FinTech China | 金融科技前沿精选（第26期）：欧洲金融科技融资明年或再度停滞
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Highlighting the global trends and Chinese focus of FinTech development.
Capturing the local dynamics of technological frontiers
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国际前沿资讯
2021年上半年欧洲金融科技融资150亿欧元
Finch Capital报告显示，欧洲金融科技融资从2021年上半年的疫情平静期反弹，但警告称繁荣可能在明年再次停滞。
数据显示，欧洲FinTech融资在上半年达到150亿欧元，高于2020年下半年的50亿欧元，B2B业务占主导地位，获得了65%的资本。然而，欧洲是多元化程度最低的地区，5%的交易占据了超65%的融资额，因为Klarna和Rapyd等巨型独角兽占据了主导地位。报告预测明年金融科技的爆炸式发展可能会停止，一是人才争夺战增加了成本；二是公开发行和首次公开发行市场放缓；三是监管审查加强；四是利率不断上升。Finch Capital管理合伙人Radboud Vlaar表示：“我们预计2022年金融科技的市场环境会变得谨慎，早期的结构性事件迹象可能会阻碍过去8-10年的惊人发展。”另外，CB Insights报告显示，迄今为止，今年全球融资已达到915亿美元，几乎是2020年全年融资额的两倍。
相关资讯链接：
https://www.finextra.com/newsarticle/39042/european-fintech-funding-booming-but-could-be-set-to-stall
美国货币监理署首次将加密货币纳入其年度银行监管运营计划
10月15日，美国货币监理署（OCC）发布了2022财年银行监管运营计划，加密货币首次被纳入该计划。
OCC列出了11项监管重点领域，除网络安全、气候变化之外，OCC表示审查员应识别正在使用加密货币等金融创新对其运营实施重大变革的银行，并评估实施情况。当银行发生重大变化时，审查员应评估治理流程的适当性。OCC至少自2018年以来一直在研究加密行业，这是加密货币首次被纳入该监管机构的年度运营计划，去年7月，OCC发布消息，允许联邦特许银行提供加密托管服务。
相关资讯链接：
https://www.coindesk.com/policy/2021/10/15/crypto-finally-makes-the-cut-in-occs-2022-bank-supervision-operating-plan/
韩国：将针对年轻一代需求提供针对性金融支持政策
2021年10月14日，韩国金融服务委员会（FSC）金融发展审查委员会召开第二次特别委员会会议，重点讨论如何面向年轻一代提供金融支持政策。
FSC主席表示，数字化转型、就业与教育机会减少、疫情带来的收入与财富差距不断扩大给韩国年轻一代带来了一定的负面影响。未来，FSC将努力为年轻一代提供针对性支持，包括1）开发多样化金融产品，帮助年轻人积累金融资产；2）提供更多金融领域就业机会；3）鼓励与保持政策部门与年轻人的交流与沟通等等。
相关资讯链接：
https://fsc.go.kr/eng/pr010101/76697?srchCtgry=&curPage=&srchKey=&srchText=&srchBeginDt=&srchEndDt=
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国内前沿资讯
京津冀
北京：助力北京“两区”建设，支持在京设立国家金融科技风控中心
