蒋东兴，中国证监会信息中心副主任，研究员，负责证监会监管科技建设工作。曾任清华大学计算机与信息管理中心主任、信息化工作办公室副主任、保密管理办公室主任，中国高等教育学会教育信息化分会理事长，教育部教育管理信息化专家组组长。
今年8月份，中国证监会发布了《中国证监会监管科技总体建设方案》，提出利用科技化、智能化的手段提升资本市场监管效能，及时发现市场主体的潜在风险，维护市场稳定，切实保护中小投资者合法权益。《中国证监会监管科技总体建设方案》的发布标志着证监会完成了监管科技建设工作的顶层设计，并进入全面实施阶段。
为更好地学习与理解证监会对于监管科技工作推进的理念与构想，《交易技术前沿》编辑部本期专访了中国证监会信息中心蒋东兴副主任，就证监会监管科技的建设工作与开展情况进行了深入的交流探讨：
1、《交易技术前沿》编辑部：随着金融科技的发展，监管科技近年来越来越受到重视，各国也都在探索与尝试中，请问如何厘清监管科技和合规科技的概念，Regtech和Suptech是否各有侧重点？
蒋东兴：Fintech、Regtech、Suptech等都是外来词汇,虽然从我们的角度来说,希望对外提及某一概念的时候尽量使用统一的定义，但是我们也知道要让所有人达成一致的共识是比较难的，所以我们尽量去参照国内外大家比较通用和认可的说法。金融科技（Fintech）的定义目前已经较为广义，之前我们说到金融科技，可能狭义地认为是指金融机构利用现代信息技术去做提质增效、优化服务方式的行为。而实际上现在的金融科技，更多地是指整个金融系统对新技术的应用，不仅包含提质增效、优化服务，还包括合规与监管，包括金融业务模式和形态的变革，金融科技的概念也变得更为丰富和立体。对于Regtech的概念，一开始国内早期是翻译成监管科技，在我们与英国、新加坡交流之后，发现他们又创造了一个Suptech的词，之后国内也把Suptech这个词给引进来了，我们觉得把Regtech和Suptech区分出来也有好处。有些国家比如新加坡就是把这两个概念严格区分开来：监管机构应用新技术去做监管，是用Suptech来描述；行业机构应用新技术去做合规，则叫做Regtech。在英国，相对来说Regtech是更为广义的概念，其包涵了Suptech的内容。综合来说，我们目前比较倾向于认同新加坡的概念描述，我们所提到的监管科技建设，实际上指的就是Suptech这个概念。
2、《交易技术前沿》编辑部：目前如美国、英国、新加坡、香港等都在尝试监管沙盒，您认为监管沙箱的理念适合中国吗？什么样的监管模式更适合我国资本市场的发展现状？
蒋东兴：关于监管沙盒，目前会里还没有明确的指导意见，我只是谈谈个人的观点。我认为监管沙盒模式可能更适合英国、新加坡、香港等地域较小的国家或地区。监管沙盒通俗来讲很像我们所说的试点示范项目，其主要的一个特点就是进入到沙盒的市场机构会与监管人员有很多互动，双方共同去探讨合适的监管方式。要做到这一点基本上要满足两个条件：一是进入沙盒的企业个数不能太多，二是从事这方面工作的监管人员必须是具备相关领域能力的专业人才。因此这种模式对于幅员辽阔、企业基数庞大的国家或地区，就不太可能大范围地去推广。例如美国，我们看到美国在尝试监管沙盒的地区也基本上都在州这一层级，而没有在全国范围内推行的监管沙盒。
另一方面，国外推行监管沙盒的主要原因是因为他们传统的监管模式比较成熟，基本上已经做到了行为监管，市场机构不进入沙盒去做创新会受到较多的约束与管制。而目前我们的监管模式以机构监管为主，非持牌的新兴企业创新积极性浓郁，这与监管沙盒因为企业业务发展受限、需要监管机构提供豁免去扶持的初衷设想存在较大差别。结合以上两点考虑，我个人认为现阶段资本市场大范围去推广监管沙盒模式可能并不是太适合。
目前,证监会正在研究制订《关于促进证券期货业金融科技健康发展的指导意见》,其中提到了类似“红绿灯”的监管模式，即明确哪些业务行为是值得鼓励的，哪些业务行为是必须禁止的。我个人认为监管沙盒可以尝试应用的有两个方面，一个就是在我们所说“红绿灯”模式的黄灯区，即一些比较难量化和界定的领域；另外就是支持持牌机构的业务创新。
