隨著金融科技廣泛應用于金融行業，創新性金融服務模式不斷涌現，金融業態也在發生深刻變革，新興業態在為行業帶來新變量的同時，也產生了新的風險場景和風險特征，傳統合規管理與風險防范的手段越來越難以滿足監管部門和金融機構的要求，以科技來監管金融科技的趨勢越來越明顯，監管科技也隨之受到市場廣泛關注。據FinTech Global統計，2019年全球有317筆監管科技投資交易，融資規模達85億美元，同比增長89％。

一覽群智副總裁、金融行業合伙人馮海濤向億歐介紹，當前受監管端和合規端雙重應用需求驅動，監管科技顯現出巨大的商業潛力，市場機會窗口正加速到來。

監管與合規需求雙向驅動，監管科技迎來快速上升期

從合規端來看，金融機構由于風控合規能力滯后帶來的財務損失、聲譽損失、業務損失日益暴露，合規能力建設迫在眉睫。數據顯示，2018年全年，銀保監會機關、原銀監局及原銀監分局，對銀行業金融機構和從業人員共開出了超過3800張罰單。 同時，懲罰的力度越來越大，罰單金額從百萬級別已經開始上升至千萬級別。除了業務不合規導致的直接損失外，金融機構風控合規能力不足產生的間接損失無法估量。現實操作中，風控合規部門因為難以判斷創新業務中的金融風險而對業務部門的新探索采取保守態度，金融機構很可能因此錯過許多創新機會。

此外，在金融監管趨嚴的背景下，監管部門對于金融機構合規的要求已經從要求過程合規向注重結果有效轉變。金融機構傳統主要依靠人力的，以專家規則為基礎的方式很難滿足監管要求，于是開始轉變思路，探索運用人工智能、大數據等創新技術主動進行風險識別與控制，降低合規成本，增強合規能力。

在監管端，監管部門正在轉變以往抓大放小、等待抽查風險事件的監管理念。金融科技模式創新層出不窮，監管機構逐漸意識到以傳統大型金融機構為“抓手”的風險監管體系可能導致監管滯后和監管真空，開始與被監管機構進行主動互動，傾聽金融機構業務創新時的問題。“我們現在非常高興地看到，很多監管部門開始愿意嘗試一些更創新的方式，比如說運用人工智能的手段進行監管，從而及時發現和防范各種各樣的風險點、漏洞。”馮海濤表示。

從解放人力到驅動業務，監管科技價值凸顯

監管科技應用涉及大量的金融數據、系統和業務規則，具有鮮明的數據驅動特征，因此，提高基礎數據質量是監管科技應用推廣的前提和基礎。

馮海濤坦言，當前監管部門和金融機構處理金融數據都面臨著一些難點。首先，數據多源分散。對于金融機構來講，分支機構和總行、不同部門之間的數據孤島；對于監管機構來講，不同監管對象的數據分散、數據割裂現象普遍存在；其次，數據量級很大。金融機構需要形成幾十上百張的報表，涉及的數據量非常大，監管部門雖然拿到的是金融機構整合過的數據，但是所有被監管機構報送的數據匯總起來量依然很大；此外，多源數據時常存在不一致的現象，金融機構數據處理的及時性壓力也很大。

但相對于其他行業，金融行業的數據治理已經處于比較領先的狀態。馮海濤介紹，在銀行開展信息化建設的階段，銀行業務數據從分散走向了集中，數據治理工程持續到現在，金融機構的數據標準化建設已經相對規范，這為當下大數據應用奠定了基礎，同時也是一覽群智選擇將人工智能應用到金融監管科技上的重要考慮因素。

馮海濤將監管科技的應用分為三個層次：

第一層是監管部門和金融機構為了提高監管效率、降低合規的人力及基礎設施投入成本，將NLP、知識圖譜等認知智能技術應用于監管和合規工作中部分重復性的勞動上，希望解放人力來做主動性更強、更具挑戰的任務；

