銀行數字化轉型：監管科技的運用
銀行數字化轉型：監管科技的運用
來源 | Journal of Banking Regulation
在過去的十年中，銀行業格局發生了巨大變化。最近二十年，尤其是在2008年金融危機之後出台了很多新的監管規定，這些規定對銀行的諸多方面均有影響，比如流動性、資金管理、貿易融資等。另一方面，這些新規大大增加了銀行内部合規的範圍和複雜度。此外，自金融危機以來，監管報告的數量大大增加了，許多受監管的銀行與企業發現報告變得更加複雜和費時。大量的報告需要公司提交複雜的結構化報告。
近期十分熱門的監管科技（RegTech） 提供了一種解決方案。其可以實現報告流程自動化，并更好，更有效地識别風險。從監管科技近幾年的表現來看，其有能力重構傳統的銀行業務，财務實踐的強大能量，并引導更有效的法規管理流程。
銀行的資金部門一直與監管、合規等密切相關，它被稱作爲“銀行的内部”，并充當銀行資源的監護人，例如管理銀行資本和流動性，并有效部署财務資源，從而保證了銀行的整體健康和可持續性。近來，許多銀行都開始采用人工智能，雲計算，自動化和其他數字技術，推動智能财務和數字化資金管理不斷發展。
RegTech的發展動力
從各類學術文獻中，我們發現了以下政策更新與技術升級推動了RegTech進展，包括：
1. 大量複雜的法規變更
Thomson Reuters的文章顯示金融行業的合規規則在過去的兩年使銀行等金融機構更加難以跟蹤并執行。
2. 低效的監管機制
FSA數字報告發現許多銀行對于規範的監管和合規機制都缺少自動化流程，通常需要大量的手動幹預。
3. 數字技術的運用
人工智能已經興起了很長時間，分布式計算正逐漸成爲銀行偏好的選擇，并被一些金融機構運用了起來。
4. 監管流程的冗長
大量銀行向監管機構提交的監管報告時需要進行審查和評估，而這對于監管機構而言，這是一個繁瑣而緩慢的過程，通常需要幾個月至一年。
5. 更廣泛的數字采用
通過将RegTech集成到銀行等金融機構内部的數字技術戰略能夠連接各大機構，将金融機構形成網絡，從而産生真正的規模經濟。
RegTech中數字技術的使用
最近随着人工智能和分布式技術的發展，數字技術變得越來越複雜，但成本控制良好，并且可以深度參與數據分析。以下是其中一些技術利用的簡短概述：
1. 大數據分析（BD）
該技術可用于從結構化或非結構化數據中獲得更好的分析。這項技術可以幫助了解更多有關客戶的信息以及他們的聯系，并且識别許多監管問題和洗錢、欺詐等犯罪往來行爲。
2. 自然語言處理（NPL）
該技術可以處理繁重的合規法規相關的任務，包括掃描修訂新法規，以及修改風險報告的内容。這些算法可以自動化處理法規語言，并确定法規中重要的部分。
3. 過程自動化（RPA）
該技術可以通過自動化生産流程來提高生産率和效率，例如數據提取，對帳任務等。當風險報告流程變得自動化時，相關流程更易于處理，并能更快的應用于不同地區的法律法規。
4. 人工智能（AI）
該技術可以協助制定更加私人訂制，更智能，更高效的客戶流程，找出現有風險以及其他弱點。同時，AI還可以指定框架和智能指導金融機構的資源分配。
5. 雲計算（CC）
該技術可以顯著的提高并處理大量數據，從而更快，更有效地應對挑戰。雲平台的軟件集成，比如表格，數據庫等，使企業可以根據需求進行不同擴展，而且合并和處理數據變得更加容易。
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