央行孫國峰：金融科技發展需引入RegTech

小新按：

隨著FinTech的快速發展，其對傳統金融金融機構業務帶來巨大衝擊，其累積的風險將有可能是系統性的。「人工智慧監管有可能會更好地識別與應對系統性金融風險。」近日，在第四屆金融科技外灘峰會上，金融四十人論壇（CF40）成員、央行金融研究所所長孫國峰說。

此次外灘峰會以「科技驅動全球金融變革」為主題，由國內領先的金融專業智庫上海新金融研究院（SFI）主辦，互聯網金融協會（NIFA）、金融四十人論壇（CF40）和北京大學數字金融研究中心（IDF）提供學術支持，國際金融業協會、外灘金融、金融城協辦。

會上，孫國峰發表了「RegTech發展的路徑」的主題演講。他介紹，從廣義上來講，RegTech可以定義為「科技和監管的有機結合」，也就是將科技運用於監管。

孫國峰稱，RegTech涉及到三個方面主體：一是監管機構，負責制定監管規則；二是金融機構，包括金融科技公司，行為需要符合監管合規要求；三是RegTech公司，可以為金融機構、金融科技公司滿足監管合規的要求提供服務。具體可以應用大數據、雲計算、人工智慧、機器學習這些新興技術。

他認為，人工智慧有可能是RegTech發展的一個重要核心，運用人工智慧進行監管，可以解決監管者的激勵約束問題，避免由於缺乏必要的激勵約束機制而導致的監管不力問題。人工智慧的引入，可以使得監管具有更高水平的全局優化計算能力。在應對系統性金融風險方面，人工智慧有獨特的優勢。

針對發展RegTech的路徑，孫國峰提出，首先，要完善金融監管的雙支柱。

一方面是微觀層面的功能監管。要建立Fintech行業監管規則，要實現風險監管的全覆蓋，避免監管空白。要進行穿透式監管，把資金來源中間環節和最終的投向，穿透連接起來。另一方面，在宏觀層面，要完善宏觀審慎監管體系。要通過宏觀審慎的監管，採取逆周期的操作，避免順周期的風險。

第二，推動金融數據標準化。推動金融數據標準化。標準真實的金融數據是人工智慧大數據分析的基礎，金融監管機構應牽頭制定整個Fintech行業金融數據標準，並整合整個行業的金融數據。

第三，監管當局要制定相關的規則、標準。金融監管部門應負責制定完整的Fintech行業監管規則、行業技術標準，有效規範市場進入和退出，為金融科技行業提供有序的公平競爭環境。

第四，誰來發展RegTech？一是由金融監管機構自身獨立研究和開發RegTech的系統。二是金融監管機構將RegTech系統的研究與開發外包，金融監管當局可以提出需求，由專業的RegTech機構進行開發設計。三是金融機構或Fintech公司開發RegTech系統，由金融監管機構進行選擇、整合、評估，也可以聘用第三方評估公司進行評估，在這個基礎上，形成適用於整個行業的RegTech系統。

第五，從RegTech可持續發展的角度來說，監管成本適度內部化。金融科技整個行業有必要分擔一部分監管當局發展Regtech的成本，將此視作為維護公平競爭環境的必要支出，實現金融科技監管成本的適度內部化。

孫國峰認為，實現監管成本內部化，有利於解決監管的激勵約束機制問題，有利於緩解金融監管中的不公平性問題，有利於構健公平、有序、競爭的金融科技新生態。

第六，加強RegTech的國際合作。一方面，進一步加強國際交流合作，引導國際Regtech新技術在落地，並在此基礎上建立健全適合國情的Regtech發展機制。另一方面，加強國際監管合作，可防止跨國監管套利，防範金融風險。

作者丨孫國峰

CF40成員、央行金融研究所所長孫國峰在第四屆金融科技外灘峰會上

對RegTech有不同的定義。英國的行為監管局將RegTech描述為「運用新技術，促進達成監管要求」。更寬泛地理解，RegTech可以定義為「科技和監管的有機結合」，也就是將科技運用於監管。RegTech就涉及到三方面主體：一是監管機構，負責制定監管規則；二是金融機構，包括金融科技公司，行為需要符合監管合規要求；三是專業的RegTech公司，可以為金融機構、金融科技公司滿足監管合規的要求提供服務。具體可以應用大數據、雲計算、人工智慧、機器學習這些新興技術。

