世界の規制情報のシーケンス(マノス付き) SCHIZAS(#35)

投稿日:
Manos SCHIZASを使用した構造シフト#35 —開口部によるポッドキャスト。 co

ゲストは Manos Schizas ケンブリッジ大学にあるケンブリッジオルタナティブファイナンスセンター。規制の変更が急速に加速しているため、人々だけでは対処できないことと、問題に対処する技術的ソリューションがどのように見えるかについて説明します。テクノロジーはこの問題を大規模に解決できますか?機械学習のおかげで、どれだけのイノベーションが見られますか?また、規制ゲノムプロジェクトについても説明します。これは、開発者や企業が構築できるように、世界の(金融)規制を順番に並べることを目的とした最近開始された長期プロジェクトです。プラットフォーム上に独自のアプリケーション。ケンブリッジオルタナティブファイナンスセンターに参加する前は、マノスは英国のFCAの規制当局も務めていました。

(2020年12月21日)

ポッドキャストは次の場所でも利用できます:

Appleポッドキャスト Spotify Googleポッドキャスト Anchor.fm Soundcloud Stitcher Pocket Casts TuneIn 曇り

主要な金融機関が規制に準拠するための売上高の4%のオーダー。

ベン:マノス、StructuralShiftsポッドキャストにご参加いただきありがとうございます。

マノス:ショーに参加してくれてありがとう、ベン。

[00:01:22.05] ベン:リスナーにとって役立つと思うので、背景について話すことから始めましょう。金融、技術、規制のこの相互作用をさまざまな角度から見てきたことを知ってください。それで、よろしければ、マノス、この世界でどのように始めたのか教えてください。

マノス:もちろんです。それで、私は2008年に規制についての執筆と読書に最初に関与しました。当時、私は会計士協会であるACCAで非常にジュニアのロビイストでした。そして、私は彼らが簡単な資金調達にアクセスできたので、必然的にその頃、バーゼルIIIと中小企業の資金調達への影響についての議論に参加しなければなりませんでした。しかし間もなく、私は主にFinTechと規制について話したり書いたりしていました。ある時点で、私はジャンプしました、私がその時に思ったのはダークサイドについてだったと思います。それで、私はFCA(英国の規制当局)に参加しました。そこでしばらくの間、クラウドファンディングや中小企業へのアプローチなど、驚くべきことに、政治的で問題のあるトピックについて、実務レベルで彼らの仕事を主導しました。その後、ロンドンを拠点とするRegTechのスタートアップに移りました。そこでは、規制コンテンツオペレーションの責任者を務め、短期間製品の概要を説明しました。そしてもちろん、残りは歴史です。私はケンブリッジオルタナティブファイナンスセンターに参加し、そこで彼らのソートリーダーシップの実践、およびRegTechと機械可読規制に関する応用研究プログラムを主導しました。

変化のペースと量データは、企業が問題に人間を投げかける能力、つまり人間の脳と人体をはるかに上回っています。

[00:02:53.10] ベン:あなたが取り組んでいるプロジェクトであるRegulatoryGenomeに戻りますが、そこに着く前にズームアウトする必要があると思います規制コンプライアンスの全領域と、なぜそれが非常に多くの課題に直面しているのかについて少し話しますか?それでは、規制対象の金融機関の観点から始めましょう。銀行やその他の金融機関が規制を遵守するのに、なぜこれほど時間と費用がかかるのですか?

マノス:さて、よろしければ、トップラインから始めましょう。大手金融機関が規制を遵守するには、売上高の4%程度の費用がかかります。繰り返しますが、それは売上高です。それは利益ではありません。それは世界規模で莫大な金額です。そして、なぜそれはそんなに費用がかかるのですか?ええと、最近の記憶では、金融サービスが厳しく規制されていなかった時期はなかったと思います。しかし、特に金融危機以降、規制が急増し、規制通知の件数が増加しているため、2008年から2018年の間に7倍から8倍になると思います。つまり、重要な点は、コストがかかるということです。主に、規制の枠組みがいかに厳しいか、そして変化のペースによって。さて、それは規制されたセクターのすべての部分で同じではありません。ですから、私が説明するように、ティア1の銀行はおそらく変化のペースを認識しますが、たとえば、小規模な資産運用会社はそうではないかもしれませんが、概して、規制要件が急増しています。同時に、規制目的で保持する必要のあるデータだけでなく、商業目的で保持するデータも、企業が保持する膨大な量のデータが爆発的に増加しています。ご存知のとおり、ごく最近、HSBCだったと思いますが、大手銀行の1つが、4年前のインターネット全体とまったく同じサイズのデータ​​レイクを作成していました。それはあなたに私たちが話していることの見通しの感覚を与えます。変化のペースとデータの量は、企業が問題に人間を投げかける能力、つまり人間の脳と人体をはるかに上回っています。

マノス:そのような機関を管理する方法に関連する他の要素もあります。ですから、これらの主要な企業の多くはマトリックス組織であり、実際には、変化の時期に、コンプライアンスの方法を遵守している理由、正確にはどのような結果をもたらすのかについて、上級管理職としての可視性を失うのは非常に簡単です。達成している、などなど。同時に、規制当局は上級管理職の個人的責任に対するスタンスを強化しています。ご存知のとおり、英国、シンガポール、オーストラリア、香港、そしてますます多くの管轄区域に上級管理職制度があります。つまり、あなたはスイートスポットとは正反対の立場にあります。ベンダーにとってのスイートスポットでは、主要な意思決定者が個人レベルでの監視の高まりに直面していると同時に、可視性を失っています。 。ですから、あなたがベンダーなら、今が彼らにテクノロジーを売り込もうとする良い機会です。

[00:06:12.08] ベン:規制当局の観点から見てみると、規制当局が実際にここで議題を推進しているように聞こえますが、どうでしょうか。これはある程度真実だと思いますが、規制当局は技術革新のペースを制御しておらず、イノベーションを推進しています。また、規制当局はその管轄に実際に影響を与えることしかできません。そして、近年明らかになっていることの1つは、新しい金融機関や新しいFinTech企業を引き付けるために管轄区域間で多くの競争があることだと思います。それで、規制当局はこの分野で別のことをする必要性も認識していますか?

