金融科技动态监管研究-基于Regtech及沙箱国际比较

2019-01-02 05:48胡婧凡上海大学
新商务周刊 2018年24期
关键词:沙箱违规动态

文/胡婧凡,上海大学

1 引言

十九大指出“守住不发生系统性金融风险的底线”。与此同时,金稳会于11月8日召开第一次会议,中国金融监管升级为“一委一行三会”。这一系列措施都标志着自由环境下野蛮经济的时代已结束。商品价格不再被野蛮的资本运作所控制,价格在严格监管下逐渐回归价值本身。金融监管,风险防控成为当下开放环境下我国的重要方向。然而开放的市场环境激增风险的同时也孕育了科技创新技术,金融监管如何行走于其之间做到“去伪存真”尤为关键,这也是本文研究的意义所在。

目前国内出现的金融动态监管模型主要以博弈模型为主。郑丽(2006)是国内早一批提出博弈动态监管模型的研究者,她介绍了金融监管与金融创新的博弈原理和动态分析,并对我国面对新金融市场监管政策提出了建议。代冬凤,梁钰敏和宋立志(2017)介绍了监管科技在美国,英国,澳大利亚和新加坡的主要应用,发展现状以及对我国的启示。边卫红和单文(2017)结合了英国,澳大利亚以及新加坡监管沙箱测试的准入标准和主要特点对中国实施沙箱监管提出了建议。

国际研究中,Friedman(1998)早于中国提出了动态博弈模型运用于金融监管的原理和其价值。展现了过度创新—监管—过度创新—再监管的博弈中如何促进金融健康发展。Regtech和监管沙箱方面,国际上应用也早于国内。英国行为监管局FCA(2015)提出了监管科技和监管沙箱的概念,以创建国际科创中心为目的在2016年开展了沙箱测试并取得有效成果。Fintech Futures(2017)介绍了美国监管科技的发展起因以及目前发展现状。

经过对国内外文献的整理,目前研究都是对动态监管模型,监管科技和沙箱的单一研究,且对监管沙箱的国际分析主要停留在运行流程上,鲜有探讨Regtech和沙箱如何优化及运用动态监管模型并服务于当下我国金融监管模型。本文的研究整理金融动态监管现有的数理模型和技术应用,并结合国外沙箱,监管科技的成功案例总结出符合我国金融发展现状以及“十九大”政策方向的金融监管政策建议。

2 动态监管模型建立(博弈模型)

2.1 模型的建立

在博弈模型中,开放环境下的金融风险和金融监管代表博弈双方。本文将构建一个考虑企业违规风险和政府金融监管双方的动态博弈模型,分析二者长期博弈下的最优均衡点,并根据其动态演化找寻求建设性的政策意见。由于博弈论是建立在博弈双方不相互了解的基础上的,而违规风险与金融监管之间存在相关性。所以本文将在博弈模型基础上加入违规风险概率和金融监管力度之间的相关系数ρ。

假设:

(1)企业在正常经营,即不违规的状态下盈利为E,违规时所获得的盈利为E*。

(2)企业在经营违规时所承担的罚款为L,存在L>E*>E。在企业经营违规时,我们假设所获得的非法收益均没收,其收益只存在的-L。

(3)政府在监管时的监管成本为C,未监管的社会损失为D。

(4)监管当局在企业未违规创新时的运营正常收益为B。

由此可得收益表与概率表:

表1 政府监管-企业违规风险博弈模型收益表

表2 政府监管-企业违规风险博弈模型发生概率表

其中X表示监管表示不监管Y表示违规表示未违规,表示事件X与Y的关系

(x,y)分别表示x=监管当局收益,y=相关企业收益

p表示监管后违规创新的概率,q表示监管前(即未监管)违规创新的概率。且p<q.

