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统一的平台建设有助于加强监管的穿透力

  根据十九大和中央经济工作会议的有关要求,未来一段时期内,防控风险、强化监管仍将是金融发展的重点。然而,伴随着新技术的快速发展,金融服务更加虚拟开放、业务交叉增多、数据安全隐患凸显、金融风险也更加隐蔽。如何利用新技术为监管服务?交通银行金融研究中心高级研究员李莹在接受本刊专访时表示,监管科技将在平台建设、报告流程数字化、反洗钱调查和用户调查、交易监控、风险管理和监管咨询七大方面发挥优势。

  《金融时报》记者:监管科技涉及到哪些方面的内容?它们具有哪些优势?

  李莹:主要有以下几个方面:

  第一是云计算。云计算是一种按使用量付费的模式,这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问,进入可配置的计算资源共享池,这些资源能够被快速提供,只需投入很少的管理工作,或与服务供应商进行很少的交互。云计算将计算分布在大量的分布式计算机上,能够使IT技术的使用更加方便,成本更低。金融机构极其重视分布式云计算架构的发展与应用,在银监会《中国银行业信息科技十三五发展规划监管指导意见》中明确提出积极开展云计算架构规划,主动和稳步实施架构迁移。人民银行《中国金融业信息技术十三五发展规划》也提出要研发基于云计算的金融监管平台和工具。

  第二是大数据技术。金融与科技的深度结合,为金融机构带来了大量不同领域、不同种类和不同格式的大数据。融合是大数据的价值所在。金融机构已经开始探索与政府、医疗、教育、财税等领域的数据融合和共享。从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力,就是大数据技术。大数据技术的特色在于对海量数据的挖掘。对监管部门来说,有助于快速准确获取金融交易者的交易和信用状况。人民银行反洗钱监测分析中心、信息中心、征信中心已经开始探索大数据技术在非结构化数据处理、统计分析、数据集市等领域的应用。

  第三是人工智能。人工智能技术使机器可以依靠规则推理和案例进行自我学习,该领域技术包括机器学习、语言识别、图像识别、自然语义处理和专家系统等。人工智能技术可以实现对电子邮件、图像和语音等非结构化数据的解读和分析,有效降低人工成本,减少人为主观因素影响。不仅如此,人工智能和机器学习能够为数据分析创建自我完善和更准确的方法,不断优化内部流程,还可以实现技术上的预测和预警。目前,包括我国在内的一些国家已经开始尝试将人工智能技术应用在金融监管领域。

  第四是区块链技术。传统金融监管一般不对交易实时监督,只在交易后进行必要的核实,存在信息不对称的风险。区块链本质上是一个分布式账本数据库,其分布式架构可以用于提升信息透明度。从金融机构来说,区块链可以作为可靠的分布式数据库来记录各种信息,比如通过区块链技术为个人建立一个不可篡改的身份资料,金融机构验证客户身份的成本将大大降低。利用区块链智能合约技术,还可以通过将监管规则编程,对金融机构实现实时的监控和违规后的自动处理,提升监管的准确性和及时性,降低监管成本。

  第五是数据加密技术。金融信息化的加快使得针对信息网络的犯罪事件逐年上升,网络安全风险增加,金融监管面临新的挑战。数据加密技术提高了传输安全性,变相降低了合规成本。此外,加密技术能根据访问授权允许个人提供相关的加密信息,在保护隐私和确保数据安全性与完整性的基础上促进数据共享和信息披露,减少了金融机构对数据的处理工作。

  第六是生物识别技术。生物识别技术就是通过计算机与光学、声学、生物传器和生物统计学原理等高科技手段密切结合,利用人体固有的生理特性,(如指纹、指静脉、人脸、虹膜等)和行为特征(如笔迹、声音、步态等)来进行个人身份的鉴定。传统的身份鉴定通过身份证、用户名、密码等外物识别,容易被他人冒充。生物识别比传统识别更安全、保密和方便。

  第七是应用程序编程接口(API)。API技术应用于金融监管领域的核心思想是将各种监管政策数字化,实现机器可读或者可编程的要求,以此来实现内外部监管数据和信息的及时、准确传输。比如,监管机构可以为金融机构提供一个MPA(宏观审慎评估体系)考核的API,金融机构以此来处理内部流程和数据报送。

  《金融时报》记者:目前以及未来一段时间,金融强监管的态势将持续。那么,上述新技术将如何为监管服务?

