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行业专家谈金融科技未来:严监管和防风险仍是重点


 
11月17日,在中国金融四十人论坛和金融城联合举办2018全球金融科技(北京)峰会上,中国银保监会创新部主任李文红主持召开了“监管科技与金融风险防范”专题会议。 英国金融市场行为管理局创新主管Katherine Browne 、英格兰银行金融科技负责人Cordelia Kafetz 、中国人民银行货币金银局局长王信、国家外汇管理局总会计师孙天琦、港交所创新实验室联席主管许慎参与讨论。  
 

 
央行货币金银局局长    王信

在传统实物现金领域上,金融科技、监管科技可能也有很大的应用前景。
央行货币金银局局长王信指出,在传统实物现金领域上,金融科技、监管科技可能也有很大的应用前景。
 
第一,在现金的统计和相关中央银行对商业银行现金服务领域的非现场监管数据的报送。虽然大家感觉到现金在日常使用中越来越少,但是它的总量还是高达7万亿人民币,而且每年还在净增长。如果对全世界现金相关统计没有很好的把握,将很不利于相关的监管和服务。怎么用金融科技(比如API)等先进的技术使得商业银行相关的金融机构更加边界的报送数据,从而减少他们相关的监管负担,我想这是非常重要的一个话题。在这一过程中,对于数据的安全、网络的攻击等,应该引起高度重视。或许可以考虑建设现金业务监管的云平台,建设相关的数据库,将基于人工智能算法的监管贯穿于整个的监管流程。
 
第二,内部的管理,比如在发行库的管理。因为我们要储存大量的发行基金,在全国有大量的现金发行库,我们的库里有很多的工作人员,直接接触现金耗费了大量的人力、物力成本,考虑使用生物识别等技术,可能会使我们在发行库管理、人力管理方面走出一个新的路子。而且相关的数据基本上是在内部使用,所以这个数据的安全性相对于开放的网络空间的数据保护要简易的多。
 
第三,大额现金管理。如果大家到国外去会发现,国外对大额现金的管理非常严,但是在中国大额现金是非常普遍使用的,比如很多企业还是用现金来发工资,很多的小微企业还是大量用现金进行交易。大量使用现金的结果可能就会造成逃偷税和违法犯罪的行为。所以我觉得中国需要借鉴国际的经验,加强大额现金的管理,比如在比较合理的限额之上,大额现金的使用、银行的存取以及特殊行业大额现金的使用,要进一步加强监测和分析,从中可能会发现存在一些违法犯罪的行为。
 
此外,金融科技在其他方面金融科技也能发挥重要作用,比如我们现在正在要求银行和现金处理的单位,记录现金的冠字号码,相当于人的身份证一样。通过记录现钞的冠字号码,利用人工智能进行大数据的分析,解析这个交易的行为。就有利于我们更加便利的发现大额现金的流通使用规律,抑制违法犯罪的行为。在这个过程中,因为可能会涉及到很多用现者的信息,所以对使用现金的人的隐私的保护等也要引起高度重视。
 

 
国家外汇管理局总会计师  孙天琦

传统金融安全网有三支柱:金融安全网应该扩展到四支柱,除去微观审慎监管、存款保险和最后贷款人,还应该加上行为监管。
孙天琦指出,从Fintech的发展和美国次贷危机的教训来看,金融安全网应该扩展到四支柱,除去刚才微观审慎监管、存款保险和最后贷款人还应该加上行为监管。
 
传统的监管者更喜欢微观审慎监管,一般比较容易忽视行为监管。这也是导致次贷危机重要的诱因之一,所以在危机之后,美国成立了消保局,英国成立了FSA。
 
目前国内监管来看,从事前、事中、事后三个环节来看:“在促发展、准入管理上都很积极,有人管、甚至抢着管;出问题后的后事料理有人不想管,不乐意管,但是也得管;而日常行为监管都想避而远之,一推了事”。这也是数字金融发展过程中出现问题的原因之一。
 
监管方都想把麻烦的日常监管推给别人,很多地方政府也没有专业的金融监管力量的积累,有的试图推回给中央,更多的只能是层层往下推:省一级推给省会和地市,省会和地市又推给县区,重大群体性事件出来后才会重视,表现为事后、被动的运动式整顿,周而复始,教训深刻。标志之一:各个监管部门都不想沾投诉工作的忽视,麻烦。 相互推来推去,反映出功能监管在国内要真正落地还是非常艰难的。
 
从实际工作来看,Fintech的发展能够冲破市场壁垒,能够更加迅速地跨境提供金融服务,行为监管迫切需要加强国际的监管政策的协调。比如企业从澳大利亚监管部门拿到了金融牌照,他在澳大利亚违规,澳大利亚的监管部门是可以处罚他的。但如果这个企业通过网站给中国的消费者提供服务违规了,谁来管?因此,迫切需要国际上的金融监管合作。 
 

 
港交所创新实验室联席主管  许慎

对于区块链,我们是很客观、公正地看这样的技术,也希望在实践当中理解它的效能、效应,同时,也是彻底的拥抱它。我们不认为在新的技术发展和传统的金融领域会有很强烈的冲突。
许慎在发言中介绍了港交所建立的创新实验室的作用,一方面能够帮助整个港交所从认识技术、理解技术的角度有一个宏观的大的战略,另外还有一个很重要的职能,找到具体的应用场景,快速有效地把新的一些技术和理念应用起来,迅速地得到一些反馈和机制。
 
许慎也特意分享了港交所在运作中,得到的一些教训和总结的经验。
 
第一个领域是在区块链。我们在区块链的领域有一个新的合作,是针对于南北向资金领域的合作,希望借助于区块链技术本身的特点解决交易清结算方面的问题,提升它的效率,特别是实现“T+0”的要求。这表明了我们很重要的一个态度,对于区块链,我们是很客观、公正地看这样的技术,也希望在实践当中理解它的效能、效应,同时,也是彻底的拥抱它。我们不认为在新的技术发展和传统的金融领域会有很强烈的冲突。
 
第二个领域是人工智能-AI。对于人工智能来讲,我们选择了几个领域去进行一些小规模的实践,第一个是自然语言处理。人工智能自然语言的处理,把非结构化的文本变成结构化的,能够把里面的实际财务数字从长篇大论当中有效提取出来,同时还可以做到前后的比对。对这样的文档的梳理有一些很细节的挑战,特别是对表格的一些梳理。
 
另外,在自然语言处理方面也进行了一些小的尝试,舆情监控。
 
对于舆情监控的领域,特别是监管,人工智能带来最大的革命性的改变很可能是完成了人不可能完成的使命,几千家上市公司,每家上市公司时时刻刻都在发生不同的信息时,如何监管、监控?人工智能的标准基本上可以做到同时监控上百家舆情的信息,24×7不间断的监控。当然,这里面涉及到监控的准确度和覆盖率的问题,这就需要进一步的技术手段不断地提高。
 
第三个领域,最近取得了比较明显的测试效果,就是人工智能和大数据相结合的技术,叫知识图谱。简单来讲,知识图谱就是把实体和实体之间的关系以及不同的属性放在非传统的图数据库当中进行数据的表示,同时也进行可视化的展示。但最重要的,知识图谱提供给我们一个新的计算方法,去发现实体和实体之间关联、关系所具备的一些可能的风险特征,而这些风险特征可能是靠传统的技术很难有效发现和计算出来的。

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