关系来动态决定的。实际上,这种动态计算方法是Uber公司享有的专利,还曾因此与竞争对手对簿公堂。

本来商业方法专利,已经是一个挺抽象的概念,而且世界各国的规定还不相同。所以情况已经够复杂了,此时再加入NPE的入局,更加提高了运行金融科技的风险。

NPE(Non-Practicing Entity)的运营,就是把与特定领域相关的专利收集起来,但并不拿来经营,而是用来诉讼,这是一种商业模式。NPE的出现造成了过去十年间高密度的诉讼,投行在过去10年,至少处理了一百件的诉讼,整个华尔街可能处理了一千件。

上述已经够复杂了,其实还有更复杂的情况。我们都知道专利的权利要求书记录着专利保护的范围,然而对于金融科技,更多是用商业秘密的方式来作保护的。商业秘密具有秘密性,看不见摸不着,那么到底如何去管理和保护商业秘密?如何才能不侵犯到其他公司的商业秘密?很多AI、大数据还有区块链技术,都是用商业秘密的方式来保护,现在如何保护商业秘密已经成为一门显学,成为法务工作者必修的一门课程。

(3)量的变化带来的法律风险

第三个法律面的风险,和第四个法律面的风险是一组的,一个是讲量的变化,另一个是讲质的变化。量的变化是指过去也存在的风险,但是没积累到一定程度,质的变化是指过去没有,而现在因为金融科技的发展,而出现的新风险形态。

先来讲量的变化。金融科技使得大量的数据不断产生,那么需要思考的是,数据的拥有者如何确保数据和交易的安全?如何去负起该负的责任?而这个数据量又大到什么程度呢?以美股熔断为例,美股的许多交易,不是由人来完成的,而是由机器、AI来完成的,它的交易速度比人快的多,所以可以利用速度来获利。但是,当市场出现某种特定的情况时,由于机器内可能设置了固定的程序机制,比如跟随合作伙伴抛售,此时如果产生飞轮效应或者正循环效应,将会让市场的股票在极短的时间内大量地被抛售,因此造成了熔断。

如何才能避免金融科技造成的市场动荡呢?其实只要有利可图,就会一直有人利用金融科技来获利。当利用金融科技掌握了大量信息,如何确保信息安全,并履行自己的责任呢?这就形成了新的风险点,运用金融科技的机构,都必须有法务专业的介入,谨慎应对。这里讲一个笑话,如果你刚毕业进入华尔街投行做实习生,实习的时候的电话,只有听筒而没有麦克风,就是怕讲错一个字就可能会泄露秘密,可见信息安全的重要性,导致投行的法务部门,建议采取了这种极端的做法,来保证履行对客户的保密承诺。

金融科技带来的数据的增长,是量的变化,但金融公司不可能因为面临风险,就不把新的金融产品推向市场,没有风险的事是不存在的,只是说风险能否承受,能否达到与效益的平衡。

有一个很好的历史经验,人类早期在发明车子的时候,可以做出许多不同的样式,比如可以做得像坦克一样坚硬,开在路上,即使发生意外,也能保证人身安全。但是做成坦克,可能就不会有人买,因为经济性、美观性,都无法达到消费市场能接受的水平。类似的,如果把新的科技引入社会,但是能用的人很少,导致没有市场,那么这个科技对于社会进步的意义不大,因此风险要和创造的效益成正比。

关于风险与效益是否成正比的问题,法务工作者可能会面临各种各样的挑战。因为公司的业务同仁、合作的后台和支持部门、金融部门、新产品的研发人员,可以会强调,新产品能够替公司赚很多钱,或者这个产品是市场急需的。但是法务工作者所在意的是,这个产品存在风险。这其中是需要经过多轮的讨论。而作为法务专业,能做的事情,是在讨论过程中,合理的保留证据,当风险事件发生后,进行追责时,保留的证据可以说明我们经过讨论和权衡得失,已经尽量的去消弭产品所带来的风险。这是金融风险的法律面的量的变化。

