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金融科技监管风险(风险防范与商业模式概述)

监管科技(RegTech)的概念自从提出之后,紧密地呼应着数字经济的发展步伐,正成为全球科技应用的焦点,吸引了监管部门、金融机构、科技公司的积极研究。金融业作为信息化程度最高的领域,其对信息技术的研发及应用日新月异,监管科技水平也不断提升,从FinTech衍生出RegTech并服务于更广泛的产业是必然趋势。

一、

 

监管科技在合规端的运用

运用于合规端的监管科技(合规科技,CompTech),依托云计算、区块链等新兴技术,将金融机构端和监管端以数字化的方式相连通,其着力点主要为数字化、数据识别与分析运用,以及数据加密与传输技术。合规科技旨在帮助金融机构降低合规成本、更好地适应不断变化的监管规则以满足合规要求。

图1. 监管科技在合规端的主要应用

(一)数字化

面对复杂繁多的监管规则,金融机构需要利用合规科技进行数字化处理,以便更全面地解读监管规则,应对突发风险。合规科技在数字化方面的运用主要分为数字化监管协议和数字化监管材料。

1、数字化的监管协议

数字化的监管协议能够帮助金融机构对监管规则进行数字化解读并嵌入机构和各类业务中,使监管规则能够更及时、更充分地被理解,避免金融机构出现信息偏差,从而有效提升合规效率、降低合规成本。

2、数字化的监管材料

数字化的监管材料旨在将所有与监管相关的资料以数字化的格式存储,如数据、文件、图像等,便于查询修改记录,使数据文档可追踪,在满足合规要求的同时确保监管材料的安全性。

表1. 合规科技在数字化领域的具体运用

 

(二)数据识别与分析应用

数据识别与分析应用是合规科技的重要应用场景,主要由生成监管报告、风险管理、用户身份识别、合规咨询和交易监控5方面构成。

1、生成监管报告

无论对监管机构还是金融机构来说,监管报告在促进监管工作落实和监测金融机构是否满足监管标准方面都起到至关重要的作用。合规科技通过大数据分析、实时报告和云计算等技术实现自动化数据分析并生成监管报告,促进监管机构和金融机构共同发展。

2、风险管理

近年来,愈加复杂的监管规则的实施,一定程度上阻碍了金融业的创新。面对资源竞争形势更加严峻的现象,许多金融机构的风险管理和融资周转也更艰难。在此情况下,合规科技可以发挥自身优势,将风险管理转化为竞争优势,促进金融业发展的更新迭代。

3、用户身份识别

在金融服务中,用户身份识别是保障金融效率的关键,没有有效的用户身份识别就无法监测和分析客户交易情况、调查可疑交易和恐怖融资等活动。因此,提供用户身份识别技术是目前各监管科技公司发展的主要业务。

4、合规咨询

金融机构的合规管理过程覆盖了大量的规章制度和专业性技术,大部分企业决策者为了避免因对政策理解不全面和技术要求不到位等原因给企业带来损失,常借助合规咨询技术实时监控和跟踪当前的合规状态,确保企业经营符合合规要求。

5、交易监控

在合规科技的发展过程中,通过合规科技实现对数据识别和分析的功能,可以实时监控交易市场,利用计算机程序对数据进行持续性分析和处理大额数据、发现可疑交易,可提高对洗钱活动的智能化监控水平,维护全球金融秩序稳定。

表2. 合规科技在数据识别与分析领域的具体应用

(三)数据加密和传输技术

合规科技在数据加密和数据传输过程中,主要是依靠区块链、机器学习、API等先进的金融科技为数据提供一个相对安全的加密环境,防止数据被篡改。

1、数据加密

在数据加密过程中,合规科技依靠新兴技术的支持,防止黑客入侵,确保金融数据的完整性和安全性,帮助金融公司发展竞争优势,进行风险管理,预防金融犯罪活动的发生。

2、数据传输

随着金融数据的急速膨胀,数据传输逐渐成为金融监管的重点工作,在数据传输过程中,合规科技的作用是确保数据的有效性并防止数据在传输过程中遭到篡改和泄露,为金融机构内部隐私数据提供全面、安全、合规的保护和治理。

表3. 合规科技在数据加密和传输技术领域的具体应用

二、

 

监管科技在监管端的运用

虽然监管科技有很多维度的分类,但其核心要素都是数据。运用于监管端的监管科技(SupTech),一方面,要解决监管机构如何获取全面、精准的监管数据的问题;另一方面,要解决在获取了海量数据之后的数据处理和分析问题,即监管端的监管科技主要侧重于数据收集和数据分析两大方面。