マノス:確かに、どこから来たのかによって、2種類の規制があると思います。したがって、基本的に世界中で非常に調和しているルールがあります。たとえば、AMLは、少なくとも銀行や保険における健全性要件です。そしてそれらのために、規則はG20からのオリンポス山から降りてきます。それらは標準化団体を経て、最終的には国内の規制当局にカスケードされます。さて、あなたがその種の主題分野で働いている規制当局であるならば、あなたの主な関心事は、私が基本的に国際規格に準拠しているかどうかです。そして、私はそれらに準拠するための最も効率的な方法を見つけましたか?ここでの通常の例はAMLです。これは、準拠していない場合、それが大きな問題になるためです。国全体がグレーリストまたはブラックリストに登録される可能性があり、規制当局としてそこにいたくないだけです。しかし、賭け金がそれほど高くない場合でも、規制当局は、規制当局が国際基準に準拠していることを知りたがっています。それから、あなたが先に述べた技術変化の問題に近い規制の他の領域があります。そこでは、良い慣行が下から上へと泡立っています。つまり、サイバーセキュリティ、データ保護などの分野は、単一の統一力や、標準の単一のカスケードが上から存在することはありません。しかし、誰もが競合他社と見なしている法域と比較してどうなるかを知りたがっています。したがって、マレーシアにいる場合は証券委員会であり、MASがシンガポールで何をしているのかを見ていきます。英国にいる場合は、英国のEU離脱後にヨーロッパ人が何をしているのかを見ることになります。ブレグジット前、明らかに、あなたはただ従う必要があります。したがって、この規制ベンチマークのプロセスは、実際には国際的に規制の変更を推進する要因の1つです。 CCFにいるとき、私たちは世界中の111の管轄区域からの規制当局を調査しました。彼らは、FinTechに関連する規制のレビューのほぼすべての演習には、ベンチマークの演習が含まれていると語った。そして、これらの状況の半分以上で、規制当局が物事のやり方を変えるように促したのはベンチマークの演習でした。

どちらかといえば、規制当局はより大きなプレッシャーにさらされています。つまり、金融危機以降、規制の変更のペースは7倍になっています。つまり、企業のコンプライアンス予算は7倍に増えていません。しかし、規制当局の予算はまったく増加しておらず、実際には増加していません。

[00:09:11.06] ベン: COVIDはどうですか?それは規制の変更のペースに大きな影響を与えましたか?

マノス:そうですね、それは私たちの研究が私たちに教えていること。そのため、FinTechおよびRegTech業界、およびそれらを担当する規制当局に対するCOVIDの迅速な影響評価を基本的に実施するという重要なプロジェクトが終了しました。そして明らかに、規制当局から聞いていることは、COVIDは、彼らの仕事のいくつかの領域へのアプローチ方法を根本的に変えたということです—彼らのルール作成だけでなく、彼らの実践的な監督も。しかし、規制当局がここで見がちなのは、加速しているいくつかのメガトレンドだと思います。つまり、あなたが知っている傾向、多かれ少なかれ重要な金融サービス、より多くのオンラインバンキング、より多くのアプリベースの金融サービスなどがありますが、需要も増えています。業界とのより少ないタッチポイントでより多くのことを実行できるように、リソースを活用します。そしてもちろん、COVIDには独自の病状もいくつかあります。そのため、規制当局は、たとえば、多くのことをクラウドに配置したり、比較的短い通知でリモートで実行したりする必要があるCOVID環境での不正行為について、はるかに認識し、心配していると語っています。企業は、以前はリモートベースで社内で非常に緊密に保持されていたものに対処する必要がありました。したがって、もちろん、規制当局の焦点を変える必要がありました。

[00:10:48.17] ベン:つまり、マノス、あなたが私に言ったことを要約しようとすると、規制の変更のペースは、金融機関がもはや人間を投げることができなくなるまで加速していると言っています指数関数的に変化する状況であるため、この問題のリソースは、それに対するテクノロジーソリューションを必要とします。しかし、規制当局はここでより多くの技術を活用する必要があるとも主張しますか?おそらく、彼らは規制がどのように変化し、実施されているかも知りたいと思っており、データを利用して潜在的なイノベーションの速度に追いつくことを確認したいので、それを財務の観点から有効に活用します包含および他のすべて。では、新しいテクノロジーの必要性は規制対象と規制対象の両方に当てはまると思いますか?

マノス:うん。つまり、どちらかといえば、規制当局はより多くの圧力を受けています。つまり、金融危機以降、規制の変更のペースは7倍になっています。つまり、企業のコンプライアンス予算は7倍に増えていません。しかし、規制当局の予算は、とにかく実質的にではなく、まったく増加していません。そのため、規制当局は、このようなデータの使用が関係している場合は常に、これらの非常に興味深い課題に直面しています。同様に、簡単な例を挙げると、ほとんどの規制当局の規制とコンプライアンスに関するテクノロジーとの最初の接点はレポートです。そして、あなたが新興市場の規制当局と話をするなら、必ずしも世界で最も貧しい国ではありません。重要な新興市場です。「企業はデータを私たちに報告し、私たちがデータを検証してゴミではないことを確認するまでに、3か月経過しています」と言うでしょう。さて、今行ったCOVIDの議論に戻りましょう。規制当局としての企業の頑健性、財務的安定性に関する3か月前のデータがあれば、それは役に立たないでしょう。まったく別の世界からのスナップショットです。したがって、COVIDが実際に規制当局に問題を引き起こし、規制当局の一部を課題に目覚めさせる方法を理解できます。しかし、もっと平凡な時代を考えても、FinTech革命は、時には規制当局の監視下で、時にはその真上を飛ぶ、非常に小さく、非常に限界的な企業の非常に大きなフリンジを生み出しました。そのため、たとえば、FCAが支払いを引き継いだ場合、監督することになっていた企業の人口は一晩で2倍以上になりました。現在、彼らのリソースはまったく増加していません。それで、そのような状況に直面したとき、あなたは正確に何をしますか?あなたはあなたの人的資源を優先するいくつかの方法を見つけなければなりません。そして、実際にそれができるようになる唯一の方法は、リスクが比例して小さい場所で、より安価に、より効率的に洞察を得ることで、より優先順位を付けることができるテクノロジーに投資することです。

AMLスペースでは、毎年、違法な資金の流れの何パーセントが実際にAMLコントロールによって傍受されているかについての新しい見積もりがあります。そして、それは通常常に下位1桁です。ですから、これが本当に私たちにできる最善のことなのか、疑問に思う必要があります。

[00:13:49.05] ベン:そうですね、そうではありませんか?そのため、この分野に数千人の新規参入者を獲得し、新しいテクノロジー企業、新しいRegTech企業がこの分野に参入して、規制対象企業が抱えるこれらの課題を解決しています。私はこのポッドキャストの前に、過去10年間で100億ドルを超える新しいベンチャーキャピタルがこの分野に投入されたと考えています。では、この問題を大規模に解決していますか?

マノス:それは興味深いことです。つまり、明らかに、問題にもっと多くの企業を投入しても、必ずしも何も解決されないということです。これは、レースに勝った人にとって、賞がどれほど価値があるかを示す良い指標だと思います。明確にするために、RegTechの数だけが、このセクターをどのように定義するかによって異なります。つまり、800から見積もりの​​2000までの見積もりが聞こえますが、資金調達のほとんどが少数の大企業に集中しているため、調達額はほとんどの場合同じ方法で見積もられます。したがって、これは、この議論の文脈で私たちが心に留めておく必要があると私が考える最初のことの1つです。 RegTechがセクターとして非常に急速に成長していること、およびすべてのサクセスストーリーについてお聞きしますが、RegTechセクターの典型的な企業(これについて独自の調査を行いました)は、150万ドルのオーダーで調達しました。さて、車や家を買うために私にそれを与えれば、それは多額のお金のように聞こえます。しかし、テクノロジー企業を購入する滑走路はどれくらいですか?のように、1年未満。さらに詳しく説明すると、その瞬間からどのくらいの時間がかかりますか。銀行の誰かがあなたの手を振って言ったとしましょう。彼らはもうあなたの手を振ることはできませんが、あなたは事実上あなたの目を見てくれます。 、そして「私はあなたの製品が大好きです、私たちは間違いなくそれを購入します」と言います、そしてあなたが彼らからお金を最初に見た瞬間?通常約18ヶ月。したがって、これら2つの数値を組み合わせる必要があります。たとえば、滑走路の数と、見込み客を有料の顧客に実際に変換するのにかかる時間の関係などです。したがって、このセクターのほとんどは、経済的に特に成功しているわけではありません。そのため、このセクターは統合に向けて熟していると言えます。これらの人々のかなりの数が、非常に混雑したセグメントで競争しています。また、もちろん、私たち自身の調査では、たとえば2013年から2017年の間に、新しい市場参入の黄金時代があったことがわかりました。それ以降、市場参入のペースは大幅に鈍化しています。そのため、このセクターは現在、マージンからではなくセンターから成長しています。つまり、新しい企業が参加するのではなく、大企業が大きくなっています。

