监管科技(RegTech)与金融业大数据应用趋势
发表于 16:38|
来源机房360|
作者机房360
摘要：5月15日，央行成立金融科技(FinTech)委员会，旨在加强金融科技的研究规划与协调
近年来，随着云计算、大数据、人工智能、区块链等新兴技术的蓬勃发展，在金融机构中的应用愈加丰富;与此同时，监管机构通过科技手段改造、创新、提升监管能力和效率成为金融监管当局的新命题。
5月15日，央行成立金融科技(FinTech)委员会，旨在加强金融科技的研究规划与协调。这一事件也体现了央行监管措施的转变：从既有科技的应用，到主动拥抱技术变化，认可技术作用。在金融科技时代，金融本身的使命并未改变，其核心功能仍是资源的优化配置、支付清算、风险管理等内容。
新兴技术的运用对传统金融的赋能与革新为机构对僵化的金融环境提供了新的活力和创新点，但也带来了诸多新的风险场景和合规问题，如信息泄露、信用欺诈、个人隐私、网络安全等。在这一过程中，监管部门应时之需，利用技术手段提高现有监管流程效率，针对新兴的金融产品、模式实现&穿透式监管&，确保金融科技的业务合规性，成为当前复杂金融环境下的监管新思路。
监管科技发展的基础
监管科技(RegTech)本质上是利用科技手段服务于监管合规。一方面体现在监管机构运用技术手段提升监管能力，避免监管套利，提高合规审查的效率;另一方面体现在金融机构运用技术手段提升自身合规和风控能力。RegTech体现的是运用技术的能力重构监管机制，如利用大数据、机器学习等技术手段实时的监控、审查金融风险，管理资产交易安全，提高反洗钱(AML)、反欺诈的效率和效益，降低合规成本，保障金融环境良好、稳健的发展。
新常态下中国金融监管环境日趋严峻，对金融业经营带来的压力和挑战剧增。一方面，不良资产的暴露和风险防控的压力，传统金融业收益阻滞，资金成本、合规成本、资本成本等经营成本上升;另一方面，金融科技的涌现对传统金融业的业务模式提出了较大的挑战。在这一形式下，商业银行、保险机构、证券基金业等金融机构逐渐转变思路，积极探索新技术与业务领域的结合点，驱动业务创新并取得了较好的收益。例如，商业银行在直销银行、电子银行、财富管理等业务场景上结合大数据、人工智能等技术实现了精准营销、智能投顾、实时信贷;交易所利用大数据、区块链技术探索去中心化和分布式的登记结算流程;保险机构在保险精算、产品设计领域用大数据洞察客户，实现客户细分和差异化定价。
在金融业&触网&的大环境下，金融风险环境逐渐复杂，风险传导的形式多样化，突破了传统监管模式。因此，监管部门转变思路，探索新技术与传统监管领域的结合点，也成为在新形势下金融监管的新要求。
大数据与监管科技
作为金融科技(FinTech)的有效组成部分，RegTech有效促进了金融科技的发展;与此同时，新兴技术的运用，如大数据，应成为监管部门丰富监管手段的重要探索方向。
当前，国内市场上鲜有部门、机构或金融科技公司在监管领域有效运用大数据技术，这一方面源于传统监管方法以满足合规标准为要求，并没有突出技术和数据的重要性;另一方面，由于数据科学在金融机构中、后台部门的应用较为局限。但应看到，国内监管部门对于大数据技术的探索一直在进行：
①央行反洗钱监测分析中心、信息中心、征信中心探索大数据技术在非结构化数据处理、统计分析、数据集市等领域的运用;
②银监会尝试将分布式架构运用于EAST数据仓库;
③证监会在《证券公司全面风险管理规范》中明确提出&制定数据标准，涵盖数据源管理、数据库建设、数据质量监测&。
笔者在《智能金融 | 2017年金融行业大数据应用趋势展望》一文中提到：2017年监管科技将会与大数据结合的更加紧密，基于大数据架构的反洗钱和合规审计应用会是各地人行、银监和证监的探索与实践方向。事实上，监管部门利用大数据的应用场景不限于上述方向，重要的是认识到大数据技术的能力，并与传统监管场景、流程相结合。例如，以Hadoop架构为首的分布式数据平台融合了传统关系型数据库和大数据技术能力，能够为各地银监局EAST系统提供较好的数据支撑服务和数据分析能力，并有效降低监管科技的使用和维护成本。
金融业大数据应用趋势
