专栏首页灯塔大数据人工智能可以消除金融危机?你要的监管科技已在高速公路上!

人工智能可以消除金融危机?你要的监管科技已在高速公路上!

2008年金融危机之后,各国政府和金融监管者纷纷推出新的金融监管机制,防止重蹈此次银行业动荡的覆辙。随着自动化的程度越来越高,监管科技领域的投资潜力也在增加。

为了让例如2008年金融危机一类的风险不再发生,就要从一开始就杜绝危机的形成。

美国和欧洲都推出了新的监管法案,如《多德-弗兰克法案》(Dodd-Frank),来提高风险控制能力,保证资本稳定,并提高金融业的透明度。这些法案都获得了不同程度上的成功。

对于新监管法案成效如何,各方观点不一。但是不可否认的是它们在过去十年间给银行带来了不小的挑战。

全球监管、合规和管理软件方面的投资正在快速增长,有望在2020年从现在的800亿美元达到1187亿美元。这些钱很大一部分是用于聘请合规方面人才,帮助银行处理监管方面的事宜。

《金融时报》的马丁·阿诺德(Martin Arnold)表示,“汇丰、德意志银行和JP摩根这样的大银行每年要在监管合规和风险控制上花费超过10亿美元。

西班牙对外银行(BBVA)不久前估计,现今的金融机构约有10%到15%的员工是在合规和风控部门。”国际金融协会监管事务常务董事安德列斯·波蒂利亚(Andres Portilla)也说:“在金融危机后的这几年,银行人事方面唯一改进了的地方就是增加了合规人才的招聘。”

但是,这样大规模的招聘可能就要终止了。科技逐渐被引入监管领域,来简化合规程序,帮助银行减少一些繁琐的、费时费力且高成本的活动。

英国金融行为监管局将监管科技(RegTech)称之为金融科技(FinTech)的一个子领域,帮助“提高监管条规的执行效率和成效”。

监管科技发展潜力无限,利润也非常可观,但之前风投还没有在这方面大规模投资。

然而,现在一切都变了,监管科技领域已经成为当下公认的最具潜力的领域之一,特别是在人工智能蓬勃发展的背景下,包括自然语言处理和机器学习。监管科技能够帮助金融机构更便捷的监测合规和监管条例的执行,比人工处理准确率更高,效率也更高。

因此,对于监管科技的投资也快速增长。2016年11月,CBinsight公司估计,当年监管科技总融资超过23亿美元,创下科技领域投资记录。而这仅仅是个开始。

这种发展的主要动力来自于人工智能。近期国际金融学会发布的金融领域监管科技报告显示,机器学习“能够在庞大的数据集中识别出复杂的、非线性的模型,并创建一个更精确的风险模型。”

根据不久前贝克·麦坚时律所(Baker McKenzie)发布的金融公司高层调查结果,49%的受访者表示他们会在未来3年内利用人工智能进行风险评估,29%称他们公司将利用人工智能来了解客户信息并防止洗钱犯罪,26%认为人工智能将帮助公司处理风险管理和合规问题。

监管科技的应用形式多样,其中一个就是沟通监管。越来越多公司会在内部设置监管条例,确保与客户的所有沟通记录都被完好保存,有些专门设置了针对WhatsAPP和Facebook的监管经理,有的甚至还保留了语音记录。

为了遵守监管规定,很多公司选择同时监测不同沟通渠道,或者让一部分客户经理负责管理沟通环境。

目前,改进后的机器学习已经能够分析大量的非结构化数据。如果改进后的机器学习能够引入这一领域,沟通监管情况将得到很大的改善。

非结构化数据是不能被纳入关系型数据库的数据的总称。包括视频、PPT展示、公司档案、社交媒体、简易信息聚合(RSS)、文件和文档。机器学习不仅能够分析结构化数据,还能够分析不同规模的非结构化数据。

人类职员是做不到这一点的。非结构化数据分析和eDiscovery软件的开发者——Brainspace公司CEO大卫·考普斯(Dave Copps)称,“在此之前,对非结构化数据我们能做的只有通过搜索获得一大堆文件,然后从中找到几个关键词。

Tableau和Quickview这样的技术能很好地处理结构化数据,但是对于非结构化数据却没有高效的处理方式,只能放在结构化数据平台处理。一旦你把这些关键词从文件里找出来,你就脱离了它们的语境。

比如说你在分析一份简历,如果你提取关键词Java,你可以找到一些带有该关键词的简历,但是你并不知道那些简历里写的是‘我很擅长Java’还是‘我的Java学的很糟’。我们要做的不是研究某个字词,而是研究语境。”

放到银行里,它也能帮助处理多种事务。能帮助你实时分析沟通内容,快速发现不法分子和职员渎职行为。Qumran是一家监管科技公司,他们公司的技术能够将语音记录转化成可搜索的数据。这一技术还可以应用到市场监管中。

监管科技发展势头迅猛,IBM Watson也发现了它的无限潜力。IBM近期收购了Promontory公司,后者有600名员工曾是前政府监管人员,此次收购能帮助IBM加速机器训练的发展,来提供风险合规方面的认知解决方案。

包括时事追踪变化的监管条例、监管期望和控制条例(Sybenetix),还有满足特殊合规需求的方案,如金融风险建模、监管、反洗钱法和了解你的客户法案。”

监管科技另一应用领域是网络安全,特别是数据安全。越来越多的金融公司与公司防火墙外的销售商合作,网络安全条例和销售商义务监管意味着金融机构承担了给他们的系统加密的责任。

Alyne是一家创业公司,为金融服务公司研发能够满足网络安全协议的工具,这项技术还能用于保险公司评估网络安全保险的风险。

现在我们需要关系的是政府监管者怎么看待合规流程的自动化,因为这本身也会带来一些问题。2015年11月,英国金融行为监管局表示“提倡引入”监管科技。

随后,国际金融协会也成立了专门的监管科技工作小组。同时,金融行为监管局也向各大银行发出通告,让它们接纳与监管科技公司的合作,并做好风险管理工作。

随着人工智能的发展,监管科技也将继续发展。同时,金融机构也有义务保持小心谨慎,因为一旦出现问题,承担后果的还是人类,不是机器。

翻译:灯塔大数据

本文分享自微信公众号 - 灯塔大数据(DTbigdata)

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原始发表时间:2017-05-24

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