潮州市市长何晓军:数据治理强化地方金融服务与监管


来源:中国金融    作者:何晓军    2020-11-16 9:29

随着新信息技术与社会生活的逐步融合,数据已经成为重要的资源要素,2018年习近平总书记在中央政治局第二次集体学习时特别强调了大数据对提升国家治理现代化水平的重要性,并要求借助新技术手段加大力度推动治理模式的创新。在金融领域,数据要素的作用尤为突出,借助数据归集整合公共网络、政府信息、借款主体以及地方金融机构经营情况等各类数据信息,通过大数据分析实现对中小企业与地方金融机构的精准画像,并将成果有效得应用到地方普惠金融服务以及地方金融监管之上。可以说,数据要素的有效应用成为新形势下维护地方金融稳定发展的有力支撑,数据治理成为完善地方金融监管不可或缺的有益举措。

地方金融稳健发展亟待数据要素支撑

服务地方实体经济发展、推动高效率金融创新以及防范化解金融风险,是第五次中央金融工作会议赋予地方金融改革的三大任务。在完善地方金融监管体制机制、厘清地方“属地处置”权责后,最为困扰地方金融服务与监管的仍是人员编制匮乏、监管模式手段单一、地方金融组织庞杂等实际问题。有鉴于此,广东省金融监管部门积极探索数据要素应用创新,借助新一代信息技术,强化对数据的归并共享、标准集成以及挖掘分析,用金融科技提高地方金融服务和监管水平,确保地方金融稳健发展。

一是强化数据归并共享,解决信息不对称问题,实现对中小微企业金融服务的高效化。中小微企业普遍存在经营规模有限、抵押物缺乏、财务信息不透明等特征,商业银行无法通过现有的信贷数据以及资信评级判定其偿债能力,因此需要更加丰富和准确的数据集合去验证企业经营状况,在降低信贷风险的同时,实现对中小微企业金融服务的高效化。

二是强化数据标准集成,弥补现场监管手段不足,实现对地方金融机构监管的精准化。地方金融组织庞杂、业务模式多样。目前,广东省仅备案的地方金融机构就超过1.5万家,仅靠十多名监管人员通过传统方式进行不定期现场检查和分析企业财务数据,难以及时发现违规行为以及潜在风险。此外,随着混业经营的快速发展,金融体系内在关联性不断强化,比如,银行资金通过各种途径大量涌入融资租赁、商业保理等领域。面对业务交织带来的监管难度,地方金融监管部门急需借助金融科技手段优化数据分析,拓展监管外延,强化对各类监管对象的现场检查和非现场检查,及时提取梳理和集成金融机构的经营数据,对可疑的金融行为进行有效筛查和甄别,并采取精准的监管措施。

三是探索数据挖掘分析,构建风险监测系统,助力地方金融风险防控决策的科学化。随着金融业态的不断创新,金融风险迅速演变,“发现难、研判难、决策难、控制难、处置难”的监管难题日益凸显,给地方金融风险防控带来前所未有的挑战。一些非法金融活动依托互联网快速扩散,形式隐蔽复杂,涉案资金规模巨大,风险传染性和社会危害性极强,单靠“人防”的传统金融监管模式已无法应对。为此,地方金融监管部门必须转变风险防控思路、改进防控手段,依托数据要素构建金融风险监测预警模型,对网络舆情数据、新金融业态交易数据进行挖掘分析,提高金融风险精准识别和动态预警能力,将风险隐患化解在萌芽状态。

利用数据要素提升小微金融服务效率

广东私营和个体经济占到全部市场主体的98%;就业人数达4500万,占全省就业人数70%以上。但长期以来,私营和个体经济的融资需求一直未能得到传统金融机构的足够重视。为深入贯彻落实习近平总书记在民营企业座谈会上的讲话精神,广东省地方金融监管局率先打造“数字政府+金融科技”模式,搭建了涵盖技术层、数仓层、画像层、功能层以及服务层的广东省中小企业融资平台(以下简称“中小融平台”),借助大数据应用助力中小企业解决融资难题(见图1)。

