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            監管科技:從理論到實踐

            2019-09-12

            http://www.gradouxmattrareviolin.com/nsjt_files/ueditor/upload/image/20190902/1567386857672076867.jpg

            監管科技的概念隨著金融科技實踐的深入而逐步引起關注。監管部門、從業機構和學界分別進行了不同程度的理論研討和實踐探索。但是當前,行業內就監管科技內涵的界定、應用場景的劃分這些基本概念尚未達成共識,監管部門的探索及資本市場催化下產生的監管科技市場呈現出什么樣的特征,又是否會與其提升監管效率、降低監管成本的初衷相違背?各國的監管實踐呈現出什么特征,對監管科技的發展產生什么樣的影響?本報告旨在系統梳理當前國內外機構理論研究中對于監管科技內涵的界定和實踐探索中監管科技的發展現狀,并對監管科技未來的發展趨勢進行研判并提出觀點。

            一、監管科技內涵

            (一)監管科技概念的界定

            監管科技(RegTech)是“Regulation”與“Technology”的合成詞,與該詞相關聯的詞匯還有SupTech(Supervisory Technology)和CompTech (Compliance Technology)。從字面理解,監管科技是監管和科技的結合,在各國行政監督、司法監督等實踐中被廣泛運用于各個領域,如食品藥品監督、進出口監管、工商監管等。

            但是監管科技成為專有名詞則是近年來的事,且除非有所特指,一般監管科技使用的語境是金融監管科技。2015年3月英國政府科學辦公室在分析“‘金融科技’優勢”的研究報告中首次提出監管科技一詞。隨后監管科技一詞進入大眾視野,近兩年逐漸成為了熱詞,但是無論在監管機構、學界、行業,目前尚未形成對監管科技內涵形成共識,我們列舉了部分權威機構對監管科技的內涵界定。

            ?國際權威機構的定義:

            圖表1:部分國際權威機構對監管科技的定義

            英國政府科學辦公室(2015)

            可以應用于監管或倍監管所使用的科技

            國際金融協會(IIF)(2015)

            金融機構面對成本急劇上升的困境,提出旨在解決監管合規挑戰的技術解決方案。

            英國金融市場行為監管局(2015)

            采用新型技術手段,以滿足多樣化的監管要求,簡化監管與合規流程的技術及其應用;主要應用對象為金融機構

            英國金融行為監管局 (FCA)(2016)

            金融科技的子集,即幫助金融機構更有效、更高效地滿足金融監管合規要求的信息技術。

            西班牙對外銀行BBVA(2016)

            一系列融合創新技術和法規要求的解決方案,這些方案可處理跨行業監管要求,如提升流程自動化程度,挖掘分析報告關聯性,提高數據質量,創建數據整體視圖等。

            CB insights(2017)

            明確提出監管科技包括:應用于監管層的監管科技(suptech)和應用于合規端的合規科技(comptech)

            國際清算銀行金融穩定研究所(FSI)(2018)

            將監管科技定義為應用于監管端的科技,并梳理了金融監管機構在監管科技方面的實踐

            IBM

            應用 IT 新技術幫助銀行和其他金融機構滿足金融合規與風險管理等方面的挑戰,幫助企業有效管理金融監管合規性的各式風險并降低與金融合規相關的成本,其本質是"利用最新科技手段來服務于金融監管和合規,以實現金融機構穩定的永續發展。

            資料來源:寧圣企業管理研究院,根據公開資料整理


            ?我國權威機構和學界的定義

            國內對于監管科技的熱點探討始于2017年,央行金融研究所所長、互聯網金融研究中心主任孫國峰在清華金融評論上發表《從Fintech到Regtech》,其認為監管科技初期是金融機構用于降低監管合規成本的一系列技術手段的結合。2018年,孫國峰進一步提出監管科技包含“合規”和 “監管”兩個層面。2017年藺鵬等人從技術角度來對監管科技進行界定:(1)監管科技是數據驅動的金融監管解決方案;(2)監管科技是一種數據中介。2018年楊東等人認為:(1)監管科技是科技驅動型監管,是在傳統金融監管的維度之外增加了科技維度,從而形成雙維度監管(楊東);(2)“監管科技是在金融和科技緊密結合背景下,以數據為核心驅動,以云計算、人工智能、區塊鏈等新技術為依托,以更高效的合規和更有效的監管為價值導向的解決方案”(何海峰、銀丹妮、劉元興)。央行科技司司長李偉(2018)則認為:監管科技是金融科技的重要分支,探索技術驅動型金融監管。