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中外RegTech的發展背景

RegTech的發展，在國外有兩個方面的因素。

1、從需求角度看，金融危機之後，監管當局對金融機構的監管逐漸收緊，金融機構遵守監管法令的成本增加。很多銀行大量雇傭人力，增加了支出，為了滿足監管要求，避免巨額罰款，所以很多銀行引入了科技手段，促進自身滿足監管能力的提升。這是從需求方面看RegTech的背景。

2、供給角度。這些年，大數據、雲計算、人工智慧、機器學習發展進入了一個新的發展水平。從能力角度來說，RegTech發展的潛力也得以釋放。特別是出現了一些專業的RegTech公司，可以提供更加專業的服務。

和國外不同，的RegTech發展，有它的獨特之處。

1、發展RegTech的必要性。從國外發展經驗看，主要是為了滿足監管需要。而，除了滿足監管需要的角度，還有一個很重要的現實問題，就是的金融市場比較大，發展速度快，有可能跨行業、跨市場的新產品，這些創新隱含著一些金融風險。為了應對這些金融風險，需要加強金融監管。但金融監管的人力成本越來越高，面對這麼大的市場，這麼多的產品，這麼多的金融機構和金融數據，單純靠人力進行監管，恐怕難以滿足監管的需要。所以，在，RegTech不僅可以用來監管Fintech的發展，還可以滿足監管當局對金融風險進行識別、防範能力的提升。

2、從這個角度來說，發展RegTech的推動力，也有所不同。從國外來看，RegTech發展主要是金融機構為了滿足監管要求，對自身引入一些新的技術發展RegTech。國外RegTech的發展推動力，既來自金融機構，也來自監管當局。而在，金融監管是最具有包容性的，金融機構和金融科技公司不一定有足夠的研發RegTech技術的動力，所以在推動RegTech的發展，可能更主要的是從監管當局角度來推動。

3、RegTech技術的具體應用方面。從國際看，主要是監管合規，也包括反洗錢、網路安全。在，除了這些方面以外，很重要一個應用的領域，就是防範金融風險，促進防範金融風險能力的提升。

RegTech的主要技術是通過大數據，可以分析各種海量的金融數據。通過雲計算，可以完善監管規則，靈活地調整計算方法，特別是今年取得重要突破的人工智慧，這也是RegTech運用的一個重要技術。

02

RegTech的核心：人工智慧監管

人工智慧有可能是RegTech發展的一個重要核心，運用人工智慧進行監管，具有幾個方面的優勢：

一是解決了監管者的激勵約束問題。監管者為什麼進行監管，有什麼動力進行監管？這本身是一道監管的激勵約束機制問題。用人工智慧進行監管，發展RegTech，可以解決監管者的激勵約束機制問題，避免由於缺乏必要的激勵約束機制而導致的監管不力問題。

二是人工智慧的引入，可以使得監管具有更高水平的全局優化計算能力。人工智慧，特別是最近剛剛結束的AlphaGo和柯潔的對弈，可以看到人工智慧通過自主學習進步非常快，而且有很強大的計算能力、全局優化的能力，可以發現人力發現不了的很多潛在風險、漏洞、隱患。金融風險是未來發生損失的一種不確定性，既然是不確定性，就意味著人類在認知未來世界方面具有某種缺陷。這種缺陷，現在看來可以通過人工智慧的方式加以有效的彌補。人類發現不了的金融風險，可以通過人工智慧發現。所以AlphaGo戰勝柯潔之後，

三是應對系統性金融風險方面，人工智慧有獨特的優勢。

所謂系統性金融風險，就是發生了金融風險，有可能對實體經濟、金融體系運行造成重大損害的風險。什麼層級的金融市場波動會導致系統性金融風險？這方面，我們的認識還很不夠。很多系統性金融風險發生之前很難預測，甚至在發生之後也還很難被判斷。

例如，這次全球金融危機發生之前，很少有人預測到美國次貸危機會導致全球金融危機，甚至發生了美國次貸危機之後，還有很多各個方面的經濟學界、監管當局、金融界沒有意識到次貸危機的發展，最終會成為一個全球金融危機。這也說明，人類的理解還是具有某種缺陷。當然，危機之後，在怎樣識別建立預警機制方面，各國監管當局做了很多的研究、探索。比如說國際清算銀行的Credit-to-GDP gaps指標。當然，這個指標也有它的問題，比如它是根據過去的經驗分析，有2/3的經濟體gap達到某個水準以後，會發生系統性金融危機，還有1/3的經濟體指標達到某一水平以後沒有發生金融危機，問題是我們不知道這個國家是屬於那2/3還是屬於那1/3。所以，試圖通過一些簡單的指標識別、判斷系統性的金融風險，可能存在很大的難度。需要人工智慧基於大數據的基礎上，進行強大的計算，有可能會發現我們意識不到的一些潛在系統性金融風險。

