Secuenciación de la información regulatoria mundial, con Manos SCHIZAS (# 35)

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Structural Shifts # 35 con Manos SCHIZAS – un podcast por apertura. co

Nuestro invitado es Manos Schizas – Líder en Regulación y RegTech en Cambridge Center for Alternative Finance en la Universidad de Cambridge . Discutimos cómo el cambio regulatorio se está acelerando tan rápido que las personas por sí solas no pueden lidiar con él y cómo se ve la solución tecnológica que aborda el problema. ¿Puede la tecnología resolver este problema a gran escala? ¿Cuánta innovación estamos viendo gracias al aprendizaje automático? Y también hablamos sobre el Regulatory Genome Project , un proyecto a largo plazo lanzado recientemente que tiene como objetivo secuenciar la regulación (financiera) mundial, permitiendo a desarrolladores y empresas construir propias aplicaciones en la parte superior de la plataforma. Antes de unirse al Cambridge Center for Alternative Finance, Manos también se desempeñó como regulador de la FCA del Reino Unido.

(21 de diciembre de 2020)

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Cuesta algo en el orden del 4\% del volumen de negocios para que una importante institución financiera cumpla con las regulaciones.

Ben: Manos, muchas gracias por venir al podcast de Structural Shifts.

Manos: Gracias por invitarme al programa, Ben.

[00: 01: 22.05] Ben: Quizás comencemos hablando de su experiencia porque creo que es útil para nuestros oyentes saber que ha visto esta interacción de las finanzas, la tecnología y la regulación desde muchos ángulos diferentes. Entonces, si no le importa, Manos, díganos, ya sabes, ¿cómo empezaste en este mundo?

Manos: Seguro. Entonces, me involucré por primera vez escribiendo y leyendo sobre la regulación en 2008. En ese momento, era un cabildero muy, muy joven en una asociación de contadores, la ACCA. Y debido a que tuve su acceso a financiamiento breve, inevitablemente, en ese momento, tuve que alimentar la discusión sobre Basilea III y las implicaciones para el financiamiento de las pequeñas empresas. Pero en poco tiempo, estaba hablando y escribiendo principalmente sobre FinTech y regulación. En algún momento, di el salto a, supongo que lo que pensé en ese momento era sobre el lado oscuro. Entonces, me uní a la FCA, el regulador del Reino Unido, pasé un tiempo allí dirigiendo su trabajo, a nivel laboral, en cosas como el crowdfunding o su enfoque para las pequeñas empresas, sorprendentemente, temas políticos y tensos. Y luego, me mudé a una startup RegTech con sede en Londres, donde fui su Jefe de Operaciones de Contenido Regulatorio y también tuve el resumen del producto por un corto período de tiempo. Y luego, por supuesto, el resto es historia. Me uní al Centro de Cambridge para Finanzas Alternativas, donde dirijo sus prácticas de liderazgo intelectual, así como su programa de investigación aplicada sobre RegTech y regulación legible por máquina.

El ritmo del cambio y el volumen de los datos realmente han superado durante mucho tiempo la capacidad de las empresas para arrojar a los humanos al problema: cerebros y cuerpos humanos.

[00: 02: 53.10] Ben: Volveremos al genoma regulatorio, el proyecto en el que estás trabajando, pero antes de llegar allí, creo que deberíamos alejarnos y hablar un poco sobre todo el terreno del cumplimiento normativo y por qué se enfrenta a tantos desafíos. Entonces, tal vez comencemos desde el punto de vista de una institución financiera regulada. ¿Por qué los bancos y otras instituciones financieras necesitan tanto tiempo y dinero para cumplir con las regulaciones?

Manos: Bueno, está bien, comencemos desde la línea superior si lo desea. Cuesta algo del orden del 4\% de la facturación para que una importante institución financiera cumpla con la regulación. Nuevamente, eso es volumen de negocios. Eso no es, ya sabes, romper los márgenes, eso no es ganancia. Son cantidades colosales de dinero a escala global. ¿Y por qué cuesta tanto? Bueno, supongo que no ha habido un momento en la memoria muy reciente en que los servicios financieros no estuvieran muy regulados.Pero desde la crisis financiera, en particular, ha habido una explosión en la regulación, que ha visto aumentar la cantidad de notificaciones regulatorias, creo que unas siete u ocho veces entre 2008 y 2018. Entonces, creo que el punto clave es que el costo es impulsado principalmente por lo exigente que es el marco regulatorio y el ritmo del cambio. Ahora, no es lo mismo para todos los sectores del sector regulado. Por lo tanto, un banco de primer nivel probablemente reconocerá el ritmo del cambio como lo describo, mientras que digamos, ya sabe, un administrador de activos más pequeño podría no hacerlo, pero en general, ha habido una explosión en los requisitos regulatorios. Al mismo tiempo, también ha habido una explosión en la gran cantidad de datos que tienen las empresas, no solo los que tienen que conservar con fines regulatorios, sino los que tienen con fines comerciales. Sabes, solo recientemente, creo que fue HSBC, uno de los principales bancos estaba creando un lago de datos que tenía un tamaño exactamente del mismo tamaño que Internet completo cuatro años antes. Te da un sentido de perspectiva de lo que estamos hablando. El ritmo del cambio y el volumen de datos han superado durante mucho tiempo la capacidad de las empresas de arrojar a los humanos al problema: cerebros y cuerpos humanos.

Manos: También hay otros elementos relacionados con la forma en que administra instituciones como esa. Entonces, ya sabes, muchas de estas firmas importantes son organizaciones matriciales en las que, en el momento del cambio, es bastante fácil perder visibilidad como gerente senior de por qué estás cumpliendo de la manera en que estás cumpliendo, cuáles son exactamente los resultados que obtienes. están logrando son, y así sucesivamente. Y al mismo tiempo, los reguladores están endureciendo su postura sobre la responsabilidad personal de los altos directivos. Ya sabes, tienes regímenes de altos directivos en el Reino Unido, Singapur, Australia, Hong Kong y en un número creciente de jurisdicciones. Por lo tanto, se encuentra en este tipo de lo opuesto a un punto óptimo, por así decirlo, o el punto óptimo para los proveedores, donde los tomadores de decisiones clave enfrentan un escrutinio creciente a nivel personal y, al mismo tiempo, están perdiendo visibilidad. . Entonces, si es un proveedor, este es un buen momento para intentar venderles tecnología.

[00: 06: 12.08] Ben : ¿Qué pasa si lo miramos desde el punto de vista de los reguladores porque suena un poco como, ya sabes, escuchándote, los reguladores realmente están impulsando la agenda aquí? lo cual supongo que es cierto hasta cierto punto, pero el regulador no controla el ritmo del cambio tecnológico, que está impulsando la innovación; y el regulador también solo puede afectar realmente su jurisdicción. Y creo que una de las cosas que se ha vuelto más evidente en los últimos años es que existe mucha competencia entre jurisdicciones para atraer nuevas instituciones financieras y también nuevas empresas FinTech. Entonces, ¿el regulador también ve la necesidad de hacer las cosas de manera diferente en este espacio?

