安永高管：如何利用新技術捕捉金融交易犯罪行為？

雷鋒網AI金融評論按：本文作者Glenn Perachio，是安永(英國) LLP 合伙人和安永金融市場犯罪和交易員監控解決方案領導者。他在文中旗幟鮮明地提出，金融機構應發展新技術來加強監管，應對金融市場犯罪行為，如自動化技術、人工智慧等。雷鋒網作了不改變原意的編譯。

倫敦銀行同業拆借利率和外匯交易領域的醜聞等各種備受矚目、金額巨大的市場擾亂案例，已經驅使全球交易監管成本在2017年達到7.58億美元。與此同時，金融機構還在持續投入更多的資源，以預測並防止詐騙活動。當前金融機構採用的主要方式是建立監管系統，監控交易記錄、電子郵件和電話，然而，這些信息往往是割裂式的，除非將這些信息拉通篩查，不然很難準確地預測出交易者的完整行為。在預算有限的情況下，投行、資產管理公司以及其他金融機構是否有更有效的方法，實現相同或者更好的監管效果。

在監管科技中應用自動化技術、機器學習和人工智慧，是金融機構通過創新，實現這一目標的絕佳方式。

高效的監管是打擊市場亂象非常重要的工具，但是實際落地則是很困難的。因為應用中涉及很複雜的流程，正常行為與亂象間的界限模糊。新興科技能夠顛覆市場，通過從增長中的數據源中識別特徵，並分析數據獲取信息。對於金融機構來說，這將掀起一股「完美的風暴」，能夠更好地監控資本市場上的金融犯罪。

與監管同步

根據 Chartis 和安永近期發布的一份報告，超過70%的金融機構表示，他們正在升級交易監管系統，這也為最近的創新解決方案提供了堅實基礎。據了解，升級系統的最初目標是滿足監管者對更詳細交易背景信息的要求。而現在系統的作用已經不止於此，更可以用來分析交易活動的背景資料，在實踐中得到了更多的應用。金融機構不僅整合了傳統的電子化溝通內容和交易信息，也涵蓋諸如訂單、語音通話數據等數據，實現更全面的數據源覆蓋。

隨著金融市場法規的廣泛實施，監管範圍正在逐漸拓展，很多金融機構通過拓寬其監管項目，以涵蓋更廣泛的資產類型，例如固定收入、商品和其他場外交易產品。然而迄今為止，大趨勢仍是加大投入，通過科技擴張資產種類，適應法規變化。在新的資產種類中，起源於股票和管制投資交易資產的系統，由於投資環境的日益多樣化和特定的彙報要求正苦苦掙扎。

在如此廣泛的網路中，採用傳統的、基於規則的監管手段的成本很高，也伴隨著很多可預知的局限。而採用更高效的新技術也是一個非常複雜的事情，還需要時間。也要求數據方做好準備。當從基於規則的系統轉變為基於模式的系統時，金融機構必須重視數據的複雜程度和歸屬權、不同防禦線的管控難度，以及監管系統的防禦性。

系統升級並非一蹴而就

對偏好風險規避的金融機構和監管者來說，在這樣複雜的場景下，一夜之間完成系統升級幾乎是不可能的事情。在每一個階段，通過循序漸進的手段，在效率和效能維度體現出可測量的利益顯得十分重要。如果金融機構能夠從現在開始，從現有的被充分認識的邏輯系統轉換到未來智能化的風險管理解決方案，則能夠把握住向監管者證明市場整合的機會，同時也能為日常商業運營省下一筆不菲的開支。

聚焦於內部系統和政策發展的公司，應該不只局限於法律合規的要求，而是為企業發展提供更多有價值的、可持續的解決方案。

創新的機會

交易者監管系統目前每天都發出數千次的預警，而這大大地減少了監管團隊的工作量。事實上，在金融機構為了做到更高規模的預警時，合規團隊也在不斷壯大，成本劇增。

但是，創新並不意味著從零開始。機構可以通過運用分析和極速，從舊的系統中整合併增加不同的交易數據和預警，例如元數據、語音數據、社交數據、物理訪問數據、金融數據、HR數據、計量生物學數據以及其他能夠識別行為特徵和實際風險的信息。

展望未來，這些技術的核心將是通過運用智能技術提高效率，這樣，合規團隊能夠完全聚焦於數據導向的深度研究調查。這能夠在滿足監管者對於信息彙報的要求，降低監管成本。目前，金融機構應該認識到升級新技術的益處，同時，這也能夠讓整個行業走向更好的、更持續的軌道，一方面能夠滿足監管者，另一方面還能夠有效干預金融犯罪。不參與此類創新的代價將會是非常昂貴的。

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