3、《交易技术前沿》编辑部：近日证监会出台了《监管科技总体建设方案》，也陆续发布了多项工程技术指南，是否可以介绍一下证监会对监管科技1.0、2.0、3.0工作推进的构想？
蒋东兴：前期，我们从整个证监会系统面向资本市场监管的视角做了一次系统的业务梳理。通过对证监会各类输出包括法律法规、行政许可、行政处罚、监管措施等的梳理，梳理出证监会共五六百项的工作任务。对于这些工作任务，我们再去分析哪些是需要IT支持的，在这些需要IT支持或优化的工作领域中我们再进行细分，就梳理出了1.0、2.0、3.0的概念。
通俗来说，1.0工作是指通过采购或研制成熟高效的软硬件工具或设施，来满足会内部门和派出机构基本办公和特定工作的信息化需求，提升监管工作的数字化、电子化、自动化、标准化程度。2.0工作主要是指不断丰富、完善中央监管信息平台功能，优化业务系统建设，实现跨部门监管业务的全流程在线运转。3.0工作是指在1.0、2.0工作的基础上，利用大数据、人工智能等新技术提供更加全面、深入的数据分析服务，以求解决1.0、2.0中不好解决、甚至解决不了的问题。
通过对3.0工作在技术和业务层面的进一步分析，我们提炼出了六大基础分析能力和七类共32个业务场景。六大基础分析能力包括：关联账户分析、实体画像、财务报表分析、市场异常交易检测、舆情分析以及金融文档分析。七类主要应用场景则包括：行政许可类辅助分析、公司信息披露违规及财务风险分析、经营机构违规行为及财务风险分析、证券期货服务机构尽职行为分析、市场运行分析、违法交易行为分析以及非法证券期货行为分析等。在3.0工作中，以实体画像为例，在证券、基金、期货等维度均可以细分不同的业务场景，相应的基础分析能力都会产生微观的变化。因此3.0工作存在不确定性，需要我们不断去研究和验证。目前我们对应六大基础分析能力成立了六个技术协作组，协同开展研究分析，研制工程方法，逐步落地实施、应用。
4、《交易技术前沿》编辑部：监管科技3.0工作的开展，相对1.0、2.0而言可能存在一定的不确定性，对于《监管科技总体建设方案》中针对3.0工作提出的“大数据平台，多分析中心，专业化服务”，可否介绍一下具体是如何运作的？
蒋东兴：1.0解决的是统一标准化配置的问题，2.0解决的是理顺流程与需求、实现数据共享、不断优化中央监管信息平台的问题，1.0和2.0工作无论在方法上还是制度上都是比较明确的。3.0工作则是一个全新的课题，国内外基本上都处在一个起步发展的阶段，没有现成的经验可以借鉴，这就需要我们通过机制创新去解决问题。因此针对3.0工作，我们提出了“大数据平台，多分析中心，专业化服务”以及“与中央监管信息平台形成有效联动”的体系架构模式。
首先，“大数据平台”是指建设包括证监会、核心机构等在内的全系统逻辑统一的大数据平台。逻辑统一区别于传统概念里数据的物理集中，是指跨空间、时间的数据流通与共享，具体来说主要体现在四个方面：数据共享、知识共享、结果共享和技术协作共享。
一是数据共享，这方面我们已经做了一些初步的工作，目前刚推出了数据资源目录服务平台，供系统内各单位进行数据的协调和分享。数据来源包括系统内部的交易、结算、账户、行情、信息披露和监管数据，以及外部委交换数据、合法的商业数据、社会公开信息和国外资本市场的相关数据等。
二是知识共享，比如目前正在开展的金融文档分析工作，准备构建金融词库、行业标签库等，对于这些具有行业共性的知识需求，通过大家一起去构建，再进行共享，让各个会管单位和证监会系统都可以用得上。
三是结果共享，以目前正在开展的关联账户名单为例，各个会管单位可能内部都会有黑名单，但是出于信息敏感性考虑不便共享出来，那么技术协作小组通过算法与研究可以形成一套疑似关联账户的灰名单，大家就可以把这个结果拿来和自己内部的黑名单数据进行比对与验证，一定程度上可以缩小工作查找的范围。同理还包括一些舆情事件的分析等，我们可以把大家共性需要的分析结果放到成果库中，供大家使用。
