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监管科技(Suptech):内涵、运用与发展趋势研究1
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摘要:近年来,“监管科技”被广泛关注,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。数据收集方面的运用主要是形成报告和进行数据管理;数据分析方面的运
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2018
年第
10
期
监管科技
(
Suptech
):
内涵
、
运用与发展趋势研究
何海锋 银丹妮 刘元兴
1
摘要:近年来,“监管科技”被广泛关注,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。数据收集方面的运用主要是形成报告和进行数据管理;数据分析方面的运
用包括虚拟助手、市场监管、不端行为监测,以及微观和宏观审慎监管。从目前监管科技在监
管端的运用实践来看,主要呈现出以下发展趋势:监管科技将应用于金融监管全链条,监管端
与合规端合作发展将成为监管科技的主要路径,区块链技术正成为监管科技的重要组成部分,
监管科技制度化进程正在加快。同时,也存在监管科技运用的数据治理有待加强以及监管科技
在监管决策中的作用需要明确等问题需要解决。
关键词:监管科技;数据分析;风险监测;区块链;云计算
中图分类号:F832 文献标识码:A
一、引言
从字面上看,“监管科技”是行政监管和科技的结合,可在各个行政监管领域普遍运
用,如海关监管、食品药品监管、土地监管等。但近两年来,在没有具体语境的情况下,“监
管科技”(Regtech)主要是指金融领域的监管科技。这一方面是由于金融领域向来是强监管
的领域,因此与科技的需求也结合得最为紧密;另一方面,则与近年来热门的“金融科技”
(Fintech)的英文文义衍生有关。
在国际上,英国政府科学办公室(UK Government Office for Science)( 2015)对监管科技
的定义是“可以应用于监管或被监管所使用的科技”。英国行为监管局(FCA)( 2016)认为,
监管科技是“金融科技子集”,是“采纳新科技实现监管目标较目前更有效和高效的达成”。国
1
何海锋,法学博士,京东金融研究院法律与政策研究中心研究员,中国社会科学院金融法律与金融监
管研究基地特约研究员;银丹妮,中央财经大学法学硕士研究生,京东金融研究院法律与政策研究中
心助理研究员,联系方式:dannyydn@163.com;刘元兴,法学硕士,京东金融研究院法律与政策研究
中心研究员。作者感谢编辑部和匿名审稿人的意见,文责自负。
* 本文为 2018 年度国家社会科学基金一般项目“基于大数据的金融监管法律制度研究”(18BFX137)的
阶段性成果。
*
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监管科技(Suptech):内涵、运用与发展趋势研究
总第
82
期
际金融协会(Institute of International Finance,2016)认为,监管科技是“能够高效解决监管和
合规性要求的新技术”。这些定义比较中性,没有涉及“监管科技”的价值取向。
国内开始讨论“监管科技”始于2017年。孙国峰(2017)认为,RegTech初期是指金融机
构利用新技术更有效地解决监管合规问题,旨在减少不断上升的合规费用(如法定报告、反洗
钱和欺诈措施、用户风险等法律需求产生的费用)。后期孙国峰(2018)对这个定义有所修正,
认为监管科技包含“合规”和“监管”两个方面:一方面,金融机构将监管科技作为降低合规
成本、适应监管的重要手段和工具,从这个维度可以将监管科技理解为“合规科技”;另一方
面,监管科技能够帮助金融监管机构丰富监管手段、提升监管效率、降低监管压力,成为维护
金融体系的安全稳定、防范系统性金融风险以及保护金融消费者权益的重要途径,从这个维度
又可将监管科技理解为“监管科技”。
杨东(2018)则将监管科技(RegTech)定义为“科技驱动型监管”的手段。“科技驱动
型监管”指的是在去中介、去中心化的金融交易现状下,在审慎监管和行为监管等传统金融监
管维度之外增加了科技维度而形成的双维监管体系。蔺鹏、孟娜娜和马丽斌(2017)从本质上
解释了监管科技,认为监管科技是以数据为核心和驱动的金融监管解决方案,体现了数据逻辑
的内涵。此外,蔚赵春和徐剑刚(2017)认为,监管科技本质上是一种数据中介,是应用技术
手段服务于监管,主要是通过大数据应用发挥监管作用,包括监管数据的收集、存储、分析处
理以及共享,重点在于了解数据KYD(Know Your Data)、数据主权和算法监管。
本文认为,“监管科技”是在金融与科技更加紧密结合的背景下,以数据为核心驱动,以
云计算、人工智能、区块链等新技术为依托,以更高效的合规和更有效的监管为价值导向的解
决方案。在具体表现形态上,监管科技有两大分支——在监管实施端表现为Suptech,在金融
机构合规端表现为Comptech
1
。换句话说,Regtech=Suptech+Comptech。
从监管端(Suptech)来看,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,金融监管被提升到前所未
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。此外,金融科技带来的新的风险场
景和风险特征,也需要监管机构积极应对。随着金融业务对现代科技的应用不断加速,监管机
构也需要“以科技对科技”,密切跟踪研究区块链、分布式账户等金融科技发展对金融业务模
式、风险特征和监管的影响。(李文红和蒋则沈,2017)。目前这些技术已应用于各国的监管科
技实践。
具体而言,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
1
即 Compliance-technology。
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2018
年第
10
期
可视化、云计算大数据);数据分析的具体运用则包括四个方面:虚拟助手、市场监管、不端
行为检测分析和审慎监管
1
(见图1)。
本文参考国际清算银行(BIS)下设的金融稳定研究所(FSI)于2018年7月发布的报告
《Innovative Technology in Financial Supervision(Suptech)—the Experience of Early Users》, 结
合主要国家金融监管机构在监管科技方面的探索,对监管科技在监管端的运用,即Suptech,
进行了全面的梳理,并在此基础上提出了Suptech的发展趋势。
Suptech
数据收集 数据分析
虚拟助手
企业
消费者
操纵市场
内部交易
反洗钱 / 恐怖主义融资
反欺诈
违规销售
宏观审慎监管
微观审慎监管
信用风险、流动性风险
风险预测、紧急风险识别、
金融稳定、政策评估
市场监管
不端行为检测
审慎监管
数据管理
形成报告
自动化报告
实时监控报告
数据确认
数据结合
数据可视化
云计算
资料来源:FSI,Innovative Technology in Financial Supervision (Suptech) – the Experience of Early Users,
对原图有所调整。
图 1:监管科技在监管端的运用分类
二、监管科技中的数据收集
(一)形成报告(Reporting)
1.自动化报告(Automated Reporting)
在自动化报告中,Suptech关键是要解决数据推送方式。为此,奥地利中央银行(OeNB)
搭建了一个报告平台,作为连通被监管单位IT系统与监管机构之间的桥梁。该系统允许银行部
1
根据 FSI 2018 年 7 月发布的报告《Innovative Technology in Financial Supervision (Suptech) – the Experience
of Early Users》整理。
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