中國證券監督管理委員會上市公司監管部巡視員、副主任，中證監測總經理趙立新

6月3日消息，今日上午由清華大學主辦、清華大學五道口金融學院與清華大學國家金融研究院承辦的2017年清華五道口金融論壇正式開幕，本次論壇主題為“經濟全球化與金融業規范發展”，中國證券監督管理委員會上市公司監管部巡視員、副主任，中證監測總經理趙立新在主題論壇“技術驅動下的普惠金融創新”發表演講。

他指出，面對金融科技給金融市場帶來的挑戰，監管部門作為市場的管理者和組織者，也正在緊跟市場發展趨勢，因時、因勢而變，用金融科技武裝自己，堅持底線思維，提升監管效能，維護市場穩定運行。

國內機構正在積極地借鑒境外的監管經驗，嘗試利用大數據對投資者和上市公司進行畫像，便于進行更有效的行為分類監管，刻畫金融機構間的網絡拓撲結構，以掌握風險、傳導路徑，并進行壓力測試。利用數據挖掘的方法，開發交易監察模型，提高對新型市場操作行為的識別效果。

此外，他表示，目前監管部門正在努力建設資本市場的大數據中心，完善信息基礎設施的建設，集中整合證監期貨行業全市場的數據，緊跟市場變化進行深入分析研究，探索智能監管的新模式。

　　 以下為發言全文：

大家下午好，我今天還是以中證監測總經理的身份來談一談金融科技對資本市場影響，以及如何利用好金融科技做好證券期貨監管。我們現在有一些初步的想法和做法，給大家做一些介紹。

首先金融科技正引發資本市場非常深刻的變革，金融科技近來正以無可阻擋的勢頭滲透到資本市場，包括投資、交易、風控、合規等方面的重要領域。歸納起來我想談三個方面的場景，可能作為從業者也會有很多切身的體會。

第一，基于人工智能的智能投資顧問和智能交易。

智能投顧我，自動化的線上財富管理服務，運用一系列算法、模型為客戶提供投資建議和資產配置的方案。與人工投顧相比，智能投顧具有更低的成本、更強的紀律性、更廣闊的服務面。

從國際上來看，當前美國在全球智能投顧市場中占據主導地位，已經有超過200家機構涉足這個領域，既包括一些傳統的金融機構，也包括一些新的金融科技公司。在我國，智能投顧的業務處于一個起步的階段，已經有超過20家機構參與其中。以互聯網金融理財平臺及初創公司為主，也包括京東、百度、阿里巴巴等互聯網金融巨頭。

在智能交易方面，近期我們也看到了一些媒體的報道，包括華爾街著名的高盛，原來曾經有600人的團隊進行股票交易，如今只剩下2名交易員，其余的工作全部由機器來包辦了。貝萊德集團也宣布辭退一批基金經理，并用量化投資的系統來取代人工的交易。

這反應出華爾街正轉向如人工智能驅動的交易系統，這些系統可以獲取社交平臺、新聞報道、金融數據等一切有助于其理解市場變化的信息，可以持續觀察、學習和消化這些信息，不斷優化預測，同時還能夠克服交易員的情緒波動和非理性行為，做出更好的投資決策。

一家對沖基金數據服務公司特地追蹤了23家使用人工智能技術的對沖基金，發現人工智能表現優于人類。所以我們現在也看到在資本市場的交易領域，也出現了像AlphaGo這樣的機器，實際上它的表現已經超過了人類。

第二，基于大數據的指數產品、交易策略和信息增值服務。

2011年倫敦一家資產管理公司推出了全球首支基于社交媒體的大數據對沖基金，該基金將twitter作為觀察投資者情緒的窗口，以期獲得超額收益。2014年部分境內投資機構，也借助大數據優化投資收益，在這方面也取得了很大的突破。基于股票頁面訪問熱度，微博上關于個股文章正負面影響等因素，推出了大數據指數。此外將大數據因素納入投資分析框架，也已成為許多專業機構的標配。

近年來境外主要交易所開發了多元化的信息產品和服務，滿足了市場對其大數據信息的旺盛需求。例如納斯達克推出了一個市場情緒分析工具，通過過去21天的訂單信息，反應納斯達克市場參與者的買賣證券方向和熱度，便于投資者分析和預測市場的價格變動。紐交所推出一個分析平臺，允許用戶推動線上對紐交所海量數據進行復雜的分析，支持包括金融建模等數據分析方法，還預留了API可編程接口，便于用戶自行編程，進行更為靈活的大數據處理。所以大數據在國外的金融市場上已經成為一種公共資源，可以提供廣大的投資者進行加工，為他們的客戶進行服務。

第三，基于監管科技的風控合規系統。

近年來一些市場機構開始引入數據聚合、模式分析、云計算等綜合技術手段，來提升合規工作的效率，降低合規成本，以應對嚴格的監管規定。監管科技這一概念也應運而生，英國金融行為管理局將其定義為運用新技術促進達成監管要求。據統計，目前全球有6000多家企業提供公司治理、風險管理和合規解決方案，產值已經超過了1000億美元。在國內深圳的一家創業企業，為上市公司新三板掛牌公司，以及擬上市公司提供專業的合規管理平臺，和合規業務咨詢，填補我國這一領域的空白。可見金融科技能夠充分利用所有信息發現價值，降低市場交易成本，提高市場配置資源的效率，不僅能夠克服人類在交易操作上的缺陷，還能為投資者提供更多、更好的產品和服務。金融科技正引發資本市場方方面面的變革，有些甚至是顛覆性的。

