监管科技——实施难点与展望

金融科技开放银行监管科技
银行家杂志
修永春/杨晓晨/艾金娣
2019-11-12 · 15:59
[ 亿欧导读 ] 随着金融科技(Fintech)的应用范围日益广泛,传统金融行业正面临从一个全新层面进行整合的趋势。
央行,传统金融行业,金融牌照,监管科技,巴塞尔协议,监管沙盒,一行两会 图片来自“Pixabay”

随着金融科技(Fintech)的应用范围日益广泛,传统金融行业正面临从一个全新层面进行整合的趋势。金融科技对传统金融行业的影响主要体现在三个方面:

首先,金融科技模糊了金融行业的地域边界,在线服务使得诸多机构变相拥有了全国牌照;

第二,金融科技使传统金融服务更加深入,智能投顾等产品在显著提升服务效率的同时也强化了机构的专业服务能力;

第三,金融科技拓宽了金融服务的广度,一定程度上加剧了金融混业经营的趋势。通过系统对接的方式,部分混业经营产品的推广速度大大增强。基于这种趋势,相对耗时耗力的传统监管方式亦面临严峻挑战,监管科技(Regtech)由此应运而生。

监管科技的基本内涵

监管科技的概念无论从理论还是实践角度出发都包含两个层面的内容。中国人民银行孙国峰(2018)认为,监管科技实际包含“合规”和“监管”两个方面,其既可以帮助金融机构降低合规成本,增强合规内控力度;又可以帮助监管机构增强监管效率,降低监管压力。

在此基础上,京东金融研究院何海锋等(2018)又进一步给出了Regtech = Suptech + Comptech的表述,其中Suptech为监管端使用的“监管科技”(supervision + technology),Comptech为机构合规端使用的“合规科技”(compliance + technology) 

2017年,CFA协会的Douglas W. Arner等对Regtech区分了1.0至3.0三个阶段。

其中1.0阶段主要是被动的风险管理,由巴塞尔协议等基于过往危机总结经验而成的监管框架引领了监管科技的实施,这些框架尽管看起来较为完善,但盲点较多且不能随时适应新的风险模式,这也引发了2008年金融危机在内的新一轮危机。

监管科技2.0阶段源于2008年金融危机后的一轮大规模监管调整(尤其针对反洗钱〔AML〕和充分了解你的客户(KYC)的要求),各金融机构被罚款的频率和金额均大幅提升。

这导致此阶段系统发展重点强调监管流程的数字化和数据化(digitization and datafication)。系统尝试利用AI和深度学习等技术在业务发展过程中及时发现并防止合规风险,即从结果分析前移到过程分析。

3.0阶段则将重点由KYC转向KYD(充分了解你的数据,Know Your Data),由传统将货币数字化的机构(如银行)向新型将数据货币化的机构(如大型互联网企业)扩展,使得监管能够由数据驱动并进行算法监管,真正实现主动管理。 

我国监管机构对监管科技的推动步伐也在逐步加快。

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》,提出了监管科技的三个建设阶段:

1.0阶段主要是“通过采购或研制成熟高效的软硬件工具或设施,满足会内部门和派出机构基本办公和特定工作的信息化需求”;

2.0阶段则是“通过不断丰富、完善中央监管信息平台功能,优化业务系统建设,实现跨部门监管业务的全流程在线运转”;

3.0阶段要“建设一个运转高效的监管大数据平台,综合运用电子预警、统计分析、数据挖掘等数据分析技术,围绕资本市场的主要生产和业务活动,进行实时监控和历史分析调查”。

2019年8月,中国人民银行印发《金融科技(Fintech)发展规划(2019~2021年)》(银发〔2019〕209号),其中亦用相当篇幅强调了监管科技需要向“专业性、统一性和穿透性”发展的基本原则。

监管科技逻辑再梳理

监管科技并非空中楼阁,它是金融监管的科技延续,自然也需要遵从传统金融监管的基本逻辑。金融市场时常失灵,这种失灵会向社会引入负外部性,损害存款人(投资者)的利益。

1983年,戴蒙德(Diamond)等指出“用一个多重均衡模型证明了任何负债流动性强于资产流动性的机构都具有内在不稳定性”。

银行将充满流动性的负债转化为流动性较低的信贷资产,其中隐含着由于信息不对称而可能导致的挤兑风险。因此,为消除这种负外部性和信息不对称,金融监管不可或缺。 

随着金融市场的发展,负债流动性强于资产流动性的机构种类越来越多。不仅局限于金融机构,许多互联网企业通过Fintech创新也变相成为了“类金融机构”。

由于缺乏风险意识和流动性管理能力,风险事件屡见不鲜。这些机构亟须被纳入新的监管框架进行统一监管。

同时,金融机构混业经营也使得金融产品愈发复杂化。面对这些挑战,传统的监管办法无论从效率还是能力方面都显得力不从心。监管科技作为传统方式的智能延展应运而生。 

如上文所述,监管科技包含了监管与合规两方面内容。

这种两分法仍然沿袭了当前金融机构信息报送的思路(如1104报表和EAST系统),并不能展现监管科技的全貌。

在实际业务中,风控和合规是两类相对独立的审核过程。更应将二者统一看待,风控是微观层面的合规,合规是宏观层面的风控。将一系列宏观稳定目标进行拆解,依据过往经验形成指标后具体分配到每个机构、每笔业务中,就形成了各种合规标准。

