善用监管科技和监督科技（全译）

　前言：2020 年 8 月 19 日，国际清算银行创新中心负责人、国际清算银行执委会委员、欧央行执委会委员、国际清算银行支付及市场基础设施委员会前主席 Benoît Cœuré在彼得森国际金融研究所发表演讲，论述了监管科技和监督科技的价值、现状、挑战及未来前景，特别强调国际清算银行创新中心以及国际金融监管当局之间的合作在推动监管科技及监督科技发展及应用上的重要作用。演讲内容对于中国了解监管科技及监督科技的全球发展现状及趋势有一定的价值。本人翻译了该演讲，仅供交流。

　 大家下午好，感谢你们邀请我此次活动。让我首先说，我们正处于非常时期。冠状病毒(新冠肺炎)大流行对全球经济是一个巨大的冲击，我们看到了前所未有的全球范围的封锁和遏制措施。各国央行、监管者和国际金融机构正寻求通过非常的财政、货币和宏观审慎措施来缓解对实体经济的直接影响。但也许大流行影响到政府、中央银行、金融机构和许多企业的更直接后果是我们的工作方式发生了变化。像今天这样的面对面会议几乎都被虚拟会议所取代。我们正在体验通过技术和平台进行的全球协作。新冠肺炎的大流行也加速了已经在进行的数字创新趋势。例如，目前的疫情发展使数字支付更加重要，并强调了具有韧性和可访问的中央银行运营的支付基础设施的重要性，这些基础设施需要经受住大范围的冲击，包括流行病和网络攻击。随着公司积累消费者数据和加强信用分析，数字支付的扩大使用反过来又可以推动数字贷款的增长。如果说这场危机还有一些正面价值的话，那就是在短短三个月的时间里，我们已经看到了技术如何支持和改善我们的工作方式的能力和潜力。这强化了技术在当前全球互联的世界中不可或缺的地位。所有这些发展使得中央银行比以往任何时候都更加重要，中央银行需要站在技术的前言为社会服务。近年来，我们看到金融机构和政府部门对使用技术支持新的商业模式以及更有效和高效地解决监管和合规要求的兴趣与日俱增。“监管科技”（Regtech）是指金融科技(金融科技)应用于监管及合规要求以及受监管金融机构的报告要求。“监督科技”（Suptech）是指出于监管、监督和监督目的而应用金融科技。从很多方面来说，这是一枚硬币的两面。监管科技和监督科技对于受监管实体和监管当局提高效率、减少人工流程和有效利用数据的价值和机会是巨大的。由于它们被更广泛地采用，这些技术可以提高对风险实时监测和管理的警觉程度和及时程度，提高更广泛的金融体系的韧性和稳定性。然而，挑战依然存在。在今天的发言中，我想与大家分享我们认为的主要挑战，以及我们如何共同应对这些挑战，以建立解决方案和避免信息孤岛。国际清算银行创新中心的成立是为了促进各国央行对数字创新的及时回应。我们正在香港特别行政区、新加坡和瑞士的三个创新中心，在与央行活动相关的领域实施多项合作。国际清算银行上月决定扩大该中心的全球覆盖，包括将在未来两年在伦敦、斯德哥尔摩(与一批北欧央行合作)、多伦多和法兰克福/巴黎(与欧央行/欧元体系合作)的新创新中心，以及与美联储(Fed)的战略合作伙伴关系。监管科技和监督科技在我们的议程上占据了重要位置。数字创新没有国界，因此，促进国际合作，并在各国银行已取得的数字创新重大进展的基础上再接再厉，是中心的使命。与银行和市场监管当局等其他利益相关者建立伙伴关系对于这项任务至关重要。

