隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)在處理分析大量、高頻交易信息中的優(yōu)勢愈發(fā)明顯。從監(jiān)管角度講，運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)推動(dòng)證券監(jiān)管的創(chuàng)新與完善是當(dāng)下時(shí)代的潮流，也是歷史的必然選擇。本文以檢測內(nèi)幕交易為例，探究了大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)在證券監(jiān)管中的應(yīng)用，并提出建議。

背景概述

近年來，信息時(shí)代的發(fā)展使得證券市場的各類活動(dòng)更加頻繁，證券市場活動(dòng)受到空間、時(shí)間以及技術(shù)問題的制約愈來愈小。這也促生出“互聯(lián)網(wǎng)金融”“金融科技”“監(jiān)管科技”等多個(gè)領(lǐng)域的創(chuàng)新。有些學(xué)者和業(yè)內(nèi)人士反對(duì)“互聯(lián)網(wǎng)金融”，這并非反對(duì)在金融領(lǐng)域應(yīng)用大數(shù)據(jù)等信息技術(shù)，而是出于對(duì)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)過分追求效率而忽略風(fēng)險(xiǎn)的擔(dān)憂。這恰恰從側(cè)面證實(shí)新時(shí)代下金融監(jiān)管改革創(chuàng)新的重要性。

在證券市場，信息技術(shù)的應(yīng)用催生了“高頻交易”這一從根本上依賴信息技術(shù)的交易策略。人工智能的發(fā)展使得一些投資者進(jìn)行算法與算力的“軍備競賽”。這些無疑都給新時(shí)代的證券監(jiān)管帶來了新的挑戰(zhàn)，即，傳統(tǒng)金融監(jiān)管體系很難對(duì)以上的交易策略做出有效、快速的判斷和審查，從而使某些不法分子“有隙可乘”，進(jìn)而破壞金融市場生態(tài)，降低市場穩(wěn)定度，打擊投資者信心和對(duì)監(jiān)管部門的信任。因此，大數(shù)據(jù)技術(shù)和人工智能也應(yīng)當(dāng)成為監(jiān)管部門的武器，以維護(hù)金融體系的穩(wěn)定與健康發(fā)展。

當(dāng)下，各國都十分重視大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)在監(jiān)管領(lǐng)域的應(yīng)用和創(chuàng)新。不可否認(rèn)的是，我國相關(guān)部門對(duì)此有著更豐富的經(jīng)驗(yàn)和更為先進(jìn)的認(rèn)知。這有賴于我國監(jiān)管部門對(duì)于高凈值、高流通的互聯(lián)網(wǎng)公司的監(jiān)管經(jīng)驗(yàn)以及技術(shù)革新，堅(jiān)決打擊金融系統(tǒng)腐敗、違法違紀(jì)以及資本無序擴(kuò)張。

內(nèi)幕交易監(jiān)管現(xiàn)狀

證券監(jiān)管是對(duì)證券市場的各類活動(dòng)進(jìn)行監(jiān)督和管控，其中對(duì)交易的監(jiān)管難度最大。證券在市場的活動(dòng)按照時(shí)間順序劃分可分為發(fā)行、承銷、上市和交易。對(duì)上述活動(dòng)的監(jiān)管中，交易監(jiān)管的難度首屈一指，這源自于二級(jí)市場交易的一些特性：高頻率、交易單數(shù)量龐大、單筆交易額浮動(dòng)大、實(shí)際交易對(duì)手難以確定等。

內(nèi)幕交易是指內(nèi)幕人員和以不正當(dāng)手段獲取內(nèi)幕信息的其他人員違反法律、法規(guī)的規(guī)定，泄露內(nèi)幕信息，根據(jù)內(nèi)幕信息買賣證券或者向他人提出買賣證券建議的行為。由于這一行為極大地侵犯了不知情投資者的權(quán)益和利益，破壞市場公平性，打擊投資者的信心和對(duì)市場的信任程度，內(nèi)幕交易在世界絕大多數(shù)國家都被定性為違法行為并且刑罰較重。雖然一些學(xué)者支持內(nèi)幕交易的合法性，認(rèn)為內(nèi)幕交易在一定程度上刺激證券市場的競爭，但實(shí)際上其帶來的危害遠(yuǎn)大于其優(yōu)點(diǎn)。我國也是堅(jiān)決打擊內(nèi)幕交易的一員。

