當前金融界變革頻繁，我國監管科技與先進國家相比尚有差距，這一現象引人深思。我國企業未能在全球監管科技領域的前百名中占有一席之地，這既暴露了問題，也包含了許多值得深入研究的方麵，對金融業的持續進步至關重要。

監管科技的全球格局

在全球監管科技企業的排名中，中國未能達到發達國家的水平。以億歐監管科技報告為例，沒有我國企業躋身全球前100名。目前，在技術創新、市場應用和監管能力等方麵，我國與發達國家存在較大差距。觀察具體地區，如紐約、倫敦等發達國家的金融中心，監管科技企業迅速發展，並深入金融諸多領域，而我國整體水平顯然不如這些國家。

國際上，創新成果在發達國家頻現，我國在競爭中正努力趕超。比如，人工智能在部分國家已廣泛應用於監管科技領域，但我國眾多企業尚處於探索之中。

數據治理的重要性

金融業是數據驅動的。正如大家普遍認同的，有效的數據管理對於監管科技的進步和行業的數字化變革至關重要。眾多行業專家也對此觀點表示讚同。目前，金融領域的數據管理麵臨諸多挑戰。許多金融公司內部，結構化數據不足，標準化水平不高。以一家大型金融機構為例，其內部數據維度有限，各部門間數據無法互通，導致數據孤島現象嚴重。

觀察數據搜集狀況，国产麻豆成人传媒免费观看發現數據顯得混亂無序，難以進行有效的整理。各業務板塊收集的數據格式各異，若時間跨度較長，整合的難度便會顯著增加。這種情況對監管科技的發展造成了較大的障礙。

數據治理的困境

李偉在信通院的總結演講中提到，數據治理麵臨諸多挑戰。我國在數據治理方麵確實存在不少難題。比如，信息孤島現象普遍，雖然擁有數據，但使用起來卻很困難。某些金融企業的內部係統各自為政，A部門的數據，B部門想要使用，卻必須經過繁瑣的程序，層層審批。此外，從數據本身來看，其質量也參差不齊。

數據部分存在模糊不清的問題，這使得有效利用變得十分困難。我國的數據基礎總體上比較薄弱。在法律層麵，隱私界限的不明確，使得數據管理的問題更加複雜。

監管科技的資源短板

當前，監管科技領域的基礎設施尚不完善。眾多小型金融機構及新興金融企業，缺乏必要的技術支持以保障監管科技的實施。核心算法匱乏，人力資源投入同樣嚴重不足。據數據統計，金融從業者中僅有不到5%的人參與監管科技的研發工作。例如，劉奎寧所提出的雲計算技術在支持監管科技數據挖掘方麵，存在明顯不足。

人才培育上存在不少問題。金融、科技和法律領域的人才數量寥寥無幾。眾多高校的相關專業設置不夠合理，課程體係陳舊，難以培養出符合行業需求的複合型人才。

監管科技的職能模糊

Lseeing提出的“代碼即法律”引發了眾多疑問。智能合約在監管方麵的作用邊界尚不明確。監管科技在多大程度上能輔助監管行為，尚無明確結論。以一些金融違規事件的處理為例，監管科技做出的預測並不能完全轉化為監管措施。最終還是需要依靠人來根據報告討論應對策略。

遭遇緊急風險狀況，現場監督顯得尤為關鍵。比如，當金融危機初露端倪，僅依賴人工智能的監管技術，其反應速度和應變能力遠不及人類。

監管科技的製度難題

在中國，執行嚴格的上報審查製度或許會給金融創新增添壓力。一些金融創新產品，比如，承受了過度的監管。而且，它們自身的技術風險可能對金融市場產生重大影響。從全局來看，各國和金融機構之間的監管標準、數據等方麵並未統一。這影響了監管數據的精確性。例如，與區塊鏈等新技術相關的政策法規在多個關鍵領域尚不明確。

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