10月22日下午举办的2021年金融街论坛年会政策发布专场活动上，人民银行、中国银行保险监督管理委员会、中国证券监督管理委员会、国家外汇管理局相关负责人齐聚，介绍支持北京“两区”建设的具体举措，提出大力推进冬奥支付环境建设，引导金融资源要素集聚北京，推动北京证券交易所改革平稳落地，为首都经济社会发展贡献金融力量。人民银行将继续推动“两区”建设金融领域政策任务全部落地实施，支持在京设立国家金融科技风险监控中心。
据悉，人民银行将稳妥推进数字人民币试点，构建面向冬奥会场景的数字人民币全生命周期管理、应用和服务体系，冬奥场景已落地35.9万个，实现交通出行、餐饮住宿、购物消费、旅游观光等7大类场景全覆盖。
长三角
无锡：“长三角重点城市科创企业投融资高峰论坛”成功举办
论坛旨在通过打造长三角金融生态联盟模式，为无锡市当地科创企业搭建投融资交流合作平台，助力当地科创企业长足发展。上海证券交易所围绕资本市场服务实体经济发表了主题交流，中银证券和红杉中国分别从投贷联动，私募股权投资助力实体经济为现场的拟上市企业做了一次专业而生动的交流，长三角科创企业服务中心则就上市流程管理与审核关注点统计进行了详细的解读。
专家指出，通过此次高峰论坛，无锡科创企业可以提前和交易所、专业机构做好沟通，充分了解资本市场的制度规则、资本融资的方法路径。同时表示中国银行将进一步发挥金融集团优势，联合中银集团内中银证券、中银投等子公司，共同为种子期、初创期、成长期和成熟期的科技型企业提供全生命周期的综合金融服务。
大湾区
中国人民银行、香港金管局：在大湾区开展金融科技创新监管合作
近日中国人民银行与香港金融管理局签署备忘录，在粤港澳大湾区开展金融科技创新监管合作，将中国人民银行金融科技创新监管工具与香港金融管理局金融科技监管沙盒进行联网对接，在依法依规前提下稳妥有序推进金融科技创新合作，提升粤港澳大湾区金融服务质效，加大金融支持粤港澳大湾区建设力度。
专家指出，两地金融科技创新监管工具的联网对接除了便利跨境金融科技项目推出市场以外，还可以让人民银行与香港金管局的合作产生协同效应，鼓励更多的跨境金融科技项目发展和创新，推动大湾区金融科技的发展。
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市场观察
央行：探索自主开源生态，重点在区块链等新兴技术领域加快生态建设
近日，中国人民银行、中央网络安全和信息化委员会、工信息部、银保险监会、证监会办联合发布《关于规范金融业开源技术应用与发展的意见》，鼓励开源技术提供商加快提升技术创新能力，掌握开源技术核心代码，形成自主知识产权，夯实产业支撑能力。企业在提供基于开源技术的商业软件或服务时，应遵循开源许可协议和相关法律法规要求，明确开源技术的使用范围和使用的权利与义务，保障用户合法权益。
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重点报告摘编
国际证监会组织发布《市场中介机构和资产管理公司使用人工智能和机器学习》报告
2021年9月，国际证监会组织（IOSCO）发布《市场中介机构和资产管理公司使用人工智能和机器学习》最终报告，总结了市场中介和资产管理公司在使用人工智能和机器学习技术可能出现的潜在风险，并为其成员监督使用人工智能和机器学习的市场中介机构和资产管理公司提供指导。
报告指出，由于数据可用性和计算能力的提高，人工智能和机器学习在金融服务中得到越来越多的应用。市场中介机构的人工智能和机器学习的应用主要集中在以下场景：咨询和支持服务、风险管理、客户识别和监控、交易算法的选择和资产管理/投资组合管理。资产管理公司对人工智能和机器学习的使用似乎还处于初期阶段，主要用于支持人类决策，具体包括优化投资组合管理、通过提出投资建议来补充人力投资决策过程以及提高内部研究能力和后台功能。
市场中介机构和资产管理公司使用人工智能和机器学习技术可能会为公司和投资者创造显著的效率和利益，包括提高执行速度和降低投资服务成本等。然而，也可能产生或放大某些风险，可能会引发对市场中介机构和资产管理公司的一些行为的担忧，包括：管理和监督；算法开发、测试和持续监控；数据质量和偏差；透明度和可解释性；外包和伦理问题六个领域。