(4)质的变化带来的法律风险

如前文所述,量和质是一对双胞胎。质的变化,其实就是维度的变化,它所产生的风险是前所未有的,是没有人遇到过的。

第一个变化,是加密货币带来的信任机制的变化。脸书推出了一种叫Libra的加密货币。脸书在世界上大概有20亿的用户,比支付宝和微信的用户加起来还多一点,因此脸书推出的加密货币,势必会对世界造成巨大的影响。此外,华尔街好几家投行为Libra背书,一些国家的政府也支持其推出的加密货币。这是我们遇到的一项前所未有的事物。我们现在所使用的货币,比如说人民币,属于法币,有政府公信力的支持,也有着法律的支持,例如卖家不能拒收。非法利用货币会受到刑事处罚等。而对于加密货币,目前还没有这种对公权力的信任共识,来支持其交易。比方说,借了加密货币不还,可能只是一个民事行为,而不涉及刑事责任。

然而,任何事物都是各有利弊的,法币背后虽然有国家的强制力,但我们都看到,在疫情时期,很多国家的货币都是因为超发、滥发,反而失去其该有的价值。相对来讲,有一些没有主权强制力所支持的加密货币,因为其总额有限,通过合同或者约定的演算法来发行,可能相对会更稳定。这就产生了一个从未思考过的法律框架,即如何去解决加密货币广泛流行起来时,所出现的法律问题。

另外一个维度变化,就是隐私。几个月前,发生过一起中信银行工资泄密事件。而这种级别的隐私泄密,对Fin tech的法律风险来说,只是小问题,在这里不做讨论。我们现在要讨论是,类似于Target所面临的问题。Target是美国一家大型连锁零售商,有一天,Target给一名未成年少女,寄送了孕妇用品的折价券。少女的父亲发现折价券后非常生气,于是他打电话质问店长,为什么要寄孕妇用品的折价券给他的女儿。店长很抱歉的表示,折价券是后台电脑程序自动发出的。几天后,店长又打电话给这名父亲,想要正式道歉。结果这名父亲很不好意思地说,他的女儿真的怀孕了,为什么你们的后台系统这么厉害呢?这个故事的真假很难论证,但是,故事背后所映射的问题,却值得我们深思,我们可能会产生一些自己都不知道的信息,而人工智能、大数据却能够发现并运用它。这种根据当事人的活动而产生的信息,有时是可以获利的。那么对于这种衍生性的隐私信息,金融科技企业又该如何保护?信息使用的边界在哪?作为法务工作者,我们也没有现成的方法,去处理这些问题。我们能做的,是参与到科技发展的讨论中去,去了解它的使用场景。

(5)科技与人性交互产生的法律风险

最后一个Fin tech带来的法律风险,是新科技与人性或现有的生活习惯交织时所产生的风险。金融技术在逐步改变我们的交易习惯,以及我们的生活。但是它一定能提升社会效益吗?以智能合同为例,当一些条件成就时,合同会自动履行,这就是智能合同。例如,去买投币式的贩卖机的商品时,只有投入固定数额的金钱,购买的商品才会掉下来,差一毛钱都不行。

笔者早年在上海的农商超市,见到过这种情况。当你买了100块零1毛的商品,在掏出100块后,收银员可能会告诉你,不用掏一毛钱了。然后从旁边的小盒子里掏出一毛钱,丢到收银机里面。这个一毛钱是哪里来的呢?很有可能是前面一位顾客买了99.9元的东西。但是他告诉收银员说不用找零了,给了100块就走了。这种不精确性操作,让我们节省了掏那一毛钱的时间,且它并没有减少,反而促进社会运行的效益。所以在考虑到真实交易情况下,不精确的合同可能才是最好的合同。

但是,目前的智能合同技术,是达不到这种要求的,因为这涉及社会文化、交易习惯和情理法权衡的复杂判断,目前的智能合同还不够“智能”,这也导致了许多新的法律风险的产生。

【金融科技(Fin Tech)】第一篇:Fin Tech 的历史、现状与未来

【金融科技(Fin Tech)】第二篇:FinTech 下机遇涌动

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