2.2 监管当局(Eg)与企业(Ec)在监管或不监管时的期望收益:

监管当局:

Eg(监管)=p*(-C)+(r-p)*(B-C)

Eg(不监管)=q*(-D)+(1-r-q)*B

Eg=r*Eg(监管)+(1-r)*Eg(不监管)

相关企业:

Ec(违规)=p*(-L)+q*E*

Ec(未违规)=(1-p-q)*E

Ec=w*Ec(违规)+(1-w)*Ec(未违规)

2.3 复制动态方程

假设参与方有限理性,会依据多次博弈结果而确定对两种策略的选择概率,这种动态调节符合动态演化过程的“复制动态”。依照该方法我们可以构造出金融监管和风险的动态方程,寻找动态监管的“软着陆”的最优点。

① 相关企业:

F(w)=dw/dt=w*(1-w)(Ec(违规)-Ec(未违规))=w*(1-w)*[(L+E*)/(L-E)-(p+q-1)/(p-q)]

② 监管当局:

F(r)=dr/dt=r(1-r)(Eg(监管)-Eg(不监管))=r(1-r)[(r+q)(-C+D)-(2r+q-2p+1)B]

2.4 模型结论和政策建议

从相关企业动态方程可知:F(w)>0时,向w=1稳定均衡收敛,w=1表示监管当局采取完全放任自由主义的状态,众多金融机构争相违规。F(w)<0时,即(L+E*)/(L-E)<(p+q-1)/(p-q),向w=0稳定均衡收敛,w=0表示监管力度足够强,企业趋于合法经营,不敢违规。

针对当下我国开放环境下,企业违规现象频出,不良资产泛滥。我们应尽量减小f=(L+E*)/(L-E),即对L,E,E*求导。

∂f/∂L<0

∂f/∂E*>0

∂f/∂E<0

即①增加对查处的违规操作行为的惩罚力度,提高对于违规操作处罚值L的预期。②减少金融机构对于违规操作的超额收益的预期值E*。③增加合规状态下的预期收益E。

不论从企业之间还是企业本身出发,企业资产结构都会实时变化,并对博弈结果产生巨大改变,政府在博弈中长时间是被动存在的,单靠政策引导是很难完成博弈模型中的动态监管。因而需要引用监管科技(Regtech)和监管沙箱。二者可将博弈模型中的结论合理运用于当下监管中,降低监管成本和不必要损失,同时提高合规收益。

3 Regtech优势-降低合规的复杂性

3.1 Regtech的基本介绍及优势

监管科技(Regtech),由英国行为监管局(FCA)于2015年最先提出,顾名思义,是指利用新技术如大数据,云计算,区块链更有效解决监管合规问题。其具有三个优势:①解决“时间滞后”,提高监管时效。依照“预期理论”,企业往往根据政策信号预先做出反应,通过调整财务报告,提前转移不良资产等行为使账面在短期内干净整洁。监管科技可有效缩小这个时间差。②降低监管成本,增加合规收益。博弈模型中未考虑到当监管成本非常大的情况(甚至在短期是超过社会损失D的),即使短期内C>D,也不能选择不监管,因为长期放任会导致社会动荡,资产泡沫等无法挽回的损失,因而需要改善原始参数,即降低监管成本。Regtech以云计算为基础,交易数据实时储存,并可远程控制,编辑及应用。这恰恰降低了传统监测数据的人工成本。除了监管当局外,企业本身也可以通过监管科技的运用降低合规成本,提高合规收益E。③多层次弹性监管。博弈模型中提到的企业作为一个“群体”成为博弈的一方,不同企业所需的监管成本,方式,力度都会有所差别。Regtech供应商提供的基于云计算的监管模式可以根据企业所需的监管方式,要求进行动态监管,针对不同行业适当提高监管力度L,同时降低了违规收益E*。

3.2 Regtech应用的国际比较

(1)英国

监管科技(Regtech)的概念最先是由英国行为监管局在2015年提出,其目的是为了在加强Fintech发展的同时,利用技术监管加强有效性。监管科技在英国流行来源于其对“颠覆性创新”的支持,Regtech能帮助这类创新型企业低成本达到合规要求,并合理控制风险。

