摘要：从中国上世纪70年代末期开始的金融改革使中国在过去的四十年里实现了经济的高速发展，GDP总额增加了244多倍（从1978年的3680亿元到2018年的900309亿元），上升到全球第二，中国金融体系成长壮大，目前中国的银行体系规模全球第一，股票市场规模全球第二，债券市场规模全球第三，中国用数据说明金融体系的成长与稳定。自2016年以来中国金融监管政策以金融去杠杆和实体稳杠杆为特征，突出强调金融为实体服务的基本功能。
关键词：金融；改革；监管
前言：中国失业率从2010年以前的4.3%下降到2019年6月份的3.67%，年平均工资从2010年的37147元人民币上涨到2018年的82461元人民币，涨幅2.21985倍，
在政府工作报告中，提到了筹推进稳增长、促改革、调结构、惠民生、防风险、保稳定工作，保持经济运行在合理区间，进一步稳就业、稳金融、稳外贸、稳外资、稳投资、稳预期，并且降低了2019年的经济增长预期为6%－6.5%；同时报告还提出要对财税的金融体制进行深入改革，将金融体制变成以服务实体经济为导向，改革优化金融体系结构，改革完善资本市场基础制度，促进多层次资本市场健康稳定发展，提高直接融资特别是股权融资比重。增强保险业风险保障功能。加强金融风险监测预警和化解处置，并且强调目前我国财政金融体系总体稳健，可运用的政策工具多，我们有能力守住不发生系统性风险的底线[1]。
1采用渐进式改革的必然性
中国政府采取了大量的金融政策，干预金融体系得以全面调配资源，补充市场配置失灵配置，全面综合调配公共资源，根据服务性质、经济地位、国家安全等因素对企业进行相应的补贴扶持。此种政策虽有降低部分市场效率、增加系统风险的负面效应，但亦有快速、稳定、实现市场信心的正面作用[2]。在我国现阶段,生产资料公有制是社会主义经济制度的基础,但与此同时,在公有制经济之外,还存在着多种非公有制经济,使劳动者的收入来源多样化,因而也就必然会存在多种非按劳分配的个人收入分配方式.作用：坚持以按劳分配为主体,才能坚持社会主义的基本分配原则,有效地防止两极分化,最终实现共同富裕；实行多种分配方式并存,才能为多种所有制经济的共同发展增强活力和提高经济效益.所以我国一方面支持现有国有企业的持续运行，推进国有企业的改革，同时鼓励民营经济的快速发展。中国的渐进式改革取得了成功而与此相反，苏联和东欧地区的”休克疗法”则使其陷入了经济崩溃，人民失业，通货膨胀。
“休克疗法（shocktherapy）”这一医学术语于20世纪80年代中期被美国经济学家杰弗里·萨克斯（JeffreySachs）引入经济领域[3]。萨克斯将这次他所兜售的休克疗法概括为三化，即稳定化、自由化和私有化。所谓稳定化就是通过严厉的紧缩性财政和金融政策以及一系列抑制社会总需求的强制性措施，迅速遏制恶性通货膨胀，恢复经济秩序，使宏观经济趋于稳定。所谓自由化就是通过“一步到位的价格改革”实现价格的自由化，通过废除对外贸易的国家垄断实现对外贸易的自由化，以及通过放弃外汇管制和垄断，实现外汇的自由化。实行价格、对外贸易和外汇自由化的最终目的，是最大限度地启动市场机制，使其在社会经济生活中发挥应有的调节作用。所谓私有化就是通过归还、出售、租赁、股份制改造等产权制度改革，将国有经济民营化，最终塑造和确立市场经济的主体。
分析比较后会发现，中国渐进式改革保留了现有的经济实体，保持了经济、社会稳定，实现增量改革，利用现有的主体来实现社会经济的推动，并且适时推动政治改革。保证了国家经济的长期高速发展，国内经济稳定，社会安定，目前就业率实现完全就业。
2完善金融体制，充分利用监管科技
2019年以来我国经济运行环境比较复杂，外部环境严峻，实现“六稳”即稳就业、稳金融、稳外贸、稳外资、稳投资、稳预期，则需要进一步完善我们的金融制度，积极发展监管科技，坚持学习国际先进经验并与中国国情相结合，鼓励技术创新。加强金融科技创新产品管理，保护个人金融信息安全。全球迎来了新一轮的科技革命和产业革命的浪潮，这次科技革命如果没有跟上步伐并且胜出，则其结果比较前几次科技产业革命的落后被动局面将在国家层面将更加难以追赶。这对于中国经济来说是一次历史性的时刻，经济社会各领域加速向数字化、智能化、网络化、数字化更高阶段的领域发展的时候，只有正确认识新科技的重要作用，引导其应用于金融体系，才能高效推动整个金融体系的效率。大数据、云计算、人工智能、区块链、移动互联网和物联网等技术变革，创造性的推动了人类的生活方式和思维方式、消费方式，也推动改变了人类社会结构的伦理道德、推动了企业的商业模式和组织结构、生产方式的改变，同样金融基础技术、监管技术、风控技术也与以往不同，从准确性到道德再到效率，均与以往大大不同。
