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港交所报告:利用沙盒工具推动区块链和人工智能作用金融科技

时间:2018-10-19 21:19:54  来源:  作者:浏览:  评论:  条  加入收藏

互链脉搏按:区块链技术的出现,让传统交易所不敢怠慢。甚至一度传出纳斯达克要上线加密货币交易所。中国内地的沪深交易所也纷纷研究区块链,上交所发布了其研究报告。(回复“交易所报告”可下载)互链脉搏10月19日消息,香港交易所近日发布研究报告《金融科技的运用和监管框架》,当中,港交所把人工智能和区块链两大技术和证券行业的结合作为重点进行了研究。现互链脉搏将报告从繁体到简体进行了转换(文后有完整报告下载),以飨读者。以下为报告全文:

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摘要

金融科技或称Fintech(Financial Technology)是指通过科技工具的变革推动金融体系的创新,形成对金融市场和金融服务供给产生重大影响的新业务模式、新技术应用、新产品服务。在金融科技发展的新时代,全球各大交易所均在积极探索如何应用金融科技提升系统和服务。但从现有的技术发展成熟度来看,大部分的金融科技主要运用于银行业、互联网金融和数字货币方面,较少涉及到在证券行业的运用,能够结合具体的证券业务模式给出落地方案的则较少。一般认为,区块链技术和智能投顾等人工智能技术,相信在交易所层面的运用可能性最高。

本报告着重围绕区块链和人工智能这两大技术与证券行业的结合点展开,探寻这些新技术如何与证券业的投资及交易、结算、监管层面等业务具体结合,为金融科技找到在资本市场的具体运用模式,以实际的、可操作的案例来说明金融科技对资本市场和证券交易的影响和意义。文中主要介绍区块链技术在交易结算领域的运用、资产再抵押业务和私人股权市场的应用,以及人工智能技术在智能投研、智能投顾领域的运用。每个案例亦会比较新技术与传统业务模式的优缺点,以及运用新技术可能面临的难点和挑战。需要说明的是,智能投顾和投研等人工智能技术是目前各国监管「沙盒」测试的重点内容。有些国家的证券监管机构(如韩国),已专门对此设计了测试环境。借鉴其他国家做法,可能是香港市场下一步的尝试方向。

本报告亦专门探讨了建立金融科技监管框架需要注意的原则和使用工具。作为一个新兴行业,基于金融科技的商业模式不断发展并变得越来越复杂。在某种程度上,金融科技的应用可能无助于降低金融体系中的固有风险,反而可能会放大或暴露新形式的金融风险。因此,作为监管机构应考虑如何在适当的监管框架下将金融科技的金融创新应用于证券业。

「监管沙盒」是测试金融科技的一项有力工具。目前世界上一些国家已针对各金融科技子项目技术,进行了不同程度的「沙盒」测试。为了以可控方式最大限度地减少新技术的应用可能带来的负面影响,监管机构可以利用「监管沙盒」提供相对宽松的监管试点环境。在消除和解决了试验中可能遇到的风险和问题后,保证了客户利益和金融系统平稳运行,再将金融科技扩展到更大范围。

报告也探讨了基于监管一致性原则。监管一致性原则是指只要从事相同性质的金融业务,就接受同样的监管。无论是在虚拟的还是真实的环境下提供的金融服务,都基于同一法律框架管理,确保公平竞争并防止监管套利。同时,监管框架也应根据形势发展,不断创新以应对金融科技中可能出现的监管漏洞。

最后报告讨论了使用大数据,深度学习和知识图来建立有效的技术型监管系统的可行性。监管机构必须建立一个有效的技术型监管系统(Regtech),利用大数据和人工智能分析来加强对金融机构的宏观分析和跟踪系统风险的能力,以更好地监控和预防系统性金融风险。

报告正文

1.当前金融科技发展的三大特点

1.1金融科技对传统金融机构的替代和影响逐步深化

金融科技或称Fintech(Financial Technology),是指通过科技工具的变革推动金融体系的创新,形成对金融市场和金融服务供给产生重大影响的新业务模式、新技术应用、新产品服务。

从 20 世纪末开始,随着信息技术在金融领域的深入应用与发展,政府与监管部门对创新的支持,以及非传统金融机构和科技公司的广泛参与,金融科技成为新兴行业得以蓬勃发展。具代表性的技术和运用领域包括了区块链、大数据、云计算、人工智能、智能投顾、智能合同、电子货币、网络借贷等诸多方面,对金融行业和人们的生活方式带来深远影响。从理论上说,金融科技能大大降低交易成本(transaction cost)和信息不对称(asymmetricinformation),是驱动金融结构演变的根本力量。技术进步使得信息不对称有了极大改善,金融中介能够更好地撮合投资人和融资方,提升金融市场的流动性。技术进步亦使得交易成本大幅降低,并不断扩展市场容量。这两个根本驱动力相互作用,更好地提升金融系统的资源分配效率,对金融系统带来根本性影响。

目前科技与金融领域的结合已大致经历了三个发展阶段:

第一阶段为金融信息技术(IT)阶段。在此阶段,金融行业还停留在电子信息化程度,主要通过利用传统的IT 技术来提高办公和业务的计算机运用程度,通常由金融IT 终端或集成服务专业供货商,或者是金融IT 服务综合供货商,为金融行业提供软硬件支持、服务和解决方案。在此阶段,IT 公司并不参与金融公司的业务环节,IT 系统在金融公司体系内属于成本部门。科技对金融的替代或运用程度以自动提款机(ATM)、销售终端机(POS)、银行的核心交易系统、信贷系统、清算系统等领域为主。利用科技的主要目的是提高金融行业的业务效率和计算机化程度。

第二阶段为互联网金融阶段。到这个阶段,已经基于互联网或者移动终端实现金融业务中资产端、交易端、支付端、资金端的任意组合、互联互通。互联网金融的最主要特点体现在技术公司搭建在线业务平台与渠道来汇集用户。从本质上,互联网金融在资金需求方与供给方之间提供了有别于传统银行业、证券市场的新渠道,以更快的融通效率,实现信息共享和业务撮合,从而降低交易成本并扩大金融服务的范围,让小微企业和普通民众都受益科技与金融的进步。因此,互联网金融可视为对传统金融体系的有益补充。

目前互联网金融在中国发展迅速,以互联网基金销售、网络借贷、互联网保险、移动支付等为主要运用模式。从目前的发展趋势来看,金融科技在支付、保险、融资等传统金融领域有一定程度的蚕食,与传统金融机构形成竞合关系。例如互联网借贷(P2P)行业,2016 年中国P2P交易规模达14,955.1 亿元人民币1。在第三方支付领域,2017 年第四季度中国第三方移动支付交易规模达到37.8 万亿元人民币,同比增长195%,环比增长27.91%2。在互联网保险领域,2016 年中国互联网保费达到2,347 亿元人民币,117 家内地保险机构开展了互联网保险业务。

第三个阶段是真正意义上的金融与科技深度融合。在这个阶段,金融科技的发展聚焦点在于通过大数据、云计算、人工智能、区块链等新的技术来改变传统的金融信息采集来源、风险定价模型、投资决策过程、信用中介角色,大幅提升金融的效率,解决传统金融的痛点。

