歐盟監(jiān)管科技的發(fā)展現(xiàn)狀研究
發(fā)布時(shí)間:2021-07-12 22:56
歐盟致力于在成員國(guó)內(nèi)部推行數(shù)字化單一市場(chǎng),完善監(jiān)管生態(tài)體系,為監(jiān)管科技發(fā)展提供沃土。本文梳理歐盟金融監(jiān)管框架,介紹歐洲及其主要成員國(guó)在金融科技監(jiān)管方面的主要做法和經(jīng)驗(yàn),再?gòu)谋O(jiān)管端和合規(guī)端兩方面梳理監(jiān)管科技的實(shí)際應(yīng)用。最后,回顧歐盟監(jiān)管科技的發(fā)展,總結(jié)歐盟監(jiān)管科技的推動(dòng)因素,并為我國(guó)監(jiān)管科技發(fā)展提供經(jīng)驗(yàn)。
【文章來(lái)源】:國(guó)外社會(huì)科學(xué). 2020,(05)北大核心CSSCI
【文章頁(yè)數(shù)】:11 頁(yè)
【部分圖文】:
歐盟監(jiān)管體系架構(gòu)
歐盟的監(jiān)管科技發(fā)展較為成熟。由于監(jiān)管制度較為嚴(yán)格,金融機(jī)構(gòu)已經(jīng)將人工智能、大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)用于實(shí)現(xiàn)報(bào)告自動(dòng)化,分析大量結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),緩解合規(guī)壓力等。本文將監(jiān)管科技在合規(guī)端的應(yīng)用分成八個(gè)類(lèi)別:身份識(shí)別和控制(identity management&control)、監(jiān)管報(bào)告(regulatory reporting)、風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)管理(riskdata management)、交易監(jiān)控(transaction monitoring)、市場(chǎng)監(jiān)督(market surveillance)、通信監(jiān)控(communication monitoring)、合規(guī)管理(compliance management)和控制自動(dòng)化(controls automation)。AEC和Sia Partners聯(lián)合發(fā)布的歐洲監(jiān)管科技市場(chǎng)發(fā)展報(bào)告,對(duì)歐洲80家金融監(jiān)管領(lǐng)軍公司進(jìn)行統(tǒng)計(jì)調(diào)查,發(fā)現(xiàn)27.2%的監(jiān)管科技公司專(zhuān)注于身份識(shí)別和控制,27.2%的公司主要將監(jiān)管科技應(yīng)用于監(jiān)管報(bào)告方向,還有13.6%和11.1%的公司分別將監(jiān)管科技應(yīng)用于風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)管理和交易監(jiān)控。下文主要討論監(jiān)管科技應(yīng)用最多的四個(gè)方向。1. 監(jiān)管報(bào)告
例如,Net Guardians是一家瑞士監(jiān)管科技公司,其提供了首個(gè)為銀行主動(dòng)防范欺詐風(fēng)險(xiǎn)而設(shè)計(jì)的增強(qiáng)智能解決方案。它通過(guò)將預(yù)先設(shè)定的程序與銀行核心系統(tǒng)連接,提取分析相關(guān)數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)并阻止實(shí)時(shí)交易中存在的欺詐行為。使用Net Guardians解決方案可以將銀行欺詐交易的報(bào)誤率降低83%,節(jié)省93%的欺詐調(diào)查時(shí)間,有效防止新的欺詐案件發(fā)生。具體來(lái)說(shuō),該數(shù)字銀行的防欺詐方案基于一個(gè)風(fēng)險(xiǎn)模型,該模型獲取每個(gè)客戶的歷史交易記錄,并根據(jù)他們的數(shù)字銀行行為建立詳細(xì)的行為模式檔案———他們通常在何時(shí)何地進(jìn)行交易、交易對(duì)手的范圍、他們通常使用銀行系統(tǒng)的方式以及通常的交易規(guī)模等。行為模式檔案是模型的一部分,未來(lái)的每一個(gè)交易都與該模型相關(guān)聯(lián)。當(dāng)發(fā)生交易時(shí),風(fēng)險(xiǎn)模型將根據(jù)交易發(fā)生的特定條件以及與該賬戶相關(guān)的行為模式的差異程度來(lái)計(jì)算涉嫌交易欺詐的可能性。反欺詐系統(tǒng)采用大數(shù)據(jù)技術(shù),使其能夠應(yīng)用分析技術(shù)實(shí)時(shí)處理大量交易。同時(shí),風(fēng)險(xiǎn)模型還使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來(lái)提高其敏感性和區(qū)分合法交易和欺詐的能力。四、歐盟監(jiān)管科技在監(jiān)管端的應(yīng)用