图2. 监管科技在监管端的主要运用

(一)数据收集

面对复杂多变的市场环境,监管部门需要更全面、更准确的数据对金融机构进行全面监管,因此,监管部门具有运用监管科技的充足动力。监管科技在数据收集方面的创新包括监管机构对金融机构的业务进行实时监控,并能够直接抓取数据,具体包含形成报告、数据管理和虚拟助手3个重要环节。

1、形成报告

在形成报告方面,监管科技可以帮助监管部门将复杂的数据和交易信息整理成更清晰、更方便阅读的监管报告,不仅能帮助监管机构掌握金融市场动态情况,还能帮助监管机构实现实时监控,及时发现市场异常并控制大型风险,具体包括自动化报告和实时监控报告两方面。

2、数据管理

在数据管理领域,监管科技可帮助实现数据自动核验和整合,包括将微观层面的数据高效地加总为宏观层面的数据,以及整合不同数据源的信息,从而支持监管部门分析工作。数据管理的4个关键任务分别是数据验证、数据整合、数据可视化和云计算。

3、虚拟助手

在虚拟助手方面,监管科技可以通过命令或计算机程序模拟人类语言来回答日常中的简单问题,是监管部门处理消费者投诉的重要工具手段。最常用的虚拟助手为聊天机器人和自然语言处理工具。

表4. 监管科技在数据收集方面的具体应用

(二)数据分析

监管科技在数据分析方面的应用主要包括通过对大数据的分析识别来检测内幕交易和操纵市场等行为、利用机器学习等算法识别洗钱行为、结合另类数据对系统性风险进行预警等。具体包括市场监督、不端行为分析、微观审慎监管和宏观审慎监管等。监管科技在数据分析领域的应用,能够将风险和合规性监管从事后监管向前瞻性和主动性监管转变。

1、市场监管

在市场监管方面,监管科技主要用于追踪异常交易记录和处理敏感信息,帮助监管部门检测市场中是否存在内幕交易和操纵市场的现象,避免内幕交易和操纵行为扰乱市场秩序,维护良好的市场环境。

2、不端行为检测

在不端行为检测领域,监管科技主要对海量数据进行快速分析处理,进行市场监管,旨在打击洗钱、恐怖主义融资、欺诈、违规销售等活动,帮助监管部门识别违法的金融活动,加强市场监督。

3、微观审慎监管

在微观审慎监管方面,监管科技主要利用神经网络、机器学习等技术评估信用风险、识别流动性风险,旨在改善监管当局的微观审慎监管,使其提前做好应对风险的准备,避免违规贷款等现象。

4、宏观审慎监管

在宏观审慎监管方面,监管科技主要通过分析定量或结构化数据,发挥风险预测、紧急风险识别、维护金融稳定和政策评估等作用,有助于监管当局及时发现市场异常,预防宏观金融风险,维护金融市场秩序。

表5. 监管科技在数据分析方面的具体应用

三、

 

我国监管科技的发展实践

监管科技可以助力监管机构和金融机构从监管和合规两端发力,构建审慎监管下的金融科技创新生态。在新的形势下,研究监管机构、科技公司等参与主体如何发挥监管科技的应用价值,成为我国发展监管科技的当务之急。

(一)监管科技的发展阶段

我国监管科技起步较晚但发展很快,国家从政策层面大力支持监管科技的发展。我国监管科技的发展阶段大致可分为起步阶段、探索阶段和快速发展阶段。

1、起步阶段

2017年,监管科技开始进入我国监管层视角,在顶层设计层出现。2017年5月,央行成立金融科技委员会,强调将进一步强化监管科技应用实践,首次提到“监管科技”一词。此后,“监管科技”在监管部门政策文件中出现的频率不断提高。

2017年6月,央行印发《中国金融业信息技术“十三五”发展规划》,提出加强对金融科技与监管科技的研究与应用。2017年12月,证监会提出2018年4个重点方向,其中之一就是大力推进科技监管,提升监管智能化、科技化水平。

2、探索阶段

自2018年开始,面对金融科技发展带来的风险积累和爆发,我国监管部门需要“以科技对科技”去积极应对,监管科技从概念走向实施。2018年5月,证监会印发《稽查执法科技化建设工作规划》,提出全面建设覆盖证券期货稽查执法各个环节的“六大工程”,标志着资本市场监管执法科技化进入全面提升阶段。

2018年9月,证监会印发《中国证监会监管科技总体建设方案》,提出了监管科技建设的意义、原则和目标,明确了监管科技1.0、2.0、3.0各类信息化建设内容。2018年11月,证监会提出,要加快推动资本市场数字化转型发展,大力加强科技监管,提升监管科技化、智能化水平。