2014年以后,人工智能、大数据和以区块链为代表的分布式账本技术等科技在金融行业运用引起了业界的广泛讨论和探索,这些新的技术正以一种「润物细无声」的方式地在各行各业中被应用,例如在互联网行业中,电子商务行业精准地根据客户的潜在需求推荐商品,「千人千面」的新闻应用程序会订制个人感兴趣的主页并自动推送相关新闻,地图导航软件会根据海量用户的全球定位系统(GPS)的信息精确地预测前方的路况和预计的抵达时间,等等。

不过,从运用的程度来看,这些金融科技对一些细分领域的应用场景可行性还大多停留在技术讨论阶段,实际运用的案例还不多见,但无论是科技界还是金融界,均认为借助人工智能、大数据的快速发展,从原来的支付便利性、安全性向人机互动与体验、投融资的自动化、智能化方向发展,甚至辅助以至代替初级金融从业人员的劳动,将是未来一阶段金融科技发展的主线。

以下章节将具体介绍这些技术在金融领域内的可运用方向和场景。

1.2 传统金融机构在金融科技发展的第三阶段的话语权和主动权

在金融 IT 阶段和互联网金融阶段,一个显著特征是以技术公司为主导,由技术引领行业发展。但是到了金融科技的第三阶段,行业发展的核心动力有可能向传统金融行业转移。

到了第三阶段,技术并不是互联网或科技公司专属,传统金融业可以通过研发或购买去掌握,金融科技的运用模式很可能不再像以往那样只依附在互联网或科技公司。如果技术革新不和金融业务相结合,将无法发挥技术的价值,所以金融科技公司必须对金融业务有深刻的理解,才能进一步利用新的技术来改善、革新金融业务。在这一阶段,传统金融机构将有可能超越互联网金融企业,利用业务模式在金融科技大潮中重新定位,在新的金融科技阶段重新建立优势。

以美国金融科技的发展经验为例。2016 年以后,金融科技的发展中心开始从硅谷向纽约转移。因为技术革命需要金融业务模式的支持,纽约华尔街掌握了最主要的金融业务模式,脱离金融业务的支持,技术价值难以体现。2016 年金融科技领域的主要风险投资发生在纽约而不是在硅谷;区块链最重要的公司或者区块链组织,建立在纽约而不是在硅谷,例如全球四十多家银行在纽约加入区块链联盟R3;主要的金融科技公司由华尔街金融公司的从业者创办4。这些行业现象说明,到了金融科技的第三阶段,技术本身的决定性优势降低,传统金融业将有可能体现自己在这一领域的作用,变积极防御为主动进攻,在未来信息社会新金融体系中占有一席之地。

1.3保持金融科技国际竞争力的关键―技术研发端的深化和发展

在金融科技发展的第三阶段,即智能金融阶段,中国在应用场景、用户数量等方面均处于世界领先水平,与美国等金融发达国家并驾齐驱。根据毕马威和H2 Ventures 的《2016 全球金融科技百强榜单》,前十名中国占据五席,蚂蚁金服排名第一。近期浙江大学互联网金融研究院也发布了2017 金融科技中心指数,通过金融科技产业、金融科技体验、金融科技生态多维度视角,对中国主要城市进行了分析。从区域角度看,中国出现了三个世界级的金融科技集群,分别是香港、深圳、广东联结在一起的珠三角;上海、杭州、宁波等结合在一起的长三角以及京津冀地区5。不过不容忽视的是,中国金融科技的技术研发端仍落后于技术应用端,金融科技的IT 架构、基本模块、系统组合等硬件设备和底层技术仍然由美欧日主导、国际性公司掌控。对于基础性技术的研发和知识产权,中国缺乏核心竞争力。因此,在中国,未来金融科技的发展重点是对数字货币、区块链、云计算、云储存、大数据、智能投资等技术的运用和掌握程度。深度掌握并研发技术模型运用既是对国际竞争客观要求的响应,也是金融深化的必然选择,这才可以保持中国金融科技的领先地位。

2.现阶段金融科技的主要场景和模式

金融场景的具体应用是金融科技的核心价值。从目前金融科技研究活动的蓬勃发展趋势来看,金融科技将会给传统金融业带来颠覆性影响、并改变全球金融版图。而对金融机构而言,当前如何更好地利用这些技术,将其与具体的金融业务结合,探索新技术的落地路径,继而形成带来商业价值的应用场景,更是金融科技得以实践的关键。

在金融科技发展的新时代,全球各大交易所均在积极探索如何应用金融科技提升系统和服务。但从现有的技术发展成熟度来看,大部分的金融科技主要运用于银行业、互联网金融和数字货币方面,较少涉及到在证券行业的运用,能够结合具体的证券业务模式给出落地方案的则更少。目前在金融科技的细分技术领域中,区块链技术和智能投顾等人工智能技术,相信在交易所层面的运用可能性最高。以下分节将着重围绕当前最主要的金融科技:区块链和人工智能,探寻这些新技术如何与证券投资及交易结算等业务具体结合,为金融科技技术找到在资本市场的具体运用模式,以实际的、可操作的案例来说明金融科技对资本市场和证券交易的影响和意义。

2.1块链技术在交易结算领域的运用和面临的挑战

2.1.1区块链的基本原理

区块链技术是一项分布式账本技术,通过构建自组织网络、分布式数据储存、时间有序、不可篡改的加密账本,利用分布式共识机制,实现全网记账、共同公证,实现价值的点对点传输,从而实现去中心化。区块链可以简单理解为一个由群体维护的共享账本系统,它能够可靠地记录任何两个参与者之间直接进行的交易,形成一个数据块(block)并扩散至全网所有节点,由系统所有参与节点共同认定记录是否为真,是分布式储存、密码学、共识机制等技术在互联网领域的创新应用形式。区块链具有分布式、不可篡改、可拓展性等特点。

如图 1 所示,假如A 要发送金额给B,这笔交易会使用加密算法变成数据代码形式的「哈希值」(hash value,或称「散列值」),打上时间标签后形成一个数据区块,然后将区块广播给网络上的参与者,例如A 和B 共同的朋友、同事等,他们会见证这笔交易真实有效,然后该区块就被加入到链上,该笔交易就会永久有效地记录下来,之后AB 之间对这笔交易的发生进行回溯,无法否认。

在当前的商业模式和社会组织架构下,价值创造和转移活动都需要一个集中的制度体系(如 政府信用背书)和机构体系(如银行、支付机构等)来建立信用。而在区块链运营机制中,「非对称加密算法」的数字签名会保障交易账户的有效性,「工作量证明机制」则实现了记 帐权的公正性,交易参与者可在区块链上凭借数字签名启用唯一对应的账户进行交易,其交易信息将被随机的第三方「公正」角色记录进区块链永久储存起来,而所有交易顺次相关联 的链条式记录保障了交易的可追溯性和防篡改。因此,区块链从根本上用技术背书替代中心 化的信任创造方式,使得任何两个节点可以在不依赖任何中心平台的情况下进行点对点交易,并大幅减少信息传递过程中出现的错误,提升信息传输效率。

2.1.2区块链的三种形式

目前区块链分为「公有链」、「私有链」、「联盟链」三种,私有链和联盟链又称为「广义 私有链」。公有链中应用最为知名的是比特币(Bitcoin)和以太坊(Ethereum)。

