彭冰：
前面几个单元讨论了《资管新规》这个复杂的问题，我听下来的感觉是重点要领会领导精神。中午吃饭的时候有个朋友跟我说，行业内大家学习《资管新规》重点在于领会精神。刚才监管部门的同志已经说了后面还有好多细则要制定，大家可以慢慢学习。领导经常说“既要……又要……”，这个“既要又要”会产生很大问题，实际上总是很难实现，意图是好的，怎么样落地是一个大问题。
现实中我们很少有总体规划或者顶层设计，我们总是处在一个不断面临冲击和回应的模式。大家学历史，美国人最早对中国历史的描述是费正清模式——“冲击回应”，但这个模式已被美国研究中国历史的学界抛弃了。现实中特别是金融监管中我们看到的模式是这样的模式，一开始大家都相安无事，然后出现了一个新事物，但大家都等着。然后，这个新事物开始蓬勃发展，野蛮生长，然后就出问题了，然后领导一拍脑袋，说这件事要处理，大家就开始迅速行动——治理整顿。《资管新规》就是这么出来的，互联网资管的整治也是这么出来的。领导一拍脑袋说，金融业务要持牌经营。但领导啊，您能先给我们讲清楚什么叫金融业务吗？咱们有一部法律定义过什么叫金融业务吗？实际上，中国法律上从来没有界定什么是金融业务。而持牌经营，说的是行政许可，这是有法律的：《中华人民共和国行政许可法》规定，只有法律、行政法规才可以设定行政许可。但我们没有一部法律，没有一个行政法规明确界定过什么叫金融业务，什么东西需要拿牌照，什么东西不需要拿牌照，什么要获得行政许可。《资管新规》却规定了各种要获得特许的业务。所以，大家都不要急，没有法律法规和行政法规，设不了这个牌照，既然领导在资管新规中已经许诺了要持牌经营，是不是就意味着未来会通过立法设定新的资管业务牌照？大家慢慢等着看。
具体到我们今天的讨论，我们需要从法律上看资管这件事。上午刘燕老师跟王涌老师讨论和争议问题的原因在于他们关注了资管业务在法律上的不同层面，所以有不同争议。资管会涉及管理人与客户的关系，这就涉及信义义务问题。我上课的时候经常讲，从理论上想象资管的商业模式是很可笑的：你把钱交给陌生人，他拿着你的钱去做投资，你要承担他投资行为的所有风险，这件事是不是很可笑？我怎么会相信他呢？他不给我一个本息兑付的承诺我怎么会相信他呢？或者没有一个法律能把他严格约束，约束他拿了我的钱不会乱用，我怎么相信他呢？所以王涌老师说《信托法》是核心法是这个层面的事儿。
还有两个层面，一个是监管者关心的层面，特别是投资者保护或者投资的去向。再一个层面是整个系统性风险，其实《资管新规》处理的是这后面的两个问题：投资者保护、有没有非法集资，有没有公募和私募的划分，有没有系统性风险，才会讨论所谓的刚兑问题。时间关系，这里就不展开讲了。
回到我们这个单元的主题，技术或者新技术在资产管理行业会有什么样的应用，会不会带来一个新的可能？今天请来两位互联网行业的业务人士，给我们介绍的都是这个层面的问题。互联网资管业务在中国最近这些年轰轰烈烈地发展，带来了一些新的机会，也可能带来一些新的挑战，现在也在面临整治的风险，像我们所有的中国现实一样，冲击、回应；再冲击、再回应。
先请第一位嘉宾，来自腾讯的柳玲女士给我们介绍人工智能在互联网中的运用，大家欢迎。
智能投顾的发展路径和合规思考
柳玲
腾讯基金销售有限公司{法务负责人}
非常感谢彭冰老师，非常感谢北京大学金融法研究中心给我这个机会跟大家一起作个分享。本来我的题目是“腾讯财付通的探索与思考”，比较大，非常宏观，为此今天我选择了一个从小处着眼的题目——智能投顾这个目前非常受关注的问题来与大家交流。我打算从智能投顾的角度切入，说一下我们自己的智能投顾发展路径及思考。
以下我从四个角度跟大家简单分享一下，首先是智能投顾发展的现状，以及它背后的模式。其次谈一下智能投顾的优势和面临的挑战。再次简单阐述一下资管新规下智能投顾的新机遇及发展路径。最后简单分析我们在自己的工作当中观察到的与智能投顾相关的法律问题及思考。
