數位科技的新經濟時代來臨，為產業創造新營運模式的契機，但同時也產生新的風險，其中金融科技的發展為金融產業帶來新的商業模式、多元交易型態與消費者行為的改變，例如：P2P借貸平台、P2P群眾募資和代幣發行募資等，尤其各國政府及監管單位祭出嚴厲的法規及罰則，每年因而有不少金融機構不合規而受罰。
有鑑於此，監管科技（Regulation Technology，RegTech）應運而生。RegTech可透過各種不同的新興科技協助監管合規，例如：運用機器學習和人工智慧，可自動化大量處理與分析結構化、非結構化的數據，更可依據壓力測試需求，進行更準確的風險分析、建模和預測；利用生物辨識技術則能提供更有效率和安全性的方式自動辨識客戶，以符合各國瞭解客戶（Know Your Customer）法規的需求；透過區塊鏈技術，允許金融機構之間發展更有效率的交易平台、支付系統、資訊共享機制等。
市場規模持續擴大
近年來，隨著合規監管的需求不斷成長，監管科技可利用新科技結合規章，一方面降低各國政府和國際監管單位的監管成本，另一方面讓合規管控有彈性，使產業能在監管和創新之間找到平衡點，因此逐漸發展出另一個巨大的潛力市場商機與投資的機會。
市場研究公司Markets&Markets的報告指出，2018年全球RegTech市場規模為43億美元，預計至2023年全球RegTech市場規模將達到123億美元，年複合成長率為23.5％，以全球市場於各區占比來看，北美仍是最大的需求市場，其次依序為歐洲、亞太和其他地區，企業最重視的議題為監管情資應用。
數位科技日新月異，金融機構希望能快速的部署能準確檢測、控制風險的模型，以發現可能的欺詐行為，但隨著監理環境複雜度變高、更新模型的次數頻繁，對業者而言是極大的挑戰。以下介紹兩類具代表性的大數據創業公司型態，以及監管科技公司在金融領域的應用模式。
2008年成立的Ayasdi以提供金融客戶合規情資為主要業務，Ayasdi利用拓撲數據分析技術和各種機器學習演算法，並以B2B模式協助企業以大數據分析找出模型或解決問題。在市場分析方面，Ayasdi分析全球各市場的數據，建立出具跨地域性和兼顧當地不同時區特性的模型，比傳統市場預測更準確，而傳統建構風險模型需要分析師不斷嘗試加入各種影響的變數，建置過程相當耗時，Ayasdi可於初期就考量所有變數、加快風險模型的建立，如建置一個綜合資本分析及審查（CCAR）模型，傳統方式需要花費約1,800人月的時間，透過Ayasdi可縮短至6個月。
有效識別交易風險
另外一家國際監管科技公司Neurensic則以識別交易風險為導向，結合大數據分析和機器學習，為金融機構、交易公司和監管機構等客戶，監控交易中的不法行為。Neurensic的檢測系統利用人工智慧來判別交易櫃台每日的大量交易數據，不斷學習及適應交易員的做法與習慣，了解每個人在操盤時的喜好。這種自我適應的方法讓Neurensic在遇到新的數據時也能不斷學習，即使市場和監管趨勢隨時間推移而變化，系統也能隨之提升準確度。同時，檢測系統能夠從實際的監管案例和調查中識別出高風險的活動，有效地幫助公司合規人員降低成本，消除風險並提高工作效率。
由於監管科技並不如金融科技、區塊鏈技術為大家所熟悉，加上台灣金融科技發展較晚，法規環境尚欠缺具體的綜整規畫，間接影響監管科技的發展，但台灣新創團隊具有良好的技術潛力，建議金融服務產業可多與新創團隊交流合作，除了能獲得新科技的回饋、找出可能的商業模式，也能幫助新創團隊的成長，給予技術新能量展現的舞台，形成一個共生共創的產業生態圈。
（本文由工研院產業科技國際策略發展所分析師葉逸萱授權轉載）
