监管科技在金融领域的应用与思考

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Research|信息化论坛监管科技在金融领域的应用与思考

■ 中国人民银行银川中心支行　赵　星

摘大数据、人工智能、区块链等新技术在监管领域的应用，提高了监管部门的监管效率、降低了监管的成要：

本。本文首先介绍了监管科技的定义及其与新技术的融合，其次从反洗钱应用与风险管理应用两个方面描述了监管科技在金融领域的应用，最后探讨了监管科技所面临的挑战，并提出了几点建议。

监管科技；大数据；人工智能；区块链；反洗钱；风险管理关键词：

一、引言

大数据、人工智能、区块链等新技术的出现及在金融业的广泛应用，推动金融机构向更复杂的方向发展，常规金融监管手段与金融监管技术越发难以应对现状，自此引发了金融监管科技的迅速发展。自2008年全球金融危机以来，金融监管逐步加强，各家金融机构持续加大监管领域的投入力度，利用先进技术增强合规及理解新规的能力、核查自身是否存在违背监管、是否符合反洗钱等相关制度与要求，共同推动了监管科技在金融领域的发展。

构满足监管合规要求”；国际金融协会（IIF）将监管科技定义为“能够高效地解决监管和合规性要求的新技术”；英国金融市场行为监管局（FCA）在2015年底将监管科技定义为“高效率、低成本地利用新技术满足监管与合规要求”。这些新技术主要包括机器学习、人工智能、分布式账本、生物识别技术、数字加密以及云计算等。杜宁等人提出，监管科技应为“辅助被监管机构提升合规效率和降低合规成本，同时辅助监管机构提升风险监测识别效率和降低监管工作量的技术应用解决方案的统称”。

2015年德勤发布的《监管科技是新的金融科技

二、监管科技的定义

金融科技为金融发展注入了新鲜血液，促进了金融创新，从而推动了金融监管科技的发展。央行金融研究所所长孙国峰表示，“监管科技可以定义为科技与监管的有机结合，主要作用是利用技术帮助金融机

吗？》报告归纳了监管科技具有敏捷性、处理速度快、集成度高3个重要特点。其中敏捷性是指对错综复杂的数据组进行快速解耦与合并；处理速度快指能迅速自动生成解决方案与监管报告；集成度高是指能够将多个监管的数据结构进行共享使用，并将多个监管规

作者简介： 赵　星（1990-），男，宁夏银川人。

收稿日期：2017-12-2139

Research|信息化论坛定的要求统一，形成合规标准。三、新技术与监管科技的融合

（一）大数据技术

大数据技术作为监管机构的创新金融监管工具之一，其能协助金融机构将获取到的非结构化数据进行集成加工并建立数据仓库，利用统计原理结合内外部数据进行数据挖掘，提取出常规手段难以获取的数据，并将该数据应用在反洗钱调查与用户金融行为调查领域。另外，大数据技术能提升全局计算能力，对业务数据进行实时监控，可提高发现异常交易与欺诈行为的效率，在风险预警、统计历史数据、分析交易行为等方面进行高效快捷的服务。

（二）人工智能技术

人工智能监管是监管科技的核心。利用人工智能分析方法，对金融研究报告中的信息进行提炼与测算，可帮助监管部门获取信息以预测未来信贷风险与防范预警金融诈骗行为，从而更好地识别和应对系统性风险。金融机构可通过人工智能技术对各类信息进行理解、简化和流程处理，并利用语义识别理解各类法律法规与监管制度，及时对金融机构发生的合规风险进行预警，从而降低金融机构的法律风险。利用虹膜识别技术，金融机构可显著增强客户信息的完整性及准确性，在识别客户信息的过程中，利用虹膜间低于千分之一的信息相似性，能够快速地对客户身份进行认证，从而在客户进行某些高风险操作时起到高效准确的识别作用。

（三）区块链技术

区块链可生成一套按时间顺序记录的完整信息链条，可保证每个节点数据的真实性、完整性、可追踪性与不可篡改性，并可实现对历史数据的查看与追溯。根据该特性，金融机构可借助区块链技术构建起可追踪、可追责的信用体系，推动众筹、P2P等新业务模式的健康发展。同时，利用区块链技术的不可篡改性，金

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融机构可随时监测到骗贷、洗钱等犯罪行为，从而尽可能地避开经营风险。

四、金融监管科技在国内的应用

（一）在反洗钱应用方面

目前国内反洗钱形势严峻复杂，且金融科技的进步使得洗钱渠道多样化、手段智能化，监管科技的利用使得监管从人工走向智能，提高了监管的效率与覆盖面。

蚂蚁金服反洗钱中心2015年利用大数据技术搭建了智能反洗钱体系，通过数据挖掘发现洗钱交易信息。其将黑样本分析与人工反洗钱经验相结合，归纳出各种反洗钱犯罪的特征，并据此建立起数据模型。在对海量数据进行清洗、筛选后建立数据集市监控，一旦有与数据模型相匹配的账户信息，系统便会自动预警。这种将人工智能、机器学习与人工分析相结合的方法，提高了反洗钱监控的效率，大大降低了误报率。