首先介绍智能投顾的发展现状。智能投顾在国外起步比较早，最初美国智能投顾市场在2010年只有51只基金智能投顾产品，管理规模为20亿美元，这一数字在2017年迅猛增长到2850亿美元。根据权威公司的预测，2020年智能投顾市场的资产管理总规模将达2万亿美元，这是一个具有非常广泛空间的蓝海市场。反观国内的发展路径，尽管目前很多家公司在试水智能投顾，但真正能够做到千人千面，给客户提供定制化智能投顾的公司并不多。目前参与到智能投顾市场第一类公司是金融机构，有券商、基金、保险公司，他们往往依托于自己的风险控制手段和关联公司的产品推介提供智能投顾服务。第二类公司是互联网公司，包括京东、腾讯、蚂蚁，大家都通过APP或者H5界面方式提供智能投顾服务。第三类公司是独立第三方智能投顾平台，包括蓝海、弥财，这些公司往往更关注全球资产配置。
智能投顾现在的运作模式多种多样，基于底层产品进行分类，包括单一的基金推介、混合金融产品推介，甚至一键理财，无论这些产品展示的形态和模式有什么样的差异，都具备智能投顾的基本运用模式：第一，会对用户进行分析和画像，基于用户的投资理念、用户投资的信息（包括风险承受的能力，期望的投资期限和期望的回报等）设置用户画像，实现千人千面的用户画像分析，并据此设置一个或者多个系统数值。这种数值包括期望收益率、标准差和预计投资期限和本金止损比例。第二，投资策略生成。根据市场上不同金融产品的风险特征、历史收益等因素，生成不同类型的投资策略。基于对用户的了解和对资产方清晰的勾画，我们将二者一一进行匹配，也就是为用户提供定制化方案。用户收到定制化方案之后，可以自行做交易的执行，包括下单。第三，将用户收益的期望和资管产品、公募产品运作过程中的实际收益情况进行比对，分析其中的差异，重新调配模型，做到再平衡。
总而言之，智能投顾应该是两个轮子走路，不可或缺。一个是对用户的精准了解，包括用户的交易习惯、风险偏好、投资预期等。另一个是对金融市场、金融产品的深刻分析，做到一一匹配，提供定制化服务，这是智能投顾的核心理念。
智能投顾相较于传统投顾确实有自身的优势，首先智能投顾能够极大地降低交易成本。之前由人工投顾提供服务的时候，因为金融从业人员高昂的人力成本，其服务的对象也仅是一些高净值人群，即家庭资产净值或者家庭净资产达到一定比例的人群，其他客户没有办法或者非常难以得到定制化服务。而智能投顾可以弥补这个缺陷。它通过线上提供24小时的服务，使得交易成本降低。对于用户而言，便可以获得性价比更高的服务。其次是智能投顾可以基于对全市场的深刻分析，提供非常有针对性的整体方案。最后，基金经理、投资经理往往会有自己的投资偏好和情绪波动，这个过程中有太多情绪化的因素，智能投顾相对于人工投顾而言，能更加客观，从而战胜人性的弱点。这也是我们所认为的智能投顾优势。
我个人觉得金融机构和非金融机构在开展智能投顾的过程中，金融科技公司也有自身的优势，比如拥有更大范围的用户信息和用户数据，因而可以对用户进行更加精准的分析。此外，非金融公司往往偏向于提供全市场的产品，相对金融公司而言为投资者提供的产品选择种类更多。
刚才我们说到了智能投顾的发展过程及优势，其实我国智能投顾发展历程并非一帆风顺，事实上面临着非常多的风险和挑战。其中一个挑战是用户的接受度。上午郭雳教授还说希望买的是保本保息产品，但智能投顾的底层投资标的是二级市场的证券、基金、股票、衍生品、商品，这些都是进行净值化管理的，不可避免地存在发生亏损的可能性。一旦发生亏损，用户将非常快地失去对平台或者智能投顾模型的信任，这是投资端的挑战。
智能投顾同样也面临着资产端的挑战。我国相较于国外而言，金融资产品类和数量并不是那么多。以ETF为例，国内ETF仅不到150只，管理资产规模4000亿元人民币左右；美国ETF能够达到4600多只，管理资产规模可能达到了2万亿美元，投资标的的选择范围更加广泛一些。当然智能投顾也会面临很多风险，第一个风险如原有的传统风险，包括市场风险、金融风险、利率风险，还有巨额赎回风险、管理风险，这些风险在智能投顾服务中仍然会存在，同时可能通过互联网平台被更加放大。第二个风险是因为智能投顾依托互联网提供服务，天然有网络黑客或者网络瘫痪这一类的网络安全风险。第三个风险来源于数据和模型，可能因为同质化导致顺周期行为、系统性风险以及模型本身缺陷的风险。当然，这里面我们说的都是非法律风险，法律风险后面再详细阐述。
