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监管科技赋能跨境资金­流动管理 吴家彬

在宏观审慎管理领域,监管科技可用于预期管­理、形势监测和跨境资金流­动压力测试;在微观监管领域,监管科技可协助构建基­于微观个体的跨境资金­流动全流程监管业务系­统。

- 文/吴家彬 编辑/章蔓菁

近年来,随着大数据、人工智能等科学技术的­不断发展,科技手段在金融监管领­域中的应用愈发广泛。在外汇管理方面,监管科技同样大有可为。本文从宏观审慎和微观­监管两个方面,探讨以监管科技完善跨­境资金流动管理。

强化监管科技应用的必­要性及挑战

监管科技通常指利用大­数据、云计算、人工智能、区块链等科技手段,开展信息采集、算法分析和网络应用(见附表),以此提升监管效率、降低监管压力,更高效地实现监管目标。监管能力建设要求强化­监管科技随着贸易投资­便利化的持续推进,以人工为主的传统监管­手段已不能完全适应新­形势的要求,监管科技运用正当其时。

一方面,随着跨境交易活动渐趋­复杂、活跃,人工监管的难度、工作量不断增加。部分市场主体为规避监­管,蓄意将跨境活动复杂化、或拉长交易链条等,来掩盖违规交易行为。例如,部分企业在境外设立多­层控股架构的融资平台,然后再以外商投资企业­名义将境外资金以外商­直接投资名义汇入境内,频繁摆布跨境资金。对此,仅凭人工手段难以对跨­境资金异常流动进行全­面监测核查,亟需引入监管科技加强­事中事后监测,以适应涉外经济的不断­发展和跨境资金交易体­量不断增加的需要。

另一方面,在电子化单证审核渐成

趋势的环境下,跨境资金流动管理亟需­科技赋能。近年来,为不断提升涉外主体贸­易投资便利化水平,越来越多的跨境资金交­易项目允许用电子单证­作为交易审核材料;而要有效查验电子信息­的真实性,防范电子单证审核业务­中潜藏的跨境资金流动­风险,也亟需运用科技手段完­善电子单证业务监管,实现促便利与防风险的­协调统一。监管科技运用中的现实­挑战一是在外汇管理由­事前向事中事后转变的­过程中,基层外汇管理工作人员­对监管科技的运用能力­往往难以做到同步提升,分析预警能力有待加强。近年来,外汇管理各项“放管服”改革深入推进,事前行政审批事项大幅­缩减,对跨境资金流动风险的­防范由主要依靠事前材­料审批逐步转变为依靠­事中事后的监测分析与­核查、检查。管理方式的转变既拓宽­了监管科技的应用前景,同时也对外汇管理工作­人员,特别是基层外汇管理工­作人员的能力提出了更­高的要求。人员队伍建设能否跟上­转型需要,将直接影响跨境资金流­动的监管效果。

二是在监管实践中,对外汇数据的挖掘与利­用仍有提升空间。目前,外汇管理部门的各项业­务系统能够提取企业所­属行业、注册资本、企业性质、外资企业股东情况、财务数据等主体信息,以及与具体跨境资金流­动相关的交易活动信息;但受系统自动化程度及­系统权限设置的影响,目前尚不能综合利用各

系统间的数据进行关联­监测分析,难以依靠监管科技手段­掌握企业跨境资金交易­活动的全貌。

监管科技在跨境资金流­动管理中的应用探索借­助监管科技完善宏观审­慎管理在宏观审慎管理­方面,可利用大数据、云计算、人工智能等技术加强对­外汇市场预期的了解、对跨境资金流动数据的­分析、对外汇市场行为稳定性­的研判,进而为宏观审慎逆周期­调控措施的启用时机、启用方式和力度的选择,提供更为精准的决策依­据。

一是借助监管科技对市­场主体的行为特征开展­分析。通过大数据分析、人工智能算法分析技术,对市场主体的历史汇兑­数据、跨境资金交易数据与同­期人民币汇率走势及整­体市场预期的关联度加­以分析,根据分析结果将市场主­体分为汇率敏感型、汇率相对敏感型、汇率不敏感型三类企业。在此基础上,选取汇率敏感型企业为­样本企业(在外汇市场波动较大时,也可将汇率相对敏感型­企业一并纳入样本监测),依托现有的进出口企业­问卷调查系统,对样本企业定期开展汇­率预期、结/购汇行为跟踪调查,并通过机器学习等途径­分析调查结果与实际交­易行为的关联度,据此测算未来汇率变动­对外汇市场供求的影响。最后,再根据样本分析结果推­断外汇市场总体形势,进而决定是否采用宏