平台包括五个层次。一是技术层。采用区块链、大数据、人工智能、云技术等新信息技术整合数字资源,运用区块链技术建立信息共享、隐私保护和互信机制,用大数据、云计算等技术与政务部门信息实现交叉验证,核实贸易真实性,为中小企业信贷提供支撑。二是数仓层。借助广东省搭建的“数字政府”,完成对税务、市场监管、社保、海关、司法、科技以及水电气等政府部门散落数据的归集整合。三是画像层。建立中小企业信用评价体系,运用风控模型、交易数据关联分析、聚类分层等大数据、云计算技术为中小企业进行风险画像和信用评价。四是功能层。引导有信用的中小企业和商业银行在平台上分别发布融资需求和信贷产品,并进行线上智能匹配撮合以及智能资产交易。五是服务层。依法依规对金融机构开放中小企业信息查询和共享,完成平台数据资源的最终输出并集中政策资源为中小企业融资提供增信、贴息和风险补偿等配套服务。

自2020年1月正式上线发布以来,中小融平台不断拓展功能,完善对接数据信息库,接入来自34个政府单位的250项政务数据。截至目前,中小融平台已累计服务企业60.8万家,入驻金融机构347家,发布金融产品954款;累计接收企业贷款申请17078次,申请金额达336.7亿元,累计授信企业数5605家,实现融资281.57亿元。

利用数据资源打造智能监管系统

为尽快摸清地方金融机构底数,广东省地方金融监管局借鉴原中国银监会“1104工程”(银行业金融机构监管信息系统)经验,开发建设“广东省金融智能监管系统”(以下简称“智能监管系统”),设置备案登记、监管督导、数据报送、数据储存、风险预警、企业评级、协同处置七个子系统,借助数据治理推动地方金融监管由被动向主动模式转变,实现对地方金融业态的日常智能化监管及企业“一企一界面”的全息画像(见图2)。监管信息系统采用区块链技术,利用验证节点和非验证节点对监管数据进行分布式管理,利用共识机制以及智能合约实现数据的交叉比对验证,确保金融监管数据的实时报送、不可篡改;构建P2P网贷蜂巢(COMB)指数、小额贷款公司“楷模”(CAMEL+RR)监管评价体系、交易场所强力(FORCE)指数等模型,采取基础报表和定性、定量等多维度指标,对各类地方金融机构开展风险评级画像。其中,网贷蜂巢(COMB)指数,分别从信用风险(Credit Risk)、操作风险(Operational Risk)、管理风险(Management Risk)、经营风险(Business Risk)四个维度构建风险评价模型,对互联网金融企业开展风险评估;小额贷款公司“楷模”(CAMEL+RR)监管评价体系分别从资本充足、资产质量、公司治理、盈利状况(Earnings)、流动性五类风险指标及以及服务实体经济和社会责任两类附加指标共七个维度构建监管评价体系,对全省已开业的389家小额贷款公司开展监管评级,通过监管评级实现差异化监管,促进“扶优限劣”政策的实现。交易场所强力(FORCE)指数,根据功能不同,将交易场所分为金融资产、区域股权、商品、其他四个大类的交易场所,从信用、合规、管理、经营四个风险维度进行评价,形成17张基础报表、28项一级指标、43项二级指标,构建的交易场所风险指数,并且借助人工智能抓取交易合同数据进行比对验证以便及时发掘潜在的交易风险。

潮州市市长何晓军:数据治理强化地方金融服务与监管

开发金融风险大数据监测平台

为了及时研判各类金融风险事件,广东省金融监管部门将风险防控关口前移,依靠大数据技术,借助全网的底层数据,精准打造风险监测预警模型,从“盯紧关键人、跟踪资金流、监控业务线”三条主线开展信息线索收集,先后搭建了深圳金融风险监测预警平台、联合腾讯开发灵鲲金融安全大数据平台(以下简称“灵鲲”系统)以及广东省地方金融风险监测防控金鹰系统(以下简称“金鹰”系统),实现对非法集资等涉众型金融犯罪的早预警、早处置。

一是利用数据清洗,排查关键数据信息。如“灵鲲”系统通过收集涉及300余万商事主体的近500项行政数据,结合腾讯公司掌握的月活跃10亿以上的社交传播信息和互联网支付信息以及庞大的“黑产”知识图谱,形成基于全网的底层数据,开展关键字清洗排查掌握关键数据信息。

二是利用数据交叉验证,筛选出风险企业。如“金鹰”系统通过收集信访数据、12345热线数据、微信小程序投诉举报信息,并结合网络采集、政府专供信息等进行数据交叉验证,筛选出风险企业。目前,“金鹰”系统已经对全省50多万家重点目标企业进行实时监测和风险评级,挖掘出地方金融机构20多万家,筛查出重点关注企业25750家。