這是第一方面，我們看到金融科技對資本市場創新發展的巨大推動作用。

二、金融科技也是一把雙刃劍。

很多人對未來人工智能發展還是存在著疑慮和擔憂，這些疑慮和擔憂我認為不亞于上個世紀初人們對原子核物理最新發展產生的疑慮。愛因斯坦說科技是一種工具，究竟是帶來幸福還是災難，取決于怎樣用它，取決于人自己。

人工智能等新技術，應用到金融領域，引發變革的，也給市場穩定運行帶來負面影響，資金流動變得更為頻繁，風險傳染渠道更為復雜，違法違規的行為更加隱蔽，也隱含了不少風險隱患。

第一，順周期特征及交易行為趨同可能加大市場波動。

例如智能交易雖然能夠快速、準確地捕捉到市場的變化，但是這種典型的趨勢跟隨策略會強化市場當前的走勢，從而放大市場波動。同時由于大量的程序化交易，采用算法較為類似，其交易行為也將表現出一種高度的一致性，特別是在極端情況下，這種在科技場景下的羊群效應將觸發集中拋售，從而在極短的時間內給市場帶來極大的沖擊。

第二，技術風險和操作風險相互加強。

金融科技完全或主要依仗于技術系統，而在系統設計時隱含著一些技術上的缺陷，可能給市場帶來不可估量的影響。例如2012年8月1日發生的騎士資本事件就是如此，騎士資本公司是美國一家知名的量化交易機構，由于其服務器升級過程中出現了疏漏，在當天開始后45分鐘內向紐交所發送了數百萬的錯誤訂單，導致150余支股票出現了異常的大幅度波動，并引發了熔斷。所以科技的應用實際上加深了或者是擴大了操作風險。

第三，投資者適當性管理遇到了一些挑戰。

很多客戶的收益目標可能是較為模糊的，其風險承受能力為難以準確度量，往往需要主觀的綜合判斷。依據客戶調查問卷及行為數據對其進行分類，本身也是一個模糊匹配的過程。這就對人工智能技術提出了較為苛刻的要求，如果我們完全依靠機器、人工智能對投資者進行判斷和篩選，很有可能把不合適的投資者引入到市場中，突破了投資者保護的底線。

這個我認為金融科技在資本市場中的應用可能帶來的一些風險和負面的沖擊。

下面我簡單談一談金融科技在資本市場監管中的應用前景。

面對金融科技給金融市場帶來的挑戰，監管部門作為市場的管理者和組織者，也正在緊跟市場發展趨勢，因時、因勢而變，用金融科技武裝自己，堅持底線思維，提升監管效能，維護市場穩定運行。

第一，探索智能監管。

目前境外監管機構正在積極引入人工智能技術，提升發現違法違規交易的準確率，同時能夠識別出新的違法違規行為。例如美國金融監管局正在開發智能監管系統，無需預先編程輸入已知的知識或答案，就可以更快速、準確地理解哪些情況需要預警，通過自學判斷何種交易模式，最終需要執法介入，從而正確標記違規行為。甚至包括此前盡管中從未發現的違規方式。美國證監會正引入機器學習的方法預測投資者行為，評估市場風險，發現潛在的欺詐和監管部門的瀆職。國內機構也正在積極地借鑒境外的監管經驗，嘗試利用大數據對投資者和上市公司進行畫像，便于進行更有效的行為分類監管。刻畫金融機構間的網絡拓撲結構，以掌握風險、傳導路徑，并進行壓力測試。利用數據挖掘的方法，開發交易監察模型，提高對新型市場操作行為的識別效果。

第二，完善市場監管的基礎設施。

區塊鏈技術有助于降低市場主體間的信任成本、協作成本、審查成本和操作風險，提高交易后處理環節的效率，可以有效地改善交易結算系統等市場基礎設施，在境外市場中納斯達克推出了一個基于區塊鏈的私募股權交易平臺。澳大利亞證券交易所、韓國證券交易所，也正在積極開發類似的交易系統。

目前我們正在努力建設資本市場的大數據中心，完善信息基礎設施的建設，集中整合證監期貨行業全市場的數據，緊跟市場變化進行深入分析研究，探索智能監管的新模式。

1．用現代信息和網絡技術，建立各監管業務條件之間、各市場之間的信息關聯，實現跨交易所、跨境、跨賬戶的交易運行監控，努力提高監管工作的信息化水平，提升違法違規線索的發現能力。

2．進一步整合全市場數據的基礎上，利用大數據技術深挖數據金礦，搭建能夠模擬市場環境的計算實驗平臺，增強對市場走勢和市場主體行為的預判能力，對監管業務和流程進行集中的再造，真正實現人在做，云在看。

3．在分析研究的基礎上，基于金融理論的分析和大數據的優勢，探尋、驗證甚至創立我國資本市場有關理論和方法，構建資本市場運行及系統性風險，監控監測指標體系，開展政策效果的檢驗和評估，努力成為市場決策者的智囊。

謝謝大家！

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責任編輯：陳近梅