監管科技在外匯管理領域應用探析

武蓉蓉

摘? ?要：金融科技在跨境金融領域快速發展，增加了外匯交易復雜性，加大了跨境金融監管難度，對外匯管理提出了更高要求。本文分析了監管科技在外匯管理領域解決具體問題，探討了借助監管科技優化外匯管理監管方式的應用場景，提出構筑監管科技在外匯管理領域應用的長效機制。

關鍵詞：監管科技;監管沙盒;主體畫像;NLP技術

DOI：10.3969/j.issn.1003-9031.2020.04.010

中圖分類號：F832.1? 文獻標識碼：A? ? ? ? ? 文章編號：1003-9031（2020）04-0070-04

一、監管科技在外匯管理領域解決的具體問題

（一）應對新形勢下跨境資金流動風險

當前很多持牌金融科技公司都涉足跨境業務①，包括跨境支付結算、跨境外貿綜合服務等，如阿里巴巴旗下“一達通”，可在線上為合作企業提供一站式通關、收結匯、退稅、融資等服務，在線下提供物流、檢疫等服務。金融科技與跨境金融的融合，在創新金融服務、提升金融運行效率的同時，使得跨境資金流向更加復雜，風險傳導空間擴大，監管資金流動的難度進一步加大。與此同時，由于監管資源稀缺，監管工具發展相對滯后，監管信息不對稱，監管部門對跨境資金流動難以實施合理有效的監管。

（二）解決外匯管理中監管的滯后性

隨著外管局事前審批核準職能的退出，以銀行為事前審核主體、外管局事中事后監督為重要支撐的管理格局漸進形成。從銀行端來看，銀行處于外匯管理“一線”，承擔著事前真實性審核的職責，但由于金融機構與監管部門間、金融機構間的數據信息共享不足，且缺少事前監測預判的有效措施，異常交易更多依賴于人工經驗判斷，無法做到違規行為事前的準確攔截，外匯監管存在滯后性。如企業利用同一報關單跨行重復融資、借道同一商品反復報關轉移資金、個人分拆購付匯等，這些異常行為的排查更多依賴于外管局的事后核查，等核查發現時，違規事實已形成。

（三）實施精細化外匯分類管理

我國外匯管理主要采用規則監管模式，在分支業務條線的監管體制基礎上對市場主體行為實施統一監管，但外匯分類管理精細化程度不夠。以貨物貿易外匯管理為例，目前，外管局將企業分為A、B、C三類實施分類監管，但A類企業數量占比較高，如寧夏A類企業占比高達98.8%。另一方面，由于缺少對企業股東和實際控股人等相關信息的精準標識，部分B、C類企業通過“換馬甲”方式，采用重新注冊等辦法可輕松規避分類監管，削弱監管效果。

（四）協同監管機構間防范風險

受職責分工不同、數據資源共享不充分等因素影響，容易產生“監管盲區”。以外管局為例，外管局業務系統和人民幣跨境收付信息管理系統、反洗錢監測系統相互隔離，相關監管部門各管一塊，相互獨立，容易產生“監管盲區”。就整個資金鏈條來說，外管局掌握的監管信息主要是外匯業務中端（在金融機構內流動）資金流動情況，缺少前端（資金來源）和后端（資金投向）相關信息，難以刻畫異常交易行為的全貌，不利于對風險的全面識別。如難以通過個人分拆等局部違規行為，識別整個資金鏈條涉嫌的地下錢莊等更大違規交易。

（五）實施精準預期引導的工具

中央經濟工作會議明確提出“必須及時回應社會關切，有針對性主動引導市場預期”。但由于外匯管理部門主要采用人工方式收集、分析市場主體預期，難以及時捕捉、準確預判一些苗頭性、特殊性的輿情線索。因此，外匯管理部門預期引導主要采用發布政策解讀、外匯數據解讀、監測報告等“廣撒網”方式，缺乏“對癥下藥”式的預期引導和提前主動干預，而監管科技為此提供了重要工具。

