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    金融科技對(duì)商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的經(jīng)濟(jì)資本影響研究

    2021-02-06 11:27:08宋良榮
    科技管理研究 2021年1期
    關(guān)鍵詞:信用風(fēng)險(xiǎn)商業(yè)銀行金融

    姚 婷,宋良榮

    (1.上海理工大學(xué)管理學(xué)院,上海 200093;2.廣西大學(xué)行健文理學(xué)院,廣西南寧 530005)

    1 研究背景

    2014 年3 月,“金融科技”首次出現(xiàn)在中國(guó)政府工作報(bào)告中。2019 年8 月人民銀行發(fā)布關(guān)于金融科技(FinTech)未來(lái)3 年發(fā)展規(guī)劃,把金融科技運(yùn)用到金融風(fēng)險(xiǎn)管理領(lǐng)域提升到一個(gè)前所未有的高度。2019 年12 月,中國(guó)人民銀行宣布推出金融科技創(chuàng)新監(jiān)管試點(diǎn),北京率先啟動(dòng)中國(guó)版的監(jiān)管模式,說(shuō)明了國(guó)家高度重視金融科技在金融風(fēng)險(xiǎn)管理和控制領(lǐng)域的地位。作為中國(guó)金融體系的主體-商業(yè)銀行需要抓住金融科技發(fā)展的契機(jī),實(shí)現(xiàn)自我升級(jí)與蛻變。

    金融科技是結(jié)合“金融+科技”的特點(diǎn),創(chuàng)新金融新業(yè)態(tài),利用智能投顧、分布式記賬、生物識(shí)別等新興技術(shù),創(chuàng)新了各種新模式、應(yīng)用場(chǎng)景、流程、新產(chǎn)品和新體驗(yàn)等[1],旨在提升服務(wù)效率、客戶體驗(yàn)和降低成本一種模式。商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)是指貸款人無(wú)力履行合同給商業(yè)銀行造成的風(fēng)險(xiǎn),既包括貸款人無(wú)力履約還包括由于貸款人資產(chǎn)狀況發(fā)生變化導(dǎo)致商業(yè)銀行資產(chǎn)價(jià)格過(guò)度波動(dòng)所帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)。目前,商業(yè)銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)位居銀行風(fēng)險(xiǎn)管理的主要地位,其運(yùn)營(yíng)管理的成效決定著銀行的健康發(fā)展。商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的經(jīng)濟(jì)資本管理是一種先進(jìn)的風(fēng)險(xiǎn)管理方法,其本質(zhì)是覆蓋銀行的信用風(fēng)險(xiǎn),是銀行根據(jù)其自身資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)狀況,在一定時(shí)期內(nèi)用來(lái)彌補(bǔ)其非預(yù)期損失的資本,是一種風(fēng)險(xiǎn)的測(cè)度。

    “金融科技+商業(yè)銀行”的精髓在于通過(guò)金融科學(xué)技術(shù)與商業(yè)銀行結(jié)合,顛覆商業(yè)銀行原有盈利模式,實(shí)現(xiàn)以數(shù)據(jù)為運(yùn)營(yíng)核心,以金融科學(xué)技術(shù)為支撐商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)管理提供多元化的立體創(chuàng)新思路。金融科技對(duì)商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)管理產(chǎn)生的影響可以概括為兩個(gè)方面:(1)金融科技利用先進(jìn)的技術(shù)(包括智能投顧、大數(shù)據(jù)和生物識(shí)別等)為商業(yè)銀行解決信息不對(duì)稱、原有數(shù)據(jù)容量擴(kuò)容和質(zhì)量不高等問(wèn)題提供了新的解決途徑,能夠降低銀行信貸風(fēng)險(xiǎn),提升其風(fēng)險(xiǎn)防范和控制能力。(2)金融科技具有海量數(shù)據(jù)處理優(yōu)勢(shì),高容量的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)能力,便捷化的服務(wù)模式,顛覆了商業(yè)銀行原有盈利模式,加大了商業(yè)銀行破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)。由此引發(fā)的思考:金融科技影響商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的機(jī)理是什么?金融科技發(fā)展對(duì)商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)管控水平影響有多高?這些問(wèn)題的解答有助于提升商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)管理和防控水平,降低銀行信用風(fēng)險(xiǎn),促進(jìn)中國(guó)金融體系健康發(fā)展的意義深遠(yuǎn)。