Manos: Claro, creo que hay dos tipos de regulaciones dependiendo de dónde vengan. Entonces, hay reglas que están fundamentalmente bastante armonizadas en todo el mundo. AML, por ejemplo, requisitos prudenciales, al menos en banca y seguros. Y para ellos, las reglas vienen del Monte Olimpo, del G20. Fluyen en cascada a través de los organismos que establecen los estándares y luego finalmente a los reguladores nacionales. Ahora, si usted es un regulador que trabaja en ese tipo de área temática, entonces su principal preocupación es, ¿cumplo fundamentalmente con los estándares internacionales? ¿Y he encontrado la forma más eficaz de cumplirlos? AML es el ejemplo habitual aquí porque si no cumple, eso es un gran problema. Todo el país puede ser incluido en la lista gris o en la lista negra, y usted simplemente no quiere estar allí como regulador. Pero ya sabe, incluso cuando no hay mucho en juego, los reguladores quieren saber si cumplen con los estándares internacionales. Luego hay otras áreas de regulación que están más cerca del tema del cambio tecnológico que mencionaste anteriormente, donde las buenas prácticas están surgiendo de abajo hacia arriba. Entonces, áreas como, no sé, ciberseguridad, protección de datos, ya sabes, no existe una fuerza unificadora única ni una cascada única de estándares desde la cima. Pero todos quieren saber cómo se comparan con las jurisdicciones que ven como competidores. Entonces, si está en Malasia, es la Comisión de Valores, verá lo que está haciendo MAS en Singapur. Si se encuentra en el Reino Unido, verá lo que están haciendo los europeos después del Brexit. Antes del Brexit, obviamente, solo hay que cumplir. Entonces, este proceso de evaluación comparativa regulatoria es en realidad uno de los factores que impulsan el cambio regulatorio a nivel internacional. Cuando estuvimos en la CCF, encuestamos a reguladores de 111 jurisdicciones de todo el mundo. Nos dijeron que casi todos los ejercicios de revisión de la regulación en relación con FinTech habían involucrado algún ejercicio de evaluación comparativa.Y, en más de la mitad de estas circunstancias, fue el ejercicio de evaluación comparativa lo que llevó a los reguladores a cambiar la forma en que hacen las cosas.

en todo caso, los reguladores están bajo más presión. Entonces, cuando decimos algo como, ya sabes, el ritmo del cambio regulatorio se ha multiplicado por siete desde la crisis financiera, bueno, ya sabes, los presupuestos de cumplimiento de las empresas no se han multiplicado por siete. Pero los presupuestos de los reguladores no han aumentado en absoluto, no en términos reales de todos modos.

[00: 09: 11.06] Ben: ¿Qué pasa con COVID? ¿Eso ha tenido un gran impacto en el ritmo del cambio normativo?

Manos: Bueno, eso es lo que nos dice nuestra investigación. Entonces, acabamos de salir de un importante proyecto para realizar básicamente una evaluación rápida de impacto de COVID en las industrias FinTech y RegTech, así como en los reguladores responsables de ellas. Y, obviamente, lo que escuchan de los reguladores es que COVID cambió fundamentalmente la forma en que abordan algunas áreas de su trabajo, no solo su elaboración de reglas, sino también su supervisión práctica. Pero supongo que lo que los reguladores tienden a ver aquí son algunas megatendencias que se han acelerado, por lo que las tendencias hacia ustedes saben, servicios financieros más o menos materiales, más banca en línea, más servicios financieros basados ​​en aplicaciones, etc., pero también una mayor demanda. en sus recursos, para que puedan hacer más con menos puntos de contacto con la industria. Y luego, por supuesto, COVID también vino con algunas patologías propias, por así decirlo. Entonces, los reguladores nos dijeron, por ejemplo, que estaban mucho más conscientes y preocupados por el fraude en un entorno COVID donde muchas cosas tenían que colocarse en la nube o tenían que hacerse de forma remota con un aviso relativamente corto, o donde las empresas han tenido que lidiar con cosas que anteriormente estaban muy cerca de la empresa de forma remota. Entonces, por supuesto, el enfoque de los reguladores ha tenido que cambiar.

[00: 10: 48.17] Ben: Entonces, Manos, si tuviéramos que tratar de resumir lo que me ha dicho, está diciendo que el ritmo del cambio regulatorio se está acelerando hasta el punto en que las instituciones financieras ya no pueden simplemente lanzar, ya sabe, recursos en este problema porque es una situación que cambia exponencialmente, por lo que requiere una solución tecnológica. ¿Pero también argumentaría que los reguladores deben poner más tecnología en juego aquí? Porque presumiblemente, también quieren saber cómo cambian y se implementan las regulaciones, y quieren hacer uso de los datos para asegurarse de que se mantendrán al día con las tasas potenciales de innovación, déle un buen uso en términos de finanzas inclusión y todo lo demás. Entonces, ¿diría que la necesidad de nueva tecnología se aplica tanto a los regulados como a los reguladores?

Manos: Sí. Quiero decir, en todo caso, los reguladores están bajo más presión. Entonces, cuando decimos algo como, sabes, el ritmo del cambio regulatorio se ha multiplicado por siete desde la crisis financiera, bueno, ya sabes, los presupuestos de cumplimiento de las empresas no se han multiplicado por siete. Pero los presupuestos de los reguladores no han aumentado en absoluto, al menos no en términos reales. Y así, los reguladores se encuentran en estos desafíos muy interesantes dondequiera que esté involucrado este uso de datos. Como, para darle un ejemplo simple, el primer punto de contacto con la tecnología en torno a la regulación y el cumplimiento para la mayoría de los reguladores es la presentación de informes. Y si habla con un regulador de mercado emergente, no necesariamente con los países más pobres del mundo; simplemente, ya sabes, mercados emergentes importantes, dirán: «Ya sabes, las empresas nos informan datos y, cuando validamos los datos y nos aseguramos de que no sean basura, ya tienen tres meses». Ahora, volvamos a esa discusión de COVID que acabamos de tener. Si tuviera datos de hace tres meses sobre la solidez, la estabilidad financiera de las empresas, como regulador, sería inútil. Es una instantánea de un mundo completamente diferente. Entonces puede ver cómo COVID realmente puede crear un problema para los reguladores allí y despertar a algunos de ellos a los desafíos. Pero incluso si piensa en tiempos más normales, ya sabe, la revolución FinTech ha creado una franja muy grande de empresas muy pequeñas y muy marginales que a veces pasan por debajo del radar de los reguladores y, a veces, justo por encima. Y así, por ejemplo, cuando la FCA se hizo cargo de los pagos, por ejemplo, la población de empresas que se suponía que debían supervisar se duplicó de la noche a la mañana. Ahora, sus recursos no aumentaron en absoluto. Entonces, ¿qué haces exactamente cuando te enfrentas a una situación como esa? Tienes que encontrar alguna forma de priorizar tus recursos humanos. Y la única manera, en realidad, de llegar a un punto en el que pueda hacerlo es invertir en tecnología que le permita priorizar mejor al obtener conocimientos de manera más económica, más eficiente, donde los riesgos son proporcionalmente menores.

en el espacio ALD, cada año hay una nueva estimación de qué porcentaje de los flujos ilegales de fondos son realmente interceptados por los controles ALD. Y suele ser siempre de un solo dígito bajo. Entonces, ya sabes, tienes que seguir preguntándote, ¿es esto realmente lo mejor que podemos hacer?

[00: 13: 49.05] Ben: Eso está sucediendo, ¿no es así? Entonces, estamos recibiendo miles de nuevos participantes en este espacio, nuevas empresas de tecnología, nuevas empresas de RegTech están ingresando a este espacio para resolver estos desafíos que tienen las empresas reguladas y los reguladores. Estaba leyendo antes de este podcast que creo que colectivamente, más de $ 10 mil millones de nuevo capital de riesgo se han destinado a este espacio en los últimos 10 años. Entonces, ¿estamos resolviendo este problema a escala?