            從國內外權威機構及學界的探索不難看出,對于監管科技的認識處于局部階段,尚未有全面、清晰的內涵和外延的界定成果。并且在眾多定義中,最有爭議的是,監管科技到底是不是金融科技的分支。英國金融行為監管局 (FCA)(2016)認為:“監管科技是金融科技的子集,即幫助金融機構更有效、更高效地滿足金融監管合規要求的信息技術”。從定義來看,FCA此處所講的監管科技實則是狹義上的合規科技,指強調金融機構使用科技手段提升滿足合規要求的效率和降低成本的行為。但從廣義上看,監管科技還包含監管部門使用科技手段來對監管對象進行監管的行為。

            因此,從廣義角度看,監管可以實則上自金融行為發生起,便有監管存在,監管層使用的技術手段即是監管科技,隨著技術的發展,金融行為呈現業務、場景、對象、流程等復雜化,監管科技的使用也逐漸豐富,因此兩者的關系是微妙的,相較于子集關系,我們更傾向于兩者是共生關系。

            我們認為,監管科技概念叢林的產生,并非是一件壞事。相反,對監管科技的開放性的態度是對監管科技發展的鼓勵。監管科技發軔之初便保持著積極的、開發的、探索的態度,有鑒于此,監管科技概念中充斥著各種不同視角下的界定。

            總而言之,監管科技的內涵和外延尚有爭論,我們認為,至少以下幾個要點,有助于幫助理解金融業中的監管科技概念:

            a、監管科技是科技用于監管,是伴隨金融科技發展而動態發展的;

            b、監管科技可以突破單一細分子領域、實現跨領域應用;

            c、監管科技的參與力量是多方的:監管機構、被監管機構、專業提供技術和服務的企業以及其他機構;

            d、根據行為主體的不同,監管科技至少可包含兩個層面的理解。一是由監管層發起應用的以及行業實操機構為服務監管層監管需要而提供的監管科技;二是由行業實操機構發起或提供的應用于實操機構合規實踐、以滿足監管需求的合規科技。

            (二)監管科技中的“科技”界定

            本報告中探討的科技在監管中的應用,主要特指科技在金融監管中的使用,如數據的人工采集到自動化采集、數據的隔日報送到及時報送,但談到什么樣的科技能夠應用于監管,則會得到模棱兩可的答案。

            英國劍橋大學在其2019年發布的報告中展示了監管科技公司使用了哪些技術,其中普及最廣的是機器學習技術,其次是云計算,主要得益于這些技術發展和落地應用的成熟度,同時也有一些新的技術的嘗試,如虛擬現實和增強現實在監管中的應用。(詳見圖表2)

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            國內對監管科技中的具體有哪些科技,或者說哪些科技可以運用于監管,保持的是一種開放的態度,并未有明確的界定哪些不可用。

            中國信息通信研究院與大數據研究所所長何寶宏認為監管科技有五大核心技術:云計算、大數據、人工智能、區塊鏈、開放API應用接口。

            央行科技司李偉的闡述具有一定代表性,其從監管科技的應用框架系統的角度闡述了監管中的使用的技術,這些技術豐富、關聯:

            ?監管規則數字化“翻譯”:自然語言處理(NLP)等技術可以轉譯監管規則,精準提取量化指標;計算機程序設計語言可應用于監管規則的分解、關鍵詞標簽、封裝,實現數字化知識圖譜。

            ?監管應用平臺化部署:微服務架構、容器技術、虛擬化技術、云計算等技術可應用于監管應用平臺的搭建。

            ?監管數據自動化采集:API、系統嵌入等技術可用于數據提取環節;密碼技術、數據安全存儲單元技術可用于數據傳輸環節;數據挖掘、模式規則算法、分析統計技術可應用于數據清洗環節。