在管理和监督方面，实施人工智能和人工智能的公司大多依赖于现有的治理和监督安排，很少有公司认为需要引入新的或修改现有的程序控制来管理特定的风险。IOSCO建议监管机构考虑要求公司指定高级管理人员负责监督人工智能和机器学习的开发、测试、部署、监控和控制。这包括一个有文件记录的内部治理框架和明确问责线。公司应该指定一个拥有相关技能和知识的高级个人(或个人团体)，签署初步部署和技术的实质性更新，也可以对整体技术和数据进行监督。这一措施旨在让企业使用人工智能和机器学习的各个方面嵌入问责制，并有助于确保技术(及其基础数据)得到适当理解、测试、部署和监控。
在算法开放、测试和持续监控方面，大部分受访者没有既定框架专门用于开发人工智能和机器学习，相反许多公司使用与传统算法和标准系统开发管理流程相同的开发和测试框架。IOSCO建议监管机构要求企业充分测试和监控算法，以连续验证人工智能和机器学习技术的结果。在部署之前，测试应在与实际环境隔离的环境中进行，以确保人工智能和机器学习在有无压力的市场条件下表现都和预期一致并且以符合监管义务的方式进行操作。一旦部署，人工智能和机器学习算法的性能和输出应该被持续监控，确保算法不会因运行条件的微妙变化或过度噪音而表现出无法解释的行为。
在数据质量和偏差方面，一个关键风险在于学习阶段使用的数据集的质量可以对人工智能和机器学习应用的潜在结果和性能产生实质性影响，并可能导致歧视性决策。另一个风险是如何获取足够大的数据集来训练应用程序，特别是在涉及投资决策时。IOSCO建议监管机构考虑要求企业采取适当的控制措施，以确保人工智能和人工智能所依赖的数据具有足够的质量，以最小化偏差，并为人工智能和相关应用提供足够广泛的数据。
在透明度和可解释性方面，过低的算法透明度会使公司、市场对手方、客户和监管机构无法理解，有可能引入风险。但过度的透明度也可能会造成混乱，或为个人创造利用或操纵模型的机会。IOSCO建议监管机构考虑公司对人工智能和机器学习的使用要求披露的程度:一是考虑要求公司向客户披露有关其使用人工智能和机器学习的有意义的信息，这些信息会影响客户的结果。二是考虑可能要求使用人工智能和机器学习的公司披露哪些信息，以确保监管机构能够对这些公司进行适当的监督。
在外包方面，受访者企业在不同程度上使用了人工智能的外部供应商，人工智能和机器学习领域的专业知识集中存在风险，如果依赖于该领域的少数公司，就会产生外包风险，如数据隐私、网络安全和操作风险。IOSCO提出两条建议建议：一是监管机构应要求公司具备足够的技能、专业知识和经验，以开发、测试、部署、监控和监督公司所使用的人工智能和机器学习的控制。合规和风险管理部门应能够理解和质疑所生成的算法，并对任何第三方供应商进行尽职调查，包括对现有的知识、专业知识和经验水平进行调查。二是监管机构应要求企业了解其对人工智能和机器学习第三方供应商的依赖，并管理其与第三方供应商的关系，包括监控供应商的表现并进行监督。为确保足够的问责制，公司应订立清晰的服务水平协议和合约，明确外包的范围和服务提供者的责任。在适当的情况下，该协议应包含明确的绩效指标，并应明确确定对不良绩效的权利和补救措施。
在伦理方面，当人工智能和机器学习的模型产生某些社会偏见并可能推荐不良结果时，就可能产生伦理问题。IOSCO的金融科技网络确定了五大主题，可支持人工智能和机器学习技术合乎道德地使用：一是慈善——“做好事”:确保该模式的使用符合投资者的最大利益和市场诚信；二是不渎职——“不造成伤害”:具有理解和解释基于人工智能和机器学习的决策的能力，以确定不当行为可能发生的地方；三是人的自主性，包括可审计性:确保人有权决定模型可以或不能做什么；四是公正、问责制和透明度:确保对模式的行动在高层有问责制；公司还要判断他们需要在内部和客户面前展示的透明度水平。五是可解释性:确保使用模型所产生的结果能够被解释。
整理编辑 / 曹宇曦、陈喆、李思睿
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