對(duì)于內(nèi)幕交易的監(jiān)管是難中之難。即便刑罰極重，但內(nèi)幕交易帶來的巨額收益和其隱蔽性往往讓內(nèi)部人士忽略法律風(fēng)險(xiǎn)而“放手一搏”。內(nèi)幕知情者往往通過建立空殼公司等方式構(gòu)建交易鏈條，并通過小額多筆交易瞞天過海，麻痹監(jiān)管部門。而傳遞型內(nèi)幕交易更為隱蔽，其“群體化”“裙帶化”特征明顯，即內(nèi)幕知情者將消息傳遞給其直系血親，再由其血親傳遞給其他親屬、同學(xué)、同事、商業(yè)伙伴甚至其子女在讀所在學(xué)校人員等，使得相關(guān)監(jiān)管部門監(jiān)管難度進(jìn)一步加大。根據(jù)證監(jiān)會(huì)公布信息，2016—2017年間內(nèi)幕交易立案數(shù)量為117起，其中信息傳遞型內(nèi)幕交易占比約70%。

2023年3月，我國監(jiān)管部門進(jìn)行重大的改革重組，使得金融監(jiān)管整體框架更加清晰明確，極大減少了多個(gè)監(jiān)管主體配置重疊、責(zé)任區(qū)劃不清楚的情況。但我們?nèi)匀恍枰吹?，有相?dāng)數(shù)量的內(nèi)幕交易逃避了監(jiān)管。而且在已經(jīng)立案的案件中，事前、事后監(jiān)管占了極高的比重，而過程中動(dòng)態(tài)捕捉的案件微乎其微。事前監(jiān)管往往會(huì)提高市場準(zhǔn)入門檻，降低市場活力。而事后監(jiān)管更像是亡羊補(bǔ)牢，是對(duì)于過去損失的一種補(bǔ)償，但在實(shí)踐中往往補(bǔ)償并不能彌補(bǔ)其帶來的損失，尤其是對(duì)于投資者信心這種“無形資產(chǎn)”的侵害。

總結(jié)來說，以往對(duì)于內(nèi)幕交易監(jiān)管根本上的難點(diǎn)是數(shù)據(jù)信息整合與分析的能力有限。檢測內(nèi)幕交易不僅要對(duì)交易數(shù)據(jù)本身進(jìn)行分析整合，還要對(duì)相關(guān)交易者背后的社會(huì)關(guān)系網(wǎng)和利益鏈進(jìn)行分析。傳統(tǒng)的監(jiān)管模式是人工分析，這不僅要耗費(fèi)大量的人力物力進(jìn)行調(diào)查分析，還效率低下。往往相關(guān)人員付出了巨大心血但一無所獲。而大數(shù)據(jù)技術(shù)和人工智能的應(yīng)用，會(huì)在相當(dāng)大的程度上改善監(jiān)管部門所面臨的困境。

大數(shù)據(jù)及人工智能技術(shù)對(duì)內(nèi)幕交易監(jiān)管的應(yīng)用和優(yōu)勢

大數(shù)據(jù)技術(shù)的自身特點(diǎn)可以很好地解決內(nèi)幕交易監(jiān)管難題。大數(shù)據(jù)技術(shù)的4V特點(diǎn)有別于傳統(tǒng)人工模式：處理數(shù)據(jù)體量大、數(shù)據(jù)類別多樣化、數(shù)據(jù)處理和分析高速、高價(jià)值精準(zhǔn)分析。這些特征十分契合實(shí)踐中內(nèi)幕交易監(jiān)管所面臨的難題。由于大數(shù)據(jù)技術(shù)是全數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性分析，而不僅是同類數(shù)據(jù)分析，這使得其可以同時(shí)做到對(duì)于交易數(shù)據(jù)和交易主體社會(huì)關(guān)系的分析，從而更快速精準(zhǔn)地檢測識(shí)別出可疑交易和相關(guān)交易主體。