当前，由于营销、获客、渠道优化等前台业务能够带来明细的直接收益，金融机构的大数据技术应用多聚焦于客户、产品、服务、线上渠道等领域，而在风险管理、内控、反洗钱、合规、审计等中后台领域的运用仍然停留在以资本、指标、规则为主的传统业务范式，以满足监管指引为目的，新兴技术的运用明显较弱。随着利率市场化的加快，金融产品结构复杂化、交易对手方多元化成为常态，金融风险传导也趋向于迅速、难控，风险因子和敞口更多样。在RegTech逐渐成为趋势的背景下，金融机构在大数据的应用思维将由&以客户为中心&延伸到&以监管合规为中心&，逐渐突出数据驱动的风险管理、合规管理，运用大数据技术评估、计量风险创新中后台业务。
笔者认为，金融机构将大数据技术运用于RegTech的方向涵盖如下三方面：
① 运用分布式架构的计算能力和多维数据处理能力，满足数据爆发式增长下对于线性扩展的能力，降低监管科技成本，为监管指标分析、全面风险管理、反洗钱、KYC、内控领域的运用。例如，基于大数据的全面风险管理数据中心，为商业银行、券商的风险管理部门在市场风险、流动性风险、操作风险、信用风险、声誉风险等传统风险领域提供数据基础管理平台;
②结合实时流数据处理技术，为异常交易监控、反欺诈提供决策引擎。例如交易所可运用大数据平台、实时流数据处理技术重构市场监察系统，在业务数据实时监控、风险预警指标、历史数据统计分析、客户持仓行为分析、交易行为模式分析、监察报告等方面实现实时风险计量与管控，确保事前事中风控的时效性;
③ 运用数据挖掘、机器学习与金融风险计量结合，结合内外部数据、市场数据和互联网数据，满足机构全面风险管理的要求。例如，在市场风险头寸、利率风险敞口、违约损失率(LGD)、债项评级风险暴露、押品估值、行为分析、舆情分析等方面的风险计量更加精细化。
综上所述，未来金融监管的发展趋势，将从监管制度和监管科技两个方面双管齐下：在监管制度层面，通过&穿透式监管&防控业务风险，在关键业务环节设置监控点，形成追溯机制，提前识别、防范金融风险传导;在监管科技方面，通过与大数据等技术的结合，在监管部门、金融机构形成落地化的应用，提升监管能力与效率，提高风险、合规的有效性和准确性。
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金融科技公司采用大数据领先银行的三种方式
金融科技公司采用大数据领先银行的三种方式
14:52:39&&来源：企业网
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摘要：近几年来，金融行业已成为大数据的最大的消费领域之一。根据调研机构Gartner公司的说法，2013年，64%的金融服务公司都使用了大数据。过去四年来，这一数字稳步上升。大数据正在以前所未有的方式改变行业。
　　近几年来，金融行业已成为大数据的最大的消费领域之一。根据调研机构Gartner公司的说法，2013年，64%的金融服务公司都使用了大数据。过去四年来，这一数字稳步上升。大数据正在以前所未有的方式改变行业。
　　（1）使用大数据和预测分析来做出更好的精算决策
　　大数据最大的影响之一是，它使得曾经高度统一的行业更具竞争力。金融科技（Fintech）公司可以承受大型银行业务量的大幅上涨。
　　Prosper等大数据贷款公司近年来非常依赖大数据技术。事实上，这是他们在竞争日益激烈的市场中具有的整体竞争优势。
　　大数据提供给金融科技公司的最大优势是预测分析。Indus Insights的Saurabh Sharma表示，贷款人可以使用数据对客户的风险状况做出非常精确的精算决策。
　　Sharma说，&毫无疑问，大数据的出现一直是并继续成为市场的关键力量，据估计，在未来一年内，大数据将继续增长一倍。有关潜在借款人的信息的可用性，快速汇总的能力，以及重叠算法来获得可行的结果对于P2P借贷增长来说是一个福音。大数据分析平台使机构能够开发预测模型，增加获得更好回报的可能性，并为银行提供优势，同时允许他们维持较少的管理流程，并提供借款人在在线环境中所期待的快速决策。&
　　通过使用预测分析，企业可以设置更加精确的借款条款，这对于风险较低的客户来说在财务上是有利的。它也降低了承担不必要的风险借款人没有设置适当的条款的风险。
　　（2）为客户提供更好的价值