因此,风控和合规的最终目标都可以归结为防范风险,从微观和宏观层面消除信息不对称和负外部性。监管科技也就不应仅仅局限于合规层面,而应向如何整体防控风险的思路转化。 

业务开展和风控合规天然具有相互促进和相互制约的关系。如果我们将Fintech仅狭义地看作业务端技术,那么Regtech如何定位,并与Fintech如何互动,将是Regtech发展逻辑的根本。 

我们不妨将业务开展视为一个最优化问题,利润最大化是目标函数,风控合规限制是约束条件。选择并实际开展业务即是寻求最优解的过程,约束条件始终伴随着求解过程,而不是事后检验。

从这个思路考虑,监管科技便不应局限于对业务数据的事后分析和监管报送,而应与业务系统完全融合,作为业务分析的其中一环存在。Fintech和Regtech不应互为矛和盾,也不是“道高一尺魔高一丈”的关系,我们更应将其看作同一套系统的两个视角。 

由此可见,当前市场中相当多的Regtech成果都以独立产品的方式出现,依然是采取了与业务相分割的办法。与之相比,输出算法或是输出模块,使其能够嵌入业务系统中形成较为完整的统一体,或是更为可取的思路。 

实施难点

尽管国内外均有大量机构从事监管科技产品的研究工作,但从实施效果上看,远未达到央行所期待的“专业性、统一性和穿透性”效果。

笔者认为,尽管行业刚刚起步是其中重要原因,但部分问题从本质上尚未厘清,则构成了整个行业更深层次的障碍。具体而言有以下几个问题: 

技术驱动力超过业务驱动力,业务层面缺乏自顶向下的设计

目前市场上的创新成果更多是从技术角度出发,以新技术的应用来部分解决传统合规和监管工作中的痛点问题。这种模式尽管可以摆脱一些传统业务思路上的桎梏,但也同时导致了业务层面考虑不足,缺乏整体梳理和整体设计的弊病。

通过这种方式设计的系统尽管从技术层面看技术先进、架构完整,但从业务层面看往往功能点较为零散,较难与实际业务深度融合。而且,如果不同的业务功能点不能进行统一规划,进而需要在不同时期通过不同系统实现的话,反而会给进一步的整合工作带来额外负担,得不偿失。 

新技术需要新的管理模式与之适应,或将引发新的组织变革 

从机构合规角度看,目前商业银行的管理体系多以“业务条线”或“事业部”的方式组织,在一定程度上存在数据“孤岛”,而Regtech的发展趋势是要破除此类限制,打通数据通道,从而实现全局统一管理。

笔者认为,数据在某种层面即代表权利,数据管理方式的改变对应的是组织管理方式的改变。数据整合即是组织权利的重新整合,其中必然涉及对组织架构的不断调整。这种复杂调整并非简单的系统升级可以概括,在实践中也必然面临各种障碍需要解决。 

从监管角度看,尽管进行过大规模机构调整,但我国“一行两会”的监管体系在监管科技的大变革面前依然存在不少问题亟待厘清。

孙国峰(2019)系统梳理了当前各类监管机构的职责分工,包括中国人民银行、银保监会、证监会、人民银行分支机构、“两会”派出机构、各地金融办等。

由于金融科技导致金融行业地域限制日益模糊,混业程度逐步增强,可提供金融服务的类金融牌照愈发活跃,业务数据跨领域、跨区域、跨机构的交叉融合程度显著提升,因此需要进一步建立统一的监管框架,以规避传统分业、分区域监管模式的弊端。

这一过程无疑也将导致新一轮的监管组织架构调整。监管系统架构如何设计,监管组织结构如何规划,在Regtech时代实际演变为相互影响的过程,实施的复杂程度可想而知。 

内外部监管要求逐步向定量化、代码化转变

当前我国各类监管文件较多使用定性方式表述,定量描述相对较少。

这种方式优势在于可以避免“一刀切”式监管,给各机构在实际执行过程中留出余地;但劣势在于难以转成可执行代码,从而通过IT系统实现智能管理。

为解决这一问题,一些产品试图通过自然语言处理(NLP)技术对监管文件进行自动识别,从而转化为机器可读的指标和代码。这种方式尽管是一种创新,但笔者认为难以达到较好的效果。