            ?風險態勢智能化分析:機器學習/人工智能可應用于合規風險評估模型的搭建、微觀行為分析、宏觀審慎分析。

            ?合規情況綜合化利用:深度學習技術可應用于風險隱患的自動化處置;可視化等技術可應用于合規情況進行全方位、全要素展現;數據分析和模式識別等技術可應用于合規結果的自動抽取。

            我們通過研究發現,大數據、云計算、人工智能/機器學習、區塊鏈、物聯網、生物識別、5G是業內提及及行業實踐使用或潛在使用的主要技術,此八大技術在監管實踐的不同應用場景發揮高效、低成本的優勢。(詳見圖表3)

            圖表3:八大科技的典型應用場景

            技術類別

            典型應用領域

            作用

            大數據

            壓力測試

            大范圍內動態模擬宏觀經濟形勢變化,為經濟決策提供基礎

            云計算

            風險管理

            數據模型的構建

            人工智能/機器學習

            交易行為監控

            智能讀取、智能生成、智能預測

            區塊鏈

            合規報送

            實現金融服務機構與監管機構信息共享,執行反洗錢智能合約;智能審報,利用區塊鏈開發的全球性的分布式賬本可以提高審計數據的覆蓋程度,實現自動化稅務合規的申報

            物聯網

            數據共享

            通過機器連接、跨系統連接、多系統解耦和數據實時調取,成為數據的中間介質,提升數據使用、產出效率

            生物識別

            身份識別

            提升KYC監管

            5G

            基礎層

            高速率、低延時的基礎通信網絡,便于數據的即時、高速輸出、提取

            數據來源:寧圣企業管理研究院,根據公開資料整理



            我們通過研究發現,大數據、云計算、人工智能/機器學習、區塊鏈、物聯網、生物識別、5G是業內提及及行業實踐使用或潛在使用的主要技術,此八大技術在監管實踐的不同應用場景發揮高效、低成本的優勢。(詳見圖表3)

            (三)監管科技應用場景的界定

            關于監管科技的應用場景明確界定和邊界劃分,目前沒有明確的定義,導致監管科技的細分市場的界定也處于模糊狀態。

            目前對監管科技的應用場景的劃分方法主要有兩種:第一種,基于監管層對金融監管中的難點的羅列,這一種的代表以國內各研究機構為主;第二種,基于監管科技市場中的競爭者所提供的產品和服務進行劃分,這一種的代表為西方主流權威機構。這兩種邏輯的產生主要是因為西方國家和我國監管科技市場發展的成熟度不同導致的。

            (1)基于監管重點的劃分

            在國內,“拓寬監管科技的應用場景”是諸多政策文件的一句指導意見,但沒有明確的指向具體或模糊的某一應用場景,散見于公開報道中的應用場景的提及,更多的是一種提及,并不能稱為嚴格意義上的劃分。

            央行科技司李偉(2018)從監管科技的應用框架系統的角度闡述了科技在監管中的應用,其認為監管科技的應用框架包括事前、事中、事后三個階段,事前包括監管規則數字化“翻譯”、監管應用平臺化部署;事中包括監管數據自動化采集、風險態勢智能化分析;事后包括合規情況綜合化利用。

            中國信息通信研究院與大數據研究所所長何寶宏(2018),提出監管科技七大應用場景:用戶身份識別、市場交易行為監控、合規數據報送、法律法規跟蹤、風險數據融合分析、金融機構壓力測試和信息系統安全七大場景。

            (2)基于市場角度的劃分

            各權威機構基于市場自由競爭會產生各自細分領域的邏輯,對由行業內的監管科技公司自發組成、圈定、劃分形成各自細分市場進行羅列、整理、匯總成應用場景。

            各權威機構基于監管科技公司的業務對監管科技行業進行細分,但各機構對此劃分的結果并不一致,而且差異較大:(詳見圖表4)

            圖表4:國際主流機構對監管科技應用場景的分類

            機構

            分類

            Alvarez & Marsal(2018) 

            合規、風險管理、金融犯罪、身份識別管理

            ARCognizance (2018)

            風險管理、身份識別與控制、監管報告、交易監控

            Bafin(2018)