私は私たちのペースに懐疑的です。規制をコードとして扱う、機械可読で機械実行可能な規制に移行できます。

マノス:さて、あなたの質問に対して、実際の質問は、あなたが知っているように、彼らはこの問題を解決しているのでしょうか?最初に心に留めておくべきことは、あなたがそれをどのように定義するかにもよるが、このセクターは20、30年ほど前から存在しているということだと思う。つまり、20年前に規制インテリジェンスアプリケーションがあり、20年前にBPMおよびGICアプリケーションがありました。それ以来進化してきましたが、その時点で基本的な種類の製品はすでに想像されていました。企業が今やはるかに優れた能力を発揮できるようになったのは、まず第一に、サービスをクラウドとAPIで提供できるため、規模を大幅に拡大し、小規模な機関に対応できることです。共同作業がはるかに簡単になるため、APIを介してさまざまなアプリケーションを接続することが、以前よりもはるかに現実的になりました。つまり、理想的には、この時点に戻る必要があります。すべてを構築する必要のある企業はなく、あらゆる種類のコンプライアンスファクトリをエンドツーエンドで構築する必要があります。だから、それは明らかに役立ちます。しかし、RegTechがまだ大きな影響を与えていない分野があります。 AML、レポート、特に慎重な側面でのリスクなど、ほとんどの取り組みが行われた場所をこれら3つの領域間でマッピングしようとすると、これまでに見たアクティビティの80〜90%をキャプチャした可能性があります。調達した資金で数えると、おそらくもっと多くなります。そして、他にも、特に行動に関する分野があります。たとえば、コンプライアンスの具体的で定量的な分野ではありませんが、同じレベルの成功は見られません。そしてもちろん、RegTechセクターが進出している場合でも、それは良いことですが、それでも自分自身に問いかける必要があります。それに対してどれだけの成功を示す必要があるのでしょうか。そのため、AMLの分野では、毎年、違法な資金の流れの何パーセントがAMLコントロールによって実際に傍受されているかについての新しい見積もりがあります。そして、それは通常常に下位1桁です。ですから、これが本当に私たちにできる最善のことなのか、疑問に思う必要があります。

[00:19:02.21] ベン: そして、あなたの話を聞いていると、このスペースにたくさんのお金が入っていても、それを受け入れると、そのほとんどが小規模なサプライヤーのロングテールではなく、いくつかの大企業は、この分野での活動の重複がまだたくさんあるように思われます。また、規制分野の完全なカバレッジがない可能性もあります。つまり、人々は撃ち続けます。推測すると、最大のアドレス可能な市場がある地域です。それで、それらはまだ残っている2つの課題であり、RegTechコミュニティはまだ多くの独自の取り組みを複製しているだけでなく、おそらくすべての分野を完全にカバーしているわけではないと思いますか?法規制の順守ですか?

マノス:もちろんです。そして、非常に多くの人々がこれを試みており、2、3回の資金調達ラウンドを行わない限り、彼らの多くがまだレーダーの下にいるという理由だけで、どの企業もその競争環境全体の特に良い概要を持っているかどうかはわかりません。それらについてのある種の見出しを見始めます。しかし、一般的に、コンプライアンスには膨大な労力の重複が伴うと言うことも重要だと思います。考えてみれば、規制は規制です。彼らは彼らが何であるかです。しかし、何千もの金融サービス会社があり、それぞれが独自の内部システムに対して独自のルールのマッピングを開発しています。そして、あなたはこう思います。「まあ、それのどれだけが重複した努力ですか?そして、各企業が独自にそれを行うためにこれを複製するビジネス上の理由は本当にありますか?」コンプライアンス自体は競争上の優位性をもたらさないからです。リスクをより適切に管理できるようになります。もちろん、顧客をよりよく理解できるようになることは、企業が常に胸の近くに置きたいと思うことがいくつかあります。しかし、コンプライアンス自体はそうではありません。したがって、複製は非常に重要であり、あまり合理的ではありません。

[00:20:54.08] ベン:テクノロジーの変化に関して、クラウドについて言及しましたが、APIについて言及しましたか? AIはどうですか?ここでの潜在的な改善の1つの大きな領域は、モデルのトレーニングであるように思われるので…ご存知のとおり、これは特に金融犯罪の場合に想像できます。たとえば、多くの関係者が金融犯罪に関する情報を提供し、プロバイダーは、最良のモデルをトレーニングし、金融犯罪が発生する可能性のある場所について最良の予測分析を提供したり、過去に見られたパターンに基づいて金融成長を停止したりできます。では、この分野のAIのおかげで、多くの革新と進歩が見られますか?

マノス:私たちはそうです。そして、最近私たちが活用できる処理能力の量は膨大であるため、私たちはより良いと思います。つまり、最初のAIの春、50年代と60年代には、思い出せませんが、そこにはいませんでした。当時、コンピューターが1つの文または1つの段落の価値を解析するのに約7分かかりました。テキストの。そして今、私たちは同じ時間で何十億ものそれらを行うことができます。明らかに、それは役に立ちます。そうは言っても、AIのアプリケーションはほとんどトレードオフになります。ですから、それを産業プロセスのように少し考えてみてください。結局のところ、コンプライアンスに準拠して表示されるAIのアプリケーションのほとんどは、統計モデルに帰着するからです。エラー率、誤検知、誤検知があります。そして、品質保証プロセス全体は、「まあ、いくつの誤検知と誤検知を許容できるか」ということです。特に、「いくつの偽陰性を許容できるか」などです。それはあなたが罰金を科されたり刑務所に入れられたりする場所だからです。したがって、通常、企業は、確かにコンプライアンスを遵守しており、特にAMLのようなものに関して、コンプライアンスプロセスで一貫したレベルのエラーが発生することを受け入れることに非常に消極的です。したがって、多くの人は、不可能なレベルの確実性を求めます。それらのいくつかは、それらがカバーされていることを確認するためだけに、冗長性と重複を許容します。特に大企業では、社内で重複が発生することがよくあります。ティア1の銀行の場合、実際には、社内で構築したものと重複するソフトウェアのライセンスを取得している可能性があります。また、重複する2人の異なる人物からソフトウェアのライセンスを取得している可能性もあります。そのため、この分野にAIを組み込むことに関する戦略は、まだ完全には具体化されていません。

