文 / Amy Tsai 来源/PANews
京东金融于近日发表的最新研究报告指出，区块链、人工智能等技术将成为监管科技的重要组成部分。
监管科技可分为两大分支——运用于监管端的监管科技（Suptech）与运用于金融机构合规端的监管科技（Comptech）。
数据为核心驱动
“监管科技”为行政监管和科技的结合，这份报告参考国际清算银行（BIS）的金融稳定研究所（FSI）于7月发布的报告 “Innovative technology in financial supervision (suptech) — the experience of early users” 作为依据，并定义出“监管科技”实为“在金融与科技更加紧密结合的背景下，以数据为核心驱动，用云计算、人工智能、区块链等技术为依托，以更高效的合规和更有效的监管为价值导向的解决方案”。
从监管端(Suptech)来看，报告指出，面对金融科技背景下更加复杂多变的金融市场环境，监管部门 有运用监管科技的充足动力。一方面，由于 2008 年金融危机后，金融监管上升到前所未有的高度， 监管机构渴望获取更加全面、更加精准的数据；另一方面，监管部门面对金融机构报送的海量数据， 需要借助科技提高处理效率和监管效能。金融科技带来了新的风险场景和风险特征，也需要监管 机构“以科技对科技”去积极应对。
监管科技在监管端的运用可以分为数据收集和数据分析两大方面。数据收集过程中可以形成报告(自动化报告、实时检测报告)，进行数据管理(数据整合、数据确认、数据可视化、云计算大数据)，以及通过虚拟助手采集消费者、被监管机构相关信息并进行交流。
在自动化报告的数据推送方式方面，举例而言，“奥地利中央银行（OeNB）”以奥地利七大银行所共有的“奥地利报告服务有限公司（AuRep）”为中间平台，各银行传送数据至AuRep，并由其汇总，行成一简单、完整且一致的数据报告；在标准化转换规则下，迅速将资讯传达至OeNB。
在数据管理方面，监管科技可进行数据验证、整合、视觉化及云计算。数据分析具体运用于四个方面，包括市场监管、不端行为检测分析、微观审慎监管和宏观审慎监管。
虚拟助手如，菲律宾中央银行（BSP）开发一款聊天机器人答覆消费者投诉，并进行问题分类、数据统合，及分析需要关注的潜在领域。此外，英国金融行为监管局（FCA）也正在实验以机器人帮助被监管机构了解法律要求，同时为消费者优化选项，并透过解读法条，来审视和评估监管变化所带来的影响。
“微观审慎监管”是用于信用风险评估及运用神经网络分析流动性风险，如荷兰银行（DNB）正研究一种自动编码器，来检测实时结算系统支付数据的异常；“宏观审慎监管”则更广泛地运用于识别金融风险、维护金融稳定和政策评估等面向，美联储、欧洲中央银行和英格兰银行皆使用“热图”对于被监管机构数据产生的自动分析，来突出潜在的金融稳定性问题。
区块链成重要组成部分
京东金融指出，监管科技将走向金融监管的全链条运用，且监管端与合规端共同发展监管科技将成为主流。各国与各组织正不断加强监管科技在监管事前与事后的应用；监管机构方面，在加强技术研发之余，也在寻求与银行及金融科技公司的合作。
2015年，美国纳斯达克证券交易所（NASDAQ）推出Linq，使非上市企业能够基于区块链技术的数字方式代表股权；纳斯达克指出，使用该技术的“概念验证”可降低99%的风险，且发行人和投资者都能在线处理文件，减轻行政负担。随后，其也推出与花旗集团合作的ChainCore和与Gemini合作的SMARTS市场监视技术，前者实现全球性支付处理并自动对帐，后者则提供限制市场操作的安全措施，且被认为是世界上部署最广泛的监控系统。
此外，区块链技术将成为监管科技不可或缺的一部分，如智能合约、智能监管报告等，都将被进一步开发与运用，成为建立信任机制的工具。IBM与外汇市场基础设施公司（CLS）合作，创建Ledger Connect平台，旨为将区块链技术运用于多种金融领域，目前已吸引花旗银行在内的9家金融服务机构参与验证和测试。
报告指出，需要改进的部分，则是监管科技的数据治理和功能明确性，例如监管机构的资讯取得与使用权限、商业机密保护和公民个人信息管理等，皆须由法律规范和保障。而透过监管科技取得并梳理、呈现给决策者的数据资讯，应作为辅助性参考材料或必要因素，甚至对资料的可信度，皆是评估和提升监管效率必须考量的课题。
可以确定的是，随着监管端运用的层面加深加广，监管科技也正朝制度化迈进。数据自动化管理提供商Confluence公司的Unity NXT监管报告平台在SEC颁布的《投资公布现代化规则》下，通过提供数据收集和工作流程自动化，使共同基金能在内部重复使用单一、验证的监管数据集完成“端到端”的申报流程，进而满足报告要求所需的数据质量、可扩展性和时效性。
