来自监管科技世界的 5 项流行技术

如今，越来越明显的是，在金融领域应用的大量最具破坏性的创新来自监管科技。

正如我们在上一篇文章中提到的那样，随着公司加紧寻找有效处理监管机构在合规、监管报告和风险管理等领域日益复杂的需求的方法，对监管科技解决方案的需求预计将猛增。

反过来，监管科技公司现在提供各种解决方案，每个解决方案都针对他们寻求解决和/或解决的特定监管挑战。

但这些解决方案究竟是什么？ 我们来看看 RegTech 公司正在开发的一些最流行的新技术形式：

1. 云计算

鉴于监管要求经常被修订、修正和更新，公司现在必须在应对此类变化的方式上更加灵活和适应性强。 这就是云计算被证明特别有用的地方。

基于云的服务允许建立标准化的共享实用程序，这些实用程序可以执行各种风险和合规流程，包括了解您的客户 (KYC)、压力测试和报告。 这些公用事业通常由第三方管理，然后可以被整个行业的金融机构访问。

更重要的是，基于云的解决方案允许应用程序快速更新，无需昂贵的发布过程，同时还能够托管大型数据库，以有效地模拟新的监管需求。

因此，金融机构不需要在开发自己的个人系统和基础设施上花费过多。 相反，云允许公司将许多合规功能集中到一个平台上，从而最终有助于提高效率、降低成本和提高可扩展性。

FundApps 是 RegTech 公司提供基于云的解决方案的一个例子，特别是在合规监控领域，包括股权披露报告、基金投资限制监控以及特定的报告和合规规则。

2. 区块链

支持比特币等加密货币的技术具有越来越广泛的潜在用例。 监管科技是最受期待的。 特别是，区块链的不变性使其非常适合在金融机构和监管机构之间以及两个或更多金融机构之间记录和共享信息。

此外，作为记录永久、不可变交易日志的加密安全分类账，区块链成为监控金融交易的理想解决方案。 因此，通过识别可疑和/或潜在的欺诈交易，区块链将大大有助于打击全球洗钱祸害。

区块链银行联盟 R3 和英国金融监管机构金融行为监管局最近与两家主要的全球银行合作开发了一个基于区块链的应用程序，专门用于改进抵押交易的监管报告。 鉴于该技术可以实现高效、安全的记录保存，FCA 应该能够以比目前更快、更有效的方式监督抵押贷款交易活动，同时还可以最大限度地减少数据不一致。

3. 机器学习

这种越来越受欢迎的技术是指计算机系统在大型非结构化数据集中识别复杂模式和关系的能力。 随着更多数据输入系统，算法会被修改以提高系统的分析和预测能力。

因此，考虑到这一定义，机器学习现在越来越多地用于风险管理，其中大型数据集受制于自学习风险模型，以确定客户的信誉，并为交易对手确定适当的市场风险参数。

洗钱检测也受益于机器学习的应用。 事实上，RegTech 经常看到机器学习与另一种流行的技术形式一起使用……

4. 大数据、数据挖掘和分析

最近对金融公司的监管冲击意味着他们现在必须分析更多的数据才能充分满足各种门槛。 但到目前为止，他们还缺乏这样做的能力和基础设施。

再次以洗钱/KYC 为例，传统上仅在欺诈交易发生后才检查可疑交易报告，这意味着公司未能阻止对金融系统的犯罪利用。

但大数据和分析现在正被广泛用于打击复杂的金融犯罪，使公司能够全面和实时地识别可疑活动。 有了足够的数据挖掘基础设施，就可以分析与客户活动相关的大型数据集，以发现有关现金流的异常模式，然后及时采取适当的行动。

5. 生物识别

这种技术模式与我们作为人类的个人身体和行为特征有关。 它可以根据我们每个人独有的个人数据验证和验证我们的每个身份。

具体示例包括面部识别、指纹和虹膜扫描以及证件 ID 识别（如护照）。 Jumio 等公司现在提供活体检测，以确保用户提供的是活人的图像，而不是旧照片。

这对于提高与客户端身份管理有关的安全性和自动化潜力具有一些非常有益的影响。 事实上，我们移动设备的分辨率和传感器功能的提高意味着生物识别技术正在成为一种特别方便的身份验证方式。 因此，它在简化 KYC 流程方面特别有用。

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