乱雑な規制言語から人間が使用できるものに移行するには、規制の種類に関するメンタルマップ、規制の義務と概念の分類法のようなものが必要です。 。それは一方です。そして、会社がどのように見えるか、つまり会社にとって何が重要かについて、対応するメンタルマップを用意する必要があります。したがって、企業はそれ自体をコンプライアンス義務の集まりとは見なしていません。それはそれ自体を製品と機能と場所のコレクションと見なし、そうです、プロセスと制御とポリシーなどですらあります。したがって、これらのマップの両方を用意してから、それらを相互に通信させる必要があります。したがって、方程式の2つの側の間にリンクを作成します。

[00:23:41.02] ベン:このマシン実行可能規制の全領域についてはどうですか?ですから、確かに、私は、規制を基本的にコードに変換し、それをマシンで実行できるように取り組んでいる多くの企業について読んでいます。そして、これは、少なくとも一応のように、これがこの問題に対する最もエレガントな解決策であるようですよね?なぜなら、規制当局が非常に正確な規制を出し、それをコードに変えることができれば、そのコードをすぐに実行できるだけでなく、規制当局が意図したとおりに実行されるからです。それがここの聖杯のように思えます、あなたは同意しますか?そして、これは現実的であり、私たちはこの方向に進んでいると思いますか?

マノス:つまり、それは聖杯です。そして、それはソフトウェア開発者と弁護士が真ん中でリードする1つの領域であるため興味深いです。双方は機械のように考えます。彼らは非常に正確で一貫した言葉の入力と出力を望んでいます。しかし実際には、ほとんどの規制はそのようには機能しません。したがって、機械可読で機械実行可能な規制に関する誇大宣伝は、RegTechとSubTechの初期のユースケースのいくつかが報告に関するものであるためです。ユースケースのレポートには、高度に標準化されたデータが含まれます—高度に標準化されていると言いますが、それらを生の形で前もって見ると、必ずしも良いとは限りませんが、はるかに標準化された、はるかに定量的なデータ、より構造化されたデータが含まれます。他のほとんどのRegTechユースケース。したがって、レポートと隣接するユースケースにのみ本当に関心がある場合は、実際に機械可読で機械実行可能な規制が発生します。ご存知のとおり、これはすでに一部のドメインで発生しており、他のほとんどのドメインでも発生します。莫大な金額、莫大な注意、そして標準的な設定努力がそれらに費やされました。しかし、このレベルの標準化、定量化、構造が存在しない規制がたくさんあります。これは、それが設計された方法ではなく、最初から再設計するのに非常に費用がかかるためですが、規制当局がそれを望んでいるためです。

マノス:つまり、その例を挙げましょう。私の経験に近い:英国の消費者信用規制には、ローンを取得するために誰かが満たすべき基準の表示が含まれていないとしましょう。彼らが信用力がどのように見えるかをよく理解できなかったからではなく、立法者や規制当局が企業に質問に対する独自の答えを思いつく柔軟性を持たせたいからです。その他の場合、重要なのは柔軟性ではなく責任です。したがって、規制当局が望んでいるのは、規制当局が期待する結果であることを規制当局に安心させる方法を見つける責任を会社にしっかりと負わせることです。したがって、規制当局がコードをリリースするだけで、「オーケー、これを接続し、データレイクに接続して、外に出る」という、機械可読で機械実行可能な規制への道のりの限界にある状況を想像することができます。準拠した結果が得られます。」何かがうまくいかない場合、誰が責任を負いますか?現在責任を負っているのは規制当局だけです。独立した規制当局の場合は確かに、ここは快適な場所ではありません。たとえば、業界と政府の間に挟まれた場合、それは規制当局が押しつぶされることになるようなものです。したがって、このレベルの機械化に対する規制の一部の領域には自然な抵抗があります。しかし、これがうまく機能すると思われる場所を報告する場合でも、世界のある種の主要な規制当局、特にここ英国のFCAから騒音が聞こえる場合、聞こえるのはすべての中で最も有望なRegTechのユースケースであるそのユースケースでさえも約束する前に実行する必要のある膨大な量のデータ標準化を実現できます。そのため、規制をコードとして扱う、機械可読で機械実行可能な規制に移行できるペースについては懐疑的です。

規制言語がそれであり、RegTechの仕事は実際にはそれをプッシュボタン実行可能コードに変えることではなく、むしろそれを変えることであると私たちが言うところのコンテンツとしての規制の扱いワークフローとビジネスルールに。

マノス:これで、逆に機能します。 、しかしそれが機能する方法ではより人間的であり、規制をコンテンツとして扱っています。規制言語はそれが何であるかであり、RegTechの仕事は実際にはそれをプッシュボタンの実行可能なコードに変えることではなく、それをワークフローとビジネスルールに変えます。したがって、乱雑な規制言語から人間が使用できるものに移行するには、規制の義務と概念の分類法のような、そこにある規制のある種のメンタルマップが必要であるという考えです。それは一方です。そして、会社がどのように見えるか、つまり会社にとって何が重要かについて、対応するメンタルマップを用意する必要があります。したがって、企業はそれ自体をコンプライアンス義務の集まりとは見なしていません。それはそれ自体を製品と機能と場所のコレクションと見なし、そうです、プロセスと制御とポリシーなどですらあります。したがって、これらのマップの両方を用意してから、それらを相互に通信させる必要があります。したがって、方程式の2つの側の間にリンクを作成します。これを行った場合、事実上、1つのアプリケーションまたは複数のアプリケーションがAPIによって相互に通信して、この興味深い種類の規制コンテンツの中継を行うことができます。そのため、規制コンテンツが入り、どこに行かなければならないか、何に関連しているかに応じてラベルが付けられ、適切なアプリケーションに渡され、適切な主題の所有者に、後でどのようなワークフローが期待されるかを示す指示が与えられます。 。ですから、それはもっと厄介で、より人間的ですが、同じ理由で、防弾です。最終的に、誰かがシステムが機能することを確認します。一方、エンドツーエンドの機械可読および機械実行可能規制は通常、機能しなくなります。

[00:30:19.28] ベン:機械実行可能規制の概念を次のように考えると…Gartner Hype Cycleに参加する場合、おそらく括弧内に機械実行可能規制と表示されます。報告のためですよね?そして、それは誇大広告サイクルのかなり早い段階になるでしょう。なぜなら、これはおそらく誇大宣伝されているので、幻滅の谷に行くつもりだからです。規制テキストを大規模に分類し、ワークフローに提供できるようにするための代替アプローチ、つまりAIや分類子などを使用する方法はどこにありますか。それで、これはより有望なアプローチのように思えます、そして私たちはその種の橋で誇大広告サイクルのどこにいますか?