资管新规颁布之后对于智能投顾的发展是一个利好。如我刚才所提到的，监管对个人投资者而言往往有较高的预期，资管新规恰恰要求打破刚兑，要求“卖者尽责，买者自负”，要求进行净值化的产品管理。在这个过程中，风险和收益相匹配的资产往往能够得到越来越多用户的接受，这意味着智能投顾会迎来更多市场机会。同时资管新规也提到了牌照监管，虽然仅仅是第二十三条这样一句话的描述，但我们也看到了一丝曙光：未来可能出台针对智能投顾市场的更多法规或规章，对智能投顾进行规范化的管理。
刚才说到的资管新规仅仅是在第二十三条中简单提及智能投顾，实际操作过程中还有很多的困惑和法律问题。第一个比较关注的是智能投顾的市场准入，尽管资管新规提到资质问题，但这里的资质跟基金、证券咨询资质在未来是一个什么样的关系，投资顾问业务范畴和资产管理业务范畴的边界是否清晰，目前都还没有那么明朗。第二十三条是否仅针对投资端的智能投顾，还是包括融资端的投顾也并不明确。此外，资管新规提到金融机构利用人工智能开展资管业务的时候，要为用户建立账户，那能不能理解成是未来的全权委托方式，也就是说为用户提供一键式提供理财服务？这个目前还没有定论，包括牌照什么时候颁发、申请流程是什么样的，这些问题都在探索之中。
第二个比较关注的智能投顾法律问题是投资者的权益保护，包括投资者知情权、选择权的保护。智能投顾提供服务的过程中会更多地跟用户接触，了解用户更多信息，无论是通过问卷形式还是分析用户交易行为的形式。这种情况下，如何能够非常好地保护这些用户信息和数据？同样，智能投顾在和第三方金融机构合作过程中，难免有将用户信息进行共享和使用的情况，如何在最小范围内不侵犯用户的利益和权益，便是我们要关注的问题。此外还涉及信息披露，如何算是完整的信息披露，如何能够给用户充分的选择权，这些都很值得探讨。
第三个比较关注的是利益冲突。一是当传统金融机构提供服务的时候，可能会优先提供自己公司的产品作为底层资产，也有可能会优先推荐关联公司或者股东公司的产品，这种情况下不一定会从用户利益最大化出发。二是互联网机构和金融机构合作过程中，可能达成某一种利益上的默契，推荐某些机构或某些特定产品，这种情况下也会存在利益冲突。三是智能投顾是基于模型和算法提供服务，那么这些模型和算法如何受到保护，包括知识产权的保护？如果将其作为商业秘密，那么模型开发者在跳槽过程中把商业秘密带到其他家公司，将如何对其侵权行为进行举证也是我们非常关注的智能投顾法律问题。正是因为有这些问题的存在，期待未来在智能投顾领域能够有更多的监管规定出台，也期待监管机构进一步加强交叉监管、纵深监管。
最后我简单谈一下我们自己作为互联网金融从业者，就智能投顾应当怎样合规运作这一问题，在工作实践中所作的考虑和总结的结论。首先是主体独立，这样可以切割和关联方、股东之间信息泄露或者异常交易的风险。其次是各智能投顾的服务机构需根据法律法规设计合规的运作模式。同时，我们对算法研发也应当非常谨慎，避免同质化算法导致的顺周期行为。当然，在我们自己作结构设计的时候，也会完善底层资产的筛选机制，尽量避免筛选的产品不是从用户最大利益出发或存在利益输送的情况。同时，作为智能投顾的服务提供机构应当落实投资者适当性和信息披露义务。我们会尤其重视投资者信息保护，在用户信息分享使用过程中遵循最小限度范围内的必要化原则。最后是在智能投顾算法模型构建过程中，为了避免以获得更多佣金收益或者收入为目的的高频交易诱导现象，我们会谨慎控制交易标准及频率，以避免利益冲突。
谢谢大家。
彭冰：