人工智能技術(shù)則可以成為另一個(gè)監(jiān)管助手。有賴于以往大量的相關(guān)案件數(shù)據(jù)作為學(xué)習(xí)材料，使用機(jī)器學(xué)習(xí)讓其擁有對(duì)于內(nèi)幕交易的識(shí)別能力，并通過未來的數(shù)據(jù)進(jìn)行強(qiáng)化學(xué)習(xí)，即采用“半監(jiān)督+強(qiáng)化”的機(jī)器學(xué)習(xí)模式，從而使得監(jiān)管更為快速有效。

強(qiáng)大的全數(shù)據(jù)收集能力

大數(shù)據(jù)技術(shù)可以快速整合個(gè)體在證券市場的活動(dòng)和其所在的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)。傳統(tǒng)監(jiān)管模式往往使用手工模式去收集數(shù)據(jù)信息，尤其是內(nèi)幕交易中的交易主體社會(huì)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)?？紤]到內(nèi)幕交易者通常會(huì)采取措施來遮蓋其違法行為，其構(gòu)建的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)十分繁雜。每一個(gè)案例分析都要使得監(jiān)管者重新構(gòu)建一個(gè)新的社交網(wǎng)絡(luò)圖，這進(jìn)一步增大了監(jiān)管難度，降低監(jiān)管的時(shí)效性。而大數(shù)據(jù)技術(shù)則輕而易舉地將這一難題解決，其可以快速準(zhǔn)確地構(gòu)建出相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)圖，并將網(wǎng)絡(luò)中每一個(gè)主體所做的相關(guān)活動(dòng)進(jìn)行整合，使得監(jiān)管者可以將工作重心不再放在多類數(shù)據(jù)收集與數(shù)據(jù)整合上，極大地提高了監(jiān)管效率。

強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析和風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測能力

大數(shù)據(jù)技術(shù)的分析能力和學(xué)習(xí)能力有助于對(duì)交易“事中”和“事前”階段的監(jiān)管。內(nèi)幕交易的隱蔽度高有賴于內(nèi)幕消息知情人將消息“范圍廣”“裙帶化”地傳播出去，間接地參與交易。這使得傳統(tǒng)監(jiān)管部門雖然能發(fā)現(xiàn)證券價(jià)格的異常波動(dòng)，但很難追責(zé)到真實(shí)泄露消息者。而大數(shù)據(jù)技術(shù)所構(gòu)建的交易網(wǎng)絡(luò)圖和人工智能技術(shù)的多維度、跨類別數(shù)據(jù)分析能力，使得上述難題迎刃而解。通過不斷地學(xué)習(xí)強(qiáng)化，人工智能的準(zhǔn)確性和有效性會(huì)逐漸提升，這使得“事中”動(dòng)態(tài)性監(jiān)管成為可能，即在內(nèi)幕交易發(fā)生過程中內(nèi)幕交易就被識(shí)別檢測成功，從而避免了上文中提到的事前、事后監(jiān)管所帶來的窘境。

而通過深入地發(fā)掘分析信息，人工智能也會(huì)對(duì)當(dāng)前系統(tǒng)自身的漏洞進(jìn)行修復(fù)，以及對(duì)未來風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)測。人工智能的這些特性使得其在天氣預(yù)報(bào)、詐騙檢測等領(lǐng)域已經(jīng)得到應(yīng)用。而在證券監(jiān)管領(lǐng)域，人工智能可以對(duì)內(nèi)幕交易的相關(guān)主體的違規(guī)行為和相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)隱患進(jìn)行警報(bào)和預(yù)警，從而提高對(duì)內(nèi)幕交易的檢測能力。

減少有誤信息的干擾和誤導(dǎo)

上市公司的信息披露制度是上市公司的法定義務(wù)，但是現(xiàn)實(shí)中上市公司經(jīng)常會(huì)將其信息進(jìn)行加工和偽裝，從而誤導(dǎo)投資者做出錯(cuò)誤的預(yù)期判斷。相關(guān)管理高層也時(shí)常會(huì)釋放一些“暗示性信息”來干擾投資者，甚至監(jiān)管者，進(jìn)而影響監(jiān)管的有效性。而大數(shù)據(jù)技術(shù)則可以避免這類問題。由于大數(shù)據(jù)是收集全類別數(shù)據(jù)，并對(duì)其進(jìn)行關(guān)聯(lián)性分析，從而會(huì)輕易剔除錯(cuò)誤干擾信息，降低有誤信息干擾。