金融创新与风险监管是一步道高一尺，魔高一丈的博弈历史，不同于从机构角度定义的合规科技，监管科技从监管角度出发，以现代科技为技术手段，金融监管数据为样本，优化监管流程，识别运营风险，识别安全隐患，实时监控、学习，实现金融体制的精进。金融三要素即信息、资本、透明度。本质上金融是一个信息产业，金融行业的绝大比例产值集中于信息收集、信息处理、信息分配、信息使用，这与安全管理体系里的风险识别模型非常相似。透明度则是应避免因金融也较为专业比较容易躲开公众监督，避免黑箱操作。监管科技在应用新科技后则不局限于单一的结构性信息，而是将大量的影像信息、社交信息进行录入，并且能识别关联，实现信息检索和有效性读入。目前信息算法已经突飞猛进，在信息共享方面，因为行业、部门的垄断利益原因，信息共享可能难以马上实现，所以要推动金融科技要共通建设、共同研究开发，最后共享。全球范围内，机器学习、自然语言处理、知识图谱等智能技术正在深刻的改变着正各金融行业。
机器学习(MachineLearning,ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科[4]。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。他主要包括监督学习，非监督学习和强化学习。目前机器学习已经成为当前金融风控领域的重要研究方向。正如李开复所言，中国的人工智能迅速崛起，金融行业数字化程度高，拥有大量的数据以及客观正确的标注成果，较为适合深度学习的应用；其次金融行业距离资本近，易产生商业价值；另外，金融业态和产品复杂多样，市场规模巨大，衍生出了大量AI的投资机会。
目前监管科技已经被广泛运用于金融监管。在具体功能上，监管科技已经涵盖了数据收集和数据分析两大方面，其中数据收集包括形成报告（自动化报告、实时检测报告），进行数据管理（数据整合、数据确认、数据可视化、云计算大数据）等；数据分析包括通过虚拟助手采集消费者、被监管机构相关信息并进行交流，市场监管，不端行为检测分析，微观审慎监管和宏观审慎监管等。在应用领域上，监管科技已经广泛运用于银行、证券、保险、互联网金融等领域的监管。
监管科技的英文为RegTech，由监管（Regulatory）和科技Technology）组成，是科技与金融监管全方位融合的产物，同时也是金融科技（FinTech）的一个分支。监管科技出生在英国。英国政府在受到金融危机带来的系统性冲击后，下决心调整金融监管体系，专门设置了监管金融行为的金融行为监管局（FinancialConductAuthority,FCA）。FCA在监管科技方面积极开展了系列探索，推动英国成为了全球监管科技创新的源头[5]。目前，由于全球监管科技仍处于初期发展阶段，各国发展情况差异显著，对于监管科技这一概念的内涵尚无统一规范的定义。FCA认为，监管科技指金融科技公司为金融机构提供的自动化解决方案，利用新技术更有效地解决监管合规问题，减少不断上升的合规费用。国际金融协会（InstituteofInternationalFinance,IIF）则认为，监管科技是更加有效和高效地解决监管与合规要求而使用的新技术。2017年5月15日，中国人民银行成立了金融科技（FinTech）委员会，旨在积极利用大数据、人工智能、云计算等技术丰富的金融监管手段，提升跨行业、跨市场交叉性金融风险的甄别、防范和化解能力，强化监管科技应用实践。最后，全面释放科技创新活力，通过科技技术创新推动金融组织结构优化，强化事中监管，使经济多元化，多层次的而发展。
参考文献：
1.政府工作报告—2019年3月5日在第十三届全国人民代表大会第二次会议上
2.评估中国金融改革：抑制性金融政策的动态效应作者黄益平发表于清华金融评论66期
论文作者:张延吉
论文发表刊物:《工程管理前沿》2019年12期
论文发表时间:2019/8/23
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