二、監管科技在外匯管理領域應用探討

（一）探索建立外匯管理領域“監管沙盒”①，有效平衡鼓勵創新與風險防范

不同于試驗區，“監管沙盒”是在不確定性中尋找確定性，不受時空限制，適用于金融創新產品監管?！氨O管沙盒”能讓金融創新產品在沙盒內充分暴露風險，使監管者能夠及時研究相關風險及外溢路徑，繼而采取有針對性的風險防控措施，實現風險靶向管控。英國、澳大利亞、新加坡和中國香港地區等多個國家和地區為了給金融科技、金融新業態提供“監管試驗區”，通過給參與市場主體頒發臨時性或有限制的牌照（英國模式）或一定期限內的牌照豁免權（澳大利亞模式），在監管機構的控制下實現小范圍內的真實環境測試。外匯管理領域亦可探索建立類似“監管試驗區”，允許跨境金融創新產品或特殊領域的外匯管理改革，在一定安全可控的范圍內，突破政策限制，開展容錯糾錯性實驗和測試。在試驗過程中充分收集監管信息，查找風險點，完善監管措施，從而在降低參與者政策風險的同時，提升外匯監管的針對性，有效平衡金融創新與風險防范。

（二）建設外匯管理“風險監測模型庫”，推動外匯監管關口前移

進一步完善“銀行端事前攔截”和“外管局端事后監測”的“兩位一體”監測體系，共同增強防范風險能力。一方面，在外管局端，依托傳統監管經驗和機器學習歷史案例方式，歸納風險特征，設定各業務的指標規則、指標閾值和預警區間，構建一套外匯管理領域“風險監測模型庫”，如利用人工神經網絡算法等技術將監測模型作用于全量數據，測算市場主體交易行為正?；虍惓８怕剩⑾驑I務人員返回可疑交易信息。另一方面，在數據保護和授權使用的前提下，暢通監管機構和被監管對象間的監管信息共享，將外管局端監測模型嵌入銀行端核心外匯業務系統中，通過機器學習預判市場主體交易行為合規性，實現實時監測與異常交易攔截預警。

（三）利用市場主體畫像實施更加精細的差異化監管

靈活運用深度學習、貝葉斯分類算法和基于規則匹配等用戶畫像方法，從資本端（股東、入股資金等）、資產端（投資項目、凈資產、主營業務收入、凈利潤等）和負債端（償債能力、或有負債等）及交易圈（交易對手、關聯賬戶等）多維度，分析各指標特征同跨境資金流動間的關聯關系。根據分析結果對市場主體分群，生成用戶標簽，劃分風險等級，分析預判不同類型用戶在不同外部因素影響下跨境收支行為偏好和風險點，細化A類企業分類標準，實施更加精細的差異化監管。對A類企業風險較低的主體采取更加便利化的措施，如適當放寬相關單證提供或留存要求等，最大限度地節約企業成本;對風險較高的主體加入關注名單，強化對業務真實性審核等，以提高企業合規經營的自覺性和主動性。

（四）依托區塊鏈技術加快部門間信息共享，著力解決監管信息不對稱問題

進一步拓展跨境業務中的區塊鏈服務平臺功能，豐富業務應用場景，利用需授權且在聯盟成員之間運行的聯盟鏈和多方安全計算技術，在有效保護隱私的前提下，打破信息孤島，實現外管局與人民銀行、海關、稅務、商務、金融機構等部門信息共享。如將稅務部門作為聯盟節點，通過聯盟鏈實現稅務服務貿易備案表信息、發票信息“上鏈共享”，依托區塊鏈的數據不可篡改、可追溯、可審計性能，實現備案表、發票信息自動核驗和確認，為市場主體服務貿易、資本收付匯及外管局非現場監測提供便利。再如采用同樣的方式實現與反洗錢部門的信息共享，借助聯盟鏈對個人分拆購付匯等違規行為實施穿透式監管，逐步將監管重點從局部合規層面上升到地下錢莊等更大的風險識別層面。

（五）運用自然語言處理（NLP）技術進行預期分析

利用人工智能NLP技術，對微信和微博留言、網絡瀏覽痕跡、政策咨詢等非結構化數據進行情感評分，同時借助深度學習、機器學習等語義理解技術，運用可視化等方法進行規律探索，以此得出情感評分與市場主體交易行為、跨境資金流動間的規律，研判市場主體預期動向，提前介入，主動實施有針對性地預期引導。

三、構筑監管科技在外匯管理領域應用的長效機制

（一）健全監管科技技術標準體系

立足于聯合監管角度，全面、協同和系統推進監管科技技術標準體系建設，從數據采集和處理、監管科技產品和服務、數據安全等方面建立技術標準，暢通監管數據共享與自動化處理等流程。

（二）建立健全監管科技應用的更新更正機制

建立健全監管科技技術在外匯管理領域應用成效的評估監測機制，加強監管科技應用的預期目標和實際結果的雙向比對驗證，持續優化應用模型，提升監管科技的可信度和可靠性。

（責任編輯：張恩娟）

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