　监管科技与监督科技的价值 在讨论监管科技和监督科技的价值和挑战时，让我从一个监管人员相当熟悉的例子开始，这是他们日常监管职责的一部分。对于大多数金融机构来说，数据管理工作流程多年来一直依靠大量手工操作。数据收集通常涉及以纸质形式或通过电子邮件提交的报告，这对文件大小施加了限制，并带来了操作和安全风险。金融监管当局的工作人员手工验证数据(例如，“抽查”或使用宏的静态自动检查)，为分析做准备的数据的提取、转换和上传也是手动完成的。存储分散在电子表格或电脑数据库中，数据分析在相对简化的电子表格模型中执行，可视化包含在需要手动更新的静态报告中。由于数据和基础设施的限制，分析往往是描述性的。当然，许多监管当局通过自动执行某些基于纸张的和手动流程，在解决某些手工效率低下的问题上也取得了重大进展。通常，这涉及基于网络的上传端口或用于提交监管申报的批量上传。然而，正如一位业内人士所指出的那样，自动化当前的流程是一种改进，“但它不是革命性的，在现有流程不是完全有效的领域，我们基本上只是更失败了”。自动化与内置的自动验证检查相结合，还可以在业务和风险指标中实现更动态的数据可视化，而改进的分析处理有助于更深入的诊断性分析(例如，记分卡)以及更丰富的描述性洞悉。现在想象一下这样一个世界，其中的大数据架构是用技术堆栈构建的，这些技术堆栈支持的数据粒度、多样性和频率都比以前可以容纳的数据更高。数据上传和合并使用例如应用编程接口(API)以实现完全自动化。更大的数据池、充足的数据存储和更强大的计算能力使连续数据查询和更先进的统计建模成为可能，包括预测性分析。随着人工智能(AI)解决方案或工具的发展，自动化又向前迈进了一步，因为可以利用自然语言处理从网络上收

　集数据，或者使用机器学习来匹配和合并不同的数据集，从而驱动部分数据管理和分析，为监管当局的行动提供信息。这不是科幻小说。这项技术现已面世。如获全面采用这一技术，监管当局将有更多时间先发制人，及早采取监督行动，以免出现任何潜在问题。监督科技的应用可以增强监管能力，并努力改进现有的监管以及风险管理工具。对于金融机构来说，使用监管科技可以降低监管流程的潜在成本，包括欺诈监测、监管报告、数据收集和风险管理。那么，为什么监管机构和金融机构没有更积极地采用这种新一代技术呢？ 数字化转型面临的挑战 在最近对监管当局和全球金融机构的调查中，监管当局和金融机构高管一致认为，数字化转型不再只是“一个值得拥有的美好事物”。各种调查显示，虽然取得了进展，但仍有相当长的路要走。剑桥另类金融中心(Cambridge Centre for Alternative Finance，CCAF)和世界银行(World Bank)2019 年的一项联合调查发现，监管创新举措仍然相对罕见。在 111 个法域的调查样本中，只有 38 个法域拥有创新办公室或监管沙箱等创新举措。监管科技和监督科技项目是最不常见的监管创新举措。只有 14%的受访监管机构在运作这样的计划，而对关键的监督科技的调查表明，在接受调查的法域中，有 8%到 18%的法域至少使用一种监督科技技术。除了现有流程的自动化之外，监督科技项目的例子还包括实时访问银行数据、消费者投诉的自然语言处理以及董事会成员的适当性评估。为了应对不断变化的市场发展，许多金融机构也正在向由数字创新赋能的业务转型。国际金融研究所（The Institute for International Finance）的研究显示，在 2019 年接受调查的 60 家全球银行中，约有三分之一在应用于信用评分目的的信用模型中积极使用机器学习技术，并将其作为监管资本计算的输入参数。