Manos: Bueno, es interesante. Quiero decir, obviamente, lanzar más empresas al problema no necesariamente resuelve nada. Es un buen indicador de lo valioso que es el premio, supongo, para quien gane la carrera. Para ser claros, el número de RegTechs realmente depende de cómo defina este sector. Entonces, ya sabe, escuchará estimaciones desde 800 hasta el número 2000 que citó, pero la cantidad recaudada casi siempre se estima de la misma manera porque la mayor parte de la recaudación de fondos se concentra en un puñado de grandes empresas. Entonces, esta es una de las primeras cosas que creo que debemos tener en cuenta en el contexto de esta discusión. Escuchará que RegTech está creciendo muy rápido como sector y todas las historias de éxito, pero la empresa típica en el sector de RegTech (hicimos nuestra propia investigación sobre esto) ha recaudado en el orden de $ 1.5 millones. Ahora, parece mucho dinero si me lo das para comprar un auto o incluso una casa. Pero, ¿cuánto pasarela compra una empresa de tecnología? Como, menos de un año. Y para ponerlo en un contexto más amplio, ¿cuánto tiempo pasa desde el momento? Digamos que alguien en el banco te da la mano y dice: bueno, ya no pueden estrechar tu mano, pero ya sabes, te mira a los ojos virtualmente. , y dice “Me encanta su producto, definitivamente lo compraremos” y el momento en que ve por primera vez dinero de ellos? Generalmente alrededor de los 18 meses. Por lo tanto, debe juntar estos dos números, por ejemplo, cuánta pista tienen en comparación con el tiempo que tardan en convertir a los prospectos en clientes de pago. Por lo tanto, la mayor parte de este sector no tiene un éxito financiero particular. Y así, el sector está maduro para la consolidación. Muchas de estas personas compiten en segmentos muy, muy concurridos. Además, por supuesto, en nuestra propia investigación, lo que hemos visto es que hubo una era dorada de nuevas entradas al mercado entre, digamos, 2013 y 2017. Y el ritmo de entrada al mercado se ha desacelerado desde entonces, de manera bastante significativa. Entonces, este sector ahora está creciendo más desde el centro que desde los márgenes, por lo que las grandes empresas se hacen más grandes, en lugar de las nuevas empresas que se unen.

Soy escéptico sobre el ritmo al que puede avanzar hacia una regulación legible y ejecutable por máquina, donde tratamos la regulación como código.

Manos: Ahora, a tu pregunta, sin embargo, la pregunta real era, ya sabes, ¿están resolviendo este problema? Creo que lo primero que hay que tener en cuenta es que el sector existe desde hace como 20, 30 años, dependiendo de cómo se defina. Entonces, ya sabe, tenía aplicaciones de inteligencia regulatoria hace 20 años, tenía aplicaciones BPM y GIC hace 20 años; han evolucionado desde entonces, sí, pero el tipo fundamental de ofertas ya se estaba imaginando en ese momento. Lo que las empresas ahora pueden hacer mucho mejor, diría yo, es, en primer lugar, que pueden escalar mucho más rápido y tratar con instituciones más pequeñas porque sus servicios se pueden entregar a través de la nube y mediante API. Es mucho más fácil para ellos trabajar juntos, por lo que conectar diferentes aplicaciones a través de API ahora es mucho más realista de lo que solía ser. Entonces, lo que eso significa es que, idealmente, y tendremos que volver a este punto, ya sabes, ninguna empresa tiene que construir todo, de punta a punta, todo tu tipo de fábrica de cumplimiento. Entonces, eso obviamente ayuda. Pero hay áreas en las que RegTech aún no ha tenido un impacto significativo. Si intenta mapear dónde se ha dirigido la mayor parte del esfuerzo (ALD, informes, riesgo, particularmente en el lado prudencial) entre esas tres áreas, probablemente haya capturado entre el 80 y el 90\% de la actividad que hemos visto; probablemente mucho más si lo cuentas por los fondos recaudados. Y luego hay otras áreas, sobre todo en la conducta, por ejemplo, que son áreas de cumplimiento menos tangibles y cuantitativas, en las que, ya sabes, no ves el mismo nivel de éxito. Y, por supuesto, incluso donde el sector de RegTech está logrando avances, bien en ellos, todavía debe preguntarse, ¿cuánto éxito tenemos para demostrar?Entonces, en el espacio ALD, cada año hay una nueva estimación de qué porcentaje de los flujos ilegales de fondos son realmente interceptados por los controles ALD. Y suele ser siempre de un solo dígito bajo. Entonces, ya sabes, debes seguir preguntándote, ¿es esto realmente lo mejor que podemos hacer?

[00: 19: 02.21] Ben: Y escuchándote, suena un poco como, ya sabes, a pesar de que se ha invertido mucho dinero en este espacio, y aceptando eso, ya sabes, la mayor parte ha volado a algunas empresas grandes, en lugar de la larga cola de proveedores más pequeños, parece que todavía hay mucha duplicación de actividades en este espacio, y también, potencialmente, como que no hay una cobertura completa del espacio regulatorio, es decir, la gente sigue disparando, yo supongo, para las áreas con el mercado direccionable más grande. Entonces, ¿diría que son dos de los desafíos que aún persisten, que la comunidad RegTech todavía está duplicando muchos de sus propios esfuerzos, y, ya sabe, quizás aún no tenga una cobertura completa de todas las áreas? de cumplimiento normativo?

Manos: Absolutamente. Y no estoy seguro de que una sola empresa tenga una visión general particularmente buena de todo su entorno competitivo, solo porque muchas personas están intentando esto y muchas de ellas todavía están bajo el radar a menos que hayan realizado dos o tres rondas de financiación y usted Empiece a ver titulares sobre ellos. Pero creo que también es importante decir que el cumplimiento, en general, implica una colosal duplicación de esfuerzos. Si lo piensas bien, las regulaciones son las regulaciones. Ellos son lo que son. Pero hay miles de empresas de servicios financieros, cada una de las cuales desarrolla su propio mapeo de reglas, ya sabe, contra sus propios sistemas internos. Y piensas: “Bueno, ¿cuánto de eso está duplicando el esfuerzo? ¿Y hay realmente una razón comercial para duplicar esto para que cada empresa lo haga por su cuenta? » Porque el cumplimiento en sí mismo no confiere una ventaja competitiva. Ser capaz de gestionar mejor el riesgo lo hace. Ser capaz de comprender mejor a los clientes lo hace, por supuesto, por lo que hay algunas cosas que las empresas siempre querrán mantener cerca de su pecho. Pero el cumplimiento en sí mismo no lo hace. Por lo tanto, la duplicación es bastante sustancial y no muy racional.

[00: 20: 54.08] Ben: En términos de cambio tecnológico, mencionaste la nube, ¿mencionaste las API? ¿Qué pasa con la IA? Porque me parece que una gran área de mejora potencial aquí es la formación de modelos … Ya sabes, puedes imaginar esto particularmente en el caso de los delitos financieros, por ejemplo, donde, ya sabes, muchos actores aportan información sobre delitos financieros y uno El proveedor puede entrenar los mejores modelos y puede brindar el mejor análisis predictivo sobre dónde pueden llegar los delitos financieros o detener el crecimiento financiero basándose en patrones vistos en el pasado. Entonces, ¿estamos viendo mucha innovación y avances gracias a la IA en este espacio?

Manos: Somos. Y creo que será mejor porque la cantidad de potencia de procesamiento que podemos aprovechar en estos días es colosal. Entonces, ya sabes, en la primera primavera de la IA, en los años 50 y 60, no estoy recordando el pasado, no estaba allí, en ese entonces, una computadora tardaría unos siete minutos en analizar una oración o un párrafo. de texto. Y ahora podemos hacer miles de millones en la misma cantidad de tiempo. Sabes, obviamente, eso ayuda. Habiendo dicho esto, las aplicaciones de IA en su mayoría terminan con una compensación. Por lo tanto, piénselo un poco como un proceso industrial, donde, porque al final del día, la mayoría de las aplicaciones de IA que verá en cumplimiento se reducen a modelos estadísticos. Tienes tasas de error, tienes falsos positivos, tienes falsos negativos. Y todo el tipo de proceso de aseguramiento de la calidad consiste en decir: «Bueno, ¿cuántos falsos positivos y falsos negativos podemos tolerar?» Y particularmente, como, «¿Cuántos falsos negativos podemos tolerar?» Porque ahí es donde te multan o te encarcelan. Y entonces, por lo general, lo que sucede es que las empresas, ciertamente en cumplimiento, son muy, muy reacias a aceptar que habrá un nivel constante de errores en un proceso de cumplimiento, particularmente en cosas como AML. Y entonces, ya sabes, muchos buscarán un nivel de certeza que simplemente no es posible. Algunos de ellos tolerarán despidos y duplicaciones, solo para asegurarse de que estén cubiertos. Y particularmente en las empresas más grandes, a menudo tendrá una duplicación internamente. Si es un banco de primer nivel, en realidad existe una posibilidad decente de que haya obtenido una licencia de software que duplique las cosas que ha creado internamente, que haya obtenido la licencia de software de dos personas diferentes que se superponen. Por lo tanto, la estrategia en torno a la incorporación de la IA en esta área aún no está completamente desarrollada.

para pasar del desordenado lenguaje regulatorio a algo con lo que los humanos puedan trabajar, debe tener algún tipo de mapa mental de las regulaciones que existen, una especie de taxonomía de obligaciones y conceptos regulatorios . Ese es un lado. Y debe tener un mapa mental correspondiente de cómo se ve la empresa, lo que le importa a la empresa. Por tanto, una empresa no se ve a sí misma como un conjunto de obligaciones de cumplimiento. Se ve a sí mismo como una colección de productos, funciones y ubicaciones, y sí, incluso procesos, controles y políticas, etc., y así sucesivamente. Por lo tanto, debe tener ambos mapas y luego hacer que se comuniquen entre sí, así que cree vínculos entre los dos lados de la ecuación.