マノス:機械で実行可能な規制から移行する直前に、そのための誇大広告サイクルの重要な瞬間は、おそらく、FCAとイングランド銀行のデジタル規制報告パイロットであったと思います。つまり、それは間違いなく誇大広告サイクルの誇大宣伝ポイントでした。そして、彼らの教訓に基づいたレポートをすべて読んだ場合、実際には誇大広告のサイクルを滑り降りているように感じます。それらを読んで、「ああ、これはスラムダンクだった」と考えるのは難しいです。しかし、次に、ISDAの共通ドメインモデルのようなものを見てください。これは、基本的に、デリバティブに関する多くの契約条件を機械可読と機械実行可能の両方にする方法を提供します。そしてあなたはこう思います 「まあそれは静かですしかし実際には、それはかなりうまく機能しているようです。」そして、機械可読で実行可能な規制のあらゆる種類の原因は、サウジ主導のG20サンドボックスで新たな命を吹き込まれました。これは、これらのタイプのアプリケーションに実際に焦点を合わせています。ですから、マシンで実行可能な側面にはまだ誇大広告が残っていると思います。

マノス:しかし、あなたが言ったように、コンテンツとしての規制と、RegTechの反対側またはそれほど野心的でない種類の側については、まだまだ多くのことが言えると思います。そしてそこには、成熟度がとても良いと思います。したがって、最後に市場を調べたとき、規制インテリジェンスの分野にある25〜30のプラットフォームまたはツールの順序で名前を付けることができます。これらは、テーマやトピックに応じて、規制の整理に大きな進歩を遂げています。自然言語処理や機械学習などを使用して自動化し、ルールブックを大規模に読むことができるようにします。さて、最終的に行きたいのは、世界中のすべてのルールブックに1種類の仮想フロントエンドがあるということです。私たちはまだそこにいません。しかし、同様に、私的な基準だけを考えている限り、私たちもそれほど遠くはないと思います。つまり、非常に重要な作業が行われており、他の誰よりもはるかに進んでいる3つまたは4つの会社にすでに名前を付けることができます。ここでは名前を付けません。しかし、今、あなたが持っていないのは、これらすべての独自の標準を1つの規制言語に調整する方法です。そして、それが意味するのは、これらのサプライヤの1つをオンボードするために多くの作業を行い、すべての内部システムと制御およびプロセスをそれらの辞書とコンプライアンスのマップにマッピングした場合、それは購入側の誰かにとって非常に難しいことです。 、サプラ​​イヤを変更したい場合はどうなりますか?あなたは知っていますか、それとも、最初のアプリケーションと通信する必要があるが、言語がわからない他のコンプライアンスアプリケーションをオンボードしたい場合はどうすればよいですか?それは私たちがまだあまり良い答えを持っていないビットであり、企業がそれを作成するための明確な種類の商業的インセンティブはありません。

[00:34:18.08] ベン:規制ゲノムプロジェクトへのセグウェイはどれですか。少なくとも部分的には公共財だからですよね?そして、それは共通の標準と相互運用性を作成するというこの問題を正確に解決することを目的としていますよね?商用アプリケーションより下のレベル。

マノス:その通りです。それでは、規制ゲノムプロジェクトの背景について少し説明しましょう。そのため、CCFでは、2017年に現在のFlourish Venturesから連絡があり、非常に特殊なユースケースでOmidyarNetworkの一部になりました。したがって、これらの人々はインパクト投資家であり、主に新興市場とフロンティア市場でFinTechに投資しました。これは、金融包摂を改善するための一種のミッション主導型でした。そして彼らが言ったことは、「見て、私たちのポートフォリオは非常にうまくいっています。しかし、通常は成長の妨げになり、ある時点で成長の停滞期に現れることの1つは、当社にとってあまり役に立たないことです。特定のポイントを超えて成長したい場合は、拡大する必要があります。少なくとも地域ベースで。」たとえば、ケニアから始めて、東アフリカ全体をカバーしたいとします。非常に合理的です。そのため、企業が開発のその段階に達すると、同じ地域内であっても、ある程度の統合があったとしても、異なる市場には異なるルールがあるため、実際には成長するのは非常に困難です。そのため、コンプライアンスに基づいて市場に参入するためには、多くの時間とお金、そして弁護士費用を費やす必要があります。また、規制当局が互いに一貫性を保ったり、生活を楽にしたりする義務はありません。

マノス:それで、彼らはその質問で私たちに来ました。「あなたは大学のリソースにアクセスできます。NLPに関する最先端の研究です。機械学習エンジニアです。何かありません。構築できるもの、それは管轄区域全体の規制を通過させ、それを比較可能にするだろうか?」当時、私たちは、これは素晴らしい応用研究プログラムだと思っていました。もちろん、私たちはこれを調査することに興味があります。しかし、パイロットアプリケーションを作成してテストしたところ、それらがかなりうまく機能していることがわかりました。この分野では1つのドメインしかカバーしていないと思いました。 AMLモデルを思いついた。対象としたドメインは1つだけであり、これを潜在的なユーザーとして利用しようとした人は、「では、この他のアプリケーション領域についてはどうでしょうか」と言うでしょう。ですから彼らはこう言うかもしれませんサイバーはどうですか?または支払い、素晴らしい。しかし、保険はどうですか?」そして、この1つの製品を作成するために、世界中のすべての規制を計画するといううさぎの穴を掘り下げているように見えました。

Manos :明らかに、ある種の実存的な質問もありました。大学は実際にはRegTechベンダーではないので、建物のビジネスに永続的に関与したくありませんでした。アプリケーション。そして、そこは忙しい空間ですよね?他の人々はこれをより長くしました、そして彼らはこれをよりよく知っています。それで、私たちは、本当に必要だと感じるのは何だと思いましたか?私たちの研究が生み出すことができる公共財はありますか?さて、それは大学の使命と一致しています。それで、私たちはライフサイエンスとの類似性を考えました。そして、当時、私たちはヒトゲノムプロジェクトに関わった人々と関わっていたので、この考えを引き起こしたのですが、私たちが構築しようとしているのは、ヒトゲノムプロジェクトと本当に似ているのでしょうか。そして、このパイロットアプリケーションは、23andMeのようなアプリケーションに類似したものですか?そして、そのような考え方から、現在私たちが規制ゲノムプロジェクトと呼んでいるものの起源になりました。

すでにかなりの道を歩み、RegTechの実装に多くの成功を収めたとしても組織内では、相互運用可能なアプリケーションとオープンスタンダードの魅力は非常に重要だと思います。

マノス:つまり、基本的には資金調達の方法を見つける必要があると考えました。そして、すべての規制をマッピングする長期プロジェクトをリソースとガイドします。そして、それが本当に公共財として人々に利用可能であることを確実にするために、私たちはマークアップされたルールを作成するだけでなく、分類されたルールをオープンデータとして、または可能な限りオープンに近づける必要があります。 、しかしまた、開発者や企業がこの規制の地図、この世界的な規制の地図に取り組み、独自のアプリケーションを構築できるようにすることで、そこに溜まったイノベーションの一部を解放する方法を見つける必要があります。そうすれば、私たちはすべてを構築する人である必要はありません。そこにある創造性と技術スキルを活用できます。

