金融科技赋能外汇改革监管与服务实体经济研究

摘 要：本文聚焦于科技赋能和数据赋能在外汇改革与监管领域以及对实体经济的影响。本文通过深入分析云计算、人工智能、区块链和大数据等技术在外汇市场的应用，探讨了这些科技如何优化外汇交易流程、提升监管效能，并为实体经济提供更高效、安全的服务。通过对实际案例的研究，本文揭示了这些技术在降低交易成本、提高交易透明度和创新监管模式等方面的积极影响，旨在为外汇改革和监管的实践提供有益的参考，促进实体经济在全球市场中的竞争力和可持续发展。

关键词：科技赋能；数据赋能；外汇改革与监管；实体经济；金融科技；人工智能；启发式算法

中图分类号：F276.44；F830.92 文献标识码：A 文章编号：2096-0298（2024）09（a）--04

2022年开始，国家外汇管理局围绕推动贯彻落实习近平总书记有关预防化解国际重大风险的指示精神，深入开展“学查改”各项工作，讨论了科技赋能外汇管理奋进新征程。在坚持非现场先行，与数字化、科技化浪潮的加持与推动下，研发“外汇非现场检查分析系统”，充分落实“两个维护”与“最先一公里”的指导方针。

习近平总书记指出“金融安全是国家安全的重要组成部分，是经济平稳健康发展的重要基础。维护全球金融市场稳定发展，是关系我国经济社会发展全局的一件带有战略性、根本性的大事”[1]。而外汇管理身处“金融国防”第一线，在顺应习近平新时代的潮流和要求下，精准打击违规行为，开发了“外汇非现场检查分析系统”，体现了非现场检查在监管工作领域更深入的发展，及作为重要检验手段的应用特点。“人机融合、智能主导”“宏观审慎+微观监管”分别体现了发挥非现场检查的预警与雷达作用和两位一体的管理机制。

当下，创新科技发展中存在着机遇，但同样因为不确定性也产生了多样的风险。因此，科技赋能外汇监管成为专题新篇章。具体展现在以下几个方面：数据的“广”“智”“精”；数字基础设施的“实”；工作流程更“快”[2]。数据为王的格局中，海量数据相互交织；在数据分析中，外汇异常行为识别精准化智能化；数据可视化，业务主体画像，资金调度动态图让数据精巧生动；基础指标库与特征库充实特定业务场景的非现场识别；监管机制互联互通，分析结果快速传递，工作流程快捷高效。

在应对外汇风险过程中，利用科学技术引入高级计量模型、分场景分析算法、人工智能的辅助性运用，可以帮助当局降低操作风险，金融机构减少信用风险。流动性风险、司法与合规风险、主权风险等问题也能够在科学的支持下及早发现，及时应对和解决。因此，作为现代金融理论三大支柱之一的风险管理，在得到较好的控制条件下，科技赋能、数据赋能在外汇监管领域与服务实体经济中必将有着举足轻重的一笔。

风险可控，审慎经营。银行等金融机构在此基调下运用新兴信息技术，利用数字资源开展了服务创新，产品创新，业务创新等，对现代金融的发展起到巨大的促进作用，并从金融服务的根本问题入手，推动了金融业更好地为实体经济发展服务。也正是因为业界的蓬勃发展，数字化背景下的外汇改革与监管以及跨境金融服务平台服务实体经济成为重要的研究课题。基于此，着眼于科技赋能、数据赋能外汇改革与监管问题和跨境金融服务平台服务实体经济问题展开研究。

时任国家外汇管理局局长潘功胜先生介绍道：外汇领域改革开放正有序推进，与监管架构和处理能力现代化水平相适应的国际外汇管理体制机制正逐步完善[3]。防范化解外部风险冲击，有效维护外汇市场稳定和国家经济金融安全，便利跨境贸易和投融资，有效支撑了实体经济的发展，同时开放多元、功能齐全、竞争有序的现代货币交易所基本形成。中国的货币存款经营机制不断完善，货币存款资产逐步实现了安全、流动和保值增值。