公有链是真正意义上的去中心化分布式区块链,公有链参与者往往匿名性强,任何参与者都可以在其中写入、读取、并参与交易验证。公有链系统安全性由工作量证明或权益证明机制 来保证,容易进行应用程序部署,全球范围可以访问,不依赖单个公司或者辖区。由于任何 参与者都能加入公有链成为节点,那么每个人都有一份完整的账本,有时需要追溯每一笔交 易,随着时间的推移,交易数据越来越大,对单个节点系统的性能要求就会越来越高,数据 的储存会越来越大,交易确认延迟性会越来越严重,单个人维护的成本会越来越高,无法满 足实际的需求。以比特币为例,当前产生的交易的有效性受网络传输影响,因为要被网络上 大多数节点得知这笔交易,还要等到下一个记账周期(比特币控制在10分钟左右),也就 是要让这笔交易被大多数节点所认可。

联盟链由若干机构联合发起,介于公有链和私有链之间,兼具部分去中心化的特性。联盟链采取多中心形式,参与成员为预先根据一定特征所设定。系统内交易确认的节点一般也是事 先所设定,并通过共识机制确认。取决于联盟链内部的信任程度和相关需求程度,虚拟数字 货币可以选择匿名或非匿名。联盟链容易进行控制权限设定,拥有更高的应用可扩展性,对 于跨产业或跨国家的清算、交收、审计等有很大应用价值。联盟链可以大幅降低异地结算成 本和时间,比现有的系统更简单,效率更高,同时继承去中心化的优点,减轻垄断压力。联 盟链这种中间形式,减少了个人参与作为节点的成本,有利于整个系统的建立与维护,也是 当前各大金融机构及技术公司正着力研究的方向。如2016年4月成立的中国分布式总账基础协议联盟(ChinaLedger)、2015年年底由互联网金融科技公司R3CEV聚集了一个由 42家知名银行组成的联盟等。

私有链没有去中心,但具有分布式特点。中心控制者指定可以参与和进行交易验证成员的范围(一般为企业内部各部门)。对于私有链内的成员,系统不需虚拟货币提供奖励,中心制定者具有最高权限。私有链对公司政府内部的审计测试、以及同联盟内银行机构的交易结算有很大价值。

公有链使用的公共网络是开放的网络,任何人可以访问和加入,不受任何成员限制。数据以加密的形式储存在公共网络上,所有网络参与者皆可见。如果交易所采用公有链结构,只要A知道了B的身份编码,那么A就能知道B参与的所有交易,不利于金融交易中的匿名特点。同时,交易所的每日交易量巨大,交易数据庞大,个人作为节点参与就需要很强的数据计算和储存设备,承担的成本就会很高,并且单个区块的储存空间又有局限性,事务历史记录的延迟性太高,就会影响交易的正常进行。因此公有链不适合交易所应用。

而广义私有链运用专有网络,可以对参与者有更大的控制权限,虽然没有完全去中心化,但具有分布式记账特点。尤其是联盟链由若干机构联合发起,介于公共网络和私有链之间,兼具部分去中心化的特性。采取多中心化模式,预先设定参与成员,系统内交易确认的节点也是事先设定,并通过共识机制确认,且根据参与成员的特征和角色进行权限设定。多中心化的联盟链在实际的金融业务上拥有更高的应用可能性和可扩展性。比如说,成员只要得到管理团队的许可后,就可以轻易改变规则,而不用征求整个网络的意见。由于交易的确认只在成员之间进行,不会涉及到网络上用户,因此成本也会降低。监管部门也更倾向于私有链和 联盟链,因为使用过程不会匿名。因此广义私有链比较适用于交易所应用,尤其是在交易后的结算过程中。

2.1.3区块链的基本特征以及其对业务场景的影响

第一,分布式去中心化。加密数据在区块链上是分散保存在接入区块链各节点的服务器中,每个节点都保存一套完整的区块链总账,各节点能查看全部交易信息。每当区块链更新交易信息后,链上所有节点都会同步更新相关数据,这就是区块链的最重要的分布式特点。传统证券业模式下,往往是中心化的,所有的交易都是围绕着中介机构,通过中介机构建立之间的信任关系。分布式结构可以实现点对点之间的交易,使证券在发行、交易、结算方面均可以绕过中介机构,提高交易的透明度、提升效率、节省成本。下文第2.2节所介绍的证券交易后的结算、资产的再抵押、私募股权发行都会应用到这一特点。

第二,加密及不可纂改。区块链使用密码学、时间戳等技术,每个区块严格按照时间顺序推进,这种时间上的不可逆性有效地保证了任何试图篡改区块链内数据的信息行为都很容易被追溯。同时,区块链的共识机制对这些数据代码共同进行维护,防伪验真。当个别节点出现错误、篡改,只要大多数节点保持一致,整个区块链账本的真实性就能得到保证。这一点可以很好地解决传统模式对中介机构信任的依赖,限制虚假交易。这一特点对当前的金融市场具有广泛的应用价值,第 2.2节的例子中也会有所体现。

第三,可扩展和可编程。区块链是一种底层开源技术,在此基础上可以实现各类扩展和去中心化、去信任化的应用。当有新的机构要加入区块链成为节点时,部署方便,不影响链上原 节点的正常运行。另外,区块链可以通过代码编程设置交易条件,当交易不满足预先设定的条件时,代码阻断机制会自动触发阻止交易的进行。区块链上的可编程代码被称为智能合约,这一特点可以满足金融市场上的复杂需求。传统模式中,风险控制往往较为滞后,不能及时地发现风险并进行相应的处置。而通过智能合约则可以满足风控和监管的「早发现、早制止」需求,这个特点在资产再抵押案例中体现得淋漓尽致。

2.2区块链技术的具体运用案例

任何技术的应用都必须从实际的应用场景出发,重点关注是否解决了实际生活中的问题。下文 将从证券业实际业务现有模式的流程和痛点出发,结合区块链的技术特点,尝试提供可操作的 解决方案,以提升金融市场的运转效率。

2.2.1案例一:区块链技术应用于证券交易后的结算环节

证券交易的清算与交收统称为结算,指的是证券在交易后,根据事先确定的规则计算交易双方在证券和资金的应收应付数额,并在交易双方的证券和资金账户进行相应转移的过程。这一过程一般发生在交易所当天收市后,主要的参与者是交易所、中央结算对手方、证券托管机构、中央证券存管机构。

(1) 传统结算存在的主要问题

第一,结算涉及较多主体,周期较长,难以在较短时间内完成。投资者买卖证券一般要经过银行或证券公司以及交易所,交易后的结算以结算所为核心,进行统一的清算交收,需要经过多个层级多个主体多个账户,特别是有些证券市场已经跨越了区域的限制,导致跨区域的通讯和结算体系更为复杂。

第二,结算所在清算前的对账中一旦出现错误,就需要人工操作找出问题,而人工干预效率低,在处理频繁交易与大量数据时会存在一定的出错可能。

第三,操作风险和违约风险:过程中的系统故障或人为操作失误将会严 重影响结算业务的正常运行。第四,所有结算必须涉及到第三方的结算所及银行,花费成本大。

图2:传统的证券交易结算流程

注释:

① 投资者通过证券公司委托买入证券或卖出证券。

②证券公司将投资者的证券买卖申报单提交给交易所,交易所及时匹配交易并将结果及时反馈给证券公司;每日收市后,结算所和结算参与人(证券公司)进行清算。

③交易所将交易数据发送给作为中央结算对手方的结算所。

④结算所作为交易双方的中央结算对手方,以结算参与人(一般为证券公司)为单位,对各结算参与人负责当天清算的所有证券交易对应的应收和应付证券与价款进行净额处理,清算过程中会将税费、佣金、分红、利息等一并纳入净额计算。中 央结算对手方将清算数据发送交易所,交易所接收并核对清算数据的完整性。

⑤清算完毕后,结算所会将清算结果数据发送给各结算参与人(证券公司)。

⑥经过对帐后,结算参与人根据收到的清算结果,准备证券或资金作交收。有净应付款项或证券的结算参与人,将应付款项存入资金结算账户中或将应付证券存入在中央证券存管机构开立的证券账户中,并通知中央结算对手方。

⑦中央结算对手方对证券和资金进行交收。对于应付证券的结算参与人,中央结算对手方将相应的证券从其证券交收账户划付到中央证券存管机构设立的集中证券交收账户;对于应收证券的结算参与人,中央结算对手方将相应的证券从集中证券 交收账户划付到其证券交收账户。对于应付或应收资金的结算参与人,做相应的划付资金。

⑧结算所将交收结果发送给结算参与人和交易所,供结算参与人对账。

⑨结算参与人根据对账结果向客户提供证券资金余额查询以及资金余额取出服务;交易所可根据结算结果对未来交易实行前端监控。

(2) 区块链重应用于证券交易结算流程的主要优势

第一,利用区块链技术当交易发生时就可开始进行清算及交收,极大的缩减结算时间。 第二,各参与方对区块链上的数据字段达成高度的一致性,有利于参与方对数据快速处 理,极大的提高结算效率。第三,通过智能合约自动验证,降低券钱不足无法清算的风 险,智能合约自动完成券钱划转,降低了人工操作错误的风险。第四,利用区块链储存 交易确认,投资者能实时收到交易结算通知。第五,在分布式账本下,所有参与方共享 同一个账本并维护它,利用数据加密、时间戳、数据隔离等使得区块链下的记账方式比 中心化的总账本具有不可篡改性,交易所的维护成本更低。

图3:利用区块链重塑的证券交易结算流程

注释:

交易所、所有结算参与人(证券公司)作为区块链中的节点,组建成联盟链。交易所仍然像原模式,撮合投资者交易并实时确认,然后开始结算流程。

①投资者通过证券公司划入资金、委托买入证券,资金锁定到券商经纪账户或委托卖出证券,证券公司将其持有的证券锁定。

②证券公司将投资者的证券买卖申报单提交给交易所。

③交易所匹配买卖报单,并将一段时间内匹配成功的交易的数据(包括时间、对手方、证券名称、数量、金额等)上传到区块链中并扩散到各个节点;数据上载后即开始进行结算。

④智能合约核算税费、佣金、分红、利息等,根据链上之前记录的账户信息实时地验证交易双方是否有足够的资金或证券,若验证成功,则准许交易继续进行,将成交信息写入区块链中,若验证失败,则交易失败。

⑤验证成功后,智能合约最小化各节点间净交易量,实时完成证券和资金在各结算参与人间的转移,并将这些记录保存在区块链中以便对之后的交易进行校验。

⑥证券公司组织二次结算,将单个投资人的应收资金或者证券从券商经纪账户进行划转到个人投资者账户。

⑦结算参与人向客户提供账户余额查询服务,投资者可划出资金余额。

(3) 区块链应用于证券结算领域将面临的技术、业务和监管难点

第一,从技术层面来说,一是区块链交易确认时间问题。目前区块链系统,单笔交易会 被传送给全网其他节点进行验证核对,可能会存在交易确认时间较长的问题。当前比特 币系统生成一个数据块的目标时间是10分钟,交易确认需要60分钟(生成6个块);以太坊平台的交易确认目标时间是12秒。二是系统交易吞吐量的问题。以比特币区块链为例,每条交易的平均大小约250个字节,区块大小为1MB,那么可容纳的交易数量是4,000条。以10分钟产生一个区块计算,1个小时能容纳交易数量24,000条,这对于交易所的普通交易,特别是高频交易来说,是无法满足高吞吐量的集中交易。因此,利用区块链技术来进行证券的实时结算,必须要对上面这两个技术指标进行仔细考虑。虽然新涌现出的「共识机制」已经能将交易确认时间缩短至秒级,「闪电网络」技术已经可以每秒处理百万次交易,但是实际业务的应用还需创新。

第二,从业务层面来说,证券交易所往往控股提供证券结算的公司,主要收入和利润来 源于证券的结算业务。一旦利用区块链重塑结算业务,交易所通过结算业务所带来的收 入模式将发生相应改变。另外,各节点将储存全网点的交易数据,交易数据的所用权可 能并不是一家独有,这可能使监管者需要运用其他方式进行监管。

第三,从监管层面来说,区块链技术相关的法律制度、监管机制滞后,导致与区块链相关的经济活动缺乏足够的制度规范和法律保护,无形中增大参与方的风险。在信息保护 方面,金融交易和账户数据是各国家比较敏感的信息,在区块链结算机制下,各证券公 司都将成为节点,如果采用比特币系统的全部明文机制,监管机构对隐私保护和数据泄 露的风险也可能产生一些顾虑。随着技术的不断升级,特别是「量子计算」等新技术的 发明应用将带来计算能力的爆发式增长,有可能引发对区块链加密数据的「暴力破解」,引起区块链系统崩塌,这类由数据安全破坏可能导致的金融风险会引起市场监管者的特别关注。

2.2.2案例二:区块链技术应用于资产再抵押业务

金融机构对抵押贷款债权的重新包装再抵押是市场的一种常见做法。通过抵押债权证券化再出售,可以降低金融机构的资金成本和风险。由于经过包装后的证券化资产抵押债权的数量众多,而且抵押债权的历史事务历史记录往往缺失,使得传统方法对底层资产的所有权跟踪困难,无法做到精准的信用评估,加剧了交易对手风险和资产评估的不确定性。另外,在对证券化 资产缺少交易跟踪历史记录下,监管机构对底层资产杠杆率的约束几乎不可能实现,风险控制和其他监管措施也难予实行,在难以施加管制下,可能最终发生危机,导致金融体系动荡。

最典型的例子是2008年始于美国的金融危机。2007年前,美国房屋抵押次级贷款盛行,在此基础上衍生出的再抵押资产证券化产品层出不穷,导致底层资产的杠杆率不断飙升。由于底层资产进行了层层再抵押再重组再包装,金融机构已经很难对其合理定价,监管部门也无法追踪真实的杠杆率,控制风险,最终贷款违约、泡沫破裂,次贷危机爆发并演变成金融危机。

图4:传统的再抵押模式

注释:

①购房者向银行A申请房屋抵押贷款,为了获得优惠利率授权银行A可以对房屋抵押债权进行再抵押。

②银行A将抵押贷款债权的75%与其他类似的抵押债权打包进行资产证券化出售给投资银行B。

③投资银行B将购买到的抵押债权的75%组合成新的资产包出售给对冲基金C。

④对冲基金C将抵押债权重新包装,通过场外市场出售给投资者。 说明:底层债权每打包出售一次,总再抵押率就上升一次。本例中,经过多次抵押后,底层债权的总杠杆率添加了187.5%。

(1) 当前资产再抵押模式存在的主要风险

第一,缺少监管汇报。在层层包装销售后,图 4例子中的对冲基金所提交的监管报告中 往往仅包含上一层的资产交易信息,很难追溯至历史交易细节,如购买价格、日期、债 权的原所有者等。

第二,对手方风险。投资者无法深入了解底层资产的所有权由哪些机 构持有,一旦违约发生诉讼,对资产所有权的追索又将产生新的问题。

第三,不透明。监管机构无法追踪底层资产的权属,也无法了解底层资产的杠杆率情况,在杠杆率达到警戒线时采取强制措施;投资者也不能及时知道底层债权是否正常还款或发生违约。

第四,难以估值和定价。由于缺少底层资产的历史交易细节,每一笔交易用上一笔交易的 抵押资产进行部分再抵押,这种层层再抵押再包装重组,使得很难对资产的真实价值和 风险进行合理的评估。

第五,系统性风险。如果整个环节中,任一方出现违约,之后的 参与者都会受到影响,可能会出现意想不到的结果,对整个金融体系产生影响,如2008年美国房地产抵押贷款引起的次贷危机使整个金融体系发生动荡。

图5:利用区块链重塑资产再抵押流程

注释:

整个资产证券化和再抵押环节中的主要参与方会成为区块链上的节点,如上例中的银行A、投资银行B、对冲基金C、监管 机构等,从资产的第一次抵押,再到之后的交易、包装重组进行上链记录。

①购房者向银行A申请房屋抵押贷款,为了获得优惠利率授权银行A可以对房屋抵押债权进行再抵押,银行A将抵押贷款 的细节记录到区块链中,并按照监管的要求生成智能合约,将再抵押率上限设定为 140%。

②银行A将抵押贷款债权的75%与其他类似的抵押债权打包进行资产证券化出售给投资银行B,银行A需要将交易细节上传区块链得到智能合约的批准,智能合约自动计算当前的总再抵押率为75%,低于预先设定的再抵押率上限,允许交 易。

③投资银行B 再将购买到的抵押债权的75%与其他债权组合成新的资产包出售给对冲基金C,投资银行B需要将交易细节 上传区块链上得到智能合约的批准,智能合约监控此交易将使债权的总抵押率上升至 131.25%,符合条件,允许交易。

④对冲基金C将抵押债权通过场外市场重新包装出售给投资者,对冲基金C需要将交易细节上传区块链上得到智能合约的 批准,智能合约计算得出此交易将使该笔债权的总再抵押率上升至187.5%,自动终止交易的进行。

(2) 区块链应用于资产再抵押过程的主要优势

第一,通过运用区块链技术,将提高在资产再抵押过程中的透明度。投资者可以查看底 层资产的担保价值、风险评级、所有权的历史记录等,然后做出投资决策,当资产池中 任一债权发生违约,投资者就能迅速知道,并重新评估资产价值。

第二,可实现自动化 监管。监管机构可以更清晰的维护历史交易和再抵押记录,且这些记录不可篡改。智能 合约可以确保资产再抵押不会超过监管警戒线,最大程度地满足穿透式审核和监管的要 求,降低处理和监督成本。

第三,监管机构通过区块链技术进行合规监管,提升交易透 明度,极大的降低违约事件对金融市场的影响,提高金融稳定性。第四,智能合约使得 机构和个人投资者对底层资产的尽职调查成本和时间成本都大幅下降。

(3) 区块链应用于资产再抵押业务面临的难点

在技术上,区块链在资产再抵押上的应用已不存在挑战。而金融机构、监管部门对区块 链在资产再抵押上应用的接受程度,市场监管如何组织等问题上可能还面临一些调整。

例如,各金融机构对抵押贷款的计量标准还不统一,风险计量方法和标准各有不同,标 准化制度规则还需金融机构和监管机构不断沟通建立起来,各金融机构、参与方的联盟 也需要建立起来。

从监管部门的角度来看,如何把这样的生态体系建立起来,需要涵盖哪些金融机构,准 入标准和门坎,也需要统筹规划。从法律合规层面来看,资产再抵押若应用区块链技术, 会涉及到资产交易衍生出的所有权认定合法性等一些法规问题,还需要确定。

2.2.3案例三:区块链技术应用于私募股权市场

区块链技术最大的核心优势就是能够提供一种不可篡改的记录,以及为用户提供一个永久保 存的数据链。这恰恰能够消除私募股权市场目前存在的痛点。

(1) 现有的私募股权市场模式的主要问题

原有模式下,私募股权机构需要对初创企业进行项目初查,对企业方方面面作尽职调查、 估值分析等再递交投资决策委员会审核,拟定方案,最后进行谈判达成交易,之后还有 投资后的管理、项目退出等环节。由于私募股权交易的特殊性,目前的股权交易过程中 缺乏信用中介机构对股权交易进行注册登记,因此股权变更、持有人信息等还不能完全 通过权威、简洁的股权电子凭证的方式加以记录或实现,一次交易往往需要很长的时间 来回溯文件数据的有效性和真实性。

图6:现有的私募股权交易过程

在私募股权投资或交易过程中,由于企业的股权信息极度的非透明性,每轮融资往往伴 随着对赌条款(即「估值调整机制」)等,且这些条款都是严格保密的,容易导致信息不 对称,滋生欺诈行为,导致投资者并不完全掌握风险情况,难以做到合理估值定价。这 些条款在执行过程中也存在着投融资双方的不对称。最后,一旦企业最终走向公开招股 发行(IPO)并上市,资料尽职调查审核需要过往所有股权事务历史记录等,以当前的方式 管理会延长审计机构查询、核验时间,最终影响IPO进度。

(2) 私募股权登记利用区块链进行私募股权登记的主要优势

区块链的去中心化、加密和共识机制特点,恰好可以连接缺乏信用中介的私募股权交易 市场,帮助初创企业发行私募股权证明电子凭证,可以提高股权交易信息的透明度。其 次,利用基于区块链的智能合约编译对赌条款,可以促进对赌条款的顺利进行。在区块 链系统内,当初创企业满足融资附加条件时,智能合约自动将投资者账户中追加的投资 额划入融资企业账户,或者当初创企业未能满足融资附加条件时,智能合约自动将创始 人的部分股份转移至投资者。

基于区块链技术,2015年美国的纳斯达克交易所(Nasdaq)与区块链初创企业 Chain合作推出了NasdaqLinq平台。出售私有股权的初创公司可以在系统上查看股份证书向投资者的发放、证书的有效性,以及其他信息如资产编号、每股价格等;还可以互动模式 搜寻证书、查看最近的证书,或查看哪些投资者在企业内持有最多的股份等。此外,初 创企业亦可以评估某单一投资者在企业中所持有的股份。使用区块链技术,可以提高交 易结算的效率,实现私募股权交易后立即完成结算,也可以提高私募股权市场的透明度,提升一级市场的活跃度和流动性。