四是技术协作共享，目前我们已经成立了六个技术协作小组，主要负责制定通用技术服务的工程方法或需求方案，为监管科技3.0应用场景的业务需求分析工作提供技术指导。各小组均由会管单位自愿参加，通过共同探讨、协同研究的方式合力开展技术攻关。
其次，“多分析中心”更多是体制机制的构建。会管单位通过成立分析中心，可以利用大数据平台中的海量数据，按照不同的监管需求，有针对性地进行数据分析和处理。我们核心机构的技术能力比较强，特别是沪深交易所，均拥有数百人的技术团队。但对每一家单位来说，要综合运用好大数据、人工智能去做监管业务分析，并且要和传统系统做到融合，面临的困难也是不少的，实际投入与覆盖面也是不够的。所以我们提出成立多个分析中心的机制，每一家会管单位可以自愿申请建立分析中心，也可以联合申请建立分析中心，加入到这一机制后就可以享受我们大数据平台提供的各种服务，包括上面说到的四个方面共享。会管单位既可以利用分析中心的平台去开展各自单位的监管业务智能化分析，也可以把好的能力、好的结果反馈给证监会系统，形成一个双向互助反馈的良好生态。
同时，每个分析中心既可以开展相同的服务，也可以有不同的服务，会管单位可以根据自己的职能和优势来选择“专业化服务”的方向。未来，我们会发布一些行业共性的技术服务需求或任务，分析中心可以结合各自专业化服务的方向和能力，通过举手的机制来参与承接。
最后，就是所有的研究成果要“与中央监管信息平台形成有效联动”，要回归到我们现有的中央监管信息平台去呈现，支持监管业务。
5、《交易技术前沿》编辑部：我们都知道，要做好智能化分析与应用，大数据是基础与关键，对于数据治理方面有什么好的建议吗？如何关注行业内各家单位的数据质量问题？
蒋东兴：数据治理对每个单位来说都是一个比较难的问题，我们要建设的逻辑统一的大数据平台，它并不替代各个机构自己的数据管理，也不会替代证监会系统的数据治理工作。各个机构以及证监会系统的数据管理平台和数据治理机制是基础，而通过我们构建的行业监管大数据平台，一定程度上可以促使数据质量变得更好。比如我们目前要做数据共享，需要制定相应的数据共享规范以及数据脱敏规范，这就需要从证监会系统的角度来全局分析数据应该怎么分类、怎么分级，逐渐探索形成相应的指导制度或者工作指南。各家单位在其基础上再形成契合各自使用场景的实施细则或者办法，从而整体提高全系统的数据治理能力。
另一方面，在数据的共享使用过程中，一线使用部门会对数据的质量作出反馈，倒逼我们的数据提供单位去进行优化改进。同时，协调小组作为数据共享机制下的中间协调者，如果发现行业好的数据管理经验，也会去引导大家向好的标准或做法看齐，相互吸取优秀的经验，共同推动行业整体数据治理能力的进步和优化。
6、《交易技术前沿》编辑部：我们注意到会里今年出台的几个文件中，越来越多提到了“技术赋能”、“科技引领”，可见技术能力的建设与提升越发受到关注，请问如何才能更好地发挥技术的引领作用？
蒋东兴：2.0工作采用的是传统上由需求驱动的工作模式，主要是通过技术手段去提质增效。但随着目前新兴信息技术的高速发展，技术已经能够对监管模式起到引领性的变化，而这些变化若仅靠业务部门很难提出来，所以在3.0的建设原则中，我们提到了“科技引领、需求驱动”。
其实，业务和技术不能分开独立地去讲由谁引领谁，但在目前的情况下，技术可以先走半步，我们的技术协作小组开展的工作其实就是在先跨出这半步。科技引领要做好，技术需要理解业务，所以现在我们这六个技术协作小组首先是在分析业务本质规律，例如什么是关联账号？金融文档分析涉及的业务规则是什么？舆情的影响规律是什么？在做好业务规律分析的基础上，我们再去设计模型、设计算法，然后通过分析出来的结果比对实际业务判断是否有效。所以说，“科技引领”和“需求驱动”其实是一体两面，正如人的两条腿，技术与业务需要一起跨步，交替前行，才能不断地往前进步。
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