以大數(shù)據(jù)、人工智能為代表的智能技術(shù)的應(yīng)用，全面滲透至金融行業(yè)價值鏈，成為當前金融機構(gòu)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的新驅(qū)動引擎。與此同時，另一波受到新興技術(shù)沖擊的金融市場參與者則是金融監(jiān)管機構(gòu)。國際金融協(xié)會(IIF)將監(jiān)管科技(RegTech)定義為“能夠高效和有效解決監(jiān)管和合規(guī)性要求的新技術(shù)”，這些新技術(shù)主要包括機器學(xué)習(xí)、人工智能、區(qū)塊鏈、生物識別技術(shù)、數(shù)字加密技術(shù)以及云計算等。“智能監(jiān)管”是伴隨著監(jiān)管科技(RegTech)概念而來，運用大數(shù)和人工智能技術(shù)服務(wù)金融監(jiān)管與合規(guī)業(yè)務(wù)。在應(yīng)用方面，我們可以預(yù)見，在未來數(shù)年監(jiān)管智能化將成為監(jiān)管科技領(lǐng)域重要的課題。

2017年中國人民銀行金融科技委員會成立，明確聲明“強化監(jiān)管科技(Regulatory Technology，AKA：RegTech)應(yīng)用實踐，積極利用大數(shù)據(jù)、人工智能、云計算等技術(shù)豐富金融監(jiān)管手段，提升跨行業(yè)、跨市場交叉性金融風(fēng)險的甄別、防范和化解能力”。

本文作者將從反洗錢監(jiān)管、非現(xiàn)場監(jiān)管系統(tǒng)和監(jiān)管云平臺、機器學(xué)習(xí)與風(fēng)險監(jiān)測預(yù)警、異常交易賬戶監(jiān)控中心四個應(yīng)用方向?qū)χ悄鼙O(jiān)管的未來發(fā)展前景進行探析。

本文轉(zhuǎn)載自“金融科技顧問”(微信公眾號fintechview)，原標題為《金融科技視角下的智能監(jiān)管應(yīng)用探析》，以下是億歐智庫為您帶來的精選分享:

“智能監(jiān)管”是伴隨著監(jiān)管科技(RegTech)概念而來，運用大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)服務(wù)金融監(jiān)管與合規(guī)業(yè)務(wù)。監(jiān)管智能化體現(xiàn)了金融管理部門利用創(chuàng)新科技構(gòu)建新一代金融監(jiān)管框架的思考和實踐。

智能監(jiān)管產(chǎn)生的背景

以大數(shù)據(jù)、人工智能為代表的智能技術(shù)的應(yīng)用，全面滲透至金融行業(yè)價值鏈，成為當前金融機構(gòu)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的新驅(qū)動引擎。

自智能化浪潮進入到金融行業(yè)以來，逐漸影響、重構(gòu)了金融機構(gòu)的組織架構(gòu)、業(yè)務(wù)模式、服務(wù)與運營體系、數(shù)據(jù)架構(gòu)與應(yīng)用架構(gòu)。與此同時，另一波受到新興技術(shù)沖擊的金融市場參與者則是金融監(jiān)管機構(gòu)。

我國的金融監(jiān)督管理部門，如人民銀行、銀保監(jiān)、證監(jiān)會、地方金融局和金融辦、地方人行與銀證監(jiān)局、證券期貨交易所、外匯管理局等，其信息化建設(shè)，同樣經(jīng)歷了從電子化、數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化，到目前的智能化方向發(fā)展。隨著金融科技在金融領(lǐng)域的應(yīng)用逐漸廣泛，其產(chǎn)品、服務(wù)所體現(xiàn)的技術(shù)能力，使監(jiān)管部門很難擁有相匹配的監(jiān)管技術(shù)。傳統(tǒng)監(jiān)管的滯后性、被動式，均與當前金融創(chuàng)新的大環(huán)境相背。監(jiān)管科技(RegTech)在近年被一行三會頻繁提及，表明了監(jiān)管部門期望采用先進技術(shù)改造提升監(jiān)管效率的迫切性。

隨著金融業(yè)務(wù)的線上化、虛擬化越來越普遍，帶來了大量數(shù)據(jù)流量和沉淀。這給大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的應(yīng)用提供了較好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)資源。通過大數(shù)據(jù)可以補充過去數(shù)據(jù)缺失帶來的風(fēng)險識別難度大、風(fēng)險預(yù)警滯后等問題。此外，技術(shù)重構(gòu)了傳統(tǒng)監(jiān)管報送平臺、數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)的底層技術(shù)架構(gòu)，提升了計算效率，并通過分布式算法在風(fēng)險預(yù)警和監(jiān)管分析方面可以實現(xiàn)自動化決策支持。