1 金融科技对外汇改革与监管问题的影响与探索

科技赋能与数据赋能是外汇改革进程近年来不可或缺的主题。金融科技四大主题：云计算，人工智能，大数据，区块链，在外汇改革与监管中应用颇丰。科技赋能为外汇监管机构提供了强大的工具和技术手段，以提高监管的准确性、实时性和全面性。通过四大主题技术，外汇局能够更好地监测和分析外汇市场风险，快速响应市场变化，加强风险预警和监管措施的精确性。数据赋能同为外汇改革与监管的关键领域。对外汇数据的收集、整合和分析帮助构建更全面、准确、及时的外汇市场信息体系。通过数据赋能，外汇局可以更好地洞察市场趋势、识别异常交易行为，并为决策提供科学依据。同时，数据赋能还促进了跨部门和跨机构间的信息共享与合作，提升了外汇监管的协同效能。

云计算提供外汇改革和监管强大的技术基础。通过云计算，外汇交易所和监管机构能够实现高性能的数据处理和存储，提供稳定可靠的交易环境。云计算还能够提供弹性计算能力，满足外汇市场快速增长和高峰时段的需求。此外，改善交易系统的可用性、安全性和成本效益，加强监管机构的风险监测和预警能力。

例如，中国外汇交易中心（CFETS）利用云计算技术改进外汇交易和监管系统[4]。该平台通过与金融机构和交易所的接口进行数据采集，获取外汇交易、市场行情和参考利率等数据。采集的数据通过高速网络传输到云计算平台中，确保数据的及时性和完整性，并存储在分布式系统中。基于云存储的对象存储服务可以提供高可用性和可扩展性。平台利用分布式计算框架，如Apache Hadoop和Apache Spark，对海量的交易数据进行存储、处理和分析。在技术上，利用虚拟化技术，把物理主机分割成多台虚拟化（VM）设备，以达到对资源的隔离与优化。采用容器化技术，如Docker和Kubernetes，将应用程序和服务封装为独立的容器，实现更高的性能和资源利用率。分布式计算框架将计算任务分解为多个子任务，并在多个计算节点上并行执行，提高了计算效率和集群能力。数据加密、身份认证和访问控制等安全措施保护了数据机密性和完整性。采用隐私保护技术，如数据脱敏和差分隐私，可对敏感数据进行保护。实时流数据处理平台的使用，如Apache Kafka和Apache Flink，进行实时接收、处理和分析外汇交易数据流和市场行情数据流，并利用复杂事件处理（CEP）和机器学习算法，实现实时监控和风险识别，提供准确的风险预警和监管报告。

中国外汇交易中心的云计算应用基于高性能的数据存储和处理技术，以及实时监控和预警系统，实现对外汇交易的高效处理、实时监管和风险管理。通过虚拟化、容器化、分布式计算和并行处理等技术，平台能够处理大规模的交易数据，并实现高性能和可扩展性。同时，采用数据安全和隐私保护措施，确保数据的保密性和合规性；实时监控和预警系统实时检测异常交易行为和风险，并提供及时的监测报告。

举例来说，如果系统检测到异常交易行为（如异常交易量、异常价格波动），实时监控和预警系统会发出预警通知，供监管机构和交易所的操作员及时采取措施。这些技术细节的应用使得中国外汇交易中心能够提供高效、安全和可靠的基础设施，为外汇改革和监管提供强大的支持。通过云计算的应用，外汇交易中心能够实现对大规模交易数据的高效处理、实时监管和风险管理，进一步推动外汇市场的规范化和创新化发展。

外汇市场的规模和复杂性使得传统的监管方法难以有效应对，而人工智能（Artificial Intelligence，AI）的发展为改进外汇监管提供了新的机会。在外汇市场中，可以使用聚类算法，如K均值聚类或DBSCAN，对交易数据进行聚类分析，以检测异常交易模式。此外，使用异常检测算法，如孤立森林或离群值检测算法用来识别与正常交易模式不符的异常交易行为。例如，通过应用孤立森林算法，可以检测到通过操纵市场价格来获取利益的潜在操纵行为。深度神经网络模型，如卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN），还可以被用作分析历史交易数量与宏观经济指标的训练，并用以预测未来市场趋势和风险。例如，通过使用长短期记忆（LSTM）网络3ea92ec150ecf2e91cd4e78c7a0d4884fb5f3a5e5b58c13de23b8c0b0ab81fa9，可以对外汇市场的短期波动进行预测，并提供相应的风险评估。

