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　　監管科技：魔道拉鋸新戰場

　　文 | 本刊記者 彭慧文

　　監管者與被監管者之間的拉鋸戰，自金融行業誕生以來便沒有停止過，如今已從冷兵器時代打進了智能時代。

　　近年來，金融危機的刺激、金融科技（FinTech）技術的提升與突破，讓監管機構的神經繃得更緊。5月15日，中國人民銀行發布消息稱，已成立金融科技（FinTech）委員會，旨在加強對金融科技的研究規劃與統籌協調。在其三條工作職責中，有一條是“強化監管科技（RegTech）應用實踐，積極利用大數據、人工智能、云計算等技術豐富金融監管手段，提升跨行業、跨市場交叉性金融風險的甄別、防范和化解能力”。這預示著，國內監管機構與金融企業的魔道拉鋸戰即將再升級。

　　金融企業要突圍

　　作為金融科技的細分領域，監管科技最初是金融企業為了應對日益浩繁的監管細則而開發的。

　　后金融危機時代，監管不斷加碼，金融企業的日子沒那么好過了。在金融業最發達的美國，針對金融企業的訴訟接連不斷，數據顯示，僅2011~2014年，美國金融領域10億美元以上執法案件就有18起，美國花旗、高盛、摩根大通、德銀、法國巴黎銀行等金融巨頭悉數在列。

　　面對監管機構，金融企業確實屬于弱勢群體，不能力扛，無從躲避，只得在監管合規方面投入更多的人力與財力，摩根大通稱，為了應對政府制定的各項規范，該銀行在2012~2014年間新設置了1.3萬個工作崗位，比重達到員工總數的6%，成本支出每年因此增加20億美元。但這些還不夠，因為金融企業的合規難度目前仍在不斷增加。根據IBM的統計，2015年，全球共出現了2萬份新的監管文件，預計到2020年，全球僅銀行領域的監管文件將累積超過3億頁。對于金融企業來說，這已是不可承受之重。

　　最終，它們找到了新出路——監管科技，希望求助于“大云物移”的近親“大云智機”（大數據、云計算、人工智能、機器學習），利用新技術有效地、低成本地、永久性地解決合規難題。

　　南湖互聯網金融學院發布的研究報告認為，監管科技在合規方面的應用主要有三點：幫助金融企業自動處理與合規相關的任務，節約合規成本；提供基于大數據分析技術的風險決策系統，讓金融企業更好地控制和管理合規風險；提高金融企業響應監管變化和迅速執行及部署的應變能力，使之持續合規。

　　2012年成立于愛爾蘭都柏林的AQ Metrics公司，便是這樣一家專注于金融監管合規領域的軟件提供商，該公司通過云計算平臺為投資經理、資產管理機構和證券公司等客戶提供數據聚合、風險防范、自動化報表和監管合規等服務。針對將于2018年1月3日在歐盟成員國正式生效的《金融工具市場指令II》（MiFID Ⅱ），AQ Metrics 專門開發了一套合規解決方案。按照該指令的相關規定，金融企業應盡可能實時地向市場參與者發布合格金融工具的所有交易細節，對于某些金融工具來說，這意味著需要在交易后的1分鐘之內發布報告，現階段歐盟市場中只有10%的金融企業能夠達到這一標準。AQ Metrics的解決方案能夠為客戶提供自動化報表服務，協助客戶在報告精確度和資料收集時效性等方面符合監管要求。

　　監管機構嚴防守

　　俗話有云：“魔高一尺，道高一丈。”雖然在金融領域，監管普遍滯后于金融業務的創新，但是面對監管科技在金融企業中大行其道的局面，傳統的金融監管能力顯得捉襟見肘，監管機構必須迎頭趕上。

　　中國人民銀行金融研究所所長、互聯網金融研究中心主任孫國峰公開發文表示，當金融企業更大范圍、更大程度地采用金融監管技術時，如果監管機構不及時跟進，將帶來非常大的監管漏洞。“一是更嚴重的信息不對稱問題。當金融機構通過機器學習和人工智能來處理和分析金融大數據產生的信息與風險時，監管者將知之甚少。隨著監管機構與金融機構之間的信息不對稱問題加劇，監管機構對金融風險的識別與應對將變得更加遲緩，不利于金融的穩定。二是更高級的監管套利。當金融機構通過機器學習和人工智能用來規避不滿足監管合規要求帶來的罰款時，也能用于尋找監管體系的漏洞，并以此謀取監管套利，這將使人工監管的有效性降低。三是更嚴重的系統性風險。金融機構的決策對數據更敏感，經濟不好時‘跑’得更快，順周期性行為將可能進一步強化。”

　　清華大學五道口金融學院教授謝平指出，在目前金融體系如此復雜的情況下，人工監管肯定比不上人工智能監管。為了實現監管的實時性和持續有效性，監管機構已經開始引入監管科技。據悉，美國證券交易委員會正在采取人工智能方法來預測投資者行為，以加強其預警機制。

　　金融企業與監管機構雙方的追逐，正在造就一個新的服務市場與資本盛宴，據FinTech Global公司發布的調查報告，2016年全球共有70家監管科技企業獲得融資，規模達6.78億美元。究竟金融企業能否借此高枕無憂，監管機構是否可以從此寬心安坐，目前的形勢并不明朗。或許，戰爭永不會停止，只是轉換到了一個新戰場。