雷鋒網AI金融評論9月29日報道，近年金融科技發展迅猛，對金融監管提出了新要求。由深圳市科學技術協會和深圳市羅湖區人民政府主辦，深圳市源創力離岸創新中心和深圳市和信中歐金融科技研究院承辦的“中英金融監管科技高峰論壇”於近日舉行。本屆論壇邀請了國內外頂級學府資深教授、政府機構、金融科技領域權威人士、境內外知名企業參會。
深圳市和信中歐金融科技研究院（以下簡稱研究院）是一家以金融科技創新、金融科技人才培養和金融科技產業化為宗旨的非營利性研究機構。研究院的建設獲得了深圳市羅湖區政府的大力支持。研究院擁有一支世界一流的研究團隊，團隊成員以牛津大學、北京大學和盧森堡大學的教授和博士為主，主要從事智能合約安全驗證，安全區塊鏈，智能身份認證以及金融相關的人工智能和大數據技術的研發工作。研究院院長Bill Roscoe教授是英國皇家工程院院士，安全驗證領域泰鬥級科學家，原牛津大學計算機系主任。研究院從事的技術研究工作與產業緊密結合。
會上，清華大學五道口金融學院教授、中國人民銀行金融研究所所長、和信中歐金融科技研究院學術委員會主席謝平以“人工智能與金融監管”為主題發表了演講。謝平教授被稱為“互聯網金融之父”，在昨日的論壇上，謝平教授指出，目前來說，基於各類科技的成熟，數據的收集和處理獲得極大的進步，與金融監管相關的數據已經比較齊全，數據的廣度、質量達到了可推動AI落地應用的階段。因此，與AI在金融投資領域的應用快速發展一樣，謝平教授表示，“將來金融監管會慢慢走向人工智能化。”
“從數據本身、數據技術和計算能力看，為中國金融監管服務的數據科學沒問題，只是目前我們中國做的不大好。”
以下是謝平教授演講原文，雷鋒網 (公眾號：雷鋒網) AI金融評論做了不改變原意的編輯：
金融大數據基礎完備
數據維度廣：信息化程度高
金融監管確實很費勁，需要很多人力和物力，而且國家也做了很多的預算，像證監會、銀監會等三會也加強了金融監管力度。我這篇文章也是做一個遠景的假設——金融監管怎麽樣能夠優質地解決這個問題。 金融監管在應用人工智能的方面，我認為將來的方向肯定是無法想象的。
首先，跟金融監管有關的數據比較齊全，數據的廣度很大，所有監管的身份曝光、用戶照片、指紋信息等等，這些中央機構都有。現在人們到集團、證券公司去都要拍照，動不動就要人臉識別、寫清楚信息。所以，社會數據很好，數據的廣度已經有了。
現在幾乎（所有）銀行的客戶的身份數據非常全。我們國家的市場數據很好，我們國家幾乎所有證券市場、資本市場、銀行監事、貨幣市場的數據，存款、貸款等整個金融市場相關的數據生成的時候就是數字化，幾乎沒有紙質的。
行為數據有點復雜，可以從社交媒體、微信抓取，從各種各樣的互聯網用戶對金融市場的評價、自己的體會，（到）對銀行、股價的評價、轉發以及評論，這些行為數據用現代技術都可以抓到，而且人工智能可以分析。
數據質量高：標準化、時效強
交易數據實現了全部數字化，監管數據也是。我們國家監管要求，所有的法規法律，銀監會、證監會、保監會（出臺規定）等整個監管都不僅需要數據的廣度，而且是深度。並且，機器處理已經非常容易了，可以非常容易地把它標準化，因為我們平時任何行業都沒有像金融行業這樣，其數據很容易標準化，而且很容易抓取，這些數據基本上能夠覆蓋金融具有的行為風險。這是很重要的。
數據質量高的第二個大方面就是時效問題——每一秒鐘、每一時刻，我們的監管方式只要你的電腦速度夠快，只要你的技術好，實時數據、無縫對接，都沒有問題，我們中國整個跟金融相關數據的時間差幾乎沒有，金融機構和監管當局的接口都是對接的，而且還有很多的中介服務，會計事務所，各種各樣的網絡公司、銀行服務公司都有數據，所以說數據收集是沒問題的。
數據技術成熟
數據技術是難以成熟的，（比如）怎麽樣分析數據、歸納數據、進行分類。計算機速度也很快，現在中國的雲服務也服務的非常好。
所以說，我第一部分的主要結論就是，從數據本身、數據技術和計算能力看，為中國金融監管服務的數據科學沒問題，目前我們中國做的不大好。
風險指標參數明確
第二大部分就是風險指標。
當數據充分發達以後，監管需要的風險系數、參數都很明確。因為銀行、證券、保險、信托、財務公司以及各種各樣的金融機構，只要實現好上面提的邊界——你要衡量風險、資本沖突率、貸款集中率、單一客戶集中率……各種各樣的風險指標，用電腦把它們轉化為參數非常容易。
另外，監管標準是由世界上獨立的研發室規定的，國際組織加保險行業的決策，以及各種各樣的監管機構組成（這樣的研發室），將監管標準轉化為風險指數的參數。這樣的話，在人工智能當中就可以嵌入這些風險場景。兩個條件：一，數學基礎好，二，風險參數也明確。
現在大家知道，人工智能在許多領域都已經運用的很好了，尤其是在新媒體公司，進行交易、語音識別、圖像識別，今天上午介紹的交通規則、城市管理，都可以用人工智能。所以說，原來人工智能在金融部門主要有三個用途：金融監管、證券合作、貨幣風險。
