来源：金科创新社微信公众号
4月9日，金科讲堂邀请了大数据分析与应用技术国家工程实验室网信智能中心副主任、中关村大数据产业联盟副秘书长颜阳作了题为《数据要素市场与监管科技创新》的分享，详细介绍了数据要素与监管科技之间的关系。
监管科技（RegTech）由监管（Regulatory）和科技（Technology）组成，最早从金融科技引申出来，既涉及监管要素，也涉及金融企业合规层面的内容。
2018年，颜博士提出的金融科技FTM2模型（如上图），将金融科技的走向做了态势划分。传统型企业定位在A区，而互联网企业则从B区开始，后者采用新的技术，比如云计算技术等，很容易到达高阶的竞争态势。
在这种竞争态势下，传统金融企业要向“右上角”发展，一定要采用“两条腿”的走路方式：一条腿沿着水平方向发展，其要点是形成生产、流通和交易的闭环，更好地把金融科技和数据要素结合起来；
另一条“腿”在垂直方向发展，目标是成为平台化公司，而这必将受到更加严格的监管。由于数据本身的特点跟商品不一样，一是不好确权，二是在流通过程中容易被低成本复制，且涉及到隐私权，因此在实际发展过程中更需要注意合规性。
总体讲，整个金融科技态势的发展中，企业要实现快速的增长，最理想的方式是沿着上图45度角虚线的方向，到达生态公司的模式。
金融科技（Fintech）的发展态势符合熵增定律
监管科技最早由英国前财政大臣GeorgeOsborne在2015年提出。
监管科技（RegTech）本质上是利用大数据、云计算、人工智能、区块链等现代信息技术，提高金融监管机构监管水平、满足金融机构合规需求的技术、手段和系统。实际上，监管、合规、科技是三位一体的。
虽然有些传统的技术可以支撑监管的需求，但无法形成完备性，因此就需要金融科技进行一种和管理、业务高度关联的蜕变。
有意思的是，大道归一。在物理学中，有一个熵增原理：在一个封闭的无序环境里，熵变一定是朝着熵增的方向发展的。而为了使熵增变得更小，就一定要实现有序的开放。监管科技上的“熵变”，在可控的范围内就要坚持有序开放的原则，无序会使熵增的速度加剧。因此有序和开放是推进监管科技的主线。
关注监管科技发展的阶段和核心技术
监管科技包含监管管理层相关技术和被监管企业的合规相关技术两方面，两者互为一体。
这种“双生”的技术范畴，已经或将要经历四个发展阶段：
- 第一阶段：20世纪初到2008年是监管科技RegTech1.0阶段，主要解决“有和无”的问题。金融机构运用新技术，监视和分析违反特定法规和流程的风险，量化风险监控管理。
- 第二阶段：2008年到2020年，RegTech2.0阶段。这一阶段，监管与合规逐步结合，监管逐步实现流程化、自动化、数字化，以合规为导向帮助企业规范发展，合规层面技术占比提高。
- 第三阶段：即RegTech3.0阶段。2021年是监管科技的元年。由于数据应用的深入，金融机构经营思路由KYC（了解你的客户）和KYB（了解你的业务）转向了KYD（了解你的数据）。技术与数据的整合完全改变了以前只依靠信息技术的因素进行风险管理和预测的局面，转而更加注重态势感知层面，并加入人的重要性，重构监管科技；
- 第四阶段：监管科技4.0阶段，监管科技将迎来人机融合，类脑计算与监管科技的结合，会推动监管科技与社会经济相融合的“监管数字孪生形态”的真正形成。
现在，我们更关注当下的监管科技3.0阶段。这一阶段，监管科技的核心技术包括八大类：
- 第一是大数据技术，是数据要素市场最关键、最底层需要掌控的技术；
- 第二是云计算，它使得监管科技能够体现服务的标准化，是“数字底座”；
- 第三是API技术，要构建开放式银行，API技术可以起到比较好的作用；
- 第四是人工智能，金融行业目前使用比较多，但仍需进一步深化；
- 第五是区块链技术，在监管科技中起自证清白、互证清白、协同发展的作用；
- 第六是隐私计算，包括MPC、联邦学习、TEE计算，保证相互协同过程中数据的确权，保证数据可用不可见；
- 第七是AI技术，包括NLP、知识图谱、RPA、机器学习；
- 第八是分布式存储技术，虽然银行以前数据的存放也都是分布式的，但仍有很多不到位之处，下一步要与5G、量子计算和类脑技术等下一代技术集成起来，形成监管科技的核心技术。
数据要素市场化配置的关键
2020年4月9号，国务院发布了《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，提出数据要素不但作为生产要素正式进入市场，而且要市场化配置。
由于数据跟土地不一样，在流通中数据自身可任意复制，难以确权，这导致数据要素进入市场后很难交易。这些问题，单纯通过技术、管理或者业务创新都不能解决，尤其在监管科技转向于KYD时，一定要系统化地解决。
总结起来，数据要素要实现市场化配置，首先是要让数据参与市场分配，在数据市场上，这个“分配”就体现为，“我个人的数据如何参与到国民经济当中？我能不能参与经济分配？”这样的问题。而与此对应的，还要有一个评价体系。
在传统模式下，互联网厂商实际上用免费使用的方式，换取了用户数据产生的收益。这种局面，在市场化配置的环境下，需要进行引导和转变。
如何转变呢？先从历史角度理解这种变化的本质：农耕时代的生产要素土地和劳动，其交易非常简单，买方和卖方直接对接，权属清晰，交易自然；工业时代，公司产生，生产要素中增加了技术、管理、资本、知识，这些要素权属相对清晰，交易过程也较清晰；而进入互联网时代，数据成为生产要素，其权属不清，交易则非常困难。
为了解决这个问题，监管科技就需要把所有权、使用权、经营权、收益权和管理权全部单独切分出来。
这个数据要素市场化配置的过程分为三个阶段。首先是信息化阶段，通过信息化解决数据孤岛问题，而集中化可以打通数据孤岛，形成一个生态平台，这自然而然导致数据霸权的形成，但数据霸权是中性的，随着数据应用的加深，由于数据霸权里无法体现数据主权，就需要运用数联网的体系来解决数据的主权问题。
通过数据主权的确权，安全分享交易，才能够解决数字鸿沟的问题。
数据流通涉及卖家和买家，即供方和需方。数据流通的模式有三类：一是集权化模式，可以控制数据的一些管理风险，将其限制在到一定范围内；二是产品化模式，产品化是一种资产化的模式，不存在比较难以确权的数据；三是融通模式，随着数据应用的深入，尤其是监管合规要求的提高，市场需要一种“融通”的模式。
而“数联网”就可以帮助实现这种“融通”的模式，因为数联网对于数据要素的贡献本身就包括三个部分：一是数交换，实现无交叉的场外交易；二是数融通，双方之间的数据交换，形成一个真正匹配的交易市场；三是数资产，要形成资产化。
因此，围绕数据要素和监管科技进行顶层设计，建立相关的规范标准，提供公共服务和行业的典型应用，不应仅仅局限在金融企业里，而一定需要跟行业和政府结合起来形成一个完整的生态体系。
总之，监管科技是一个完整的生态体系。在数字经济推进涉及底层改变时，要进行“新基建”，而中间的应用场景也会随之变化，同时，相关理论研究也必须跟上。
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