金融监管科技

目 录
前 言
**章 监管科技概述
**节 金融科技与监管科技
一、金融科技的基本概念
二、金融科技的发展历程
三、金融科技之监管科技
第二节 监管科技的基本内涵
一、监管科技的类型
二、监管科技的驱动
三、监管科技的功能
第三节 监管科技的相关主体
一、金融机构
二、监管机构
三、科技公司
第四节 监管科技的发展阶段
一、监管科技1.0
二、监管科技2.0
三、监管科技3.0
第二章 监管科技的理论框架
**节 监管科技的理论基础
一、金融监管的必要性理论
二、金融监管的局限性理论
三、金融科技的创新性理论
四、技术监管的必要性理论
第二节 监管科技的理念创新
一、优化监管目标体系
二、转变监管治理思维
三、全面提升监管质效
第三节 监管科技的工具创新
一、数据收集工具
二、数据分析工具
三、法规跟踪工具
第四节 监管科技的方法创新
一、穿透式监管
二、嵌入式监管
三、监管沙盒
第三章 监管科技的技术基础
**节 人工智能技术
一、人工智能的定义和分支
二、人工智能的技术特点和优势
三、人工智能在金融领域的主要应用场景
四、人工智能在监管科技领域的应用特点
第二节 大数据技术
一、大数据技术的定义和分支
二、大数据技术的特点和优势
三、大数据在金融领域的主要应用场景
四、大数据在监管科技领域的应用特点
第三节 云计算技术
一、云计算的定义和分支
二、云计算的技术特点和优势
三、云计算在金融领域的主要应用场景
四、云计算在监管科技领域的应用特点
第四节 区块链技术
一、区块链的定义和分支
二、区块链的技术特点和优势
三、区块链在金融领域的主要应用场景
四、区块链在监管科技领域的应用特点
第五节 物联网技术
一、物联网的定义和分支
二、物联网的技术特点和优势
三、物联网在金融领域的主要应用场景
四、物联网在监管科技领域的应用特点
第四章 监管科技的国际实践
**节 监管科技在英国的实践
一、英国的金融科技监管框架
二、英国监管科技的发展现状
第二节 监管科技在美国的实践
一、美国的金融科技监管框架
二、美国监管科技的发展现状
第三节 监管科技在欧盟的实践
一、欧盟的金融科技监管框架
二、欧盟监管科技的发展现状
第四节 监管科技在新加坡的实践
一、新加坡的金融科技监管框架
二、新加坡监管科技的发展现状
第五章 监管科技的国内实践
**节 我国监管科技发展框架
一、我国监管科技的发展特征
二、我国金融监管体系与框架
三、我国监管科技的参与主体
四、我国监管科技体系的整体架构
第二节 中国人民银行监管科技运用实践
一、中国版监管沙盒加速落地试点
二、数字人民币加速试点落地
三、中国国家外汇管理局监管科技运用实践
四、分支机构监管科技运用实践
五、附属机构监管科技运用实践
第三节 中国银保监会监管科技运用实践
一、完善监管数据治理
二、支持金融科技创新
三、建设信息共享平台
第四节 中国证监会监管科技运用实践
一、分支机构监管科技运用实践
二、交易所监管科技运用实践
三、行业协会监管科技运用实践
第五节 地方金融监管部门监管科技运用实践
一、北京：金融风控驾驶舱
二、深圳：多管齐下防范金融风险
三、宁波：金融风险监测防控系统
四、广州、西安等多地：风险大脑监管平台
第六节 金融机构监管科技运用实践
一、中国工商银行：智能监管报送系统
二、中国银行：新一代事中风控系统
三、中国建设银行：数字合规建设工程
第六章 监管科技的监管运用
**节 法规解释
一、法规解释概述
二、法规解释的必要性
三、传统法规解释面临的挑战
四、监管科技赋能法规解释
五、监管科技在法规解释领域的应用实践
第二节 监管报告
一、监管报告的定义
二、监管报告的必要性
三、传统监管报告面临的挑战
四、监管科技赋能监管报告
五、监管科技在监管报告领域中的应用实践
第三节 数据共享
一、数据共享概述
二、数据共享的必要性
三、传统数据共享面临的挑战
四、监管科技赋能数据共享
五、监管科技在数据共享中的应用实践
第四节 反洗钱与防范金融犯罪
一、反洗钱与防范金融犯罪概述
二、反洗钱与防范金融犯罪的必要性
三、传统反洗钱与防范金融犯罪面临的挑战
四、监管科技赋能反洗钱与防范金融犯罪
五、监管科技在反洗钱与防范金融犯罪的应用实践
第五节 金融消费者保护
一、金融消费者保护概述
二、金融消费者保护的必要性
三、传统金融消费者保护面临的挑战
四、监管科技赋能金融消费者保护
五、监管科技在金融消费者保护领域的应用实践
第七章 监管科技的合规运用
**节 风险管理
一、风险管理概述
二、风险管理的必要性
三、传统风险管理面临的挑战
四、监管科技赋能风险管理
五、监管科技在风险管理领域的应用实践
第二节 身份认证
一、身份认证概述
二、身份认证的必要性
三、传统身份认证面临的挑战
四、监管科技赋能身份认证
五、监管科技在身份认证领域的应用实践
第三节 数据管理
一、数据管理概述
二、数据管理的必要性
三、传统数据管理面临的挑战