            合規管理、風險管理、客戶驗證、欺詐偵測

            CB Insights (2017)

            AML / KYC、區塊鏈/比特幣、企業風險管理、運營風險管理、投資風險管理、定量分析、報告、稅務管理、貿易報告

            Deloitte(2017)

            風險管理、身份管理控制、交易監督、監管報告、合規(29%)

            EY and Medici (2018)

            監管報告、交易監控、風險管理、合規、身份識別與控制

            Infoholic Research(2018)

            合規管理、監管報告、身份管理、風險管理

            FINRA (2018)

            監管與監測、客戶識別和反洗錢、監管情報、報告與風險管理、投資者風險評估

            RegTech Analyst (2019)

            合規管理、入職審核;報告、交易監控、通訊監測、風險管理、網絡安全/信息安全、資本規劃/壓力測試

            RegTech Associates (2019)

            網絡/數據隱私/身份、監管數據和信息管理、金融犯罪、監管變化、監管風險分析、市場誠信與透明、監管報告、一般合規、其他

            Swisscom (2019)

            認證、 AML / KYC、背景調查、跨境與稅務解決方案、企業風險管理/欺詐監測、投資風險管理/定量分析、監管知識圖譜

            Toronto Centre (2017)

            合規、身份管理與控制、風險管理、監管報告、交易監控、貿易

            資料來源:寧圣企業管理研究院,根據公開資料整理



            基于市場劃分的方法在國內也受到部分研究機構的認同,比如億歐智庫和京東金融研究院:

            億歐智庫則根據德勤2017年《The Regtech universe on the rise》,將監管科技應用場景劃分為:交易行為監控、合規數據報送、法律法規跟蹤、客戶身份識別、金融壓力測試。(《監管科技五大應用場景:2018年監管科技發展研究報告》)

            京東金融研究院《Comptech:監管科技在合規端的運用》報告中對248家合規科技公司研究后,將各企業的業務(即應用場景)進行了歸納:AML/KYC、區塊鏈/比特幣安全維護、企業風險管理、運營風險管理、投資組合風險管理、定量分析(風險量化模型)、報告、稅務管理、交易監控。

            之所以產生對監管應用場景劃分的差異,根本上是由其劃分的邏輯,基于市場來劃分,最大的困難點便在于無法準確識別所有監管科技公司及其業務。

            目前行業傾向于針對現有監管科技企業提供的業務來進行監管科技應用場景的劃分,而沒有深入剖析監管科技可以應用的場景。

            我們認為,厘清監管科技的應用場景可做好兩個前提:處理好共性和個性和對金融價值鏈進行剖析。(1)共性與個性指的是金融各細分領域中存在的共性的行為,如合規報送、交易監督等便是共性問題,個性行為則是不同金融領域中金融行為整個流程中的差異,比如證券市場的整個價值流程和保險市場的價值流程中的區別;(2)對金融各領域中的金融價值鏈的進行剖析,然后結合(1)進行比較分析,得出的共性的行為便是監管科技主流應用場景,個性的行為則是監管科技特定應用場景。

            (四)小結

            本部分內容主要有以下結論:

            (1)監管科技的概念界定未形成共識。我們認為主要有兩個原因導致這一現象的出現:第一,對監管科技的認識尚處于局部,未能深入了解監管科技的全貌;第二,當前監管科技的開發和應用處于初級發展階段,還未從監管的高度對該領域的發展做嚴格的限制,這也有利于對相關技術的持續探索和創新應用。

            (2)監管科技的應用場景劃分標準及劃分結果不一。目前對監管科技應用場景的劃分主要有兩種方法:第一,基于監管的重心進行劃分;第二,基于市場進行劃分。而后一種劃分方式是主流的劃分方式。監管科技應用場景劃分不明確的關鍵主要也還是與監管科技當前所處的發展階段有關,其次是沒有對金融價值鏈進行解構,以及沒有就金融監管中的共性和個性問題進行對比和重構。

            (3)在缺乏明確監管指引和政策規定的前提下,行業中實操機構對金融科技的實踐和探索需遵循自律原則,在可參考的政策范圍內進行適度和透明的創新。

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