监管科技与数字化转型：构建智能合规新体系

银行业保险业数字化转型 迈向深水区

银行业数字化转型成效显著，技术应用深度渗透。首先，大部分全国性大型商业银行及股份制商业银行都把数字化转型提升到战略层面并加大投入力度，在组织结构、人员配置等方面不断完善，从而形成各具特色的数字化转型新思维。其次，线上业务已是当前银行服务客户的主要场景，手机银行和网上银行的交易量持续增长，部分银行的线上业务占比已达95%以上。最后，通过开放银行模式，许多金融服务被广泛应用到电子商务、民生、教育等各类场景中，实现了金融就在生活中的全新体验。 从技术应用层面来讲，大数据、AI、云计算等数字技术已经被运用于前期的信贷审批、后期的客户服务及风险防控等业务环节之中。

银行利用大数据、人工智能等技术，将多维数据融入模型中，对小微企业进行立体画像和深度分析，形成较准确的风险评级报告，从而高效解决小微企业的融资难题。另外，多家银行完成了核心系统的云迁移，通过云计算技术来支撑海量数据的实时处理及高效分析。部分头部银行还对量子计算、区块链等前沿技术开展了研判布局，从而提升金融系统的安全系数和综合处理效率。 保险业数智化转型加速，生态协同成为新趋势。AI技术的快速更迭使得我国保险行业的研发投入不断加大。据艾瑞咨询测算，2025年中国保险业科技总投入或超670亿元，大数据、AI、云计算等前沿技术研发投入的年复合增长率为22.5%。此外，AI技术已应用于保险行业的诸多核心业务中，如AI技术应用于核保环节，可对非结构化医疗信息等快速解析，并在短时间内准确完成保险责任认定工作。在理赔环节，通过AI智能报案、AI自动化审核及AI赔付系统与区块链技术结合的方式将理赔过程进行可溯管理，对于反欺诈智能系统的发展具有明显的推动作用。

同时，保险业数字化转型正在从单点技术突破转变为跨界生态协同，多家头部险企陆续与医疗、科技、康养等领域的企业跨界携手，共同打造“保险+服务+生态”的全新模式，让保险服务由原来的“事后赔付”迈向“事前预防、事中管理”的全流程服务新时代。然而，保险行业数字化转型也面临数据互通壁垒、算法合规风险等挑战，对监管体系的适应性提出了新考验。

   数字化转型背景下金融监管 面临的核心挑战   

第一，监管滞后于业务创新。具体来看，传统的金融监管模式主要基于线下检查、事后处罚，对新业务很难做到实时监控和精准化监管。例如，开放银行模式下，银行业金融机构与第三方机构开展数据共享、业务合作愈加频繁，资金流及风险传导的路径更为复杂，传统监管手段存在无法及时穿透识别风险的局限性。另外，智能投顾业务模型的“黑箱性”使得监管方较难穿透识别产品底层风险和模型逻辑，难以及时识别算法偏见等问题。

第二，数据治理体系不完善。目前金融行业的数据治理主要存在以下三方面问题：一是数据标准不一致问题，各家银行和保险公司因为数据格式和口径不同而导致数据无法互通互用，对跨机构或跨领域的数据流通形成约束，无法为监管部门提供完整和丰富的风险全景图；二是数据质量问题，部分金融机构存在信息不全或者信息出错、重复的问题，给监管部门的数据分析造成干扰；三是数据安全及个人隐私保护压力大，导致部分金融机构对内部数据共享存在顾虑，使得监管部门得不到及时准确的监管数据。另外，随着当前跨境数据流动逐渐增多，也给数据监管方带来较大的压力与挑战。

第三，智能监管体系尚未成型。一是监管基础设施相对薄弱，部分地区的监管系统算力不足、技术架构老化，无法满足海量金融数据的实时计算和智能分析。二是监管技术工具的研发、运用还不深入，使用人工智能、区块链等先进技术实现风险预警及精准识别的应用仍较少。同时，监管队伍缺少数字化人才，既懂金融监管又能掌握数字技术的复合型人才稀缺，限制了智能监管体系的建设与实施。

第四，跨部门监管协同仍存在梗阻。例如，互联网保险业务既涉及保险领域，又涉及互联网、支付等多个领域，目前很难对整个业务链条进行全覆盖式监管。此外，虚拟货币交易、跨境数字金融等业务对跨部门跨地区协同配合提出了更高的要求，对监管协同机制提出了新的挑战。

   监管科技赋能智能合规体系建设的实践路径   

第一，依托智能技术重构监管模式，实现从事后到事前的转型。借助人工智能、大数据等新技术搭建“实时监测、智能预警、精准处置”的新型监管模式，支撑数字化业务发展。针对风险监测，在机器学习、深度学习等技术的支持下，对金融机构的交易信息、客户信息、资金动向等数据进行实时分析，建立动态的风险评估模型，并能够实时监测可疑交易和异常行为并及时预警。

第二，构建标准化数据治理体系，筑牢监管数据基础。围绕数据要素开发，健全以监管科技为基础的金融数据治理体系。一是制定统一的数据标准和规范，统一金融机构数据采集、存储、共享、使用的标准，实现金融机构间、不同领域间的跨机构跨领域数据互联互认互通。建议监管部门通过牵头搭建金融数据共享平台，应用隐私计算如联邦学习、多方安全计算等技术，在保障数据隐私前提下完成监管数据的安全共享、联合分析，解决数据“可用不可见”问题。二是通过大数据技术打造数据质量控制体系，使金融机构报送的数据能够做到自动校验、自动清洗和自动修正，提高监管数据质量，从而给智能监管提供可靠的数据支撑。

第三，强化监管科技基础设施建设，提升智能监管支撑能力。加快构建“算力+算法+人才”三位一体的监管科技平台。一方面，通过夯实算力支撑底座，在算力上以全国一体化算力网为基础，打造绿色高效的监管数据中心，增强大型金融机构对于大规模金融数据的处理及安全存储能力，满足日常实时监管、批量运算等多样化需求。另一方面，加大算法研发投入力度，大力培育适配于金融监管场景的各类智能算法模型，提高监管的准确度和预见性。同时，加强监管队伍建设，培养具备多技能复合型的监管人才，强化监管人员对监管科技手段的认知及运用能力。

第四，搭建跨部门协同监管平台，消除监管盲区。健全完善以监管科技为纽带的跨部门、跨区域协同监管机制，推动监管资源的整合共享和协作联动。建议建立全国统一的金融监管协同平台，把金融监管部门的监管数据纳入协同平台中，实现监管数据的实时共享、监管信息的互联互通、执法行动的协同，运用大数据分析技术开展对跨界金融业务的全流程监管，明确各自监管职责，防止出现监管真空或重复监管。例如，针对互联网金融、跨境数字金融等跨界业务，基于协同平台，在不同部门间实现交易数据的同步分析，从而及时掌握多跨域的风险传导路径，形成联合风控监管措施。

本文转自公众号：金融博览杂志

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