PDF《研究报告》

9 表2.1 FCA 监管科技实践 项目名称 主要内容 效率与合作(Efficiency and Collaboration) FCA 手册现代化 (Modernising the Handbook) 使用自然语言处理技术(NLP)将监管手册翻译成机器可执 行的代码 模型驱动式监管规则(Model Driven Regulation) 探索语义和三元素语句(主语/谓词/宾语形式)的使用,将 不同来源的内部和外部数据转换为通用格式 数字监管报告(Digital Regulatory Reporting) 将FCA 和审慎监管局(PRA)的监管手册翻译成机器可执 行语言, 将被监管机构数据标准化, 实现监管报告信息自动 提取、报告结果自动生成 标准与整合(Standards and Integration) MITOC/ISDA 用于呈现数据和流程的标准化模型, 目的是将交易表达为经 济特征和交易事件的集合 RegHome 银行间分享同监管相关问题的知识交流平台, 采用 Wiki 风 格的方法,实现知识共享 ITRAC 衡量银行业重大全球性 IT 风险发生的可能性, 使用新技术 来应对这些风险 预测与学习(Predict and Learn) 智能监管助手(Intelligent Regulatory Assistant) 能与客户交流, 帮助他们填写授权表, 从而更顺利地获得批 准智能监管顾问(Intelligent Regulatory Advisor) 机器人顾问(Robo-advisor)可以提供基础的自动化建议, 指导申请人完成授权流程 Ascent Experiment 与澳大利亚联邦银行、ING 和Pinsent Masons 合作,测试 使用自然语言处理和人工智能技术解释金融工具市场指令 II(MiFiD-II)法规的可能性,并自动构建合规计划 未来的方向 BARAC(Blockchain Technology for Algorithmic Regulation and Compliance) 分析区块链技术运用于自动化监管和合规的可能性. 分为两 个子项目: ? SmartReg:TechSprint 合作伙伴 UCL 和Santander 正在 探索使用智能合约和分布式账本技术,使FCA 能够检 验企业是否合规 ? Maison 计划: FCA 与R

3、 RBS 和另一家全球银行合作, 尝试将分布式账本技术用于监管报告. (信息来源:FCA 官网)

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3 数字监管报告(Digital Regulatory Reporting,DRR) 3.1 推出背景

2008 年金融危机后,监管部门对企业的要求更加严格,企业 需要满足的监管条例越来越多, 企业在提交监管报告方面的负担 也随之增加.欧盟委员会的监管报告适用性检查(European Commission'

s Fitness Check on Supervisory Reporting)结果表明, 大部分企业报告成本占总运营成本的 1%以上. 有很多原因导致企业的监管报告成本如此之高.第一,企业 需要安排工作人员来解释监管部门对报告的要求, 不同的人对规 则的理解会有差异. 第二, 企业需要人工提取报告中所需的数据, 这个过程工作量大,耗时多,而且无法保证准确无误.第三........