    國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)金融科技如何影響商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)主要集中于兩個(gè)不同層面:(1)金融科技加大商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)。巴曙松等[2]指出隨著金融領(lǐng)域參與者的多元化(其中包括傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)、轉(zhuǎn)型升級(jí)的金融機(jī)構(gòu)等,涵蓋領(lǐng)域既包括傳統(tǒng)的信貸、存款和集資、銀行中間業(yè)務(wù),還包括投資管理服務(wù)和保險(xiǎn)等等[3-4]),金融科技存在以下潛在風(fēng)險(xiǎn):微觀方面包括金融機(jī)構(gòu)的流程、網(wǎng)絡(luò)、法律風(fēng)險(xiǎn)等等[5-6];宏觀方面包括順周期性、聲譽(yù)和過(guò)度波動(dòng)有關(guān)等風(fēng)險(xiǎn)。這些風(fēng)險(xiǎn)的不斷發(fā)展演化,提升了交易過(guò)程中發(fā)生的成本,導(dǎo)致商業(yè)銀行破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)機(jī)率加大;(2)金融科技降低了交易過(guò)程中的信息不對(duì)稱成本,降低了銀行信用風(fēng)險(xiǎn),提升了銀行風(fēng)險(xiǎn)管理和防控水平。金融科技從金融技術(shù)向金融科技轉(zhuǎn)化[7],金融科技將新興技術(shù)切入金融服務(wù)領(lǐng)域,打通了金融業(yè)的資產(chǎn)端環(huán)節(jié),將資金端和資產(chǎn)端的精準(zhǔn)高效匹配,實(shí)現(xiàn)高效定價(jià),可以有效實(shí)現(xiàn)場(chǎng)景和產(chǎn)品創(chuàng)新、提高服務(wù)能力、降低運(yùn)營(yíng)成本以及更好的管理風(fēng)險(xiǎn)[8-9]。金融服務(wù)向非中介化演變,使得金融領(lǐng)域向便捷化、高效和智能方向轉(zhuǎn)型。金融科技不僅可以提供便捷的金融服務(wù),還拓展更多的零售客戶和低端客戶,利用金融科技對(duì)消費(fèi)者的行為規(guī)律、喜好等進(jìn)行分析,以便提供個(gè)性化的解決方案,以更低的成本[10],提供給客戶更好的服務(wù)和體驗(yàn)[11-12]。

    通過(guò)上述關(guān)于金融科技對(duì)商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)影響的研究發(fā)現(xiàn),已有文獻(xiàn)一方面只從效率、盈利及風(fēng)險(xiǎn)管控等幾個(gè)割裂的角度研究金融科技對(duì)商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)影響的變化,缺乏系統(tǒng)性的理論機(jī)制探討;另一方面,缺少?gòu)膶?shí)證層面定量衡量這種影響的大小及不同資產(chǎn)規(guī)模的商業(yè)銀行差異化效用。鑒于此,本文首先闡述金融科技影響銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的機(jī)理,其次借鑒文本挖掘法和主成分分析法構(gòu)建金融科技應(yīng)用指數(shù),并在此基礎(chǔ)上運(yùn)用國(guó)內(nèi)16 家商業(yè)銀行的數(shù)據(jù),定量分析金融科技對(duì)商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)管控的影響,最后總結(jié)全文,并討論金融科技影響銀行信用風(fēng)險(xiǎn)管理和防控方面的政策建議。

