以自主创新推动行业标准共建 ——专访金融科技专家潘一

■ 徐英喆　　2024年7月，由中国金融投资专家潘一撰写的《资本市场私募信息披露治理规范》正式发表，因其系统性的治理框架与完整的操作标准，后被纳入即将施行的《私募投资基金信息披露监督管理办法》，成为行业监管制度建设的重要参考依据。该办法作为经中国证监会审议通过的部门规章，在行业信息披露标准化进程中具有顶层设计意义。笔者以此为契机，围绕制度创新与技术研发的双线实践，对潘一进行了深度访谈。　　与多数金融科技从业者的单一技术路径不同，潘一的创新版图横跨制度设计与技术开发两个层面。在制度层面，《资本市场私募信息披露治理规范》系统构建了覆盖信息披露全链条的理论框架——从投资者利益优先、真实准确完整及时、非公开披露、公平对待投资者四项核心原则，到私募证券投资基金与私募股权投资基金的差异化披露频率安排，再到基金净值、收益费用、估值方法、投资资产类别与比例、杠杆流动性、关联交易等核心披露字段的规范化梳理。该作品同时归纳了虚假记载与误导性陈述、业绩预测、保本或最低收益承诺等七类信息披露禁止行为，并提出了包含专门部门负责、档案保存不少于20年等要素在内的事务管理制度框架。一个由行业专家自主完成的研究成果，其核心框架能够被国家层面的监管规则所采纳，这在私募基金行业制度化进程中并不多见，更折射出专业理论研究对监管制度建设所可能发挥的先导性价值。　　而在技术实践层面，潘一的布局早已开始，回望其研发起点，恰好处在一个行业转型的微妙节点上。彼时，技术与业务的深度融合刚刚起步，许多如今已被验证为“标配”的基础设施能力，在当时尚属有待开拓的领域。正是这种时间差，赋予了潘一早期技术成果鲜明的先导色彩。　　以2020年3月首次发表的“基于ML与人工智能的金融风险智能评估系统V1.0”为例。当时，国内信贷风控领域正面临一场悄无声息的“系统碎片化”危机：准入模型、评级模型、额度测算模型、利率定价模型、贷后预警模型通常由不同团队在不同时期搭建，各自独立运行，配置标准互不兼容，规则调整高度依赖开发人员手工编码，贷后预警的定时监控配置更是需要技术人员专门编写表达式。这一困境在大型银行中尚且可以通过庞大的IT团队勉强消化，但对城商行、农商行、消费金融公司等中小机构而言，则产生了一个根本性矛盾，它们同样需要严谨的风控体系来保障资产质量，却无力负担多套系统的并行运维成本。更关键的是，这一痛点在于，当时的市场环境下不缺单点风控工具，缺的是一个能将五条风控主线整合至同一平台、实现全流程可配置、可追溯、可验证的统一管理方案。这就要求研发者必须同时具备三个维度的能力——对信贷风控全链条业务的贯通式理解、对模型引擎与规则引擎底层架构的工程化把控，以及将复杂技术能力封装为业务人员可自主操作界面的产品设计思维。三者缺一，都只能做出局部改良，而无法实现系统性重构。　　正是在这一背景下，潘一推出了这套系统，其核心突破在于以“统一管理框架”替代“多系统拼盘”，将五类模型以机构为归属单元进行隔离部署，并内置公式规范性自动验证、Cron表达式可视化配置等能力，使风控配置工作从“开发人员写代码”转变为“业务人员配策略”。　　时间给出了完美的验证。截至目前，该系统已在超过60家持牌机构中部署，累计管理风控模型超1500个，日均接口调用量超120万次。规则测试周期从平均5个工作日压缩至1.5个工作日，公式验证机制累计拦截不合规公式超4200次，预警规则配置超18000条，模型管理员日常操作时间缩短约40%。这些数据表明，该系统的价值不仅在于单点功能实现，更在于将原本属于大型机构专属的风控工程化能力，以可复制的方式交还给了中小机构——这恰恰是潘一早期研发所锚定的方向：以技术创新降低行业基础设施的门槛。　　当技术创新从工具层面渗透到规则层面，当研发者同时成为评判者与共建者，行业所需要的便不再仅仅是“更好的产品”，而是“更好的标准”与“更好的共识”。而这正是潘一的实践所成功验证的一种可能性。