(3) 区块链运用于私募股权市场所面临的法律和技术难点

从技术层面来看,区块链在私募股权发行和交易上的应用可以利用技术实现去中心化。 但从法律合规层面来看,需要监管机构、法律部门对通过区块链进行股权交易所形成的 所有权电子凭证进行认可,监管部门对股权认定等企业实际运作的认定可能需要以多中 心化方式,推动实际运作认定工作的权威机构进入区块链系统,各司其职,又可以及时 信息透明共享。

若现阶段在证券行业大规模应用区块链,风险隐患将不容忽视。一方面区块链每个节点 都拥有全链总账,一旦区块链系统被黑客攻陷,不仅被攻陷节点的信息会被窃取,全链储存的总账信息都可能被复制。另一方面是应用的单向哈希加密技术,随着技术的不断 发展,有潜在的被破解风险。此外目前区块链技术还处于发展中,还存在一定的技术缺 陷。例如之前发生在比特币交易平台的比特币被盗等事件,就是一个典型的例子,暴露 出区块链存在的技术缺陷,包括智能合约编程漏洞、交易系统漏洞和记账系统漏洞等。

2.3人工智能技术在资本市场的主要运用场景

虽然智能投顾和投研等人工智能技术主要运用于证券业的投资环节,目前与交易所暂无直接业 务交集,但却是各国监管「沙盒」测试的重点内容。有些国家的证券监管机构(如韩国),已 专门对此设计了测试环境。借鉴其他国家做法,这也可能是香港下一步的尝试方向。因此,本 节将介绍智能投顾和投研等人工智能技术的运用原理及行业发展,为证券市场监管政策调整提供技术背景。

2.3.1人工智能技术在智能投研领域的运用

(1) 运用场景及具体模式

智能投研运用了机器学习和大数据技术开发系统,分析海量历史数据,运用自然语言处 理技术,对特定事件进行快速实时的市场分析,并利用知识图谱的方式将结果进行呈现。 例如,可以利用人工智能技术对一家上市公司进行估值,在信息整理的过程中,逐渐去 拆解各大卖方分析师所建的模型,寻找数据之间的支撑关系的逻辑,自动化建立模型。

美国Kensho的智能投研系统 Warren是最早开发也是相对成熟的人工智能技术在智能投 研领域的运用模式。该系统现已覆盖了包括经济报告、货币政策、政治事件等诸多领域 对金融资产的影响,已经可以通过实时搜索9万个行为数据,给出超过6,500万个问题组合的答案。

智能投研在Warren的具体实现方式为:可直接向Warren提问「当三级飓风袭击佛罗里 达州时,哪一家基建公司的股票会得到最大的涨幅?」或是「当苹果发布新的 iPad,哪 一家供货商的股票涨幅最大?」。Warren系统首先通过自然语言处理技术,将口语化问题的非结构化文本进行词干提取、分词等,供计算器可以使用逻辑方法进行识别和认知,将转化后的信息作为查询的关键词;然后,程序在爬取得到的大量数据和市场信息构建 的全球事件数据库中,利用大数据技术进行搜索。如MapReduce和BigTable,前者可以将针对海量数据的分析处理任务分配到云端的网络服务器集群进行处理,后者可以将 海量数据储存为分布式的数据仓库并进行快速查询,最终找出该查询事件和相关品种价 格走势之间的关联性;最后,通过知识图谱技术,将该事件对市场影响的模型,以实时 动态的方式进行呈现,并且用户可以进一步通过改变时间范围、研究公司对象等变量对 模型进行进一步的优化,从而给出「哪一支股票涨幅最大」的答案。

(2) 智能投研技术较传统技术具有的主要优势和局限性

对于专业的金融公司,利用智能投研技术可以节省为获取并分析数据而雇用的大量人力, 投资团队可以集中精力在发掘新的投资理念和实施应用上,对整个金融市场来说,理论 上智能投研系统可以使得资产价格以更快、更大程度地反映「所有可以获得的信息乃至 决策后的结论」,从而更快地实现价格反应,现代金融的投资行为将大大改变。

尽管智能投研系统能搜集更全面、更详细的数据,并以图形化方式呈现,但是要形成更 高级的思考模式,例如理解事件和资产之间更深层次的因果逻辑,理解变量之间的相关 性,智能投研系统仍无法自我形成,无法做到金融分析的完全自动化,未来很长一段时 间也无法完全替代人类分析师。

因此在相当一段长时间里,智能投研系统和金融分析师将是相辅相成而不是竞争的关系。 从业务和技术结合的角度来看,依靠智能投研系统可以大量释放金融分析人员的生产力,并通过模型训练,使智能投研系统能够快速准确地提取信息,用人工智能提升金融投研 效率。

2.3.2人工智能技术在智能投顾领域的运用

智能投顾则是运用了人工智能技术基于资产组合理论相关的算法来搭建数据模型和后台算法, 为投资者提供智能化和自动化的资产配置建议,从而完成传统上由人工提供的理财顾问服务。 与传统意义上的量化交易不同的是,智能投顾的投资模型借助机器。目前智能投顾以交易所 买卖基金(ETF)作为主要投资目标,并通过不同类别ETF的动态配置来提高投资组合分散 程度和大类资产配置。

(1) 智能投顾的运用场景

智能投顾最早诞生于美国。例如成立较早且运作成熟的公司Wealthfront,为普通人提供 与传统理财行业同等质量但进入门坎较低、费用更低廉的理财咨询服务。他们主要借助 计算模型和人工智能及大数据技术,为经过调查问卷评估的客户提供量身定制的资产投 资组合建议,通过提供智能投顾服务的方式降低营运成本。

(2) 目前智能投顾模式发展存在的瓶颈

通常,智能投顾使用了以机器导向的服务模式,由机器提供更多选择分散化、被动投资 的无较大差异的资产配置策略。这样做的好处是,门坎低、费用低。一般传统私人财富 管理行业的进入门坎在100万美元,费率在1%以上,而在Wealthfront开户的会员进入 门坎只须5,000美元,费率只有0.25%7。但其弊端在于,虽然智能投顾降低了普通投资人的进入门坎,但产品目标相似,投资策略雷同,收益率差异不突出。

基于此,人机结合模式逐步兴起。例如,Betterment于2017年1月推出人机结合的理 财服务「BettermentPlus」和「BettermentPremium」。2017年6月,恒生电子(600570,股吧)发布智能投顾产品BiRobot3.0,其产品特点中特别表明需要人值守(「财富管理自动化+智能理财+有人值守+现金管理策略」)。

(3) 智能投顾行业发展的国别特点

美国个人账户投资的决策需求是推动智能投顾行业发展的最主要动力。美国被动投资接 受度高,ETF市场较为成熟,为智能投顾提供了丰富的投资工具。费用方面,智能投顾 的管理费低廉,同时能够帮助投资者减少税缴,提升预期收益。因此,传统金融巨头也 纷纷推出自己的智能投顾系统,例如CharlesSchwab推出了自己的 RoboIntelligentPortfolios,Fidelity发布了 RoboFidelityGo,证券经纪公司 TDAmeritrade推出了 RoboEssentialPortfolios,而ETrade推出的智能投顾还加入了专业人士的决策机制。根据统计公司Statista的预测,2018年美国智能投顾管理资产规模将达到2,661亿美元, 到2022年将达 5,765亿美元。

