而对监管机构而言，需要对这种自然演变趋势进行干预，一方面固然要支持传统金融机构借助外部金融科技力量来提升业务效率，同时也要推动传统金融机构加快在金融科技上的自主投入，从而才能借助金融科技的力量在账户整合、渠道整合、业务模式创新、IT流程创新、产品创新、风险控制、用户体验甚至内部管理创新等各个方面进一步优化转型。

　　这一波金融科技的底层基础是数据，本质上，谁的数据量越大、越多元，谁就越有竞争力。就银行与互金巨头而言，二者都有大量的数据沉淀，但正如笔者在《银行与互金，谁的大数据更厉害》一文中所述：

　　就几大互金巨头而言，其本身就是互联网时代的数据黑洞，沉淀了巨量的用户数据，当其转型做金融时，之前积累的电商数据、社交数据、行为数据等便成为其可用的自有数据。当然，互金巨头对用户财富数据的掌握程度远远比不上银行，不过好在银行最有价值的金融数据——信贷数据已经在征信中心实现了共享。

　　而银行的自有数据主要是各种业务数据，是对全行客户业务活动过程和结果的记录，数据的维度单一，缺乏行为数据积累，除了信用风险防控的特定领域，银行业的大数据应用并不具备优势。

　　对监管机构而言，如何推动多元数据的共享，尤其是如何推动多元征信体系的建设与发展，对于从根本上推动传统金融机构金融科技能力的发展与提升，进而推动传统金融机构的脱胎换骨式的升级发展，便具有了重要的意义。

　　如何利用金融科技手段应对金融科技对传统监管工具的挑战

　　金融科技的发展导致传统金融业态发生改变，从而对惯常的监管手段和模式提出新的挑战。

　　举例来讲，第三方支付和消费金融的快速发展正在加速推动无现金社会的到来，便对经济社会的货币创造与流通机制带来影响，需要重新评估目前通行的数量型货币政策的有效性。

　　随着无现金社会的逐步临近，货币构成并非简单地由现金转变为活期银行存款，基于目前的趋势来看，包括信用卡在内的消费金融产品成为主流支付工具的概率更大，而此类工具并未被统计到央行货币口径之中，会使货币统计口径与社会中的真实购买力脱节，统计口径小于真实购买力。

　　举个例子，央行统计的即时购买力M1有50万亿元，而考虑到大量的消费金融产品(尤其是其分期功能)的存在，社会真实的购买力可能在60万亿元左右，这种真实货币供应的增大可能会带来潜在的通胀风险。

　　回到央行的货币政策上来，大致分为调整利率的价格政策和调整货币供应量的数量政策两类。央行调整货币供应量，一般通过调整基础货币和货币乘数两个手段进行，其主要媒介是存款性金融机构，影响的主要是银行存款。而在无现金社会中，真实的购买力隐藏在消费金融产品而非银行存款中，便会导致央行的数量型工具在特定情境下失去效果。

　　此外，随着金融科技在金融体系内的渗透，跨行业、跨市场的交叉性金融业务也会对目前的分业监管框架带来新的挑战，一方面需要秉持穿透式监管原则，穿透资金来源与资金最终出口，实施针对性监管;另一方面也要考虑如何借助大数据、云计算等科技手段，提升监管效率，来应对日益复杂的金融业态演化和日益激烈的国际范围内的新金融竞赛。