银行数字化转型：监管科技的运用
银行数字化转型：监管科技的运用
来源 | Journal of Banking Regulation
在过去的十年中，银行业格局发生了巨大变化。最近二十年，尤其是在2008年金融危机之后出台了很多新的监管规定，这些规定对银行的诸多方面均有影响，比如流动性、资金管理、贸易融资等。另一方面，这些新规大大增加了银行内部合规的范围和复杂度。此外，自金融危机以来，监管报告的数量大大增加了，许多受监管的银行与企业发现报告变得更加复杂和费时。大量的报告需要公司提交复杂的结构化报告。
近期十分热门的监管科技（RegTech） 提供了一种解决方案。其可以实现报告流程自动化，并更好，更有效地识别风险。从监管科技近几年的表现来看，其有能力重构传统的银行业务，财务实践的强大能量，并引导更有效的法规管理流程。
银行的资金部门一直与监管、合规等密切相关，它被称作为“银行的内部”，并充当银行资源的监护人，例如管理银行资本和流动性，并有效部署财务资源，从而保证了银行的整体健康和可持续性。近来，许多银行都开始采用人工智能，云计算，自动化和其他数字技术，推动智能财务和数字化资金管理不断发展。
RegTech的发展动力
从各类学术文献中，我们发现了以下政策更新与技术升级推动了RegTech进展，包括：
1. 大量复杂的法规变更
Thomson Reuters的文章显示金融行业的合规规则在过去的两年使银行等金融机构更加难以跟踪并执行。
2. 低效的监管机制
FSA数字报告发现许多银行对于规范的监管和合规机制都缺少自动化流程，通常需要大量的手动干预。
3. 数字技术的运用
人工智能已经兴起了很长时间，分布式计算正逐渐成为银行偏好的选择，并被一些金融机构运用了起来。
4. 监管流程的冗长
大量银行向监管机构提交的监管报告时需要进行审查和评估，而这对于监管机构而言，这是一个繁琐而缓慢的过程，通常需要几个月至一年。
5. 更广泛的数字采用
通过将RegTech集成到银行等金融机构内部的数字技术战略能够连接各大机构，将金融机构形成网络，从而产生真正的规模经济。
RegTech中数字技术的使用
最近随着人工智能和分布式技术的发展，数字技术变得越来越复杂，但成本控制良好，并且可以深度参与数据分析。以下是其中一些技术利用的简短概述：
1. 大数据分析（BD）
该技术可用于从结构化或非结构化数据中获得更好的分析。这项技术可以帮助了解更多有关客户的信息以及他们的联系，并且识别许多监管问题和洗钱、欺诈等犯罪往来行为。
2. 自然语言处理（NPL）
该技术可以处理繁重的合规法规相关的任务，包括扫描修订新法规，以及修改风险报告的内容。这些算法可以自动化处理法规语言，并确定法规中重要的部分。
3. 过程自动化（RPA）
该技术可以通过自动化生产流程来提高生产率和效率，例如数据提取，对帐任务等。当风险报告流程变得自动化时，相关流程更易于处理，并能更快的应用于不同地区的法律法规。
4. 人工智能（AI）
该技术可以协助制定更加私人订制，更智能，更高效的客户流程，找出现有风险以及其他弱点。同时，AI还可以指定框架和智能指导金融机构的资源分配。
5. 云计算（CC）
该技术可以显著的提高并处理大量数据，从而更快，更有效地应对挑战。云平台的软件集成，比如表格，数据库等，使企业可以根据需求进行不同扩展，而且合并和处理数据变得更加容易。
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