    2 金融科技影響商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的機(jī)理分析

    金融科技是“金融與科學(xué)技術(shù)的無(wú)縫銜接”,利用分布式記賬技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)、機(jī)器學(xué)習(xí)等先進(jìn)技術(shù)與海量數(shù)據(jù)結(jié)合,實(shí)現(xiàn)了資金跨時(shí)空配置、新型支付清算、數(shù)字貨幣等新金融業(yè)態(tài)[13]。金融科技對(duì)商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)影響機(jī)制可以歸納為截然相反的兩條途徑。

    2.1 金融科技降低商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn),拓展盈利空間和提升風(fēng)險(xiǎn)管理水平

    (1)金融科技可以優(yōu)化銀行信貸業(yè)務(wù)流程,降低銀行總體風(fēng)險(xiǎn)水平。首先,在客戶征信評(píng)級(jí)方面:金融科技可以借助商業(yè)銀行獲取多維度的數(shù)據(jù),擴(kuò)大客戶征信數(shù)據(jù)源頭,將大量長(zhǎng)尾客戶日常消費(fèi)記錄和習(xí)慣計(jì)入信用累積數(shù)據(jù)中。并且利用先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)為銀行授信提供參考數(shù)據(jù)源和傳統(tǒng)評(píng)級(jí)模型難以解決的非線性問(wèn)題,提升商業(yè)銀行授信能力;其次,在普惠金融方面:在區(qū)塊鏈技術(shù)分布式規(guī)則下,將中小企業(yè)的經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)作為信用的基礎(chǔ),在中小企業(yè)貸款過(guò)程中提供精準(zhǔn)的風(fēng)險(xiǎn)控制和優(yōu)化供應(yīng)鏈融資服務(wù),實(shí)現(xiàn)專業(yè)和實(shí)時(shí)化的監(jiān)控和風(fēng)險(xiǎn)追蹤服務(wù)[14]。(2)金融科技可以降低運(yùn)營(yíng)成本,解決原有數(shù)據(jù)質(zhì)量不高的困境。傳統(tǒng)商業(yè)銀行成立時(shí)間早,掌握了大量國(guó)民消費(fèi)和資金擁有數(shù)據(jù)。由于原有技術(shù)和數(shù)據(jù)不完善,數(shù)據(jù)質(zhì)量和生成獲取方式也不同,加上我國(guó)征信體系尚未完全建立,數(shù)據(jù)的來(lái)源和可靠性存在質(zhì)疑。人工智能、深度學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)等技術(shù)可以將客戶的消費(fèi)和投資喜好進(jìn)行海量數(shù)據(jù)分析,并通過(guò)學(xué)習(xí)糾正等方式,對(duì)原有數(shù)據(jù)進(jìn)行高效分析,降低交易成本,提升數(shù)據(jù)質(zhì)量[15-16]。(3)金融科技變革傳統(tǒng)銀行原有盈利模式,拓寬盈利空間。

    原有商業(yè)銀行存在客戶偏好,盈利主要依賴存貸利差,對(duì)于長(zhǎng)尾客戶往往覆蓋不到。根據(jù)國(guó)家普惠金融與公平原則,可以利用去中心化和分布式賬本進(jìn)行記錄,對(duì)中小企業(yè)和個(gè)人交易進(jìn)行處理,解決了原有金融機(jī)構(gòu)對(duì)長(zhǎng)尾客戶信息獲取成本高,交易鏈條長(zhǎng)、繁瑣等困境,擴(kuò)寬了原有盈利空間。另外,金融科技可以利用新興科技對(duì)商業(yè)銀行優(yōu)質(zhì)客戶進(jìn)行一對(duì)一的精準(zhǔn)服務(wù),提高商業(yè)銀行電子銀行替代率[17],降低人工成本,打破時(shí)空的界限,實(shí)施“7×24”小時(shí)不間斷的服務(wù),提升銀行利潤(rùn)水平。

