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監管科技的八大發展趨勢

发布作者:湖南省小额贷款公司协会 发布日期:2019-07-15


文 | 何海锋

監管科技是在金融與科技更加緊密結合的背景下,以數據爲核心驅動,以雲計算、人工智能、區塊鏈等新技術爲依托,以更高效的合規和更有效的監管爲價值導向的解決方案。金融科技背景下更加複雜多變的金融市場環境讓監管科技有了更廣闊的的用武之地和發展空間。一方面,2008年金融危機後,金融監管上升到前所未有的高度,監管機構渴望獲取更加全面、更加精准的數據;另一方面,監管部門面對金融機構報送的海量數據,需要借助科技提高處理效率和監管效能;此外,金融科技帶來了新的風險場景和風險特征,也需要監管機構“以科技對科技”去積極應對。

目前,監管科技已經被廣泛運用于金融監管。在具體功能上,監管科技已經涵蓋了數據收集和數據分析兩大方面,其中數據收集包括形成報告(自動化報告、實時檢測報告),進行數據管理(數據整合、數據確認、數據可視化、雲計算大數據)等;數據分析包括通過虛擬助手采集消費者、被監管機構相關信息並進行交流,市場監管,不端行爲檢測分析,微觀審慎監管和宏觀審慎監管等。在應用領域上,監管科技已經廣泛運用于銀行、證券、保險、互聯網金融等領域的監管。通過觀察當前國際上監管科技在各個領域的運用,我們認爲,監管科技具有八大發展趨勢。

趨勢一:監管科技走向金融監管的全鏈條運用

現階段監管科技的運用主要集中于事中監管階段,但各監管主體正在努力探索其在事前、事後監督中的應用。在金融監管中,自動化采集監管數據、智能化分析風險態勢等監管科技的應用正日益成熟。例如,奧地利中央銀行在奧地利報告服務有限公司搭建基礎數據立方來進行數據自動化采集與推送;澳大利亞證券投資委員會建立市場分析和情報系統來提供實時監控。與此同時,各國、各組織也在不斷加強監管科技在監管事前、事後階段的運用,包括事前將監管政策與合規性要求“翻譯”成數字化監管協議,並搭建監管平台提供相關服務;事後利用合規分析結果進行風險處置幹預、合規情況可視化展示、風險信息共享、監管模型優化等。例如,英國金融行爲監管局(FCA)正在探索利用NLP和AI技術來對歐盟金融工具市場指令II(MiFiD-II)進行法規解釋,美國金融業監管局通過市場質量報告卡審查和分析成員在貿易報告、最佳執行、公司報價和賣空等方面的合規性。

趨勢二:監管端與合規端合作發展監管科技成爲主要路徑

监管机构与银行等金融机构、金融科技公司合作研发逐渐成为趋势。金融监管机构一直高度关注科技发展对其监管领域和监管方式的影响。传统上,金融监管机构提升自身科技实力的主要方式是建立金融科技部门,加强自身技术研发。但是,随着近年来科技、创新能力由政府主导逐渐转向社会主导,特别是在人工智能等领域,金融监管机构开始寻求与银行等金融机构、金融科技公司合作的研发模式。以此模式推动监管机构科技升级,一方面,可以节省研发成本,缩短研发周期,避免人力或经济成本对研发的限制;另一方面,可以实时跟进合规端的监管科技建设,保障其合法、合理、有序推进,起到一定程度的事前事中监督的作用。由于金融监管机构运用监管科技的重要目的就是提升监管效率,更有针对性地对被监管机构进行监督管理,因此在与被监管机构进行合作的过程中,也更容易发现其存在的问题并有针对地、及时地进行相应指导,帮助其做好合规端的监管科技建设。例如,纳斯达克和花旗集团合作,宣布共同创建一种新的全球性支付解决方案,花旗通过CitiConnect for Blockchain连接平台与纳斯达克金融组支持的Linq平台之间的链接自动处理跨境支付。这两家机构利用其各具特色的监管科技平台,为机构银行间合作提供了新的可能,对监管效率的提升起到重要推动作用。