(2)美国

2008年金融危机后,美国利用扩表减息复苏经济,同时带来了金融产业高杠杆,高风险的现状。即使目前美国极力推动缩表加息政策,但不规范,不健康的资产运作状况依旧严重。美国监管科技产生于其严峻的欺诈违规问题以及高昂的合规成本,主要致力于反洗钱、反欺诈相关监管科技技,并主张重业务实质的功能监管模式。利用监管科技分析以前不可穿透的例如非结构化的信息集,对信息披露,审核以及应用评估起到了极大作用。

(3)澳大利亚

澳大利亚监管科技由澳大利亚证券和投资委员会(ASIC)负责,一直坚持着以消费者利益为首的理念,支持金融机构科技改革和技术创新。澳大利亚拥有Simple KYC,Red Marker等著名的Regtech创业公司,在监管科技领域走在全球前列。再者,澳大利亚于2017年出台的金融科技监管新规中,允许金融科技公司在特定阶段对零售和批发客户测试产品和服务,且可免去相关牌照和许可证,节省了创新企业进入市场的事件和成本。由此可见,澳大利亚在监管科技上的管理上有较大弹性。

(4)新加坡

相对美国关注的AML(反洗钱)技术,新加坡在监管科技领域更在意提高消费者安全支付和体验。在KYC平台建立上处于世界前列。KYC,译为Know your customer,即消费者信息共享平台。新加坡利用Myinfo信息数据库与政府对接,共享企业客户信息。基于IBM共享和KYC平台提供安全,准确,实时的信息,提高银行在支付,验证信息上的效率。KYC平台作为监管科技的代表性产物,在各类金融机构尤其是银行被广泛应用。

Regtech主要是针对已经进入市场的,处于成长期和成熟期的Fintech企业进行动态监管的技术,但一些Fintech企业在初创期进入市场时就遇到瓶颈,或因进入市场前监管审核不严导致进入市场后造成大量社会损失D。在针对新兴Fintech企业的监管可以参考英国,澳大利亚,新加坡监管沙箱的应用。

4 监管沙箱的意义及国际比较-增加监管弹性

4.1 监管沙箱的基本介绍

英国金融行为监管局(FCA)在2015年率先提出“监管沙箱”的概念。监管沙箱即是在保证消费者权益的基础上,允许企业在特定周期内在一个真实的市场环境中测试创新产品,服务和商业模式。一方面沙箱有助于降低社会损失D同时减小监管成本C,也可以帮助风险不确定性较强的Fintech相关企业及时发现潜在风险以及产品不足,另一方面,也为监管当局留下的有效数据。

4.2 监管沙箱的“先行者”

截止2017年底,已有多国和地区加入监管沙箱行列。各地区的沙箱测试发起目的以及运作模式都因地而异,虽目前没有完整的数据统计,但依旧可以根据各地区沙箱操作方式和提出的相关概念总结经验,为我国沙箱实施铺路(见表3)。

(1)英国

2015年3月英国政府科学办公室(GO-Science)发布的《金融科技的未来:英国作为世界金融科技的领导者》报告中指出英国想要成为全球金融科创中心,就必须提供强大制度支持和优质金融生态环境。随后FCA基于有限制的允许“破坏性创行”的概念,提出了监管沙箱概念。并于2016年6月开始实施监管沙箱,截止2017年7月数据显示,沙箱已基本实现其助力创新企业降低成本,提高融资可控性以及完善产品和服务等目标。监管沙箱测试周期为6个月,主要面向具有新创新,新金融服务,产品的Fintech相关企业。准入标准要求测试创新产品需要给消费者提供良好的前景和可识别的益处,注重其社会价值。

表3 各地区监管沙箱情况

(2)澳大利亚

澳大利亚沙箱理念来源于英国但却有所不同,2017年2月澳大利亚证券和投资委员会(ASIC)发布《监管指南257:在未持有金融服务和信贷许可证下对金融科技产品和服务测试》,即“监管沙箱豁免”,在不需金融服务许可证情况下可在沙箱允许范围和时间内进行特定业务。ASIC考虑到金融许可证的获取时间和成本较高,不适用急于在瞬息万变市场中生存的创新企业,允许企业无需相关许可证即可在测试器内提供特定服务。