[00: 23: 41.02] Ben: ¿Qué pasa con toda esta área de regulación ejecutable por máquinas? Entonces, sabes, ciertamente, he estado leyendo sobre muchas empresas que están trabajando en, ya sabes, básicamente convertir la regulación en código, que luego puede ser ejecutado por la máquina. Y esto parece, ya sabes, al menos prima facie, como que esta es la solución más elegante para este problema, ¿verdad? Porque si los reguladores pueden emitir regulaciones muy precisas, y pueden convertirse en código, ese código no solo se puede ejecutar inmediatamente, sino que se ejecutará exactamente como el regulador pretendía ejecutar. Entonces eso parece el santo grial aquí, ¿estás de acuerdo? ¿Y cree que esto es realista y que estamos avanzando en esta dirección?

Manos: Quiero decir, es el santo grial. Y es interesante porque es un área en la que los desarrolladores de software y los abogados llevan la delantera. Ambos lados piensan como máquinas. Quieren entradas y salidas muy precisas y coherentes. Pero, en realidad, la mayoría de las regulaciones no funcionan de esa manera. Por lo tanto, la exageración en torno a la regulación ejecutable y legible por máquina es lo que es porque algunos de los primeros casos de uso de RegTech y SubTech están relacionados con los informes. Y los casos de uso de informes involucran datos muy estandarizados; digo muy estandarizados, pero si los ve por adelantado en su forma sin procesar, no siempre son tan buenos, pero involucran datos mucho más estandarizados y cuantitativos, más datos estructurados también que la mayoría de los otros casos de uso de RegTech. Por lo tanto, si solo está realmente interesado en informes y casos de uso adyacentes, se producirá una regulación realmente legible y ejecutable por máquina. Ya sabe, ya está sucediendo en algunos dominios y sucederá en la mayoría de los demás. Se han invertido enormes cantidades de dinero, una enorme cantidad de atención y un esfuerzo para establecer estándares. Pero hay mucha regulación donde este nivel de estandarización, de cuantificación y de estructura simplemente no existe, en parte porque no es así como se diseñó y es muy costoso rediseñarlo desde cero, pero en parte porque los reguladores lo quieren así. o los legisladores así lo quieren.

Manos: Entonces, para darle un ejemplo que es Cerca de mi experiencia: digamos que las regulaciones de crédito al consumidor en el Reino Unido no incluyen ninguna indicación de los criterios que alguien debe cumplir para obtener un préstamo. No porque no se les ocurriera, ya sabes, un buen sentido de cómo se ve la solvencia crediticia, sino porque los legisladores y reguladores quieren que las empresas tengan la flexibilidad de encontrar su propia respuesta a la pregunta. En otros casos, el punto no es la flexibilidad, sino la responsabilidad. Entonces, muy a menudo, lo que el regulador quiere es que la responsabilidad recaiga firmemente en la empresa para encontrar una manera de asegurarle al regulador que los resultados son los que espera el regulador. Y entonces, puede imaginar una situación en el límite de este camino hacia una regulación ejecutable y legible por máquina donde el regulador simplemente libera su código y dice: «Está bien, conéctelo, conéctelo a sus lagos de datos y fuera vendrán resultados compatibles «. Si algo sale mal, ¿quién tiene la culpa? La única persona que queda culpable ahora es el regulador. Ese no es un lugar muy cómodo para estar, ciertamente no si eres un regulador independiente. Por ejemplo, si te conviertes en un sándwich entre la industria y el gobierno, ese es el tipo de cosas que terminarían aplastando al regulador. Entonces, habrá una resistencia natural en algunas áreas de la regulación contra este nivel de mecanización. Pero incluso al informar dónde se supone que esto funciona bien, ya sabes, si escuchas los ruidos que provienen de algunos de los tipos de reguladores líderes en el mundo, no menos importante la FCA aquí en el Reino Unido, lo que oirás es que hay enormes cantidades de estandarización de datos que deben realizarse antes de que se cumpla la promesa de incluso ese caso de uso, que es el caso de uso de RegTech más prometedor de todos. Por eso, soy escéptico sobre el ritmo al que podemos avanzar hacia una regulación legible y ejecutable por máquina, donde tratamos la regulación como código.

Tratar la regulación como contenido donde decimos que el lenguaje regulatorio es lo que es y el trabajo de RegTech no es realmente convertirlo en código ejecutable de botón, sino más bien convertirlo en flujos de trabajo y reglas comerciales.

Manos: Ahora lo contrario, que funciona , pero es más humano en la forma en que funciona, trata la regulación como contenido donde decimos que el lenguaje regulatorio es lo que es y el trabajo de RegTech no es realmente convertirlo en código ejecutable de botón, sino más bien conviértalo en flujos de trabajo y reglas de negocio. Entonces, la idea es que para pasar del desordenado lenguaje regulatorio a algo con lo que los humanos puedan trabajar, hay que tener algún tipo de mapa mental de las regulaciones que existen, una especie de taxonomía de obligaciones y conceptos regulatorios. Ese es un lado. Y debe tener un mapa mental correspondiente de cómo se ve la empresa, lo que le importa a la empresa. Por tanto, una empresa no se ve a sí misma como un conjunto de obligaciones de cumplimiento. Se ve a sí mismo como una colección de productos, funciones y ubicaciones, y sí, incluso procesos, controles y políticas, etc., y así sucesivamente. Por lo tanto, debe tener ambos mapas y luego hacer que se comuniquen entre sí, así que cree vínculos entre los dos lados de la ecuación. Si lo ha hecho, entonces de manera efectiva puede hacer que una aplicación o varias aplicaciones se comuniquen entre sí mediante API para realizar este interesante tipo de transmisión de contenido regulatorio. Entonces, el contenido regulatorio ingresa, se etiqueta de acuerdo con el lugar al que tiene que ir, con qué está relacionado, y luego se pasa a la aplicación adecuada, al propietario de la materia correspondiente con una instrucción que implica qué tipo de flujo de trabajo se espera después. . Entonces, eso es más complicado, es más humano, pero por las mismas razones, es a prueba de balas. Finalmente, alguien se asegurará de que el sistema funcione. Mientras que la regulación de un extremo a otro legible por máquina y ejecutable por máquina normalmente fallará.

[00: 30: 19.28] Ben: Sabes, si pensamos en la idea de la regulación ejecutable por máquina como… Ya sabes, si estuviéramos en el ciclo Gartner Hype, probablemente diría regulación ejecutable por máquina entre paréntesis para informar, ¿verdad? Y luego estaría en algún lugar bastante temprano en el ciclo de la exageración, porque, ya sabes, esto probablemente se esté promocionando, y vamos a ir al punto más bajo de la desilusión. Dónde estamos con el enfoque alternativo, que es, ya sabes, usar, supongo, IA y clasificadores, etc., para poder clasificar el texto reglamentario a escala y servirlo, como dijiste, en flujos de trabajo. Entonces, este parece ser el enfoque más prometedor y ¿dónde estamos en el ciclo de exageraciones con ese tipo de puente?