京东金融将人脸识别、语音识别、设备指纹等人工智能技术在反洗钱方面加以应用，建立了基于KYC（Know your customer）流程及客户信息收集与验证的反洗钱模型，增强了客户信息的准确性与完整性。

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（二）在风险管理应用方面

为提高信息科技监管工作的有效性，减少和避免信息科技事故对银行及其客户造成风险损失，各大金融机构均采取了相应措施预防风险的发生。

中信银行基于大数据技术搭建的电子银行实时风险监控系统，实现了监控规则的可视化配置、线上案件大数据分析，最大限度地满足了风控策略的快速部署、业务需求的实时生效，提高了风险应对的及时性与准确性；并且引入机器学习技术构建了风险数据挖掘平台，提供了度的画像数据，通过对画像数据的进一步挖掘，可提取到客户的历史消费模式等信息，并将其可作为欺诈监测的重要特征，从而提高了欺诈监测的效果。

建设银行将智能模型、大数据分析等先进理念融入“新一代”系统建设中，通过各类审计模型和人工智能手段，对历史业务数据进行事后排查和风险挖掘，通过提高数据挖掘的深度和广度，提供了行内跨机构、跨领域的业务热点问题集中分析和监测。

浦发银行将人工智能技术融入到自主研发的社交图谱技术中，通过风险感知挖掘出3 700余条风险线索，提前挽回了100多亿元的风险资金。浦发银行并将深度学习技术与大数据技术应用在新建设的活体人脸识别系统上，与个人网银、手机银行等系统相结合，配合传统的密码、口令等认证方式，提供了手机银行、电子账户升级、电子渠道大额转账等业务的面部识别认证，提升了客户在高风险业务操作时的交易安全性，加强了对高风险业务的实时监控。

兴业银行积极探索推进数据治理平台与大数据智能云平台的构建，推出了融合机器学习算法构建的智能风控产品“黄金眼系统”。该系统以机器学习算法为核心，利用大数据技术，结合网络爬虫与搜索引擎，模拟人工查询和评价数据的过程，通过对企业客户在网络上的公开数据与银行内部的数据进行分析评价进行风险警示。该系统每周对具有风险敞口的企业客户

Research|信息化论坛进行信息审查，帮助相关审计人员挖掘隐藏在海量企业交易流水记录中的商业关系，有效防范企业关联风险，提升了银行的风险管理职能化水平，为防控金融风险构建了智能安全防线。

华夏银行运用大数据、人工智能、机器学习技术构建了风险管理、财务会计、客户关系管理等数据分析和管控系统，通过分析客户画像，形成相应的风控规则和模型，实现了在线实时决策，能够快速阻断、有效杜绝恶意欺诈等行为，强化了事前、事中风险技术的硬控制，提升了量化风险的管理能力。通过与外部数据对接的合作，在贷中监测、贷后催收等环节建立数据模型，优化了风险审批和管理的策略，进一步增强了风险意识和风险识别的能力。

交通银行利用区块链、人工智能等新兴技术着重研究银行业风险的发展方向和趋势，将现场调查与数据挖掘相结合，对客户风险状况进行全面评估，提升了贷前风险判断能力与贷后风险预警能力，加强了对潜在风险的防控能力。在风险防控模型建立方面，通过机器学习技术对预先设定的风险指标与已知的风险客户评级进行数据挖掘分析，并根据结果对指标进行调整，逐步完善了机器学习的风险模型与算法，提升了客户风险预警水平。

五、监管科技面临的挑战与建议

（一）监管科技面临的挑战

1. 金融科技的发展促进了金融机构业务创新，给监管机构带来了严重的信息不对称、系统性风险等问题，海量非结构化数据与复杂的信息结构提升了监管的复杂性，使得已有监管手段逐渐无法满足全面监管的需求。

2. 利用人工智能技术与机器学习技术，金融机构能够在规避风险的同时挖掘出监管体系的漏洞。第三方支付平台、现金贷、网络借贷等利用监管漏洞进行非法集资诈骗，并借此来谋取监管套利。如何对其进

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行有效的实时监测、防控突发事件风险等，给监管科技带来了新的挑战。

3. 网络的开放、信息的共享给金融网络造成了安全隐患，势必会造成客户信息的泄露风险，加之各金融机构对网络安全的防控水平层次不齐，监管难度随之增大。

（二）监管科技在金融领域应用的建议

1. 加强科技企业、金融机构、监管机构之间的合作。利用企业成熟的大数据、人工智能技术形成在监管领域的应用落地，通过合作进行优势互补，提高监管的效率与准确性，共同助力普惠金融的发展。

2. 进一步在更大范围内统一明确数据类型标准。将各类制度、等翻译为数字协议，减少各级金融机构的报数压力和人工干预与理解的歧义，减轻金融机构数据报送的人力消耗，提升数据报送的质量与监管部门的监管效率。

3. 对易引发金融科技风险的环节进行防范，将人工审查与机器审查相结合，充分利用各类新技术尽

可能满足监管要求，做好促进发展与防范风险之间的平衡。

4. 针对目前金融监管科技落后于金融创新的情况，可以借鉴英国、新加坡等国家推行的“监管沙箱”机制来解决这一难题，从而在金融监管与金融创新之间达到新的平衡。FTT参考文献：

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