谢谢柳总，讲得很清晰，也提出了很有意思的问题。我们原来以为基金销售就是基金销售，没想到销售过程中可以推荐不同产品，因此也可能有投资咨询的功能，这件事我们还要再研究。从资管新规对智能投顾的规定来看，对业界来说是一个重大利好，为什么？两个理由：第一，资管新规向市场承诺要给一张新牌照，叫投资顾问。这个新牌照显然不仅仅是给智能投顾，也会给其他的投资咨询业务。第二，原来中国没有一个投资顾问牌照，传统有个类似的牌照叫证券投资咨询，证券投资咨询一是范围很窄，只能跟证券投资有关；二是证监会好多年已经不发新的证券投资经营牌照了。资管新规关于投资顾问牌照这件事如果能够落地，对于整个市场都是一个利好消息。
下面有请来自京东金融的甘娟总监给我们介绍京东科技在互联网资管中的应用，大家欢迎。
金融科技在互联网资产管理领域的应用思考
甘娟
京东金融法务{总监}
以大数据、人工智能、区块链技术为代表的金融科技飞速发展，给行业带来了极大的变革。我们认为，大数据属于数据的组织方式，人工智能属于数据的处理方式，区块链技术属于数据的增信技术，金融已经成为区块链技术和人工智能技术最好的应用场景。与此同时，金融科技也给行业发展与监管带来了新的问题与挑战。
一、人工智能助力互联网资产管理发展
人工智能利用数据、算法和模型，实现资产端与资金端的对接、匹配，使得风险和收益的选择与权衡更加精准和更有效率。2018年4月27日，央行、银保监会、证监会、国家外汇管理局联合印发的《关于规范金融机构资产管理业务的指导意见》第二十三条对智能投顾进行了专项规定，赋予人工智能在大资管领域的正式法律地位，明确规定了人工智能技术运用于资管市场的内容，包括牌照的要求、备案的要求，首次将智能投顾这种新兴的资产管理形式纳入监管。我们认为，技术公司可以跟金融机构合作运用人工智能技术。从技术实力上来说，这类技术公司应具备下列几种能力。第一是技术公司应当具有较强人工智能模型搭建能力。技术公司应当能够依据投资者的风险偏好、财务状况以及理财目标对个人投资者进行个人咨询服务的智能模型建模，并且利用智能模型实现投资方案配置。第二是技术公司应当有能力获取海量数据。我们知道AlphaGo之所以能够战胜世界围棋冠军，是因为Google公司对海量棋局数据的掌握以及对其进行长期训练。技术公司获取海量数据是人工智能模型和算法展开的基础。第三是技术公司应当有能力掌握实时动态市场信息数据。市场信息数据是人工智能模型运作的“燃料”，通过对市场信息的学习加工，从而实现广义上的资产管理。
从应用场景来说，不同的AI有不同的应用方案，比如语音识别技术和自然语言处理技术，主要应用范围是语音数据的挖掘等。我们比较熟悉的人脸识别AI技术是计算机视觉与生活特征识别的技术，主要应用场景是人像监控预测、核心区域交易安全的应用等。智能投顾是机器学习技术在金融预测与反欺诈、授信融资以及投资决策系统的运用。
二、区块链技术助力互联网资产管理发展
区块链技术是结合分布式架构和密码学原理形成的一套系统，技术上可以实现数据可追溯、防篡改，降低交易成本，保证数据可靠性和不可篡改性。中国的资管行业过去十年经历了爆发式的增长，但由于宏观经济的复杂性和监管强度的加大，资管行业正面临着严峻的挑战，主要表现在三个方面：第一个方面是资金投前和投后参与方众多，需要对所有数据进行一致性的判定。比较典型的情况是很多项目在ABS中不透明，投资者面临比较大的风险。第二个方面是资金划取流程复杂，责任人同执行人缺乏互信关系，需要设立第三方进行信用转移。第三个方面是中小机构风险较大，需要频繁进行管理和调查。
针对这样的问题，区块链技术可以在互联网资管行业提供很好的解决方案，主要包括三个方面的内容：第一个方面是从管理数据提供解决方案的角度来讲，通过区块链技术储存的数据可以确保底层数据的真实、可追溯，对于数据的管理和使用能够形成一套分析、决策方案。例如对于互联网消费金融资产，区块链技术能够整体地提高底层资产的透明度。第二个方面是区块链技术可以减少资管前台、中台以及后台各个业务环节需要处理的数据，降低最终的摩擦成本，比如智能合约的搭载及基于区块链技术的资产管理行为自动运行，能有效防止由于互信缺乏而导致的管理行为失衡。第三个方面是有利于实现监管科技的飞跃。利用区块链技术进行资管产品合格投资者的登记有助于认定合格投资者数量和范围；进行份额转让确认，有助于厘清大量交易过程中的权利义务关系变更；进行资产管理账号的监测，有助于监管及时发现违法行为。