(3)新加坡

新加坡金融管理局(MAS)为更好地为智能金融中心提供一个有利监管环境,借鉴英国监管沙箱理念,于2016年11月发布了《金融科技监管沙箱指南》确立了新加坡监管沙箱。如果说英国和新加坡的沙箱宗旨是服务消费者,因而接受了部分符合标准且有助于社会发展的“颠覆性创新”企业,那么新加坡沙箱测试则着眼于“安全的技术”,仅面向Fintech企业。少了风险较高的颠覆性创新,新加坡沙箱测试的准入标准较英国,澳大利亚更宽松。并且MAS作为新加坡中央银行授权范围广,灵活性高,可根据申请企业的背景适当放宽法律法规要求。

(4)香港

香港金融监管局(HKMA)同样意识到了Fintech逐步取代传统金融领域,希望在创新企业推出产品和服务前能进行及时的现场实景测试。于2016年9月发布了《金融科技监管沙箱》,仅针对香港本地银行进行有限客户实验。沙箱测试期内,监管标准可针对银行创新理念需求弹性放松。HKMA不同于其他国家(地区),面向行业“窄化”,主要鼓励本地银行开发创新技术。且相关规定“简化”,除测试企业范围,消费者基本保护措施,风控外,未制定更细致的监管规定。

5 对我国的政策建议

通过博弈动态模型结论,可以总结出我国动态监管需要监管当局和企业的双方作用。监管当局应减小监管成本C,提高监管力度,时效。企业应运用技术提高合规收益E,降低风险。监管不能再应用单一的政策“一刀切”,而是运用监管科技(Regtech)和沙箱在企业导入期和成长成熟期进行弹性,动态监管。监管当局在与企业的博弈中监管可作出及时调整,提高企业违规成本,减少其违规收益E*。

在实施动态监管政策上,可借鉴国际地区的监管科技及沙箱理念。一方面,创造符合中国国情的沙箱测试:①准入标准主要面向符合“十九大”理念的,如绿色金融,惠普金融的金融科技企业。②建立完善的消费者保护措施。③我国沙箱建立可由点及面,从一至全发展。④应由相关政府机构统筹把控。另一方面,加强监管科技:①借鉴美国重业务实质监管模式,防范监管套利。②构建监管科技生态系统。③提高监管效率,股利企业自身采用监管科技技术防范风险。

[1]边卫红,单文.Fintech发展与“监管沙箱”—基于主要国家的比较分析[J].金融监管研究,2017(7).

[2]陈明端.监管科技发展模式探索与实践—基于国际做法的经验借鉴[J].北方金融,2017(10)

[3]代冬凤,梁钰敏,宋立志.RegTech在国外的应用实践及对我国的启示*[J].信息化论坛,2017(10).

[4]何裕锴.人民银行分支管理体制改革的动力研究—基于进行博弈的复制动态模型[J].南方金融,2008(2):23-26.

[5]孙国峰.从 FinTech到 RegTech[J].清华金融评论,2017(5):65-66.

[6]王硕.RegTech技术助力互联网金融监管研究[J].农村金融研究.2017(9):19-21.

[7]郑丽.金融创新与金融监管的动态博弈—兼论对我国金融监管的启示[J].财经论丛,2006(4):55-61.

[8]Australian Securities& Investment Commission.ASIC's Innovation Hub and our approach to regulatory technology[R/OL].(2017-05)[2018-01-02].

[9]Financial Conduct Authority.Regulatory Sandbox[R/OL].(2015-11)[2018-01-02].

[10]Fintech Futures.Analysis:regtech in US-the state we are in[DB/OL].(2017-7)[2018-01-02]

http://www.bankingtech.com/2017/07/analysis-regtech-in-the-us-t he-state-we-are-in/

[11]Friedman,D.On Economic Applications of Evolutionary Game Theory.Journal of Evolutionary Economics,1998/Vol.8,No.1:15-43.

[12]Monetary Authority of Singapore.Singapore's“regulatory sandbox”-new consultation[R/OL].(2016-06)[2018-01-02].

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