三是利用数据挖掘分析,构建风险模型。在对上千个非法金融活动样本案例以及监测风险信息进行挖掘分析、提取风险特征后,“灵鲲”系统建立了包括八个维度的监测预警模型,再结合数据清洗、AI智能分析、交叉对比等,实现对P2P网贷、网络传销、外汇交易、投资等十多类金融业态以及各类网络金融犯罪行为的识别监测,并以风险指数形式直观展现和推送给监管部门,大大提升了对涉众型金融犯罪的早期预警能力。

持续探索金融数据应用和治理新模式

在数据要素应用和治理方面,广东省利用各种新兴技术先行先试,在服务实体经济、强化地方金融监管、防范化解金融风险等方面取得初步成效。例如,金鹰系统对作为重点排查领域的非法集资风险进行深入挖掘,共发现305条风险线索,经推送核查处置,7%已被立案,2%受到行政处罚,3%移交公安和市场监管部门作进一步深入核查,16%被列入经营异常名录,在利用数据治理发掘识别早期金融风险方面探索出一条新路径。未来,我们将进一步强化数据对接及部门合作,充分挖掘数据要素在改善地方金融服务与监管领域的巨大潜力。

一是加快培育数据要素市场,积极尝试推进多主体的协同治理。党的十九大报告从社会治理角度,提出打造“共建共治共享”的社会治理格局。数据要素产生于个人、企业的各种社会经济活动,统计采集于社会、商业机构以及社会组织,存在一定的确权问题,但数据的使用却要求资源的开放共享,数据越多价值越大,越分享价值越大,因此,加快数据要素市场的培养,通过强化多元化主体参与,推进数据要素的开放共享从而优化推动社会治理上的“共建共治共享”显得尤为必要。2020年10月,中共中央办公厅、国务院办公厅印发《深圳建设中国特色社会主义先行示范区综合改革试点实施方案(2020—2025年)》,特别强调要支持“深圳率先完善数据产权制度,探索数据产权保护和利用新机制,建立数据隐私保护制度,试点推进政府数据开放共享”。因此,在广东中小融平台等数据平台的治理上,可以进一步探索引入更多的社会组织主体各方通过线上线下联动的方式积极参与,探索完善个人数据产权保护及推进政府数据的开放共享,形成治理合力,更好地探索“共建共治共享”的数据治理新格局。

二是引入“监管沙盒”,强化金融科技守正创新。近年来,英国、美国、新加坡等多个国家的金融监管部门已陆续推出“监管沙盒”,探索适宜金融创新发展的新型监管机制与办法。通过一定时间对创新金融产品及服务的观察,提取相应数据信息进行分析比对,密切监测进入“监管沙盒”开展创新金融活动实验的金融机构以及金融科技企业,及时发现金融产品缺陷及风险隐患,营造安全、普惠的金融创新发展环境。目前,深圳、广州都已经获得了人民银行金融科技创新试点,我们将借政策红利,进一步探索“监管沙盒”在地方金融监管中的应用。

三是探索金融科技创新,建立高效率的跨境数字金融服务体系。粤港澳大湾区已经成为国际金融科技创新最活跃的区域之一:平安银行的工程师队伍超过8万人,在人工智能、区块链等技术研发运用上位居国际前列;微众银行作为不设物理网点的数字银行,成立3年已经累计发放贷款2.8万亿元,客户达1.6亿户;2019年,香港发放了首批虚拟银行牌照;人民银行数字货币的研究试点工作已经在深圳开展。接下来,我们将进一步在广东中小融平台基础上,研究确立粤港澳三地金融信息互联互通机制,探索跨境数字金融服务创新,以跨境贸易融资为重点推动海关、物流、资金等信息交叉验证,搭建粤港澳区块链贸易融资平台,使区域内中小企业享受更加便捷金融服务。此外,进一步探索数据要素作为重要资产的交易流通,通过在粤港澳大湾区研究设立数据资产交易市场或平台,开展数据资产交易,在金融数据治理以及金融科技现代化制度建设,以及跨境数字金融服务等领域开展创新探索。

四是强化数据信息的进一步对接,实现央地监管协同。目前,各监管机构均在采用自身设计的数据信息系统实施监管与监控。由于缺乏统一的数据标准和接口标准,系统间相互孤立、彼此分散,形成了新的“数据孤岛”。随着央地双层金融监管模式的建立,我们需进一步探索央地间金融监管协同,强化监管数据信息交流与交换,实现资金流动数据的有效对接,从而搭建起更加完备的数据流、信息流,构建更为精准的风险监测模型,助力区域性、系统性金融风险的防范化解。

(本文作者系广东省潮州市市长、广东省地方金融监管局原局长)

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