當然，人工智慧在應用於監管方面，可以有很多推理方式，不僅有類似於圍棋的規則推理，可能金融體系很多規則也在不同變化，還可以應用案例推理，還可以用模糊推理，對不確定性的事件進行分析。總之，可以通過各種方式、計算方法，模擬人類的想法，而且由於具有強大的計算能力，能在計算結果上超出人類。所以，人工智慧可以在很大程度上起到一個特殊的作用。

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如何發展RegTech？

首先，完善金融監管的雙支柱。一方面要進行微觀功能監管。要建立Fintech行業監管規則，要實現風險監管的全覆蓋，避免監管空白。要進行穿透式監管，把資金來源中間環節和最終的投向，穿透連接起來。綜合全鏈條信息判斷業務屬性和風險特徵，執行相應的監管規則，可以積極探索分類分級監管，針對經營規模、技術和風險能力，不同的機構的業務准入、創新方面，採取分級分類的監管方式，提高監管效率。

另一方面，在宏觀層面上，要完善宏觀審慎監管體系。我們可以發現，金融機構如果都採取人工智慧、自主學習的方式管理風險，微觀的金融風險可能增強，另外也可能導致順周期行為，現在很多金融科技公司對客戶風險的判斷，通過大數據進行實時分析，反應速度可能是毫秒級的，出現一個衝擊之後。如果所有的金融機構、金融科技公司瞬間都採取同樣一個行動，比如一個負面衝擊來以後，同時收縮授信額度，那對金融業就是一個非常大的衝擊。所以從這個角度說，要通過宏觀審慎的監管，採取逆周期的操作，避免順周期的風險。

第二，推動金融數據標準化。推動金融數據標準化。標準真實的金融數據是人工智慧大數據分析的基礎，金融監管機構應牽頭制定整個Fintech行業金融數據標準，並整合整個行業的金融數據。

第三，監管當局要制定相關的規則、標準。包括行業技術標準，有效規範市場准入、退出，為金融機構、金融科技公司發展提供一個有序的公平競爭環境。

第四，誰來發展的RegTech？我想有幾個路徑。

路徑一：由金融監管機構自身獨立研究和開發RegTech的系統。

路徑二：金融監管機構將RegTech系統的研究與開發外包，金融監管當局可以提出需求，專業的RegTech機構進行開發設計。

路徑三：金融機構或Fintech公司開發RegTech系統，由金融監管機構進行選擇和整合，包括評估，也可以聘用第三方評估公司進行評估，在這個基礎上，形成適用於整個行業的RegTech系統。

第五，如何建立可持續的RegTech發展機制。RegTech的發展，需要大量資金投入。這和過去的監管不同，過去監管主要是人力成本，取決於監管當局能不能聘用到高素質的監管人才。現在的監管，隨著RegTech的發展，更多體現為資金投入，因為建立高效的系統，要運用人工智慧這種方式，都需要大量的資金投入。在這個背景下，如果RegTech本身沒有一個很好的自主發展機制，有可能會形成監管發展和金融科技行業發展之間的不平衡、不對稱。所以在這個問題上，有必要推動監管成本適度內部化。也就是說Fintech行業（當然，也包括金融機構），適當分擔監管當局發展RegTech的成本。從Fintech行業的發展來說，為了有一個很好的監管環境，也有必要支付一些這種成本，可以把這種成本看作為了推動Fintech行業長期可持續健康發展的一個良好的外部環境所必需的。具體操作層面，也可以通過一些組織、模式創新的方式來為RegTech系統建設貢獻自己的力量。監管成本適度內部化，可以有助於解決監管的激勵約束問題，也可以緩解金融監管中的不公平性問題，也有利於構建公平、有序、競爭的金融科技的新生態。

第六，加強RegTech的國際合作。一方面，可以和其他的監管當局就RegTech技術進行交流、合作，引進一些新技術，當然也可以分享經驗。另一方面，加強國際監管合作，防止出現跨國的監管套利，防範系統性的金融風險。

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此外，為紀念卓越的世界經濟學家浦山先生，並推動國際金融與新金融的研究和發展，上海新金融研究院於2016年7月發起成立上海浦山新金融發展基金會，並與世界經濟學會戰略合作，聯合主辦浦山獎。

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