マノス:本当に重要なことは何かと思いますまた、この旅の両端のスキルセットは非常に異なっていることを覚えておいてください。したがって、規制のマップを作成するには、規制の分野である程度の技術的専門知識が必要であり、大学との非常に強力な関係が必要です。一方、この旅の「右側」と呼ばれるものに基づいてアプリケーションを構築するには、非常に異なるスキルと、組織が組織として内部でどのように機能するかについての深い理解が必要です。では、マシンを実行し続けるとはどういう意味ですか?したがって、誰かがそのすべてをカバーすることを期待することは、実際には非常に困難です。つまり、RegTechで革新的なアイデアを持っているほとんどの人は、一方の端からでももう一方の端からでも、すべてを実際に提供することはできません。ですから、これは、ゲノムプロジェクトの背後にある主要な原則は、まず第一に、規制が公共財として機械可読形式で利用可能であるべきであるという長い言い方だと思います。これは、法律により企業が知る必要のあることです。彼らは公的資金で作られています。機械可読形式のオープンデータではない理由はありません。それが第一の原則です。原則2は、開発者がこの情報をすべて利用できるようにして、ユーザーがその情報を中心にアプリケーションを構築できるようにする必要があるということです。そして最後に—そしてこれが重要なポイントです—規制の表現と結果として生じるアプリケーションの両方が相互運用可能である必要があります。規制の共通言語が1つ必要です。確かに、さまざまな法域がさまざまな方法で規制しているため、「ブラジルでのこの要件は、モンゴルでの要件とまったく同じです」と言うことは決してありません。しかし、真ん中にあるのは、特定の国の規制を共通のフレームワークに照らしてマッピングできる一種の規制ロゼッタストーンです。デューイ十進法について考えてみてくださいね。もちろん、図書館に行って世界中のどこからでも司書をしている場合、本は異なりますが、ノンフィクションがそこにあり、ライフサイエンスがそこにあることを知っています。 。これが、私たちが達成したい相互運用性のレベルです。

[00:41:27.18] ベン:そしてどうやってそこにたどり着くのですか?規制情報のゲノムをどのようにシーケンスしますか?

Manos:では、できるだけ実用的にしましょう私たちはできる。つまり、紙の演習、つまりExcelの演習から始まります。これにより、規制の概念と義務のほぼ階層的なリストを作成できます。通常、ドメインごとに行います。つまり、「これがAMLの概念と義務の分類法であり、サイバーセキュリティの分類法です。など」と言うかもしれません。そして、ご存知のとおり、これらの分類法のいくつかは、水平と呼ぶことができます—金融サービス業界全体にまたがっているので、今私が挙げた2つの例—これらのいくつかは垂直です。そのため、保険、クラウドファンディングなどの支払いが発生する可能性があります。これは、センターの特別な注意と専門知識の分野の1つでした。そして、あなたがすることは、義務のこれらの階層的なリストを作成することです。たとえば、私にはわかりませんが、投資を扱っているとしましょう。あなたはクライアントの分類を持っているかもしれません、そしてその中で、認定されたまたは専門的なカウンターパーティの定義。ご存じのとおり、おそらく最良の例ではありませんが、重要なのは、常により高いレベルのより一般的な義務または義務のファミリーから、より具体的なものに移行することです。これで、これらの各ブランチの終わりに、必要に応じて、エンドノードができます。ゲノムが管理できる規制の最も詳細なレベルの分類があります。

マノス:さて、理論的には制限はありません。あなたはそれらをより具体的に、より具体的に、そしてより具体的にし続けることができます。ただし、公共財としてのゲノムとは、管轄区域間で規制を比較できるようにすることです。したがって、自然な停止規則があります。エンドノードの規制要件がまだ国際的に比較可能な時点で停止したいとします。したがって、たとえば、クライアントの分類は、そうです、それは同等です。ご存知のとおり、プロのスラッシュ認定投資家とより一般的な個人投資家の違いは、同じです。しかし、「クライアントの分類を目的とした地方自治体の扱い」と言っても過言ではないので、ほとんどの管轄区域で空白を描くことになります。そして、MiFIDの対象となるすべての人に、実際には、ほとんどの場合、これらの人々は小売クライアントであるというメモがあります。したがって、停止ルールが何であるかを推測できます。国際的な比較可能性が損なわれるポイントに到達するまで、できるだけ多くのレベルを下げます。だから、それはあなたがそれを構築する方法です。

マノス:この時点まで、あなたはまだです紙の世界のようなものです。あなたはまだExcelでそれをすることができます。ただし、作成した構造に満足したら、機械学習の使用を開始できます。また、機械学習は基本的に、多様なサンプルから大量のデータを収集し、特定の例が特定のノードに対応することを機械に教えることに依存しています。したがって、たとえば、さまざまな管轄区域の消費者借り手の信用力評価に関するルールがあるとします。あなたは基本的に機械にこう言います。「これは信用力評価関連の義務です。これもそうです。これもそうです。これは違います。」基本的に統計モデル(コードとして存在し、「分類子」と呼びます)をトレーニングできるようになるまで、これを何度も繰り返します。これにより、モデルは見慣れないテキストを取り込んで、どのカテゴリに当てはまるかを突き止めることができます。 。そのため、次回は、これまでに見たことのない規制テキストを同じ分類子にフィードします。これにより、それが信用力に関するものである可能性がどの程度あるかがわかります。カットオフを設定すると、次のようになります。上記のように、たとえば70%、80%、それを1つとしてマークします。」つまり、同じ規制文書の機械可読バージョンを想像しようとすると、その段落またはそのテキストには、次のような電子タグが付いています。「これは、このタイプの義務。”そして、使用しているタグの世界、つまり分類法を知っている他のアプリケーションは、これを読み取って、「ああ、わかりました。私はこの段落が今これについてであることを知っています。」これにより、たとえば、APIを介してクエリを実行できる可能性があります。 「信用力評価としてタグ付けされたすべてのテキストを持ってきてくれませんか?」

[00:46:13.17] ベン:そこの技術はどれほど難しいですか?十分なデータを使用して分類器をトレーニングすれば、結果はどんどん良くなっていくように思えます。それで、技術を取得するよりもデータを取得する方が難しいと思いますか、それとも私は単純化しすぎていますか?

