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            監管科技:從理論到實踐(我國監管科技發展現狀)

            2019-09-27

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            三、我國監管科技發展現狀

            對比國外監管科技領域發展,我國不管是在監管層面對科技應用的探索,還是實操機構在合規層面對科技應用的嘗試,也都積累了一定的實踐經驗。除了在信貸領域,監管科技在證券等領域也都有相應的政策參考和技術應用。

            (一)、監管層的監管實踐

            監管科技相關政策發展

            2017年5月15日,央行成立了金融科技(FinTech)委員會,強調將進一步強化監管科技應用實踐,積極利用大數據、人工智能等技術豐富金融監管手段。2017年以來,“監管科技”一詞在銀(保)監會和證監會陸續發布的政策文件中出現的頻率提高。順應當前金融科技的發展趨勢,當前政策文件中對監管科技的研究和應用持開放和鼓勵探索的態度,這有助于基于科技的金融監管規則體系的逐步建立和完善,以及金融監管專業性、統一性和穿透性的強化。

            2019年9月央行出臺《金融科技(FinTech)發展規劃(2019-2021年)》(以下簡稱《規劃》),對監管科技的三年發展進一步指明了方向,其中例如:“運用數字化監管協議、智能風控平臺等監管科技手段”;“加強監管科技應用,建立健全數字化監管規則庫,研究制定風險管理模型,完善監管數據采集機制,通過系統嵌入、API等手段,實時獲取風險信息、自動抓取業務特征數據,保證監管信息的真實性和時效性”等。

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            監管層對監管科技的應用

            從廣義上講,如果將監管科技的發展從監管系統的信息化建設開始,那么2003年的“1104工程”(11月4日,原銀監會召開"銀行業金融機構監管信息系統建設"主席辦公會和監管信息系統建設領導小組會議,決定啟動銀行業金融機構監督信息系統)可以被認為是我國監管科技發展上邁出的重要的一步。1104工程旨在實現現場檢查與非現場監管的分離,其中非現場監督通過“1104報表”(其中包括基礎報表、特色報表、監管指標和分析報表)實現。

            相較于發展相對較快的金融科技領域,監管科技的介入相對較晚,但正在加快科技應用的步伐。我們分別以網絡借貸市場和證券市場的監管實踐為例。

            a)以網絡借貸市場的監管科技實踐為例。網絡借貸市場的早期監管科技應用主要來自地方監管層面,如2018年8月,廣東省內第二批共7家網貸平臺API(即“非現場實時監管系統實時報送接口”)對接廣東省網絡借貸信息中介非現場實時監管系統(2.0版)正式上線。2019年1月,江蘇省推進網貸機構接入自律系統,申請接入該系統的平臺前提條件是其存管銀行必須進入中國互聯網金融協會的白名單且全量上線。2019年9月初,互聯網金融風險專項整治工作領導小組下發了《關于加強P2P網貸領域征信體系建設的通知》,明確所有P2P平臺接入金融信用信息基礎數據庫運行機構、百行征信等征信機構。網絡借貸市場的監管科技當前以信息數據采集、報表報送和關鍵指標監測為主,但完全基于互聯網和大數據分析的系統、全面、綜合的風險監控還有待進一步開發。

            b)以證券市場的監管科技實踐為例。監管科技在證券市場的應用主要表現在收集分析層面,強化上市公司風險的分類識別和可視化是近年來證券市場監管的重心之一。自2018年8月31日證監會出臺《中國證監會監管科技總體建設方案》后,同年10月,深交所自主研發的智能監管輔助系統——“企業畫像”上線。2019年9月初,上交所也上線企業畫像系統,分為“公司快覽”、“風險掃描”、“財報審核”三個板塊(詳見圖表18),“企業畫像”通過多維度細分,將上市公司各類風險標簽化,充分展示各企業的經營風險,便于投資者和監管層決策。