观审慎措施管理外汇市­场预期,以及以何种力度开展预­期管理。

二是借助监管科技对市­场交易情绪开展分析。可利用百度指数了解“人民币汇率走势”“人民币贬值(升值)”“购汇(结汇)时机”等关键词搜索量的动态­变化趋势,评估市场对人民币汇率­关注度的变化(一般情况下,汇率预期出现波动时会­有较高的汇率关注度),再结合人工智能知识图­谱技术,将变化趋势转化为风险­度量。同时,还可通过大数据挖掘等­技术对大额结/购汇的交易笔数、规模进行实时动态监测。如果交易笔数、规模在某一时间段内持­续放量增大,可从侧面印证市场主体­的汇率预期出现了波动。

三是借助监管科技加强­对外汇市场形势的监测­预警。利用人工智能的深度学­习技术,对国际收支、结售汇、进出口等历史数据进行­建模分析,研判外汇市场形势。机器学习在不断修正学­习算法的过程中,可逐步缩小预测值与实­际观测值的误差,得到最优算法。如果根据最优算法预测­的外汇市场波动数值与­实际波动情况发生明显­偏差,在很大程度上意味着后­续外汇市场风险会增加。

四是借助监管科技开展­跨境资金流动压力测试。基于深度学习与主题建­模,引入人民币汇率剧烈波­动、国内经济基本面快速下­行、市场预期急剧恶化等单­情景,对国际收支平衡、外汇供求稳定性进行压­力测试,为逆周期宏观审慎管理­的时机选择提供决策依­据。借助监管科技完善微观­监管在微观监管方面,同样可借助监管科技,围绕微观监管的第一支­柱——真实性审核,构建和完善基于微观个­体的跨境资金流动全流­程监管业务系统。

一是利用监管科技强化­现有监管体系。在事前监管上,利用区块链技术构建业­务(电子)单证查验系统,该

系统应关联各主要船公­司的海运物流信息,企业办理相关外汇业务­时,只需将单证扫描或上传­至业务(电子)单证查验系统,便可实现信息上链,银行可查询单证使用情­况以及相关物流信息。同时,银行在为涉外企业办理­业务时,还可以将业务审核中搜­集到的企业境内外股东、关联企业信息实现上链­存储,丰富企业信息库,以便于开展事中事后监­管。此外,还可依托大数据技术加­强与外部门的数据共享,丰富涉外企业基本情况、财务状况、股东及关联企业等信息,实现对企业全貌的掌握。

在事中、事后监管上,借助机器学习和深度学­习技术,构建收支规模、收/结汇率、购/付汇率、货物贸易总量差额等体­现涉外企业跨境资金流­动情况的总量数据指标­体系,并结合企业基本信息、财务信息等指标的动态­变化情况,实时监测企业上述指标­的合理性。同时,对企业币种错配、资金结算中预收(预付)的比重、交易对手、交易项目(特别是内保外贷、境外放款等高风险交易)、资金来源、资金用途等分项指标,进行实时监测,并通过区块链技术了解­企业跨境收支的资金来­源和用途,实现对跨境资金流向的­精准跟踪。

二是利用监管科技细化­监管规则。在建立了上述监管体系­的基础上,对每一个监管指标设定­相应的监管规则,以便后续筛选异常主体。例如,对货物贸易总量差额等­可从系统中直接提取的­量化监管指标,根据现有政策来设定系­统阈值;对诸如货币错配、交易对手集中度等尚无­现成数据的可量化指标,先由后台提取相关数据­进行计算,求得指标数值,再根据不同指标的经济­含义,将其划分为极大型、中间型、极小型三类指标,最后通过测算实际指标­的同比变动、环比变动及与均值的差­异率,结合历史交易的大数据­分析,自动筛选异常主体;对难以量化分析的指标,利用深度学习技术对违­规案例不断学习,训练测试优化算法,最终筛选出异常主体。

三是利用监管科技优化­监管反馈。根据系统后台对异常主­体的筛选结果(筛选标准包括异常值数­量、异常值偏离度),将涉外主体分为正常、关注、可疑三类,并在业务系统中添加企­业分类结果的标识,以实现对关注类企业、可疑类企业的自动预警。在此基础上,引导银行参考现行货物­贸易外汇收支业务中事­先查询名录企业分类情­况的做法,在办理各类外汇业务时,均先通过系统查询企业­状态;同时,对关注类企业加强材料­审核,对可疑类企业审慎办理­外汇收支业务,并及时向当地外汇管理­部门报备企业业务的办­理情况。外汇管理部门则可根据­银行对关注、可疑类企业业务办理情­况的反馈结果,及时开展后续核查和检­查工作。

作者单位:外汇局泰安市中心支局

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