　　所有垂直行业的公司正在使用大数据来提供更好的客户服务。P2P借贷行业也不例外。
　　许多客户对访问其数据的公司表示担忧。然而，这些公司经常使用这些数据更好地服务于他们。咨询顾问埃森哲公司报告说，客户表示，如果能够提供更好的服务，特别是在寻求抵押贷款或其他贷款时，他们愿意让金融机构访问他们的数据。
　　报告中指出，&然而，借款人也欢迎他们的主要银行提供长期服务。66%的消费者（49%在美国）将有兴趣从他们的银行贷款帮助买房子。近三分之一的人表示，在整个交易中接受客户服务，将激励他们与现有银行申请抵押贷款，即使没有最优惠的利率。&
　　（3）在资金短缺的经济中确保资金到位
　　大数据不仅是为客户提供更多的价值。由于金融科技公司需要大量资本进行扩张，在过去十年中面临着挑战。在2008年全球金融危机之后，许多金融机构不愿为创业公司提供金融援助，以促进其业务的发展。企业需要提供坚实的业务计划，以吸引风险资本家的注意。
　　大数据为小额贷方提供了向投资者展示其优势的机会。它帮助企业确保了运营资金到位，否则他们将无法获得。
　　Orchard公司联合创始人David Snitkoff说：&使投资者对企业的贷款业务充满信心的最好办法就是让其所有数据公开。这样你就没有什么可隐瞒的，投资者可以了解回报，企业可以了解风险，甚至强迫自己达到更高的标准，因为企业知道每个人都可以看到其数据。&
　　更加一致地达到合规标准
　　世界各地的监管机构在金融危机之后采取了更严格的标准。大数据可帮助企业进行更好的内部审计，从而降低其受金融监管者处罚的风险。
　　安永（EY）会计师事务所报告说，大数据彻底改变了审计流程。报告指出，&随着我们继续在现代最艰难、最不平衡的经济环境中运作，审计人员在金融市场中扮演的角色比以往任何时候都重要。从传统的审计方法转变为以无缝的方式完全集成大数据和分析的方法是一个巨大的飞跃。&
　　大数据正在振兴金融科技行业
　　大数据正在以多种方式改变金融科技行业。能够为小额贷款人提供更好的支持，并且比以前更容易获得贷款。这使得金融科技行业更具竞争力，并有助于保持低利率。
　　注：Fintech是当下欧美金融圈、互联网圈风靡的概念，其核心就是用技术驱动金融创新，维基百科对其解释是，&所谓FinTech就是一种运用高科技来促使金融服务更加富有效率的商业模式。&FinTech通过利用云计算、大数据、移动互联等新兴技术对传统金融进行改造、革新乃至颠覆，从而提供更为普惠的金融服务。FinTech几乎正在被应用到金融领域的方方面面：借贷、财富管理、支付、保险、众筹、征信，甚至是零售银行和房屋中介。
（文章来源：企业网）
责编：houlimin消费金融 金融科技公司如何用大数据破局?
09:09:24　来源: 　
作者：万佳，编辑：万佳从信用卡消费分期付款、房贷分期、车贷分期到数码分期、家电分期以及医美分期等，分期付款如此常见。对许多人来说，这种消费信贷变得越来越常见，甚至连花呗和京东白条都成为一种新的消费信贷模式。这背后，是消费金融市场的蓬勃发展!根据清华大学发布的《2016中国消费信贷市场研究报告》显示，中国的消费信贷5年实现高速增长，与2010年相比，交易规模增长167%，5年年均增长超过30%，可谓是一个高速增长的行业。消费金融进入“红利期” 未来还有3-5年的高速发展在9月21日，“中国银行家论坛暨2017中国商业银行竞争力评价报告发布会”在北京举行。作为银行界领域的一次盛会，本次论坛聚焦金融安全和金融科技两个议题。作为亨元金融的CEO，刘韬作为重要嘉宾受邀参与论坛发表演讲并颁奖，期间接受了天极网的专访。作为消费金融行业的老兵，亨元金融的CEO刘韬表示：在消费金融领域这块，中国从年进入高速发展阶段，2009年到2010年进入新时期——消费金融的持牌试点。从2015年又进入一个新阶段，从现在到未来，消费金融还有3-5年的高速发展期。在刘韬看来，在2012年就觉得消费金融这个领域是未来的一个发展方向。“从发达经济体的经验看，在经济高速发展之后，必然是个人消费领域的一个高速发展，”他说。目前，美国居民消费占GDP高达70%，中国仅为15%。而清华大学发布的《2016中国消费信贷市场研究报告》也表明：截至2015年末，居民消费信贷在全国银行业的信贷规模中仅占20%。