4）人工智能 VS 知識產(chǎn)權(quán)

調(diào)查對象似乎一致認為，算法需要更多的監(jiān)管。超過一半的人（56%）說，給監(jiān)管機構(gòu)提供檢查交易的算法將有助于保證金融體系的安全。這說明大量的金融監(jiān)管機構(gòu)正計劃使算法的源代碼開放給當局檢查。

例如，美國商品期貨交易委員會（CFTC）目前正在試圖推動一項關(guān)于自動交易的規(guī)定（或稱為 REGAT）。這項規(guī)定最有爭議的點之一是，使商品期貨交易委員會和美國司法部獲得金融機構(gòu)的交易算法。

REGAT最直接的對手，Chris Giancarlo（美國商品期貨交易委員會的共和黨成員）認為，給監(jiān)管機構(gòu)這種程度的控制將向較小的市場參與者征收額外的合規(guī)成本，并阻礙期貨市場的創(chuàng)新。

此外，Giancarlo 先生主要是擔心本條例將標志著有關(guān)當局可以前所未有的入侵私人知識產(chǎn)權(quán)。他在最近的一份聲明中表示，「我不知道除了國防和安全之外的任何其他行業(yè)，聯(lián)邦政府是否都有如此容易獲得一個公司的知識產(chǎn)權(quán)和未來的商業(yè)策略的方式…」。類似的監(jiān)管機制也表現(xiàn)在歐洲 MiFID 市場的監(jiān)管上，并可能導致類似的知識產(chǎn)權(quán)沖突的算法。實際上，Baker & McKenzie的 John Flaim 預測知識產(chǎn)權(quán)糾紛的本質(zhì)會顯著改變，他認為，「知識產(chǎn)權(quán)所有權(quán)將是關(guān)鍵。自本世紀初開始，電子商務專利申請的文件有了顯著的增加。但是，美國最高法院發(fā)布的判決導致許多電子商務的專利在2014年全面失效。許多其他地區(qū)，比如歐洲，完全不允許軟件專利。金融行業(yè)因此面臨著平衡他們已增加的研發(fā)努力和電子商務專利的高門檻?！?/p>

在源代碼存儲庫移交之前，監(jiān)管機構(gòu)還需要證明數(shù)據(jù)保護和網(wǎng)絡安全的能力。2014年3月，一群中國黑客攻擊了美國人事管理辦公室。他們盜竊了2100萬份美國聯(lián)邦雇員的記錄，其中包括美國商品期貨交易委員會的高級成員。這樣的漏洞在當局獲取算法之前就需要修復，然而，結(jié)果的出現(xiàn)使得一些人懷疑，監(jiān)管當局并未認真準備快速迭代的技術(shù)。

5）監(jiān)管者跟上進度了嗎？

當被問及金融監(jiān)管機構(gòu)是否「跟上了技術(shù)進步」時，76% 的受訪者持反對意見。近十分之七的受訪者表示，他們對于「監(jiān)管機構(gòu)對金融技術(shù)和它們對如今金融服務部門的影響有足夠的了解」這一點幾乎沒有信心。一位受訪者評論道，「監(jiān)管機構(gòu)可悲的不能勝任人工智能監(jiān)管，他們需要增強了解，不然有著被邊緣化的風險。」

在競爭數(shù)據(jù)科學家和其他擁有機器學習相關(guān)知識的專業(yè)人員方面，面對大型金融機構(gòu)，監(jiān)管機構(gòu)肯定處于不利地位。這使得他們很難跟上這一領(lǐng)域最新的技術(shù)進展。不過，監(jiān)管機構(gòu)開始探索機器學習在金融市場扮演的角色和產(chǎn)生的影響。正如 REGAT 和 MiFID II 一樣，很多探索都發(fā)生在整個系統(tǒng)交易環(huán)境，而不是針對機器學習。然而，在美國證券交易委員會和美國金融業(yè)監(jiān)管局、英國央行（Bank of England）和新加坡金融管理局（Monetary Authority of Singapore）等監(jiān)管機構(gòu)帶領(lǐng)下，監(jiān)管人員開始了解人工智能和機器學習在金融市場扮演的角色。

在 ASIC，John Price 2015 年初帶頭創(chuàng)立了一個創(chuàng)意中心，試驗在金融市場上應用機器學習的不同領(lǐng)域，而且它已經(jīng)向使用這樣技術(shù)的公司/組織提供建議。Victoria Pinnington 在加拿大 IIROC 也正在帶領(lǐng)一個類似的組織。兩邊官員都說，他們所在的機構(gòu)都在與監(jiān)管機構(gòu)交流研究結(jié)果。

這種互動便是調(diào)查對象們給監(jiān)管機構(gòu)提議的核心所在。當被問及監(jiān)管機構(gòu)應采取的管理新技術(shù)風險的單一措施是什么時，多數(shù)受訪者（32%）認為監(jiān)管機構(gòu)應該與一些金融科技公司合作。而有的受訪者（25%）則建議應該在全球范圍內(nèi)協(xié)調(diào)跨市場的監(jiān)管能力。

調(diào)查中，絕大多數(shù)的產(chǎn)業(yè)管理者們相信，我們需要針對人工智能和機器學習的新監(jiān)管形式。60% 的調(diào)查對象相信，現(xiàn)存的規(guī)定需要加以改善，而目前的監(jiān)管是不夠的（見圖 6 ）。但是，監(jiān)管者并不想在近期起草針對人工智能的特別規(guī)定。那些近期出現(xiàn)的規(guī)定將關(guān)注算法本身或者稍廣泛的系統(tǒng)性交易領(lǐng)域。在澳大利亞，Price 先生說，任何規(guī)則制定都應該以原則為基礎(chǔ)，而不是基于規(guī)定?！溉魏涡碌囊?guī)則都不會說『你得去做X、Y 還有 Z』。它們會規(guī)定，比如說，要求這些公司必須要擁有足夠完善的風險管理程序?！?p align="center" class="pageLink"> 6/9   首頁 上一頁 4 5 6 7 8 9 下一頁 尾頁