对数字金融金融科技与金融稳定关系的几点思考(6) - 科技与金融杂志社投稿

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对数字金融金融科技与金融稳定关系的几点思考(6)

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发展金融监管科技提高监管效率

金融科技的不断发展使得金融业生态日趋复杂，也对监管部门的能力提出更高要求。监管部门需要充分利用科技手段，提高监管的时效性、精准性和前瞻性。金融科技可以更好地武装金融监管，大数据、机器学习、自然语言处理、网络分析等技术的兴起为监管部门提供了新工具。FSB在2020年10月发布的一份报告中指出，根据对成员的调查，超过三分之一的监管机构已经开始应用监管科技（SupTech），其余机构也处于开发或实验阶段。借助监管科技，未来的金融监管可实现以下转变：

一是升级监管数据获取方式。传统的监管数据收集方式依赖于被监管机构的报送，一定程度上存在数据滞后、报送不实等问题。借助金融科技，监管数据获取方式可以从“报送式”转变为“提取式”。在“提取式”模式下，金融机构通过应用程序接口（API）等方式使其数据库与监管部门对接，监管部门可以随时从中提取所需的数据，从而提高监管数据时效性和处理效率。对金融机构而言，可以简化报送流程，减少重复报送，减轻报送负担。

同时，改变目前热衷大量汇集数据，但是分析挖掘跟不上的问题，导致数据“睡大觉”，出大事、出大风险后才发现自己系统里的数据早已经能反映该风险。

二是重视非标准化、非结构化数据。除标准的结构化数据以外，监管部门往往还掌握大量非结构化数据，如文字报告、图表、网络信息等。以往监管部门只能通过人工方式从中提取有用信息，工作效率较低，对这部分数据难以做到全面利用和监测。随着自然语言处理等技术的发展，非结构化数据的提取和利用效率将大幅提高，有助于进一步充实监管部门的数据来源。

三是金融风险监测应更具前瞻性。传统的金融风险监测往往依赖于银行等金融机构报送的数据，不可避免地具有一定的滞后性，监管科技的应用可以一定程度上弥补这一不足。

四是市场监督应尽可能实现实时监督。违规交易和可疑交易往往涉及多个金融机构的大量账户，利用网络分析、机器学习等技术，可以对海量数字金融交易的合规性进行快速智能判断，实时监督金融市场操纵、内幕交易等违法违规行为，有效识别市场欺诈和违规销售，及时发现洗钱、恐怖融资等可疑交易主体和相关金融机构的聚类情况。

加强跨部门和跨境合作

一是加强金融管理部门和其他政府部门之间的合作。金融科技的发展涉及竞争、安全、金融稳定、消费者保护等政策目标，应加强金融管理部门和数据保护、市场竞争、消费者保护等其他管理部门之间的协调和合作。

2016年G20杭州峰会通过的《G20数字普惠金融高级原则》指出，“数字金融发展中，要建立公共部门和私人部门的良好的沟通机制和渠道”。从国际经验看，行业规则形成中，头部企业要发挥更大的建设性作用。若行业秩序出问题，不光是管理部门有责任，头部企业同样也有责任。

二是加强各国监管当局的跨境合作。数字世界无国界，金融科技创新大多具有跨境性质，各国对金融科技监管规则不一容易导致监管套利和空白，需要加强跨境监管合作、司法合作，加大对违法违规跨境金融科技活动的打击力度，维护各国金融秩序和金融稳定。

文章来源：《科技与金融》网址: http://www.kjyjr.cn/qikandaodu/2021/0717/2686.html