  李莹:首先是金融监管平台建设。统一的金融监管平台和基础设施有助于加强监管的穿透力度。全国银行业理财信息登记系统对银行业金融机构发行的理财产品实行集中统一的电子化报告和信息登记,开启了对银行理财市场、业务和产品的全方位监管。近年来,监管部门也在运用云计算、分布式、大数据等新技术对基础设施进行了升级和改进。

  其次是监管报告流程数字化。监管科技通过实现纸质监管报告的数字化,可以减少监管的人力资源成本支出,有效降低合规成本。

  再次是反洗钱调查和用户调查。在虚拟的网络环境里如何确认用户的真实身份,成为网络应用的关键所在。目前,指纹、人脸等生物识别技术在金融业广泛应用,增强了金融机构与客户沟通的安全性和便利性,使远程工作成为可能。客户审查能力的强化,可以有效防范腐败、洗钱等领域的金融犯罪,确保相关政策的落实。人民银行近年来根据业务发展分步上线,不断升级反洗钱监测分析系统、反洗钱监管档案系统,为反洗钱、反恐怖融资以及打击各类经济犯罪提供了有力支持。

  第四是交易监控。监管科技运用大数据分析、人工智能等技术能够从大量的交易行为中提供智能化、自动化检测解决方案。从而进一步提高可疑交易监测分析的有效性,发现更多的犯罪线索,从而有效地打击各种犯罪活动。比如,上交所和深交所研发的大数据监察系统已投入监管实践应用。该系统运用机器学习技术从交易风格、持仓特征、投资偏好、历史监管信息等维度对投资者进行了“全息高清”画像,为更准确地识别判断异常交易模式提供了智能化参考。近期上交所能够快速发现上报证监会稽查的案件线索,均与有效运用该系统密切相关。

  第五是风险管理。金融机构风险管理中对各类风险指标的预测,都依赖建模、情景分析、压力测试等。大数据、云计算、人工智能等技术能够快速处理大规模数据,对更多的变量进行分析,通过模型自我迭代优化,降低情景失真,更好地进行情景测试。还可以实现压力测试的动态化,帮助金融机构及时发现风险并采取处理措施,防止风险积累。

  《金融时报》记者:如何看待监管科技的前景?

  李莹:毫无疑问,监管科技将获得快速发展。从全球来看,监管合规方面的金融科技需求将持续扩大,有分析预测表明2020年将达到1187亿美元。国内来看,目前金融机构在获客和提升客户体验等前台业务中对新技术的运用已经走向成熟。在“穿透式”和“实质重于形式”的监管原则下,制度法规要求更趋细化,覆盖的范围也将更广泛。金融机构将不得不在内控和风险管理方面运用更多科技手段来进行再造。监管部门也存在利用大数据、人工智能、云计算等技术丰富金融监管手段,提升监管效率的内在需求。

  监管科技基础设施也将进一步完善,提升金融监管效能,降低从业机构合规成本。一方面,统一化的金融基础设施将会有助于金融监管的穿透性;另一方面,只有监管部门持有融合了金融机构全口径的数据,实施宏观审慎管理才能有好的抓手。建立各监管业务条件之间、各市场之间的信息关联,实现跨机构、跨境、跨账户的交易运行监控,对于加强金融监管具有重要意义。基于此,预计未来基于云计算、应用程序编程接口、分布式账本技术、密码技术的金融监管平台和工具的步伐将进一步加快。

  新技术更多运用于加强跨行业、跨市场交叉性金融产品的穿透性监管。伴随新技术在监管科技领域的深入应用,监管机构与金融机构实现平台的对接将成为发展趋势。金融监管一旦进入到交易层面,就可以获得金融机构的整体数据信息。在整合全市场数据的基础上,利用大数据、人工智能等技术能够通过产品表面的复杂形式看清业务的实质,甄别业务的属性,使目前以机构为导向的监管逐渐弱化,强化穿透式监管和功能监管。数据的融合也将增强对金融市场走势和市场主体行为的预判,提升风险防范能力。在监管科技基础设施进一步完善之后,探索运用新技术,提升金融风险甄别、防范与化解能力,对监管部门来说也会更加迫切。

  监管科技生态加快建立。监管科技的推进离不开监管部门、金融机构、金融科技公司等多方的共同参与。2015年以来,英国金融监管机构积极参与监管科技生态建设,通过“监管沙箱”“创新中心”“加速器计划”等机制支持和引导金融机构理解金融监管框架,识别创新中的监管、政策和法律问题。国内来看,监管机构可以与金融机构或者金融科技公司合作,将其内部合规系统对接转化或者拓扑到监管机构的系统中。还可以参考网联平台的建设模式,监管机构与金融科技共同组建监管科技公司,以更加积极的方式将科技投入成本外部化,优化金融机构的监管科技生态。制度和标准的订立也将加快,根据国家深化标准化工作改革要求,包括金融大数据标准体系在内的一系列金融业标准体系的建设步伐将进一步加快,有助于营造公平竞争环境,更好地发挥市场各方力量。

  但值得注意的是,监管科技无法取代人工监管。有研究表明,虽然程序化的监管有助于市场公平公正,但保持监管合理自由裁量权也是应对持续动态变化金融市场的必要条件。此外,监管科技水平的提高也需要专业人员持续对其实施辅导,避免技术风险和道德风险。未来,新技术的应用会减轻监管部门在现场检查和书面调查方面耗费的大量人工,非现场的实时监管将成为未来的主要监管方式。

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