证监会赵立新：正探索智能监管模式 建立大数据中心
证监会赵立新：正探索智能监管模式 建立大数据中心 面对金融科技的发展，赵立新表示，国内机构也正在积极地借鉴境外的监管经验，尝试利用大数据对投资者和上市公司进行画像，便于进行更有效的行为分类监管。刻画金融机构间的网络拓扑结构，以掌握风险、传导路径，并进行压力测试。利用数据挖掘的方法，开发交易监察模型，提高对新型市场操作行为的识别效果。
赵立新透露，目前正在努力建设资本市场的大数据中心，完善信息基础设施的建设，集中整合证券期货行业全市场的数据，紧跟市场变化进行深入分析研究，探索智能监管的新模式。
以下为赵立新发言实录：
大家下午好，我今天还是以中证监测总经理的身份来谈一谈金融科技对资本市场影响，以及如何利用好金融科技做好证券期货监管。我们现在有一些初步的想法和做法，给大家做一些介绍。
首先金融科技正引发资本市场非常深刻的变革，金融科技近来正以无可阻挡的势头渗透到资本市场，包括投资、交易、风控、合规等方面的重要领域。归纳起来我想谈三个方面的场景，可能作为从业者也会有很多切身的体会。
第一，基于人工智能的智能投资顾问和智能交易。
智能投顾是自动化的线上财富管理服务，运用一系列算法、模型为客户提供投资建议和资产配置的方案。与人工投顾相比，智能投顾具有更低的成本、更强的纪律性、更广阔的服务面。
从国际上来看，当前美国在全球智能投顾市场中占据主导地位，已经有超过200家机构涉足这个领域，既包括一些传统的金融机构，也包括一些新的金融科技公司。在我国，智能投顾的业务处于一个起步的阶段，已经有超过20家机构参与其中。以互联网金融理财平台及初创公司为主，也包括京东、百度、阿里巴巴等互联网金融巨头。
在智能交易方面，近期我们也看到了一些媒体的报道，包括华尔街著名的高盛，原来曾经有600人的团队进行股票交易，如今只剩下2名交易员，其余的工作全部由机器来包办了。贝莱德集团也宣布辞退一批基金经理，并用量化投资的系统来取代人工的交易。
这反应出华尔街正转向如人工智能驱动的交易系统，这些系统可以获取社交平台、新闻报道、金融数据等一切有助于其理解市场变化的信息，可以持续观察、学习和消化这些信息，不断优化预测，同时还能够克服交易员的情绪波动和非理性行为，做出更好的投资决策。
一家对冲基金数据服务公司特地追踪了23家使用人工智能技术的对冲基金，发现人工智能表现优于人类。所以我们现在也看到在资本市场的交易领域，也出现了像AlphaGo这样的机器，实际上它的表现已经超过了人类。
第二，基于大数据的指数产品、交易策略和信息增值服务。
2011年伦敦一家资产管理公司推出了全球首支基于社交媒体的大数据对冲基金，该基金将twitter作为观察投资者情绪的窗口，以期获得超额收益。2014年部分境内投资机构，也借助大数据优化投资收益，在这方面也取得了很大的突破。基于股票页面访问热度，微博上关于个股文章正负面影响等因素，推出了大数据指数。此外将大数据因素纳入投资分析框架，也已成为许多专业机构的标配。
近年来境外主要交易所开发了多元化的信息产品和服务，满足了市场对其大数据信息的旺盛需求。例如纳斯达克推出了一个市场情绪分析工具，通过过去21天的订单信息，反应纳斯达克市场参与者的买卖证券方向和热度，便于投资者分析和预测市场的价格变动。纽交所推出一个分析平台，允许用户推动线上对纽交所海量数据进行复杂的分析，支持包括金融建模等数据分析方法，还预留了API可编程接口，便于用户自行编程，进行更为灵活的大数据处理。所以大数据在国外的金融市场上已经成为一种公共资源，可以提供广大的投资者进行加工，为他们的客户进行服务。
第三，基于监管科技的风控合规系统。
近年来一些市场机构开始引入数据聚合、模式分析、云计算等综合技术手段，来提升合规工作的效率，降低合规成本，以应对严格的监管规定。监管科技这一概念也应运而生，英国金融行为管理局将其定义为运用新技术促进达成监管要求。据统计，目前全球有6000多家企业提供公司治理、风险管理和合规解决方案，产值已经超过了1000亿美元。在国内深圳的一家创业企业，为上市公司新三板挂牌公司，以及拟上市公司提供专业的合规管理平台，和合规业务咨询，填补我国这一领域的空白。可见金融科技能够充分利用所有信息发现价值，降低市场交易成本，提高市场配置资源的效率，不仅能够克服人类在交易操作上的缺陷，还能为投资者提供更多、更好的产品和服务。金融科技正引发资本市场方方面面的变革，有些甚至是颠覆性的。
