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利用最新的科技手段服务金融监管:监管科技 未来已来

来源:
中国经济网
发布时间:
2017/08/17 15:14
【摘要】:
5月15日,央行发布消息称,中国人民银行成立金融科技(FinTech)委员会,旨在加强对金融科技工作的研究规划和统筹协调,

  5月15日,央行发布消息称,中国人民银行成立金融科技(FinTech)委员会,旨在加强对金融科技工作的研究规划和统筹协调,并强调将强化监管科技(RegTech)应用实践,积极利用大数据、人工智能、云计算等技术丰富的金融监管手段,提升跨行业、跨市场交叉性金融风险的甄别、防范和化解能力。

  什么是监管科技?监管科技与金融科技有什么关系?运用监管科技可以提升监管能力吗?未来会有哪些发展前景?

  降低合规成本

  2008年国际金融危机之后,全世界主要经济体都开始加强金融监管,监管强度的不断提升有利于风险防范,但与此同时,金融机构的监管合规成本也在不断提升。

  市场调查显示,2015年,美国所有行业的监管成本为1.885万亿美元。2014年,美国最大的金融企业在合规上的开销是40亿美元。2013年,美国所有上市公司的平均审计成本是710万美元。

  为降低合规成本,金融机构开始在相关业务中采用最新的金融科技,比如生物识别、大数据、区块链、云平台、云服务等等,不一而足。

  业内人士称,监管科技公司通过利用云计算、大数据等新兴数字技术对大量的公开和私有数据实行自动化分析,帮助有需求的金融机构核查是否符合反洗钱、信息披露等监管政策、遵守相关监管制度,避免因未满足监管合规要求而带来的处罚。监管科技使用先进金融科技提取、转换、加载数据集,不仅快速而且高效。

  德勤在《监管科技是新的金融科技吗?》报告中指出,监管科技有敏捷、速度、集成和分析这四个核心特点,可以将高度复杂的数据解耦或组合,并迅速生成完善的报告,缩短了解决方案所需要的执行时间,利用分析工具以智能方式挖掘现有数据,释放其潜力,实现同一数据的多方使用。

  2015年,英国市场行为监管局(FCA)开始把监管科技作为一个单独的行业分类,并给监管科技下了一个定义:利用最新的科技手段来服务监管和合规。

  人民银行科技司司长李伟日前指出,从合规的角度来看,金融机构采取对接和系统嵌套等方式,将规章制度、监管政策和合规要求翻译成数字协议,以自动化的方式来减少人工干预,以标准化方式来减少理解的歧义,更加高效、便捷、准确地操作和执行,有效地降低合规成本,提升合规的效率。

  毕马威2016年底发布的报告指出,面对监管审查和合规成本的增加,预计2017年会有更多银行通过RegTech应对监管变化、降低成本和提高效益。为了实现上述目标,银行在寻找区块链、人工智能、云计算、数据分析以及其他技术领域里的最新工具,并在思考如何将这些工具应用到公司日常办公的整个流程。

  预计,2017年对促进监管申报流程自动化的RegTech解决方案这一需求将大量增加。随着合规成本的上升,银行越来越意识到精简监管申报流程是履行合规义务、提高数据准确性和降低成本的有效途径。

  据长期关注金融科技的市场调研公司Let's talkpayment预计,监管科技行业正处在一个蓬勃发展的阶段,到2020年,全球范围内监管科技的市场规模将超过1000亿美元。

  监管新工具

  随着金融机构越来越广泛地运用监管科技,部分发达经济体的监管机构也开始尝试在监管工作中使用监管科技。

  社科院金融研究所副所长胡滨日前撰文表示,欧洲部分国家运用的监管科技(RegTech)手段进一步提高了监管对金融科技专业性的适应程度,提高了金融科技监管效率。这些手段与创新监管、底线思维以及负面清单管理等并行不悖。

  李伟认为,从监管角度看,金融监管部门通过运用大数据、云计算、人工智能等技术,能够很好地感知金融风险态势,提升监管数据收集、整合、共享的实时性,有效发现违规操作,高风险交易等潜在问题,提升风险识别的准确性和风险防范的有效性。