三、金融科技在互联网资管领域应用产生的法律问题
金融科技“摸金”带来了较多的法律问题，具体到互联网资管方面主要包括以下几点。第一点是信息安全与数据保护的问题。金融科技的起点在于数据，无论是区块链、人工智能与资管业务的结合，还是互联网通道类的资管业务，基础法律问题都涉及个人信息以及数据保护的问题，主要表现在：一是个人信息权利边界如何界定：个人信息的所有者应当允许控制者在收集、使用、流转、存储和删除方面拥有合理权利。如何界定控制者在实践当中合理权利的边界以及实现个人信息全生命周期的管理。这些都是法律界人士需要探讨的问题。二是个人信息保护的立法与司法问题：个人信息保护方面的问题涉及民商法、刑法以及行政法各个法律的协调配合，目前除了网安法之外，法律法规层面还没有统一的个人信息保护法。
第二点是消费者权益保护内容，包括消费者的知情权、消费者的隐私权以及消费者的公平权。在消费者知情权方面，现在比较熟悉的人工智能、智能投顾场景中涉及与消费者相关产品的算法，可能会形成算法黑箱，导致消费者对某些智慧金融产品缺少必要的知情权。虽然这次资管新规也规定了企业需要向监管部门报备某些算法，但这些算法也不能够完全向消费者进行披露。
所以消费者知情权如何界定也是未来需要研究的方向。在消费者隐私权方面，金融领域不但涉及消费者的一般隐私权，也涉及与金融相关的消费者账户信息、支付信息等敏感信息，定向广告也可能构成对消费者隐私权的侵犯。在消费者公平权方面，以算法杀熟为代表的技术应用可能导致消费者之间不公平现象的产生，包括对资管产品的定价可能在不同的消费者之间存在差异。
第三点是关于商业秘密和监管报备之间的平衡。资管新规有明确要求，金融机构应该向金融监管部门报备人工智能模型主要参数以及配置的主要逻辑，但实践中金融科技企业也有保护自身商业秘密的需要，包括在资产管理业务中可能会涉及数据、算法模型等相关的商业秘密的认定。在何种程度上向监管报备取决于数据、算法本身存在着的技术不确定性。同时，未来在如何保护企业商业秘密和监管报备之间寻求平衡，是不是要设立类似监管报备的豁免机制等问题也值得研究。
四、资管行业监管的思考和分享
我们认为，对于广义互联网资管体系监管的思考应当包括三个方面的内容：一是坚持行业监管的原则，实行穿透式监管。二是应对金融科技带来的变化。三是拥抱技术，运用监管科技实现更有效行业监管。
第一，在监管体系上坚持资管行业穿透式监管的监管体系，按照目前对于互联网资管的划分来讲有狭义和广义的区别。狭义的互联网资管主要是利用互联网渠道作资管业务，而广义的则是利用互联网技术从事资管业务，利用人工智能、大数据等技术从事智能投顾和高频交易的服务。基于这些技术的资管产品都属于此。除了资管新规之外，资管新规出台之前已经颁布的号文关于互联网资管的规定，已经明确了互联网资管属于金融业务，应该纳入金融监管。
第二，应对金融科技带来的影响和变化。其中主要包括深度和广度两个方面内容。纵深方面，人工智能技术的应用可能导致算法同质化，加剧投资的顺周期性。这就要求监管和金融机构要有充分的应急预案和监控手段。广度方面也涉及监管机构与数据管理多部门的沟通和协调。
第三，运用监管科技实现更有效行业监管，监管机构可以利用区块链和人工智能技术，进行投资者、资管机构的身份验证、份额登记、交易流水记录等，从而使得监管机关获得资管活动的全貌，重点盯防可疑交易、监控账户交易头寸、风险限额、交易种类、价格权限等，实现对行业的监管以及防止非法的行为。
谢谢大家。
嘉宾点评
莫丽梅
宜信法律与合规部{总经理}