大數(shù)據(jù)及人工智能技術(shù)在監(jiān)管應(yīng)用中的現(xiàn)狀和挑戰(zhàn)

非法金融活動(dòng)的監(jiān)測和預(yù)警

人工智能與大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用，已經(jīng)使監(jiān)管部門能夠通過深度學(xué)習(xí)和模式識(shí)別來發(fā)現(xiàn)潛在的非法行為。例如，美國證券交易委員會(huì)（SEC）的經(jīng)濟(jì)和風(fēng)險(xiǎn)分析部（Division of Economic and Risk Analysis，簡稱DERA）利用這些先進(jìn)技術(shù)，對(duì)投資顧問的監(jiān)管報(bào)告進(jìn)行深度分析，以識(shí)別可能的風(fēng)險(xiǎn)行為，如內(nèi)幕交易或投資顧問失當(dāng)?shù)男袨?。大?shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用，使監(jiān)管部門能夠有效地處理和分析大量的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，從而發(fā)現(xiàn)異常交易行為，及時(shí)預(yù)警可能的非法活動(dòng)，維護(hù)了市場的公平與公正。

市場交易監(jiān)控和合規(guī)性檢查

人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)為監(jiān)管機(jī)構(gòu)提供了強(qiáng)大的支持，使監(jiān)管機(jī)構(gòu)能夠自動(dòng)化地分析大量的交易數(shù)據(jù)和市場活動(dòng)，快速識(shí)別可能的市場操縱和其他非法交易活動(dòng)。美國金融業(yè)監(jiān)管局（The Financial Industry Regulatory Authority，簡稱FINRA）通過采用先進(jìn)的技術(shù)，如人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、云計(jì)算和大數(shù)據(jù)分析來保護(hù)投資者并確保市場的完整性。通過特定的技術(shù)應(yīng)用，尤其是云計(jì)算和機(jī)器學(xué)習(xí)，F(xiàn)INRA已經(jīng)改進(jìn)了其監(jiān)管質(zhì)量，并持續(xù)優(yōu)化其算法以追蹤可能的市場操縱行為。FINRA為檢測潛在的欺詐行為，每天處理的交易量高達(dá) 6000 億筆，是世界上最大的數(shù)據(jù)處理者之一。

模型解釋性與監(jiān)管合規(guī)性

在采用人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行市場監(jiān)管時(shí)，模型的解釋性成為一個(gè)重大挑戰(zhàn)。眾所周知，許多機(jī)器學(xué)習(xí)模型被視為“黑箱”，其運(yùn)作邏輯和預(yù)測結(jié)果常不容易為人所解。這種情況在面對(duì)復(fù)雜的金融市場交易和監(jiān)管場景時(shí)，可能會(huì)帶來理解和溝通障礙。此外，監(jiān)管合規(guī)也是一個(gè)不容忽視的挑戰(zhàn)。監(jiān)管機(jī)構(gòu)在收集和處理個(gè)人及交易數(shù)據(jù)時(shí)，必須嚴(yán)格遵守相關(guān)的隱私法律和規(guī)定，以保護(hù)個(gè)人和機(jī)構(gòu)的隱私權(quán)。同時(shí)，監(jiān)管機(jī)構(gòu)需要確保人工智能（AI）和機(jī)器學(xué)習(xí)模型的使用符合現(xiàn)有的法律和監(jiān)管框架，也需要確保各金融機(jī)構(gòu)能夠適應(yīng)新的技術(shù)和數(shù)據(jù)分析方法，為此可能需要對(duì)現(xiàn)有的監(jiān)管框架進(jìn)行一定的調(diào)整和更新。在這種背景下，監(jiān)管機(jī)構(gòu)與金融機(jī)構(gòu)的協(xié)同合作變得至關(guān)重要，以確保在利用先進(jìn)技術(shù)提升監(jiān)管效能的同時(shí)，不會(huì)妨礙市場的公平、透明和穩(wěn)定。

