伦敦大学学院设想区块链智能合约内部的“算法监管”
暴走时评:伦敦大学学院的Philip Treleaven教授及他的团队提出了通过区块链智能合约的算法进行监管的自动化监管模式,而这种监管科技需要介个各种不同的技术组件。目前随着注册公司的增多,监管机构的工作量已然翻倍,因此自动化的金融监管模式或许能够更好的解决这一问题,同时为各公司注册也能提供便利。
翻译:Clover
伦敦大学学院(UCL)的Philip Treleaven教授和他的金融计算机科学团队在谈到执行规模庞大的项目时提出了一种令人印象深刻的想法。
大约25年前,UCL成功为伦敦证券交易所搭建了首个内部交易监测系统。该系统在首次运行时便发现了7名疑似参与内幕交易的人员;而其中5人被检举,金融时报头版头条醒目地刊登了这一创新。而在大约10年后,Treleaven的团队与德意志银行合作开展了第一个自动固定收益交易系统。
而现在是UCL领导另一重要创新的时候了,那就是金融监管的自动化。而这种向称为核心“监管科技(regtech)”(由Treleaven创造的术语)的转变被认为是各种技术组件的组合。
这包括五个不同的部分:智能监管顾问作为监管手册的前端;通过线上自动监测以及社交媒体监测,来检测消费者与市场滥用现象;使用在线合规通讯以及大数据分析的自动报告体系;使用智能合约技术进行监管政策建模,以便在部署之前整理规章并评估影响;以及利用区块链技术的自动化调节来使监测与合规自动化。
“你好Alexa,我该如何注册银行?”
Treleaven教授指出,从公司的角度来看,第一个主要的痛点是注册时间过长,而且注册费用十分昂贵,注册过程中也会被问到很多愚蠢的问题。
“所以我们正在努力搭建FCA手册的前端,从根本上来讲,这个前端将与注册人进行互动,并为他们填写表格;然后你可以将表格发给专家律师,专家律师会回复说:‘这是正确的;或者这是错的’。”
目前FCA的工作量已然翻倍,但员工人数却并没有增加:此前监管机构只需监管25,000家大中型企业,现在还要监管另外21,000家小型企业。Treleaven表示,显而易见,这种生态系统可能存在不可靠的个人,而监管这一生态系统的一个方式就是监控社交媒体以注意是否存在任何财务滥用的迹象。
Philip Treleaven
Treleaven对欧洲这种著名的政治上下意识的监管表示痛惜,这通常包括实施事项清单,结果系统性风险实际上随着附加的更多复杂性而有所增加。
他说道:“要实现自动化你能够采取的措施之一就是在部署之前模拟监管。而另一个巨大的挑战还未经过真正的讨论,也就是使用一些行为分析的方法来尝试鼓励人们守规矩。”
亚洲的监管科技革命
Treleaven表示,虽然迄今为止FCA在该地区提供思想领导方面的工作做得很好,但是现在的情形也日益明晰,新加坡金融管理局(MAS)和香港证监会现在将监管科技视为重要的经济驱动因素,并且正在切实地向其中投入资金。
他表示:
“英国也需要向这一领域投入重金。你已经了解了亚洲人的想法了,这可以给我们带来经济优势,所以我们要向试验项目中投入大量资金,而且新加坡的MAS肯定是真正的热衷于他们现在所做的。”
Treleaven补充说到,美国目前在监管科技的发展中处于守势,这是极不寻常的,尽管欧盟也就此编写了一些文件,但似乎也并没有真正了解发生了什么,更不用说开展任何试验项目了。相比之下,MAS应被视作为如何鼓励创新的模板;整个生态系统应该多层次且分布式发展,而不仅仅局限于监管沙盒。
“我们可以向他们学习,他们的做法都是值得效仿的,但要实施起来也很困难,因为大多数政治家都远离创新与技术。很多公司设立加速器以及投资基金,而我也一直让学生进入公司,这样的风险相对较低。这同时也意味着我们通常都考虑在大学所支持的公司中投入RD实验室,而非相反的情形。”
代码就是准则
UCL团队仔细考虑了可用于获取并使合规监控自动化的智能合约编码的各种方法。但要明确的是,“智能合约”是一个专门术语,通常指的是通过其参与共享分类账本来进行验证并执行的一些业务流程的自动化。到目前为止,这一概念的最先进的版本是在以太坊区块链中实现的,其中这一公有链本币——以太币,锁定智能合约并从中支出价值。UCL与R3以及巴克莱投资银行(Barclays Investment Bank)进行合作是围绕所谓的“智能合约模板”这一重要工作的一部分,该模板将机器可读格式的自然语言与代码结合在一起,而且现在正在利用诸如利率掉期等标准化金融工具进行测试。UCL开发新的金融智能合约语言的进一步激化也即将开展。
然而Treleaven教授认为,不需要创建一种新的语言来将法规编码,并使其自动化。在传统语言中,就有使用诸如Haskell之类的功能性、声明式编程语言(可简化并易于数学分析和验证)与面向对象语言(如Java和Python)这两种选择。后者更适用于开发人员进行通用编程,但是由于这两种方法都使用语句来告诉计算机应该做什么,并改变程序的状态,这会带来语义复杂性以及潜在的副作用。
然而,Treleaven希望通过使用Python的陈述性子集来利用两大语言领域中的最好结果;一种“多范式”语言。他说:“事实证明Python的陈述性子集中的编程语言带来了很多好处。”
“从数学角度来看,这包括正式的可、证性、模块化、可组合性以及调试与测试的易用性,而实际上,其优势包括大量丰富的相关代码和无缝分析。”
UCL的Philip Treleaven教授将在由新闻周刊举办的即将于伦敦举行的监管科技与身份认证活动中介绍他的工作。
作者:Ian Allison | 编译者:Clover | 来源:Ibtimes
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