Manos: Justo antes de pasar de la regulación ejecutable por máquina, creo que los momentos clave en el ciclo de publicidad para eso, probablemente, los momentos clave habrían sido la FCA y el piloto de informes regulatorios digitales del banco de Inglaterra. Así que definitivamente fue un punto de exageración en el ciclo de exageraciones. Y si ha leído todos sus informes de lecciones aprendidas, realmente se siente deslizándose por el ciclo de la publicidad. Es difícil leerlos y pensar: «Oh, esto fue un éxito». Pero luego miras cosas como, ya sabes, el Modelo de Dominio Común de ISDA que básicamente te da una forma de hacer legibles y ejecutables por máquina muchos de los términos del contrato sobre derivados. Y piensas: «Bueno, eso está tranquilo. Pero en realidad, eso parece funcionar razonablemente bien «. Y todo el tipo de causa de la regulación ejecutable y legible por máquina ha recibido una nueva vida con el sandbox del G20 liderado por Arabia Saudita, que realmente se centra en este tipo de aplicaciones. Entonces, ya sabes, creo que todavía nos queda algo de exageración en el lado ejecutable de la máquina.

Manos: Pero como dijiste, creo que hay mucho más que decir sobre la regulación como contenido y el otro lado o el lado menos ambicioso de RegTech. Y ahí, supongo, el nivel de madurez es muy bueno. Entonces, cuando analizamos el mercado por última vez, probablemente pueda nombrar algo del orden de 25 a 30 plataformas o herramientas que se encuentran en el espacio de inteligencia regulatoria, que realmente están haciendo un progreso significativo en la organización de la regulación, de acuerdo con sus temas y temas y utilizando elementos como el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático para automatizarlo, de modo que puedan leer libros de reglas a escala. Ahora, lo que querrá llegar es que existe un tipo de interfaz virtual para cada libro de reglas del mundo. Aún no hemos llegado. Pero igualmente, creo, mientras esté pensando solo en estándares privados, tampoco estamos tan lejos.Quiero decir, se ha realizado un trabajo muy importante y ya se pueden nombrar tres o cuatro empresas que están muy por delante de cualquier otra empresa; no las nombraré aquí. Sin embargo, lo que no tiene es alguna forma de reconciliar todos estos estándares patentados en un solo lenguaje de regulación. Y eso es bastante difícil para alguien del lado de las compras porque lo que significa es que si ha trabajado mucho para incorporar a uno de estos proveedores y mapeó todos sus sistemas, controles y procesos internos a sus diccionarios y su mapa de cumplimiento. , ¿qué pasa entonces si quieres cambiar de proveedor? ¿Sabe, o qué tiene que suceder si desea incorporar alguna otra aplicación de cumplimiento que necesita hablar con la primera, pero simplemente no conoce el idioma? Esa es la parte para la que todavía no tenemos una buena respuesta y no existe un tipo de incentivo comercial claro para que las empresas creen eso.

[00: 34: 18.08] Ben: ¿Cuál es el segway en el Proyecto del Genoma Regulatorio, porque eso es al menos en parte un bien público, verdad? Y su objetivo es resolver exactamente este problema de crear estándares comunes e interoperabilidad, ¿verdad? En el nivel inferior a las aplicaciones comerciales.

Manos: Correcto. Así que comencemos con algunos antecedentes sobre el Proyecto del genoma regulador. Entonces, en el CCF, nos contactó en 2017 lo que ahora es Flourish Ventures y luego formábamos parte de la Red Omidyar con un caso de uso muy específico. Entonces, estos tipos eran inversores de impacto, invirtieron en FinTech principalmente en mercados emergentes y fronterizos, que tenían como misión mejorar la inclusión financiera. Y lo que dijeron fue: “Mira, a nuestra cartera le va bastante bien. Pero una de las cosas que generalmente obstaculiza el crecimiento y se manifiesta en el tipo de meseta de crecimiento en un momento que no es realmente útil para nuestras empresas es que si quieres crecer más allá de cierto punto, entonces tienes que expandirte. al menos a nivel regional «. Entonces, digamos que comienza en Kenia y quiere cubrir todo el este de África. Muy razonable. Entonces, cuando las empresas alcanzan esa etapa de su desarrollo, en realidad les resulta bastante difícil crecer porque los diferentes mercados, incluso dentro de la misma región, incluso si hay un cierto nivel de integración, tienen diferentes reglas. Por lo tanto, se debe invertir mucho tiempo y dinero, y los honorarios de los abogados, para asegurarse de que obtenga una entrada al mercado justamente desde una base de cumplimiento. Y los reguladores no tienen la obligación de ser coherentes entre sí o de facilitarle la vida.

Manos: Entonces, vinieron a nosotros con esa pregunta, diciendo: «Sabes, tienes acceso a recursos en la universidad, ya sabes, investigación de vanguardia sobre PNL, ya sabes, ingenieros de aprendizaje automático, ¿no hay algo que podría construir, que pasaría la regulación a través de jurisdicciones y lo haría comparable? » Y pensamos en ese momento, bueno, mira, este es un buen programa de investigación aplicada. Por supuesto, estaríamos interesados ​​en investigar esto. Pero lo que encontramos a medida que avanzamos y creamos una aplicación piloto y la probamos, y vimos que funcionaban razonablemente bien, pensamos, bueno, solo hemos cubierto un dominio en esta área. Se nos ocurrió un modelo AML. Solo cubrimos un dominio y cualquiera a quien intentáramos llevar esto como un usuario potencial diría: «Bueno, ¿qué pasa con esta otra área de aplicación?» Entonces, podrían decir: “Está bien, AML bien. ¿Y cibernético? O pagos, genial. Pero, ¿qué pasa con los seguros? Y nos parecía que nos estábamos metiendo en la trampa de trazar todas las regulaciones del mundo para crear este producto.

Manos : Obviamente, también había una especie de pregunta existencial: ya sabes, la universidad no es realmente un proveedor de RegTech, no queríamos estar permanentemente en el negocio de la construcción. aplicaciones. Y es un espacio ocupado, ¿verdad? Otras personas lo han hecho por más tiempo y lo saben mejor. Entonces, pensamos, ¿qué es lo que sentimos que realmente se necesita? ¿Existe un bien público que nuestra investigación pueda producir? Ahora, eso es consistente con la misión de la universidad. Entonces, pensamos en una analogía con, supongo, las ciencias de la vida. Y, en ese momento, debido a que estábamos tratando con personas que habían estado involucradas en el Proyecto del Genoma Humano, de alguna manera desencadenó este pensamiento de si lo que estamos tratando de construir es realmente un paralelismo con el Proyecto del Genoma Humano. ¿Y esta aplicación piloto que construimos es algo análogo a una aplicación como 23andMe? Y luego, de ese tipo de pensamiento se convirtió en la génesis de lo que ahora llamamos el Proyecto del Genoma Regulatorio.

incluso si ya ha avanzado bastante y ha tenido mucho éxito en la implementación de RegTech Dentro de la organización, creo que el atractivo de las aplicaciones interoperables y los estándares abiertos debería ser bastante significativo.

Manos: Entonces, básicamente pensamos que necesitamos encontrar una manera de financiar y proporcionar recursos y orientar un proyecto a largo plazo que mapee toda la regulación. Y luego, para asegurarnos de que esté disponible para las personas realmente como un bien público, tenemos que no solo hacer que las reglas marcadas, debería decir, las reglas clasificadas, sean datos abiertos o lo más abiertos posible. , pero también, necesitamos encontrar una manera de liberar parte de la innovación reprimida, permitiendo a los desarrolladores y empresas trabajar en este mapa de regulación, este mapa global de regulación, y construir sus propias aplicaciones. Y de esa manera, no tenemos que ser, ya sabes, los tipos que construyen todo. Podemos aprovechar la creatividad y las habilidades técnicas que existen.