从消费信贷与居民实际消费支出的比重来看，我国虽然近年来攀升比较快，从2004年的2%提升至2014年的13%，但仍明显小于欧美地区国家的20%以上的占比水平。在笔者看来，消费金融未来是一个万亿级的大市场。刘韬于2013年创立亨元金融 以消费金融为核心进行布局刘韬是亨元金融的创始人兼CEO，在2013年创立了亨元金融。凭借磐多拉大数据征信和宙斯智能风控系统，亨元金融以消费金融为核心，布局消费信贷、商城、汽融和大数据四大产品板块。更准确地说，亨元金融是一家以大数据和人工智能为驱动的金融科技公司。作为亨元金融的创始人兼CEO，此时的刘韬身着黑西服、白衬衣坐在笔者对面，俊朗的面容不时带着微笑，身上散发着银行家和IT人的独特气质。虽然公司创立于2013年，但是刘韬却拥有10余年的消费金融行业经验，对互联网与金融有着自己独到、深刻的理解。同时，他也对消费信贷、风控管理、风险模型等金融核心业务有深入研究。移动互联网的深入发展让环境发生变化 公司成功从线下转型至线上他创立的亨元金融，重点打造了以嗨钱网为核心的互联网消费金融服务平台，自2013年至今，公司旗下“嗨”系列消费信贷产品已服务于数百万客户，信贷规模达数十亿元。据他介绍，年，最早做数码分期，采用地推模式，和商户合作，是一种纯线下的分期付款模式。后来，从数码分期延伸到医美分期和汽车首付分期，“2015年底，我们感觉传统的线下模式未来发展会有瓶颈，于是开始转型做纯线上，2016年我们完成转型，成为一家以大数据和人工智能为驱动的金融科技公司，”他说。&在笔者看来，这种转型源于移动互联网的深入发展，对人们的工作和生活产生很深的影响所致。传统的线下获取客户，可以看做是一个人力密集型的销售模式。刘韬表示，“移动互联网的发展，让销售导向型转变为从市场导向型，就是你需要通过线上流量去获取客户。”不仅自己在转型，还有一些从业者也在做转型，甚至有些是被逼的。幸运的是，它们成功转型，打造了“嗨钱网”和“嗨钱App”。“嗨钱App”成为亨元金融主要的流量入口，从原来线下和客户合作获取流量转变为以线上App为主。同时基于客户的判断，从线下资料的收集到基于移动互联网的大数据收集形式。通过大数据模型，亨元金融向消费者发放贷款，不仅有短期、中期和长期的产品，还有垂直细分人群的产品等等，比如司机贷。中国的消费金融从模仿、参考再到颠覆 正在进入一个新时期然而，我们看到随着移动互联网的深入发展以及人们的经济收入增加，中国的消费金融市场与以前相比，又有了新的变化。对此，刘韬表示：消费金融市场这几年发展特比快，国内的消费金融已经完全从模仿、参考到颠覆。首先，市场业态发生改变。从2009年到2014年，这是试点年，从2015年开始，开放各种消费金融持牌试点。同时，还伴随着民营的互联网金融类公司，比如大家熟知的花呗、京东白条等。第二，风控技术的发展。“像我们说发达经济体的消费，风控模型发展也有好多年，但是人工介入程度还相对比较高。而现在以纯互联网为入口的这些机构，整个模型的进化水平，自动化程度已经相当高，”他说。第三，对数据采集的颠覆。数据采集方面，消费金融公司还是偏传统的。国内的征信体系又不完善，但是又要发展，就要看数据的方法和维度。像京东和阿里这样的互联网平台，通过自有数据支撑自己的发展，这些数据来自客户的消费数据和行为数据。比如，大家熟知的支付宝芝麻信用分。“另外，移动互联网的发展让数据的维度进一步扩大。比如，磐多拉信用，在客户授权下获得的衣食住行娱乐等数据，完全跳出了传统金融机构看数据的维度，这也是一个颠覆。”刘韬补充说。入局消费金融市场 亨元金融如何破局 成功掘金？在笔者眼中，如今的消费信贷成“三国局面”：商业银行、互联网电商巨头和持牌消费金融公司。一方面，商业银行财大气粗，牢牢把持着房贷、车贷等市场，另一方面以阿里花呗和京东白天为代表的互联网公司正来势汹汹，凭借多样化的数据积累，正在不断发力。作为一家民营创业公司，如何立足市场找到自己的机会？刘韬回应：“首先，我们从业时间比较长，对各种业态都有涉及，包括线上线下。做了这么久，什么能做，什么不能做，我们对这个行业有一个广度的理解和很深的经验。”其次，就是客群的定位。对自己的客群和竞品的客群，“我们对他有一个深度的理解。这个是定位不一样，比如说有的是自有体系，阿里是阿里的自有体系，但我们不是出于某个体系，而是一个宽泛的客群。”