在区块链技术的支持下，可以构建智能合约来自动执行监管要求和合规性检查。例如，在外汇交易中，智能合约可以确保交易的合规性，如交易限制和KYC（了解您的客户）规定。智能合约通过自动验证交易双方的身份和资格，d3cdaa36686bc8426ada4f801e74bda44df515b972493e9c294affe36c4b0a58确保交易满足监管要求。而机器学习和自然语言处理等技术的运用，则有助于建立智能决策支持系统，为监管人士提供即时分析报告和政策意见。例如，通过使用文本挖掘和情感分析技术，对新闻报道、社交媒体消息和舆情数据进行实时感知，以评估市场情绪和事件对外汇市场的影响。这些分析结果用作决策辅助，帮助监管机构更准确地预测市场风险。

大数据在外汇改革和监管中扮演着关键角色，通过充分利用大规模、多样化的数据资源，可以提供更全面、准确的信息和洞察，从而支持监管机构做出更有针对性的决策[5]。除了传统的多元线性回归模型外，监管机构还可以使用多维关联规则挖掘算法，如FP-Growth和Apriori算法来识别不同货币对之间的相关性和共同行为，从而更好地了解市场结构和交易动态[6]。大数据分析还可以与可视化技术结合，为监管机构提供直观的数据呈现。通过使用交互式可视化工具如仪表板和驾驶舱样板，监管机构可以实时监控市场指标、风险指标和监管指标，并对数据进行深入分析。这有助于更好地了解外汇市场的整体情况、发现潜在的异常情况，并做出基于数据的决策。

以数据挖掘和模式识别为例，监管机构可以利用大数据技术对外汇市场的交易数据进行挖掘和分析。通过对交易数据的时间序列、价格波动等特征进行建模和分析，可以发现市场中的交易模式、趋势和周期性行为。例如，发现某些交易者在特定时间段内存在集中买入或卖出某个货币对的行为，从而可能暗示着潜在的操纵行为或违规交易。这种发现可以帮助监管机构更加敏锐地识别和应对潜在的市场操纵风险，以发挥监管敏捷协作转型落地。

此外，在实时监控和异常检测方面，通过采集实时交易数据并应用复杂事件处理（CEP）技术，可以实时检测交易数据流中的异常行为。例如，若某个交易者的交易量短时剧增或价格波动超过预定阈值，系统会立即发出警报，提醒监管机构注意潜在的违规行为或市场异常。

简言之，云计算、人工智能、区块链和大数据在科技赋能和数据赋能外汇改革与监管领域中发挥关键作用。云计算提供灵活性和可扩展性，支持海量数据的处理与存储。人工智能应用于自动化风险评估、欺诈检测和监管合规等方面。区块链提供交易透明性和数据安全性，促进外汇交易的可追溯性与合规性。大数据分析帮助监测市场行为和系统风险，提供准确的外汇市场预测和风险管理建议。这些技术的应用对于推动外汇改革与监管的数字化与智能化发展，提高金融服务的效率和稳定性具有前瞻意义。

2 跨境服务平台对实体经济的促进作用

从科技赋能、数据赋能外汇改革与监管问题的研究到跨境金融服务平台服务实体经济的研究与实践，构成了一个紧密联系且互相促进的研究领域。科技赋能和数据赋能外汇改革与监管问题的研究为我们深入了解金融科技在提升效率、加强监管和促进外汇市场稳定方面的潜力提供了理论基础。而跨境金融平台则作为新金融技术的重大应用，给实体经济带来了便利的跨境金融和支付，进而促进了实体经济的成长。因此，本文结合研究中国的跨境金融服务平台实际案例，探讨其在服务实体经济方面的具体应用和相关成效，进一步了解平台在推动贸易便利化、跨境支付和资金流动方面的潜力。

跨境支付和结算的重要性不言而喻。在日益扩张的全球供应链紧密结合进程中，中国银联跨境B2B综合支付服务平台作为跨境金融服务平台的重要组成部分，为中国乃至境外企业和消费者提供了一站式的跨境支付和结算解决方案[7]。相关数据显示，截至2021年，银联卡受理网络已经延伸到157个国家和地区，40多个国家和地区发行了54亿张银联卡，体现了其作为跨境支付渠道的普遍性[8]。