原因之一在于:我国监管部门下发的各类文件往往具有较丰富的语义内涵,远不仅是文件的字面含义,需结合过往文件和当前行业所发生的若干重大事项才能较全面地解读。

原因之二在于:各机构自己的语义分析系统往往具有不同的算法,最终翻译的结果可能千差万别,不利于整个行业的统一管理。 

作为对监管科技的适应,监管部门未来或将下发二元化的监管文件:在传统发文形式之外,同时下发机器可读可执行的代码文件,以利于各机构直接将文件导入系统,从而对监管意图达成快速统一。

香港金管局副总裁阮国恒(2018)表示,金管局即在探索推行“机器可读”的监管要求,以使得更新的监管条例能够实现快速部署。 

监管沙盒(sandbox)在国内是否能取得预期效果仍需观察 

2019年7月,中国人民银行科技司司长李伟表示:“中国版监管沙盒”即将出台,并将在十省市试点。监管沙盒旨在由监管机构为新兴科技金融企业提供实验场所,在计提充足损失准备的情况下对这些企业的业务模式和风险状况进行试点评估。

在英国、新加坡、中国香港等地取得一定成果后,目前国内各界对监管沙盒都报以较高的热情。在各种金融创新盛行的环境下,通过监管沙盒的企业无疑变相取得了监管机构的背书认可,不失为一种制度尝试。 

但是,监管沙盒真的适合中国国情吗?

央行孙国峰认为,英国等地监管沙盒的成功背后是小型开放经济体金融科技发展激励不足,需要监管机构创造相对宽松的环境来鼓励其成长;但国内此类机构容易盈利,实施监管沙盒容易导致过度激励,沙盒资源也较为紧缺。 

尽管沙盒制度值得尝试,但实际效果有待检验。近期爆发的若干金融风险事件背后,违规企业往往倾向于先以较为严谨的方式开展业务得到金融机构和投资人信任,之后逐步以虚假交易和票据替代正常交易,从而快速扩大规模。

监管沙盒的测试期刚好是此类企业开展正常经营的阶段,因此通过测试后的行为反而更加值得警惕。从这个角度而言,监管沙盒的必要性和实际效果仍然存疑,需要进一步的观察。 

前景展望

目前全球Regtech的发展如火如荼,国内市场方兴未艾。英国、新加坡、澳大利亚等国家在该领域都有不同程度的先发优势。我国Regtech的发展将如何演进,笔者认为可能有以下几点趋势: 

监管和机构将快速协调统一,自顶向下与自底向上的方式结合发展 

监管审查与机构合规是同一个链条的两端,各自联结着监管者与市场参与者自身的数据处理系统。

那么,为保证数据和指令的高效连通,Regtech从系统建设之初就需要两端同时发力,而不能各自独立发展之后再谋求整合,否则将事倍功半。目前监管机构对系统建设的要求尚处于框架阶段,各机构自身也只是在进行零星尝试。

笔者相信,这一进程将随着金融改革的日益深化而大大提速。 

科技企业将向金融牌照延伸,或产生若干“系统重要性”机构纳入统一监管 

与银行等传统机构相比,科技企业在Fintech方面具有快速迭代的后发优势。尤其在零售银行日益发展的今天,科技企业能够快速发起或渗入消费场景,而银行等机构大多只能采取与消费场景合作的模式才能参与集中,其效率和数据对比可见一斑。

通过这种模式积攒业务的速度是指数级的,业务规模可以快速超过一般规模的商业银行,达到相当的体量。那么,这些科技企业就与中大型银行一样,对金融系统可以产生重大影响,也就应当与银行接受类似强度的监管。 

“一行两会”的监管体系对传统金融牌照有较为细致的分工,但对科技企业的金融行为如何监管仍然处于探索阶段。

笔者认为,监管科技可以弱化监管的牌照区分,转而专注于数据及实际业务,这样有利于适应Fintech所带来的商业模式快速迭代。 

商业银行作为金融体系的资金枢纽,将从资金流的角度率先引领监管科技的实施

在金融行业进行供给侧深度改革的大环境下,金融科技和监管科技作为两个重要的创新来源,无疑可以持续不断地为改革提供动力。但作为金融与计算机技术的交叉学科,目前仍有大量问题有待解决。

商业银行作为我国金融市场最重要的枢纽,已经开始主动拥抱变化,逐步由业务驱动转向数字驱动,由被动监管转向自主监管。尽管银行与科技企业相比在技术实力上并不占优,但由于各类机构无论业务形式如何变化,其资金流仍然主要在银行体系流转,银行就因此具备了资金数据的巨大优势。

商业银行可利用监管科技深度转化这种数据优势,在与科技企业的金融科技竞技的平台上取得先机。

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编辑:马晓龙

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