中国内地智能投顾行业则需要根据国情发展自己的业务模式。与美国相比,中国居民不 像美国有个人养老金账户。社会保障基金账户内资金,个人没有投资选择权,并不具备 像美国那样的市场需求和法律架构。但是,中国改革开放以来居民部门也实现了相当程 度的财富积累,截至2016年底,个人可投资财产已达到118万亿人民币9。中产富裕阶 层主要投资目标从投资增值逐渐转向财富的安全性、传承性,以及子女教育、个人发展等方向,也需要国内智能投顾发展更加细分、更加多元的服务,满足不同的资产管理需求。

目前中国的智能投顾行业仍处于起步阶段,由于各种大类资产金融工具并不完善,国内 金融市场还无法真正依据现代投资(000900,股吧)组合理论来构建资产配置组合。另一方面,目前国内投资者普遍缺乏长期投资和资产配置的习惯,仍是散户操作模式居多,与国外成熟市场 相差很大,如何利用智能投顾产品仍处于摸索期。

掌握客户资源的保险、银行、券商和基金将可能成为中国内地智能投顾发展的主要力量。 例如2016年年底招商银行率先推出智能投顾产品「摩羯智投」,为投资者推荐公募基金 投资组合;广发证券(000776,股吧)推出「贝塔牛」,根据投资者的资金规模和风险偏好为客户定制A股 市场的投资计划,并根据市场信息向投资者推送操作策略;民生证券和品钛集团旗下的 璇玑宣布合作开发数字化资产配置系统。Statista数据显示,2017年中国智能投顾管理 资产规模达288亿美元,到 2022年将达6,650亿美元,发展空间巨大。

3.建立金融科技框架和工具探讨

毋容置疑,人工智能、区块链、大数据、云计算等一系列金融科技快速发展,金融科技正在快 速改变金融行业的生态格局,金融创新已经成为不可扭转的趋势。但不容忽视的是,作为新兴 行业,金融科技应用模式多样化,并且正在变得越来越复杂,在提升金融运作效率的同时也带 来诸多的不确定风险,金融风险和监管不匹配等问题逐渐显现出来。金融科技的应用并不能降低金融系统中的固有风险,反而可能放大或将金融风险以新的形式展现出来。这就要求监察者 与参与者对金融技术本质有深刻认识,对金融科技的运用范围进行多方面考虑。

金融科技在一定程度上或会强化了金融行业的本质风险,具体表现在:

第一,金融科技有可能强化金融的高杠杆性。以第三方支付行业为例,网络支付机构的杠杆水平一般远高过传统银行业。可见金融科技企业,特别是实质承担金融风险的企业需要考虑如何解决资本充足率这一棘手问题。

第二,金融科技的创新性容易产生合规风险和操作风险。抢先推出新产品是金融科技企业实现网络效应临界点的重要手段。金融科技企业依靠试错性创新使得一些不够成熟的产品被推向市场,由于网络效应容易放大较小风险,造成大规模的资金损失,从而产生操作风险与合规问题。

第三,金融科技外部性成为系统风险来源的「黑天鹅」。金融科技企业一旦跨越「临界点」,领军企业会迅速变成「系统重要性」机构,甚至垄断市场,「大而不能倒」可能会威胁金融稳定。

创新与风险防控的平衡是金融科技面临的主要难题。交易所作为证券监管机构之一,需要关注 科技和商业模式的创新如何在可控条件下运用于证券行业。借鉴国际监管经验,监管者与交易所在建立金融科技监管框架方面可考虑以下3.1至3.3节所述的原则和工具。

3.1运用「监管沙盒」工具,在有效防控风险的前提下鼓励金融科技创新

如上节所述,各国对金融科技各类别的监管发展进度并不相同。现阶段主要考虑并实施的,是 针对融资类金融科技和第三方支付的监管,但对电子货币、区块链技术的影响,以及其在各金 融业务领域的运用还处于探索阶段。金融科技因其开放性、科技含量更高的特征,使得金融风 险更加隐蔽,尤其是信息科技风险和操作风险问题更为突出,潜在的系统性、周期性风险也更 加复杂。运用「监管沙盒」是促进金融科技技术运用的一项有力工具。

3.1.1在各金融科技子项目技术中,进行不同程度的「沙盒」测试

金融科技的「监管沙盒」具体是指金融监管部门为了促进金融创新和金融科技发展,让取得 许可的金融机构或初创科技型企业,在一定时间和有限范围内在现实环境中测试新金融产品、新金融模式或新业务流程,并在这一过程中对测试项目降低准入门坎和放宽监管限制。

在区块链技术领域,英国金融行为监管局是世界上首个推出监管沙盒的监管机构,在促进区 块链技术发展这一进程中一直位于世界前列。2015年18家公司参与了第一批测试,所涉领 域包括区块链、支付和投资平台。2016年7月,参与者扩大至31家企业,其中既有汇丰银行这类传统的金融机构,也有BitX(主营区块链跨境支付)这类的初创企业。英国的监管沙盒针对区块链的测试包括:使用分布式数字货币(decentraliseddigitalcurrency)的有效性; 通过已获汇款牌照的公司,将资金从发达市场汇至新兴市场;监控比特币(bitcoin)交易的 价格、速度和透明度,等等。

英国首创的「监管沙盒」制度,为新兴金融业态提供了「监管实验区」,该模式自英国率先 提出后,陆续在新加坡、澳洲、美国、中国香港地区、马来西亚、瑞士、泰国和阿拉伯联合酋长国等得到不同程度的发展。目前,各国/地区针对不同产品的范围和目标,设定了各类 型的测试,包括:区块链的场景应用、P2P网贷的风险管理、机器人(300024,股吧)投顾设计、算法交易的 安全性和稳定性、财富管理平台的「投资者适当性」、生物识别的安全性等等。例如,香港 的「监管沙盒」内涵包括了生物识别技术、身份验证、证券交易服务、应用程序接口(API) 服务、区块链、聊天机器人等金融解决方案。韩国的「监管沙盒」则以智能投顾为主,在 2016年9 月至2017年4 月的第一批测试中,对金融机构和金融科技企业的35 个智能投顾 进行了测试。澳洲的「监管沙盒」则对股票交易应用程序进行了测试。

3.1.2加快监管沙盒机制向非银行领域延伸,为证券业运用科技创新提供空间

目前各市场监管机构对金融创新监管持包容态度的居多。「监管沙盒」因其应对市场创新的及时响应性和监管调整的灵活性,可以在有效防控风险的前提下鼓励金融科技创新,减小监 管不确定性的负面影响,最具推广价值。

从各市场的运用经验来看,尽管沙盒测试范围广泛,但还是相对集中于风控能力最强的银行业。监管机构可以通过在银行业进行「监管沙盒」的先试先行,提供一个模拟的真实市场和 宽松的监管环境创新,再通过缩小申请主体范围进一步减少试行中可能遇到的风险和问题。 随着金融监管协调机制的不断完善,在确保投资者权益和保证金融运行稳定的前提下,再将「监管沙盒」拓宽更广到证券业、保险业及其他金融机构,推动金融科技的发展。

