协同推进监管科技与金融数据标准化

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我们的记者王璐

日前，中国证监会宣布正式发布《中国证监会监管科技总体建设规划》(以下简称《规划》)，完成监管科技建设顶层设计，进入全面实施阶段。这是第一个监督科技建设的蓝图，发挥了示范和领导作用。对此，京东金融研究所法律政策研究中心研究员何海峰向英国《金融时报》记者表示，监管技术从设计到实施不可能一蹴而就，首先要面对的是金融数据的标准化。

英国《金融时报》记者:你为什么说财务数据的标准化是监管科技的基础？

何海峰:监管技术的基本路径是金融机构和监管机构以数字方式相互连接；机构方面可以从监管方面获得数字监管要求，并准确地将其转化为内部约束，以确保机构和企业的实时合规性；机构端可以实时向监管端传输数据，动态形成各种合规报告，减少人工干预，提高准确性。监管技术的本质是实现金融监管从“依靠经验”、“依靠劳动”到“依靠数据”、“依靠技术”的转变。为了实现这一转变，监管技术的主要重点包括数字化、数据识别与分析、数据加密与传输技术。所有这些都必须基于数据的标准化。

财务数据标准化是对财务数据的定义、数据载体、数据收集、数据处理和数据安全进行系统化和标准化，建立财务数据的“通用语言”。财务数据标准化是保证数据质量、促进数据流动和共享、提高数据利用效率和挖掘数据价值的基本条件。没有标准化的数据，金融监管的数字化将是困难的。如果说金融技术的发展是基于大数据的，那么监管技术的发展就需要标准化的大数据，因为金融监管的对象是行业，不仅是某个公司，宏观审慎监管和金融风险防范也涉及到整个金融业。

英国《金融时报》记者:你能谈谈中国金融数据标准化的现状吗？

贺海峰:目前，财务数据的标准化程度还不高。在移动互联网时代，金融数据无处不在且更加丰富，收集和利用数据的能力已经成为金融机构的核心竞争来源。在这种背景下，一方面，数据已经成为最有价值的资产，数据收集和利用的技术手段不断更新和重复，对数据标准化的要求越来越高；另一方面，激烈的市场竞争使得一些数据所有者本能地选择占据“数据孤岛”，专注于产品和服务的创新，而很少有人培育标准化的“共享空间”。正因为如此，目前我国不同的金融部门和分支机构在数据收集和统计方面存在很大差异，没有通用的数据概念、分类体系和统计口径，可比性、可计算性和可评价性都很低。这种情况的存在极大地影响了不同业务之间的连通性和数据流，也影响了监管技术的实施。

数据是科技监管的基础，数据标准化是科技监管的前提。因此，规划建议加强各项基础设施和中央监管信息平台建设，实现业务流程互联互通和数据综合共享，形成监管工作的全方位、全过程支撑。同时，该计划还将提高监理工作的数字化、电子化、自动化和标准化作为1.0阶段的目标要求。事实上，只有在实现“四化”和建立统一的中央监管信息平台后，科技建设项目的监管才有基础。

财务数据标准化是财务标准化的重要组成部分。金融标准化在中国已经发展了近30年，但仍处于起步阶段。近年来，为适应金融科技发展，央行组织开展监管科技相关技术研究，加强现代金融标准供给，先后发布了《中国金融移动支付系列标准》、《中国金融集成电路卡规范》、《银行卡受理终端安全规范》等行业标准。9月6日，全国金融标准化技术委员会(以下简称“金标准委员会”)2018年工作会议和第四届委员会第二次全体会议在北京召开。会议指出，我国金融标准化工作已进入全面推进阶段，金融标准体系已初步建立，基本实现了金融领域和金融功能的全覆盖。今后，要发挥标准在金融改革和发展重点、难点和热点领域的基础性支撑和引领作用，推动金融标准化工作再上新台阶。

英国《金融时报》记者:如何共同推进监管技术和金融数据的标准化？

贺海峰:监管科技已经进入实施阶段，需要与金融数据标准化共同努力，实现数据标准化。在具体路径上，要坚持全面推进、协调推进和系统推进。

全面推进就是要有数据技术标准、产品和服务的数据标准、运营和管理的数据标准。数据技术标准是数据采集和处理技术的标准，它通过源和过程控制来保证数据的标准化。产品和服务数据标准主要包括明确的市场准入规则、标准化的产品和服务规范以及完善的信息披露机制。运营管理数据标准是内部控制、风险管理和信用管理过程中沉淀出来的数据的标准化。

协同推进意味着政府单一供给的标准体系转变为政府和市场共同治理的新标准体系。根据《国务院关于印发深化标准化工作改革方案的通知》，政府制定的标准从6类简化为4类，政府制定的标准以保障基础为重点，市场自主制定的标准以提高竞争力为重点。考虑到金融技术更新的迭代速度，金融数据标准化应更加重视自律机构和市场的作用，有效增加行业数据标准和集团数据标准的供给，鼓励企业制定高于国家标准、行业标准和地方标准的有竞争力的企业数据标准。此外，应鼓励社会组织、工业技术联盟和企业积极参与国际数据标准的制定，并增强其发言权。

系统的进步意味着制定一个数据标准系统，以支持金融基础设施的互联和监管信息的共享。数据标准化是一条连接“数据孤岛”的高速公路，数据标准体系是一个规划良好的道路交通网络，是一个目标一致、层次清晰、协调互补、均衡比例、动态优化的整体。虽然数据标准体系下的每个具体标准在内容上都有所不同，但都必须围绕标准体系的总体目标来制定。这些标准之间应该有层次，每个标准都有相应的等级。等级低的标准应该以等级高的标准为基础，不应该有根本性的冲突。这些标准也相互协调，横向反映了互补性和创造性。在标准体系下，每个标准可以根据不同的属性进行分类，但在数量上，每个子类的标准应该保持一定的比例。最后，数据标准体系不是静态的，应该根据数据技术和数据利用方式的变化不断调整和创新。