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探索區塊鏈、人工智能在監管領域的實踐
摘要:區塊鏈、人工智能等技術將成為監管科技的重要組成部分。www.emoneybtc.com所謂“監管科技”,是在金融與科技更加緊密結合的背景下,以數據為核心驅動,用雲計算、人工智能、區塊鏈等技術為依托,以更高效的合規和更有效的監管為價值導向的解決方案。
京東金融於近日發表的最新研究報告指出,區塊鏈、人工智能等技術將成為監管科技的重要組成部分。
監管科技可分為兩大分支——運用於監管端的監管科技(Suptech)與運用於金融機構合規端的監管科技(Comptech)。


數據為核心驅動
“監管科技”為行政監管和科技的結合,這份報告參考國際清算銀行(BIS)的金融穩定研究所(FSI)於7月發布的報告 “Innovative technology in financial supervision (suptech) — the experience of early users” 作為依據,並定義出“監管科技”實為“在金融與科技更加緊密結合的背景下,以數據為核心驅動,用雲計算、人工智能、區塊鏈等技術為依托,以更高效的合規和更有效的監管為價值導向的解決方案”。
從監管端(Suptech)來看,報告指出,面對金融科技背景下更加復雜多變的金融市場環境,監管部門有運用監管科技的充足動力。一方面,由於 2008 年金融危機後,金融監管上升到前所未有的高度, 監管機構渴望獲取更加全面、更加精准的數據;另一方面,監管部門面對金融機構報送的海量數據, 需要借助科技提高處理效率和監管效能。金融科技帶來了新的風險場景和風險特征,也需要監管機構“以科技對科技”去積極應對。
監管科技在監管端的運用可以分為數據收集和數據分析兩大方面。數據收集過程中可以形成報告(自動化報告、實時檢測報告),進行數據管理(數據整合、數據確認、數據可視化、雲計算大數據),以及通過虛擬助手采集消費者、被監管機構相關信息並進行交流。
在自動化報告的數據推送方式方面,舉例而言,“奧地利中央銀行(OeNB)”以奧地利七大銀行所共有的“奧地利報告服務有限公司(AuRep)”為中間平台,各銀行傳送數據至AuRep,並由其匯總,行成一簡單、完整且一致的數據報告;在標准化轉換規則下,迅速將資訊傳達至OeNB。
在數據管理方面,監管科技可進行數據驗證、整合、視覺化及雲計算。數據分析具體運用於四個方面,包括市場監管、不端行為檢測分析、微觀審慎監管和宏觀審慎監管。
虛擬助手如,菲律賓中央銀行(BSP)開發一款聊天機器人答覆消費者投訴,並進行問題分類、數據統合,及分析需要關注的潛在領域。此外,英國金融行為監管局(FCA)也正在實驗以機器人幫助被監管機構了解法律要求,同時為消費者優化選項,並透過解讀法條,來審視和評估監管變化所帶來的影響。
“微觀審慎監管”是用於信用風險評估及運用神經網絡分析流動性風險,如荷蘭銀行(DNB)正研究一種自動編碼器,來檢測實時結算系統支付數據的異常;“宏觀審慎監管”則更廣泛地運用於識別金融風險、維護金融穩定和政策評估等面向,美聯儲、歐洲中央銀行和英格蘭銀行皆使用“熱圖”對於被監管機構數據產生的自動分析,來突出潛在的金融穩定性問題。
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