新加坡金管局Sopnendu Mohanty:大数据算法成金融监管的应用趋势

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来源: 新浪财经 2018-07-11 14:04:55 监管沙盒监管科技金融监管大数据算法金融科技 金融科技

核心提示关于监管沙盒,一是看消费者保护,二是反洗钱、反恐融资,三是有没有系统风险。

SFI特邀嘉宾、新加坡金融管理局首席金融科技官Sopnendu Mohanty
SFI特邀嘉宾、新加坡金融管理局首席金融科技官Sopnendu Mohanty

  “第五届金融科技外滩峰会”于2018年7月7日-8日在沪召开,SFI特邀嘉宾、新加坡金融管理局首席金融科技官Sopnendu Mohanty在“专题讨论四:全球金融科技监管新趋势”中发言。

  以下是发言全文:

  Sopnendu Mohanty:从监管趋势来说,我认为有六大趋势正在发生。一是非捆绑金融服务的诞生;二是机器可阅读的数据;三是刚才Michele讲的,行业希望有可共享的监管平台,像刚才讲的KYC平台;四是算法,金融科技公司、银行都在使用的算法,这些怎么监管?五是我所说的新世界的ABCD(算法、区块链、云计算、数据)。这些科技带来新的风险,监管者需要加以应对。有越来越多的工具,让合规工作自动化,就是所谓的RegTech、SuperTech,监管者可用的科技。最后是监管沙盒的兴起,监管机构之间更紧密的合作,互相通报最新情况,保证整个领域有一个更统一的监管方式。

  我讲一下非捆绑的金融服务的兴起。举个新加坡的例子,整个监管领域,之前的监管是作为机构加以监管,银行提供支付服务要符合一些规定。但是在支付服务方面,现在是分解开的,支付服务当中每一个子项都是分解不同的人提供服务,有人提供流动性,有人提供别的。如何按照分解的方式,针对每一个子项的活动,按照恰当的比例、恰当的力度加以监管,同时允许整个行业得到发展?在整个行业来讲,就是这样一个分解的趋势。所以过去是针对实体的监管,以后要改成针对活动的监管。

  下面是机器可阅读的数据。我们的行长去年在新加坡的金融科技大会上做了一个大承诺,如果没有记错,他说的是在2020年,期待所有的金融机构都要提供机器可读的数据。我们也对行业做了承诺,一旦你们可以提供机器可读的数据,我们不会要求再次提交同样的数据。大家想一下,今天我们往往会要求同样的数据按照不同的表格、格式反复提供,但实际上就是同样数据反复提交。我们向行业做了承诺,你可以利用数据接口,按照机器可读的形式,把数据交给我们,只需要传一次。

  刚才讲了公共平台的好处KYC的例子。我们深信越来越多国家的监管部门都会想要在KYC方面搭建公共的共享平台。其实,金融机构40%的成本都是围绕了解客户获客,了解客户进行反洗钱、反恐融资这些工作,这是很大的一块成本,监管部门可以把这个作为官方职能,由政府提供这样的平台或者是牵头搭建这样一个共享平台。

  算法怎么办?监管部门如何监管算法?算法本身就是自运行的。在新加坡我们进行了公开的征询,广泛听取各方意见,了解大家希望算法应该如何监管,现在没有明晰的答复,但这是今后一年我们要讨论的重点,就是监管者要想清楚,如何对算法进行监管。因为算法是自运行、自我学习的,自我学习之后有可能会失控。在这个基础设施方面,监管者肯定会提供科技使用方面的指引,也会讲清楚你需要有什么样的控制措施才可以使用这些,无论是云计算还是区块链、大数据,我想监管会在这些方面有更多的指引。并不是杜绝或者不允许银行使用这些技术,而是给银行更清晰的指引。最近两三年,在新加坡我们看到监管科技RegTech在一些公司中的应用大概增加了30%。他们等于是把过去成熟的监管方面的业务自动化,有些提高了监管透明度。同时,社交媒体的兴起、数据的兴起,使得市场操纵者有了更多的手段。监管者有什么样的工具可以处理海量的大数据,防止市场操纵行为?

  关于监管沙盒,一是看消费者保护,二是反洗钱、反恐融资,三是有没有系统风险。监管沙盒的设计是给市场主体质问、挑战现有做法的机会,通过实践证明新的做法没有增加风险,监管部门有可能会接受新的做法。最后,有很多这方面的合作协议将签署,希望监管者可以加强信息沟通与合作,学习最佳实践。

  管涛:谢谢Mohanty先生的发言,讲了如何把大数据用于发展监管科技,也介绍了监管沙盒的经验和做法。

责任编辑:Rachel

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