编者按：科技的快速迭代推动了金融市场的数字化变革，更为金融监管创新注入了活力。目前，英国、美国、新加坡、澳大利亚等国家正在积极探索运用科技手段加强金融监管履职效率和驱动金融监管创新，可见金融监管科技的发展迫在眉睫。中国如何抓住此次金融监管创新的变革机遇，进行金融监管创新，对提高金融监管的效率和水平以及稳定国内金融业的发展具有重要意义。为此，本文通过结合各国的实践经验以及我国金融监管的特点，为中国金融科技监管提出了政策建议，以飨读者。 

区块链技术、大数据分析、人工智能等新技术的蓬勃兴起改变着金融业务形态，推动金融业务发生了翻天覆地的变化。金融科技迭代速度快、跨地域、跨平台、无实物化等特点弱化了金融中介和科技中介的边界，对金融监管提出了与非金融平台融合、新的监管套利、系统性风险弥撒、信息安全等诸多挑战。科技在带来新的金融风险的同时，也为金融监管迎来了变革机遇，有效地提升了金融监管的质量和效率。 

一、金融监管科技 

监管科技这个概念最早于2015年由英国在金融研究报告和年度预算报告中提出，其后在世界范围内得到了广泛认可。狭义的监管科技是指利用信息科技手段提高审慎监管的运转效率以及优化其合规流程，目的是降低监管当局的监管成本和金融机构的合规成本；广义的监管科技意味着通过新科技驱动金融监管方式的创新，可以提高宏观审慎监管的精准性和有效性，扩大行为监管的金融业务范围，真正地实现穿透式监管。 

“监管科技”不等同于“金融科技监管”。“金融科技监管”侧重于对金融科技创新业务的风险管控和政策约束，是监管对金融科技发展的自然反应。从内涵来看，监管科技广义的内涵边界比金融科技监管更加宽广。从发展驱动方向来看，监管科技是自上而下的制度要求，而金融科技监管是市场自下而上对监管的推动。从关系来看，监管科技的进步也意味着金融科技监管的优化，金融科技创新对监管的新要求也促进了科技监管的更新。 

二、国际科技监管的创新实践 

1.新科技助力金融监管手段智能化 

将新科技手段引入监管环节。一方面，要探索和实践自动监管数据报送，应对日益繁重的监管信息报送工作的人力成本，保障监管机制运行的稳定性。这样既减轻了被监管机构的监管报告工作压力，提高了监管信息的收集效率；又可以有效地抑制金融机构瞒报、谎报信息等违规情况的出现，提高了监管的标准化和智能化。例如，英国于2018年6月提出数字监管报告，即监管机构的科技管理部门通过自然语言处理技术把金融监管报告的保送要求转化成机器可执行语言，由被监管机构将对接监管机构系统内的业务数据进行标准化处理；然后将相关代码和接口部署到各家机构，监管机构则可以在特定时间获得自动生成的监管报送信息。此外，标准化的保送数据有利于大数据挖掘和机器学习等技术的后续介入。 

另一方面，要积极探索将机器学习、自然语言处理、大数据分析等人工智能技术引入金融监管的模式，预测市场风险，有效地为金融稳定政策的制定提供支持。如：希腊央行对金融机构财务数据和监管报送数据使用大数据分析规则进行银行的违约概率预测；新加坡金融管理局开发的“Apollo”工具通过分析金融市场的交易数据，利用机器学习建模，可识别出市场操作中的可疑交易；美联储使用热图技术自动分析被监管机构的日常数据和压力测试等数据潜在的金融风险问题和政策评估，有效的为金融稳定政策提供了支持。 

2.激活金融创新与监管科技合作新模式

 随着金融科技创新产品的问世，各国监管机构对新的科技监管模式进行了积极的探索。例如，2014年英国金融行为监管局推出“金融科技加速器”项目，与技术创新公司合作探索如何将金融科技创新应用于中央银行业务，并深入研究技术创新如何影响英格兰银行的政策目标；2016年新加坡推出“乌敏岛”项目是为了与金融机构开展区块链技术应用合作。这些探索实践中，比较成功的范例当属金融监管沙盒和创新中心。 

金融监管沙盒提供了一个缩小版的真实市场和宽松版的监管模拟环境，为创新产品、新型服务、交付机制等模拟真实市场场景的测试环境。监管沙盒最早于2016年由英国金融行为监管局发起，获准加入的初创企业涵盖多项人工智能、区块链技术、大数据分析等新技术应用。使用前需先向监管机构提交申请并获得有限授权，监管机构根据创新业务或者金融产品在沙盒适用范围内进行测试的测试过程和结果进行评估，确定是否给予该创新业务或金融产品正式授权。这种由政府牵头的监管沙盒虽然权威性强，但存在申请周期长、通过率低等问题。自此，行业自发的虚拟沙盒应运而生，既可以满足很多小型公司申请沙盒测试的需求，又无需担心会对消费者或者行业带来风险。所以，政府监管沙盒和行业虚拟沙盒两种模式互为补充。 