Manos: Creo que lo que es realmente importante Además, solo hay que tener en cuenta que los conjuntos de habilidades en los dos extremos de este viaje son muy diferentes. Entonces, construir un mapa de regulación requiere una cierta cantidad de experiencia técnica en las áreas de regulación, requiere vínculos muy fuertes con los reguladores, que tiene la universidad. Considerando que, construir aplicaciones en lo que llamamos «el lado derecho» de este viaje requiere habilidades muy diferentes y una comprensión más profunda de cómo las instituciones funcionan internamente como organizaciones. Entonces, ¿qué significa mantener la máquina funcionando? Entonces, esperar que alguien cubra todo eso es bastante difícil. Eso significa que la mayoría de las personas que tienen ideas innovadoras en RegTech, ya sea que provengan de un extremo o del otro, realmente no pueden entregarlo todo. Entonces, supongo que esto es una forma larga de decir que los principios clave detrás del Proyecto Genoma son, en primer lugar, las regulaciones deben estar disponibles en forma legible por máquina como un bien público. Esto es algo que las empresas deben saber, por ley. Están hechos con dinero público. No hay ninguna razón para que no sean datos abiertos en un formato legible por máquina. Ese es el principio número uno. El principio número dos es que toda esta información debe estar disponible para los desarrolladores de tal manera que la gente pueda crear aplicaciones a su alrededor. Y finalmente, y este es un punto clave, tanto la representación de la regulación como la aplicación resultante deben ser interoperables. Necesita tener un lenguaje común de regulación. Es cierto, las diferentes jurisdicciones regulan de diferentes maneras, por lo que nunca llegará al punto en el que diga: «Bueno, este requisito en Brasil es exactamente equivalente al requisito en Mongolia». Pero lo que sí tiene en el medio es una especie de Rosetta Stone reguladora que puede mapear las regulaciones de cualquier país con un marco común. Piense en, no sé, el sistema decimal Dewey, ¿verdad? Si vas a una biblioteca y eres bibliotecario de cualquier parte del mundo, por supuesto, los libros van a ser diferentes, pero sabes que la no ficción va a estar ahí y sabes que las ciencias de la vida van a estar ahí. . Entonces, ese es el nivel de interoperabilidad al que queremos llegar.

[00: 41: 27.18] Ben: ¿Y cómo se llega? ¿Cómo secuencia el genoma de la información regulatoria?

Manos: Entonces, seamos tan prácticos como podemos. Entonces, comienza con un ejercicio en papel, me refiero a un ejercicio de Excel, en el que se crea una lista casi jerárquica de conceptos y obligaciones regulatorios. Suele hacerlo por dominio. Por lo tanto, podría decir: «Aquí está mi taxonomía de los conceptos y obligaciones ALD, aquí está mi taxonomía de la ciberseguridad, y así sucesivamente». Y sabes, algunas de estas taxonomías son lo que podrías llamar horizontales: abarcan toda la industria de servicios financieros, por lo que los dos ejemplos que acabo de dar, algunos de ellos son verticales. Por lo tanto, es posible que tenga pagos, por ejemplo, seguros, financiamiento colectivo, que fue una de las áreas de especial atención y experiencia del Centro. Y lo que haces es crear estas listas jerárquicas de obligaciones. Entonces, por ejemplo, podría decir, no lo sé, digamos que se trata de inversiones, ¿verdad? Es posible que tenga una clasificación de clientes y dentro de ella, la definición de una contraparte acreditada o profesional. Ya sabes, quizás no sea el mejor ejemplo, pero el caso es que siempre pasas de un nivel superior, obligaciones más generales o familias de obligaciones, a otras más específicas. Ahora, al final de cada una de estas ramas, si lo desea, tendrá un nodo final. Tendrá el nivel más detallado de clasificación de regulaciones que el genoma puede manejar.

Manos: Ahora, en teoría, no hay límite. Puede seguir haciéndolos más específicos y más específicos y más específicos. Pero recuerde, el genoma como bien público se trata de hacer que las regulaciones sean comparables entre jurisdicciones. Entonces hay una regla de parada natural.Desea detenerse en el punto donde los requisitos reglamentarios en el nodo final aún son comparables a nivel internacional. Entonces, por ejemplo, la categorización de clientes, sí, eso es comparable. Ya sabe, la distinción entre inversores profesionales acreditados por la barra y los inversores minoristas más comunes, sí, es comparable. Pero si llega hasta el final para decir, ya sabe, «tratamiento de las autoridades locales a los efectos de la categorización de clientes», ahora está tan bien que va a dejar en blanco en la mayoría de las jurisdicciones. Y luego, para todos los que estén sujetos a MiFID, solo tendrá esta nota que dice, en realidad, en la mayoría de los casos, estas personas son clientes minoristas. Entonces puedes adivinar cuál es la regla de detención. Bajas tantos niveles como puedas hasta que alcanzas un punto en el que la comparabilidad internacional se ve comprometida. Así es como lo construyes.

Manos: Hasta este momento, todavía estás algo así como en el mundo del papel. Todavía puede hacerlo en Excel. Pero luego, una vez que esté satisfecho con la estructura que ha creado, puede comenzar a utilizar el aprendizaje automático. Y el aprendizaje automático se basa básicamente en recopilar grandes cantidades de datos de una muestra diversa y enseñarle a la máquina que un ejemplo específico corresponde a un nodo específico. Entonces, por ejemplo, digamos que tiene reglas sobre evaluaciones de solvencia crediticia de prestatarios consumidores en diferentes jurisdicciones. Básicamente le dice a la máquina: “Esta es una obligación relacionada con la evaluación de la solvencia crediticia. Esto también lo es. Esto también lo es. Esto no lo es «. Repite eso una y otra y otra vez hasta que puedas entrenar básicamente un modelo estadístico, que vive como código y llamamos un clasificador, de modo que ese modelo ahora puede tomar texto desconocido y probar en qué categoría encaja. . Entonces, la próxima vez, envíe un texto reglamentario que nunca antes haya visto al mismo clasificador, y puede decir cuál es la probabilidad de que se trate de la solvencia crediticia, y se establece un límite y dice: «Bueno, si está por encima de, digamos, 70\%, 80\%, lo marcaremos como uno «. Entonces, lo que hace es que, si intenta imaginar ahora la versión legible por máquina del mismo documento normativo, ese párrafo o ese texto ahora lleva una etiqueta, una etiqueta electrónica que dice: «Esto corresponde a este tipo de obligación.» Y cualquier otra aplicación que conozca el universo de etiquetas con las que está trabajando (su taxonomía) ahora puede leer esto y decir: «Oh, está bien. Sé que este párrafo ahora trata de esto «. Y así es como podría, por ejemplo, ejecutar consultas a través de una API; podría decir: «¿Puede traerme todo el texto etiquetado como evaluación de solvencia?»

[00: 46: 13.17] Ben: ¿Qué tan difícil es la tecnología allí? Suena casi como, ya sabes, siempre que entrenes a los clasificadores con suficientes datos, los resultados serán cada vez mejores. Entonces, ¿diría que es más un desafío obtener los datos que obtener la tecnología, o estoy simplificando demasiado?

Manos: Es una buena pregunta. Quiero decir, no quiero restar importancia a lo difícil que es conseguir la tecnología. Como, los colegas que tenemos trabajando en esto obviamente están en la cima de su juego. Dicho esto, la tecnología viene con sus propios desafíos importantes. ¿Qué quiero decir con eso? Sabes, no hay una enorme cantidad de impuestos regulatorios por ahí. Ahora, esto puede sonar muy divertido teniendo en cuenta lo que dije antes.

Ben: Sí, el aumento de siete veces que mencionaste anteriormente. Sí.

Manos: Eso es cierto. Pero, ya sabes, desde el punto de vista del aprendizaje automático, si miras con qué tipo de corpora están trabajando las personas para entrenar modelos de aprendizaje automático, usualmente usarán, ya sabes, todo Twitter durante los últimos tres años, o, ya sabes, todo el texto de Wikipedia, o todo Internet si se trata de eso. Entonces, ya sabes, en comparación con cosas como esa, la cantidad de texto reglamentario que hay no es enorme. Por lo tanto, gran parte del desafío consiste en asegurarse de tener suficientes muestras para construir buenos modelos. La otra cosa que supongo, que la gente debe apreciar es que los beneficios de tener más muestras comienzan a disminuir razonablemente antes. Entonces, ya sabes, los modelos no mejoran exponencialmente a medida que duplicas o triplicas la cantidad de datos a los que tienes acceso.