3.2 坚持监管一致性原则,综合看待金融科技带来的系统性风险

3.2.1针对不同金融科技领域的特点,将金融科技创新分类别纳入现有监管框架

目前国际上普遍认为,金融科技是传统金融业务与科技结合的产物,科技的作用着重在渠道的升级,而非产品与内涵的创新,因此,金融科技并未改变金融风险的本质,现有的金融支 付、金融产品销售、融资、投资行业的监管原则和理念仍然适用于金融科技领域,因此,国际上普遍的做法是,将金融科技纳入现有监管框架,而不改变基本的监管原则。

在P2P和众筹领域,美国将P2P视为证券业务,和众筹一道纳入证券市场的行为监管框架,对其信用登记及额度实施评估和管控。欧盟和英国对众筹和P2P等业务都制定了相应法规,明确相关机构的定义和监管规定―英国将 P2P、众筹等业务纳入金融行为监管局的监管范畴;德国、法国将P2P借贷业务视同银行业务,适用银行监管,要求参与信贷业务的互联网 金融机构需获得传统信贷机构牌照。相对美国,欧盟和英国更强调对经营主体的微观审慎监 管,比如,英国对P2P网贷和众筹等都明确了最低资本水平等审慎监管指标要求,并要求投 资类众筹要加入英国金融服务补偿计划,类似商业银行的金融安全网设计。

在第三方支付领域,美国认为其在内部审核模式上与票据服务和储值卡服务非常相似―在 第三方支付机构预先存入款项,之后可以通过指令将款项支付给收款人或者取出,因此符合「为提供转移服务为目的接受货币或者货币价值」的定义,属于货币转移服务的范围,应接 受与其他非银行支付工具发行者相同的监管。欧盟对第三方支付也实行了类金融机构的监管。 欧盟明确要求电子支付服务商必须是银行,如是非银行金融机构,只有取得与银行机构有关 的牌照后方可开展第三方支付服务。对于沉淀资金,欧盟明确要求第三方支付平台需将沉淀 资金存放于其在中央银行开设的专门账户中,不得挪做他用。

在电子货币领域,各国的监管则根据对其电子货币的不同理解,而划定了不同监管对象范围和应选择的监管方式。例如美国纽约金融服务局倾向于将电子货币视作一种资产,对电子货 币商业活动的主体参照金融机构进行监管,要求相关的金融机构须提供消费者保护、反洗钱 等义务。欧盟和英国则侧重对电子货币的发行主体进行监管,欧盟发布了《电子货币指引》 和《支付服务指引》,将电子货币发行机构视作支付服务商的一种类型,统一纳入支付服务 的监管体系。总体来说,为了减少电子货币给现有金融体系带来的负面影响,大多数国家将 电子货币纳入了反洗钱监管体系。

3.2.2对实体、虚拟金融服务遵循一致性原则,防止监管套利

综上所述,由于各项金融科技的创新性和成熟度不同,各国按照金融科技产品和服务的性质决定适用哪些现有的法律及监管机构。尽管各国金融科技监管的形式各异,但普遍遵守监管 一致性原则(consistency),基本上沿用现有法律框架,只要从事相同的金融业务,就接受同样的监管,从而既维护了公平竞争,也确保了监管的有效性,防止监管套利。同时,世界 各国也在根据形势发展,不断创新监管理念,针对互联网金融出现后可能出现的监管漏洞, 通过立法、补充细则等手段,延伸和扩充现有监管法规体系。

从中国的情况来看,金融科技的发展,使得众筹融资、互联网直接公开发行、区块链证券交 易等新的证券发行、交易方式成为可能。需要依据一致性监管要求,将智能投顾,以及数字 货币和数字基金的发行纳入现有证券监管框架,其中,众筹融资的合法性目前亟待监管层予 以认定;而证券发行人无需履行IPO申报注册程序和严格的信息披露要求,无需通过承销商, 而直接借助互联网发布招股说明书、公开募集资金的股票发行模式,也需《证券法》予以规范。

3.3加强利用大数据、人工智能等技术,构建有效的监管科技机制

从监管的角度来看,金融科技新技术的运用在某些方面也增大了金融市场的固有风险及金融中 介机构的风险成本。从行业发展趋势来看,2008年国际金融危机后,由于各国金融监管标准的提高,对于金融机构提交的海量的数据信息,监管者也需要借助科技手段进行处理和分析后才能提升监管判断的准确性。因此,随着市场规模不断扩张和金融跨境市场的不断发展,监管机构有必要借助大数据、人工智能等处理和分析方法,建立有效的智能监管技术(regulatorytechnology,Regtech)机制,从而增强金融监管部门宏观分析和追踪系统性风险的能力,更好 地监测和防范系统性金融风险。

结合目前的技术发展特点,Regtech可以在下述领域作进一步的探索和尝试:

(1) 深度学习技术在认识客户(Know-Your-Client,KYC)业务上的应用

例如将人脸识别技术应用在远程开户中,通过人脸图像采集及检测、预处理、特征提取以 及匹配与识别,为投资者建立一套专属的特征模板,并通过识别算法,在需要验证投资者 身份的相关环节,通过摄像头及网络完成远程的身份验证。此举可以降低KYC的成本和欺 诈风险,同时也给予投资者便捷体验和安全保障。

(2) 基于大数据、自然语言处理的舆情监控、情绪指数等方面的应用

通过对互联网不断产生的媒体信息、用户生成的内容进行收集和分析,并使用自然语言处 理技术进行语义处理、情感分析,将处理分析的内容输入到构建的情绪模型后,即可得到 当前市场情绪的倾向和变化趋势,供监管者和投资者参考。通过针对具体关键词的分析和 监控,监管者也能了解相关公司、领域的舆论走向,及时发现问题,使之能够在第一时间 得到处理。

(3) 基于大数据、知识图谱的企业关系挖掘

例如利用企业的工商登记信息、企业年报、通告/公告、股东/法人、关联企业信息等相关数 据建立知识图谱,通过商业智能(BI)软件提供搜索、筛选、查询等操作。这样能够更加 直观且透明地了解企业的详细信息和发展情况,尤其对关联人、关联企业等敏感信息会有 更加直观的呈现,有助于提升监管效率和效果。在这方面市场上已有一些商业搜索引擎(如“Handshakes”),可帮助监管者分析金融市场内商业交易和关系的紧密网络。这些商业搜索引擎集合所有上市公司发表的公开信息,运用科技提升信息分析的深度与速度,准确掌握公司之间的关联程度,从而发现内幕交易的可能性,将是大数据技术在 Regtech层面的主要运用。

4.总结

以科技为手段,以提升金融服务为目的,通过科技创新实现金融业务模式上的创新,可以满足很多创新场景下的金融需求,有利于优化金融资源分配。技术创新有助于扩大金融行业的发展, 但代替不了金融的基本功能。金融科技核心技术能否促使金融行业健康发展,与监管模式的创 新息息相关。目前科技行业和金融机构在沙盒等监管要求下不断创新和探索,通过相应的监管 创新来确保金融科技发挥其自主创新、普惠及民的功效,促进开放式的金融生态链、互联网金融等金融创新领域的发展。(完)

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