同样，2018 年，三分之一的受访银行将机器学习技术应用于反洗钱和打击恐怖主义融资的(AML/CFT)合规目的，如交易监测、风险评估和客户勤勉注意义务。尽管取得了这一重要进展，但监管机构和银行似乎都面临着共同的挑战，这些挑战而且正中金融领域技术创新的核心。让我们从技术本身开始吧。在次贷危机之后，内部模型的复杂性和不透明性使一些银行得以操纵监管系统，导致在金融危机期间反映风险的资本水平不令人满意。我们也逐渐意识到，董事会和他们的监管当局对所使用的风险参数知之甚少，导致了过度的风险加权资产操纵。因此，关于人工智能和机器学习的使用以及决策中的“黑箱”风险的辩论听起来非常熟悉。特别是，对于金融机构和监管这些金融机构的监管当局来说，掌握人工智能和机器学习工具是如何生成运算及决策结果，以及如何制定这些工具并予以合理解释，这可能是困难的。银行越来越热衷于使用人工智能和机器学习工具来提高“资本优化”的效率、准确性和速度，这或许不是巧合。正如我们现在所知的那样，次贷危机后，由于这些技术应用缺乏透明度，对于金融机构、金融机构的董事会以及其监管当局来说，如果不了解非预期的不利时间是如何发生的，以及何时可能需要采取措施以予以防范，这将是有问题的。目前的银行监管、监督和许可框架的构建普遍早于技术创新的出现时间。在一些法域，审慎当局对非银行的公司没有监管权力，以前由银行提供的一些服务现在由其他非银行公司提供，这些服务可能不受银行监管机构的监管。因此，这种与金融科技相关的变化可能需要监管机构和监管者离开他们习惯的“舒适区”，重新评估他们目前的监管模式和资源，以确保对银行体系的持续有效监管。但正如监管当局已经意识到的那样，这需要不同机构齐心协力才能解决这一问题。这不仅仅是为了打破金融监管的孤岛。它是关于与第三方服务提供商的监管当局(如电信领域的监管机构)以及面临类似技术挑战的其它监管当局建立广泛对话和合作。人工智能在许多领域都具有挑战执法的潜力。例如，金融监管机构可以从关于使用和滥用司法预测（predictive justice）的丰富讨论中学到很多东西。然而，其他挑战并不完全与技术有关。人才储备、资源和对专业知识的需求无疑是监管机构和银行都面临的重大问题。对数据科学家和工程师的需求供不应求，随着金融机构和金融科技公司构建数字基础设施，从云上存储到网络安全防御，数据科学家和工程师的需求仍在继续增长。特别是对于监管当局来说，与私营部门和科技公司进行竞争以吸引优秀人才有时是行不通的——尽管监管当局有很好的卖点来吸引数据科学家，比如有机会为公共利益工作，以及有能力使用未开发的数据宝库。为了解决这个问题，金融科技的教育、资源规划和培训以及与科技公司的合作应该是重点。监管当局难道不应该致力于达到他们为这个行业设定的起码标准吗？监管科技和监督科技缓慢发展的背后可能是这样一个事实，即数字转型需要一定程度的不确定性、试验和“快速失败”的心态。但我认为，这些特征并不适合审慎监管当局和具有风险意识的金融机构。我从我在国际清算银行创新中心的职位上清楚地看到了这一点。许多金融机构报告说，与金融技术公司合作并建立联盟和伙伴关系的生态系统对数字转型的成功至关重要。建立创新伙伴关系可以通过改变文化、思维方式和技术来帮助金融机构加快数字化转型，并通过实现技术发展和监管发展的同时运行而不是顺序运行来缩短创新项目的开发时间。然而，银行报告称，与金融科技企业的伙伴关系通常是一个重大挑战，因为它通常需要很长

