人工智能赋能穿透式金融监管：实践、挑战与路径

一、引言

随着金融科技的快速发展，金融产品嵌套化、业务交叉化趋势明显，传统分业监管模式已经难以应对跨市场风险传导。穿透式金融监管以“实质重于形式”为核心，通过对资金来源、业务本质、主体权责的全链条穿透，成为破解监管套利的重要手段。2016 年，《互联网金融风险专项整治工作实施方案》首次明确这一模式。从上海自贸试验区的综合监管试点到网贷行业的细则规范，穿透式监管已逐步成为我国金融治理体系的重要组成部分。

然而，在人工智能加速应用与金融业态不断迭代的背景下，其实施仍面临诸多现实挑战，金融数据分散、资金流向隐蔽、跨领域协同不足等问题凸显。人工智能技术凭借其海量数据处理与智能分析能力，为穿透式监管提供了技术支撑。如何通过人工智能实现“穿透”的精准化、高效化，成为当前金融监管改革的重要课题。

二、人工智能赋能穿透式金融监管的实践现状

（一）穿透式监管的现有技术基础

我国穿透式监管已初步引入大数据技术。以上海自贸试验区为例，通过建立跨部门数据共享平台，实现对互联网金融业务的资金流向追踪；雄安新区在区块链金融监管中，尝试利用分布式账本技术记录资金链路，为穿透式核查提供数据基础。这些实践为人工智能的深度应用奠定了基础。

（二）人工智能在穿透式监管中的初步应用

智能风险识别：有部分监管机构利用机器学习算法，对资管产品的多层嵌套结构进行解析，自动识别底层资产风险。如银保监会在“影子银行”整治中，通过自然语言处理技术提取合同文本关键信息，判定业务实质是否符合监管要求。

实时资金追踪：监管人员借助知识图谱技术构建资金关联网络，追踪跨机构、跨市场资金流动。例如，蚂蚁集团的反洗钱系统将人工智能与图计算技术紧密结合，通过图计算构建基础关系网络，把个人、企业、资金、交易媒介等各种实体及其相互关系以图结构刻画，能清晰追踪海量交易中的资金流向，识别潜在洗钱团伙行为模式。

主体穿透核查：监管人员利用人脸识别与企业征信数据联动，穿透识别金融产品背后的实际控制人。若股份制银行通过多层嵌套结构，如“企业 A →外国基金→国内信托→公司 B 银行股份”隐匿资金流向，可接入“受益所有人识别系统”，锁定最终控制人。

三、人工智能赋能穿透式监管的挑战

（一）技术层面：数据壁垒与算法局限

金融数据来源广泛、格式多样，易出现数据缺失、错误、重复等质量问题，影响人工智能模型准确性与可靠性。金融科技平台企业为了商业利益，纷纷加大或者过度对用户数据的采集、挖掘和分析，对完整的用户信息进行拼凑，依据用户画像，向用户定向推送广告。2021 年，人民银行等 4 家金融管理部门，对腾讯、滴滴金融等 13 家金融科技平台企业进行了约谈，要求企业应规范数据采集程序，保护好用户隐私。

在算法局限方面，若训练数据存在偏差，如过度依赖某类业务样本，可能导致人工智能误判业务实质。此外，深度学习模型的“黑箱”特性使监管决策难以解释，不符合穿透式监管的透明化要求。

（二）监管层面：协同机制与权责模糊

分业监管体制下，央行、银保监会、证监会的数据系统尚未完全互通。人工智能模型需跨领域数据训练时，常因部门壁垒受阻，跨部门协同不足。如资管产品穿透需整合银行、信托数据，协同难度大。

另外人工智能也可能导致“穿透过度”。例如，部分地区将个人消费信贷的穿透核查扩大至无关隐私数据，违背“最小必要”原则，与穿透式监管的合规性要求冲突。

（三）跨境监管合作方面

随着金融全球化，跨境金融业务日益频繁，许多跨境项目面临着严重的监管缺失，如中国铁建境外项目曾面临 32 国 146 个银行账户监管盲区资金挪用，汇率套利损失。跨境监管合作需求迫切，而部分金融科技平台会通过加密技术、跨境数据流等手段规避监管，因此跨境的穿透式金融监管任重道远。

四、人工智能赋能穿透式监管的优化思路

（一）构建“技术 + 制度”双驱动框架

穿透式监管需要以资金追踪、主体识别、风险预警为导向，定向开发人工智能工具。例如，针对多层嵌套产品，设计基于图神经网络的穿透解析算法；针对跨市场风险，构建动态风险传导模型等。

明确人工智能应用的合规标准，为其提供制度保障。如数据采集需符

合《个人信息保护法》，算法模型也需通过监管沙盒测试。同时参考《金融科技发展规划（2022-2025 年）》要求，建立“穿透式监管 + 智能技术”的制度规范。

（二）强化协同监管机制

一是建立中央与地方的人工智能监管协作平台，实现纵向协同。中央层面开发全国统一的穿透式监管算法库，地方层面根据区域特点微调模型参数，实现“统一标准 + 属地适配”。

二是通过区块链技术构建跨部门数据共享联盟，各监管机构按需授权访问数据实现横向协同，既打破壁垒又保障安全。如参考英国反洗钱联合情报机制，建立金融、科技、司法部门的智能协同网络。

五、人工智能赋能穿透式监管的具体措施

（一）技术落地：构建智能穿透监管平台

依托政务云建立金融数据中台，实现全链条数据整合。整合银行流水、证券交易、企业征信等数据，通过联邦学习技术实现“数据可用不可见”，解决数据分散问题。

同时开发“资金链路图谱系统”，自动识别多层嵌套中的资金真实流向；设计“业务实质判定模型”，通过比对业务功能与监管规则，自动标记规避监管的“伪创新”。

（二）制度完善：明确监管规则与边界

明确监管规则与边界需要划定穿透范围，制定《人工智能穿透式监管指引》，明确需穿透的场景如资管产品、跨境支付与豁免情形如小额零售业务，避免监管过度。

其次建立算法审查机制，成立由监管专家、技术人员组成的算法评审委员会，对人工智能模型的公平性、透明度进行评估，防范算法偏见。

（三）能力建设：培育复合型监管人才

加强“金融监管 + 人工智能”跨学科培养，在监管机构内部设立智能监管实验室，与高校、科技企业合作开发培训课程，提升监管人员对智能穿透工具的应用能力。

结语

人工智能为穿透式金融监管提供了技术赋能的新路径，但其应用需以“穿透实质、防控风险”为核心，避免技术主导监管逻辑。通过构建“数据整合—智能分析—协同监管”的闭环体系，既能提升穿透效率，又能守住监管边界，最终实现金融创新与风险防控的平衡。未来，随着技术迭代与制度完善，人工智能将成为穿透式监管的核心支撑，为金融市场稳定提供坚实保障。

参考文献

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