P2P雷潮之下，監管科技會是救命藥嗎？

近年來，互聯網金融場景變得越來越複雜，風險的隱蔽性也在提高，傳統的線下監管、現場實地抽查等手段已經難以做到對風險隱患的及時發現、準確識別、分級預警和有效處置。數百家P2P平台的爆雷潮，進一步體現了監管能力的重要性。在行政和司法等監管手段之外，技術手段越來越受到地方金融監管部門的熱捧。

P2P爆雷潮呼喚“以技製技”

P2P行業近來可謂是“天雷滾滾”。據統計，2018年前5個月，每個月倒閉的P2P平台基本在20家左右。6月以來，更是迎來集中坍塌，停業及問題平台數累計385家。其中，4家交易規模超過百億的平台——錢爸爸、牛板金、銀票網和投融家全部倒閉；4大高返現平台——錢寶網、雅堂金融、唐小僧、聯璧金融也全軍覆沒。

而伴隨著此次爆雷潮，自融、虛假融資、虛假標、設立資金池、期限錯配等一系列行為浮出水面。據國家互聯網金融安全技術專家委員會發布的《2018年上半年P2P發展監測報告》顯示，上半年新發現違規P2P平台近280家，其中涉嫌虛假標的和自融的有89家。

2018年上半年違規平台類型（部分平台涉嫌多項違規）

由於行業資訊披露普遍不規範，違法違規行為通常具有較強隱蔽性。廣州市金融局局長邱億通認為，與過去不同，當下金融風險通過互聯網蔓延，呈現高隱蔽、跨地域和擴散快等特點。隨著金融業態不斷創新，地方金融監管部門責任越來越重。地方金融監管水準和市場發展水準必須相匹配，金融+互聯網的趨勢不可阻擋，因此互聯網化的管理方法必須跟上。

2017年中國人民銀行金融科技委員會成立時，也表示將會“強化監管科技應用實踐，積極利用大數據、人工智能、雲計算等技術豐富金融監管手段，提升跨行業、跨市場交叉性金融風險的甄別、防範和化解能力”。

利用金融科技更新監管，以解決監管與行業的資訊不對稱問題。金融監管逐漸走向一種基於科技的監管，用技術製衡技術，以技製技。

與科技企業合作模式受到青睞

目前監管科技的發展路徑主要有三條：一是由金融監管當局獨立研究與開發金融科技系統。二是金融監管當局將監管系統的研究開發外包。三是由金融科技公司進行研發，由監管當局、第三方進行評估，可以使用之後再進行推廣，形成適應整個行業的監管科技系統。中國人民銀行金融研究所所長孫國峰曾對媒體表示。

若金融監管進行自主研發，就必須在科技方面投入更多人、財、物資源，其中，在人才建設上，除了金融專業人才，還要求著前沿技術人才；如果採用服務外包、技術採購等方式，由於監管工作具有明顯的長效性和動態調整等特點，外包服務的後期迭代和運維問題都將是大問題。

因此，在自行研發、採用外包、與新科技企業合作這三種選擇中，與擁有相對成熟技術的新科技企業合作正越來越受到地方金融監管當局的青睞。

據雷鋒網了解，今年4月至今，已有北京、廣州、西安、天津等地金融局（辦）先後裝備了類似“螞蟻風險大腦”這樣的風險處理模型；騰訊也依托安全反詐騙實驗室“靈鯤金融安全系統”，搭建了金融安全大數據監管平台，已與北京、深圳、廣州等多地金融局（辦）簽署合作。另外，據報導，由另外一家創業公司提供支持的“北京市網絡借貸監管系統”也於今年初對外發布並投入使用。

監管科技探索實例

具體談談P2P網貸中常見問題的監管科技方式。首先是假標，它本質上是一種集資詐騙行為，通過虛構項目來籌集資金標的，假標投資人的錢實際上根本沒有形成有效借貸，而是被假標的實際借款人挪用。