同时，通过人民币跨国收付系统（Cross-borde Interbank Payment System，CIPS），2016—2021年，人民币跨境支付系统处理业务量和金额年均复合增长率分别为39.34%、78.77%，市场规模将飞速扩大[9]。截至2021年，人民币跨国支付系统办理业务334.16万宗，金额为79.60万亿元，同比分别增加了51.55%和75.83%；每日办理业务1.34万宗，总金额为3184.00亿元[10]。2022年一季度，人民币跨境结算系统业务量继续扩大，人民币跨国收付系统办理业务84.43万宗，金额22.35万亿元，同比分别上升11.69%和27.80%；日均办理业务1.41万宗，金额3725.01亿元，为实体经营中的民营企业创造了方便、灵活的投资渠道，并带动了中国民营企业的进出口和全球市场开拓[11]。平台的应用还体现在支持中国实体经济中的跨境电商发展方面。据数据统计，2019年中国跨境电商进口零售额达到918.1亿人民币，同比增长16.9%[12]。这表明通过跨境电商平台，中国消费者可以直接购买来自全球的商品，促进了国际贸易的发展。阿里巴巴集团旗下的跨境电商平台利用其支付解决方案，为中国消费者提供了海外商品的直接购买渠道，进一步推动了实体经济的发展和国际市场的拓展。此外，平台不仅提供跨境支付和结算功能，还通过数据分析和智能化服务，为实体经济中的企业提供风险管理和智能化金融解决方案。通过平台上的风险管理工具和服务，企业可以进行风险评估和管理，降低外汇风险和汇率波动的影响。此外，智能化的服务和工具提高了企业的操作效率和管理水平，降低成本和风险。

再如，7月8日，在2023全球人工智能峰会及全球区块链行业高峰论坛上，蚂蚁链宣布对隐私协作平台AntChain FAIR实现了全新结构升级，从可信数据流转技术扩展到以计算过程、数据属性和身份信息的可检测技术和以零知识证明（ZKP）为内核的可验证计算技术[13]。在此之前，FAIR平台2022年大规模提升了计算能力，2024年再一次针对核心架构进行了重要升级，是蚂蚁链在Web3.0技术领域的持续突破[12]。作为国内最早布局Web3技术的厂商，蚂蚁链曾自研推出区块链及服务BaaS、区块链一体机、区块链通信网络BTN、区块链存储引擎LETUS、大规模开放架构HOU、跨链ODATS等标志性产品，广泛覆盖Web3基础设施。

被业界认为是Web3历史下一个五年内最重要的发展之一的零知识证明论，指的是证实者可以在不向证明者提供任何可用资讯的情况下，让证明者认为某个结论是合理的。相较于隐私计算强调在保护数据隐私基础上进行数据分析和计算，零知识证明的特点在于“可验证”。采用零知识证明架构的企业和机构，可以在隐私保护基础之上，确保数据计算的整个过程都是按照约定条件进行的、是正确且可被验证的，这将大大提高身份验证、AI模型训练、数据流转、资产交易、链上链下协同等全流程可信度，加速Web3从数字世界向更复杂的产业场景渗透。近年来随着零知识证明在基础协议和硬件加速层面的高速发展，该技术已逐渐能够处理诸如神经网络推理这类复杂的任务。

实体经济中的企业在进行数据处理和计算时，可以通过零知识证明验证其计算结果的正确性，而无需揭示具体的数据内容。这为企业提供了更高的隐私保护和商业机密保密性，使得数据合规和风险控制更加可靠。在数据交换和共享过程中，参与方可以通过零知识证明验证数据的属性和特征。为实体经济中的企业提供了更大的信任度和可信度，促进了合作伙伴之间的数据共享和协同工作。实体经济的国际化发展可以得到进一步的促进，提高企业的竞争力和创新能力，推动数字经济时代的可持续发展。

3 结语

综上所述，本文深入探讨了科技赋能和数据赋能在外汇改革与监管领域中对实体经济的重要影响。云计算、人工智能、区块链和大数据等技术的应用为外汇交易和监管带来了前所未有的效率和透明度。通过实证案例的分析，我们清楚地看到了这些技术在降低交易成本、提高监管效能、推动实体经济的国际化发展等方面的积极作用。然而，同时也应意识到技术创新带来的挑战，包括数据隐私保护和监管合规等方面。因此，在外汇改革与监管实践中，需要平衡创新与风险，积极探索合适的监管模式，确保技术的合理应用。最终，科技赋能和数据赋能将以跨境金融服务平台的模式与载体为实体经济的发展提供更加高效、安全和创新的服务，推动实体经济市场的稳定繁荣。

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