大家好，很高兴跟大家进行交流，两位嘉宾针对人工智能、智能投顾、金融科技在互联网资管领域的应用，为我们梳理了金融科技运用过程中各种相关的客体，对未来的法律体系进行了展望和期许，真是干货满满。
互联网金融以大数据、云计算为基础，通过点对点的交易进行金融资源的配置，以实现第三方支付转移。近年来，凭借着互联网金融机构强大的科技优势，新技术、新模式、新产品纷纷展开，打破了资产业务跟传统金融机构的市场竞争。为了抢占互联网金融制高点，各家机构不遗余力地打造金融科技能力和智能投顾平台。宜信是一家金融科技企业，现在有三条业务线，主要是财富管理、普惠金融和金融科技。围绕着这三大主线，我们夯实自己的投资能力、国际化能力和科技能力。比如在宜信旗下就有人工智能AI和FOF母基金充分结合的人工智能平台。这个平台可以贯穿于宜信财富私募股权母基金管理的全过程，利用大数据和人工智能作为辅助的投资决策工具，是一个超级的数据抓取、存储、分析工具。这个平台覆盖了国内2.5万多家投资机构、80000多只基金的信息，每秒实时分析超过1000万的数据。通过这个系统，我们可以在投资阶段进行尽职调查的分析，信息的交叉验证，舆情分析。在投后管理阶段也可以利用这个系统进行行业分析和监管层面的判断。这个平台充分体现了我们母基金的主动管理能力，和大数据、人工智能双向交互，彰显了宜信的金融科技能力。
回到互联网金融这个话题，和传统金融机构相比，互联网金融本身就是一个创新产物，业务模式和很多产品都是伴随着金融科技发展衍生出来的新事物，从一开始就存在着很多监管灰色地带。刚刚柳总、甘总都提到了今年4月资管新规的规定。在该规定中，利用人工智能技术开展智能投顾是一项特许业务，需要取得牌照。综观国内外智能投顾的平台，主要有两大类：一类是传统的金融机构创新业务；另外一类是独立金融公司独立运营的智能投顾平台。
今天的题目是“资产管理业务监管：国际经验与中国道路”，宜信有两张美国的牌照。这里分享一下我们的国际经验，中国的牌照管理可以借鉴美国的经验。在美国做投资咨询业务，需要RIA（Registered Investment Advisor）牌照。RIA牌照不是一个行政审批，而是登记。机构满足一定的资产规模条件就可以去登记并持有这个牌照。对于金融科技公司，科技基因要强过金融基因，需要更多的监管规范和指引。我们建议中国的立法借鉴国外监管机构的一些做法，在柳总提到的方面，比如盈利性、合规运作模式、算法研发、底层资产的筛选、投资者适当性及信息披露等方面对智能投顾平台都制定规则加以引导，还可以辅之以业界最佳实践的分享。
刚刚两位嘉宾提到信息安全和数据保护的法律问题。现在各家机构非常重视这些问题，毕竟这些问题涉及刑事责任及对单位犯罪的刑罚。2018年5月25日欧盟的《一般数据保护条例》出台，这是全球数据隐私保护领域中覆盖面最广、监管条件最严的立法，对欧盟居民个人信息具有很高的保护标准与保护水平。在英国、美国、中国香港这些金融非常发达的地区都有比较系统的个人信息保护规定。比如美国政府在2012年2月提出了《消费者隐私权利法案》，这个法案集中体现了美国政府对大数据时代隐私保护问题的态度。甘总提到目前我们国家个人信息保护方面缺乏统筹性的法律，存在着“九龙治水”的问题，这给公司的法律合规团队在实践中的工作提出非常大的挑战。在互联网平台时代的今天，我们拥抱监管，期待着有更加透明、更加公开、更加符合商业逻辑和科技发展，更加与国际监管接轨的法律和规则来规范和指引互联网金融资管行业发展，也欢迎在座的各位专家、学者和同学们对这个问题进行相关研究，非常期待和大家的交流。
彭冰：
谢谢各位嘉宾给我们展现了金融机构的开放心态，以及怎么样跟监管对象有更多的沟通，我希望北京大学金融法研究中心未来也能更多地提供业界、学界和政府机构之间增进交流、沟通的平台。刚刚我发现了一个有趣的现象，我主持的这一单元的发言嘉宾都是女士，别的单元讨论的资管都是老业务、旧业务，这一单元的互联网资管是新业务、新时代，说明女性是中国创新的主要力量（笑声和掌声），谢谢大家。
2018 > 2018年总第97辑