据刘韬表示，他们的客户群主要是年轻人，主要是35岁以下的。亨元金融不会做银行和信用卡的客群，而是“相对下沉的一个客群”。如何理解？他说：“中国的消费金融市场可以分成三块，房贷、车贷和信用卡以及非信用卡的信用贷款。先把房贷和车贷去掉，国内房贷变成一个金融投资，车贷有垂直的汽车消费金融公司和银行。剩下的就是信用卡，这个市场是万亿的，至少5-7万亿，其中一半是信用卡市场，剩下几万亿还没有完全覆盖。我们就稍微针对低端一点的客户，因为传统的覆盖不到，但是它对风控、数据和数据敏感度的要求更高，壁垒也更高。”中国人口基数大， 随便拉出一个客群都是几千万。刘韬认为，“仔细琢磨这几千万客户，如果你能服务好他们，就已经了不得了。所以说，现在还很粗放，未来更重要的是对客户群的精耕细作。”这就是它们的细分市场。通过长期的时间和经验积累，不断完善数据模型，亨元金融找到了自己的发展机会。在近日举办的第六届中国金融科技峰会活动中，亨元集团斩获“年度十佳金融科技公司”奖项。两大核心技术系统 做好大数据征信和风控而在具体的消费信贷方面，亨元金融依托磐多拉大数据征信和宙斯智能风控系统。比如，如何评估是否给一个人贷款？以及里面存在的风险。刘韬表示：大数据是我们整个内核的基础。因为我们现在的客户，可能是信用卡和消费金融下面的客户群。对传统数据没办法对他授信，因此这就要使用磐多拉大数据中心系统。它的基础是移动互联网的发展，可以从手机和App上获取数据。在客户授权的情况下，可以获取到它整个维度的发展。目前，亨元金融主要聚焦于电商和出行方面的消费挖掘。比如出行方面，它会获得与你地理位置相关的信息。还有就是外卖，从这些地址可以推断出你的收入，甚至包括你每餐吃多少。每餐吃20元和50元对应的客户，消费能力和偿贷能力也必然不同，这是很细微的金融属性，传统银行不会特别关注。同时，刘韬还指出整个征信的方法已经跳出传统的静态数据，比如说房贷一直在上面，不会有改变。但是，日常的消费行为每天都在变，比如你出差、使用京东和淘宝，这些数据是直接反映近期的一个状态。简言之，通过大数据去还原一个人的画像。在笔者看来，大数据不仅可以更详细的了解客户，而且成为风控的基础。笔者后话：在这个万亿级的消费金融市场，亨元金融已经找到了自己的客户群和细分市场。通过大数据和人工智能技术，不断完善各类模型，为用户提供更好的服务，可以说亨元金融已经成功掘金。同时，我们也看到，从“浅海”到“蓝海”，消费金融市场还将经历一段长期的快速发展。本文为企业推广，本网站不做任何建议，仅提供参考，作为信息展示！
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　　随着金融科技、科技金融等概念的热起，以及、无金融服务群体的刚性需求下，大数据风控技术也获得越来越广泛地重视和应用。但是，如何利用大数据、机器学习等前沿技术做金融风控？如何通过海量数据与欺诈风险进行博弈？　　为了解答这些问题，本次公开课我们将邀请同盾科技首次风险官董骝焕博士为我们讲述“如何利用大数据做金融风控”。　　嘉宾简介：　　董骝焕，南开大学概率统计博士，博士毕业后加入中科院，2007年加入/ ILOG从事决策模型在各种业务问题中的应用。2010年加入FICO，担任高级经理，主要支持金融行业反欺诈。2013年加入SAS，担任中国区金融反欺诈首席咨询师，带领SAS中国金融反欺诈建模咨询团队。　　日，董骝焕加入同盾科技，负责反欺诈以及数据分析，风险策略和建模团队。目前仍担任统计管理学院兼职硕导和教育指导委员会成员。　　同盾科技初创团队，前排右一为董骝焕　　董骝焕：如何利用大数据做金融风控 | 硬创公开课　　活动详情：　　主题：如何利用大数据做金融风控　　嘉宾：董骝焕，南开概率统计博士，同盾科技首席风险官　　时间：10月15号15:00准时开课　　欲知答案，请报名参加。　　报名方式：　　扫描下方海报上的二维码，关注公众账号后在菜单里获得报名方式，须通报姓名、公司、职位、联系方式并分享海报到朋友圈，审核过后可进群。（AI业者或金融从业者，对大数据/AI有了解或有兴趣的读者优先。）
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