趨勢三:區塊鏈技術成爲監管科技的重要組成部分

区块链技术在金融监管领域(例如智能合约、智能监管报告等)得到进一步开发与运用,在移动支付、证券、保险、票据、数据确权等方面都取得了较为显著的应用效果。把区块链作为现有监管的辅助工具,作为建立信任机制的基础,而并非推翻现有中心化监管网络,建立以区块链为底层的分布式网络趋势渐显。例如,FCA未来计划实施的一个项目BARAC,志在调研区块链技术运用于自动化监管和合规的可能性。IBM已经与外汇市场基础设施公司CLS合作,创建了一个名叫Ledger Connect的平台,这是为金融服务机构专门设计的概念平台。它的目标是将区块链技术运用于多种金融领域。目前为止,包括巴克莱银行和花旗银行在内的9家金融服务机构都参与了这一概念平台的验证和测试。德勤等公司亦抓住机遇,加大区块链应用于监管科技的投入,比如通过区块链技术帮助北爱尔兰银行达到《欧盟金融市场法规》的合规要求,将其业务数据整合上链,建立起区块链分布式报表系统。这使得银行内部各部门间、银行与其他金融机构间建立起跨链联系,实现了报表和数据在节点之间的传输。

趨勢四:監管科技運用中的數據治理不斷強化

數據在監管科技運用中的重要地位成爲行業共識,爲避免因數據問題造成監管困境,數據治理模式的探索成爲研究核心。數據是監管科技的基礎,在監管科技中所運用的數據可能來自于監管機構內部,也可能來自于許多被監管機構。例如盧旺達國家銀行采用“數據進棧”方式,通過“電子數據倉庫”從商業銀行、保險公司、小微金融企業、養老基金、外彙機構、電信運營商等被監管金融機構的IT系統中抓取數據。那麽在這樣的過程中,哪些數據能抓取、哪些數據不能抓取,誰有權利抓取、抓取後如何使用、運用在哪些範圍內,是否涉及企業商業秘密、公民個人信息,采取了哪些數據泄露防範措施,都需要通過一定的法律或規章制度來進行規範和保障,而目前數據權屬、使用問題仍是一個難題,需要進一步加強研究與確認。美國在此方面已有相應探索,如《財務透明法案(2017)》第二部分設定了美國證券交易委員會的數據標准,以指導SEC的數據相關工作,其中對使用機器可讀數據進行公司信息披露報告做了專門規定。要求不遲于法案頒布之日後六個月,以及此後每六個月,委員會應向衆議院的金融服務委員會和參議院的銀行、住房和城市事務委員會提交一份報告,說明如何使用機器可讀數據進行公司披露。在這份報告中,需要說明1933年“證券法”第7條、1934年“證券交易法”第13條或1934年“證券交易法”第14節規定中的哪些信息能夠以機器可讀的方式披露,哪些不能信息不能。

趨勢五:監管科技在監管決策中的作用有待明確

在監管科技不斷被提起的同時,如何處理好監管科技與監管決策的關系成爲關鍵。特別是通過監管科技收集和分析數據得出的監管報告的地位和作用應當進一步明確,以避免因此而産生的決策矛盾和無效投入。例如,盧旺達國家銀行將自動監測形成的監管數據與內部系統數據結合起來爲監管者和決策者提供信息,荷蘭銀行、新加坡金融管理局運用可視化工具將大量的、密集的、複雜的數據以一種容易理解的方式呈現給監管者。那麽此類報告是作爲一種輔助性的參考材料,還是作爲監管者做決策時必須考慮的必要因素,抑或是對其可信度采取一種什麽樣的判斷方式,需要繼續明確。否則,可能造成投入與産出不成正比,影響到監管科技究竟能夠發揮多大作用、是否能夠真正提高監管效率。《財務透明法案(2017年)》中就有規定SEC需要分析在向投資者、市場、委員會和發行人披露公司信息時使用機器可讀數據的成本和效益,以及分析委員會本身如何使用收集的機器可讀數據。

