央行官员:人工智能监管或能更好地识别和应对系统性金融风险

澎湃新闻记者 张宁

2017-06-18 15:10 来源:澎湃新闻

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快速发展的金融科技愈发引起监管层的重视。今年5月,中国人民银行成立金融科技(FinTech)委员会,加强对金融科技工作的研究规划和统筹协调。
6月17日,中国人民银行金融研究所所长孙国峰在出席由清华大学法学院主办、京东金融承办、剑桥大学新兴金融研究中心作为学术支持机构的“金融科技发展与法律前沿国际论坛”时表示,为防范金融科技风险需要加快引入监管科技(RegTech)这样一个监管手段。中国人民银行金融科技(FinTech)委员会的成立也提到了强化RegTech的实践,以应对监管要求合规的复杂挑战。
孙国峰认为,RegTech的核心是人工智能监管。人工智能监管有以下优势:首先是解决监管者的激励约束机制问题,即监管系统可以依据监管规则即时、自动地对被监管者进行监管,避免由于缺乏激励约束机制导致的监管不力等问题;其次,是具有更高水平的全局优化计算能力,发现更多人工监管发现不了的监管漏洞和不合规情况;三是人工智能监管可能会更好地识别与应对系统性金融风险。
以下是孙国峰发言实录:
正如大家看到的,中国金融科技的发展在全球是领先的,当然在金融科技的发展中,我们要注意风险的防范。在防范风险的过程中除了传统的监管手段,很重要的是要结合国际上的一些发展趋势,对引入监管科技(RegTech)做一些展望。
首先讲一下我对监管科技(RegTech)的理解,RegTech是监管与科技的一种结合,我们所说的监管科技的应用主要是在监管合规方面的应用,同时也包括身份验证、网络安全,预防欺诈以及风险管理等方面的运用。
根据我们的理解,中国的RegTech与国外的还有一定区别。国际上,首先是金融机构、金融科技公司最早使用RegTech,在这之后,监管机构意识到自己也要提高监管水平,从而也开始使用RegTech。中国则相反,因为我们的监管比较具有包容性,所以我们的金融机构,金融科技公司发展RegTech的动力不是那么足,同样监管部门在RegTech的发展上也不是那么快,所以相比与国际,我们的金融科技发展是领先的,但监管科技却是有一定滞后的。
事实上目前中国是特别需要发展监管科技(RegTech)的,其中一个重要原因是中国金融科技发展的背景。中国金融科技发展很快,中国金融市场又很大,金融科技发展的内在动力比较强,这种背景下就需要特别防范快速发展之下带来的风险。特别是在去年年底中央经济工作会议提出,把防范金融风险放在更加突出的位置上。所以,怎样去防范金融科技风险就成为监管机构面对的一个重要的挑战。
为了应对这个风险,也需要加快引入RegTech这样一个监管手段。中国人民银行金融科技(FinTech)委员会的成立也提到了强化RegTech的实践,强化监管科技(RegTech),以应对监管要求合规的复杂挑战,即积极利用大数据、人工智能、云计算等技术来丰富金融监管手段,提升跨行业、跨市场交叉性金融风险的甄别、防范和化解能力。这也给出了一个很好的方向。
RegTech使用的技术与金融科技类似,包括云计算、人工智能等。RegTech的核心是人工智能监管,人工智能监管的优势,我认为首先是解决监管者的激励约束机制问题,通过人工智能提升监管的智能化水平,监管系统可以依据监管规则即时、自动地对被监管者进行监管,避免由于缺乏激励约束机制导致的监管不力等问题。二是具有更高水平的全局优化计算能力,发现更多人工监管发现不了的监管漏洞和不合规情况。三是人工智能监管可能会更好地识别与应对系统性金融风险。人工智能监管的原理主要包括规则推理、案例推理、模糊推理等。
那么,中国如何发展监管科技(RegTech)?我认为首先要完善金融监管双支柱,即微观功能完善与宏观审慎监管。微观功能完善,一是指建立金融科技行业监管准则,建立行之有效的多层次监管机制,实现风险监管全覆盖,避免监管空白,确定各类金融科技功底监管主体,明确监管职责权限。
二是建立适应金融发展与风险防范并存的长效监管机制,根据实质重于形式的原则实行“穿透式”监管,把资金来源、中间环节与最终投向穿透联接起来,综合全链条信息判断业务属性和法律关系,执行相应的监管规则。
三是积极探索研究分类分级监管。针对经营规模、资本、技术和风控能力不同的机构,在业务准入、创新 方面采取分级分类监管方式,提高监管效率。
宏观审慎监管是指,金融机构在采用ML(machine learning,机器学习)和AI技术处理金融大数据和风险管理时,具有一定的风险识别能力,也将强化其周期性行为。以应对一些金融科技公司收取客户备付金,可能造成的流动性风险。
责任编辑:郑景昕澎湃新闻报料:4009-20-4009   澎湃新闻,未经授权不得转载
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