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监测24.4万家类金融企业,深圳推两大地方金融监管系统

第一财经APP2017-12-19 18:59:00

简介:12月19日,深圳市金融办宣布,推出“地方金融监管信息系统”、“金融风险监测预警平台”两大系统,对网贷、小贷、地方交易场所分类监管,同时将全市24.4万家类金融企业纳入监测。

加速推进、落地的地方金融监管,正在积极拥抱监管科技。借助科技提升监管手段的同时,地方监管也努力依靠科技提高“捕鼠”能力。

12月19日,深圳市金融办宣布,推出“深圳市地方金融监管信息系统”(“下称地方监管系统”)、“深圳市金融风险监测预警平台”(下称“监测预警平台”)两个地方金融监管平台。

深圳市金融办解释,地方监管系统是为了解决新兴金融业态无监管系统、无监管数据、风险底数不清的问题;监测预警平台则是为了强化金融风险监测分析,稳妥处置各类金融风险隐患,提升主动发现、提前预警金融风险的能力。通过这两个监管平台,对网贷、小贷、交易场所分类监管,并将全市24.4万家“类金融”企业纳入监测。

网贷、小贷、交易场所分类监管

深圳市金融办表示,“地方监管系统”对深圳市P2P网贷、小额贷款公司、交易场所等新兴金融业态进行非现场监管,推动地方金融治理由被动向主动监管模式转变,维护区域金融稳定。

深圳市金融办还称,该系统借鉴了银监会“1104工程”系统经验,重点打造备案登记、监管督导、数据报送、数据储存、风险预警、企业评级、协同处置等七大子系统,实现地方金融业态的日常监管,以及一企业一界面的全息画像。目前,该系统已上线试运行。

通过上述系统,深圳率先设计了P2P网贷蜂巢(COMB)指数、小贷公司CAMEL+RR监管评级体系、交易场所FORCE指数,对相应机构开展风险评价。

具体而言,P2P蜂巢指数从信用、操作、管理、经营四个风险维度构建模型,形成14张基础报表、266张基础指标、45项一级衍生指标、24级二级衍生指标。

而针对小贷公司的CAMEL+RR评级体系,则从资本充足、资产质量、公司治理、盈利状况、流动性等五类风险指标,以及服务实体经济、社会责任两类附加指标等七个维度进行评价,共形成12张基础报表、60项定量指标、33项定性指标。

此外,适用于各类交易场所的FORCE指数,根据功能不同,将交易场所分为金融资产、区域股权、商品、其他等四个大类,从信用、合规、管理、经营四个风险维度进行评价,形成17张基础报表、28项一级指标、43项二级指标。

对新技术的积极拥抱,是上述系统的另外一大特色。深圳金融办称,该系统采用了新一代区块链技术,利用VP、NVP节点的分布式管理,以及PBFT的共识机制、CA的智能合约,确保监管数据的实时报送、不可篡改,实现由被动向主动监管转变。

监测24.4万家类金融企业

区别于“地方监管系统”,通过“监测预警平台”,借此提升了主动发现、提前预警金融风险的能力。

监测预警平台以云计算、大数据、人工智能等新技术,构建了金融风险监测预警、非法集资核心建模、舆情信息采集、线下数据采集、非法集资案件信息管理、举报线索管理、数据管理等七大子系统。

根据深圳市金融办介绍,金融风险监测预警系统借助互联网、大数据等技术手段,采集数据并构建以“人”、“资金”、“业务”为主线,首创“海豚指数”,对企业风险进行分级预警、分类处置,建立模型评价和风险评价指数,实现风险发现、评估,以及证据固化、趋势判断、及时干预、联合打击等目标。

作为系统的核心功能,海豚指数从合规、收益率偏离、特征词命中、涉众传播等五个维度评估企业风险,当海豚指数大于60分时,表示风险很高,平台发出风险提示,建议约谈整改。指数大于80分时,平台发出高风险预警,建议移交线索,联合公安机关等部门进行处置。

非法集资核心建模系统主要用于群众监督金融机构非法集资等非法金融行为,发动群众为监管部门提供线索、证据。舆情信息采集系统通过对论坛、博客、微博、贴吧等网页自动采集、过滤、分类、排重、入库、检索等功能,按需求设置采集网站、定制分类模板、建立本地数据库、实现信息采集和加工一体化。

此外,线下数据采集系统主要是进行数据管理、数据维护和数据挖掘等工作,目标是实现智能化处理数据。而非法集资案件信息管理系统,则是通过算法搜索隐藏于大量数据中的信息,通过多种方法发现隐藏信息,建立风险分析模型。数据管理系统则汇集数据存储、查询、管理等功能,多渠道汇总举报数据,快速实现对数据的批量查找,分类统计等功能。

深圳市金融办还称,目前监测预警平台已上线试运行,将全市24.4万家“类金融”企业纳入监测,平台定期对接深圳市行政资源信息、投诉举报信息、公安信息、银行资金异动线索等数据,同时每日采集互联网公开信息,实现动态监测预警高危风险企业,并通过协同机制精准打击。

责编:林洁琛

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