Manos: Donde esto se vuelve realmente desafiante, es, en primer lugar, cuando miras áreas realmente nuevas o de nicho. Entonces, digamos que mañana, ya sabes, uno de nuestros reguladores presentó un tipo de obligación muy, muy específica en relación con hacer, digamos, AI auditable.Por eso dice: “Si implementa cualquier aplicación de IA como empresa, debe asegurarse de que sea auditable por un regulador, sea lo que sea que eso signifique. Ya sabes, en los primeros días, solo un regulador tendrá referencias a eso. Entonces tu muestra será pequeña, ¿verdad? Eso es un problema porque significa que su modelo corre el riesgo de tener puntos ciegos y tiene que encontrar formas de arrancar la pequeña muestra que tiene, para asegurarse de que los clasificadores funcionen. No estoy diciendo que eso no sea posible y, obviamente, mis colegas están trabajando en cosas así, pero es un desafío. Y también es un desafío cuando observa a los técnicos que no hablan inglés porque si crea un clasificador para las obligaciones ALD escrito en inglés, eso será completamente inútil si está leyendo documentos en español. Pero el problema es que, si desea replicar ese proceso en español, su corpus de documentos ahora se vuelve mucho más pequeño. Y el español es, ya sabes, un idioma global importante. Intente hacerlo en japonés, intente hacerlo en idiomas menos utilizados, que no son el idioma de negocios para muchas personas. Ese es otro problema importante en esa área. Pero supongo que el problema final siempre será con estas cosas, y ya lo he mencionado una vez, es que, al final del día, habrá errores. Y hay una pregunta sobre cuánta responsabilidad deberían aceptar las partes por estos errores y con quién se sientan?

[00: 49: 45.07] Ben: Si nos movemos más allá de la tecnología y los datos, aunque creo que esto está un poco relacionado con los datos, a esta idea del problema del huevo y la gallina porque es No es difícil prever un momento en el que exista el genoma y, por lo tanto, si usted es un proveedor de RegTech, crearía cualquier nueva aplicación de RegTech en el genoma porque entonces no necesita hacer todo el mapeo de taxonomías usted mismo. Puedes consultar el bien público, ¿verdad? Pero entre ahora y entonces, básicamente tienes que convencer a los proveedores de software para que se basen en el genoma, tienes que convencer a los reguladores de que trabajen contigo, tienes que convencer a los usuarios comerciales para que lo utilicen. Entonces, ¿cómo se hace para construir ese ecosistema alrededor del genoma para que tenga éxito en primer lugar? O, en otras palabras, ¿cómo se resuelve el problema del huevo y la gallina?

Manos: Entonces es una pregunta justa. Quiero decir, hay un lugar por el que puedes empezar, obviamente, y depende de dónde estén tus puntos fuertes relativos. Entonces, si observa otras iniciativas que han intentado forzar algún nivel de convergencia dentro de la industria, generalmente tendrían algo de fuerza en un área u otra. Ahora, si está hablando de las áreas de especialización de la universidad, obviamente, debido a nuestro trabajo en el desarrollo de capacidades con los reguladores financieros, para nosotros ese es el lugar obvio para comenzar. Por lo tanto, tenemos vínculos muy sólidos con los reguladores financieros de todo el mundo y también sabemos que tienen un caso de uso muy sólido en torno a la evaluación comparativa regulatoria. Entonces, recuerde lo que dijimos anteriormente en este podcast que los reguladores siempre están comparando sus tareas con el tipo que se sienta a su lado. Por tanto, estos ejercicios de evaluación comparativa son grandes y laboriosos: caros, muy lentos. Recuerdo que un regulador dijo: «Sabes, si tuviera una herramienta que pudiera hacer esto, tendría nueve meses de mi vida en el último proyecto». Lo cual fue bastante intenso, pero simpatizo con eso.

Manos: Entonces, las primeras personas en comunicarse son reguladores. Pero la participación de los reguladores da confianza a las empresas de servicios financieros. Y no solo confianza en la calidad de las taxonomías y los clasificadores porque, francamente, los reguladores nunca sacarán un gran sello de goma y dirán: «Apruebo esto». Pero lo que una empresa puede ver es que si esto es lo suficientemente bueno para que el regulador lo use para sus propios casos de uso, entonces, ya sabes, tal vez esto también sea lo suficientemente bueno para nosotros. Creo, ya sabes, en lo que respecta a la industria, este proceso de establecimiento de normas también es una oportunidad para influir en la dirección del bien común, en el sentido de que, por supuesto, ya sabes, ningún regulador va a ir a un consorcio de firmas y decir, ¿cómo debo redactar mis reglas ALD? Pero darles las herramientas para comparar con sus pares, por lo general le dará, como resultado, una mejor regulación, porque la gente ahora tendrá una base de evidencia sobre la cual decir, ¿cuál es la práctica común? ¿Qué es una buena práctica? ¿Cómo se correlacionan las diferentes cosas con los resultados del mercado o los resultados del consumidor? Entonces, desde la perspectiva de la industria, aunque no se puede presionar a estas personas de manera cruda, se les han proporcionado herramientas mediante las cuales, internamente, pueden obtener mejores resultados para las cosas que le interesan. Así que esa es otra razón por la que la industria realmente debería preocuparse por crear algo como esto.

Manos: Y luego, una vez que tenga algunos bancos importantes, algunos fondos importantes gerentes, algunas aseguradoras importantes a bordo, así como una plataforma de desarrollo a través de la cual puede acceder a estos activos, luego, como desarrollador, se vuelve bastante tranquilizador saber que puede basarse en este estándar porque tiene la sensación de que pase lo que pase, hay algunas personas que ya están a bordo y usarán aplicaciones o construirán aplicaciones contra ese estándar. Por lo tanto, su inversión, su inversión única en mapear todos sus sistemas internos a este conjunto de denominador común, no se desperdiciará. Y, como desarrollador, eso puede ser bastante atractivo, porque la alternativa es que cada vez que incorporas un nuevo cliente importante, tienes que hacer todo tipo de correcciones ad-hoc, para que tus sistemas se comuniquen con los de ellos, es decir, tú sabe, un trabajo costoso por el que no siempre se le pagará porque el cliente, en lo que a él respecta, paga por el resultado real, no por el camino que tiene que recorrer para asegurarse de que pueda atenderlo .

[00: 54: 16.15] Ben: Así que acaba de lanzar el Proyecto Genoma y acaba de empezar a intentar reclutar nuevos miembros, nuevos miembros del consorcio: el sector privado, los usuarios regulados del genoma. En primer lugar, ¿cómo va eso? Y en segundo lugar, si yo fuera una gran institución financiera y tuviera, ya sabes, recursos significativos para invertir en RegTech y, como dices, ya tuviera muchas, muchas aplicaciones y proveedores de RegTech existentes, cuál sería el caso que harías para unirse al consorcio?