マノス:いい質問ですね。つまり、テクノロジーを取得するのがどれほど難しいかを軽視したくないのです。同様に、私たちがこれに取り組んでいる同僚は明らかに彼らのゲームのトップにいます。そうは言っても、このテクノロジーには独自の重要な課題が伴います。それはどういう意味ですか?ご存知のように、そこには莫大な量の規制税はありません。さて、これは私が以前に言ったことを考えると本当に面白いように聞こえるかもしれません。

ベン:うん、先ほどおっしゃった7倍の増加です。ええ。

マノス:その通りです。しかし、機械学習の観点から、機械学習モデルをトレーニングするためにどのようなコーパスを使用しているのかを見ると、彼らは通常、過去3年間すべてのTwitterを使用します。ご存知のとおり、ウィキペディアの全文、またはそれに関してはインターネット全体です。ですから、そのようなものと比較して、そこにある規制テキストの量は膨大ではありません。したがって、多くの課題は、実際に優れたモデルを構築するのに十分なサンプルがあることを確認することです。私が推測するもう1つのことは、人々が理解する必要があるのは、サンプル数を増やすことへの復帰がかなり早く減少し始めるということです。つまり、アクセスできるデータの量を2倍または3倍にしても、モデルが指数関数的に向上することはありません。

マノス:これが本当に難しいのは、まず第一に、本当に新しい領域やニッチな領域を見るときです。ですから、明日、私たちの規制当局の1人が、たとえばAIを監査可能にすることに関して、非常に具体的な種類の義務を考え出したとしましょう。つまり、「企業としてAIアプリケーションを実装する場合は、その意味が何であれ、規制当局がそれらを監査できることを確認する必要があります。ご存知のように、初期の頃は、1つの規制当局だけがそれを参照しています。だからあなたのサンプルは小さいでしょう?これは、モデルに死角が生じるリスクがあり、分類子が機能することを確認するために、持っている小さなサンプルをブートストラップする方法を見つける必要があることを意味するため、問題です。それが不可能だと言っているわけではありません。もちろん、私の同僚はそのようなことに取り組んでいますが、それはやりがいのあることです。また、英語以外の技術者を見る場合も困難です。英語で書かれたAML義務の分類子を作成すると、スペイン語のドキュメントを読んでいる場合、それはまったく役に立たなくなるからです。しかし、問題は、そのプロセスをスペイン語で複製したい場合、ドキュメントのコーパスがはるかに小さくなることです。そして、スペイン語は、ご存知のように、主要なグローバル言語です。日本語でやってみて、あまり使われていない言語でやってみてください。それは多くの人にとってビジネスの言語ではありません。それはその分野のもう一つの大きな問題です。しかし、最終的な問題は常にこれらの問題にあると思います—そして私はすでに一度述べました—結局のところ、エラーが発生するということです。そして、あなたが知っているように、これらのエラーに対して当事者がどの程度の責任を受け入れるべきか、そしてそれは誰と一緒に座っているのかという問題がありますか?

[00:49:45.07] ベン:技術とデータを超えて(これはデータに少し関連していると思いますが)、鶏が先か卵が先かという問題についての考えに移ると、ゲノムが存在する時期を予測することは難しくありません。したがって、RegTechプロバイダーの場合は、分類法のマッピングをすべて自分で行う必要がないため、ゲノム上に新しいRegTechアプリケーションを構築します。公共財に問い合わせることができますよね?しかし、今からそれまでの間、基本的にはソフトウェアプロバイダーにゲノムを構築するよう説得し、規制当局に協力してもらうよう説得し、商用ユーザーにそれを使用するよう説得する必要があります。では、そもそも成功させるために、ゲノムの周りにそのエコシステムを構築するにはどうすればよいのでしょうか。つまり、鶏が先か卵が先かという問題をどのように解決しますか?

マノス:それは公正な質問です。つまり、あなたが始めることができる場所があることは明らかです、そしてそれはあなたの相対的な強みがどこにあるかに依存します。したがって、業界内である程度の収束を強制しようとした他のイニシアチブを見ると、通常、いずれかの領域である程度の強みがあります。さて、あなたが大学の専門分野について話しているなら、明らかに、金融規制当局との能力開発における私たちの仕事のために、それは私たちにとって明白な出発点です。そのため、世界中の金融規制当局と非常に強いつながりがあり、規制のベンチマークに関して非常に強力なユースケースがあることもわかっています。ですから、このポッドキャストの前半で、規制当局は常に隣に座っている男と宿題をチェックしていると言ったことを思い出してください。したがって、これらのベンチマークの演習は非常に骨の折れる作業であり、費用がかかり、非常に時間がかかります。ある規制当局が、「これを実行できるツールがあれば、最後のプロジェクトだけで9か月の人生を取り戻すことができるだろう」と言ったことを覚えています。これは非常に強烈でしたが、私はそれに共感します。

マノス:最初に連絡をとった人は規制当局です。しかし、関与している規制当局は、金融サービス会社に自信を与えています。そして、率直に言って、規制当局が大きなゴム印を抜いて「私はこれを承認します」と言うことは決してないので、分類法と分類法の品質に対する信頼だけではありません。しかし、企業が見ることができるのは、これが規制当局が独自のユースケースに使用するのに十分である場合、おそらくこれは私たちにとっても十分であるということです。業界に関する限り、この基準設定プロセスは、もちろん、規制当局が行くことはないという意味で、公益の方向に影響を与える機会でもあると思います。企業のコンソーシアムで、AMLルールをどのように作成すればよいですか?しかし、彼らに彼らの仲間と比較するためのツールを与えることは、結果として、結果として、より良い規制をあなたに与えるでしょう。なぜなら、人々は今、言うべき証拠の基盤を持っているからです。グッドプラクティスとは何ですか?さまざまなことが市場の結果や消費者の結果とどのように相関していますか?したがって、業界の観点からは、これらの人々に大雑把な方法でロビー活動を行うことはできませんが、内部的には、関心のあることに対してより良い結果を生み出すことができるツールが提供されています。ですから、業界が本当にこのようなものを作成することに関心を払う必要があるもう1つの理由です。

マノス:そして、いくつかの主要な銀行ができたら、いくつかの主要なファンドマネージャー、参加しているいくつかの主要な保険会社、およびこれらの資産にアクセスできる開発者プラットフォームは、開発者として、この標準に基づいて構築できることを知って非常に安心します。他に何が起こっても、すでに参加していて、アプリケーションを使用したり、その標準に照らしてアプリケーションを構築したりする人がいます。したがって、すべての内部システムをこの共通の分母セットにマッピングするための投資、1回限りの投資が無駄になることはありません。そして、開発者として、それは非常に魅力的です。代わりに、新しい主要なクライアントをオンボーディングするたびに、システムが彼らのシステムと通信するように、あらゆる種類のアドホック修正を行う必要があります。知っている、あなたが常にお金を払うとは限らない高価な仕事クライアントは、彼らに関する限り、あなたが彼らにサービスを提供できることを確認するためにあなたが歩かなければならない道ではなく、実際の結果に対してお金を払う。

[00:54:16.15] ベン:これでゲノムプロジェクトが開始されました、そしてあなたはちょうど新しいメンバー、新しいコンソーシアムメンバー、つまり民間部門、ゲノムの規制されたユーザーを募集しようとし始めました。まず第一に、それはどうですか?そして第二に、私が大規模な金融機関であり、RegTechに投資するための重要なリソースがあり、あなたが言うように、すでに多くの既存のRegTechアプリケーションとサプライヤーがあった場合、あなたはどうなるでしょうか。コンソーシアムに参加しますか?