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            (二)、我國監管科技市場

            整體市場

            從全球監管科技市場發展角度分析,我國監管科技的發展略滯后于歐美等金融發達國家,但與拉美、非洲及亞洲等多國相比,我國的發展和探索仍算起步較早。但是鑒于監管科技的應用基于整個金融市場發展的規模,無論是在監管端監管層的服務采購,還是合規端實操機構的服務使用,我們估算,當前我國監管科技市場的整體規模已接近百億級別。

            • 四類市場參與機構

            從提供監管技術和服務的公司的市場角度,目前我國的監管科技服務商主要包含以下四類:

            第一類:金融IT軟件巨頭,代表有恒生電子、銀之杰、IBM等。這一類公司以專注于金融行業軟件服務為主,逐漸延伸到監管科技領域。比如銀之杰目前將監管科技作為其主要業務之一,提供統一監管報送平臺、身份核查、操作風險、二代征信、電信反欺詐等監管領域的產品和服務。 

            第二類:以BAT為代表的科技巨頭。主要以直接與地方政府合作的形式參與監管科技市場的開發。例如阿里與北京、廣州、西安、天津等金融局(辦)達成合作,裝備“螞蟻風險大腦”;騰訊與北京市金融工作局、深圳市金融辦達成戰略合作,聯合開發北京和深圳地區的金融安全大數據監管平臺,此外騰訊已布局廣東、北京、河北、江西等地,百度與貴州省政府金融辦、大數據局聯合推出“貴州金融大腦”等。

            第三類:聚焦監管科技服務的科技公司。此類公司從創立初期就將自身界定為監管科技服務商,以監管科技服務為其主營業務。目前,此類公司數量和規模均較小,代表有金信網銀、價值在線、瑞可科技等。從細分市場角度,此類機構具備先進入者優勢。

            第四類:輔助輸出監管科技服務的公司,包括一些提供金融科技服務的公司以及服務于監管或合規的公司如私營的信用征信公司等。此類公司的數量較多,監管科技服務作為其綜合解決方案中的一類產品或服務向監管層或實操機構輸出。

            案例解讀

            案例1:恒生電子

            恒生電子作為傳統軟件大廠的代表,多年的技術積累和客戶積累,為其在監管科技市場取得了占位優勢。

            產品:恒生電子同時為監管層和行業實操機構提供監管與合規金融IT服務。在監管端,恒生電子主導或參與建設了上海保交所保險資管產品登記交易平臺、上海清算所外匯期權中央對手清算系統、北京金融資產交易所一號通項目、新三板優先股項目、天津金融資產交易所、橫琴國際知識產權交易中心等。在合規端,恒生橫跨證券、保險、基金、銀行、信托、期貨等領域,涉及反洗錢、風險合規、債券風險管理、聲譽風險管理等多個應用場景,提供一站式或定制化的解決方案。比如在反洗錢應用場景中,恒生推出了基于NLP、智能算法、機器學習技術的新一代反洗錢管理系統;在風險合規應用場景中,恒生推出了基于OCR、NLP、機器學習、云計算等技術的風險合規Online平臺;在債券風險應用場景中,恒生推出了基于多期動態模型,提供債券違約預警的風險管理系統。(參見圖表19)參見圖表19)

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            我們認為,恒生電子在監管科技市場中具有以下特點:

            a)緊跟監管步伐,快速迭代科技

            以反洗錢為例,2016年至今,監管層出臺了3號令(2016年)、235號文(2017年)、19號文(2018年)、63號文(2019年),分別重點強調反洗錢大額可疑/反洗錢等級劃分(3號令)、加強反洗錢客戶身份識別(235號文)、開展業務風險自評(19號文)、建立健全數據資源關聯整合機制(63號文)?;诖?,恒生反洗錢解決方案緊跟監管規則步伐,不斷迭代、加碼。

            b)豐富的行業經驗和資源

            恒生在金融行業從業二十余年,是目前國內唯一一家全領域覆蓋的金融IT廠商,恒生核心產品在證券、基金、保險、銀行、信托、期貨市場的占有率分別達到47%、85%、89%、75%、85%、30%(數據來源:恒生電子公告),深耕金融,使得恒生對金融業務的更加理解,更能研發出滿足客戶需求的產品和服務。

            c)高研發帶來深厚的技術儲備

            恒生以高研發投入著稱,2016年—2018年研發投入分別高達10.5億、12.8億、14億,分別占營收超過40%。目前已基本形成了由恒生研究院、研發中心以及業務部門平臺研發組成的三級研發架構體系

