监管科技的使用场景

        广义上的监管科技分为监管机使用构使用的”监管科技”与监管客体使用的”合规科技”两种，这两个应用场景下监管科技的目的基本相同，都是为了降低成本、提高效率，但两场景下对监管科技的应用方式有较大差别。

金融机构的监管科技

        金融行业的特殊性使其时时刻刻都需要被监督和管理，而对于不符合规定，也就是不合规的金融机构来说，监管机构将直接对其进行罚款。自2008年的次贷危机以来，大部分国家对于金融机构与金融业务的监管日趋严格。以我国为例，根据银保监会官网公布消息，5家金融机构在2020年9月被开出天价罚单，处罚金额合计3.2亿元，且仍在增加违规违法行为的行政处罚力度，2017年至2019年的第一季度，银保监会罚没金额已超过之前10年的总和。这些巨额罚单对于金融机构来说，是非常大的成本支出，与其收入和利润息息相关。另外，出现合规问题将为金融机构带来声誉损失的风险，会间接影响收入与利润。因此，为了保证盈利能力，金融机构在重视防范风险、不断强调从严监管的情况下，不得不为合规付出大量成本。

        许多金融机构设立了合规部门，其主要职能就是避免机构自身因未能遵循法律、监管规定、规则、自律性组织制定的有关准则，而可能遭受法律制裁或监管处罚、重大财务损失或声誉损失的风险。合规工作实质是一种风险管理，可以将其理解为是一种金融机构内部的核心风险管理活动。

        因此，金融机构作为监管客体，主要的诉求在于以更低的成本满足合规要求，也就是降低合规成本。合规成本包括两个方面，一方面是金融机构为应对合规要求而投入的资源，包括人力资源、资金投入、时间成本等等；另一方面是金融机构因为违规行为而受到的处罚，除了直接的资金损失外，还包括声誉损失造成的间接利润损失。但监管要求日新月异，金融机构在合规方面的投入产出比普遍不理想。而新兴科技为解决这类问题提供了可能，监管科技的分支——合规科技随之诞生。

        合规科技是监管科技的一个分支，被金融机构所运用，主要从三个方面促进合规工作。

        一是帮助金融机构提升对合规要求的理解能力。金融监管政策调整频繁、监管法规数量不断增加，除了定期发布和更新的监管政策之外，各种会议、文件、通知和窗口指导也层出不穷，金融机构需要花费大量精力理解不断出现的新条例。而且随着监管水平的提高，监管要求也变得更加详细，针对不同业务相继出台不同的监管措施，并对数据的准确性、完整性、及时性提出了更高的要求，这些都使金融机构在对法律法规与政策条例的理解能力上面临很大的挑战。目前解决法律法规与政策条例理解能力的技术手段主要为抓取官方渠道发布的政策法规条文，以特定形式存储后，通过数据挖掘、自然语言处理等技术，提取关键语义并进行数字化的解读。

        二是帮助金融机构避免违规情况的发生。金融科技时代中，金融服务边界不断扩大，金融业务的复杂读持续上升，监管强度也随之增加。金融机构需要从自身复杂的业务数据中发现问题并预测风险，以保证机构当前以及未来的合规性。但传统的合规手段高度依赖监管人员的经验，且需要持续地督促各个业务环节进行调整，这种合规手段将使金融机构难以跟上监管条例变化的速度，无法有效地发挥作用，而合规科技的应用可以帮助金融机构解决业务调整困难的问题。使用监管科技方案的金融机构将业务中的参数设为可自动调整的接口，同时将业务流程设计为模块化的形式，可以灵活地进行调整。在获取到数字形式的政策法规后，识别关键逻辑并自动调整关键参数或是业务的流程，并根据监管规则变化保持实时更新。

