發展監管科技：重制度也要抓技術 扶持監管科技企業發展進步

“作為首個專門聚焦特定金融領域信息共享與失信聯合懲戒的信用監管文件，證監會等八部門聯合下發的這一意見，彰顯了有關部門提升資本市場違法違規成本的決心。”中國科學技術發展戰略研究院副研究員魏世杰告訴科技日報記者。

魏世杰所說的文件，是近日發布的《關于在科創板注冊制試點中對相關市場主體加強監管信息共享完善失信聯合懲戒機制的意見》。

“文件總體思路是通過有足夠力度的懲戒手段，給資本市場參與者一種威懾力，實際上，監管部門不僅需要有這種威懾力，更需要有發現市場不端行為的能力。”魏世杰說，在這個過程中，發展監管科技顯得尤為重要。

“我國的金融盡管體系和制度正在不斷完善，但同時，在建立良好制度的基礎上，也要加強技術手段的研發應用。”魏世杰分析，面對財務造假，目前較為傳統的手段是查看財務報表，但這意味著不端行為已經發生，“如果能通過大數據、云計算、人工智能等技術方法實現預警，或可最大限度避免損失的發生”。

“監管科技不僅用于發現上市公司不端行為，也用于預警基金公司等其他市場主體的不合規操作。”魏世杰說。

事實上，監管科技確實是一個新興行業，且日益受到各國重視。資料顯示，監管科技出生在英國。英國政府在受到金融危機帶來的系統性沖擊后，下決心調整金融監管體系，專門設置了監管金融行為的金融行為監管局(FCA)。目前，監管科技在國際上起步較早、應用更為成熟且投研熱度更高。不少領先國家甚至專設一個或多個監管機構負責加強監管科技的建設力度，統籌規劃產業布局，扶持監管科技企業發展進步。

我國的監管科技在各領域業務的探索中發展。2017年5月15日，中國人民銀行成立了金融科技委員會，旨在積極利用大數據、人工智能、云計算等技術豐富的金融監管手段，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，強化監管科技應用實踐。

在打擊內幕交易方面， 證監會利用大數據分析技術已經顯示出巨大威力， 依托大數據倉庫，建立多種數據分析模型，利用軟件爬蟲，深度挖掘，尋找案件線索。例如，“大數據捕鼠第一單”中，原博時基金經理馬樂利用其擔任基金經理的信息優勢，操作3個股票賬戶，先于同期或稍晚在其管理的基金賬戶買入相同股票76只，累計成交金額10.5億元。幫助監管部門鎖定這3個涉案賬戶的正是大數據監測和分析。

但業內人士認為，總體而言，我國監管科技仍處于起步階段，存在重單一業務應用、輕關鍵核心技術研發等問題，廣度和深度尚不及發達國家。

中國科學技術發展戰略研究院研究員張明喜及國家金融與發展實驗室秘書長徐義國撰文指出，與發達國家相比，我國監管科技在原創業務模式開發、核心技術研發等方面仍有相當差距，缺乏系統的超前研發布局。其次，大數據采集數據的標準不一，存在多重交易和多方接入的可能性，隱私保護的邊界不清晰。再次，監管科技帶來數字鴻溝和算法歧視問題已經初現。最后，監管科技發展所需要的監管理念、體系等尚未匹配。

張明喜等人建議，在現有國家科技計劃布局上，需要更加關注大數據、人工智能、云計算、生物識別、區塊鏈等技術研發，為監管科技發展提供堅實基礎。同時，要加強對數據信息使用、安全方面的立法，明確界定金融數據信息的所有權、使用權、受益權等;完善大數據發展協調機制，加強數據治理與質量控制，推進金融信息與數據產業協同規劃，強化基礎設施、數據標準規范、共享機制建設;推動構建各方參與并受益的金融數據交換機制，打破數據信息相互割裂的局面，增強數據整合能力，促進數據資源開發和使用。