创新中心旨在帮助金融科技公司解决业务创新中遇到的新型产品许可牌照难申请、金融监管规则不熟悉等问题，从而鼓励各方积极参与，创造更多对消费者有利的新型金融业务，并及时评估和验证创新产品的合规性和可操作性。例如：美联储在12个银行总部及主要分支机构所分布的30多个地区设立了数字化工作组，配备跨领域研究人员，并建立美联储与地方机构、科技公司的沟通桥梁，对金融创新成果进行360度研究，同时为地方性金融机构和科技公司等提供监管政策等帮助；日本、澳大利亚、新加坡等国的创新中心纷纷投入实践。各国创新中心的实践模式有所不同，有的形成统一的专业团队，有的以协调委员会的模式形成虚拟组织，但其设立的目的都是为了搭建监管机构与市场的桥梁，鼓励行业、企业、高校等更好地与金融监管部门合作，引导金融机构深入理解监管框架，优化创新监管方式。 

3.信息安全为数据价值挖掘保驾护航

 随着数据在金融领域价值的提升，各国金融监管机构陆续通过出台法律规范和搭建技术框架的双重手段，保障数据的安全监管。对于构建信息安全的制度框架，一则规范了数据质量和标准，为数据的价值挖掘奠定了基础，如英格兰银行发布的《数据质量框架》细化了数据适用的不同业务场景，从准确性、及时性、可用性、一致性等不同维度定义和评估数据质量；二则通过立法明确了数据确权，如欧盟于2018年5月正式实施的《通用数据保护条例》指出“自然人享有的个人数据保护的权利”；该条例明确了公司在收集和使用个人数据时必须获得授权的规则， 界定了个人数据使用的合法合理透明、目的限制、最小化使用、准确使用、重要数据的期限存储和安全使用的原则；三则建立了个人信息隐私保护机制，如英国《消费信贷法》和《数据保护法》、美国金融科技白皮书（Framework of Fintech）着重明确了对金融消费者的隐私数据保护和信息安全，以保护金融消费者为首要目标，提高居民的个人财务健康水平。 

对于技术框架助力信息安全保障，可以通过技术手段提高认证和校验的精确性和唯一性，有效加强金融行为的监管力度。如澳大利亚支付委员会致力于开发支持便携式数字身份认证的框架，促使不同金融机构使用统一的身份认证标准和框架，从而实现了数字身份认证服务和通用规则之间的互通操作，以提高身份认证的效率和普适性，更有效的保护了金融服务中消费者的权益和信息安全；美联储从2016年起开始积极探索分布式账本技术在传统支付结算系统中的应用模式，以进一步提升支付系统的信息安全性和稳定性。 

4.构建监管科技体系保障和拓宽金融监管边界 

金融科技繁荣前期，采取限制型监管，而对于金融创新业务来说，限制性监管政策比较宽松。伴随着P2P违规爆雷等事件的频发，各国的监管科技模式逐渐从限制型向主动适应型金融监管转变。例如，自2016年5月P2P平台“Lending Club”的贷款销售违规事件敲响了警钟，美国金融监管部门开始加强对网贷和金融科技公司的监管。为此，美国监管机构设立了美国消费者金融保护局、美国货币管理署等机构，以指导金融科技监管工作。由美国货币管理署发布的《金融科技企业申请评估章程》规定将金融科技公司正式纳入金融监管范围，通过发放许可的形式，与传统金融机构一同进行业务监管。 

构建监管科技体系从机构设置加以保障。英国于2013年4月正式成立金融行为监管局，以平衡金融业务创新与风险防控的监管理念，将金融科技创新业务监管起来。新加坡金融管理局于2015年设立了金融科技署，启动金融科技生态建设工程，为金融科技企业发展和金融业务创新提供政策激励，同时又积极完善风险防控的体系建设。新加坡金融管理局于2017年设立数据分析部门（含监管科技与分析办公室），以开展不同领域的监管科技研究工作。 

拓宽金融监管边界从依法律法规入手。英国议会和财政部负责监管的架构设计和立法支持，根据金融创新产业发展的需求制定了相关的监管要求和规范制度，例如《关于网络众筹和通过其他方式发行不易变现证券的监管规则》和《金融服务法》，对互联网众筹监管空白、数字银行资本充足率等提出了明确要求。 

