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[摘要]近10年来金融机构和高科技企业投入了大量资源用于金融技术的研发，科技和金融结合得越来越密切，逐步形成了金融科技，其范围主要包括互联网金融、智能投顾、金融机构运营和风险管理等。笔者在文中介绍了金融科技发展与监管科技的需求、现代监管科技发展现状和国际经验、怎样构建监管科技等，认为监管科技以实现审慎监管、投资者保护和促进金融市场公平竞争为监管目标，也为金融科技良性发展提供保障。未来，监管科技不仅需要灵活地应对新金融技术所带来的挑战，还需要达成和满足新时代的监管需求。

　　（中经评论·北京）一、金融科技的发展与监管科技的迫切需求
　　
　　科技与金融间最初协作始于金融活动萌芽阶段中所使用到的初级工具。近10年来金融机构和高科技企业投入了大量资源用于金融技术的研发，科技和金融结合得越来越密切，逐步形成了金融科技，其范围主要包括互联网金融、智能投顾、金融机构运营和风险管理、支付系统、金融基础设施、数据安全、数据商业化、虚拟数字货币和监管科技。其中具有代表性的是人工智能领域下的监管科技，即结合人工智能、机器学习和数据挖掘等新技术以及与金融活动相关的大数据来实施监管。支付领域也出现了大批移动支付平台，迅速抢占了传统金融机构的市场份额。根据美国的调查，民众对科技公司提供的金融服务给予了高于金融机构的信任。
　　
　　二、现代监管科技的发展现状和国际经验 织梦内容管理系统
　　
　　监管机构的责任和目的在于平衡监管目标、确保金融稳定和保护投资人。现有监管体系的特点是高速、灵活地掌控信息，让企业更轻松地应对严格复杂的合规制度和减少运营风险。监管内容不仅包括了针对人的行为监管，还包括了针对机器的行为监管。随着金融市场的发展，监管机构人手少，工作量大，因此技术在监管中扮演越来越重要的角色。监管科技的应用降低了监管成本，提高了监管效率。
　　
　　以美国为例，美国政府要求金融机构了解、监控、报告所有的交易活动给监管机构。自20世纪70年代开始，各国央行和金融机构合作构建了基于计算机技术的系统来管理金融活动和预防系统性金融风险。监管技术还被证券监管机构应用在证券交易上，帮助监管机构实时确认和解决风险以达到有效监管，例如通过分析证券相关交易数据来判定内线交易。除此之外，监管科技还适用于金融机构的内部管理，特别是风险管理方面。21世纪以来，监管科技的业务内容更主要集中在数据安全、网络安全、宏观审慎监管、反洗钱、了解客户原则和智能投顾领域。最新一轮的金融监管技术已经从以前的人机混合协作模式，演变到了自动的实时收集数据，以及高效实时分析数据，进而得出监管决定。 本文来自织梦
　　
　　从国际经验来看，监管科技主要包括以下几种监管方式。首先是无作为放任不管的监管方式。其次是有条件的基于个案部分放宽监管，其优点在于允许监管机构通过上述机制获取足够的监管经验，而缺点在于这种监管方式难以掌控新金融科技所带来的风险，仅能临时使用，缺乏长期的政策稳定性。再次是从计算机领域借鉴而来的沙盒监管，即在预先设定的范围内实施监管科技，实施机构不承担潜在风险所造成的责任。沙盒监管的优点在于安全、透明、可复制性强、快速实施创新技术，同时有效地加强了监管机构和金融科技创新者之间的交流。但沙盒监管不是基于成文法规的监管，政策不确定性强。且沙盒监管仅积累了小规模经济体上的监管经验，在像中国这样的大体量经济体上实施效果如何并不确定。最后还可以修改实体法和程序法，设立新的法规来监管金融科技。例如，美国为了监管新出现的移动支付技术而实施的《多德－弗兰克法案》（Dodd-Frank）。新推出的法规可以黏合金融科技参与方之间的竞争和合作关系。