趨勢六:監管科技制度化進程正在加快

隨著監管端運用的不斷深化,監管科技的制度化進程正逐步提上日程。比如,2016年10月,美國證券交易委員會(SEC)投票通過了《投資公司報告現代化規則》,推動注冊投資公司的信息披露更加現代化。根據新規則,在2018年6月1日之後,大多數基金將被要求開始提交新形式的N-PORT和N-CEN的報告;資産淨值低于10億美元的基金將在2019年6月1日之後提交N-PORT報告。新規則將加強共同基金、ETF和其他注冊投資公司的數據報告。在這些規則之下,注冊基金將被要求提交一份新的月度投資組合報告表格(表格N-PORT)和一份新的年度報告表格(表格N-CEN)。這些信息將必須通過證券交易委員會的EDGAR系統以結構化的數據格式進行電子化入檔,這將使委員會和公衆能夠更好地分析信息。規則還將要求在財務報表中進行增強和標准化的披露,並將在與基金的證券借貸活動有關的基金登記聲明中增加新的披露。可以說,監管科技的制度化進程將成爲監管科技運用中數據治理規範化和監管科技決策明確化的重要保障。

趨勢七:從“技術輔助”走向“智能監管”

目前,监管科技在我国发展如火如荼。从中央到地方监管部门,从顶层设计到具体实践,都透露出了对监管科技的重视。2018年8月证监会正式印发《中国证监会监管科技总体建设方案》,为“监管科技”提供了一个官方的且颇为详细周密的设计蓝图。各地金融办也在加强监管科技部署,取得了重大突破。但需要明确的是,现阶段虽然很多监管科技都以“智能监管”作为概念,从实际情况看,离真正意义上的“智能”还有不小距离,仍属于“技术辅助”的范畴——不是AI(Artificial Intelligence),而是IA(Intelligent Assistant)。一方面,真正做出监管决策的是人,而不是机器,机器提供的结果只起到参考作用——也就是说,既可以完全采纳,也可以部分采纳,还可以不采纳。另一方面,监管人员根据监管目的调用相关功能,获取相关分析结果,而不是由机器自主调用和分析。但可以肯定的是,监管引入更多的科技元素和智能元素是大势所趋,最终的智能监管也完全可以期待,而科技和智能的参与程度是在法律上值得探讨的问题。监管科技的运行始终要在金融监管法律框架内进行,既要遵循监管的基本法律原则,又要以监管法律为根本依据,还要明确相应的权利、义务和责任。

趨勢八:對傳統監管問責機制形成挑戰

傳統金融監管強調監管的程序正當原則。在金融監管的檢查過程中體現得尤爲明顯,例如《證券法》第一百八十一條的規定,進行監督檢查或者調查,其監督檢查、調查的人員不得少于二人,並應當出示合法證件和監督檢查、調查通知書。監管的依據和結果也需要公開,例如《證券法》規定,證券監管的依據應當公開;依據調查結果對證券違法行爲作出的處罰決定也應當公開。但在監管科技中,尤其是發展到智能監管階段時,更多的監管行爲是通過機器學習等“自主執行”而做出,由此也容易引發監管者“不作爲”或“亂作爲”的質疑。也就是說傳統的監管法對于監管科技中的某些行爲具有不適應性,因此有待重新考慮科技的開發者和使用者(監管者)如何分配權利義務。2018年12月,證監會發布《證券基金經營機構信息技術管理辦法》,其中第七條規定:“證券基金經營機構應當完善信息技術運用過程中的權責分配機制,建立健全信息技術管理制度和操作流程,保障與業務活動規模及複雜程度相適應的信息技術投入水平,持續滿足信息技術資源的可用、安全性與合規性要求。”該《辦法》提出了信息技術運用過程中的權責分配的要求,可以看做是對未來監管方運用監管科技發出的一個先聲。

(本文爲2018年度國家社會科學基金一般項目“基于大數據的金融監管法律制度研究”(18BFX137)的階段性成果。作者爲京東數字科技研究院法律與政策研究中心研究員,中央財經大學法學院碩士研究生銀丹妮對此文亦有貢獻;編輯:蘇琦)

(本文首刊于2019年4月1日出版的《財經》雜志)



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    2019/10/29 21:07:05