            在強大的研發投入之下,恒生電子開啟平臺化轉型,2018 年恒生電子制定了“Online”戰略,全面啟動產品技術、解決方案和服務體系、創新業務的升級。重點發展云計算、AI技術在產品中的應用,大力發展SaaS和PaaS。其在2019年推出的風險合規Online平臺便是典型代表。Online平臺結合OCR,NLP,機器學習等技術和模型,輸出各業務需要的結果,金融機構可以將精力聚焦到業務研究上。具體而言,恒生風險合規Online平臺為客戶提供三大服務,數據服務、模型服務和在線運維服務(詳見圖表20)。

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            案例2:金信網銀

            北京金信網銀金融信息服務有限公司,成立于2014年。由北京拓爾思信息技術股份有限公司(拓爾思:300229)控股,是一家從事金融大數據分析挖掘系統和風險管理綜合服務平臺的研發、銷售和服務的對公業務的信息科技企業。 

            產品:金信網銀的核心產品是風險監測預警系統(平臺),以冒煙指數為代表。金信網銀系統設計遵循“數據收集-數據處理-數據建模-數據應用”業務邏輯,通過多渠道的數據平臺收集數據,經過數據挖掘、標注、儲存、清晰等方式進行數據處理,再通過機器學習技術進行模型搭建,最終產出主動發現、風險評估、異動預警等八大應用場景(可視化數據應用)。(見圖表21)

            目前金信網銀已經與北京金融局、深圳市金融辦、重慶市金融辦、廣東、江西、安徽金融辦、央行、網信辦、證監會等150多家監管機構形成合作,預警出12萬家風險企業。

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            在金信網銀整個業務邏輯中,難點在于數據源和模型建設,相較而言,技術層面所使用的NLP和大數據的分布式處理、多副本、對等節點數據存儲和多引擎體系架構技術相對成熟。

            數據源:按數據渠道分,金信網銀數據源主要有網絡數據(新聞網站數據、論壇博客數據、社交媒體數據、政府網站數據、專業網站數據、P2P運營數據)、線下數據(上訪數據、電訪數據、信訪數據、調查問卷數據)及第三方數據(工商數據、法院數據、稅務數據、移動互聯網產品數據);按數據主體分,金信網銀數據源主要有政府數據、企業數據、媒體數據。金信網銀的數據源有兩大優勢:打通線上線下數據、打通政府跨部門數據。

            數據建模:通過不同的維度建設數據模型,以冒煙指數為例,冒煙指數模型通過收益率偏離度、投訴率、傳播虛假性、機構合規度、疑似非法性5個維度進行判斷,經過加權計算風險綜合值,分值為0—100分,冒煙指數>60的平臺(企業),監管部門須重點監管;>80,司法機關將會及時啟動打擊處理程序。

            • 金信網銀合作的典型案例:深圳市金融風險監測預警系統(海豚指數)

            深圳市金融風險監測預警系統(又稱海豚指數,和冒煙指數本質沒有區別),是金信網銀為深圳市金融辦打造的風險監測預警平臺,于2017年底正式上線。深圳市金融風險監測預警系統,遵循金信網銀一貫的系統業務邏輯,構建了包含“輿情信息采集平臺”、“線下數據采集平臺”、“非法集資案件信息管理系統”、“舉報線索管理系統”、“數據管理系統”5大數據系統和“非法集資建模系統”,實時監測深圳市25余萬家新金融企業的非法集資風險,及時預警高危企業,輔助監管決策。(參見圖表22)

            海豚指數與金信網銀系統在業務邏輯、技術邏輯上保持一致,其稍有不同的地方為依據深圳市金融市場的實際情況,構建了不同的數據模型。

            模型構建:以“人”、“資金”、“業務”為主線分行業建立“海豚指數”預警模型。海豚指數分值為0-100,當海豚指數>60分,平臺發出風險提示,建議監管部門約談整改;當海豚指數>80,平臺發出高風險預警,建議移交線索,聯合公安機關等部門協同處置。

