摘要：金融危机后,各国在银行风险处置的理念和处置措施上已取得一定共识,但由于国情差异,各国相应具体制度设计有所不同。历史上的金融危机在相当程度上是监管俘获的产物,银行风险处置立法可以缓解监管俘获问题,但同时也应充分意识到处置机构之间可能涉及机构竞争与利益冲突问题。我国目前的《商业银行法(修改建议稿)》与《金融稳定法(草案)》在部分吸收域外风险处置措施的同时,制定了银行风险处置机制,但这些规定仍存在一定缺陷,并可能影响相应制度建构的客观实现效果。路径依赖和公共选择理论可以作为理论工具,分析我国银行风险处置的立法模式选择和深层次的制度考量。从形式与实质双重角度而言,立法模式、处置机构的权力配置、不同主体间的利益平衡,涉及不同主体在风险处置规则制定过程中的参与度、力量对比并且影响条款的最终内容。故此,应通盘考虑银行风险处置制度的建构与立法目标,以更好地实现制度价值。

摘要：数据收集和信息处理技术的进步使法律规范能够根据特定个体进行调整,同时实现了前所未有的监管精确度。然而,这种“个性化法律(personalized law)”的好处不能与“完美执行(perfect enforcement)”的虚假承诺(false promise)相混淆。相反,执行个性化法律可能比执行非个性化的统一规则更具挑战性和复杂性。基于上述前提,本文第一部分探讨了如何运用法律规则的个性化算法来调整数字市场的信息披露,从而减少共享经济中的歧视,优化智慧城市的交通(预测与疏导)。本文第二部分探讨了迄今为止尚未得到充分研究的个性化法律的领域,即向个性化法律的转变不仅涉及法律规则设计的改变,还涉及合规监督和执法方面的必要修改。本文第三部分提出了对个性化法律进行算法治理的制度框架,本文认为,个性化法律可以定义为一种算法规制或数据治理。由于其涉及隐私问题,且数据定义和质量对法律的实施至关重要,因此,个性化法律的实施需要建立一个监管框架,以确保算法的可靠性。从更广义的角度来看,本文希望在算法决策和自动执法的学术争论与关于个性化法律的新兴争论之间建立一种联系。