マノス:その通りです。ご想像のとおり、私たちは多くの主要な金融機関と話し合ってきましたが、ご想像のとおり、現在、潜在的なコラボレーションという形で成果を上げ始めています。結局のところ、コンソーシアムにできるだけ多くの業界を参加させたいので、その活動はすぐには終了しません。しかし、企業を採用する最初のステップが大幅に進行すると、残りのゲノムを構築し、開発者を採用し、プラットフォームの利点についての認識を高め、種類を構築する作業が始まります。開発者がゲノムに対してアプリケーションを構築するのに役立つツール。つまり、重要な種類のテクノロジーロードマップ、重要なビジネス開発ロードマップ、そしてもちろん、実際にゲノム自体を作成するセマンティックロードマップがあります。ですから、これはほんの始まりに過ぎません。しかし、私たちはすでに最初の成功のいくつかを見ています。同様に、規制の関与の側面でも。そのため、規制コミュニティの個人との最初の数回のワークショップを開催しました。これらの個人は、さまざまな分類法を改善するためのレビューと提案に時間を割いてくれます。ですから、来年、今度も話をすると、金融規制のかなりの割合がマッピングされ、2022年には人々が実際に始めることができるようになると確信しています。アプリケーションの構築。

[00:56:31.28] ベン:私が銀行の場合私はこのケースを社内で主張したいと思います—コンソーシアムに参加するための価格があると思うので—実際には、それが理にかなっていると私にどのように納得させますか? div>マノス:うん。 RegTechの分野で実際にかなりの量の仕事をしている大手金融機関と取引している場合、それは常に非常に異なる会話だと思います。ほとんどすべての金融機関がそうしています。ティア1の銀行と話すと、RegTechsからの提案、さらには潜在的なコンソーシアムからの提案が殺到しています。それで、私は人々が通常これに反応する方法を推測します—あなたが知っている、なぜ私は本当にこの種のものが必要なのですか?私はすでにかなり成熟したソリューションを社内に持っており、それはかなり満足しています。では、本当の長期的な戦略的価値はどこにあるのでしょうか?」これには3つの層があると思います。 1つ目は、調達が効果的に機能する方法に関係しています。満足しているサプライヤーがいるのは素晴らしいことです。それはすごいです。ただし、内部システムをシステムに合わせて調整し、特にセマンティックレベルで調整するために多額の投資を行ったため、他のすべてのアプリケーションが同じ言語を話すようにすることもできます。ベンダーとして、同じ分類法にマップできます。さて、それは通常かなりの埋没費用です。そのため、サプライヤとの関係から離れたいと考えている企業には、実際には多くの優れた選択肢がありません。新しい人を乗せた場合、これをやり直すコストを負担する必要があるからです。そして、たとえば、スタートアップにはそれを行うための現金と滑走路がないため、彼らがスタートアップを取得してその仕事をすることができる可能性はほとんどありません。そのため、重大なサプライヤロックインが発生する状況に陥ります。そして、それは実際には、主要な金融機関がコンプライアンステクノロジーを実行する方法であってはなりません。だから、それは答えの一部です。

マノス:答えの他の部分はそれです通常、本当に優れたアプリケーションがある場合でも、範囲が制限される傾向があります。したがって、それらは元々構築されていたいくつかのドメインに制限されます。たとえば、ヨーロッパのどこでも、または何らかの方法でヨーロッパを扱う企業のどこでも、人々はMiFIDコンプライアンスに対処するためのアドホックシステムを構築しているとしましょう。その後、10年後に登場する新しいタイプの証券法に対処するためにそれを再利用することはできません。運が良ければ、そのように設計したかもしれませんが、ほとんどの人はそうしません。したがって、利点は、ゲノムのような一種の事実上の標準を、それが利用可能になったときに処理することで、構築するアプリケーションにある程度の寿命が組み込まれることです。そして明らかに、それはドメイン間のスケーラビリティだけではありません。また、サプライヤーが通常対象としている法域の魔法陣に属していない法域にサービスを提供することはできますか?したがって、ほとんどのアプリケーションが処理できるものについて考えると、EU、英国、米国、カナダ、オーストラリア、香港、シンガポールを処理できます。これが魔法陣です。それを超えて、あなたが知っている、ここに多くの場合ドラゴンがいます。したがって、これらの主要な管轄区域を超えて同じレベルのスケーラビリティと機能を実現できることは、大きなメリットです。

マノス:そして最後に—そしてこれは相互運用性が実際に重要になるところだと思います—カスケード規制義務を負っている、またはコンプライアンスで結びついているサプライヤーやパートナーと取引するときですパイプライン。ですから、たとえば、金融商品の生産者と金融商品の流通業者が、商品のターゲット市場を特定するなどの一連の義務で結び付けられている商品ガバナンスのようなものを考えています。つまり、適用可能なリスクを特定し、クライアントがこれらの製品に対してどのような用途を想定しているかを理解し、想定された方法で販売および配布されているかどうかを報告します。さて、そのすべては、情報が2つの非常に異なる会社の間を流れることを必要とします—ご存知のように、ディストリビューターは巨大な銀行かもしれませんし、IFAかもしれません。プロデューサーは通常、非常に実質的な金融機関ですが、私が言っていることは、それらが大きく異なる可能性があるということです。同様のことが起こります。たとえば、サイバーセキュリティまたはサイバーレジリエンスの分野で義務をカスケードする場合、2つの組織(サプライヤ、ベンダー、バイヤー)は実際には非常に異なる組織です。したがって、システムが相互に通信する必要がある場合は、システムを相互にマッピングするための共通の分母が必要です。そうしないと、サプライヤに関して前に説明したようなロックインのリスクがあります。したがって、ここでの結論は、すでにかなりの道を歩み、組織内でRegTechを実装することに多くの成功を収めたとしても、相互運用可能なアプリケーションとオープンスタンダードの魅力は非常に重要だと思います。

[01:02:03.05] ベン:これをビルドすると仮定すると、広く使用されます、鶏が先か卵が先かという問題を克服すると、ネットワーク効果(ネットワーク効果のフライホイール)が実際に開始されることが想像できます。そうすれば、規制当局間の競争の場を平準化できるようになります。より良い規制を行うためのより良いフィードバックを得ると、新しいベクター企業の参入に対する障壁が少なくなります。そのため、この新しいRegTechイノベーションの解き放ちがわかります。企業は、より費用効果が高く、より迅速に規制に準拠できるようになります。最終状態として、作成される集合財の種類、または私が見逃したものはありますか?

マノス:それで、いいえ、あなたはほとんどそこにいると思います。つまり、このすべてが適切に機能するかどうかを確認するために期待するのは、最終的には、企業が開発者にゲノムの開発を依頼できる市場があるということです。つまり、私たちを関与させる必要はありません。とにかく。しかしまた、規制当局は可能な限り機械可読な規制を書き始めることができます。したがって、たとえば、現在、機械可読ドキュメントをドキュメントレベルで書き込むための一般的な胴体のような標準があります。 AMLドキュメントに含まれるもの、またはサイバーセキュリティドキュメントに含まれる可能性のあるものに共通の標準がある場合は、それよりもはるかに優れた方法を実行できます。ある時点で、臨界量に達すると、規制当局がどのように仕事をするか、そして人々がどのようにアプリケーションを構築するかについて、さらに深く浸透し始めます。 そして、それは私にとって、成功が実際にどのように見えるかです。人々は、ツールやアプリケーションの構築の最初にあなたの標準を検討し始めます。

ベン :マノス、ショーに来てくれてありがとう。 すばらしいです!

マノス:ありがとうございます。 本当に嬉しいです!

コメントを残す

メールアドレスが公開されることはありません。 * が付いている欄は必須項目です