这是第一方面，我们看到金融科技对资本市场创新发展的巨大推动作用。
二、金融科技也是一把双刃剑。
很多人对未来人工智能发展还是存在着疑虑和担忧，这些疑虑和担忧我认为不亚于上个世纪初人们对原子核物理最新发展产生的疑虑。爱因斯坦说科技是一种工具，究竟是带来幸福还是灾难，取决于怎样用它，取决于人自己。
人工智能等新技术，应用到金融领域，引发变革的，也给市场稳定运行带来负面影响，资金流动变得更为频繁，风险传染渠道更为复杂，违法违规的行为更加隐蔽，也隐含了不少风险隐患。
第一，顺周期特征及交易行为趋同可能加大市场波动。
例如智能交易虽然能够快速、准确地捕捉到市场的变化，但是这种典型的趋势跟随策略会强化市场当前的走势，从而放大市场波动。同时由于大量的程序化交易，采用算法较为类似，其交易行为也将表现出一种高度的一致性，特别是在极端情况下，这种在科技场景下的羊群效应将触发集中抛售，从而在极短的时间内给市场带来极大的冲击。
第二，技术风险和操作风险相互加强。
金融科技完全或主要依仗于技术系统，而在系统设计时隐含着一些技术上的缺陷，可能给市场带来不可估量的影响。例如2012年8月1日发生的骑士资本事件就是如此，骑士资本公司是美国一家知名的量化交易机构，由于其服务器升级过程中出现了疏漏，在当天开始后45分钟内向纽交所发送了数百万的错误订单，导致150余支股票出现了异常的大幅度波动，并引发了熔断。所以科技的应用实际上加深了或者是扩大了操作风险。
第三，投资者适当性管理遇到了一些挑战。
很多客户的收益目标可能是较为模糊的，其风险承受能力为难以准确度量，往往需要主观的综合判断。依据客户调查问卷及行为数据对其进行分类，本身也是一个模糊匹配的过程。这就对人工智能技术提出了较为苛刻的要求，如果我们完全依靠机器、人工智能对投资者进行判断和筛选，很有可能把不合适的投资者引入到市场中，突破了投资者保护的底线。
这个我认为金融科技在资本市场中的应用可能带来的一些风险和负面的冲击。
下面我简单谈一谈金融科技在资本市场监管中的应用前景。
面对金融科技给金融市场带来的挑战，监管部门作为市场的管理者和组织者，也正在紧跟市场发展趋势，因时、因势而变，用金融科技武装自己，坚持底线思维，提升监管效能，维护市场稳定运行。
目前境外监管机构正在积极引入人工智能技术，提升发现违法违规交易的准确率，同时能够识别出新的违法违规行为。例如美国金融监管局正在开发智能监管系统，无需预先编程输入已知的知识或答案，就可以更快速、准确地理解哪些情况需要预警，通过自学判断何种交易模式，最终需要执法介入，从而正确标记违规行为。甚至包括此前监管中从未发现的违规方式。美国证监会正引入机器学习的方法预测投资者行为，评估市场风险，发现潜在的欺诈和监管部门的渎职。国内机构也正在积极地借鉴境外的监管经验，尝试利用大数据对投资者和上市公司进行画像，便于进行更有效的行为分类监管。刻画金融机构间的网络拓扑结构，以掌握风险、传导路径，并进行压力测试。利用数据挖掘的方法，开发交易监察模型，提高对新型市场操作行为的识别效果。
第二，完善市场监管的基础设施。
区块链技术有助于降低市场主体间的信任成本、协作成本、审查成本和操作风险，提高交易后处理环节的效率，可以有效地改善交易结算系统等市场基础设施，在境外市场中纳斯达克推出了一个基于区块链的私募股权交易平台。澳大利亚证券交易所、韩国证券交易所，也正在积极开发类似的交易系统。
目前我们正在努力建设资本市场的大数据中心，完善信息基础设施的建设，集中整合证券期货行业全市场的数据，紧跟市场变化进行深入分析研究，探索智能监管的新模式。
1、用现代信息和网络技术，建立各监管业务条件之间、各市场之间的信息关联，实现跨交易所、跨境、跨账户的交易运行监控，努力提高监管工作的信息化水平，提升违法违规线索的发现能力。
2、进一步整合全市场数据的基础上，利用大数据技术深挖数据金矿，搭建能够模拟市场环境的计算实验平台，增强对市场走势和市场主体行为的预判能力，对监管业务和流程进行集中的再造，真正实现人在做，云在看。
3、在分析研究的基础上，基于金融理论的分析和大数据的优势，探寻、验证甚至创立我国资本市场有关理论和方法，构建资本市场运行及系统性风险，监控监测指标体系，开展政策效果的检验和评估，努力成为市场决策者的智囊。