智能監(jiān)管的應(yīng)用方向

數(shù)據(jù)智能的落腳點在數(shù)據(jù)基礎(chǔ)管理平臺的建設(shè)、大數(shù)據(jù)補充監(jiān)管信息缺失、利用分類或預(yù)測模型提升對風(fēng)險的預(yù)警和感知能力。

當前我國監(jiān)管智能化的發(fā)展仍處于早期的階段，機構(gòu)較多嘗試的應(yīng)用領(lǐng)域包括反洗錢、非現(xiàn)場監(jiān)管、監(jiān)管云平臺、基于人工智能的風(fēng)險偵測等。

1.大數(shù)據(jù)與反洗錢

反洗錢監(jiān)管的要點在于客戶身份識別(KYC)、業(yè)務(wù)識別(KYB)、交易記錄保存、資金流向分析、異常賬戶監(jiān)控，對大額資金變動、跨境資金轉(zhuǎn)移等業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)采取實時監(jiān)控措施。隨著金融機構(gòu)的業(yè)務(wù)逐漸呈現(xiàn)線上化和跨國化，利用內(nèi)外部大數(shù)據(jù)技術(shù)，將盡職調(diào)查對象從客戶維度擴大到字節(jié)維度，實現(xiàn)對每筆交易的精細化、精準化管理。

此外，由于大體量、非結(jié)構(gòu)化金融數(shù)據(jù)的引入，傳統(tǒng)技術(shù)架構(gòu)和數(shù)據(jù)架構(gòu)均不適用于現(xiàn)代以數(shù)據(jù)驅(qū)動的監(jiān)管監(jiān)察要求。建設(shè)分布式架構(gòu)的大數(shù)據(jù)平臺，匯總多源異構(gòu)金融數(shù)據(jù)，可以從更多維度刻畫客戶身份，建立客戶風(fēng)險視圖，利用規(guī)則引擎和算法模型，減少反洗錢誤報率;并可以通過知識圖譜技術(shù)，刻畫資金流向整體視圖，及時洞察賬戶風(fēng)險。

2.非現(xiàn)場監(jiān)管系統(tǒng)和監(jiān)管云平臺

互聯(lián)網(wǎng)時代下的金融監(jiān)管實務(wù)，要求非現(xiàn)場監(jiān)管通過建立重大事項報告制度和非現(xiàn)場信息系統(tǒng)、風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)，及時發(fā)現(xiàn)風(fēng)險起源、精準定位業(yè)務(wù)擴張、風(fēng)險指標偏離較大的異常機構(gòu)。

基于大數(shù)據(jù)的非現(xiàn)場監(jiān)管，其核心技術(shù)方法是收集各地金融機構(gòu)的經(jīng)營管理相關(guān)數(shù)據(jù)，進入大數(shù)據(jù)平臺，并基于平臺建設(shè)監(jiān)管數(shù)據(jù)集市，通過監(jiān)管集市全面分析各機構(gòu)經(jīng)營狀況、風(fēng)險管理以及合規(guī)情況等，并對風(fēng)險管理中存在問題、合規(guī)性、穩(wěn)健性進行評價和分析。

以金融辦、人民銀行、地方銀監(jiān)局和證監(jiān)局為主體的地方監(jiān)管機構(gòu)，也可以通過建設(shè)監(jiān)管云平臺，為各地金融機構(gòu)、互聯(lián)網(wǎng)金融公司提供提供數(shù)據(jù)實時/批量報送接口、數(shù)據(jù)查詢服務(wù)、動態(tài)監(jiān)測和預(yù)警提示、信息披露公示等數(shù)據(jù)型服務(wù)。這類監(jiān)管云平臺可采集匯總多源異構(gòu)的監(jiān)管數(shù)據(jù)，利用微服務(wù)架構(gòu)、容器技術(shù)、虛擬化技術(shù)，將監(jiān)管功能模塊拆分為細粒度服務(wù)，通過容器化隔離，屏蔽業(yè)務(wù)差異性，并提供以下大數(shù)據(jù)服務(wù)能力：

業(yè)務(wù)管理：銀行源數(shù)據(jù)監(jiān)控和指標、模型、報表等管理;

監(jiān)測預(yù)警：“T+0”或“T+1”的數(shù)據(jù)采集，系統(tǒng)及時反映各項監(jiān)測指標，如有異常則自動警示，監(jiān)管人員能及時了解銀行運行情況，及時發(fā)現(xiàn)高風(fēng)險領(lǐng)域或者熱點問題;

監(jiān)管分析：如指標分析、報表分析、模型分析和靈活查詢等功能，方便不同層次非現(xiàn)場監(jiān)管人員使用;