Manos: Es cierto. Hemos estado conversando con varias instituciones financieras importantes, comenzando con algunas de las más grandes, como se puede imaginar, por razones obvias, que ahora están comenzando a dar resultados en forma de colaboraciones potenciales. Ahora, esa actividad no terminará pronto, porque, al final del día, desea que la mayor parte de la industria se incorpore al consorcio. Pero una vez que el primer paso de contratación de empresas está en marcha de manera significativa, entonces comienza el trabajo para construir el resto del genoma, y ​​también para reclutar desarrolladores y asegurarse de crear conciencia sobre los beneficios de su plataforma y construir el tipo de herramientas que ayudarán a los desarrolladores a crear aplicaciones contra el genoma. Por lo tanto, existe un tipo significativo de hoja de ruta tecnológica, hay una hoja de ruta de desarrollo empresarial importante y, por supuesto, la hoja de ruta semántica mediante la cual estamos creando el genoma en sí. Entonces esto es solo el comienzo. Pero ya estamos viendo algunos de los primeros éxitos. Del mismo modo, en el lado del compromiso regulatorio. Entonces, ya sabes, tuvimos nuestros primeros talleres con personas de la comunidad reguladora que están dispuestas a dedicar su tiempo a revisar y hacer sugerencias para mejorar las distintas taxonomías. Entonces, ya sabes, estoy bastante seguro de que si volvemos a hablar esta vez, el próximo año, se habrá mapeado un porcentaje significativo de la regulación financiera, y en 2022 estaremos en una posición en la que la gente realmente pueda comenzar. creación de aplicaciones.

[00: 56: 31.28] Ben: Si soy un banco y Quiero presentar este caso internamente, porque supongo que hay un precio para unirme al consorcio, ¿cómo me convencería, prácticamente, de que tiene sentido?

Manos: Sí. Supongo que siempre es una conversación muy diferente cuando se trata de una institución financiera importante que en realidad ha realizado una gran cantidad de trabajo en el espacio RegTech, y casi todas lo hacen. Si habla con un banco de primer nivel, estos han sido bombardeados con propuestas de RegTechs e incluso de posibles consorcios. Entonces, supongo que la forma en que la gente suele responder a esto, ya sabes, ¿por qué realmente necesito este tipo de cosas? Ya tengo soluciones internas bastante maduras con las que estoy razonablemente satisfecho. Entonces, ¿dónde está el verdadero valor estratégico a largo plazo? » Y supongo que hay tres capas en esto. El primero tiene que ver con cómo funcionan las adquisiciones de manera efectiva. Es genial que tenga el proveedor con el que está satisfecho. Eso es increíble. Sin embargo, lo que también hace es bloquearlo porque ha invertido una cantidad significativa ajustando sus sistemas internos para que encajen con los de ellos, y particularmente ajustando a nivel semántico, por lo tanto, asegurándose de que todas sus otras aplicaciones hablen el mismo idioma como el proveedor y se pueden asignar a las mismas taxonomías. Ahora, ese suele ser un costo hundido significativo. Entonces, una empresa que quiere alejarse de una relación con el proveedor no tiene muchas buenas opciones, porque tendrá que asumir el costo de hacer esto de nuevo si incorporan a alguien nuevo.Y es muy poco probable que puedan tener una startup, por ejemplo, para hacer ese trabajo porque la startup simplemente no tiene el efectivo y la pista con la que hacerlo. Por lo tanto, termina en una situación en la que tiene un bloqueo importante del proveedor. Y realmente no debería ser la forma en que una importante institución financiera ejecuta la tecnología de cumplimiento. Entonces, esa es una parte de la respuesta.

Manos: La otra parte de la respuesta es que por lo general, incluso cuando tiene aplicaciones realmente buenas, tienden a tener un alcance limitado. Por lo tanto, estarán limitados a unos pocos dominios en los que se crearon originalmente. Entonces, digamos, ya sabes, en cualquier lugar de Europa o en cualquier lugar de las empresas que traten con Europa de cualquier manera, la gente habrá construido sistemas ad-hoc para lidiar con el cumplimiento de MiFID, por ejemplo. Entonces no puede reutilizar eso para lidiar con algún nuevo tipo de ley de valores que venga dentro de 10 años. Si tiene suerte, tal vez haya diseñado la arquitectura de esa manera, pero la mayoría de la gente no lo habrá hecho. Entonces, el beneficio es que lidiar con una especie de estándar de facto, como el genoma, a medida que esté disponible, aumenta la longevidad de las aplicaciones que construye. Y obviamente, no se trata solo de escalabilidad entre dominios. Además, ¿puede servir a jurisdicciones que no se encuentran en el círculo mágico de jurisdicciones a las que suelen dirigirse los proveedores? Entonces, si piensa en lo que pueden manejar la mayoría de las aplicaciones, pueden hacerlo con la UE, el Reino Unido, los EE. UU. Y Canadá, Australia, Hong Kong, Singapur: ese es su círculo mágico. Más allá de eso, ya sabes, aquí habrá dragones en muchos casos. Por lo tanto, poder tener el mismo nivel de escalabilidad y funcionalidad más allá de esas jurisdicciones principales es un gran beneficio.

Manos: Y finalmente, y creo que aquí es donde la interoperabilidad realmente entra en juego, es cuando trata con proveedores o socios con los que tiene obligaciones reglamentarias en cascada, o con los que está vinculado en un cumplimiento tubería. Entonces, estoy pensando en cosas como, por ejemplo, la gobernanza del producto, donde el productor de un producto financiero y el distribuidor de un producto financiero están vinculados en un conjunto de obligaciones en torno, por ejemplo, a identificar cuál es el mercado objetivo de un producto. es decir, identificar los riesgos aplicables, comprender qué tipo de usos se supone que tienen los clientes para estos productos, informar si se comercializan y distribuyen de la forma prevista. Ahora, todo eso requiere que la información fluya entre dos empresas muy diferentes; ya sabes, el distribuidor puede ser un banco enorme o puede ser una IFA; el productor suele ser una institución financiera muy importante, pero pueden ser muy diferentes, es lo que estoy diciendo. Suceden cosas similares, por ejemplo, cuando las obligaciones en cascada en el área de ciberseguridad o ciberresiliencia, donde las dos organizaciones, el proveedor, el vendedor y el comprador, son en realidad organizaciones muy diferentes. Entonces, si necesita que sus sistemas se comuniquen entre sí, necesita un denominador común para mapearlos entre sí. De lo contrario, corre el riesgo, de nuevo, de ese tipo de bloqueo del que hablamos antes con respecto a los proveedores. Entonces, creo que la conclusión aquí es que incluso si ya ha avanzado bastante y ha tenido mucho éxito en la implementación de RegTech dentro de la organización, el atractivo de las aplicaciones interoperables y los estándares abiertos, creo, debería ser bastante significativo.

[01: 02: 03.05] Ben: Supongamos que construye esto, se usa ampliamente , superas el problema del huevo y la gallina, entonces podemos imaginar que los efectos de la red, el volante de los efectos de la red, realmente comenzarán a hacer efecto. Y sabes, entonces podrás nivelar el campo de juego entre los reguladores, los reguladores obtenga mejores comentarios para hacer mejores regulaciones, habrá menos barreras de entrada para nuevas empresas de vectores. Y entonces, verá este desencadenamiento de la nueva innovación RegTech. Las empresas podrán cumplir con la regulación de forma más rentable y más rápida. ¿Lo describiría como el estado final, el tipo de bien colectivo que se creará, o hay algo que me haya perdido?

Manos: Entonces, no, creo que estás mayormente allí. Quiero decir, lo que esperaría ver si todo esto funciona correctamente es que, al final, hay un mercado donde las empresas pueden involucrar a los desarrolladores para que trabajen en el genoma; ya sabes, no necesitan involucrar a ninguno de nosotros. de cualquier manera. Pero también, los reguladores pueden comenzar a redactar regulaciones que sean lo más legibles por máquina posible. Entonces, por ejemplo, en este momento, existen estándares como un torso común para escribir documentos legibles por máquina a nivel de documento. Ya sabe, puede hacerlo mucho mejor que eso si tiene un estándar común para lo que está en un documento AML o lo que podría estar en un documento de ciberseguridad.En algún momento, una vez que haya alcanzado la masa crítica, comenzará a penetrar mucho más profundamente en cómo los reguladores hacen su trabajo, y también mucho más profundamente en cómo las personas crean aplicaciones. Y eso, para mí, es lo que realmente será el éxito: que las personas comiencen a considerar sus estándares desde el principio de la creación de sus herramientas y aplicaciones.

Ben : Manos, muchas gracias por venir al programa. ¡Ha sido genial!

Manos: ¡Gracias por invitarme! ¡Un verdadero placer!

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