    2.2 金融科技增加銀行信用風(fēng)險(xiǎn),加大破產(chǎn)機(jī)率

    (1)金融科技加大商業(yè)銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)。由于商業(yè)銀行存在信貸偏好,信貸資金分配上對(duì)中小企業(yè)存在惜貸,商業(yè)銀行在征信評(píng)級(jí)、小微企業(yè)和動(dòng)產(chǎn)融資方面的投入相對(duì)薄弱,尚未開(kāi)發(fā)甚至被忽視的價(jià)值網(wǎng)絡(luò)會(huì)導(dǎo)致現(xiàn)有的優(yōu)質(zhì)客戶流失[18]。同時(shí)隨著普惠金融的展開(kāi),加大了對(duì)低端客戶的覆蓋,信用風(fēng)險(xiǎn)的違約概率可能會(huì)增大。

    (2)金融科技導(dǎo)致銀行與客戶合約雙方資產(chǎn)價(jià)值波動(dòng)頻繁。金融科技融合了貨幣、債券、衍生品和大宗商品市場(chǎng)的界限,金融交叉風(fēng)險(xiǎn)不斷疊加,風(fēng)險(xiǎn)的傳播途徑和時(shí)空正在改變。由于互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和金融技術(shù)不斷發(fā)展,參與者和參與形式多元化,新興的業(yè)態(tài)模式不斷發(fā)生,交易鏈條的不斷延長(zhǎng),造成銀行與客戶合約雙方的資產(chǎn)價(jià)值波動(dòng)不斷,給商業(yè)銀行帶來(lái)了巨大風(fēng)險(xiǎn)。

    (3)金融科技導(dǎo)致商業(yè)銀行產(chǎn)生技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)。全天候的服務(wù)和參與者的多元化[19-20],海量的數(shù)據(jù)在不斷以冪的級(jí)別增加,大量的客戶信息數(shù)據(jù)一旦保管不善,會(huì)導(dǎo)致信息和數(shù)據(jù)泄露,各類信息錯(cuò)綜復(fù)雜,技術(shù)失控風(fēng)險(xiǎn)加大。另外,海量的數(shù)據(jù)前所未有,原有的技術(shù)是否能承載它們的容量及處理速度是否能跟進(jìn);對(duì)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、讀取存在風(fēng)險(xiǎn),數(shù)據(jù)的不完整以及失真是否能夠處理等等問(wèn)題將導(dǎo)致商業(yè)銀行決策失敗。。

    3 模型設(shè)定與變量的選取

    3.1 模型設(shè)定

    3.2 變量定義

    最后,計(jì)算出違約距離DD,公式如下:

    DD 越大說(shuō)明商業(yè)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的可能性越小,計(jì)算結(jié)果如圖1 所示。

    圖1 16 家商業(yè)銀行違約距離

    (2)核心解釋變量:金融科技應(yīng)用指數(shù)。金融科技應(yīng)用指數(shù)的構(gòu)建是本文研究十分關(guān)鍵的一步?,F(xiàn)有研究主要通過(guò)文本挖掘法和指數(shù)合成法構(gòu)建。本文參考郭品等[23]的互聯(lián)網(wǎng)金融指數(shù)構(gòu)造方法,構(gòu)建本文的金融科技應(yīng)用指數(shù)。該指數(shù)包括金融科技合成指數(shù)、商業(yè)銀行個(gè)人存款、商業(yè)銀行個(gè)人貸款和信用卡新增發(fā)卡量4 個(gè)二級(jí)指標(biāo)。金融科技合成指數(shù)原始數(shù)據(jù)來(lái)源于百度搜索指數(shù)和百度咨詢關(guān)注。構(gòu)建步驟如下:首先,以金融科技、第三方支付、電子支付、手機(jī)支付、電子銀行、互聯(lián)網(wǎng)金融關(guān)鍵詞構(gòu)建基礎(chǔ)維度。其次,借鑒百度搜索指數(shù)和百度咨詢關(guān)注,得到這些關(guān)鍵詞關(guān)注度的月平均值,并繪出2011 年1 月至2019 年6 月金融科技合成指數(shù)各個(gè)成分指數(shù)走勢(shì)圖(如圖2)。最后,通過(guò)運(yùn)用軟件運(yùn)用主成分分析法和因子分析法,對(duì)關(guān)鍵詞進(jìn)行降維,得到關(guān)鍵詞的公因子,進(jìn)而計(jì)算出金融科技合成指數(shù)。然后再利用同樣的方法,將4 個(gè)二級(jí)指標(biāo)進(jìn)行合成,最終構(gòu)建金融科技應(yīng)用指數(shù)。

