原创 | 证监会:金融科技有九大挑战 将以正负面清单模式实施动态监管

针对资本市场金融科技,证监会正在抓紧出台行业金融科技和合规科技的指导意见。指导意见将分为四个方面:一是指导原则,二是发展措施,三是风险防控,四是动态监管。在动态监管方面,证监会将采取正面清单、负面清单的模式。

中国证监会信息中心主任刘铁斌日前在2018智能金融发展论坛上透露了以上消息,他表示,正面清单将包括六个方面,负面清单将包括八个方面。

《原创 | 证监会:金融科技有九大挑战 将以正负面清单模式实施动态监管》

刘铁斌表示,金融科技是个新兴事物,存在一些发展中的问题和挑战。目前,证监会在推动行业数据治理的基础上,抓紧出台行业的金融科技和合规科技的指导意见,以引导行业金融科技的有效发展。

他透露:1、数据治理是行业的共性问题;2、云计算、大数据、AI、区块链,投入不均衡,后两者投入不足,这与场景不足有关;3、在金融科技投入方面,证券、基金、期货,证券投入最大,期货基本空白。极不均衡。

金融科技发展面临的挑战

当前,金融科技的发展存在一些问题,面临一些挑战。

首先是缺少配套制度。因为金融科技是一个比较新的事物,虽然这么多年资本市场从一开始就是电子化的发展,但是在人工智能、大数据、云计算、区块链等等新兴技术运用到日常的经营和管理方面,在制度方面上还是稍微落后一些。当然一般来讲制度都是稍微滞后的,所以在这一块行业将尽快制订相关的配套制度。

二是缺少统筹规划。总体来讲,现在大家是各自为政,想到哪儿做到哪儿,整个行业还缺少一个相应的统筹。

三是数据治理亟待加强。现在的数据都是孤岛式、分割化,每个机构都有不少的数据,自己的数据分散在各个系统当中。有的证券公司有100多个系统,每个系统之间的数据格式不一致,虽然有数据仓库,但是数据没有办法有效统一,导致大数据应用没有落到实处。

四是应用落地门槛高。全行业一年的投入,核心机构一年投入才20个亿,而中国工商银行一年投入是80亿,所以现在证券跟其他行业比还有差距。

五是新技术不成熟。缺乏又懂技术又懂业务的复合型人才,新技术发展也处于初级阶段,很多正处于研究过程当中,还不是很成熟。

六是技术支撑体系差。技术支撑体系现在不足以支撑金融科技的有效发展,虽然现在我们也在搞一些开放研究,但是技术标准不统一,标准的应用落地还没有达到我们所期望的目的。

七是安全风险更突出。包括平台安全、系统安全、运维安全等等。

八是业务风险要防控。包括业务结构的设计肯定会更加复杂,交易速度更快,所带来的风险也会更大,因为现在很多交易是计算机直接操控,一旦程序设计有问题和错误的话,就会造成难以估量的损失。

九是警惕违法违规业务。借金融科技之名,做违法违规业务,这是我们急需警惕的事情。

这些问题和挑战,制约着资本市场金融科技的有效发展。

数据治理的发展

为什么把数据治理放到这么一个重要的地步?因为金融科技发展最重要的实际上就是数据。如果没有好的数据,数据整合不好,就没办法打通。现在全行业累计的数据量是4PB,数量应该说不少了,但是跟BAT没办法相比,BAT每天的数据可能就是4PB。

在大数据时代,数据是有生命周期的,从数据的生成、交换、应用等等都需要有一个规范。我们现在所做的工作之一,就是制订行业的数据模型,来达到数据的统一。这个工作我证监会牵头已经做了有3-4年的时间。

为什么重点介绍行业的数据标准工作?因为希望不但是证监会牵头做,更希望行业企业也要应用,只有应用起来,这个数据格式才能统一,各个平台之间、各个系统之间、各机构之间的数据才能有效的应用。

我们把数据标准分成交易、监管、披露三大块,都有相应的标准起草组来进行相应数据模型的开发工作。首先先提取行业规则,通过行业规则搞出一些相应的数据类型,然后再梳理抽象模型,第三步就是设计出证券公司、期货公司、基金公司的逻辑模型。目前已经完成了证券公司的逻辑模型,今年正在做期货公司和基金公司的逻辑模型。