3、快速发展阶段

2019年至今,随着国家相关政策对监管科技应用的持续推进,从提出“加强监管科技应用”到强调“加快监管科技的全方位运营”,监管科技应用不断向纵深发展。

2019年3月,央行金融科技委员会召开2019年第一次会议,指出当年的工作重点之一就是强化监管科技应用。2019年9月,央行印发《金融科技(FinTech)发展规划(2019-2021年)》,提出运用数字化监管协议等监管科技手段,加强监管科技应用。

2019年12月,央行在北京率先启动金融科技创新监管试点,旨在打造中国版的“监管沙盒”。2022年1月,央行印发《金融科技发展规划(2022-2025年)》,提出加快监管科技的全方位运营,对金融科技创新实施穿透式监管。

表6. 监管科技的发展规划和顶层设计

(二)监管机构实践

1、国家监管部门实践

国家相关监管部门加快推进监管科技的应用实践。银保监会开发监管标准化数据(EAST)系统,目前已进入5.0阶段,基本覆盖了现场检查、非现场监管、市场准入等所有金融监管领域。国家外汇管理局开发跨境资金流动监测与分析系统,以加强对跨境资金流动风险的监测和应对,维护国家经济金融安全。中国人民银行反洗钱监测中心开发反洗钱监测分析二代系统——大数据综合分析平台,对数据采集、数据分析、数据挖掘进行智能化再造,有效提高了金融监管效能。证监会运用大数据技术,有效加强对异常交易账户信息、违法线索的综合分析研判,提升了全链条打击的精准度。

2、地方监管部门实践

地方金融管理部门也积极探索监管科技在风险监测预警中的运用。北京市金融监管局通过“冒烟指数”对纳入监管系统的企业进行综合风险等级量化,有效监测企业非法金融活动风险。深圳市金融办建设深圳市金融风险监测预警平台、深圳市地方金融监管信息平台、灵鲲金融安全大数据平台,强化金融风险监测预警,稳妥处置各类金融风险隐患。宁波市金融办建设金融风险“天罗地网”监测防控系统,其具备风险监测、风险预警、风险处置、机构监管等功能,能对金融风险进行全流程持续监控和动态分析。

3、科技公司实践

运用于合规端的监管科技,旨在帮助金融机构降低合规成本、更好地适应不断变化的监管规则,满足合规要求。国内蚂蚁金服、度小满金融等金融科技公司除了利用自身的技术优势来推动监管科技的发展实践外,也在积极探索与监管机构、金融机构的合作,共同推进监管科技理论和实践的开发应用。

表7. 国内科技公司的监管科技实践

 

【互金消费】商业模式概述

 

行业空间:需求广阔,牌照稀缺

互联网消费金融的商业模式由流量、资金、系统、风控、催收五个要素构成。由于其业务通常嵌入小额高频的消费场景,其金融周期性被最大限度的抹平,一定程度上具备消费行业的价值特征,同时具备朝阳赛道的高成长性。消费金融行业的三个核心关注点在于:1)牌照稀缺性形成进入壁垒。2020年以来,消金牌照审批有所放松,但获批者大多数都是互联网或消费领域的巨头,长期来看,在监管边界逐步明确的背景下,消金、银行等牌照的价值只增不减;2)高频场景提供稳定的现金流。各类机构在从事消费信贷的过程中,都尽可能利用商业场景深度触达用户,这种高频打低频的思路能够最大限度挖掘客户的价值;3)国内消费信贷市场较之海外仍然具有较大的发展空间。剔除住房贷款后,2021年中国的居民杠杆率为61.6%,低于世界平均水平。

图3. 2021年世界各国居民杠杆率水平(%,剔除房贷后)

竞争格局:按照定价分层,头部机构有所跨界

互联网消费金融市场的参与机构种类众多、数量丰富,市场层次已形成四大主体“群雄逐鹿”的局面。除了互联网公司旗下的消费金融平台外,一是银行系消费金融机构,如中银消金、中邮消金等,主要以信用卡和其他信贷产品为主,信用卡产品模式在线上和线下都已成熟,其他信贷产品为抵押类产品及信用类贷款;二是持牌消费金融机构,主要集中在汽车金融、3C分期贷、装修贷、教育贷、旅游贷等线上消费贷产品,以及部分线下现金贷;三是小贷公司和其他P2P平台,主要集中在线上的消费贷与现金贷。在差异化竞争的过程中,商业银行产品逐渐互联化,互金平台也提高了场景覆盖面,双方建立了多方面的合作,比如推出各种联名信用卡等;另一方面,商业银行大多服务于数据丰富的成熟客户,持牌消金和互金平台主要覆盖年轻群体和三四线城市的下沉客户,但不同玩家的客户分层已经相互渗透。

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