《2018年监管科技发展研究报告》丨亿欧智库最新报告出炉

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亿欧
薄纯敏
2018-09-28 12:10
[ 亿欧导读 ] 《2018年监管科技发展研究报告》阐述了中国监管科技发展现状,分析了监管科技五大应用场景的必要性、技术及应用案例,最后展望了监管科技的发展趋势。
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监管科技的英文为RegTech,由监管(Regulatory)和科技(Technology)组成。据CB Insights数据显示,截至2017年10月初,17%的企业应用监管科技解决方案,2017年金融业预计在监管科技方面支出达1000亿美元。

相较于国外已有的探索和实践,中国的监管科技仍处于萌芽状态,对监管科技的认识研究多以学术研究为主,实际应用监管科技的企业寥寥无几。亿欧智库基于大量桌面研究,通过分析调研国内外监管科技企业的产品及服务,撰写了《2018年监管科技发展研究报告》,以期为金融机构及业内相关人士提供思路借鉴。

本报告主要分为三部分:第一部分,对监管科技进行了概述;第二部分,从必要性、技术及应用案例三个角度分析了监管科技五大应用场景——交易行为监控、合规数据报送、法律法规跟踪、客户身份识别、金融压力测试;第三部分展望了监管科技的发展趋势。

监管科技概述

监管科技生态主要有三大参与者:监管机构、金融机构及监管科技公司。其中,监管机构与金融机构是监管科技的需求方,监管机构利用监管科技提升监管效率,金融机构利用监管科技更有效、更高效地满足监管需求监管需求;监管科技公司是监管科技的供给方,通过挖掘监管机构与金融机构需求,建设算法等技术能力以及通用技术平台,为监管机构及金融机构提供满足监管合规的技术服务。

亿欧智库:监管科技生态

2008年金融危机以后,世界各国的金融监管趋严。面对不断上升的合规成本,以英国、美国为代表的许多金融大国开始借助监管科技手段以降低合规成本。目前全球已有6000多家企业提供风险管理,合规控制等服务。据2018年联邦金融分析公司预测,全球对监管、合规等的金融科技需求还将继续扩大。

近年来,中国互联网金融发展迅速,也暴露了越来越多的风险问题。金融业要实现稳定繁荣发展,必然需要使用更快捷、更合理的监管手段。目前只有部分金融科技公司和金融机构开始涉足监管科技领域,大多数的金融机构仍采用传统合规的方式应对不断修改完善的金融监管条例。

总而言之,中国目前的监管科技仍处于萌芽状态,对于监管科技的认识研究多以学术研究为主,实际应用监管科技的企业寥寥无几,是一片仍待开发的蓝海市场。

监管科技五大应用场景

亿欧智库根据德勤2017年报告《The Regtech Universe On The Rise》中监管科技五大服务领域:在金融机构与客户的交易活动方面,监管科技可以应用于KYC场景和交易行为监控场景;而作为银行等相关金融机构经常使用的模拟技术,金融压力测试(Stress Test)也是监管科技落地的一大场景;在金融机构与监管机构的合规方面,金融法律法规的跟踪和合规数据报送也是监管科技的两大应用场景。

亿欧智库:监管科技五大应用场景内在联系

交易行为监控:面对纷繁复杂的互联网数字金融时代,为维护消费者利益和维持金融体系稳定,需要在交易过程中进行反洗钱、内部交易等可疑交易行为的监控。监管机构和金融机构可以借助大数据,云计算等技术进行实时监控,完整覆盖交易前中后全过程,最后以可视化的呈现方式提供指导意见。

合规数据报送:金融机构由于监管法律法规的合规性要求,导致金融数据统计的维度和口径不一致,合规数据的标准化和数字化成本较高。监管科技可以应用在合规数据的标准化流程中,利用多种新技术帮助金融机构清洗加工数据,自动生成合规报告。

法律法规跟踪:随着监管法规条文增加,监管形势趋严,传统应用专业合规人员的成本上升。通过人工智能和大数据技术对海量的法律法规实现自然语言处理,帮助金融机构进行法律法规跟踪,改变传统的人工合规方式,降低合规成本,提高合规效率。

客户身份识别:客户身份识别是金融监管中识别风险、防控风险工作中重要的环节。传统的客户身份识别主要靠人工,借助机器学习、自然语言处理、生物识别技术等技术,可以提高客户识别效率,预警一切可疑客户与可疑交易行为。

金融压力测试:跨界金融增加了金融风险,为了及时发现潜在风险并采用相应的应对措施,金融机构可以借助人工智能、大数据等手段,更加精准地模拟真实情境下的金融状况,对金融机构进行极端条件情况下的压力测试,在多元化的模拟环境中进行金融新模式、新产品的创新实验。

监管科技发展趋势

亿欧智库认为,监管科技潜力巨大,虽然目前仍处于起步阶段,但是其发展后将给整个监管合规领域带来颠覆性的变化。抓住目前热度居高不下的区块链风口,未来智能化的监管科技将会是广受青睐的蓝海。

同时,随着监管合规对于数据的依赖程度逐渐上升,监管科技智能化是必然趋势。监管科技ABC架构的顶层以AI服务呈现。云计算技术基于低成本的复制、可扩展的弹性、众人参与的开源等特性,是解决大数据问题的最实用的办法。同时,大数据和云计算又驱动了人工智能的发展。

亿欧智库:监管科技ABC架构

未来基于海量多源异构数据,随着机器学习技术的成熟,无论是监管端还是合规端,在数据处理与数据分析方面都将得到极大的提升。而且,通过AI和区块链结合,区块链智能合约还能够推动金融机构智能化调整并符合监管规范,降低了监管当局的政策法规成本,在智能化过程中促进动态合规,让监管科技和监管政策能够智能化应变、协同化调整。

完整报告下载链接:《2018年监管科技发展研究报告》

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