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            案例3:瑞可科技

            杭州瑞可科技有限公司創立于2017年,作為“專業的智能風險管理及監管科技服務引領者”,自創立以來始終堅持“智能化管理”的理念。

            瑞可科技致力于將大數據與人工智能在風險管理領域廣泛應用,為銀行、保險、基金、交易所、金控集團、財富管理公司等多個行業客戶提供高效智能的風險管理整體解決方案。

            技術:瑞可科技基于NLP文本處理技術(文本拆分、詞語分析、關鍵詞提?。?,將海量數據進行分類、提取、重構、適配;其按照涉訴風險、司法信息、經營信息、黑名單及其他五個維度,進行三層分解,構建了包含了16大維度一級指標、100+風險要素的二級指標、500+風險要素的三級指標的數據標簽體系。(參見圖表23)

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            數據源:數據來源于全國各級地方政府、國家各部委機關、全國企業信用信息公示系統、中國裁判文書網、中國執行信息公開網、國家知識產權局、商標局、版權局及監管機構、主體公司官網、主流門戶網站/財經媒體、垂直領域專業行業網站,以及微信公號、微博等自媒體渠道。

            產品:瑞可科技開發了兩條產品線,風控產品線和理財產品線,其中風控產品線包含企業風險實時監控平臺(ROL)、反洗錢系統(AMLS)、流動性風險管理系統、企業法律風險管理系統、信用風險管理系統、資產定價管理系統、資產要素與風險管理系統七大管理系統。

            以企業風險實時監控平臺(ROL)為例,瑞可科技企業風險實時監控平臺(ROL)是通過企業大數據對企業客戶進行全方位實時監控,即時預警企業潛在風險。系統內的風險監測體系由16大風險維度、100余項風險指標及500余項的風險要素組成,經過專業的風險模型計算出的風險因子以及風險要素和風險要素之間相互作用關系對標的企業進行風險量化,使得風險管理部門能夠實時掌握目標企業風險信息并及時做出相應的決策。

            模型:基于涉訴風險、司法信息、關聯企業動態、經營異常及特有的網貸平臺黑名單、場外非標負面清單、表外業務融資數據、法律知識庫(IKBS)等數據,圍繞各類風險標簽構建風險量化模型,得出客戶指數,最低為0分。分值在【0,30】之間為觀察風險;分值在【30,60】之間為中風險;分值在【60,80】之間為高風險;分值在【80以上】為極高風險,根據不同的得分將客戶進行分類管理。

            案例4:價值在線

            深圳價值在線信息技術股份有限公司,創立于2015年,是一家針對上市公司和私募基金管理機構提供合規工具的“雙創型”企業。

            技術:價值在線的核心技術在于文本的處理技術,包括NLP文本處理(文本拆分、詞語分析、關鍵詞提?。?、深度學習?;诖丝梢詫φ?、法律等文本進行自由解構和重構,根據不同的監管要求,進行特征分類,并自動匹配監管應用場景。(參見圖表24)


            數據源:價值在線打造了價值法庫,法庫數據包含了來源于證監會、財政部、其他部委、深交所、上交所、登記結算公司、股轉公司、法律、行政法規,合計3500多部法律法規,198專業層級分解,123694條法規條文。(參見圖表25) 


            產品:價值在線的產品主要是“易董”和“簡募”。

            “易董”定位為緊盯證券市場上市公司,服務于董監高的合規管理工具,目前有1629家企業級客戶,按照其產品定價(云端版50000/年、VIP版88000/年),我們按照購買云端版和VIP版的比例各一半進行估算,“易董”目前其營收在1.2億左右?!昂喣肌倍ㄎ粸榉沼谒侥脊芾砣?機構的合規管理工具。

            從功能上看,“易董”主要有:事項管理、三會管理、信息披露等十多項功能;“簡募”主要有:法律法規、違規案例、合規自查、產品管理等八大核心功能,具體功能詳見圖表26。

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