摘要：区块链、人工智能等技术将成为监管技术的重要组成部分。所谓“监管科技”，是以金融与科技更紧密结合为基础，以数据为核心驱动，依托云计算、人工智能、区块链等技术，实现更高效的合规、更有效的监管。基于价值的解决方案。
京东金融近日发布的最新研究报告指出，区块链、人工智能等技术将成为监管技术的重要组成部分。
监管技术可以分为两大分支：应用于监管端的监管技术（Suptech）和应用于金融机构合规端的监管技术（Comptech）。
数据是核心驱动力
“监管技术”是行政监管与技术的结合。本报告参考了国际清算银行（BIS）金融稳定研究所（FSI）7月份发布的报告《金融监管创新技术（Suptech）——早期的经验》。以“用户”为基础，将“监管科技”定义为“在金融与科技更紧密结合的背景下，以数据为核心驱动，依托云计算、人工智能、区块链等技术实现更高效的价值——基于合规性和更有效监管的解决方案。”
从监管端（Suptech）来看，报告指出，面对金融科技背景下更加复杂、不断变化的金融市场环境，监管部门有足够的动力运用监管科技。一方面，2008年金融危机以来，金融监管达到前所未有的高度，监管机构渴望获得更加全面、准确的数据；另一方面，监管机构面临金融机构上报的海量数据，需要利用技术来提高处理效率和监管有效性。金融科技带来了新的风险场景和风险特征，也需要监管机构积极应对“以科技换科技”。
监管科技在监管端的应用可以分为数据收集和数据分析两大方面。数据采集过程中，可形成报表（自动化报表、实时检测报表），进行数据管理（数据整合、数据确权、数据可视化、云计算大数据），并可利用虚拟助手进行采集消费者与受监管机构的相关信息和行为进行沟通。
在自动化报告的数据推送方式方面，例如“奥地利中央银行（OeNB）”采用奥地利最大七家银行共享的“奥地利报告服务有限公司（AuRep）”作为中间平台，各银行将数据发送到AuRep。并汇总成简单、完整、一致的数据报告；根据标准化转换规则，信息被快速传送至OeNB。
在数据管理方面，监管技术可以进行数据验证、整合、可视化和云计算。数据分析具体应用在市场监管、不当行为检测与分析、微观审慎监管和宏观审慎监管四个方面。
虚拟助理例如，菲律宾中央银行(BSP) 开发了一个聊天机器人来回答消费者投诉、对问题进行分类、整合数据并分析需要关注的潜在领域。此外，英国金融行为监管局（FCA）也在尝试使用机器人帮助受监管机构了解法律要求、优化消费者选择，并通过解读法律法规来审查和评估监管变化的影响。
“微观审慎监管”用于信用风险评估，利用神经网络分析流动性风险。例如，荷兰银行（DNB）正在研究一种自动编码器，用于检测实时结算系统中支付数据的异常情况； “宏观审慎监管”被更广泛地应用于识别金融风险、维护金融稳定和政策评估等方面。美联储、欧洲央行和英格兰银行都使用“热图”来自动分析受监管机构的数据，以突出潜在的金融稳定问题。
区块链成为重要组成部分
京东金融指出，监管技术将走向金融监管全链条应用，监管端与合规端联合开发监管技术将成为主流。国家和组织不断加强监管技术在事前监管和事后监管中的应用；监管机构除了加强技术研发外，也在寻求与银行和金融科技公司的合作。
2015年，美国纳斯达克证券交易所（NASDAQ）推出Linq，让非上市公司基于区块链技术以数字方式代表股权；纳斯达克指出，使用该技术的“概念验证”可以降低99%的风险，发行人和投资者都可以在线处理文件，减轻行政负担。随后，还与花旗集团合作推出ChainCore、与Gemini合作推出SMARTS市场监测技术。前者实现全球支付处理和自动对账，而后者则提供限制市场运作的安全措施，被认为是世界上部署最广泛、最广泛的监控系统。
此外，区块链技术将成为监管技术的组成部分，如智能合约、智能监管报告等，将得到进一步发展和利用，成为建立信任机制的工具。 IBM与外汇市场基础设施公司（CLS）合作创建了Ledger Connect平台，旨在将区块链技术应用到各种金融领域。目前已吸引花旗银行等9家金融服务机构参与验证测试。
报告指出，需要完善的是监管技术的数据治理和功能明确性，例如监管机构的信息获取和使用权、商业秘密的保护以及公民个人信息的管理等，必须受到法律的规范和保护。通过监管技术获得、整理、呈现给决策者的数据和信息应该作为辅助参考资料或必要因素，甚至数据的可信度都是评估和提高监管效率必须考虑的问题。
可以肯定的是，随着监管应用层面的深化和拓展，监管技术也在走向制度化。数据自动化管理提供商Confluence 的Unity NXT 监管报告平台使共同基金能够根据SEC 规则《投资公布现代化规则》 提供数据收集和工作流程自动化，在内部重复使用单个经过验证的监管数据集来完成“端到端报告”。端到端的报告流程，以满足报告要求所需的数据质量、可扩展性和及时性。