    圖2 2011 年1 月至2019 年6 月金融科技各項(xiàng)組成指數(shù)走勢(shì)

    由于不同變量之間的單位不盡相同,如果直接使用,會(huì)造成實(shí)證檢驗(yàn)產(chǎn)生錯(cuò)誤的結(jié)果。對(duì)上述變量的原始數(shù)據(jù)采用均值-標(biāo)準(zhǔn)差法進(jìn)行處理,避免了在綜合評(píng)價(jià)時(shí)受到原始數(shù)據(jù)不同單位的影響,具體計(jì)算公式如下:

    其中:

    3.3 樣本選擇與描述性統(tǒng)計(jì)

    3.3.1 樣本選取

    本文選取2011 年1 月至2019 年6 月16 家上市商業(yè)銀行的數(shù)據(jù)構(gòu)建動(dòng)態(tài)面板模型。數(shù)據(jù)來(lái)源于數(shù)據(jù)庫(kù)和各大商業(yè)銀行年報(bào),控制變量數(shù)據(jù)來(lái)源于數(shù)據(jù)庫(kù),缺失的數(shù)據(jù)來(lái)自網(wǎng)上搜集整理。

    3.3.2 變量設(shè)計(jì)與描述性統(tǒng)計(jì)

    表1 變量的描述性統(tǒng)計(jì)

    4 實(shí)證結(jié)果與分析

    由于商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的經(jīng)濟(jì)資本具有持續(xù)時(shí)間效應(yīng),本文在原有一般隨機(jī)模型和固定效應(yīng)模型的基礎(chǔ)上,采用系統(tǒng)廣義矩估計(jì)()模型來(lái)檢驗(yàn)金融科技對(duì)商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)經(jīng)濟(jì)資本的影響。

    首先,采用靜態(tài)面板的混合、固定與隨機(jī)效應(yīng)估計(jì)方程(1);從表2 看出,檢驗(yàn)的值為0.000,拒絕混合效應(yīng)的估計(jì):檢驗(yàn)的P 值為0.102,在10%顯著水平上,本文選擇固定效應(yīng)模型。其次,采用差分廣義矩估計(jì)()和系統(tǒng)廣義矩估計(jì)()模型解決銀行盈利能力、資產(chǎn)規(guī)模與風(fēng)險(xiǎn)管控水平存在的內(nèi)生性問(wèn)題。兩個(gè)動(dòng)態(tài)面板的檢驗(yàn)結(jié)果和檢驗(yàn)說(shuō)明模型結(jié)果是有效的。

    (1)金融科技應(yīng)用指數(shù)的估計(jì)系數(shù)為-1.959,在1%水平顯著,與假設(shè)預(yù)期一致,說(shuō)明金融科技能夠增加交易雙方信息透明度,降低交易成本,所需的商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的經(jīng)濟(jì)資本也隨之減少。

    表2 金融科技對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)管理水平的影響

    表2 (續(xù))

    (3)商業(yè)銀行資產(chǎn)規(guī)模系數(shù)為正,符合“信用悖論”理論,即商業(yè)銀行資產(chǎn)規(guī)模越大,會(huì)根據(jù)自身的優(yōu)勢(shì)對(duì)客戶信用關(guān)系、區(qū)域行業(yè)信息優(yōu)勢(shì)等業(yè)務(wù)規(guī)模效應(yīng)來(lái)進(jìn)行放貸,反而沒(méi)有利用分散投資化解風(fēng)險(xiǎn)。

    (4)盈利水平與信用風(fēng)險(xiǎn)的經(jīng)濟(jì)資本存在負(fù)向關(guān)系,說(shuō)明盈利能力越強(qiáng),銀行風(fēng)險(xiǎn)管理水平提高,所需要的經(jīng)濟(jì)資本就越低。

