隨著金融數字化進程的不斷提升，合規與創新發展齊頭并進，對金融服務機構及金融監管部門提出了雙重挑戰。金融機構不斷突破創新的同時，金融監管部門同樣也需要應對市場變化，加強“內修”。在此背景下，運用技術手段提升監管合規效率與效果的監管科技(RegTech)應運而生。
“監管科技”最早于2013年被提出，自2015年才成為一個新興研究分支， 2017年，“監管科技”開始出現在中國金融監管部門的正式對外表述中，為提升跨行業、跨市場交叉性金融風險的甄別、防范和化解能力，監管科技的創新與應用被明確提出。時至今日，金融科技公司在監管科技領域的研究已初現成果。
在這一方面，作為中國平安的聯營公司——金融壹賬通已經走在了行業前列，不僅取得了研發成果，還實現了產品的有效落地應用。例如，2020年，金融壹賬通為廣東省地方金融監管局搭建的智慧監管服務平臺全面上線，該平臺依托非現場采集體系，有效落實對小貸公司的分級監管職能。未來，廣東省地方金融監管局將會繼續和金融壹賬通攜手合作，相繼在其他6類地方監管的類金融機構中推行智能監管評級。
不僅如此，金融壹賬通還與證監會科技監管局、中國保險資產管理業協會等達成合作，協助提升監管科技化與智能化水平。
近日，金融壹賬通還透露，公司研發的“蜂巢聯邦智能平臺”實現了人工智能在監管科技領域的技術突破，為技術賦能監管科技創造更多可能。
據了解，金融業數據有著天然的隱私性和孤立性，由于嚴格的分業監管，雖擁有龐大的數據，卻因無法打通數據庫，不能在人工智能研發方面有效利用，轉化為實際價值。因此，數據整合的難題以及大數據產出效用問題在行業會議上被多次提及，“數據孤島”的挑戰亦被認為是監管科技的難點之一，金融業的特殊屬性，使其成為最需要技術手段解決“數據孤島”問題的領域。
解決“數據孤島”的問題，并最大限度的激活數據價值，正是金融壹賬通蜂巢聯邦智能平臺最核心的亮點。該平臺能夠保證參與方在不共享原始數據的基礎上聯合建模，從技術上打破數據孤島，從而綜合化標簽數據，豐富用戶畫像維度，從整體上提升模型的效果，實現 AI協作。
據悉，蜂巢平臺的開發完全基于金融業技術規范和行業標準，使用國密算法進行加密，應用聯邦學習技術，保證參與方聯合建模的合法合規。聯邦學習(Federated Learning)是當下人工智能技術的一個熱門研究領域，它可以在嚴格遵從法規的前提下把數據聚合起來建模，既保護隱私，不把數據進行交換，又能發揮大數據價值。未來，這一技術在金融、保險、投資、教育、醫療等領域都有著廣闊的發展空間。
目前，金融壹賬通正積極拓展這一技術在監管科技的落地，已與多個政府部門商洽推進應用實踐，以科技賦能監管，提高金融監管效率，優化金融監管模式，共同助力數字中國高質量發展。
轉自：中國經濟網
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