灵活设置监管机制，充分激活行业自律性和加强国际间合作也是科技监管迭代的重要方式。例如，美国的“无异议函(No-action Letter)”机制,鼓励市场机构在开展创新业务前主动向监管部门提出申请,对通过审批的创新业务，监管部门会发放无异议函，该函件虽然不具备法律效应，但监管部门通过及时回应消除了市场担忧。英国也建立了FCA积极扶持金融协会等行业自律组织，汇丰银行、巴克莱银行、DataRobot金融科技公司等都是金融协会的成员单位。此外，新加坡金融管理局为支持金融科技公司在海外的发展和科技监管的国际经验交流，与多个国家的监管机构签署了合作协议。 

三、对我国监管科技的政策启示 

1.加快建立监管规范体系，明确监管边界和原则 

中国人民银行于2017年5月15日成立了金融科技委员会，探索建立金融科技创新管理机制。2019年9月6日，中国人民银行印发了《金融科技（Fintech）发展规划（2019～2021年）》，明确提出金融科技工作的指导思想、基本原则、发展目标、重点任务和保障措施。这使得相应的细分制度和规范的需求更加迫切。所以，我国监管机构应尽快出台涉及人工智能、数据治理标准化、个人信息隐私保护等方面的规范制度，制定针对金融、准金融机构市场准入、资本充足率和关联交易的监管要求，坚持问题导向，针对突出问题分类施策；充分发挥金融科技委员会作为核心机构的监管作用，研究和落实如何加强监管协调跨地域、跨行业、跨市场的金融科技业务；拓宽传统金融监管的边界，构建行业监管、协会自律、社会监督和机构自治的金融科技监管的“四道防线”。 

2.积极完善中国“监管沙盒”，构筑技术驱动型监管创新 

虽然监管沙盒并非是一种长期有效的金融监管体制，但建立监管沙盒制度可以作为我国平衡金融创新与风险防控、促进被动监管转型为主动监管的有效手段，也是针对我国金融市场分行业监管体制性缺陷的短期有效方式。2020年1月4日，中国人民银行营业管理部向社会推出了中国版本的“监管沙盒”，首批公示入选的共有6个金融科技创新监管试点应用，分别是微捷贷产品、基于物联网的物品溯源认证管理与供应链金融、快审快贷产品、智令产品、AI Bank Inside产品和手机POS应用，并于4月27日明确表示支持在上海、重庆等六市（区）扩大监管沙盒试点。这标志着我国金融监管从被动型向主动型的转变。 

微观层面，建议借鉴国际经验，细化监管沙盒的流程指引和实施办法，对其顶层设计、测试工具、方法和内容、评估机制、风险管理等做出指导性规定。宏观层面，建议根据首批试点经验尽快调整和完善沙盒机制，在全国多地、大批次地推广监管沙盒的使用，加强与市场的互动。可以监管沙盒作为我国金融创新业务和产品的试验田，逐步在上海、深圳、北京等金融科技发展蓬勃的地区试点形成监管机构、金融机构、科研院校和科技公司等多方参与的创新合作模式。同时，考虑到政府监管沙盒申请门槛高、周期长等特点，建议同步支持行业自律机构研究和开发行业自律沙盒，作为政府监管沙盒的补充。 

3.挖掘数据分析价值，助力精准监管和风险预测

中国人民银行的金融科技委员会牵头加强数据治理工作，科技司司长李伟在“第四届中国新金融高峰论坛2019”主旨演讲中提出构建“1个数据交换管理平台+N个数据中心（数据源）”的数据架构格局，实施统一的数据管理规则标准。通过数据前置标准化处理等手段统一监管数据，为监管自动化与智能化打下坚实基础；同时，减少数据多头报送和冗余备份导致的资源浪费，释放更多计算资源用于数据分析。在此基础上，建议构建自动监管报送系统和大数据监管体系，对金融科技实行主动和实时动态监管，并把人工智能引入监管场景应用，努力利用推动监管模式由事后监管向事中、事前监管转变。比如，利用复杂网络、传播模型等发现系统性重要金融机构间的风险传播机制和关联关系，搭建系统性风险预测模型，尽早发现系统性风险的异常信号。 

4.创新合作模式，推动监管和产学研的协调发展

通过金融科技创新中心或者产业联盟等方式，深度对接学术研究、产业创新和实践测试等，以研究所和高校的研究优势攻克技术难题，以企业灵活高效的机制实现成果的快速落地，以行业协会和监管机构权威的测试环境保障创新的实践。同时，大力发挥行业协会和委员会的作用，围绕科技监管发展搭建金融市场和监管机构之间的桥梁，培养更多的社会和行业监管主体，充分动员社会和行业辅助监管机构以数据共享的形式实现对金融科技的协同监管，共同提升我国的监管科技水平。 

 （微信公众号：银行家杂志：陈萌）