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　　三、构建监管科技体系
　　
　　监管科技以实现审慎监管、投资者保护和促进金融市场公平竞争为监管目标，是金融监管的技术解决方案，也为金融科技良性发展提供保障。因此，构建完善的监管科技体系符合公共利益和投资人利益。监管科技不仅需要灵活地应对新金融技术所带来的挑战，还需要达成和满足新时代的监管需求。从国际经验可以看出，监管科技在融入监管体系的过程中需要特别注意以下几方面：
　　
　　一是数据的收集和处理能力。在融入大数据和人工智能等技术之后，监管科技的主要方向从“了解客户原则”转向“了解数据原则”。监管机构不仅要扮演监管的角色，还需要善于收集数据、处理数据和保护数据。大部分的科技监管工具都是基于数据挖据技术和云计算技术的应用。在数据收集方面，立法机构不仅需要与金融科技机构和监管机构多沟通，以最优的收集和处理方式确保数据质量，还需要制定隐私数据的保护法规。涉及隐私的数据仅能以特定目的、合法的方式收集，不能在没有数据所有人同意的情况下将数据使用在该特定目的之外的事项。立法机构还需要设定标准，便于数据的分享和使用。监管机构在保护隐私的同时还需要确保数据的安全，不仅要构筑防火墙防止外部黑客入侵盗取数据，还要设定有效机制防止内部企业员工盗取数据。数据处理更为重要，如果没有清洗处理后的结构化数据，监管机构难以实施以人工智能为载体的实时数据分析和实时行为监控，特别是那些难以监管的非金融机构的违法行为，例如场外证券交易“暗池”中的违法证券活动。

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　　二是人工智能与金融监管的深度融合。金融科技为监管机构提供了之前没有的用于评估风险的细节数据，结合人工智能之后，不仅可以用于监测金融违法行为，基于复杂的算法训练出的模型还可以实现针对金融机构的自动监管，极大程度地缓解了监管机构在经费和人力资源上的窘境。但我们也需要警惕和预防自动监管所带来的负面效应。因为自动监管所涉及的交易数量大，范围广，自动化程度高，所以监管科技的系统性差错会比人工监管给消费者带来更严重的损害。值得注意的是，自动化程度提高以后，减少了金融机构工作人员与消费者间的交流。而金融行业需要与消费者保持必要的联系以满足监管规定的“了解客户原则”。除此之外，我们还需要注意到监管对技术创新的阻碍作用。几乎所有的国内外研究中都发现了监管抑制创新的现象，而鼓励创新又是中国的基本国策，如何在满足监管目的的同时促进创新是监管机构和立法机构亟待解决的重要问题。

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　　三是重视人才队伍建设。监管科技重新定义了金融从业人员的职业角色和价值，培养懂技术、懂金融、懂法律的复合型监管人才是监管科技建设的重中之重。拥有社会学背景的专业人士可以设计全面的访谈计划，帮助监管机构更好地了解投资人；而拥有经济学背景的专业人士可以通过模型帮助监管机构设立完善的内部风险评估系统，以用于实施科技监管。另外，计算机算法擅长处理简单重复的问题，虽然对复杂问题的处理能力也越来越强，但是在处理大多数复杂问题的时候还是要人参与决策过程，或者人工抽样质检。
　　
　　四是重视机构间的交流。立法机构、监管机构、金融机构和科技公司间的沟通交流和相互监督可以更好地促进监管科技发展，完善监管制度。监管机构可以定期与科技公司交流以了解金融技术的最新发展情况，避免发生监管滞后的情况。监管机构还需要尽职调查其选择的第三方监管科技提供商，避免第三方风险。同时，监管机构的第三方技术提供商还可以通过与监管机构的互动交流来验证其研发产品的技术性能。另外，监管科技的参与方还可以通过沟通交流来确定标准化的监管流程，以解决不同监管系统间的兼容问题，提高监管效率。

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　　五是建立监管试错机制。根据实际情况的不同，有多种不同的监管试错机制可用于测试新出现的金融科技是否具有潜在的风险。根据适用范围的大小，监管试错机制包括实况模拟、压力测试、实况演习、项目试点和沙盒监管。从国外的实务经验可知，多个试错机制混用能够得到多维度的监管回馈信号。分析多维度监管信号后得出的结论能让监管机构做出最恰当的监管行为，获得最佳的监管效果。例如，同时对新的金融技术实施沙盒监管和项目试点，并在实施上述试错机制的过程中收集数据用于评估风险，随后通过分析收集到的数据来确定上述金融技术的短期安全性。如果金融科技业务满足了短期安全性要求，那么监管机构就可以向其发放限制经营范围的临时执照。