第二層是監管部門和金融機構轉變監管和經營理念，尋求利用監管科技實現主動的風險識別和控制；

第三層是以監管科技來真正驅動業務發展，這是更高級別的技術應用。

以一覽群智向金融機構推出的營銷型風控解決方案為例，風控合規部門可以運用該方案對存量客戶的風險進行識別，然后針對不同客戶的風險偏好給業務部門營銷提出建議，從而提升營銷的針對性和有效性。“當風控合規部門能夠對業務部門發揮積極作用的時候，業務部門反過來會重新認識他們的價值。”

認知智能賦能金融，人工智能產業化前景可期

據介紹，一覽群智專注于人工智能大數據的研究與應用，在金融行業提供Elens新一代智能反洗錢、智能審單、 智能風控與授信系統、智能運營等端到端的應用產品和解決方案。

具體來講，Elens新一代智能反洗錢系統應用于金融機構反洗錢合規業務場景，可以幫助金融機構更精準的進行可疑交易監測和甄別、客戶身份識別，進而整體提升金融機構反洗錢合規業務效率、降低合規成本。

在產品體系上，包含制裁名單系統、智能KYC、智能反洗錢可疑交易監測、可視化可疑案例甄別平臺。具體到業務流程上，一覽群智將公開發布的制裁名單與合作伙伴的數據相結合，利用機器學習、NLP技術研發了反洗錢制裁名單系統，以人工智能的方式進行制裁名單的管理，篩查準確率比基于規則的篩查系統高出 60％左右；在可疑交易監測階段，通過認知智能訓練的模型系統準確性更高，可將系統報送的預警量降低60％～70％；對于可疑案例，系統可以通過交互式可視化的方式直觀呈現關系圖，自動推薦可能涉及的類罪，并根據監管要求自動生成大額和可疑交易報告。

馮海濤介紹，傳統反洗錢需要三個人三天完成的工作量，合規部門在Elens新一代智能反洗錢系統的幫助下，可能只需要一個人一個小時就可以完成，大大提升了效率。

智能審單專家系統可應用于國際結算、外匯、保險、投行等具體業務場景中，幫助金融機構解構專業知識，解放專家勞動力。

以國際結算業務為例，近年來，各商業銀行都在大力發展中間業務，國際結算業務成為中間業務的一個重要利潤來源。但由于國際結算審單過程復雜，對審單人員專業素質要求甚高，各家銀行及其各家分支機構在拓展國際結算服務領域的同時，不得不配套自有的專業審單人才團隊，但審單業務本身的重復性又使得高專業素質人才的流動性較大，由此產生的人力成本很高。

Elens智能審單專家系統利用OCR技術將發票信息電子化，通過NLP技術將發票中的貨物清單、開票日期等要素提取出來，并通過知識圖譜沉淀業務專家的知識，自動判斷各審核點是否通過，自動或輔助審單人員決策。

“智能審單專家系統把重復的枯燥的工作交給人工智能去做了，審單人員可以去做更專業的事情。有些人工智能判斷不了，仍然需要審單人員的應變能力，某種意義上，人工智能并非替代人，而是把人變成了超人。”馮海濤說道。

智能風控與自動授信系統主要應用于小微企業信貸審批及授信業務場景，可以幫助金融機構快速構建信貸領域核心風控與授信能力。

目前行業內已經涌現出眾多為消費信貸業務提供風控支持的金融科技公司，馮海濤介紹一覽群智的差別優勢在于對銀行小微企業風控、反欺詐的深刻理解。同時她也表示，銀行本身是經營風險的機構，智能風控除了應用于信貸業務之外，還可以應用于銀行內部風險管理的方方面面，廣義的智能風控仍是一片值得深入挖掘藍海。

當前AI已經進入廣泛商業化落地探索階段，市場上以人工智能底層技術為基礎，為醫療、金融、零售、出行、教育等垂直行業提供解決方案的公司不在少數。馮海濤認為，一覽群智的差異化優勢在于以認知智能為技術立足點，對垂直行業具有深刻的理解，以金融行業為例，公司擁有金融行業的專家團隊，能夠提供端到端的應用軟件產品和解決方案，最終希望讓人工智能成為生產力，實現人工智能的產業化。具體到金融監管科技領域，人工智能技術會越來越多的被監管部門和金融機構所接受，監管科技未來將朝著智能化、動態化、人機協同、多方互動的方向發展，監管科技將迎來風口。