大數(shù)據(jù)及人工智能技術(shù)在證券監(jiān)管應(yīng)用中的思考和建議

合理預(yù)判和規(guī)劃未來人工智能在證券監(jiān)管中的發(fā)展階段

大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)將不斷深化在證券監(jiān)管中的應(yīng)用，尤其是在內(nèi)幕交易的識(shí)別和預(yù)警方面，為監(jiān)管部門提供強(qiáng)有力的技術(shù)支持。

初期應(yīng)用與探索階段

該階段包含技術(shù)與業(yè)務(wù)融合，以及風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別與監(jiān)管加強(qiáng)。人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)開始與證券監(jiān)管業(yè)務(wù)融合，尤其是在處理分析大量、高頻交易信息方面展現(xiàn)出其獨(dú)特優(yōu)勢。而在風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別與監(jiān)管挑戰(zhàn)應(yīng)對(duì)方面，將通過人工智能技術(shù)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行識(shí)別，為監(jiān)管體系提供數(shù)據(jù)支持，幫助應(yīng)對(duì)監(jiān)管中遇到的各種挑戰(zhàn)，如內(nèi)幕交易的識(shí)別和預(yù)警。

成熟應(yīng)用階段

該階段將出現(xiàn)高級(jí)金融科技監(jiān)管的應(yīng)用。在金融科技高級(jí)階段，人工智能技術(shù)將得到更廣泛的應(yīng)用，例如通過機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)知識(shí)體系的實(shí)時(shí)更新，創(chuàng)建標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)報(bào)告，發(fā)出風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警信號(hào)等，從而大大提高監(jiān)管效率和準(zhǔn)確性，在內(nèi)幕交易監(jiān)管、市場交易監(jiān)控和合規(guī)性檢查等方面展現(xiàn)出強(qiáng)大的能力。

持續(xù)優(yōu)化與升級(jí)階段

該階段將包含行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，以及政府與社會(huì)推動(dòng)。人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)一步推動(dòng)證券行業(yè)的數(shù)字化、信息化、智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)，為監(jiān)管部門提供了更為精準(zhǔn)、高效的工具。政府和社會(huì)各方將共同推動(dòng)人工智能技術(shù)在金融行業(yè)的應(yīng)用，通過政策支持，鼓勵(lì)金融行業(yè)應(yīng)用智能客服、智能監(jiān)控等技術(shù)和裝備，建立金融風(fēng)險(xiǎn)智能預(yù)警與防控系統(tǒng)。

建立和完善人工智能在證券監(jiān)管中的理論體系

在西方國家的主流輿論里，“去中心化”一直是大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)的最大優(yōu)點(diǎn)，即由“機(jī)器”完全充當(dāng)監(jiān)管者的職能，從而削弱或完全消除政府在監(jiān)管中的作用。這也是部分學(xué)者認(rèn)為監(jiān)管部門應(yīng)當(dāng)將工作重心完全轉(zhuǎn)移到相關(guān)技術(shù)升級(jí)和分析方法選擇上的原因。而筆者認(rèn)為，大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)應(yīng)當(dāng)成為監(jiān)管者手中的工具，而不是成為技術(shù)的“奴隸”。尤其是在內(nèi)幕交易領(lǐng)域，面對(duì)復(fù)雜人際關(guān)系、利益鏈條和社會(huì)網(wǎng)絡(luò)，人工智能并不能完全理解并得出準(zhǔn)確的結(jié)論，仍需要由人來進(jìn)行價(jià)值判斷。

同時(shí)，歷史上無數(shù)次的教訓(xùn)告訴我們，無論是單純的市場經(jīng)濟(jì)還是單純的計(jì)劃經(jīng)濟(jì)都會(huì)將經(jīng)濟(jì)帶入危機(jī)。而完全由機(jī)器充當(dāng)監(jiān)管者的系統(tǒng)本質(zhì)上就是完全的自由主義市場，這既不符合經(jīng)濟(jì)規(guī)律，也不符合中國特色社會(huì)主義市場經(jīng)濟(jì)的國情。因此筆者認(rèn)為，只有將相關(guān)技術(shù)當(dāng)作工具，再結(jié)合監(jiān)管部門的政策把控，才是正確的出路。