    5 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

    為保證模型檢驗(yàn)結(jié)果穩(wěn)健性及可靠性,本文將不良貸款率代替模型的解釋變量進(jìn)行檢驗(yàn),模型檢驗(yàn)出來(lái)的結(jié)果雖然系數(shù)絕對(duì)值有差異,但是顯著性水平、正負(fù)情況及大小程度與上述檢驗(yàn)結(jié)果基本一致。

    6 結(jié)論與啟示

    本文首先分析了金融科技對(duì)商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)影響的機(jī)制,概括出兩條截然相反的路徑;其次,本文利用百度搜索指數(shù)和主成分分析法構(gòu)建了金融科技應(yīng)用指數(shù),作為實(shí)證檢驗(yàn)的核心解釋變量;最后,選取了16 家商業(yè)銀行2011 年1 月至2019 年6 月的數(shù)據(jù),檢驗(yàn)了金融科技對(duì)商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)管理水平的影響。結(jié)果表明:(1)金融科技增加了交易雙方的信息透明度,降低了交易成本,減少了商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的經(jīng)濟(jì)資本,提升了銀行風(fēng)險(xiǎn)管理水平;(2)金融科技時(shí)代,親周期行為降低,商業(yè)銀行結(jié)合各類因素來(lái)判斷其信用風(fēng)險(xiǎn),風(fēng)險(xiǎn)管理水平提升;(3)商業(yè)銀行資產(chǎn)規(guī)模越大,需要覆蓋信用風(fēng)險(xiǎn)的非預(yù)期損失的資本也越高;(4)商業(yè)銀行盈利能力越強(qiáng),需要非預(yù)期損失的資本就越低。

    據(jù)此本文提出以下建議:(1)商業(yè)銀行應(yīng)積極與金融科技深度融合以應(yīng)對(duì)金融科技帶來(lái)的沖擊。商業(yè)銀行需運(yùn)用自身優(yōu)勢(shì)與金融科技企業(yè)深度合作,加強(qiáng)數(shù)據(jù)的挖掘與分析,提升對(duì)客戶風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估精準(zhǔn)度,降低信息不對(duì)稱的成本,提高其風(fēng)險(xiǎn)管控水平,將業(yè)務(wù)拓展到新金融科技生態(tài)圈,不斷挖掘盈利的新增長(zhǎng)點(diǎn)[24]。(2)政府需要在監(jiān)管制度和法律、行業(yè)規(guī)范、技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)體系等各方面做出相應(yīng)的頂層設(shè)計(jì)。在監(jiān)管體制上,需要對(duì)多個(gè)市場(chǎng)(甚至國(guó)與國(guó)之間協(xié)調(diào))、行業(yè)、參與者產(chǎn)生交叉風(fēng)險(xiǎn)的識(shí)別、防范、化解進(jìn)行整體監(jiān)管設(shè)計(jì)。其次,參照國(guó)際上英國(guó)式監(jiān)管模式[25],對(duì)流程、工具、準(zhǔn)入、評(píng)估和過(guò)程等進(jìn)行合理的設(shè)計(jì),設(shè)計(jì)金融科技的監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn),監(jiān)管者和參與者的行為規(guī)范,適時(shí)的選擇統(tǒng)一線上和線下的業(yè)務(wù)監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn),實(shí)施24 小時(shí)不間斷的全過(guò)程監(jiān)管,尋求監(jiān)管與創(chuàng)新發(fā)展的平衡。再次,在行業(yè)和技術(shù)發(fā)展上,需要建立符合金融科技新業(yè)態(tài)發(fā)展的規(guī)范準(zhǔn)則以及能夠覆蓋商業(yè)銀行及與商業(yè)銀行業(yè)務(wù)相關(guān)的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范。另外,在技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)體系上,需要構(gòu)建能夠覆蓋金融科技業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)體系,推出一套規(guī)范的數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)。

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