1.1 金融科技与监管科技

在传统信息技术基础之上发展起来的金融科技是当今非常热门的概念，而随着金融科技的发展，具有强监管特征的金融行业发展出了相应的监管科技。不过无论是金融科技还是监管科技，均以大数据、人工智能、云计算和区块链等作为重要的技术领域。当然随着社会的发展，不断有新兴的前沿技术出现，并被逐步应用到金融科技公司的经营和监管机构的管理活动中。本节主要介绍金融科技和监管科技的基本概念与分类，熟悉这些内容是进入风险管理数字化转型领域的基本要求之一。

1.1.1 金融科技

金融科技（FinTech）是指运用现代科技成果改造或创新金融产品、经营模式、业务流程等，推动金融创新、提质增效和改善用户体验，是对信息技术与金融业务深度融合背景下的ABCD（人工智能、区块链、云计算、大数据）相关新兴技术的统称。随着信息技术的进一步迭代和创新，金融科技从ABCD时代进入5IABCDE时代（5G通信、物联网、人工智能、区块链、云计算、大数据、边缘计算）。

大数据（Big Data）主要是指海量的不同种类的数据。从应用层面来说，大数据分析就是运用计算机工具对庞大的数据进行设计、获取、存储、处理和分析的全过程。

人工智能（Artificial Intelligence）是指由人类制造出来的机器或者系统所具备的类似人类思维和行为的智能，其研究内容包括认知建模、知识学习、机器感知、机器思维、机器学习、机器推理及应用、机器行为和智能系统等。

区块链（Block Chain）是指一个由不同节点共同参与的分布式共享数据库，可理解为分布式账本、共享数据库、智能合约、点对点价值传输协议的综合，它的技术基础是分布式网络架构和计算，起源于比特币。可以这样简单理解：数据基于特定的规则形成区块，这些区块再基于特定的规则连接起来，形成区块链。

云计算（Cloud Computing）是指利用“云”的资源对大量数据进行计算和处理并将得到的结果返回给用户的技术，其中“云”可以分为公有云与私有云。美国国家标准与技术研究院（NIST）将云计算定义为一种按使用量付费的模式，通过云计算，用户可以随时随地按需从可配置的计算资源共享池中获取网络、服务器、存储器、应用程序等资源。云计算一般可以划分为三种类型：IaaS（基础设施即服务）、PaaS（平台即服务）和SaaS（软件即服务）。

物联网（Internet of Things）的通俗理解是“物体与物体相连而形成的可以进行信息沟通和交流的网络结构”。物联网具体是指利用各种智能感知、定位、识别技术与计算科学的各种装置和工具，以及各种物体或过程的物理、化学、生物、地理等信息，通过各类可能的网络接入，实现物与物、物与人的连接。

5G通信（5th Generation Mobile Network）是具有高速率、低时延和广连接特点的新一代宽带移动通信技术，是对2G、3G、4G和Wi-Fi的改进，也是实现人机物互联、万物互联的网络基础设施。

边缘计算（Edge Computing）是在靠近物体或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的分布式开放平台（架构），就近提供边缘智能服务，以满足行业数字化在敏捷连接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。云计算擅长全局、非实时、长周期大数据的处理与分析，而边缘计算更加适用于本地、局部、实时或短周期数据的处理与分析。

除了上述技术领域之外，金融科技还包括很多子领域，总体来看，其主要的一级和二级领域如图1-1所示。

1.1.2 监管科技

监管科技（RegTech或SupTech）是指金融监管机构和金融企业运用大数据、人工智能、云计算、区块链、物联网、API技术、密码学等科技及其底层技术进行监管工作，目的是促进监管的合规化、有效化、自动化和智能化。

英国金融市场行为监管局（FCA）最早使用RegTech一词并将其定义为解决监管面临的困难、推动各类机构满足合规要求的新兴技术，重点是那些能比现有手段更有效地促进监管达标的技术。一些观点也将RegTech叫作“合规科技”，但是监管科技和合规科技是有差异的。巴塞尔委员会认为，合规科技是指金融机构为使得提交的报告符合监管要求而运用的各种金融科技，而监管科技是指监管机构用来驱动监管创新的技术手段。国际清算银行认为，监管科技是指监管机构用来支持监管活动的创新技术。

中国人民银行《金融科技发展规划（2019—2021年）》指出，要加强金融科技监管顶层设计，围绕基础通用、技术应用、安全风控等方面，逐步建成纲目并举、完整严密、互为支撑的金融科技监管基本规则体系。针对不同业务、不同技术、不同机构的共性特点，明确金融科技创新应用应遵循的基础性、通用性、普适性监管要求，划定金融科技产品和服务的门槛和底线。针对专项技术的本质特征和风险特性，提出专业性、针对性的监管要求，制定差异化的金融监管措施，提升监管精细度和匹配度。针对金融科技创新应用在信息保护、交易安全、业务连续性等方面的共性风险，从敏感信息全生命周期管理、安全可控身份认证、金融交易智能风控等通用安全要求入手，明确不可逾越的安全红线。

监管科技出现的原因是多方面的，其中主要原因有金融行业逐利的本质、金融系统本身的风险、金融科技发展及其带来的显著性和隐蔽性风险、金融企业和金融科技企业的违规经营、数据的采集和应用等。

监管科技已经成为各国监管机构重点关注的事项，领先监管机构已经利用监管科技来进行反洗钱管理、征信管理、对非法集资的打击、互联网金融和科技金融监管、外汇管理、消费者权益保护、机器可读监管、合规报告的自动生成等。应用监管科技，可以让监管机构从传统的人员手工监管向信息系统监管、从报表监管向大数据监管、从事后监管向事前和事中监管转变，从而在一定程度上减轻监管机构的工作压力，降低监管成本。

我们来看监管科技的几个典型案例。2017年，广东省地方金融监督管理局在其“金鹰系统”中针对七大非法金融活动开发了风险模型，并抓取国内110余万个采集点信息进行舆情监控，构建金融行业风险评级模型，对大量的视频、音频和图片数据进行智能分析以便监测违法广告。联动优势科技公司开发的区块链非现场监管系统将交易监管要素信息进行数字化上链，将监管规则固定为通过智能合约自动执行，采用分布式账本和拜占庭容错共识机制降低受到非法攻击的风险。2020年，该系统落地广东省地方金融风险监测防控中心和广州金融风险监测防控中心。微众银行将大数据技术与实际业务结合，建设反洗钱大数据实时分析平台，开发了规则模型和机器学习模型，其中机器学习模型使用循环神经网络学习可疑特征，进而识别新型的可疑交易。以上三个案例均取得了非常不错的应用效果。

在国外，荷兰中央银行利用神经网络检测实时结算系统支付数据中的流动性异常，以应对挤兑风险。意大利中央银行运用大数据和人工智能技术预测未来的房价或通货膨胀水平。澳大利亚证券投资委员会建立了市场分析及情报分析系统，该系统能够实时动态监控澳大利亚一级和二级市场并识别市场中的异常情况。