統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、加強(qiáng)數(shù)據(jù)安全

統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)會(huì)使得多數(shù)據(jù)庫的整合成為可能，而這也是監(jiān)管科技朝“大數(shù)據(jù)階段”前進(jìn)的基石，從而實(shí)現(xiàn)計(jì)量經(jīng)濟(jì)預(yù)測、時(shí)間序列分析等預(yù)測性分析；數(shù)據(jù)安全不光要保證數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)安全，還要保證數(shù)據(jù)的使用安全。二者相輔相成，缺一不可。

令人振奮的是，2023年3月，我國正式組建國家數(shù)據(jù)局，負(fù)責(zé)協(xié)調(diào)推進(jìn)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)制度建設(shè)和國家數(shù)據(jù)安全等工作。筆者認(rèn)為，國家數(shù)據(jù)局的組建可以極大地提高數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)與數(shù)據(jù)安全，其與證監(jiān)會(huì)和國家金融監(jiān)督管理總局的跨部門聯(lián)動(dòng)合作將成為新時(shí)代金融監(jiān)管的工作重點(diǎn)之一。

健全相關(guān)法律法規(guī)和制度體系

當(dāng)前我國在大數(shù)據(jù)、人工智能相關(guān)法律上尚不完善，國際上已有一些監(jiān)管機(jī)構(gòu)開始嘗試并探索使用人工智能技術(shù)執(zhí)行證券監(jiān)管，這為我國未來在這方面的發(fā)展提供了參考和借鑒。

監(jiān)管科技的層面

隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，監(jiān)管科技成為金融監(jiān)管轉(zhuǎn)型的重要推動(dòng)力。國際上，美國證券交易委員會(huì)、澳大利亞證券及投資委員會(huì)（Australian Securities & Investments Commission，簡稱ASIC）、新加坡貨幣當(dāng)局（Monetary Authority of Singapore，簡稱MAS）等已開始嘗試?yán)萌斯ぶ悄茏R(shí)別可疑交易，以更準(zhǔn)確地打擊金融犯罪活動(dòng)。然而，在我國，人工智能的應(yīng)用尚未上升到監(jiān)管科技的層面，更多的是行業(yè)探索和試點(diǎn)性實(shí)踐。隨著技術(shù)能力和數(shù)據(jù)資源的加速累積，未來人工智能將成為推動(dòng)金融科技監(jiān)管轉(zhuǎn)型的重要技術(shù)。因此，相關(guān)制度應(yīng)進(jìn)行調(diào)整，以適應(yīng)人工智能對(duì)金融監(jiān)管模式的轉(zhuǎn)型與重塑。

數(shù)據(jù)收集與處理

在大數(shù)據(jù)法律方面，我國目前還須進(jìn)一步明確國家數(shù)據(jù)局?jǐn)?shù)據(jù)收集的合法性、數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化法律規(guī)定以及數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和使用的相關(guān)規(guī)定。特別是在金融證券行業(yè)，數(shù)據(jù)的合法收集、處理和分析對(duì)于保障市場的公平、透明和效率至關(guān)重要。

監(jiān)管部門的權(quán)限與自我監(jiān)管

除了數(shù)據(jù)法律的完善，還須進(jìn)一步明確相關(guān)監(jiān)管部門使用數(shù)據(jù)的權(quán)限，并對(duì)監(jiān)管部門自身進(jìn)行更加完善的法律監(jiān)管，以保證整個(gè)金融系統(tǒng)的秩序穩(wěn)定和健康發(fā)展。這包括但不限于制定和完善與人工智能技術(shù)應(yīng)用相關(guān)的監(jiān)管規(guī)則和標(biāo)準(zhǔn)。

（李奇龍為悉尼大學(xué)商學(xué)院商學(xué)碩士，邱建偉為泰康保險(xiǎn)集團(tuán)管委會(huì)成員兼泰康之家CEO。本文編輯/孫世選）