現在貨幣政策和證券投資相比較復雜一點，金融監管方面可能相比較簡單一些。為什麽呢？關於證券，機器人模擬人的行為很復雜，人的心理因素。但是監管是比較容易的，都是參數。
再加上現在的監管科技也已經發達了，在金融機構內部，好多金融機構為了應付合規，也運用了大量的監管科技技術。比方說，節約數據處理資本、反洗錢、反欺詐、了解客戶的軟件等等，現在這些現成的為金融機構提供的監管器械已經在運用，它可以很容易處理監管的大數據。
人工智能金融監管的工作機制
在這種情況下，銀行三會或者說監管當局，主要是銀行監管，這種機制我們有幾種假設：
第一，人工智能金融監管的基本原理
當數據足夠大的時候，金融機構所有工作人員關於金融監管的知識組合這個概念很重要，這些人關於金融監管的知識組合，機器是可以學習的，而且是不斷地改進學習。機器學習可以模擬統計規律，自動校準算法並跟蹤每個金融機構的風險和金融系統的風險，給出解決方案，而且機器可以給出處罰規定，給出教育；因為處罰規定也是現成的，你違規，罰款多少，高管處分，這都是有參數、有明確法令的。
所以說金融監管不涉及人的感情、文化，機器完全可以替代，而且機器也可以不斷地學習現有的監管理念。
舉個例子，一行三會的監管人員假設（有）5萬人，這5萬人對於監管的知識電腦管理可以做，他給電腦分析股價，因為監管的規定是死的，一段時間都不會變。然後，運用人工智能對數據進行實時的搜集和整理分析，保障監管的實時性和動態性。
這個機器做的肯定比人好一點，因為機器24個小時不停，它每分鐘都可以工作，人還會累還要加班。自動識別、風險識別，機構風險和系統風險主要靠算法，只要你有一個算法，算法是不斷改進的，機器完全可以自動識別，盯住每一個金融機構的風險系數來識別這個機構怎麽樣。
美國證監會也說到，美國證監會作為全世界最大的金融交易系統數據場所，它每天的交易記錄有580億（條）（這麽多），而且美國納斯達克自動識別內部交易的系統，現在都用的很好，我們的證監會也跟他們簽了合約，相互借用這個技術。現在證監會抓內部交易也抓的比較快，算法一下子就算出你的相關賬戶。這是在納斯達克做的。
而且，加州理工有兩個博士生利用北京的地鐵系統，推測到有些人上車下車，通過地鐵的視頻很容易找到那兩個人（偷竊），他上班時間不上班嘛。這個例子就說明只要有大數據技術，只要你電腦運算快，而且視頻的比對都可以在監管上運用，這些都比監管運用的好。以上兩個案例都是利用統計規律，同樣適合於金融監管應用。
人工智能一定要換個概念，在監管方面這些人工智能是會自己不斷學習、不斷完善自己的知識，這和我們人是一樣的，這是他優秀的點，會自己校正。現在甚至已經造出了給自己編程序的人工智能，（對）監管變化進行修正和改進。
預警作用
一旦有機構有了一些問題，人工智能就可以預警。預警可能是人工智能在金融監管領域當中突破的第一個環節，當人工智能發現我們的金融機構出現風險征兆的時候，會主動預警、提醒。這個過程有點像持續的壓力測試，等於機器在盯著每一個金融機構，觀察你每一分鐘的估值、變化、風險，整個金融資產和風險比對的關系。
在這個問題上，人不可能做到，人工智能可以做到，它把所有的交易，在每一分鐘系統價值、風險場景、風險計價都算出來，然後給出預警。
舉個例子，工信部的信息中心；針對現在國內互聯網金融也有一個自動的檢查輿情技術，可以分析國內1000多個網站機構，（進行）跟蹤，這是利用爬蟲技術，跟蹤每一個網站機構，監管方也在用。
評級業務處罰
當機構超過紅線的時候，因為接口是人工智能自動接的，人工智能有可能自動把你的某些業務停止，不讓你做。我們現在的人工做法就是檢測你的業務，不準你拆借、發行產品，將來一旦這種產品和人工智能對接的話，它就會自動停止，而且自動進行網上通報：某某機構已經出了風險，某某產品已經停發。
這些都是標準的，人工都沒法做的——觀察你的改善狀況，看機構指標什麽時候回到正常指數，回到正常指數它再松開你的窗口讓你去做業務，最後解除處罰。這些實際過程，人工智能都是可以智能操作的，而且可以經常發生，一般情況可以改善和減輕。
所以說，人工智能可以經常對金融機構處罰、解除，這就說明人工智能可以把整個金融監管工作在時間序列上不斷地連續下去，不像人類的工作流程——內部要處罰一個機構，還得寫簽報，報給處長簽，處長簽完了主席簽，然後再通知出去。如果你進入人工智能系統，整個讓金融監管進入一個智能的階段。
總結：大數據和金融創新下的金融監管
在大數據的條件下，傳統監管手段面臨的局限性，金融交易的日益頻繁，其復雜性越來越高，傳統監管手段已經力不從心。人工智能可以快速處理大量數據，通過機器學習挖掘數據潛在聯系，更新知識庫，成為大數據條件下金融監管的有效手段。而且第二點就是金融創新是在深刻影響現在的銀行體系，賬戶支付、存款、貸款，一些金融業務都將發生改變，人工智能監管是應對這些挑戰的有效途徑。
我認為將來金融監管會慢慢走向人工智能化。
這就是我今天的發言，謝謝大家！
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