欧盟监管科技的发展现状研究

发布时间：2021-07-12 22:56

　　欧盟致力于在成员国内部推行数字化单一市场,完善监管生态体系,为监管科技发展提供沃土。本文梳理欧盟金融监管框架,介绍欧洲及其主要成员国在金融科技监管方面的主要做法和经验,再从监管端和合规端两方面梳理监管科技的实际应用。最后,回顾欧盟监管科技的发展,总结欧盟监管科技的推动因素,并为我国监管科技发展提供经验。 

【文章来源】：国外社会科学. 2020,(05)北大核心CSSCI

【文章页数】：11 页

【部分图文】：

欧盟监管体系架构

欧盟的监管科技发展较为成熟。由于监管制度较为严格，金融机构已经将人工智能、大数据和机器学习等技术用于实现报告自动化，分析大量结构化或非结构化数据，缓解合规压力等。本文将监管科技在合规端的应用分成八个类别:身份识别和控制(identity management&control)、监管报告(regulatory reporting)、风险数据管理(riskdata management)、交易监控(transaction monitoring)、市场监督(market surveillance)、通信监控(communication monitoring)、合规管理(compliance management)和控制自动化(controls automation)。AEC和Sia Partners联合发布的欧洲监管科技市场发展报告，对欧洲80家金融监管领军公司进行统计调查，发现27.2%的监管科技公司专注于身份识别和控制，27.2%的公司主要将监管科技应用于监管报告方向，还有13.6%和11.1%的公司分别将监管科技应用于风险数据管理和交易监控。下文主要讨论监管科技应用最多的四个方向。1. 监管报告

例如，Net Guardians是一家瑞士监管科技公司，其提供了首个为银行主动防范欺诈风险而设计的增强智能解决方案。它通过将预先设定的程序与银行核心系统连接，提取分析相关数据，发现并阻止实时交易中存在的欺诈行为。使用Net Guardians解决方案可以将银行欺诈交易的报误率降低83%，节省93%的欺诈调查时间，有效防止新的欺诈案件发生。具体来说，该数字银行的防欺诈方案基于一个风险模型，该模型获取每个客户的历史交易记录，并根据他们的数字银行行为建立详细的行为模式档案———他们通常在何时何地进行交易、交易对手的范围、他们通常使用银行系统的方式以及通常的交易规模等。行为模式档案是模型的一部分，未来的每一个交易都与该模型相关联。当发生交易时，风险模型将根据交易发生的特定条件以及与该账户相关的行为模式的差异程度来计算涉嫌交易欺诈的可能性。反欺诈系统采用大数据技术，使其能够应用分析技术实时处理大量交易。同时，风险模型还使用机器学习技术来提高其敏感性和区分合法交易和欺诈的能力。四、欧盟监管科技在监管端的应用


本文编号：3280811