英国的新型金融监管科技有何不同？
蔡维德 | 国家特聘教授、北京航空航天大学国家“千人计划”特聘教授、清华大学长江讲座教授、美国亚利桑那州立大学终身荣誉教授、英国伦敦大学学院 (UCL) 区块链研究中心科学顾问。在美国明尼苏达大学和亚利桑那州立大学计算机系任教30余年，是美国亚利桑那州立大学计算机科学与工程系实验室主任，曾担任30届IEEE国际会议大会主席、欧盟智慧城市和美国多项软件工程及服务计算项目负责人。 |
姜晓芳 | 计算机硕士、CFA 持证人和北京金融分析师协会的发起会员。现任中国人民银行金融信息化研究所资深研究员，负责移动金融、金融大数据、人工智能等领域相关理论体系和新兴技术的跟踪研究。并负责中国金融学会金融信息化专业委员会（金信委）秘书处工作。 |
【财新网】（专栏作家 蔡维德 特约作者 姜晓芳）在受到金融危机带来的系统性冲击后，英国政府下决心调整金融监管体系，将混业监管的大监管机构FSA拆分为金融行为监管局（FCA）与审慎监管局（PRA）。其中FCA专注于金融行为这一核心监管对象，金融科技企业的监管由FCA负责。FCA在监管科技方面锐意创新，积极开展了系列探索，切实推动英国成为全球监管科技创新的源头。2014年10月设立了创新项目（Project Innovate），并增设创新中心（Innovation Hub），其中，“监管沙盒”（Regulatory Sandbox）作为支持金融科技企业发展的重要监管模式创新，引起多国金融监管机构纷纷效仿，18个国家随后设立了监管沙盒，如新加坡、印度和加拿大。FCA还提出产业沙盒及保护伞沙盒，而中国是世界上第一个做出产业沙盒的，于2017年12月在青岛崂山落地。
2018年2月，FCA再度发扬其在监管科技方面原创的传统，发布《关于利用技术实现更加智能的监管报送的意见征询报告》（Call for Input： Using technology to achieve smarter regulatory reporting以下简称《报告》），提出创建机器可执行的监管报送方案解决监管报送问题。FCA并且进行概念验证（POC），证实了可将FCA和PRA手册中的一系列规则转为机器可读的语言。例如，文件FSA001 Sup 16.12中第25行与零售客户债务相关的内容，此规则适用于绝大多数公司，被选中作为测试案例。通过创建规则链接目录，将规则转成“业务词汇和业务规则的语义”（SBVR）格式，再应用FCA本体使定义保持一致，将规则转换为机器可执行的格式，将FCA的含义映射到公司的数据库，证实该范例规则的机器可执行版本能自动运行。同时模拟了对规则的实时更改，观测到所报告的数据也能同时做出自动相应变更。
该《报告》的发布不仅仅是英国监管机构讨论的结果，在其底层其实有一个完整的理论框架，可用区块链、大数据、人工智能等技术来实现。事实上在美国和欧洲，2012 到2016年左右相关理论就已被提出，在学术界被积极探讨，到2016年该理论已经成型。现在英国政府认可该理论，并讨论如何在实际金融环境中实施，以开源的方式寻求国际合作。经过研究这报告和相关理论，笔者认为这次英国提出的监管技术将代表一个新型监管科技的崛起。
这次英国提出的计划，科技成分非常高，不同于上次的监管沙盒。2015年FCA推的监管沙盒基本上是以行政流程来管理金融科技，最近笔者与国外参加过监管沙盒的人谈话，竟然发现：
● 参与监管人员可能不懂相关技术，但对法律和法规很熟；
● 参与公司高管也可能不懂相关技术，因为他们是管理人员；
● 参与律师更可能也不懂相关技术，他们只懂法律和法规。
所以，在一个项目中，监管沙盒所有的参与者可能都不懂相关技术！这样的沙盒流程如何能够监管新型科技？事实上还是完全以行政来监管金融科技，也正因为此，过去我们一直推荐产业沙盒而不是监管沙盒。
以前的监管沙盒存在以下问题：
● 监管沙盒数据不能被计算机自动处理， 人工成本高；
● 监管沙盒是一事一议， 不同的人来执行沙盒，结果可能不同，因为是“人治”；
● 监管沙盒目前没有用区块链技术，数据可能被篡改；
● 各国监管沙盒的法规都不相同，各国流程不会一样；
● 监管沙盒的大部分活动都是手工完成的；
● 监管沙盒没有使用高科技。
但这次不同于以往，FCA现在推行的监管框架是以“科技来监管金融科技”，并加上行政流程，形成一个完整的框架：
● 搜集来的数据可用计算机处理，不必用人工处理，大大节省人力成本；
● 同样的数据送上去，会得到同样的结果，过程公平；
● 主动寻求国际合作，建立统一的国际标准，以助全球共同打击洗钱等犯罪活动；
● 监管反应会更为敏捷，因为大部分工作自动化；
● 使用最新科技例如本体、大数据、人工智能等。
相较监管沙盒，这次FCA的监管科技技术优势非常明显，体现在以下三个方面：
一是从技术上看，目前的技术足以支持金融机构以安全的方式向监管机构报告，现在监管机构在大数据系统和经验方面已经足够。技术方面可能的问题有三点，首先，所有交易都能用标准模板吗？根据Actus的研究，超过97%的交易可以采用标准模板，而其余的3%则用自由模板，需要人工干预。其次，这些数据包括KYC、AML、ID和交易数据，数据形式不同，且将持续增长。使用区块链存储，该区块链必须足够大，因而需要基于大数据的区块链。现在已经存在基于大数据的区块链了。组织和处理金融机构提交的这些记录极其复杂。此外，一些金融机构可能没有及时提交这些文件，这样对同一笔交易，监管机构将在不同日期获取数据。由于监管机构需要处理大量交易，需要大量的服务器。
二是从运营上看，这就需要7*24小时不间断运营，特别是在购物高峰期如中国的双十一和美国的黑色星期五，峰值压力很大，系统需要不断保持所有交易事务的一致性。需要报告的数据类型也会增多，也许一开始只需报告可疑活动，但是后来可能会扩展到大部分交易，无论是否可疑，因为可能开始还不清楚哪些交易可疑。这意味着监管机构可能需要处理大量数据。
三是从国际化的角度来说，所有参与国都需要就术语的协议和含义达成一致，尽管90%的交易可能相同，但每个国家都可能会有细微的变化。开源解决方案对于协作很有用，但还不够。监管机构在这些系统上的相互操作将是必要的。
基于以上原因，我们预测这次FCA提出的计划可能会带来巨大影响，并且带动世界新一代监管框架的发展。现今监管科技仍然停留在KYC、 AML、身份验证和大数据分析上，而这次将引入计算法学、本体、区块链和人工智能（例如自然语言处理、认知计算）。监管沙盒的技术含量如此之低，世界上尚且有18个国家跟随，那这次又会对多少国家造成影响呢？
我们预期这一套理论基础会适用于世界各国，不同国家、不同语言，处理完的结果仍然会是一样。就像Java编程一样，模板一样，但可以用不同语言（例如中文）注释，在世界任何地方执行，结果也会一样，因为代码相同。如果采用FCA提出的模式，在世界任何一个国家执行都会得到相同结果，有助于统一的国际监管标准，这是一个以技术引领监管的极好案例。
蔡维德为国家特聘教授、北京航空航天大学国家“千人计划”特聘教授，姜晓芳单位为金融信息化研究所