中國人民銀行表示，將進一步加強國內外交流合作，建立健全適合我國國情的金融科技創新管理機制，處理好安全與發展的關系，引導新技術在金融領域的正確使用。將強化監管科技（RegTech）應用實踐，積極利用大數據、人工智能、云計算等技術豐富金融監管手段，提升跨行業、跨市場交叉性金融風險的甄別、防范和化解能力。

據方正證券分析，未來央行將通過機器學習、云計算等技術對金融機構的海量交易數據進行監控，而金融機構們也將通過人工智能等技術快速學習監管部門推出的新規定，金融系統將變得更加簡捷快速。

什么是“金融科技”？

據2016年3月全球金融治理核心機構——金融穩定理事會對“金融科技”的定義，“金融科技”（FinTech）是指技術帶來的金融創新，它能創造新的業務模式、應用、流程或產品，從而對金融市場、金融機構或金融服務的提供方式造成重大影響。

金融科技帶來了哪些風險？

今年4月，中國人民銀行科技司司長李偉在出席CFA協會主辦的“FINTECH與金融服務的未來”主題峰會時分享了他對金融科技應用與監管的觀察和思考。他表示，金融科技帶來的風險主要體現在三個方面：第一，金融科技加速了業務風險外溢。第二，金融大數據的風險不斷加劇。第三，金融網絡安全風險更加凸顯。

重點的監管對象有哪些？

根據廖岷2016年9月在金融四十人論壇發表的文章《全球金融科技監管的現狀與未來》，金融科技重點的監管對象主要涉及四個方面：互聯網和移動支付、網絡融資、智能金融理財服務和區塊鏈。其中互聯網與移動支付對監管的挑戰有限且比較清晰，而區塊鏈給金融系統帶來的顛覆性最強，監管難度最大。

新的監管對象對監管提出了哪些要求？

新的監管機制對金融系統提出了新的要求：

一，監管對風險數據的要求越來越高；

二，監管部門對金融機構的建模能力和分析能力的要求越來越高；

三，針對反洗錢、反恐怖主義融資的要求，監管機構要求銀行基于交易中的元數據識別并標記可疑交易；

四，對洗錢、恐怖主義融資的監管也要求金融機構做好對客戶的盡職調查，通過對公開數據的分析了解客戶和其生意伙伴的身份；

五，監管機構對公司內部文化的監控將越來越趨于量化。

金融科技將推出哪些監管方法？

RegPort：數字化監管協議的目的是能夠讓監管政策、規定和合規性要求實現“機器可讀”。具體做法是將各種監管政策、規定和合規性要求進行數字化，具備“可編程”的要求，監管機構為金融機構提供各種監管的 API（應用程序接口），方便金融機構能夠對其內部流程、數據編程，并通過 API 統一的協議交換數據和生成報告。

RegComp：合規審核和持續合規評估、評級和評審系統。 RegComp 涉及的范圍很廣泛，目前的解決方案主要采用人工智能和機器學習技術，開發包括 “機器?輔助合規在線學習手冊(Robot Compliance Handbook)” 和“智能合規官(AI Compliance Officer）”這樣的應用系統。

其設計思想就是將合規審核和持續合規評價評估評審流程由以往離線的、間斷的工作改為在線的、連續的過程。業務系統在運行時，智能合規官會實時發現、識別違反合規性要求的流程，并提出建議。同時，在線學習手冊會嵌入到機構的各個系統中，只要有相關的業務發生，在線手冊就會出現，提示有關的規定和要求。

IB&S：內部行為監控及適當性分析評測。監管科技開發者目前試圖通過機器學習方法，從大量非結構化數據（郵件、社交 網絡、業務流程等）進行學習，來分析組織的內部行為，并識別一些可以的行為，比如欺詐、隱瞞和“該做不做”的行為。目前解決方案是與各種數據融合，提供第三方的用戶適當性分析評測云服務，降低金融機構的適當性分析與評測成本和效率。

與此同時，在 KYC（Know Your Customers 了解你的客戶）方面，存在大量的新型技術可以運用，如生物特征識別等。這一技術也同樣被運用到反欺詐，反洗錢，反恐怖主義融資中，通過機器學習以及云計算技術，實時地對用戶畫像進行多個維度的刻畫，進而去判斷用戶的類型以及用戶在交易時的狀態等信息。

高級數據分析：金融機構需要對自己的交易數據進行處理進行內部管控，實時地進行計算并生成報告。它包括對風險數據的實時分析以及沙盤、金融風洞等一些高級計算技術。 風險數據實時分析功能一般通過云分析技術實現。（來源：華爾街見聞 唐晗） 

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