  那么,为什么监管部门也要采用监管科技来提升金融科技监管效率?东方证券分析师张颖认为,技术的进步为金融发展注入了新的活力,但也给安全以及金融监管层面带来新的挑战。或许,这也正是本次央行直接表态借助金融科技手段实施监管和风险防范的原因。

  为避免信息不对称,监管机构采用监管科技将是大势所趋。业内专家表示,当金融机构更大范围、更大程度地采用监管科技时,如果监管机构不采用同样的技术,将面临严重的信息不对称问题。当金融机构通过机器学习、大数据分析和人工智能等技术来处理和分析金融大数据产生的信息与风险时,监管者如果对此知之甚少,将不能有效监管。随着监管机构与金融机构之间的信息不对称问题加剧,监管机构对金融风险的识别与应对将变得更加迟缓,不利于金融的稳定。

  另外,还可能存在的隐患是:出现更高级的监管套利。金融机构的决策对数据更敏感,经济不好时资金可能流动得更快,顺周期性行为将可能进一步强化,造成金融市场的不稳定。这些风险均有可能最终导致更严重的系统性风险。

  人民银行金融研究所所长孙国峰表示,从监管角度看,金融监管部门通过运用大数据、云计算、人工智能等技术能够很好地感知金融风险态势,提升监管数据收集、整合及共享的实时性。

  李伟认为,作为金融科技的重要分支,监管科技的本质是采取新技术,在监管部门和金融机构之间,也就是被监管机构之间,建立起可信赖、可持续、可执行的监管协议与合规性的评估机制,旨在提高监管部门的监管效率,降低金融机构的合规成本。

  从某种程度上,可以说监管科技既能帮助监管者,也能帮助被监管者。

  监管科技和人工智能

  在创新性上,监管科技的优势主要体现在人工智能、大数据和云计算这3个方面。业内人士称,这3项技术正在帮助政府和金融机构转变监管思路,通过借助复杂的数据分析来作出正确的风险决策。

  在3项技术中,最近热度极高的人工智能可能将在未来扮演相当重要的角色。人工智能能够解决监管者的激励约束问题。其优势在于,人工智能监管不需要考虑薪酬和奖励。基于人工智能的监管系统可以依据监管规则即时、自动地实施监管,避免因激励不足导致的监管不力等问题。

  更重要的是,人工智能具有更高水平的全局优化计算能力。基于RegTech的智能监管系统也可以充分利用人工智能强大的计算能力,发现更多人工监管发现不了的监管漏洞和不合规情况。

  孙国峰认为,人工智能的RegTech可以更好地识别与应对系统性金融风险。系统性金融风险的识别和度量,在现实操作中是个难题。比如,什么情况下一个金融机构的风险就会导致系统性金融风险?这其中有很多模糊地带,需要全局性的分析。在这方面,人工智能可能更具有优势,能更好地识别与应对系统性金融风险。

  孙国峰说,尽管人工智能不能穷尽围棋的计算,但人工智能每一步选点都是将全盘所有的点重新考量后作出的选择。相比之下,人类的认知与判断具有很大的局限,通常只关注局部,很容易滋生贪婪或者恐惧情绪。因此,人工智能监管可能对系统性风险处理得更好。

  人工智能主要依靠以下两种推理方式自我学习:一是规则推理。人工智能通过规则推理可以反事实模拟不同情景下的金融风险,更好地识别系统性金融风险。二是案例推理。人工智能利用案例推理,通过机器学习过去所有的监管案例,用过去的监管案例来评价新的监管问题、风险状况和解决方案,并对有关错误加以预防。

  孙国峰分析,后者更符合现实中的危机处理思路,如果金融市场出现了一次剧烈的波动,可以查看全球历史上有哪一次市场波动与之相仿,当时采取了什么措施,获得了什么效果,作为这一次管理金融市场波动的参考。监管者花费数十年只能积累有限的案例,但人工智能却可以在很短的时间内,学习全球历史上所有的案例,并作出推理。

  张颖预计,央行金融科技委员会的成立,对于未来数据共享机制的制定、相关政策法规的完善以及产学研用全方位携手都将起到有力的推动作用。(经济日报·中国经济网记者 张 忱)

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