本文編號(hào):3280811
【文章來(lái)源】:國(guó)外社會(huì)科學(xué). 2020,(05)北大核心CSSCI
【文章頁(yè)數(shù)】:11 頁(yè)
【部分圖文】:
歐盟監(jiān)管體系架構(gòu)
歐盟的監(jiān)管科技發(fā)展較為成熟。由于監(jiān)管制度較為嚴(yán)格,金融機(jī)構(gòu)已經(jīng)將人工智能、大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)用于實(shí)現(xiàn)報(bào)告自動(dòng)化,分析大量結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),緩解合規(guī)壓力等。本文將監(jiān)管科技在合規(guī)端的應(yīng)用分成八個(gè)類(lèi)別:身份識(shí)別和控制(identity management&control)、監(jiān)管報(bào)告(regulatory reporting)、風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)管理(riskdata management)、交易監(jiān)控(transaction monitoring)、市場(chǎng)監(jiān)督(market surveillance)、通信監(jiān)控(communication monitoring)、合規(guī)管理(compliance management)和控制自動(dòng)化(controls automation)。AEC和Sia Partners聯(lián)合發(fā)布的歐洲監(jiān)管科技市場(chǎng)發(fā)展報(bào)告,對(duì)歐洲80家金融監(jiān)管領(lǐng)軍公司進(jìn)行統(tǒng)計(jì)調(diào)查,發(fā)現(xiàn)27.2%的監(jiān)管科技公司專(zhuān)注于身份識(shí)別和控制,27.2%的公司主要將監(jiān)管科技應(yīng)用于監(jiān)管報(bào)告方向,還有13.6%和11.1%的公司分別將監(jiān)管科技應(yīng)用于風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)管理和交易監(jiān)控。下文主要討論監(jiān)管科技應(yīng)用最多的四個(gè)方向。1. 監(jiān)管報(bào)告
例如,Net Guardians是一家瑞士監(jiān)管科技公司,其提供了首個(gè)為銀行主動(dòng)防范欺詐風(fēng)險(xiǎn)而設(shè)計(jì)的增強(qiáng)智能解決方案。它通過(guò)將預(yù)先設(shè)定的程序與銀行核心系統(tǒng)連接,提取分析相關(guān)數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)并阻止實(shí)時(shí)交易中存在的欺詐行為。使用Net Guardians解決方案可以將銀行欺詐交易的報(bào)誤率降低83%,節(jié)省93%的欺詐調(diào)查時(shí)間,有效防止新的欺詐案件發(fā)生。具體來(lái)說(shuō),該數(shù)字銀行的防欺詐方案基于一個(gè)風(fēng)險(xiǎn)模型,該模型獲取每個(gè)客戶的歷史交易記錄,并根據(jù)他們的數(shù)字銀行行為建立詳細(xì)的行為模式檔案———他們通常在何時(shí)何地進(jìn)行交易、交易對(duì)手的范圍、他們通常使用銀行系統(tǒng)的方式以及通常的交易規(guī)模等。行為模式檔案是模型的一部分,未來(lái)的每一個(gè)交易都與該模型相關(guān)聯(lián)。當(dāng)發(fā)生交易時(shí),風(fēng)險(xiǎn)模型將根據(jù)交易發(fā)生的特定條件以及與該賬戶相關(guān)的行為模式的差異程度來(lái)計(jì)算涉嫌交易欺詐的可能性。反欺詐系統(tǒng)采用大數(shù)據(jù)技術(shù),使其能夠應(yīng)用分析技術(shù)實(shí)時(shí)處理大量交易。同時(shí),風(fēng)險(xiǎn)模型還使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來(lái)提高其敏感性和區(qū)分合法交易和欺詐的能力。四、歐盟監(jiān)管科技在監(jiān)管端的應(yīng)用
本文編號(hào):3280811
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