        三是帮助金融机构实现自动化的监管报告报送。由于严格的监管要求，金融机构往往需要进行耗费大量的人力成本与时间成本去整理监管机构指定的数据与资料，并编写为合规的监管报告，以便监管机构审查。而且员工精力与能力有限，只依靠人工整理和检查很难保证监管报告的绝对正确性，但报送数据的差误很可能会引起监管部门的注意，从而为金融机构带来二次检查，进一步提高机构的合规成本。科技的恰当运用可以实现监管报告自动生成，并进行自主审查与提交，帮助降低监管报告整理与递交的成本。应用监管科技方案的金融机构一般将需要被监管的相关业务数据封装为条件性开放的接口，以实现对外的查询功能。或是直接向生成监管报告的服务定时发送请求，使其实现自动收集数据的功能，然后依据监管报告的标准格式利用人工智能技术自动化地生成完整的监管报告。在提交报告前，还可以用机构自有的逻辑自动对报告内数据与文字描述的准确性进行核查，避免出现问题。

        在金融机构内使用的合规科技不仅可以由金融机构自行研发，还可以由专业的合规科技公司以咨询服务与技术服务的形式提供给金融机构。当前国际中已有大量的监管科技公司存在，为金融机构提供个性化的监管系统和工具，这将成为未来监管科技发展的必然选择。

监管机构的监管科技

        随着金融科技时代的到来，金融机构与金融产品的增长速度越来越快，然而监管机构的受到资金与人员规模的限制，增长速度无法比肩与金融产业。当前的监管工作状态经常是一个部门监管辖区内整个金融行业，依据传统的仅靠指标检测风险的监管手段已无法保证监管的有效性。但若是一味地增加监管指标数量与监管流程复杂度，以提高监管力度，又会给金融机构与监管机构双方都带来极高的成本，浪费社会资源。另外，新型的金融科技业务不断出现，监管机构无法直接依据经验判断新业务的安全性，往往会为了防范金融风险而对业务创新持否定态度，在一定程度上阻碍金融创新。

        监管机构中的监管科技的理念主要是运用新兴技术提高监管效率、降低监管成本，并尤其关注合理利用技术手段对金融创新进行有效监管。

        目前，科技主要可以从以下三个方面为监管机构提供帮助：

        一是实现数据采集管理的自动化，降低监管成本。金融数据是金融监管的基础，无论是监管规则的制定还是监管过程本身，都需要从海量的金融数据中提取有用的信息，并根据金融信息完成决策。由此可见，数据的采集与管理是金融监管的起始点。然而对金融数据的采集管理需要面对很多问题，首先，采集时需要对数据的真实性与合规性进行判断，这将耗费大量的人力成本；其次，对数据进行存储时需要解决安全性、隐私性等问题，机构需要付出合规成本；此外，还需要保证数据能够被快速检索到，运维成本随之产生。信息通信技术的普及为上述三个问题提供了解决的思路，大数据与云计算的应用可以使数据传输与管理的成本有所下降。

        二是提高数据分析能力，及时发现并处理问题。数据分析在金融监管中是进行有效信息获取的主要手段，除了实地考察外，绝大多数的监管机构都依靠其主动收集的与被监管方主动上报的数据来完成监管职能，因此，数据分析的能力与监管的效率有直接关系。依靠人的经验来进行分析固然有很多好处，但分析工作中大量的重复性劳动，靠人进行数据分析在成本、效率甚至正确率方面都逊于机器，此外，单靠人力进行分析的话还会存在规范性差、道德风险等问题。科技手段可以为数据分析工作赋能，经验丰富的数据分析人员制定规则（也就是分析模型），使计算机按照既定程序完成重复性工作，大幅提高工作效率，同时还可以加强监管工作的规范性与透明度。

        三是依据往期数据，进行智能化的风险预警。提前预知风险并降低风险事件造成的影响是金融监管的一大职责。当前金融机构、金融制度、金融结构、金融市场的变化很快，需要更加灵活且实时性高的监管工具来提升监管的有效性。人工智能等相关的智能化技术可以帮助监管机构实现自动的风险识别与风控决策，提高监管的实时性与灵活性，实现宏观审慎监管的主动出击。此外，还可以根据金融机构的业务合规信息智能化地进行监管的成本收益分析，并模拟监管规则的出台对金融机构业务的影响，以辅助监管决策。

        监管机构中的监管科技可以是由监管机构自行研发并部署的，也可以是由技术能力很强的大型互联网公司或专业的技术服务商提供的。我国目前具备自行研发复杂监管科技系统的金融监管机构较少，大部分都需要与其他公司进行合作，完成监管机构的科技建设。