　的筹备时间。而这些新的、创新的合作伙伴关系往往会带来新的风险，这些风险可能会超出监管当局的风险偏好。对监管沙盒优点和风险的激烈讨论说明了这一困难。因此，监管机构、金融机构和外部技术专家之间可信赖的合作可能是必要的，以促进有效的监管科技和监督科技的采用，并克服这些挑战。

　构建值得信赖的协作平台 一些法域一直走在倡议实施的前列，以改善与金融创新参与者的互动，这些互动可以促进金融服务的技术创新和商业模式创新，例如创新中心、创新加速器和监管沙盒。国际清算银行已经与一个这样的法域建立了合作伙伴关系。在新加坡，新加坡金融管理局(Monetary Authority Of Singapore)和东盟金融创新网络(ASEAN Financial Innovation Network)开发了 API Exchange(APIX)：这是全球首个跨境、开放架构的 API 市场和沙盒平台，参与者可以在其中通过基于云的架构相互集成和测试解决方案。通过 APIX，金融机构和金融科技公司还可以在精心策划的全球市场上相互发现，在沙箱中协作设计实验，并以更低的成本快速实施创新解决方案。为了展示这项技术和监管科技/监督科技创新的平台方法，国际清算银行创新中心和沙特 G20 轮值主席国共同主办了第一届全球虚拟的“技术冲刺”（TechSprint）倡议。这是第一次为监管科技和监督科技解决方案开发举办这种性质和规模的全球虚拟“黑客马拉松”（hackathon）。金融科技公司已被邀请开发创新的技术解决方案，这些解决方案适合于解决监管当局面临的现实挑战，并可随时应用在感兴趣的法域。这些挑战涉及动态信息共享等领域：能否开发一种技术解决方案来促进监管者和监督者之间关键信息的实时共享？这与我们当前回应新冠肺炎的努力特别相关，因为同时使用结构化和非结构化数据来源的应用程序，可以近乎实时地向我们提供有关在单个法域内以及跨法域采取的监管和监督措施的市场反馈。监测和监视是技术可以加强监管武器库的另一个领域。人工智能和机器学习、数据可视化工具和其他技术可以帮助金融机构进行更好的监测，并更及时、更准确地报告可疑活动，用于反洗钱/反洗钱。然后，未来的监管机构可以配备工具，在法定货币转换到加密资产的关键节点监控 AML/CFT 风险，并帮助加密资产服务提供商遵守AML/CFT 法规。最后，转到前面所提到的例子，上游解决方案和工具将使监管机构能够轻松地制定计算机可读且计算机可执行的监管法律要求，并适用于受监管实体，从而提高其监管合规性，降低监管成本和负担，提高监管报告的数据质量和一致性，并由监管当局进行更及时的监督。有超过 250 名注册者并收到了来自 45 个法域收到的 128个解决方案，分布在全球所有地区，显然有很多人感兴趣。这次活动不仅展示了这样的全球协作可以以经济高效、值得信赖和安全的方式进行，而且还展示了一个活跃的市场，可以在那里提供可行的解决方案。我们的目标是，像TechSprint 这样的活动既可以帮助解决方案供应方公司成熟，也可以获得监管机构对其特定需求的直接反馈，并在监管机构在数字发展和转型过程中刺激监管机构的需求。这也是通过联合开发监管科技和监督科技，从而促进在全球实施解决方案的机会。这将扩大高质量解决方案的实施范围，并刺激关键创新领域，以更好地解决我们共同的监管“痛点”和挑战。重要的是，也有助于避免“闭门造车”。我们还在其它什么地方构建解决方案来应对我们的监管挑战呢？让我再举一个国际清算银行创新中心可以提供帮助的领域的例子。在过去的十年里，外汇和其他金融市场经历了深刻的结构性变化。技术进步增加了电子和自动化交易的比例。交易以更高的频率发生，同时发生在多个交易场所，涉及新型金融机构。这些趋势使得跟踪和监控快速电子市场对各国央行来说更具挑战性。为了应对这一挑战，创新中心的瑞士中心正在开发一种央行专用的、具有实时市场监控能力的工具的原型。电子市场对速度的关注导致数据的价值随着时间的推移迅速下降，因此分析需要立即可用，作为近乎实时的决策过程的数据输入。快速电子市场产生的数据量、速度和多样性要求技术掌握动态数据流并以数据到达的速率进行数据处理。创新中心监控工具中的“事件驱动数据流处理架构”解决了这些问题，并为中央银行提供了创新的解决方案。基于云的流处理平台将处理实时金融数据馈送，并计算相关的流动性和市场风险衡量标准。作为输出，监测工具将通过标准化的风险指标体系和实时预警向各国央行提供市场状况的概览。该监测工具最初将关注外汇现货市场。外汇现货市场交易的高度自动化和电子化，这对大多数央行都很重要。在项目的未来阶段，可以扩展到其他工具，如外汇期货市场，如国债期货。结束语 最后，今天我只概述了监督科技和监管科技的挑战，并对国际合作和协调背景下可能的未来前景予以展望。在后疫情时代，我们所有人都将必须适应新的工作方式，更好地准备应对“新常态”，并随着风险的变化而变得更加敏捷。在我们迈向这个新世界的过程中，技术将是最重要的。因此，我借此机会鼓励你们思考需要什么动力和改变，以便

　我们能够向成为未来的监管者（the supervisors of the future）转变。随着国际清算银行创新中心的发展，以及我们项目合作网络的发展，我期待着与监管机构合作的新机会，并帮助回答有关问题。谢谢！