标准也相当重要。如果要进行很好的大数据的应用工作,我们必须有三个标准,现在我们正在制订的,一是数据类分级指引,二是数据模型,三是云技术应用安全规范。

如何有效的利用云平台,我们把云分成了三种类型:公有云、行业云、私有云。

行业云是由行业核心机构牵头来做的云平台,我们称为行业云;私有云就是各个机构自己搞的云。数据分类分级,什么样的数据可以放在平台上?我们把数据定了大概四级数据。同时我们还有一个标准是专门来讲数据安全管理的,这个数据安全管理的标准,就是来讲什么样的数据可以放在什么样的平台,这三个标准加上数据安全管理的指引,构成了一个未来的金融科技监管方面的一个应用标准框架。

下一步的推进思路主要包括:一是继续研究优化行业机构数据治理的组织架构;二是加强行业数据治理的技术标准制订工作;三是继续推进行业数据逻辑模型建设,完善基金公司、期货公司、证券公司的逻辑模型编制。

金融机构的金融科技发展

2017年证监会搞了一次全行业内外的一个系统化的调研,调研了很多金融机构。我们看到从人员投入、资金投入等方面,市场核心机构在云计算、大数据方面投入比较大,在人工智能和区块链方面投入比较小。市场经营机构则在大数据、人工智能方面人员的投入比较大一些。在资金上,在云计算、大数据和人工智能方面投入比较大。

现在投入是不均匀的,所以区块链等等这些方面,可能大家确实确实场景比较少、投入比较少,发展也不太均衡。证券公司和交易所在人员和资金方面投入比较大,基金公司也正在摸索,期货公司基本上一片空白。

现在投入是不均匀的,所以区块链等等这些方面,可能大家确实确实场景比较少、投入比较少,发展也不太均衡。证券公司和交易所在人员和资金方面投入比较大,基金公司也正在摸索,期货公司基本上一片空白。跟全球来比,现在我们差距不大,现在世界金融科技也处在一个探索摸索和初步发展的阶段,现在是百花齐放。

在场景应用方面,现在主要是在几个方面:实体画像、精准营销、智能化运维、智能风控、智能监管、基础设施共享。实体画像,能够全面了解市场和客户,智能化运维动态感知信息系统运行的状况,及时处置系统故障。智能风控从合规风控,控制风险的角度。智能监管,现在主要运用在监管部门,包括证监会、稽察、交易所。基础设施共享,现在行业做了不少工作,包括现在有行情云、测试云等等。

从证监会来讲,现在的工作重点要抓紧出台行业的金融科技和合规科技的指导意见。这个工作从去年调研完以后,一直在进行指导意见的起草工作。指导意见将分为四个方面:一是指导原则,二是发展措施,三是风险防控,四是动态监管。发展措施从规章制度、统筹规划、公司治理、科技创新和人才保障机制、数据治理、标准化、公共基础设施、合作研究和培训交流。指导原则是从需求引领、技术驱动、风控可控、动态监管。风险防控方面我们更加关注业务合规风险、信息安全风险和数据安全风险的防范要求。动态监管我们打算以正面清单和负面清单的模式来进行相应的要求。英国是采用“砂箱式”监管,它比较小,可以容错,代价也不大,我们搞这种监管风险比较大,我们打算搞正面清单、负面清单的模式。

正面清单大概分为六个方面,将金融科技应用于增强风险、监控和合规审计领域,提升风险管理能力和业务违规监测能力,这是我们所倡导的。应用于强化投资者实操性管理能力,应用于增强系统运维管理能力,提升运营安全管理水平,这是我们要倡导的。能够提升投资者服务能力,能够解答投资者市场业务办理问题,但不涉及投资咨询等服务内容,能够应用于金融产品设计,在保证金融产品设计风险评估的情况下,能够提升金融业务能力。在不降低合规风险能力的情况下,能够降低行业机构交易成本。在六个方面,应该说是我们所倡导的正面清单。