按需專題功能擴展以及與銀行交互數(shù)據(jù)的框架。

3.機器學(xué)習(xí)與風(fēng)險監(jiān)測預(yù)警

金融監(jiān)管的本質(zhì)是金融風(fēng)險管理，基于人工智能的技術(shù)實現(xiàn)風(fēng)險的智能檢測，能夠提高風(fēng)險識別的時效性和精準性。機器學(xué)習(xí)算法如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、SVM、XGBoost、GBDT等算法應(yīng)用于風(fēng)險監(jiān)測預(yù)警，通過模型對數(shù)據(jù)集進行模型評估，提升風(fēng)險甄別能力，提高監(jiān)管自動化程度。

例如，現(xiàn)場檢查模型監(jiān)控可以分析被查機構(gòu)檢查期內(nèi)在不同支行取得且存量躲避貸款的客戶疑點數(shù)據(jù)，檢查是否存在支行違規(guī)為在其他支行存量貸款的客戶開立新編號并發(fā)放新貸款。通過非結(jié)清狀態(tài)的新發(fā)放對公貸款信息交叉篩選客戶名稱相同但放款機構(gòu)不同的疑點。

又如，決策樹、邏輯回歸模型對銀行客戶的評級分析可以作為監(jiān)管部門的有效參考。對于監(jiān)管部門來說，主要不是通過這種方式比較銀行對客戶評級的差異，而是可以通過類似的方式對其它風(fēng)險點做橫向比較和整體分析，找出一些關(guān)鍵屬性，與監(jiān)管方法相結(jié)合，以便對銀行風(fēng)險偏好和風(fēng)險管控情況有具體的掌握。

此外，通過聚類模型對各地區(qū)的貸款投向行業(yè)進行分析，實現(xiàn)監(jiān)管權(quán)重的在線監(jiān)測，還可以在信貸風(fēng)險對經(jīng)濟和行業(yè)波動的敏感度上也可以進行類似的分析。

4.異常交易賬戶監(jiān)控中心

滬深交易所近期發(fā)布了《關(guān)于加強重點監(jiān)控賬戶管理工作的通知》，要求強化交易一線監(jiān)管、突出事中監(jiān)管，明確了嚴重異常交易行為的重點監(jiān)控賬戶監(jiān)控;從技術(shù)方面，由于每日盤中連續(xù)交易階段的數(shù)據(jù)量大、并發(fā)性高，對于低延遲計算、機器學(xué)習(xí)和復(fù)雜事件處理是證券智能交易風(fēng)控的設(shè)計要點。

異常交易特征分析本質(zhì)上是一個用戶畫像項目，其基本思路為：對高頻交易客戶進行群體劃分，建立用戶畫像體系，基于客戶交易行為中的各種指標提取特征，使用這些特征作為模型的輸入，輸出為該用戶所屬的類別。特征指標如交易活躍度(下單次數(shù)，下單頻率等)，每單報價，持有標的、合約數(shù)以及總資產(chǎn)等。在機器學(xué)習(xí)算法選擇中，以分類模型如隨機森林、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN，適用于時間序列類的數(shù)據(jù)，如交易數(shù)據(jù)、客戶信息、資金變化等)、聚類等方法給交易行為打標簽。

智能監(jiān)管的發(fā)展

我在《新金融環(huán)境下的監(jiān)管科技(RegTech)與技術(shù)應(yīng)用趨勢》一文中說：監(jiān)管科技(RegTech)是金融科技的衍生分類，其體現(xiàn)的是運用技術(shù)的能力重構(gòu)監(jiān)管機制，例如利用大數(shù)據(jù)、機器學(xué)習(xí)等技術(shù)手段監(jiān)控、審查金融風(fēng)險，管理資產(chǎn)交易安全，提高反洗錢、反欺詐的效率和效益，降低合規(guī)成本，保障金融環(huán)境良好、穩(wěn)健的發(fā)展。

監(jiān)管智能化仍處于早期嘗試應(yīng)用的階段。在應(yīng)用方面，可以預(yù)見未來數(shù)年監(jiān)管智能化將成為監(jiān)管科技領(lǐng)域重要的課題，在反洗錢、異常交易檢測、征信和支付等領(lǐng)域推廣;在制度方面，監(jiān)管技術(shù)標準化、數(shù)據(jù)治理、管理與應(yīng)用標準將逐步落地，在系統(tǒng)、架構(gòu)、接口、數(shù)據(jù)等技術(shù)域形成行業(yè)標準;在科技合作與協(xié)同方面，監(jiān)管部門將越來越多的與金融科技公司合作，全面提升數(shù)據(jù)智能人才、技術(shù)方面的能力。例如，螞蟻金服與廣州、重慶、西安等地的金融辦合作，輸出蟻盾風(fēng)險引擎服務(wù)監(jiān)管科技;騰訊與深圳金融辦合作，實現(xiàn)基于大數(shù)據(jù)的安全監(jiān)管平臺。