假標的來源有兩種：一種是P2P平台方自身出於欺詐、自融發布，又可分為欺詐性假標和自融型假標。日前爆發的投之家連環詐騙事件中，來自溫州的盧家幫連續收購多個平台，通過發假標的方式吸收海量公眾資金，然後跑路國外，就是典型的欺詐。而自融型假標是指，某些上市公司由於現金流趨緊，通過收購P2P平台然後發布假標來補充現金流。

第二種則是借款人偽造項目資訊在P2P平台上發布假標，由於風控水準低下，P2P平台對標的的虛假性並不知情。

針對於此，螞蟻金服對雷鋒網表示，“螞蟻風險大腦”采取的做法是：從項目期限、收益率、發標行為、標的資訊、P2P平台本身的資質、風控能力、輿情等維度，對平台上的標的進行監控，並最終體現在模型的打分結果中，從而實現對假標情形的預警。一般而言，為了盡快籌集到大額的資金，假標具有項目期限較短、收益率異常高、標的資訊偽造等特點。

此外，風險大腦還對工商、金融、行業等公開公示企業資訊源進行自動挖掘和資訊整合，構建企業畫像及關聯知識圖譜。如果監測到標的借款人和平台存在利益關聯、或者多個標的背後關聯到同一個公司等異常，都會由於存在假標嫌疑而被預警。

而關於期限錯配，常見的行為也有兩種，第一是將一個長期標拆解成多個借款方背景各異的虛假短期標；第二是採用同一個借款方背景，反覆發短期標，包括起始時間、期限的錯配。

第一種本質是通過假標實現的，所以也可以沿用同樣的方式。而針對於情況二，風控大腦會從相同借款方的借款期限、周期性反覆、以及借款用途與期限的合理性來進行綜合判斷。

據介紹，某金融辦曾經與螞蟻風險大腦一同排查風保險公司業，並給了一份包含幾十家企業的名單。在此之前，金融辦通過傳統手段排查，已將其中8家列為重點監測的高危企業。在識別了這8家企業之外，螞蟻風險大腦還通過其中一家高危企業順藤摸瓜，識別出注冊在異地的兩家關聯企業特徵與風險大腦的“非法集資”模型高度匹配。這兩家企業中，有一家是看似正常經營的商貿企業，而另一家則是從未開展過任何金融業務的科技企業。目前，“螞蟻風險大腦”已針對這3家企業向地方監管機構提出風險預警，3家企業已在屬地機構處理流程中。

觀之騰訊，在金融監管方面，騰訊金融安全大數據監管平台集中精力在提升非法集資等涉眾型金融犯罪“打早打小”的事前預警處置能力，實現對金融風險的識別和監測預警。去年底，其分別與北京市金融工作局、深圳金融辦簽署合作，開發相應地區的金融安全大數據監管平台。據媒體報導，在深圳地區，靈鯤已經實現深圳當地金融機構全覆蓋，預判準確率95%以上，先後預警兩批共22家金融風險公司，其中一家已經立案，一家提交國家處非聯辦發出預警。

另外，據騰訊安全反詐騙實驗室負責人李旭陽表示，聯合監管機構打造金融安全大數據平台只是第一步，該平台還計劃構建“金融混模大腦”，即融合各地政府、金融辦，傳統金融機構，類金融、準金融三大類群體資訊。

結尾

總的來看，“中國的監管科技還處於剛剛起步的階段，現在談挑戰還為時過早。”在問到關於推進金融監管曾遇到的挑戰問題，螞蟻金服告訴雷鋒網。

在他們的理解中，監管科技並不是簡單的金融科技能力複製到金融監管領域，而是要突破技術的邊界，要融合金融業務的理解、因地製異的監管政策、監管部門的專家經驗等諸多方面。科技公司和地方金融監管部門的合作也大都處於探索階段，只有根據科技監管項目在各城落地的效果，持續地調試和優化風控模型、提升技術水準，才能不斷發展。