负面清单我们从八个方面来讲的。首先是假借金融科技之名违规开展业务,增加市场风险,影响市场经济发展,这是我们所不倡导的。在不具备相应的风险监测感知能力或者风险应急处置情况下,开展金融科技创新应用活动,非法非持证机构或未经备案注册科技假借金融科技创新名义,违法违规开展证券期货业务,这是不倡导的。境外注册的金融机构利用金融科技为境内投资者提供证券期货业务的,这也是我们认为不适应的。非法采集使用投资者个人信息或者未经被搜集人投资侵犯他人隐私的。持牌机构将他人的信息发到公有云上,持牌机构将敏感业务数据共享给其他机构,持牌机构投资顾问或者分配角色功能等八个方面。这是金融科技未来发展的思路和框架。

监管科技的未来发展

监管科技,从目前全球整个格局发展来看,美国还是比较领先的,英国现在也是采用这种“砂箱模式”,新加坡和澳大利亚基本上也是仿照英国来进行这种“砂箱模式”开展相关业务的试点,日本主要是鼓励银行投资证券公司进行相应的发展。从去年所调研来讲,其实我们去了很多部委进行调研。现在相关部委一般在云计算、大数据方面应用得比较多一些。

行业监管科技我们经历了一个阶段,现在在采用传统数据的分析公司向数据的深度挖掘方面这方面在进行发展。具体来讲,以证监会职责为导向,充分发挥全系统的力量,利用外脑、边建边用。现在我们是科技3.0,我们经历了一个从科技1.0到科技3.0这样一个发展阶段。1.0是最开始的电子化和单机处理这种模式,2.0是网络化、体系化的处理,3.0是智能化、拟人化这样一个监管系统。

科技1.0主要是起到了科技保障的作用、电子化办公,各个部门都有自己的一些办公系统、数据采集系统,但是它主要是孤岛式的,数据没有打通。所以我们从2013年开始,就在做监管科技2.0的工作,我们建立了统一的中央监控平台,把所有证监会内部各部门系统重新部署整合在一个平台上,这个平台首先是底层的数据要打通。

为什么前面讲了数据治理,实际上也是因为开始建立中央键控监控平台的时候发现必须搞治理,否则各个平台之间没办法打通。到现在还在建设,有几十个系统,现在的建设完成了2/3。数据打通、平台打通以后,大家报送通过政联网报送,所有数据都走行业专网(政联网),报送以后进行相关的数据清洗、数据处理。

3.0的工作,实际上我们是通过数据挖掘工程方法,包括主题工程、特征工程、数据工程、算法工程和评价工程,通过积极学习、深度学习制成图谱和流程映射的方式把我们的数据有效利用起来,从中发现一些相关的线索。这个工作现在正在开展,这个工作也不光是证监会、信息中心自己在做,我们是提出方法论,提出一些指导思想,市场的核心机构都要积极参与其中。

因为不光是证监会进行相应的监管,还包括稽查以及对上市公司相应的检查要多一些。从交易所来讲是一线监管,包括市场违法违规操作、内幕交易、操作市场,会把所有数据统一到一块,各个市场的数据集中在一起,能够发现更多的有效线索。

科技3.0要从这7个方面来达到一些目标:行政审批、市场宏观运行分析和风险监测、市场微观审慎监管和市场风险的评估、能够有效识别非法证券期货交易行为、能够对舆情、信息进行有效的监控和风险评估、能够及时发现市场异常的交易行为并进行有效的处置、促进中介机构勤勉尽责、保护投资者利益。

总体来讲我们是积极倡导的,倡导大家利用现代科技能够正面、积极的来做。

一是降低市场成本,提高市场效率,有效保护投资者的利益,这是积极倡导的,同时我们也坚决防范,也提醒金融机构在科技创新的同时,一定要防范一些不法机构利用新的技术开展违法违规活动。

因为科技是一把双刃剑,这些年的发展大家可以看到,在技术越来越发展的同时,实际上防范起来越来越困难。大家现在都知道,我们手机的个人信息现在很容易泄露,手机上每天免费下载这些APP,但是不知道后台怎么在用,不知道它怎么在搜集和处理。这些个人的隐私汇集到一起,或者是市场交易的数据,如果大量的集中到一起,那就会对市场和整个国家金融安全产生相当的风险,所以这些是我们需要防范的,也是我们强调数据安全的重要性。

所以希望在未来科技创新中,既要不断发展金融科技,也要更注重合规科技的建设。包括机构自己对客户是否能够穿透式的管理,也是非常重要的。只有大家有效控制了风险,才能更好的保障市场的平稳运行、平稳发展。

 

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